Esettanulmány: SEO egy több mint 10 000 termékes mezőgazdasági webshopban

A webshop

Az agrobook.hu mezőgazdasági alkatrészeket és kiegészítőket árul: traktorüvegeket, kabinszőnyegeket, vetőgép-alkatrészeket, permetezőfúvókákat. A katalógus több mint 10 000 termékből áll, fa szerkezetű, és a webshop ShopRenteren fut. A kereslet erősen szezonális, a szezon február–márciusban indul.

2026 márciusától szeptemberig dolgoztam a webshopon. Nem teljes körű SEO-optimalizálás volt: a közös munka alatt nem jutottunk a lista végére. Hogy mi maradt ki, azt a cikk végén részletezem.

Hogyan dolgoztunk

A munka öt lépésből állt:

1. Mérés. Elsőként az adatgyűjtést állítottam be BigQuerybe: Search Console, GA4, Bing Webmaster Tools, Microsoft Clarity és Screaming Frog. Így minden későbbi változás hatását ugyanabból az adatból lehetett nézni.
2. Kulcsszókutatás. Mire keresnek a vásárlók kategória- és termékszinten, és ehhez képest hogyan épül fel a katalógus.
3. Audit. A technikai és tartalmi állapot felmérése. Az audit néhány duplikált cikkszámot, nem indexelhető URL-t és vékony tartalmú oldalt talált.
4. Javítások kéthetes sprintekben. Tervezés, kivitelezés, mérés, aztán a következő lépés.
5. Teljesítménykövetés. A változások hatását hétről hétre követtem, és az előző év azonos időszakával vetettem össze.

Miért kéthetes sprintekben

A Google nem járja be egyszerre egy webhely összes oldalát. Hogy egy adott idő alatt hány URL-t kér le, azt a crawl budget szabja meg: függ attól, mennyit bír a szerver, és attól, mennyire tartja a Google fontosnak és frissnek az oldalakat. Egy több mint 10 000 termékes webshopnál ezért egy teljes átrendezés feldolgozása hónapokig tartana. Ez idő alatt a régi és az új állapot keveredik az indexben, és ennek első következménye lehet, hogy a kereső átmenetileg hátrébb sorolja az oldalakat.

Ha ráadásul egyszerre változik sok URL és a belső linkek, és utána esik a forgalom, nem lehet tudni, melyik változás okozta. A szezon közepén erre nincs idő. Ezért kis lépésekben haladtunk, és minden lépés után mértünk.

Kommunikáció és munkamegosztás

Hetente egyeztettünk az ügyféllel. A kivitelezésen közösen dolgoztunk: egy részét én csináltam, a többit az ügyfél csapata, az én instrukcióim alapján. Ők ismerik a termékeket, így a szövegekbe az ő szakmai tudásuk került. A heti meetingen mindkét oldal ugyanazt a mérést látta, ezért a következő két hét tervéről gyorsan lehetett dönteni.

Mit változtattunk

• Kategóriastruktúra. A kategóriákat a keresési szándék és a logikai felépítés szerint alakítottuk át. A traktorüvegek például márkák szerinti alkategóriákba kerültek, mert a keresések jellemzően márkára és típusra szólnak.
• Kategóriaoldalak. Újraírtuk a kategóriaoldalak szövegét.
• Termékoldalak. A terméktartalmat újraírtuk, és kategóriaszinten rendeztük át.
• Title, H1, meta description. Ezek adták a technikai SEO-munka nagy részét.
• Felesleges URL-ek. Töröltük az eladhatatlan termékeket és a félkész horvát nyelvi változatot, ezek az URL-ek 404-et kaptak. Bevételt nem hoztak, csak a feltérképezést terhelték.
• Infinite scroll. Kikapcsoltattuk, így a lapozás külön, bejárható URL-eken fut. Hogy ennek volt-e hatása az indexelésre, utólag nem tudom megmondani: jól kezelt infinite scroll mellett nem feltétlenül van, és a megvalósítás ShopRenter-függő.
• Nyitóoldal. A nyitóoldalon egy sebességet rontó technikai hibát javítottunk. Ez a webshop legsűrűbb oldala, itt van a legtöbb kép, ezért itt volt értelme. A termék- és kategóriaoldalakon jóval kevesebb a kép, és a ShopRenter kevés teret hagy a gyorsításra. A munka előtti állapotról nincs mérésem, ezért számot nem közlök.

