Saját SERP-figyelőt építettem

Azért építettem saját SERP-figyelőt, vagyis keresési helyezéseket követő eszközt, mert rendszeresen ugyanarra az adatra volt szükségem: a kiválasztott kulcsszavaknál hogyan változik egy weboldal helyezése a Google asztali és mobilos találatai között. Ehhez szerettem volna egy egyszerű, a meglévő riportjaimba illeszkedő megoldást.

Nem vagyok fejlesztő. A SEO-munkámhoz viszont egyre gyakrabban használok API-kat, adatbázisokat és automatizált riportokat. Ha értem, honnan érkeznek az adatok, hogyan kérjük le, tároljuk és dolgozzuk fel őket, a mérés eredményeit is jobban tudom értelmezni.

Amikor a teljes SEO-csomag több a szükségesnél

Használok nagy SEO-platformokat, és sok feladathoz jó választásnak tartom őket. Ennél a projektnél viszont csak néhány száz kulcsszó rendszeres követésére volt szükségem. A teljes előfizetés értékét ezért az alapján kellett megítélnem, hogy a csomag többi funkcióját mennyire használnám.

Az adatokat a meglévő rendszeremben szerettem volna tárolni és elemezni: BigQueryben, Looker Studio-riportokon keresztül, a Search Console és a GA4 adatai mellett, később pedig a megkeresések vagy a bevétel adataival együtt.

Olcsóbb a saját megoldás? Nem automatikusan

Egy saját eszköz attól még nem ingyenes, hogy a kódját AI segítségével írtam. Kell hozzá API-szolgáltató, felhőszolgáltatás, tárhely, ütemezett feladatok és karbantartás. A költséget növelhetik a felesleges API-hívások, az indokolatlan adattárolás és a túl sok adatot feldolgozó lekérdezések.

Az érv tehát nem az, hogy a saját megoldás olcsóbb. Hanem szűkebb: ha az igény elég célzott, a saját megoldás jobb ár-érték arányú lehet, mert nem egy teljes csomagot veszel azért, hogy egy részét használd. Különösen akkor, ha a cégnek már van riportolási rendszere. Ha a BigQuery és a Looker Studio már megvan, a SERP-adat csak egy újabb forrás.

Mit mutattak a számok?

A számítás a 2026 májusában ellenőrzött díjakra épül. Azóta az árak és a csomagok tartalma változhatott.

	Mit fizetsz meg	Pozíciókövetés
Ahrefs	Teljes SEO-platform	Lite csomag: 750 követett kulcsszó, heti frissítés
Semrush	Teljes SEO- és marketingplatform	Belépő SEO-csomag: 500 követett kulcsszó, napi frissítés
DataForSEO	SERP-adat API-n keresztül	Lekérdezésenként; a költség a gyakoriságtól és a mélységtől függ
Saját figyelő	Saját követőrendszer felhőtárhellyel	A kulcsszavak száma, az eszköz, a hely és az ütemezés a te kezedben

A számításban kulcsszavanként egy helyszínnel és egy eszköztípussal számoltam, az első 100 találat lekérésével. A használt díj lekérdezésenként 0,00465 dollár volt. Így 750 kulcsszó egyszeri ellenőrzése körülbelül 3,49 dollárba, heti egy futtatás pedig átlagosan havi 15 dollárba került. Ha mind a 750 kulcsszót asztali gépre és mobilra is lekéred, az két külön mérés, és azonos egységárral a költség körülbelül havi 30 dollár.

Az első 100 találattal számolok, nem az első tízzel, mert csak az első tíz vizsgálata általában túl kevés.

A Cloud Run, a Cloud Scheduler és a BigQuery használata ennél a terhelésnél, az elérhető ingyenes keretek mellett havi 1 dollár alatt maradt. Ez a saját rendszerem működési költsége volt; más lekérdezési gyakoriságnál vagy adatmennyiségnél eltérhet.

Ezek a szolgáltatások havi díjai. A saját fejlesztési időmet és a későbbi karbantartást nem tartalmazzák.

Miért nem elég a Search Console?

