UNAS SEO és AI-láthatóság: látja-e az AI a termékeidet?

Az UNAS-os webshopok kereséséhez a klasszikus SEO-alapok ugyanúgy kellenek, mint máshol — az AI-láthatóságban viszont mérhető a lemaradás: 2026. júniusi mérésünkben 21 UNAS-os termékoldalból 19-en nem volt termék-séma, pedig strukturált adat többnyire volt az oldalakon. Megmutatjuk, mi hiányzik, és hogyan pótolható.

Mit mértünk az UNAS-os boltokon

2026 júniusában 244 magyar webshopot mértünk meg séma-vakon: előzetes válogatás nélkül, nagyjából tíz kategóriára szétterítve. A séma-vak kiválasztás miatt a mintába kerüléskor nem tudtuk, melyik bolt milyen állapotban van — az eredményt így nem torzítja utólagos válogatás. A mérés szerver-oldali HTML-letöltéssel történt, JavaScript-futtatás nélkül: azt láttuk, amit egy AI-crawler lát. Az elemzés alapja 80 megerősített termékoldal volt.

Ebből a nyolcvanból 21 termékoldal futott UNAS-on, és közülük 19-en nem volt termék-séma — ez 90,5%. A csavar az adatban: az UNAS-os oldalakon jellemzően volt strukturált adat, csak éppen nem a termékről. A séma-írás képessége tehát jelen van, a termék mégis kimarad belőle.

A piaci kontextus: a teljes mintában a megerősített termékoldalak 67,5%-áról (54 a 80-ból) hiányzott a termék-séma. Az UNAS-os részminta ennél rosszabbul áll — de más módon, mint a mezőny többi része, és ez a különbség a javítás szempontjából jó hír.

A „van séma, de nem termék" csapda

A teljes magyar mintában a megerősített termékoldalak 42,5%-a (34 a 80-ból) esik ebbe a mintázatba: van az oldalon JSON-LD — jellemzően cégadat vagy navigáció —, de a termék nincs gépileg jelölve. A séma ott van, a termék kimarad belőle.

A gyakorlatban ez így néz ki: az oldal forrásában van egy JSON-LD blokk, benne a bolt neve, címe, elérhetőségei — vagyis a boltról szóló jelölés. Ez hasznos, de a vásárlási döntéshez az AI-nak nem a boltról, hanem a termékről kell adat. A kettő nem helyettesíti egymást.

Ez beszédesebb mulasztás, mint a teljes hiány. A technikai mechanizmus működik: az oldal tud strukturált adatot kiszolgálni. Csak éppen arról hallgat, ami egy webshopban a legfontosabb: hogy ez egy termék, ennyibe kerül, és van-e készleten. A gép szemszögéből az eredmény ugyanaz, mintha semmi sem lenne: a termék nem létezik.

Ugyanez a jó hír forrása is. Ahol a séma-kiszolgálás már működik, ott a termék-séma pótlása kisebb lépés, mint a nulláról indulás: nem új képességet kell építeni, hanem a meglévőt termék-szintűre bővíteni.

Miért számít ez az AI-keresőkben

Az AI-keresők crawlerei a legtöbb esetben nem futtatnak JavaScriptet: a szerver által kiszolgált nyers HTML-t olvassák — a mérésünk pontosan ezt a nézetet szimulálta. A Google indexelője ezzel szemben JavaScriptet is renderel, és a Google AI-alapú áttekintése a Google-indexre épül. Arról, hogy egy AI-kereső botja lépésről lépésre hogyan dolgozza fel az oldalad, a ChatGPT-ről szóló cikkünkben írunk.

A termék gépi leírása — a Product típusú JSON-LD — mondja ki egyértelműen, hogy az oldal egy terméket árul, ennyiért, ilyen készlettel. E nélkül a termékoldal a gépnek csak formázatlan szöveg, és amikor egy vásárló azt kérdezi az AI-tól, hogy „melyik a legjobb X", a válaszban nem szerepelhet az, ami gépi formában nem létezik. Hogy ez a láthatósági játszma miről szól, azt a GEO-fogalommagyarázat foglalja össze.

