Mikor van kész egy témacsoport: honnan tudod, hogy elég a cikk

Scheo · 2026-10-01 · olvasási idő ~10 perc · Szerző: Schmidt Péter

Egy témacsoportnál előbb-utóbb felmerül, hogy kell-e még cikk. A tartalomnaptár ilyenkor gyakran megszokásból megy tovább, újabb és újabb részkérdésekkel, miközben a forgalom és az AI-válaszokban való megjelenés alig mozdul. Ez a cikk abban segít, hogy a lezárásról mért jelek alapján dönts, és ne érzésből. Négy szempontot nézünk végig (vásárlói kérdések, belső linkek, lekérdezés-eloszlás, csökkenő hozadék), adunk egy hétpontos ellenőrzőlistát és egy döntési mondatot, végül leírjuk, mennyi karbantartás kell legalább a lezárás után.

A szövegben három jelölést használunk. Hivatalosan igazolt az, amit a Google vagy más platform a saját dokumentációjában kimond. Saját tapasztalat az, amit a munkánk során rendszeresen látunk, de általános szabályként nincs bizonyítva. Szakmai feltételezés az, ami logikusan következik, de nincs rá mérési bizonyíték.

Mi számít kész témacsoportnak?

Egy témacsoport akkor mondható késznek, ha a célközönség valós kérdéseinek döntő többségére van önálló, jól megtalálható válasz, az oldalak zárt linkhálót alkotnak, és az utolsó néhány új cikk már alig hozott új keresési lekérdezést. A kész állapot tehát mérhető feltételek együttese, és egyik feltétel sem elég önmagában.

A témacsoport (topic cluster) egy pillér-oldalból és a köré épülő részletező cikkekből áll. A pillér a téma egészét fogja át, a részletező cikkek egy-egy szűkebb kérdést dolgoznak fel alaposan. Ez a felépítés szakmai gyakorlat, a Google hivatalos fogalmai között nem szerepel. Hivatalosan igazolt. A Google a hasznos, megbízható, embereknek írt tartalmat részesíti előnyben, és nem ír elő sem ideális cikkszámot, sem szóhosszt. A mérce ezért az, hogy a látogató megkapja-e a választ, a cikkek száma ehhez képest másodlagos.

Honnan tudod, hogy a vásárlói kérdések le vannak fedve?

Akkor elég a lefedettség, ha összegyűjtöd a vásárlók valós kérdéseit, mindegyiket hozzárendeled egy URL-hez, és a kérdések legalább 85-90 százalékára van olyan oldal, amelyik már az első bekezdésben érdemben válaszol. A maradék jellemzően ritka, egyedi eset, amit egy GYIK-blokk is elvisz.

Honnan jönnek a kérdések?

• Az értékesítési hívások és ajánlatkérések jegyzeteiből, mert itt hangzanak el a döntés előtti kételyek.
• Az ügyfélszolgálati levelekből és jegyekből, ahol a vásárlás utáni kérdések gyűlnek.
• A weboldal belső keresőjének naplójából.
• A Google találati oldalán megjelenő Kapcsolódó kérdések blokkból.
• AI-asszisztensekben (ChatGPT, Gemini, Perplexity) feltett tesztkérdésekből, és abból, hogy ezek milyen irányba kérdeznek vissza.

Hogyan építsd fel a lefedettségi táblát?

1. Minden kérdés külön sorba kerül, lehetőleg a vásárló saját szavaival.
2. Jelöld mellette a vásárlási szakaszt (tájékozódás, összehasonlítás, döntés).
3. Írd mellé azt az URL-t, amelyik válaszol rá.
4. Pontozd 0 és 2 között. A 0 azt jelenti, hogy nincs válasz, az 1, hogy az oldal érinti a kérdést, a 2, hogy az első bekezdésben tömören és önállóan megválaszolja.
5. Számold ki a 2-es pontszámok arányát szakaszonként is, ne csak összesítve.

A szakaszonkénti bontás azért fontos, mert gyakori hiba, hogy a tájékozódó kérdések túl vannak írva, a döntés előttiek (összehasonlítás, kockázatok, mi történik a vásárlás után) viszont hiányoznak. Összesítve ilyenkor is szép számot kapsz, közben a vásárló pont a legfontosabb pillanatban nem talál választ.