Az eredmény

A heti kattintás 2026 január végén kezdett emelkedni, a munka előtt. Ezt az emelkedést nem tulajdonítom magamnak, mert ekkor indul a szezon. Amit a mérés mutat: márciustól júniusig, a szerkezeti változások alatt sem esett vissza a forgalom.

Nyáron a forgalom az előző évi szint körül maradt. A kattintás júliusban 11%-kal, augusztusban és szeptemberben 3–3%-kal volt magasabb, mint egy évvel korábban.

Saját mérés · Google Search Console · agrobook.hu · 2025. június – 2026. október · heti bontás

Októberben, egy hónappal a közös munka lezárása után megjelent a növekedés. Az előző év októberéhez képest:

• a megjelenés 38%-kal nőtt,
• a kattintás 28%-kal,
• a Google organikus munkamenet 15%-kal (GA4).

A hónap második felében gyorsult a növekedés. Október 16–31. között, a tavalyi év azonos napjaihoz képest, a megjelenés 55%-kal, a kattintás 38%-kal volt több. Az utolsó héten a Google organikus munkamenet 51%-kal haladta meg az előző év azonos hetét.

Google Search Console · agrobook.hu · 2026. október vs. 2025. október · napi bontás

Mivel az előző év azonos hónapjával vetem össze, a növekedés nem a szezonból jön. 2026 októbere a Search Console 16 hónapos adatsorának legerősebb hónapja, kattintásban és megjelenésben is.

A megjelenés gyorsabban nőtt a kattintásnál, mert a webshop egyre több lekérdezésre kerül ki a találatok közé. Egy új lekérdezésnél a kattintás jellemzően csak a jobb pozícióval jön, ezért a CTR 3,98%-ról 3,69%-ra csökkent. Az átlagos pozíció közben 9,2-ről 7,6-ra javult, de a két szám nem ugyanazokra a lekérdezésekre vonatkozik, mert megváltozott, mire jelenik meg a webshop.

Saját mérés · GA4, Google organikus munkamenet · agrobook.hu · 2026. szeptember – november eleje, az előző év azonos heteivel · heti bontás

Ez nem egy kiugró nap vagy hét volt: a növekedés október második felében végig tartott, és a novemberi adatok szerint a trend folytatódik.

Jelek az AI-keresésből

Júliustól a Search Console-ban megjelentek társalgási, promptszerű lekérdezések, például:

• „milyen fendt traktorok vannak a piacon?”
• „hol lehet kapni és mennyibe kerül?”
• „mi a különbség a kettő között”
• „ajánljanak megbízható helyet mezőgazdasági gépek vásárlásához.”

Az ilyen megfogalmazások AI-felületekről érkező, szétbontott lekérdezésekre utalhatnak. A GA4 AI Assistant csatornája júniustól októberig havi 13 és 26 munkamenet között mozgott. A SEO és a GEO ugyanarra az alapra épül, a különbség a keresőfelületben van: Google, Bing, ChatGPT vagy AI Overviews. Ezek a számok még kicsik ahhoz, hogy következtetést vonjak le belőlük. Annyit mutatnak, hogy AI-asszisztensekből is érkeznek látogatók a webshopra.

Mi maradt ki

• Crawl budget-optimalizálással és logfájl-elemzéssel nem foglalkoztam, és szisztematikus indexelési szabályrendszer sem készült.
• A szűrős navigációhoz nem nyúltam: a szűrt oldalak ShopRenteren alapból noindex, nofollow beállítással futnak.
• Strukturált adatokkal, XML oldaltérképpel, kanonikus URL-ekkel, a termékváltozatok kezelésével és a kategóriaátrendezésen túli belső linkeléssel nem foglalkoztam.
• A sebességgel csak a nyitóoldalon foglalkoztunk. A renderelés és a sablonok nagy része ShopRenter-adottság.

Utólag

A mai tudásommal azt feltételezem, hogy a crawl budget a munka alatt is lassította a feltérképezést: a Google-nek sok átírt oldalt kellett újra bejárnia, és a törölt, 404-es URL-eket is visszanézte még egy ideig. Mivel lépcsőzetesen haladtunk, a változásoknak több idejük volt beérni, és a forgalmi hatás csak októberben jelent meg. Ez hipotézis: logelemzés nélkül nem tudom bizonyítani.

Fő tanulság

Egy nagy katalógust kéthetes lépcsőkben is át lehet rendezni úgy, hogy közben ne essen a forgalom. Az ára az idő: a hatás itt a lezárás utáni hónapban jelent meg. Ezért egy ilyen projektnél a mérést a munka vége után is érdemes tovább futtatni.