Az AI keresőoptimalizálás azért vált fontos témává, mert néhány év alatt jelentősen megváltozott az online keresés korábban meglehetősen kiszámítható útvonala.
Volt egy problémánk, beírtunk néhány szót a Google-be, megnyitottunk három-négy találatot, összehasonlítottuk őket, majd kiválasztottuk azt az oldalt, amelyik a legjobb választ adta.
Ez a folyamat ma már egyre kevésbé ennyire lineáris.
A felhasználó továbbra is keres a Google-ben, de közben kérdez a ChatGPT-től, találkozik a Google AI Overviews válaszaival, használhatja az AI Mode-ot, összehasonlítást kér, pontosít, újabb kérdéseket tesz fel, majd akár úgy jut el egy vállalkozás weboldalára, hogy előtte egy AI-rendszer már összefoglalta számára a problémát és segített leszűkíteni a szóba jöhető lehetőségeket.
Ez nem azt jelenti, hogy a SEO meghalt.
Azt viszont igen, hogy az online láthatóság fogalma ma már nagyobb annál, mint hogy hányadik helyen jelenik meg a weboldalunk egy adott kulcsszóra a Google klasszikus találati listáján.
Az AI keresőoptimalizálás egyik legfontosabb kérdése ezért az lesz: hogyan építsünk olyan online jelenlétet, amelyet nemcsak az emberek és a hagyományos keresők, hanem az AI-alapú keresési rendszerek is képesek megtalálni, megérteni és hiteles forrásként felhasználni?
A keresés nem tűnik el – átalakul
Az AI megjelenésével együtt gyorsan megszületett az egyik kedvenc technológiai jóslatunk is:
„Vége a Google-nek.”
Valójában ennél sokkal árnyaltabb változás zajlik.
A klasszikus keresés továbbra is rendkívül fontos. Mellette azonban egyre természetesebbé válik az a keresési forma, amelyben a felhasználó már nem néhány kulcsszót ír be, hanem egy komplett problémát fogalmaz meg.
Ahelyett például, hogy azt keresné:
„CRM rendszer KKV”
könnyen feltehet egy ilyen kérdést:
„Milyen CRM-et érdemes választania egy 15 fős magyar szolgáltató cégnek, ahol WooCommerce, hírlevélküldő rendszer és online időpontfoglalás is működik?”
A két keresés mögött akár ugyanaz az üzleti igény is állhat, a második azonban sokkal több kontextust tartalmaz.
Az AI-alapú keresőrendszerek ezt a kontextust felhasználhatják arra, hogy több kapcsolódó részproblémát vizsgáljanak meg, különböző forrásokat keressenek, majd ezekből állítsanak össze egy választ.
A Google például hivatalosan is leírja, hogy az AI-alapú keresési funkciói bizonyos esetekben úgynevezett query fan-out technikát alkalmazhatnak: az eredeti kérdésből több kapcsolódó keresést indítanak, hogy szélesebb forrásbázisból állíthassák össze a választ.
Ez fontos szemléletváltást jelent.
A klasszikus SEO-ban hajlamosak vagyunk egy kulcsszót, egy oldalt és egy találati pozíciót összekötni.
Egy összetettebb AI-válasz mögött ezzel szemben egyszerre több részprobléma, több keresés és több különböző forrás is állhat.
Ezért egy vállalkozásnak ma már nemcsak azt érdemes végiggondolnia, hogy:
„Milyen kulcsszóra szeretnénk első helyen lenni?”
Hanem azt is, hogy:
„Milyen kérdésekben, problémákban és döntési helyzetekben szeretnénk hiteles forrásként megjelenni?”
Elsőre apró különbségnek tűnik.
Stratégiailag viszont óriási.
Mit jelent egyáltalán az, hogy láthatóak vagyunk az AI-ban?
Itt érdemes rögtön tisztázni az egyik legfontosabb félreértést.
Nincs egyetlen egységes „AI találati lista”, ahol minden vállalkozás valamilyen állandó helyezést foglal el.
A Google klasszikus találati listája, az AI Overviews, az AI Mode és a ChatGPT Search különböző rendszerek, különböző működéssel.
