SEO meta-tagek: LLM-generálás vs. szabályalapú — nyolc hét, 4 800 cikk

Két éve futott egy szabályalapú meta-generátorunk: title pattern, description pattern, anchor-text könyvtár. Tavasszal kérdőjeleztük meg, vajon egy modell-alapú megoldás érdemben jobbat hozna-e. Nyolc hét, 4 800 cikk, három meta-mező — itt vannak a számok.

Az A/B felállás

Minden új cikk véletlenszerűen az A vagy a B ágra került. A ág: a meglévő szabályalapú generátor — sablonokkal, kulcsszó-szótárral, kategória-specifikus regexekkel. B ág: Claude Sonnet 4.6 prompttal, kontextusban az utolsó három bekezdéssel, a cikk fő entitásaival, és egy 'tone: factual, max 60 characters for title' instrukcióval. Mindkét ág outputja ment Google Search Console-on keresztül vissza nekünk: impression, CTR, position.

Nyolc hét, 2 400 vs. 2 400 cikk. Minden cikknek minimum három heti CTR-mintája volt elemzéskor.

A három mező eredménye

Title CTR: a B ág 6.2%-kal magasabb átlag CTR-t produkált, p < 0.01 Welch-t-teszttel. A nyertes mintázat: a modell rendre olyan címeket írt, amelyek nem ismételték meg a H1-et — szóval valódi 'second title' funkciót láttak el, nem 'title' funkciót. Ez egybevág azzal, amit a Search Console-blog 2025-ben írt.

Description CTR: -1.1%, statisztikailag nem szignifikáns (p = 0.18). A modell jobb descriptionöket írt nyelvileg, de a CTR-re ez nem hatott. Hipotézisünk: a description már nem dominánsan klikkbefolyásoló elem 2026-ban, mert a felhasználók 70%+ a SERP-en már a snippet-szövegen kívüli jeleket (favicon, breadcrumb, sitelink) használja a klikkdöntéshez.

Belső link anchor-text: semleges, 0% szignifikáns különbség. A modell és a szabályalapú nagyjából ugyanolyan minőségű horgonyszövegeket termelt. A szabályalapú olcsóbb, ott maradunk.

A szabályalapú, amit megtartottunk

A description-generátor szabályalapú maradt. Egyszerűbb, olcsóbb, és — mint kiderült — egyformán hatékony. Az anchor-text-könyvtárt szintén megtartottuk: minden olyan kategória-belüli linkelést, ami a 'kapcsolódó témákban' vagy 'tovább' szekciókat hajtja, szabályból generálunk, mert a modell itt ugyanazt tudja drágábban.

A hibrid, ami nyert

A végleges felállás hibrid. Title: modell-generált, három javaslat, szerkesztő választja (vagy átírja). Description: szabályalapú, kategória-template-tel, a cikk első mondatának sűrítésével. Anchor-text: szabályalapú, két könyvtár (témán belüli, témán kívüli). Az új cikkre eső modellhívás-költség így 60%-kal csökkent ahhoz képest, mintha mind a három mezőt modell írná.

Amit nem mértünk, és bosszant

Nem mértük a címek hosszú távú minőségét — azt, hogy hat hónap múlva olvasva is egyértelmű-e, miről szól a cikk. A CTR rövid távú jel. Egy modell-generált címnek, amely 6.2%-kal több klikket hoz a publikálás napján, lehet hogy fél év múlva már nem jelent semmit. Erre kellene egy retro-eval. Még nincs.

És nem mértük az archívum-kompatibilitást — hogy a modell-stílusú új címek mennyire állnak meg vizuálisan a 2018-as, szabályalapú régi címek mellett egy kategórialistán. Itt is van mit elmélyíteni.

Költség és üzemeltetés

A hibrid felállás napi tartalom-mennyiségünkön (átlag 18 cikk) körülbelül 1,40 euró napi modell-költséget jelent, ami nagyjából évi 510 euró. Az A ág költsége nulla volt (saját kód), tehát ez tiszta többletköltség — de mellette mérhetően magasabb title-CTR jött, ami a hirdetési bevétel oldalán hetekben térül meg. A kollégák oldali időmegtakarítást is mértük: a szerkesztők átlagosan 90 másodperccel kevesebbet töltenek egy cikk metaszerkesztésével, ami napi 27 percnyi újrahasznosított szakmai időt jelent. Ez utóbbi szám fontosabb, mint a CTR-emelés — a szerkesztők tényleges idejéért versenyzünk minden infrastruktúra-döntéssel.

Tanulság

Nem minden meta-mező egyenlő. A title-on a modell érdemben nyer, a description-ön nem, az anchor-text-en sehol. A 'cseréljünk le mindent LLM-re' impulzus elég drága lenne ahhoz, hogy érdemes legyen ellene szegülni — és érdemes is volt.