Kétharmaduknak nincs termék-sémája
(54 a 80-ból · a „van séma" 95%-os konfidencia-intervalluma: 22–42%)
Egy rövid magyarázat, hogy miért számít ez. A nagy AI-keresők (a ChatGPT, a Perplexity, a Google AI-válaszai) a legtöbb esetben nem futtatnak JavaScriptet, amikor egy oldalt beolvasnak. Amit látnak, az a szerver által közvetlenül kiszolgált HTML és az abba ágyazott strukturált adat: a Product JSON-LD. Ez a séma az, ami a terméket gépileg olvashatóvá teszi: kimondja, hogy ez egy termék, ennyi az ára, ennyi van készleten, ez a márka. Séma nélkül a termékoldal egy ember számára teljes értékű, egy gép számára viszont csak formázatlan szöveg.
A kétharmad mögött két különböző mulasztás húzódik, és érdemes szétválasztani őket:
A megvizsgált termékoldalak megoszlása
| Állapot | db | arány |
|---|---|---|
| Van Product-séma | 25 | 31,2% |
| Van séma, de nem termék | 34 | 42,5% |
| Nincs semmilyen séma | 20 | 25,0% |
| Bizonytalan | 1 | 1,2% |
A 42,5% a beszédesebb: ezek a webshopok tudják, hogyan kell sémát írni: tettek is fel valamilyen JSON-LD-t az oldalra (jellemzően a cégadatokat vagy a navigációt), csak épp a terméket nem jelölik meg. A séma ott van, a termék kimarad belőle. A maradék negyed pedig egyáltalán semmilyen strukturált adatot nem ad. A végeredmény mindkét esetben ugyanaz: amikor valaki azt kérdezi az AI-tól, hogy „melyik a legjobb X", ezeknek a boltoknak a terméke nem szerepelhet a válaszban, mert gépi formában nem létezik.
A két vezető magyar platform termékoldalain szinte sosem jelenik meg termék-séma
Ez a kutatás legélesebb megállapítása. A séma-hiány nem véletlenszerűen szóródik a piacon — platform szerint csoportosul. A két legnagyobb magyar webáruház-motor, a Shoprenter és az UNAS termékoldalain a mintánkban gyakorlatilag soha nem materializálódott Product-séma.
| Platform | oldal | nincs termék-séma | arány | 95% CI |
|---|---|---|---|---|
| Shoprenter | 8 | 8 | 100% | 68–100% |
| UNAS | 21 | 19 | 90,5% | 71–97% |
| WooCommerce | 11 | 5 | 45% | — |
| Shopify | 4 | 1 | 25% | — |
A két szám közt minőségi különbség is van. A Shoprenteres termékoldalakon mind a nyolc esetben egyáltalán nem volt JSON-LD — teljes hiány. Az UNAS-os oldalakon volt strukturált adat, csak épp nem a termékről. A konzervatív alsó határ mindkét platformnál 68% felett van, vagyis ez nem a kis mintaszám zaja: a két vezető magyar platformon a termék-séma hiánya strukturális.
És itt egy fontos pont, ami a webshopok mentségére szól: ez nem feltétlenül a boltok hibája. Egy átlagos kereskedő nem ír kézzel JSON-LD-t. Azt a platformnak kellene alapból, mindenki helyett, jól generálnia. A Shopify (25%) és a WooCommerce (45%) láthatóan jobban áll, mert ott ez gyakrabban beépített vagy egy kattintással bekapcsolható. A két magyar platform felhasználói viszont (sokszor anélkül, hogy tudnának róla) egy strukturális hátránnyal indulnak az AI-keresőkben.
Minden negyedik bolt már a kapuban elbukik
Mielőtt a séma egyáltalán számítana, egy boltnak elérhetőnek kell lennie. A 244-es mintából 26,6% objektíven elérhetetlen volt egy szabványos, biztonságos kapcsolaton keresztül: törött vagy lejárt SSL-tanúsítvány, illetve egyáltalán nem válaszoló szerver miatt.
(65 a 244-ből, ebből érvénytelen tanúsítvány: 51, válaszidő-túllépés: 14)
Ez önálló probléma, és súlyosabb, mint amilyennek hangzik. Egy érvénytelen SSL-tanúsítvánnyal rendelkező bolt nem csak a mi mérésünknek elérhetetlen: a böngészők figyelmeztetést dobnak rá a látogatónak, és az AI-keresők crawlerei közül is sok egyszerűen elutasítja. Egy ilyen bolt részben láthatatlan az egész modern webnek, jóval azelőtt, hogy a strukturált adat kérdése felmerülne.
A teljesség kedvéért: a minta további ~10%-a a mi konkrét lekérdező-konfigurációnk (a saját botunk azonosítója) miatt nem volt elérhető. Ez nem feltétlenül univerzális (egy másik crawler máshogy járhat), ezért ezt a számot külön kezeljük, és nem soroljuk az objektív problémák közé. A 26,6% az, ami mindenkire igaz.
A probléma nem a rossz séma, hanem a hiányzó séma
Ez a kutatás eredetileg egy konkrét technikai hibából indult: találtunk egy webshopot, amelynek a termék-sémája formailag hibás volt (szabálytalan karaktereket tartalmazott, amitől a gép a teljes blokkot eldobta). A kézenfekvő feltevés az volt, hogy ez egy elterjedt minta a magyar piacon. Megmértük — és nem az.