Az AI-láthatóság ezért többféle formában jelentkezhet.
Előfordulhat, hogy egy weboldal konkrét hivatkozásként jelenik meg egy AI-válasz mellett. Lehet, hogy valamelyik cikkünk szolgál forrásként egy konkrét állításhoz. Lehet, hogy egy márka vagy szolgáltatás bekerül egy összehasonlításba. És természetesen továbbra is lehet az is, hogy a felhasználó a hagyományos Google-találati oldalon találkozik először velünk.
Fontos azonban, hogy ezek nem állandó helyezések.
Egy AI-rendszer válasza változhat a kérdés pontos megfogalmazásától, a beszélgetés korábbi kontextusától, az aktuálisan rendelkezésre álló információktól és magától a használt rendszertől is.
Ezért érdemes óvatosan kezelni minden olyan szolgáltatói ígéretet, amely garantált ChatGPT-helyezést, biztos AI-ajánlást vagy valamilyen állandó „AI TOP 3 pozíciót” kínál.
Egy sokkal reálisabb cél az, hogy olyan digitális jelenlétet építsünk, amelynek tartalma technikailag elérhető, egyértelműen értelmezhető, szakmailag hiteles és érdemes arra, hogy forrásként használják.
Akkor most kell még SEO?
Igen.
Sőt, ezen a ponton a Google álláspontja meglehetősen egyértelmű.
A vállalat 2026-ban külön útmutatót adott ki a generatív AI keresési funkciókra történő optimalizálásról, és rögtön az egyik legfontosabb kérdésre is válaszolt:
releváns-e még a SEO az AI-keresés világában?
A rövid válaszuk: igen.
A Google szerint az AI Overviews és AI Mode működése továbbra is a kereső alapvető rangsorolási és minőségi rendszereire épül. A hagyományos SEO best practice-ek ezért nem váltak feleslegessé.
Továbbra is számít például, hogy az oldal technikailag hozzáférhető és indexelhető legyen, megfelelő legyen a webhelystruktúra, logikusan működjön a belső linkelés, értékes tartalom legyen az oldalon, és jó felhasználói élményt biztosítsunk.
Az AI keresőoptimalizálás tehát nem a klasszikus SEO leváltását jelenti; ami változik, az elsősorban a szemlélet.
Kevésbé érdemes abban gondolkodni, hogy találunk egy keresőkifejezést, előállítunk hozzá egy 1500 szavas cikket, majd a biztonság kedvéért tizenötször beleírjuk ugyanazt a kulcsszót.
Az AI-alapú keresési környezet még inkább előtérbe helyezi azt, amit a jó SEO-nak valójában eddig is jelentenie kellett volna:
a felhasználó problémájának alapos megértését és a lehető legjobb válasz elkészítését.
GEO, AEO és a következő hárombetűs rövidítés
Az AI-keresés megjelenésével természetesen gyorsan megszülettek az új szakmai rövidítések is.
AEO, vagyis Answer Engine Optimization.
GEO, vagyis Generative Engine Optimization.
Az AI keresőoptimalizálás kapcsán ezeknek a fogalmaknak lehet értelmük, ha arra használjuk őket, hogy megkülönböztessük az AI-alapú keresési környezet bizonyos sajátosságait.
A probléma akkor kezdődik, amikor úgy beszélünk róluk, mintha a klasszikus SEO-tól teljesen különálló, új és titkos technikai rendszer létezne.
A Google saját útmutatója éppen ezért külön foglalkozik a most terjedő AEO- és GEO-„hackekkel”.
És néhány közülük kifejezetten érdekes.
Kell llms.txt fájl?
A Google szerint azért biztosan nem, hogy jobb helyen jelenjünk meg a Google AI-funkcióiban.
A Google Search nem használja az llms.txt fájlt speciális AI-optimalizálási jelként. Létrehozhatjuk más rendszerek számára, ha van rá szükségünk, de a Google szerint a fájl megléte önmagában sem javítani, sem rontani nem fogja a weboldal Google Search-láthatóságát.
Kell külön AI-schema?