Saját tapasztalat. A 85-90 százalékos küszöb munkaszabály, iparági szabványnak nem tekinthető. Azt látjuk, hogy e fölött az új cikkek többnyire már meglévő válaszokat ismételnek más szavakkal. Szakmai feltételezés. Az AI-válaszmotorok jó eséllyel azt az oldalt idézik szívesebben, amelyik a kérdésre közvetlenül, önálló bekezdésben felel, ezért a 2-es pontszám az AI-láthatóság szempontjából is többet ér az 1-esnél.

Mikor zárt a belső linkhálózat?

A linkháló akkor zárt, ha a pillér minden részletező cikkre mutat, minden részletező cikk visszamutat a pillérre, nincs árva oldal, és bármelyik cikk legfeljebb három kattintásnyira van a nyitóoldaltól. Zárt hálóban a látogató és a feltérképező robot is bejárja a teljes témát anélkül, hogy kilépne belőle.

Hivatalosan igazolt. A Google dokumentációja szerint a linkek segítik a Google-t az új oldalak megtalálásában és a relevancia megértésében. Feltérképezhetőnek az a link számít, amelyik href attribútummal rendelkező <a> elem, a horgonyszöveg pedig legyen leíró. Minden fontos oldalra mutasson legalább egy link a webhely valamelyik másik oldaláról.

Mit ellenőrizz egy feltérképezés után?

• Árva oldalak, vagyis olyan cikkek, amelyekre egyetlen belső link sem mutat.
• Hiányzó visszalink a részletező cikkből a pillérre.
• Testvérlinkek, cikkenként 2-3 link a legszorosabban kapcsolódó cikkekre.
• Horgonyszövegek, amelyek a céloldal kérdését mondják ki, és nem általános „bővebben” vagy „kattints ide” típusúak.
• Kattintásmélység, amit bármelyik webhelyfeltérképező eszköz (például a Screaming Frog) kiír.

Saját tapasztalat. A zártság ellenőrzése gyakran több hiányt hoz elő, mint amennyit egy új cikk pótolna. Mielőtt újabb részletező cikket terveznél, érdemes a meglévők linkjeit rendbe tenni, és pár hét múlva újra megnézni a számokat.

Mit mutat a keresési lekérdezések eloszlása?

A lekérdezések eloszlása akkor jelez kész témacsoportot, ha a téma lekérdezései már a meglévő oldalaidon jelennek meg, kevés köztük a korábban nem látott, és egy lekérdezésre jellemzően egy URL-ed versenyez. Ezt a Search Console Teljesítmény jelentéséből tudod kiolvasni.

Hivatalosan igazolt. A Search Console teljesítményadatai legfeljebb 16 hónapra visszamenőleg érhetők el, és a nagyon ritka lekérdezéseket a rendszer adatvédelmi okból nem mutatja meg. Emiatt a lekérdezés-sorok összege kisebb lehet az összesített megjelenésnél, és ezt a különbséget nem szabad mérési hibának nézni.

Lépésről lépésre

1. Szűrj a témacsoport URL-mintájára (közös könyvtárra vagy reguláris kifejezésre).
2. Kérd le a lekérdezés és oldal szerinti adatot két egymást követő negyedévre. Ehhez az API vagy egy Looker Studio-kapcsolat kell, mert a felületi export a két dimenziót külön táblában adja.
3. Számold ki, hogy a legutóbbi negyedév megjelenéseinek mekkora része jön olyan lekérdezésből, ami az előzőben még nem szerepelt.
4. Nézd meg, hány lekérdezésre jelenik meg két vagy több saját URL-ed.

Egy egyszerű számítás Pythonban, két exportból (oszlopok query, page, impressions).

import pandas as pd

elozo = pd.read_csv('q2.csv'); most = pd.read_csv('q3.csv')

uj = most[~most['query'].isin(elozo['query'])]

uj_arany = uj['impressions'].sum() / most['impressions'].sum()

kannib = most.groupby('query')['page'].nunique()

print(round(uj_arany * 100, 1), (kannib > 1).sum())

Az első szám az új lekérdezések megjelenés-aránya százalékban, a második azoknak a lekérdezéseknek a száma, amelyekre több saját oldalad is megjelenik.

