A 13 hetes frissességi szabály: miért 90 nap a határ?

Az AI-modellek nem egyenlő eséllyel idézik az összes oldalt: a frissebb tartalmak előnyt élveznek. Nemzetközi mérések szerint a rendszeresen frissített oldalak jóval gyakrabban kerülnek be az AI-összefoglalókba, mint azok, amelyeket egy éve nem módosítottak. A határ nagyjából 13 hét — 90 nap. Ez a cikk azt mutatja meg, mit jelent valójában a „frissítés” az AI-modellek szempontjából, hogyan kell helyesen használni a dateModified mezőt, és hogyan kerülhető el a hamis frissítés csapdája.

Az AI-láthatóság nem egyszeri munka. Ahogyan azt a 7 dimenzió cikkben bemutattam, a válaszkész tartalom (D3) és a tartalmi mélység (D7) csak akkor marad versenyképes, ha az információk nem avulnak el. A frissességi tényező pontosan ezt a versenyképességet méri: mikor látta utoljára az AI-bot, hogy valami új került az oldalra.

Mit értünk „frissítés” alatt: az egész oldalt vagy egyetlen bekezdést?

Ez az egyik leggyakoribb félreértés a 13 hetes szabály körül. Sokan azt gondolják, hogy 90 naponta az egész oldalt újra kell írni — valójában nem erről van szó. Az AI-modellek a tartalom érdemi változásait keresik, nem a szöveg hosszát.

Érdemi frissítés lehet:

• Egy statisztika aktualizálása újabb adattal (pl. 2024-es szám helyett 2025-össel).
• Új kérdés-válasz pár hozzáadása egy meglévő szakaszhoz.
• Elavult hivatkozás frissítése élő, aktuális forrásra.
• Termék vagy szolgáltatás leírásának pontosítása, ha az ajánlat megváltozott.

Ami nem számít érdemi frissítésnek: egyetlen elütés javítása, a CSS-stílus módosítása vagy a lábléc szövegének átrendezése. Ezek technikai változások, nem tartalmi változások — az AI-modell nem olvassa ki belőlük, hogy az oldalon valóban valami új jelent meg.

A leghatékonyabb stratégia az, amit gördülő frissítésnek hívok: nem az összes oldalt egyszerre, hanem hetente egy-két kulcsfontosságú lapot frissítek. A legforgalmasabb, AI-releváns lekérdezésekben leggyakrabban érintett oldalak kapnak prioritást — a főoldal, a legfontosabb szolgáltatásleírások és a legolvasottabb blogbejegyzések. Ha az oldalak listáját aszerint rangsorolod, hogy az AI-modellek milyen kérdésekre válaszolhatnának belőlük, rögtön kiderül, melyik lapnak nem szabad 90 napnál tovább frissítés nélkül maradnia.

A GEO-pontszám és az AI-ajánlás cikkben részletesen bemutattam, hogy a frissességi jel önmagában nem garantál ajánlást — de a rendszeres frissítés hiánya egyértelműen csökkenti az esélyeket, különösen akkor, ha a versenytársak aktívan karbantartják a tartalmukat.

Mekkora frissítés kell ahhoz, hogy az AI tényleg észrevegye?

Az AI-modellek betanítási ciklusai és a crawler-látogatások között különbséget kell tenni. A GPTBot, a ClaudeBot és a PerplexityBot rendszeresen bejárják az indexelt oldalakat — ha a tartalom változott az előző látogatáshoz képest, ezt rögzítik. A kérdés az, hogy milyen változást tekintenek relevánsnak.

A tartalomfrissítés hatásfokát leginkább három tényező befolyásolja:

1. A változás helye a szövegen belül. Az első bekezdésben, a lede-ben végrehajtott változtatás erősebb jelzés, mint egy negyedik alfejezet módosítása. Az AI-modellek az oldal legelejéről vonják le a leggyorsabban a következtetéseket — ahogyan azt a megtalál az AI, de téged választ-e cikkben, az első benyomás logikájánál kifejtettem. Ha a lede frissül egy aktuális adattal, az AI gyorsabban észleli, mintha csak egy mellékes szakasz változott volna.

2. A változás iránya: hozzáadás vagy törlés. Az AI-modellek számára a tartalom bővülése (új kérdés-válasz pár, frissített statisztika, új szakasz) értékesebb jel, mint a szöveg rövidítése. Ha egy oldal hosszabb és részletesebb lesz, a modell ezt tanulságként értelmezi — az oldal fejlődik, nem stagnál.

3. A dateModified sémaelem és a tényleges tartalom összhangja. A következő szakaszban ezt részletezem, de az alapszabály itt ez: a dátumnak és a tartalomváltozásnak egyszerre kell megjelennie. Friss dátum elavult szöveg mellett nem jelent tartós előnyt, mert a modell a tartalom korát más jelekből is megbecsüli.