Nincs speciális schema.org jelölés, amelynek hozzáadásával bekerülünk az AI Overviews vagy AI Mode válaszaiba.
A strukturált adatok ettől még természetesen hasznosak.
Egy megfelelő Organization, Product, Article, Breadcrumb vagy – ahol indokolt – LocalBusiness struktúra segíthet a keresőknek pontosabban értelmezni az oldal bizonyos információit, illetve rich result megjelenésekhez is szükséges lehet.
De a structured data nem egy „juttass be a ChatGPT-be” gomb.
Apró darabokra kell bontani a tartalmat az AI miatt?
Erre sincs általános technikai követelmény.
A Google kifejezetten cáfolja azt az elképzelést, hogy a szöveget mesterségesen apró „chunkokra” kell bontani azért, hogy az AI-rendszerek képesek legyenek megérteni.
Nincs univerzális ideális cikkhossz sem.
Van, amit 800 szóban érdemes elmondani, és van, amihez 4000 kell.
A tartalom hosszát és szerkezetét elsősorban a téma és az olvasó igénye határozza meg, nem egy feltételezett AI-recept.
Nem több AI-tartalom kell. Hanem több olyan információ, ami máshol nincs
Az AI keresőoptimalizálás egyik legérdekesebb következménye éppen a tartalom értékének megváltozása.
Ma néhány perc alatt lehet előállítani egy teljesen olvasható, nyelvtanilag helyes, 2000 szavas cikket gyakorlatilag bármilyen témában.
Ennek azonban van egy logikus következménye:
önmagában attól, hogy valami hosszú és jól megfogalmazott, még egyáltalán nem lesz értékes.
Ha száz weboldal ugyanazt a húsz közismert információt írja újra, akkor ezekből a százegyedik változat nem feltétlenül ad sok újat sem az olvasónak, sem egy információkat összegző AI-rendszernek.
Nem véletlen, hogy a Google friss útmutatójának egyik hangsúlyos fogalma a non-commodity content.
Vagyis az olyan tartalom, amely túlmutat a mindenhol megtalálható általános ismereteken, és valódi saját tapasztalatot, egyedi nézőpontot vagy szakértelmet ad hozzá.
- Ilyen lehet egy saját mérés.
- Egy valós esettanulmány.
- Egy A/B teszt eredménye.
- Egy projekt során felmerült probléma és annak megoldása.
- Egy saját módszertan.
- Egy iparági tapasztalat.
- Egy konkrét technikai integráció.
- Vagy akár egy rossz döntés, amelyből később tanultunk.
Mi például nemrég olyan folyamaton dolgoztunk, ahol egy online felmérés eredménye nem egyszerűen egy köszönőoldalon jelent meg.
A kitöltő válaszaiból pontszám készült, ez alapján automatikusan egy meghatározott kategóriába került, az eredmény bekerült a CRM megfelelő mezőibe, majd ennek megfelelő kommunikáció és következő lépés indulhatott el.
Egy ilyen projektből sokkal értékesebb szakmai tartalom születhet, mint egy újabb „10 mód, ahogy az AI segíti a marketingedet” típusú felsorolásból.
Mert az első mögött tényleges tapasztalat van.
Az utóbbit gyakorlatilag bárki legenerálhatja.
Ezért az AI-korszak egyik fontos tartalomstratégiai tanulsága paradox módon az lehet, hogy nem több AI által gyártott tartalomra, hanem több dokumentált emberi szakértelemre van szükségünk.
A kulcsszólista mellé problématérkép is kell
A klasszikus kulcsszókutatást ettől még nem kell kidobni.
A keresési volumen, a verseny, a keresési szándék és a témák közötti kapcsolat továbbra is fontos.
Érdemes azonban mellé tenni egy második réteget: a potenciális ügyfelek valódi kérdéseinek és döntési helyzeteinek feltérképezését.
- Milyen problémával találkozik először?
- Milyen megoldások között választ?
- Milyen alternatívákat hasonlít össze?
- Mitől tart?
- Milyen kifogásai vannak?
- Miből tudja eldönteni, hogy egy szolgáltató valóban ért ahhoz, amit csinál?