Saját tapasztalat. Ha az új lekérdezések aránya két egymást követő negyedévben 10-15 százalék alatt marad, és ezek is jórészt a meglévő oldalakon jelennek meg, a témában ritkán van már nagy, lefedetlen keresési igény. A határérték témánként eltér, szezonális témánál ezért az előző év azonos időszakával érdemes összevetni.

A több URL-es lekérdezések külön figyelmet kérnek. Ha sok lekérdezésre két saját oldalad versenyez, az többnyire egymást átfedő cikkekre utal. Ilyenkor az összevonás segíthet, egy újabb cikk viszont tovább rontana a helyzeten.

Hogyan méred az új cikkek csökkenő hozadékát?

A hozadék akkor csökken érdemben, ha a legutóbb megjelent két-három cikk a megjelenése utáni 8-12 hétben a korábbi cikkek átlagához képest töredéknyi új lekérdezést és megjelenést hozott, és az AI-asszisztensek tesztkérdéseinél sem ezekre az oldalakra hivatkoznak. Ilyenkor a következő cikk jó eséllyel még kevesebbet hozna.

Vezess egyszerű cikknaplót, cikkenként ezekkel az adatokkal.

• A megjelenés dátuma.
• Azoknak a lekérdezéseknek a száma a 8-12. héten, amelyekre csak ez az oldal jelenik meg.
• Megjelenések és kattintások ugyanebben az időablakban.
• Az ide mutató belső linkek száma.
• Hány tesztpromptnál hivatkozik rá AI-asszisztens.

Hivatalosan igazolt. A Google szerint az AI-alapú keresési funkciókban (AI Overviews, AI Mode) való megjelenéshez nem kell külön optimalizálás, ugyanazok az alapvető SEO-gyakorlatok érvényesek, mint a hagyományos keresésben. Az ezekből érkező forgalom a Search Console-ban a Webes keresés típusban, külön bontás nélkül szerepel, ezért a cikknaplóban nem tudod tisztán leválasztani.

Szakmai feltételezés. Az AI-idézettség késleltetve és zajosan mérhető, mert a válaszok promptonként és időpontonként változnak. Ugyanazt a 15-30 tesztpromptot érdemes havonta lefuttatni, és a trendet figyelni, egy-egy futás eredményére nem érdemes döntést építeni.

Saját tapasztalat. Ha a legutóbbi három cikk átlagosan a korábbi cikkek hozadékának ötödét sem éri el, a kapacitás máshol jellemzően többet hoz. Kivétel, ha ezek a cikkek egy addig hiányzó vásárlási szakaszt töltöttek be. Ezek kevés forgalmat, de értékes, döntés előtt álló látogatót hozhatnak, amit a megjelenés-szám nem mutat.

Mi a hétpontos ellenőrzőlista?

A témacsoport akkor zárható le, ha a hét pontból legalább hat teljesül, és az első kettő biztosan. Az ellenőrzést lehetőleg két ember végezze, és egyikük ne a cikkek szerzője legyen.

1. Vásárlói kérdések. A lefedettségi táblában a kérdések legalább 85-90 százaléka 2-es pontot kapott, és mindhárom vásárlási szakaszban van ilyen válasz.
2. Linkháló. Nincs árva oldal, minden részletező cikk visszamutat a pillérre, és mindegyik legfeljebb három kattintásnyira van.
3. Új lekérdezések. Az arányuk két egymást követő negyedévben 10-15 százalék alatt maradt.
4. Versengő URL-ek. A téma fő lekérdezéseinél tartósan nem versenyez két saját oldal.
5. Hozadék. A legutóbbi két-három cikk hozadéka töredéke a korábbi átlagnak.
6. AI-tesztpromptok. A témához tartozó tesztkérdéseknél az asszisztensek legalább időnként a te oldaladra hivatkoznak, vagy az általuk idézett források tartalmát a te oldalaid is lefedik.
7. Friss visszajelzés. Az értékesítés és az ügyfélszolgálat az elmúlt negyedévben nem hozott olyan új kérdést, amelyre nincs oldal.

Mi a döntési mondat, amit a csapat kimondhat?

A döntési mondat rögzíti, hogy a témacsoport frissítési üzemmódba kerül, mi indokolja, hová megy a felszabaduló kapacitás, és mikor nézitek meg újra. Érdemes szó szerint leírni a tartalomnaptárba vagy a projekt feladatlistájába.