A Search Console a weboldal tényleges keresési megjelenéseiről és kattintásairól ad adatot. Az átlagos pozíció ezekhez a megjelenésekhez kapcsolódik, ezért nem ugyanaz, mint egy adott időpontban, meghatározott helyszínnel és eszköztípussal végzett ellenőrzés eredménye.

A saját figyelőmmel ugyanazokat a kulcsszavakat ellenőrzöm, azonos beállítások mellett. Ez segít követni a kiválasztott oldalak és kulcsszócsoportok helyezéseinek változását. Száz jól kiválasztott kulcsszó gyakran többet mond, mint ötezer véletlenszerű. A két adatforrást együtt használom.

Elkészíthető AI-val támogatott fejlesztéssel?

Igen, ha nem akarod egy hétvége alatt megépíteni a következő Ahrefset.

Az ilyen projektek általában itt csúsznak el: nő a terjedelem. Először csak egy SERP-ellenőrző, aztán kellenek felhasználói fiókok, egy felület, riasztások, versenytárskövetés, számlázás, és egy AI-funkció, mert látszólag ma mindenbe kell. Ekkor már nem a SEO-problémádat oldod meg, hanem véletlenül egy szoftverterméket építesz.

Az első használható változatnak csak ennyit kellett tudnia: elküldeni a SERP-lekérdezéseket, lekérni az eredményeket, kiolvasni a céldomain helyezését, eltárolni a BigQueryben, és riportolhatóvá tenni. Ez AI-val támogatott fejlesztéssel két–három nap alatt készült el. Sokat segített, hogy előre meghatároztam, mit kell tudnia, és mely funkciók maradnak ki.

A tervezés során a mérési kérdéseket is pontosítanom kellett: mely kulcsszavakat, milyen helyszíneken, milyen eszközökkel és milyen gyakran ellenőrizzük. Ezekhez SEO-szempontokra és technikai döntésekre egyaránt szükség volt.

Mit változtat ezen az AI-keresés?

A hagyományos pozíciókövetés a kiválasztott keresések találati listáját vizsgálja. Az AI-válaszoknál más kérdések is felmerülnek: megemlítik-e a céget, hivatkoznak-e az oldalára, és milyen összefüggésben jelenik meg.

A saját SERP-figyelőm ezeket nem méri. A hagyományos keresési helyezésekről ad rendszeres adatot, amely mellé később külön AI-láthatósági mérések is kapcsolhatók. Mivel az adat már a BigQueryben van, ezt könnyebb összekötni más adatokkal, mint egy zárt felületen.

A DataForSEO-nak van MCP-szervere is, amellyel egyes SEO-adatok közvetlenül AI-munkafolyamatokba kérhetők le. Egyedi elemzésekhez hasznos lehetőség. Folyamatos követéshez viszont továbbra is adatbázist használnék: egy csevegőablak nem riportolási rendszer.

Kinek nem érdemes ilyet építenie?

Saját eszközt akkor érdemes építeni, ha a feladat jól meghatározható, és van, aki a későbbi hibákat, API-változásokat és karbantartási feladatokat kezeli. Ha erre nincs kapacitás, egy kész szolgáltatás előfizetése célszerűbb lehet.

Nálam azért volt értelme a fejlesztésnek, mert pontosan tudtam, milyen adatot szeretnék, és már rendelkezésre állt a tároláshoz és riportoláshoz szükséges rendszer.

A kérdés általában nem az, hogy az Ahrefs vagy a Semrush általában megéri-e. Gyakran megéri, a megfelelő felhasználónak. A kérdés az, hogy ennek a cégnek havonta szüksége van-e a teljes csomagra.

Hol érhető el az enyém?

A SERP Observer kódját közzétettem a GitHubon. Saját használatra készült eszköz: lekéri a kiválasztott kulcsszavak találatait, eltárolja a helyezéseket, és elérhetővé teszi az adatokat a riportokhoz. A későbbi terveim között AI-val készített heti összefoglalók is szerepelnek.

Minden alkalommal, amikor ilyet építek, egy kicsit jobban megértem a SEO mérési oldalát, és ettől lesz jobb az a munka, amit valójában kínálok.