- Milyen kérdés merül fel benne közvetlenül a vásárlás előtt?
- És mi az, aminek a vásárlás után szeretne utánanézni?
Ha ezeket rendszerben látjuk, sokkal értékesebb weboldal építhető, mint pusztán egy kulcsszólistából.
- A szolgáltatásoldalak megadhatják az alapinformációkat.
- A blog részletes problémákat dolgozhat fel.
- Az esettanulmányok bizonyíthatják a gyakorlati tapasztalatot.
- Az összehasonlító tartalmak segíthetnek a döntésben.
- A gyakori kérdések megválaszolhatják a visszatérő bizonytalanságokat.
Ezek együtt már nem egyszerűen SEO-oldalak.
Egy strukturált digitális tudásbázist alkotnak a vállalkozás körül.
És ez szorosan kapcsolódik ahhoz a jelenséghez is, amit korábban az úgynevezett árnyék tölcsér, vagy shadow funnel kapcsán már részletesebben bemutattunk.
A potenciális ügyfél ugyanis nem feltétlenül marad a számunkra gondosan megtervezett értékesítési folyamatban. Kilép belőle, utánanéz a cégnek, véleményeket keres, alternatívákat vizsgál és megpróbálja önállóan validálni az ajánlatot.
Ennek a kutatásnak egy része pedig ma már AI-asszisztenseken keresztül is történhet.
AI-ready weboldal nem ugyanaz, mint AI-val készült weboldal
Ezt a két dolgot szerintünk érdemes nagyon élesen elválasztani.
Egy AI-val készült weboldal lehet egyszerűen egy olyan oldal, amelynek szövegét néhány prompt segítségével ChatGPT írta meg.
Ettől még önmagában sem jobb, sem rosszabb nem lesz.
Egy AI-ready weboldal alatt viszont egészen mást értünk.
Olyan digitális rendszert, amely technikailag hozzáférhető, világosan strukturált, saját és értékes információkat tartalmaz, mérhető, és megfelelően kapcsolódik a vállalkozás további marketing-, értékesítési és CRM-folyamataihoz.
Vagyis nem az a fő kérdés, hogy:
„Használtunk-e AI-t a weboldal elkészítéséhez?”
Hanem az, hogy:
„Készen áll-e az online rendszerünk arra a világra, amelyben az AI egyre több ponton része az ügyfél döntési folyamatának?”
Ez nagyon más kérdés.
Egy jól felépített AI-ready rendszerben például egy jelentkezésből automatikusan CRM-adat lehet, de csak akkor, ha teljesül az üzletileg fontos feltétel.
Volt olyan megoldásunk, ahol egy eseményre történő jelentkezésnek automatikusan megfelelő CRM-szegmentációt kellett indítania, de kizárólag akkor, amikor maga a jelentkezés ténylegesen jóváhagyott állapotba került.
Ilyenkor nem az a kérdés, hány AI-eszközt tudunk bekötni a folyamatba.
Az a kérdés, hogy az üzleti logika pontosan működik-e, és a különböző rendszerek ugyanazt az állapotot látják-e.
Az automatizáció önmagában nem érték.
A jól működő automatizáció az.
Egyértelműen ki kell derülnie, hogy kik vagytok és mit csináltok
Meglepően sok céges weboldalt találunk még ma is, ahol a főoldal első néhány képernyője alapján alig lehet megállapítani, pontosan mivel foglalkozik a vállalkozás.
„Innovatív megoldások a digitális jövőért.”
„Együtt építjük a holnapot.”
„Komplex megoldások egy kézből.”
Jól hangzó mondatok.
Információt viszont alig tartalmaznak.
Egy jó weboldalból világosan ki kell derülnie annak, hogy kik vagyunk, mit csinálunk, kinek segítünk, milyen problémákat oldunk meg, milyen területen működünk és milyen tapasztalatunk van.
Ez nem speciális AI-optimalizálási technika.
Az emberek számára ugyanilyen fontos.
És éppen ettől jó irány.
Nem azért torzítjuk el a kommunikációt, hogy egy robot könnyebben megértse.