„A(z) [téma] témacsoportot a hétpontos lista alapján lezártuk (teljesült [x]/7, az első két pont igen), mostantól frissítési üzemmódban kezeljük, a felszabaduló kapacitást a(z) [új téma] kapja, és a lezárást [hónap] végén felülvizsgáljuk.”

A mondat attól ér valamit, hogy visszanézhető. Ha a felülvizsgálatkor romlanak a mutatók, ott van az indoklás, és látod, melyik feltétel változott meg. Ha az első két pont bármelyike nem teljesül, a mondatot ne mondjátok ki, akkor sem, ha a többi öt rendben van.

Mi a karbantartási minimum a lezárás után?

Lezárt témacsoportnál a minimum egy negyedéves rövid ellenőrzés, egy féléves tartalmi átnézés, és azonnali frissítés, ha a termék, a szabályozás vagy a platform változik. Ez a munka cikkenként jellemzően percekben mérhető, egy új cikk megírásához képest töredék.

Negyedévente

• A Search Console-ban az új lekérdezések aránya és a versengő URL-ek száma.
• Törött belső és külső linkek.
• Új kérdések az értékesítéstől és az ügyfélszolgálattól, beírva a lefedettségi táblába.
• A tesztpromptok havi eredményeinek trendje.

Félévente

• Tények, számok, képernyőképek és példák átnézése.
• A strukturált adat (például Article, FAQPage) egyezése a látható tartalommal.
• A pillér frissítése, ha a részletező cikkekben érdemi változás történt.

Eseményre

• Változik a termék, a szolgáltatás vagy a folyamat, amiről a cikk szól.
• Jogszabály vagy platformszabály módosul.
• Egy oldal megjelenései hirtelen és tartósan esnek.

Hivatalosan igazolt. A Google a cikkdátumokról szóló útmutatójában azt kéri, hogy a látható dátum és a strukturált adatban megadott datePublished, dateModified érték pontos legyen. Szakmai feltételezés. A dátum érdemi változás nélküli átírása jó eséllyel semmit nem hoz, az olvasó bizalmát viszont ronthatja.

Miért frissítési üzemmód a lezárás?

A lezárás a munka üzemmódját váltja át, a téma ettől még él. Az építési szakaszban az volt a kérdés, mi hiányzik, a frissítési szakaszban az, mi avult el. Más a ritmus, más a mérce, és a feladatot más ember is végezheti, mint aki a cikkeket írta.

Ez a mi nézőpontunk, és saját tapasztalatból jön. A lezárt témák egy része az évek alatt csendben elavul, ha senki nem felel érte, és ilyenkor a látogató és az AI-asszisztens is egy régi állapotot kap. Ezért a lezáráskor nevezz meg egy felelőst, és tedd naptárba a karbantartási feladatokat. A témacsoport újranyitható, ha a negyedéves ellenőrzés tartósan sok új lekérdezést vagy vásárlói kérdést mutat. Ilyenkor egy célzott új cikk vagy egy meglévő oldal bővítése a jó lépés, és a hétpontos lista újra lefut.

Milyen hibák vezetnek rossz időzítésű lezáráshoz?

• Túl korai lezárás, ha csak a forgalmat nézed, és nem veszed észre, hogy a döntés előtti kérdések hiányoznak.
• Túl korai lezárás, ha a linkháló hiányos, mert az alacsony hozadék oka ilyenkor a rossz felfedezhetőség is lehet.
• Túl késői lezárás, ha a tartalomnaptár megszokásból megy tovább, és az új cikkek egymással versenyeznek.
• Félreolvasott adat, ha szezonális visszaesést tartasz hozadék-csökkenésnek, ezért szezonális témánál mindig az előző év azonos időszakával vesd össze.

Források és további olvasnivalók

• Google Search Central, Hasznos, megbízható, emberközpontú tartalom létrehozása
• Google Search Central, SEO-linkelési bevált gyakorlatok
• Google Search Central, Az AI-funkciók és a webhelyed
• Google Search Console súgó, Teljesítményjelentés (Keresési eredmények)
• Google Search Central, A cikkdátumok megjelenítése a Google Keresőben
• Schema.org, Article és FAQPage típus dokumentációja