Az új digitális láthatóság – A SEO, LLMO, GEO, AIO és AEO dekódolása – A SEO önmagában már nem elegendő

Paradigmaváltás: a keresőoptimalizálástól a generatív keresőoptimalizálásig

A digitális láthatóság újraértelmezése a mesterséges intelligencia korában

A digitális információs környezet jelenleg a grafikus webes keresés megjelenése óta a legnagyobb átalakuláson megy keresztül. A hagyományos mechanizmust, amelyben a keresőmotorok kék linkek formájában jelenítik meg a lehetséges válaszok listáját, és a felhasználóra bízzák a releváns információk átszűrését, összehasonlítását és szintetizálását, egyre inkább egy új paradigma váltja fel. Ezt egy generatív mesterséges intelligencia rendszerek által működtetett „kérdezz-fogadj” modell váltja fel. Ezek a rendszerek elvégzik a szintézis munkáját a felhasználó helyett, közvetlen, gondosan összeállított és természetes nyelven írt választ adva a feltett kérdésre.

Ennek az alapvető változásnak messzemenő következményei vannak a digitális láthatóság definíciójára nézve. A siker már nem csupán a találati lista első oldalán való megjelenést jelenti; egyre inkább az határozza meg, hogy szerves részét képezi a mesterséges intelligencia által generált válasznak – legyen szó akár közvetlenül idézett forrásról, említett márkáról vagy a szintetizált információ alapjáról. Ez a fejlemény felgyorsítja a „nulla kattintásos keresések” felé vezető meglévő trendet, ahol a felhasználók közvetlenül a keresési találati oldalon elégítik ki információigényüket anélkül, hogy weboldalt kellene meglátogatniuk. Ezért elengedhetetlen, hogy a vállalkozások és a tartalomkészítők megértsék a játék új szabályait, és ennek megfelelően adaptálják stratégiáikat.

Alkalmas:

• Szakértői blog: AIS Mesterséges Intelligencia Keresés / KIS – AI keresés / NEO SEO = NSEO (Következő generációs Keresőoptimalizálás)

Az optimalizálás új szókincse: A SEO, LLMO, GEO, AIO és AEO dekódolása

Ezen új technológiák megjelenésével összetett és gyakran zavaros szókincs alakult ki. Ezen kifejezések egyértelmű meghatározása elengedhetetlen egy célzott stratégiához.

SEO (keresőoptimalizálás): Ez a hagyományos keresőmotorok, például a Google és a Bing számára optimalizált webes tartalom bevett, alapvető tudományága. A fő cél a hagyományos, linkalapú keresőmotorok találati oldalain (SERP) előkelő helyezés elérése. A SEO a mesterséges intelligencia korában is kulcsfontosságú marad, mivel ez képezi az alapját minden további optimalizálásnak.

LLMO (Nagy Nyelvi Modell Optimization): Ez a precíz szakkifejezés a tartalom optimalizálását írja le kifejezetten azért, hogy azt szövegalapú nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például az OpenAI ChatGPT-je vagy a Google Gemini-je, hatékonyan megértsék, feldolgozzák és idézhessék. A cél már nem a rangsorolás, hanem a hiteles forrásként való szerepeltetés a mesterséges intelligencia által generált válaszokban.

GEO (Generatív Motoroptimalizálás): Egy kissé tágabb kifejezés, gyakran az LLMO szinonimájaként használják. A GEO a teljes generatív rendszer vagy „motor” (pl. Perplexity, Google AI Overviews) optimalizálására összpontosít, amely választ generál, nem csak magára a nyelvi modellre. Arról szól, hogy biztosítsa a márka üzenetének pontos megjelenítését és terjesztését ezeken az új csatornákon.

AIO (AI Optimization): Ez egy gyűjtőfogalom, több jelentéssel, ami zavaró lehet. A tartalomoptimalizálás kontextusában az AIO a tartalom bármilyen típusú MI-rendszerhez való adaptálására szolgáló általános stratégiára utal. A kifejezés azonban vonatkozhat maguknak a MI-modelleknek a technikai optimalizálására vagy a MI üzleti folyamatok automatizálására való használatára is. Ez a kétértelműség miatt kevésbé pontos egy adott tartalomstratégia esetében.