Egyszerűen egyértelműbbé tesszük a vállalkozásunkat mindenki számára.
Ugyanez a következetesség érdemes, hogy megjelenjen a weboldalon kívül is: szakmai profilokon, közösségi felületeken, Google Business Profile-ban, partneroldalakon, sajtómegjelenésekben és minden olyan legitim helyen, ahol a vállalkozásunkról információ található.
A hangsúly a legitimitáson van.
A Google kifejezetten figyelmeztet arra, hogy nem érdemes mesterséges említéseket gyártani kizárólag azért, hogy egy cég fontosabbnak tűnjön az AI-rendszerek számára. Ugyanazok a minőségi és spamellenes elvek érvényesülnek az AI-alapú keresési funkcióknál is.
Hiába jó a tartalom, ha technikailag nem érhető el
Az AI keresőoptimalizálás során sem szabad elfelejteni a meglehetősen földhözragadt technikai alapokat.
Lehet a világ legjobb szakmai cikke a weboldalunkon, ha a keresőrendszer nem tudja megfelelően elérni vagy feldolgozni.
Google esetében továbbra is számít többek között a feltérképezhetőség, az indexelhetőség, a robots.txt beállítása, a noindex szabályok, a szerver válaszkódjai, a canonical beállítások, a belső linkek és az, hogy a fontos tartalom valóban hozzáférhető legyen.
Az AI Overviews és AI Mode miatt nem kell egy teljesen új technikai SEO-rendszert feltalálni.
Az alap továbbra is az, hogy a weboldal megfelelően működjön a Google Search számára.
ChatGPT esetében viszont van egy további technikai pont, amelyet érdemes ellenőrizni.
OAI-SearchBot és GPTBot: nem ugyanazt csinálják
Az OpenAI több különböző webes crawlert használ, és ezeket könnyű összekeverni.
Az OAI-SearchBot kapcsolódik a ChatGPT keresési funkciójának webes felfedezhetőségéhez.
Az OpenAI jelenlegi dokumentációja szerint, ha szeretnénk, hogy egy nyilvános weboldal tartalma bekerülhessen a ChatGPT keresési összefoglalóiba és kivonataiba, nem érdemes blokkolni az OAI-SearchBot hozzáférését.
A GPTBot ettől külön kezelendő.
A GPTBot a modellek potenciális fejlesztési és tréningcélú webes hozzáférésével kapcsolatos.
Vagyis technikailag nem pontos egyszerűen azt mondani, hogy:
„Engedélyezni kell az OpenAI botját.”
Először azt kell tisztázni, hogy melyik botról és milyen célról beszélünk.
Egy cég például dönthet úgy, hogy szeretné, ha tartalma felfedezhető lenne a ChatGPT Search számára, miközben más beállítást alkalmaz a potenciális modelltréninggel kapcsolatban.
A kettő nem ugyanaz a kérdés.
Ez tökéletes példája annak is, miért veszélyes egy háromperces „AI SEO checklist” alapján módosítani egy weboldal robots.txt fájlját.
A tartalmat továbbra is elsősorban embereknek írjuk
Nem kell „robotul” írni azért, hogy az AI megértsen minket.
Nem kell minden bekezdésnek kérdés-válasz formában lennie.
Nem kell minden lehetséges long-tail keresésre külön aloldalt létrehozni.
Nem kell minden egyes szinonimát beleerőltetni a szövegbe.
A Google rendszerei képesek összefüggéseket és szinonimákat értelmezni, és a Google kifejezetten azt javasolja, hogy ne hozzunk létre tömegesen oldalakat csak azért, hogy minden lehetséges keresési vagy promptvariációt lefedjünk.
Ettől függetlenül a jó struktúra természetesen továbbra is fontos.
- Legyen világos cím.
- Logikus alcímek.
- Értelmes bekezdések.
- Egyértelmű gondolatmenet.
- A fontos információ ne kizárólag egy képen vagy videóban szerepeljen.
- Ahol valóban segít, használjunk táblázatot, ábrát, képet vagy videót.
Nem azért, mert létezik valamiféle titkos AI-formátum.