Mit tehetsz UNAS alatt

Az első lépés itt is az ellenőrzés. Nyisd meg egy termékoldalad forráskódját (jobb klikk, „Oldal forrásának megtekintése"), és keress rá az application/ld+json kifejezésre. UNAS alatt a mérésünk szerint jó eséllyel találsz majd valamilyen séma-blokkot — a kérdés nem az, hogy van-e, hanem hogy a termékről szól-e.

• Nézd meg, szerepel-e a találatban a "@type": "Product" jelölés. A cégadat- vagy navigációs séma önmagában nem elég: az AI-nak a termékről kell gépi leírás, árral és készlettel.
• Ha a termék-jelölés hiányzik: kérdezz rá az UNAS ügyfélszolgálatánál vagy a sablonod fejlesztőjénél, hogyan bővíthető a meglévő séma-kiszolgálás termék-szintű JSON-LD-vel — sablon-szinten, hogy minden termékre a valós adatokkal generálódjon.
• A kész sémát a Google Rich Results Test eszközével ellenőrizd, és nézd meg a nyers forráskódban is: annak kell számítania, amit a szerver küld.

A platform felé is érdemes pontosan fogalmazni. A jó kérdés nem az, hogy „van-e strukturált adat" — azt a mérésünk szerint UNAS alatt jó eséllyel kapsz —, hanem az: a termékoldal kiszolgál-e Product típusú JSON-LD-t a nyers HTML-ben, a valós árral és készlettel. Erre igen-nem válasz létezik.

Amit nem érdemes: kézzel, oldalanként bemásolni egy sémablokkot. A statikusan rögzített ár és készlet hamar elavul, a félrevezető adat pedig rosszabb, mint a hiányzó. A termék-séma sablon-szintű, egyszeri munka — utána magától működik.

A klasszikus SEO-alap UNAS-on

A séma az AI-láthatóság alapfeltétele, de a klasszikus SEO-t nem váltja ki — a kettő ugyanarra épül. A cím és a meta-leírás legyen egyedi és pontos; a termékleírás első mondata adjon valódi választ arról, mi ez a termék és kinek való; a címsor-szerkezet legyen logikus, egy H1-gyel.

Egy gyors gyakorlati próba: ha a termékleírásaid mindenhol ugyanazzal a gyártói szöveggel kezdődnek, ott sem a Google-nek, sem az AI-nak nincs mit egyedileg idéznie. Az első mondat legyen a tiéd: mi ez a termék, kinek való, miben más. Ez az a szöveg, amit egy generált válasz átvehet.

És egy őszinte sorrend-javaslat: mielőtt divatos, de nem bizonyított jelekre — például az llms.txt-re — szánnál időt, végezd el a séma-pótlást és tedd rendbe a szöveg szerkezetét. A mérhető hiány ott van; a hatás is ott várható.

Ellenőrzés és mérés

A teendők sorrendben, összefoglalva:

• Nézd meg a termékoldal nyers forráskódját: milyen JSON-LD blokkok vannak benne.
• Ellenőrizd, hogy van-e köztük Product típusú, valós árral és készlettel.
• Ha csak bolt-szintű jelölést találsz: sablon-szintű bővítés a fejlesztővel vagy a supporttal.
• Validálás a Google Rich Results Test eszközével, majd újranézés a nyers forrásban.
• Időnkénti újramérés — az AI-láthatóság folyamatosan változó felület.

Mi pontosan ezt mérjük az Ipponarral, ugyanazzal a motorral, amellyel a kutatást is végeztük. De akár velünk, akár nélkülünk: az UNAS-os boltok helyzete a mérésünk szerint nem reménytelen, hanem félkész — és a félkészt befejezni mindig könnyebb, mint a semmiből építkezni.