AEO (Answer Engine Optimization): A GEO/LLMO egy speciális részterülete, amely a keresőrendszereken belüli közvetlen válaszfunkciók optimalizálására összpontosít, például a Google AI Overviews-ben találhatókra.

E jelentés alkalmazásában a GEO és az LLMO kifejezéseket használjuk elsődleges kifejezésként az új tartalomoptimalizálási stratégiákra, mivel ezek írják le a legpontosabban a jelenséget, és egyre inkább iparági szabvánnyá válnak.

Miért alapvető fontosságú a hagyományos SEO, de miért nem elegendő már?

Gyakori tévhit, hogy az új optimalizálási tudományágak felváltják a SEO-t. Valójában az LLMO és a GEO kiegészítik és kiterjesztik a hagyományos keresőoptimalizálást. A kapcsolat szimbiotikus: szilárd SEO alap nélkül a generatív mesterséges intelligencia hatékony optimalizálása aligha lehetséges.

SEO, mint alap: A technikai SEO alapvető szempontjai – mint például a gyors betöltési idők, a letisztult webhelyarchitektúra és a feltérképezhetőség biztosítása – abszolút elengedhetetlenek ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia rendszerei egyáltalán megtalálják, olvassák és feldolgozzák a webhelyeket. Hasonlóképpen, az olyan bevált minőségi jelek, mint a kiváló minőségű tartalom és a tematikusan releváns backlinkek továbbra is kulcsfontosságúak ahhoz, hogy megbízható forrásnak tekintsenek minket.

Az RAG-kapcsolat: Sok generatív keresőmotor a Retrieval-Augmented Generation (RAG) nevű technológiát használja, hogy válaszait az internetről származó aktuális információkkal gazdagítsa. Gyakran a hagyományos keresőmotorok legfelső találataira támaszkodnak. A hagyományos keresésben elért magas helyezés így közvetlenül növeli annak valószínűségét, hogy egy mesterséges intelligencia forrásként használja fel a generált válaszhoz.

A SEO önmagában a hiányossága: ​​Alapvető fontossága ellenére a SEO önmagában már nem elegendő. Az első helyezés már nem garantálja a láthatóságot vagy a forgalmat, mivel a mesterséges intelligencia által generált válasz gyakran elhomályosítja a hagyományos eredményeket, és közvetlenül megválaszolja a felhasználói lekérdezést. Az új cél az, hogy a mesterséges intelligencia által generált válaszban szereplő releváns információkat kezeljék és szintetizálják. Ehhez egy további optimalizálási rétegre van szükség, amely a gépi olvashatóságra, a kontextuális mélységre és a kimutatható tekintélyre összpontosít – olyan szempontokra, amelyek túlmutatnak a hagyományos kulcsszó-optimalizáláson.

A terminológia széttöredezettsége több mint szemantikai vita; egy paradigmaváltás tünete a korai szakaszban. A különféle betűszavak különböző nézőpontokat tükröznek, amelyek az új terület meghatározásáért versengenek – a technikai nézőponttól (AIO, LLMO) a marketingvezérelt nézőpontig (GEO, AEO). Ez a kétértelműség és a szilárdan megalapozott szabvány hiánya stratégiai lehetőséget teremt. Míg a nagyobb, elszigeteltebb szervezetek még mindig vitatkoznak a terminológiáról és a stratégiáról, az agilisabb vállalatok átvehetik a géppel olvasható, hiteles tartalom alapelveit, és jelentős első lépéselőnyre tehetnek szert. A jelenlegi bizonytalanság nem akadály, hanem lehetőség.