Hanem azért, mert így jobb tartalmat készítünk.
Az esettanulmány az AI-korszak egyik legerősebb tartalomtípusa lehet
Már csak azért is, mert nehéz lemásolni.
Egy valódi esettanulmányban ott van a probléma, a kiinduló helyzet, a korlát, a megoldási lehetőségek, a döntési folyamat, az alkalmazott technológia és az eredmény.
Ideális esetben még mérhető adat is társul hozzá.
Ez egyszerre több feladatot lát el.
Segít a potenciális ügyfélnek megérteni, hogyan dolgozunk.
Bizonyítja, hogy valóban találkoztunk már hasonló problémával.
Olyan egyedi információt tesz fel az internetre, amely korábban nem feltétlenül létezett.
És valós kontextust teremt a cég, a szolgáltatás és a szakértelem között.
Ezért az AI-korszak egyik legerősebb tartalomstratégiája paradox módon nem az, hogy több AI-ról szóló cikket írunk.
Hanem az, hogy sokkal jobban dokumentáljuk azt, amit valóban csinálunk.
Az AI sem tud jó döntést hozni rossz adatokból
A keresési láthatóság azonban csak az út egyik fele.
Tegyük fel, hogy minden működik.
Megjelenünk a Google-ben.
Megtalál minket egy AI-rendszer.
A felhasználó átkattint.
Mi történik utána?
Ha nem tudjuk, hogy melyik csatorna, melyik kampány, melyik tartalom vagy melyik landing oldal eredményezett valódi üzleti eredményt, akkor a marketingrendszerünk egyik legfontosabb visszacsatolási pontját veszítjük el.
Nemrég például olyan konverziókövetési struktúrán dolgoztunk, ahol több különböző kampány eltérő űrlapokra és céloldalakra vezette a látogatókat.
Ha ezeket mind ugyanazzal az általános konverzióval mérjük, a hirdetési rendszer hibás visszajelzést kaphat arról, hogy valójában melyik kampány teljesíti az üzleti célt.
Ez a probléma AI nélkül is létezett.
AI-alapú optimalizálással viszont még fontosabbá válik.
Az AI-alapú optimalizálás sem tud jó döntést hozni rossz adatokból.
Ha rossz eseményt mérünk, akkor a rendszer nagyon hatékonyan optimalizálhat bennünket egy olyan eredmény irányába, amelynek üzletileg nincs megfelelő értéke.
Ezért az AI-korszak egyik kevésbé látványos, de annál fontosabb területe továbbra is:
a konverziókövetés, az analitika, a CRM és az ezek közötti adatkapcsolat.
Mi lesz a weboldalak forgalmával?
Ez az egyik legnehezebb kérdés.
Ha a felhasználó már a keresési vagy AI-felületen választ kap egy kérdésére, logikus, hogy bizonyos információs kereséseknél kevesebb oka lehet egy weboldalra kattintani.
Ezért egyre veszélyesebb lehet, ha kizárólag a weboldal látogatottságát tekintjük sikernek.
Egy vállalkozás szempontjából ugyanis nem maga a kattintás az üzleti eredmény.
Sokkal fontosabb, hogy az érkező látogató mit csinál utána.
- Kér ajánlatot?
- Feliratkozik?
- Időpontot foglal?
- Vásárol?
- Visszatér?
- Később a márkánkra keres?
- Ügyféllé válik?
A Google maga is arra hívja fel a weboldal-tulajdonosok figyelmét, hogy az AI-alapú keresésből származó forgalomnál ne kizárólag a kattintásokat vizsgálják, hanem a látogatások üzleti minőségét és a konverziókat is.
Ha például valamivel kevesebb organikus látogató érkezik, de ők lényegesen pontosabban tudják, mit keresnek, és sokkal nagyobb arányban kérnek ajánlatot, üzleti értelemben nem feltétlenül jártunk rosszabbul.
Ezért az AI-korszakban nem kevésbé lesz fontos a mérés.
Hanem valószínűleg még inkább.
Hogyan mérjük az AI-láthatóságot?
Ez a terület is gyorsan fejlődik.