A 80 megerősített termékoldal egyikén sem fordult elő ez a hiba (95%-os konfidencia szerint a valós arány legfeljebb 4,6%). Vagyis a magyar webshopok nem azért láthatatlanok az AI-nak, mert rosszul írják a sémát. Hanem mert nem írják. Ez a fontosabb és tágabb probléma.
Ezt szándékosan írjuk le, pedig az eredeti hipotézisünket cáfolja. Egy mérés akkor megbízható, ha az adat dönt, nem a várt következtetés. A formai hiba ritka; a hiány viszont a piac kétharmadát érinti. A megoldás iránya ettől válik egyértelművé.
Még akiknek van sémája, azoknak is hiányos
Az a 25 bolt, amelyik termék-sémát ad, sem teljes. Megnéztük, hogy a Product-blokkban szerepelnek-e azok a mezők, amelyeket az AI-keresők a leginkább használnak, és kiderült, hogy a legértékesebb jelek rendre kimaradnak.
| Mező | hiányzik | arány |
|---|---|---|
| Értékelés (aggregateRating) | 20 / 25 | 80% |
| Márka (brand) | 8 / 25 | 32% |
| Cikkszám (sku / gtin) | 6 / 25 | 24% |
| Készlet (availability) | 3 / 25 | 12% |
| Ár (price) | 0 / 25 | 0% |
Az árat szinte mindenki megadja, az értékelést viszont tízből nyolcan kihagyják. Pedig épp a csillagos értékelés az egyik legerősebb jel, amit egy AI-kereső a termék ajánlásakor figyelembe vesz. Vagyis még a „jó" csoport is energiát hagy az asztalon: van sémájuk, de a benne lévő legmeggyőzőbb adatok hiányoznak belőle.
Hogyan leszel látható az AI-keresőkben
A jó hír, hogy ez megoldható probléma, és a legtöbb lépés egyszeri munka. A sorrend nagyjából a hatás szerint:
- Tegyél fel érvényes Product JSON-LD-t a termékoldalakra. Ez az alap. A séma mondja ki gépi formában, hogy ez egy termék, ennyi az ára és ennyi van készleten. E nélkül a termék nem létezik az AI számára.
- Gondoskodj róla, hogy a séma a szerver-oldali HTML-ben legyen. Ha csak JavaScript-futtatás után jelenik meg, az AI-crawlerek többsége nem látja. A forrásban kell lennie, nem a böngészőben összerakva.
- Töltsd ki a fontos mezőket, különösen az értékelést. Az ár, a készlet, a márka és főleg a csillagos értékelés azok a jelek, amelyek alapján az AI a terméket ajánlja.
- Javítsd az SSL-tanúsítványt, ha lejárt vagy hibás. Egy érvénytelen tanúsítvány a böngészőt és az AI-crawlert is elriasztja, mielőtt bármi más számítana.
- Ha Shoprentert vagy UNAS-t használsz, ellenőrizd kézzel a termékoldalt. Nézd meg a forráskódban, van-e
application/ld+jsona termékhez. A mérésünk szerint nagy eséllyel nincs — és erről jó tudni.
Ezt a mérést egyébként a saját eszközünkkel, az ipponar GEO-motorjával végeztük, ugyanazzal, amely a webshopok AI-láthatóságát méri és a hiányzó sémát kimutatja. Ha érdekel, hol áll ebben a saját boltod, nézz körül az ipponar.hu-n.
Hogyan mértünk
A teljes átláthatóság kedvéért: egy mérés annyit ér, amennyire ellenőrizhető.
- Minta
- 244 magyar webshop, séma-vakon kiválasztva (a minőség ismerete nélkül), ~10 kategóriára szétterítve, az óriás-áruházak kizárva
- Kiválasztás
- Rögzített véletlen-maggal, reprodukálható módon, utólagos válogatás nélkül
- Mérés módja
- Szerver-oldali HTML-letöltés JavaScript-futtatás nélkül: pontosan azt látjuk, amit egy AI-crawler
- Elemzés
- Boltonként a kezdőlap + egy megerősített termékoldal, JSON-LD blokk-szintű elemzése, platform-ujjlenyomat
- Auditálható minta
- 110 elérhető boltból 80 megerősített termékoldal; a séma-arányok erre a 80-ra vonatkoznak
- Adatvédelem
- Csak strukturális adat (mező-nevek megléte), semmilyen személyes vagy érték-tartalom; az aggregátum platform-szintű, egyedi bolt megnevezése nélkül
Korlátok, őszintén
- A minta egy árösszehasonlító forrásból és kézi kiegészítésből áll: a benne lévő boltok adat-érettsége vélhetően átlag feletti, tehát a valós piac várhatóan rosszabb, nem jobb. A 67,5% konzervatív felső becslés.
- Boltonként egy termékoldalt néztünk: ez a „van-e valaha sémája" kérdésre alsó becslés.
- A platform-cellák kis mintán állnak (Shoprenter 8, Shopify 5), ezért indikatívak; konfidencia-intervallummal jelöltük őket.
- A mérés egyetlen környezetből, egyetlen időpontban (2026. június) készült; a botblokkolásból eredő elérhetetlenséget külön, nem objektív problémaként kezeltük.