Optimalizálási tudományágak összehasonlítása

A különböző optimalizálási tudományágak eltérő célokat és stratégiákat követnek. A SEO a hagyományos keresőmotorokban, mint például a Google és a Bing, magas helyezés elérésére összpontosít kulcsszóoptimalizálás, linképítés és technikai fejlesztések révén, a sikert pedig a kulcsszórangsorolás és az organikus forgalom méri. Az LLMO ezzel szemben arra törekszik, hogy megemlítsék vagy idézzék a főbb nyelvi modellek, például a ChatGPT vagy a Gemini mesterséges intelligencia általi válaszaiban, szemantikai mélység, entitásoptimalizálás és EEAT-tényezők alkalmazásával – a siker a márkaemlítésekben és -idézésekben tükröződik. A GEO a márka helyes megjelenítésére törekszik a Perplexity vagy az AI Overviews típusú keresőmotorok által generált válaszokban, prioritást élvezve a tartalom strukturálása és a téma tekintélyének kiépítése, a mesterséges intelligencia által adott válaszokban való megszólalás pedig a siker mércéjeként szolgál. Az AIO a legátfogóbb célt követi: az általános láthatóságot minden mesterséges intelligencia rendszerben. A SEO-t, a GEO-t és az LLMO-t további modell- és folyamatoptimalizálással ötvözi, amelyet a különböző mesterséges intelligencia csatornákon keresztüli láthatóság mér. Az AEO végső soron arra összpontosít, hogy megjelenjen a válaszadók közvetlen válaszrészletei között a GYIK formázása és a sémajelölés révén, a válaszdobozokban való jelenlét pedig a sikert határozza meg.

A gépház: Betekintés a mesterséges intelligencia mögött álló keresés technológiájába

A tartalom mesterséges intelligencia rendszerekhez való hatékony optimalizálásához elengedhetetlen az alapul szolgáló technológiák alapvető ismerete. Ezek a rendszerek nem varázslatos fekete dobozok, hanem olyan konkrét műszaki elveken alapulnak, amelyek meghatározzák a funkcionalitásukat és következésképpen a feldolgozandó tartalommal szembeni követelményeket.

Nagy nyelvi modellek (LLM-ek): Az alapvető mechanizmusok

A generatív mesterséges intelligencia a nagy nyelvi modellekre (LLM) összpontosít.

• Előtanítás hatalmas adathalmazokkal: Az LLM-eket hatalmas szöveges adathalmazokon képezik ki, amelyek olyan forrásokból származnak, mint a Wikipédia, a teljes nyilvánosan elérhető internet (pl. a Common Crawl adathalmazon keresztül) és digitális könyvgyűjtemények. Több billió szó elemzésével ezek a modellek statisztikai mintákat, nyelvtani szerkezeteket, tényszerű ismereteket és szemantikai kapcsolatokat tanulnak az emberi nyelven belül.
• A tudáskorlátozás problémája: Az LLM-ek egyik legfontosabb korlátja, hogy tudásuk a betanítási adatok szintjén rögzül. Van egy úgynevezett „tudáskorlátozási dátumuk”, és nem férhetnek hozzá az ezen dátum után létrehozott információkhoz. Egy 2023-ig betanított LLM nem tudja, mi történt tegnap. Ez az alapvető probléma, amelyet a keresőalkalmazások esetében meg kell oldani.
• Tokenizáció és valószínűségi generálás: Az LLM-ek nem szavanként dolgozzák fel a szöveget, hanem kisebb egységekre, úgynevezett "tokenekre" bontják. Fő funkciójuk a legvalószínűbb következő token előrejelzése a meglévő kontextus alapján, így szekvenciálisan egy koherens szöveget generálva. Rendkívül kifinomult statisztikai mintafelismerők, és nem rendelkeznek emberi tudattal vagy megértéssel.

Visszakereséssel Kiterjesztett Generáció (RAG): Híd az élő webhez

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) a kulcsfontosságú technológia, amely lehetővé teszi az LLM-ek számára, hogy modern keresőmotorokként működjenek. Hidat képez a modell statikus, előre betanított ismerete és az internet dinamikus információi között.