A Google 2026 júniusában kezdte bevezetni a Search Console új, generatív AI keresési teljesítményriportjait, amelyek külön betekintést adhatnak abba, hogy egy weboldal URL-jei milyen gyakran jelentek meg többek között AI Overviews és AI Mode környezetben.
A riportok olyan adatokat tartalmazhatnak, mint az impressionök, az érintett oldalak, országok, eszközök és időbeli változások.
Fontos azonban, hogy a Google a funkciót fokozatosan vezeti be, tehát nem feltétlenül érhető el minden Search Console-fiókban és minden weboldalnál.
ChatGPT esetében szintén vizsgálható az onnan érkező referral forgalom, így az analitikai rendszerben elkülöníthetjük azokat a látogatókat, akik egy ChatGPT-ben megjelenő hivatkozásról érkeznek.
Ez azonban továbbra sem jelenti azt, hogy minden AI-megjelenésünk teljes egészében mérhető.
Ha egy AI-rendszer megemlíti a márkánkat, de a felhasználó nem kattint azonnal, majd két nappal később közvetlenül keresi fel az oldalunkat, az attribúció már jóval nehezebb.
Az AI-láthatóság mérése ezért jelenleg kevésbé determinisztikus, mint egy klasszikus kulcsszó pozíciójának követése.
Érdemes emiatt fenntartásokkal kezelni minden olyan eszközt, amely azt ígéri, hogy egyetlen számmal, százszázalékos pontossággal megmutatja a cégünk „ChatGPT-helyezését”.
Mit nem érdemes csinálni?
Ha röviden össze kellene foglalnunk az AI keresőoptimalizálás rossz irányait, nagyjából ezek lennének:
- Ne gyártsunk több száz gyenge minőségű AI-cikket csak azért, mert most olcsón előállíthatók.
- Ne hozzunk létre minden elképzelhető prompt- és keresésvariációra külön oldalt.
- Ne tömjük tele a szöveget természetellenes kulcsszavakkal és ismétlésekkel.
- Ne használjunk nem létező „AI schema” jelöléseket.
- Ne kezeljük az llms.txt fájlt Google-rangsorolási csodafegyverként.
- Ne gyártsunk hamis értékeléseket vagy mesterséges fórumemlítéseket.
- Ne tegyünk olyan structured data jelölést az oldalra, amely mögött nincs valódi tartalom.
- Ne hozzunk létre fiktív szakértőket csak azért, hogy hitelesebbnek tűnjön a tartalom.
- Ne publikáljunk ellenőrzés nélkül AI által generált szakmai vagy statisztikai állításokat.
- És ne higgyük el, hogy létezik olyan háromlépéses GEO-trükk, amellyel garantáltan bekerülünk a ChatGPT vagy a Google AI válaszaiba.
Ha egy AI-optimalizálási taktika elsősorban a gép manipulálásáról szól, és nem arról, hogy jobb, pontosabb és hitelesebb információt adjunk a felhasználónak, akkor valószínűleg nem arra érdemes hosszú távú stratégiát építeni.
Mennyire AI-ready a weboldalad? Ezt a 15 dolgot néznénk meg először
Ha ma azt kellene felmérnünk, hogy egy vállalkozás weboldala mennyire készült fel az AI-alapú keresésre, nagyjából ezen a 15 ponton mennénk végig:
- A fontos oldalak megfelelően feltérképezhetők és indexelhetők-e a Google számára?
- Nincs-e véletlen technikai tiltás robots.txt-ben, CDN-ben, tűzfalban vagy más biztonsági rendszerben?
- Hozzáfér-e az OAI-SearchBot azokhoz a tartalmakhoz, amelyeket szeretnénk a ChatGPT Search számára elérhetővé tenni?
- Néhány másodperc alatt egyértelmű-e, hogy pontosan mivel foglalkozik a vállalkozás?
- Világosan elkülönülnek-e a különböző szolgáltatások és a hozzájuk kapcsolódó problémák?
- Logikus-e a webhely struktúrája és a belső linkelése?
- Megválaszoljuk-e az ügyfelek valódi döntési kérdéseit, vagy kizárólag nagy keresési volumenű kulcsszavakban gondolkodunk?