Érdemes az oldalakat nem egyenként, hanem témakörönként kezelni. Ha a fogászati rendelők AI-láthatóságáról szóló cikkben frissítem az adatokat, érdemes megnézni, hogy az ehhez kapcsolódó belső linkek — például a nulla a tizenötből, fogászati AI-ajánlás cikk — is naprakészek-e. Az összefüggő tartalmak együttes frissítése erősebb jelzést küld, mint egyetlen elszigetelt módosítás.

Mit jelent az AI-nek a dateModified a sémában?

A strukturált adatok között a dateModified mező az egyik legközvetlenebb frissességi jel. Az oldalon megjelenő Article vagy WebPage séma dateModified mezője géppel olvasható formában közli a crawlerekkel, mikor történt utoljára érdemi változás az oldalon.

A dateModified helyes használata:

• A mező értéke ISO 8601 formátumú dátum legyen: 2026-06-23 vagy 2026-06-23T10:30:00+02:00.
• Csak akkor frissítsd, ha a tartalom ténylegesen változott — technikai módosítás önmagában nem elegendő ok a dátum frissítésére.
• A datePublished mezőt soha ne írd felül a dateModifieddal — az eredeti megjelenési dátumnak meg kell maradnia.

Fontos megérteni, hogy a dateModified nem csodaszer. Az AI-modellek nem kizárólag erre a mezőre hagyatkoznak — a tartalom tényleges korát szövegkörnyezetből, hivatkozásokból és más technikai jelekből is megbecsülik. Ha a szövegben ez szerepel: „2023-ban vezettük be ezt a funkciót”, de a dateModified mező mai dátumot mutat, a modell észleli az ellentmondást, és nem kezeli ténylegesen frissként a tartalmat.

A ingyenes AI-láthatósági mérés cikkben leírtam, hogyan lehet ellenőrizni, hogy az oldal technikai jelzései — köztük a dateModified — rendben vannak-e. Ha egy oldal 90 napnál régebbi dátumot mutat a sémában, és a tartalom sem változott érdemben, az könnyen orvosolható hiányosság.

Hogyan kerülheted el a hamis frissítés csapdáját?

A „hamis frissítés” jelensége akkor lép fel, amikor valaki tartalmi változtatás nélkül csak a dátumot írja át, vagy minimális, tartalmi szempontból értéktelen módosítást hajt végre azért, hogy a 90 napos határon belül maradjon. Ez rövid távon megtévesztheti a crawlereket, de az AI-modellek idővel felismerik a mintát.

Az AI betanítási adataiban tárolt oldalak összehasonlítása során a modell észreveszi, ha egy oldal dátuma rendszeresen változik, de a tartalom lényegében ugyanaz marad. A keresés nélküli és kereséssel támogatott AI-mód cikkben bemutattam, hogy a modellek a betanított adatokon és az élő keresésen keresztül egyaránt megítélik az oldalak minőségét — és a kettő közötti ellentmondás hátrányos jelzés.

A fenntartható frissességi stratégia ezért tartalomtervező szemléletet igényel, nem ütemtervszerű dátumforgató technikát. Az alábbiakat javaslom:

• Tartsd számon, melyik oldalon mi a leggyorsabban avuló adat — statisztikák, árlisták, termékjellemzők, hivatkozások. Ezek a természetes frissítési pontok.
• Figyelj az iparági változásokra — ha fontos fejlemény történik a területeden, az természetes alkalom az oldalaid frissítésére.
• Használd a gördülő tematikus frissítést — havonta cserélj fel egy-két bekezdést a legfontosabb oldalakon aktuális adattal, és akkor módosítsd a dateModified mezőt.

A frissességi szabály nem arról szól, hogy gépiesen, ütemtervszerűen 90 naponta megérintsd az oldalad. Arról szól, hogy az oldalad tükrözze az aktualitást — és az AI-modellek ezt az aktualitást mind a tartalom minőségéből, mind a séma jelzéseiből leolvassák. Ahol a kettő összhangban van, ott a frissítés valóban értékes jel. Ahol ellentmondás van köztük, ott a modell figyelmen kívül hagyja a dátumot.

Az AI-láthatóság hosszú játék. A 7 dimenzió közül a frissességi jel az egyik, amely folyamatos figyelmet igényel — nem hatalmas erőfeszítést, hanem rendszerességet. A módszertan oldalon részletesen leírom, hogyan épül bele a rendszeres frissítés a mérési ciklusba, és mikor érdemes felülvizsgálni a tartalomnaptárat.

Kindl Dávid · Közzétéve: 2026. június 12. · Frissítve: 2026. július 5.