Az RAG folyamat négy lépésre osztható:

• Lekérdezés: A felhasználó kérdést tesz fel a rendszernek.
• Visszakeresés: Az azonnali válaszadás helyett a rendszer aktivál egy „visszakereső” komponenst. Ez a komponens, amely gyakran egy szemantikus keresőmotor, egy külső tudásbázisban – jellemzően egy nagyobb keresőmotor, például a Google vagy a Bing indexében – keres a lekérdezéshez kapcsolódó dokumentumokat. Itt válik nyilvánvalóvá a magas hagyományos SEO-rangsorolás fontossága: A klasszikus keresési eredményekben jól rangsorolt ​​tartalmat nagyobb valószínűséggel találja meg a RAG rendszer, és választja ki potenciális forrásként.
• Augmentáció: A lekért dokumentumokból a legrelevánsabb információkat kinyeri a rendszer, és további kontextusként hozzáadja az eredeti felhasználói kéréshez. Ez egy „bővített promptot” hoz létre.
• Generálás: Ez a kibővített prompt továbbításra kerül az LLM-nek. A modell mostantól generálja a válaszát, amely már nem kizárólag az elavult betanítási ismereteken alapul, hanem a jelenlegi, visszakeresett tényeken is.

Ez a folyamat csökkenti a „hallucinációk” (tények kitalálásának) kockázatát, lehetővé teszi a források hivatkozását, és biztosítja, hogy a válaszok naprakészebbek és tényszerűen pontosabbak legyenek.

Szemantikus keresés és vektoros beágyazások: A mesterséges intelligencia nyelve

Ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik a „Visszakeresés” lépés a RAG-ban, meg kell értenünk a szemantikus keresés fogalmát.

• A kulcsszavaktól a jelentésig: A hagyományos keresés a kulcsszavakkal való egyezésen alapul. A szemantikus keresés ezzel szemben a lekérdezés szándékának és kontextusának megértésére törekszik. Például a „meleg téli kesztyű” keresés a „gyapjú ujjatlan kesztyű” kifejezésre is találatokat adhat, mivel a rendszer felismeri a fogalmak közötti szemantikai kapcsolatot.
• Vektoros beágyazás, mint alapvető mechanizmus: Ennek technikai alapja a vektoros beágyazás. Egy speciális „beágyazási modell” szöveges egységeket (szavakat, mondatokat, teljes dokumentumokat) numerikus ábrázolássá – egy vektorrá egy nagy dimenziós térben – alakít át.
• Térbeli közelség mint szemantikai hasonlóság: Ebben a vektortérben a szemantikailag hasonló fogalmakat egymáshoz közel elhelyezkedő pontokként ábrázoljuk. A "királyt" ábrázoló vektor hasonló kapcsolatban áll a "királynő" vektorával, mint a "férfi" vektora a "nő" vektorával.
• Alkalmazás az RAG folyamatban: A felhasználói kérést is vektorrá alakítja a rendszer. Az RAG rendszer ezután a vektoradatbázisában keresi meg a kérésvektorhoz legközelebb eső dokumentumvektorokat. Ily módon a legszemantikailag legrelevánsabb információkat nyeri ki a prompt gazdagításához.

Gondolatmodellek és gondolkodási folyamatok: Az evolúció következő szakasza

Az LLM fejlesztésének élvonalában az úgynevezett kognitív modellek állnak, amelyek az információfeldolgozás még fejlettebb formáját ígérik.

• Az egyszerű válaszokon túl: Míg a hagyományos LLM-ek egyetlen menetben generálnak választ, a gondolkodási modellek az összetett problémákat logikai köztes lépések sorozatára, úgynevezett „gondolati láncolatra” bontják.
• Hogyan működik: Ezeket a modelleket megerősítéses tanulással képezik, ahol a sikeres, többlépcsős megoldási utakat jutalmazzák. Lényegében belsőleg „hangosan gondolkodnak”, különböző megközelítéseket fogalmaznak meg és vetnek el, mielőtt egy végső, gyakran robusztusabb és pontosabb válaszra jutnának.
• Optimalizálási következmények: Bár ez a technológia még gyerekcipőben jár, arra utal, hogy a jövő keresőmotorjai sokkal összetettebb és sokrétűbb lekérdezéseket tudnak majd kezelni. Azok a tartalmak, amelyek világos, logikus, lépésről lépésre történő utasításokat, részletes folyamatleírásokat vagy jól strukturált érvelési vonalakat kínálnak, ideális helyzetben vannak ahhoz, hogy ezek a fejlett modellek kiváló minőségű információforrásként használják őket.