- Tartalmaz-e az oldal saját tapasztalatot, szakértői véleményt és máshol nem elérhető információt?
- Vannak-e részletes, valódi esettanulmányok és referenciák?
- A fontos céges, személyi és szolgáltatási információk következetesen jelennek-e meg?
- A használt strukturált adatok megfelelnek-e az oldalon ténylegesen látható tartalomnak?
- A fontos információk szöveges formában is hozzáférhetők-e?
- Megfelelően van-e beállítva a Google Search Console, az analitika és a konverziókövetés?
- Képesek vagyunk-e elkülöníteni és üzleti szempontból értékelni az AI-alapú keresésből érkező forgalmat?
- Rendszeresen frissítjük-e azokat a tartalmakat, amelyeknél az aktualitás valóban fontos?
Érdemes észrevenni valamit.
Ennek a listának a nagy része nem futurisztikus AI-technológia.
Hanem jó webfejlesztés, jó SEO, értékes tartalom, pontos mérés és világos üzleti stratégia.
A legtöbb KKV-nak ezért nem GEO-projekttel kell kezdenie
Sok vállalkozásnál jelenleg még az alapok sincsenek megfelelően rendben.
Nincs pontos konverziókövetés.
Nem világos a szolgáltatási struktúra.
Hiányosak a referenciák.
Évek óta nem frissül a blog.
A weboldal fontos részei technikailag nehezen elérhetők vagy indexelhetők.
Nem tudjuk pontosan, honnan érkeznek az érdeklődők.
A CRM nincs megfelelően összekötve a weboldallal.
A kampányok és az értékesítés adatai között nincs kapcsolat.
Ilyen környezetben nem biztos, hogy az első és legfontosabb kérdés az, milyen új AI-specifikus fájlt tegyünk fel a szerverre.
Először azt a digitális infrastruktúrát kell rendbe tenni, amelyre az AI-korszakban is lehet építeni.
Egy megfelelően felépített weboldalnak egyszerre kell támogatnia a keresőből történő felfedezést, a szakértői pozicionálást, a bizalomépítést, az értékesítést, a hirdetéseket, az automatizációkat és a mérést.
Mi ezért szeretünk egyszerű weboldal helyett inkább online értékesítési központban gondolkodni.
Egy olyan rendszerben, ahol a weboldal, a tartalom, a marketingtechnológia, a CRM, az automatizáció és a mérés nem egymástól független elemek.
Hanem ugyanannak az üzleti rendszernek a részei.
A Google első hely továbbra is értékes. Csak már nem ez az egyetlen hely, ahol megtalálhatnak.
A Google első pozíciója nem veszítette el egyik napról a másikra az értékét.
A SEO sem halt meg.
És holnaptól sem kell minden vállalkozásnak külön GEO-osztályt létrehoznia.
Ami viszont valóban megváltozott, az az a digitális környezet, amelyben a potenciális ügyfelek információt gyűjtenek és döntéseket hoznak.
Ez továbbra is történhet a Google klasszikus találati listáján.
De történhet AI Overview-ban.
AI Mode-ban.
ChatGPT-ben.
Vagy olyan új felületeken, amelyek a következő években jelennek meg.
Ezért nem érdemes minden új technológiai hullámnál kidobni mindazt, amit eddig tudtunk a digitális marketingről.
A jobb stratégia az, ha olyan online jelenlétet építünk, amely technikailag elérhető, tartalmilag egyedi, szakmailag hiteles, egyértelműen strukturált és üzletileg mérhető.
Nem tudjuk garantálni, hogy holnap melyik ChatGPT-válaszban vagy Google AI-összefoglalóban jelenik meg egy adott cég.
Azt viszont fel lehet mérni, hogy a weboldala, a tartalmai, a technikai infrastruktúrája és a mérési rendszere mennyire áll készen arra a keresési környezetre, amely most alakul ki.
Ha szeretnéd látni, hogy a saját online rendszered hol tart ezen az úton, nézzük meg együtt, mely területek működnek már jól, és hol érdemes először beavatkozni.