A modern mesterséges intelligencia alapú keresések technológiai architektúrája – az LLM, a RAG és a szemantikus keresés kombinációja – egy erőteljes, önmagát erősítő visszacsatolási hurkot hoz létre a rangsorolt ​​oldalak „régi hálója” és a mesterséges intelligencia által generált válaszok „új hálója” között. A hagyományos SEO-ban jól teljesítő, kiváló minőségű, hiteles tartalmat kiemelten indexelik és rangsorolják. Ez a magas rangsorolás elsődleges jelöltté teszi a RAG-rendszerek általi visszakeresésre. Amikor egy mesterséges intelligencia hivatkozik erre a tartalomra, tovább erősíti tekintélyét, ami fokozott felhasználói elköteleződést, több backlinket és végső soron még erősebb hagyományos SEO-jeleket eredményezhet. Ez egy „erényes tekintélykört” hoz létre. Ezzel szemben az alacsony minőségű tartalmat mind a hagyományos kereső-, mind a RAG-rendszerek figyelmen kívül hagyják, így az egyre láthatatlanabbá válik. A digitális „birtokosok” és „nem rendelkezők” közötti szakadék így exponenciálisan szélesedni fog. A stratégiai következménye az, hogy az alapvető SEO-ba és a tartalomhatóság kiépítésébe történő befektetések már nem kizárólag a rangsorolásra összpontosítanak; állandó helyet biztosítanak az információszintézis mesterséges intelligencia által vezérelt jövőjének asztalánál.

Az Xpert.Digital mélyreható ismeretekkel rendelkezik a különböző iparágakról. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy személyre szabott stratégiákat dolgozzunk ki, amelyek pontosan az Ön konkrét piaci szegmensének követelményeihez és kihívásaihoz igazodnak. A piaci trendek folyamatos elemzésével és az iparági fejlemények követésével előrelátóan tudunk cselekedni és innovatív megoldásokat kínálni. A tapasztalat és a tudás ötvözésével hozzáadott értéket generálunk, és ügyfeleink számára meghatározó versenyelőnyt biztosítunk.

Bővebben itt:

• Használja ki az Xpert.Digital ötszörös szakértelmét egy csomagban – mindössze 500 €/hó áron

A generatív motoroptimalizálás három pillére

Az I. részben található technikai ismeretek képezik egy konkrét, gyakorlatias stratégiai keretrendszer alapját. Ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia általi keresés új korszakában sikeresek legyünk, az optimalizálási erőfeszítéseknek három központi pilléren kell alapulniuk: stratégiai tartalom a gépek megértése érdekében, fejlett technikai optimalizálás a mesterséges intelligencia által generált keresőrobotok számára, valamint a digitális tekintély proaktív kezelése.

Alkalmas:

• Átfogó kutatási áttekintés a mesterséges intelligenciáról, a keresőoptimalizálásról, az AIO-ról és az LLMO-ról

  

1. pillér: Stratégiai tartalom a gépek megértéséhez

A tartalom létrehozásának és strukturálásának módját alapvetően meg kell változtatni. A cél már nem csak az emberi olvasó meggyőzése, hanem az is, hogy a gép számára a lehető legjobb alapot biztosítsuk az információk kinyeréséhez és szintetizálásához.

A témahatalom mint új határ

A tartalomstratégia fókusza az egyes kulcsszavak optimalizálásáról az átfogó témakör-hitelesítésre helyeződik át.

• Tudásközpontok építése: Az egyes kulcsszavakhoz kapcsolódó elszigetelt cikkek létrehozása helyett a cél holisztikus „témacsoportok” létrehozása. Ezek egy központi, átfogó, széles témát lefedő „pillér tartalmú” cikkből, valamint számos kapcsolódó alcikkből állnak, amelyek specifikus résszempontokat és részletes kérdéseket tárgyalnak. Egy ilyen struktúra jelzi a mesterséges intelligencia rendszereinek, hogy egy weboldal egy adott témakör hiteles és kimerítő forrása.
• Átfogó lefedettség: Az LLM-ek szemantikai kontextusokban dolgozzák fel az információkat. Egy olyan weboldal, amely átfogóan lefed egy témát – beleértve az összes releváns aspektust, felhasználói kérdést és kapcsolódó fogalmat –, növeli annak valószínűségét, hogy a mesterséges intelligencia elsődleges forrásként használja. A rendszer egy helyen megtalálja az összes szükséges információt, és nem kell több, kevésbé átfogó forrásból összeállítania azokat.
• Gyakorlati alkalmazás: A kulcsszókutatást már nem az egyes keresési kifejezések megtalálására használják, hanem az adott kompetenciaterülethez tartozó kérdések, alalkatrészek és kapcsolódó témák teljes univerzumának feltérképezésére.

Az EEAT mint algoritmikus jel

A Google EEAT koncepciója (Tapasztalat, Szakértelem, Hitelesség, Megbízhatóság) az emberi minőségértékelőknek szóló puszta iránymutatásból a tartalomforrások értékelésére használt géppel olvasható jelek halmazává fejlődik.

Stratégiai bizalomépítés: A vállalatoknak aktívan meg kell valósítaniuk és láthatóvá kell tenniük ezeket a jelzéseket a weboldalaikon:

• Tapasztalat és szakértelem: A szerzőket egyértelműen azonosítani kell, ideális esetben részletes életrajzokkal, amelyek bemutatják képzettségüket és gyakorlati tapasztalataikat. A tartalomnak a valós gyakorlatból származó egyedi meglátásokat kell nyújtania, amelyek túlmutatnak a puszta tényeken.
• Tekintély (Authoritivity): Továbbra is fontos a kontextusnak megfelelő backlinkek építése más jó hírű weboldalakról. Ugyanakkor a hiteles forrásokban található, linkek nélküli márkamegemlítések is egyre fontosabbá válnak.
• Megbízhatóság: A bizalom kulcsfontosságú jelei a világos és könnyen hozzáférhető elérhetőségek, a hiteles források idézése, az eredeti adatok vagy tanulmányok közzététele, valamint a tartalom rendszeres frissítése és javítása.

Entitásalapú tartalomstratégia: Dolgokra optimalizálás, nem karakterláncokra

A modern keresőmotorok a világról alkotott képüket egy „tudásgráfra” alapozzák. Ez a gráf nem szavakból, hanem valós entitásokból (emberekből, helyekből, márkákból, fogalmakból) és a közöttük lévő kapcsolatokból áll.

• Márkád entitássá emelése: A stratégiai cél az, hogy márkádat egyértelműen meghatározott és felismerhető entitásként alakítsd ki ezen a gráfon belül, amely egyértelműen kapcsolódik egy adott mezőhöz. Ezt következetes elnevezéssel, strukturált adatok használatával (lásd a 4. szakaszt) és más releváns entitásokkal való gyakori együttes előfordulással éred el.
• Gyakorlati alkalmazás: A tartalmat egyértelműen meghatározott entitások köré kell strukturálni. A fontos szakkifejezések magyarázata szószedetekben vagy definíciós dobozokban található. Az elismert entitásforrásokra, például a Wikipédiára vagy a Wikidatára való hivatkozások segíthetnek a Google-nek a helyes kapcsolatok kialakításában és a tematikus besorolás megerősítésében.

A kódrészlet művészete: a tartalom strukturálása a közvetlen kinyeréshez

A tartalmat úgy kell formázni, hogy a gépek könnyen szétszerelhessék és újra felhasználhassák.

• Szövegrészlet-szintű optimalizálás: A mesterséges intelligencia rendszerek gyakran nem teljes cikkeket, hanem egyedi, tökéletesen megfogalmazott „darabokat” vagy szakaszokat – egy bekezdést, egy listaelemet, egy táblázatsort – nyernek ki, hogy egy lekérdezés egy adott részére válaszoljanak. Egy weboldalt ezért ilyen könnyen kinyerhető információrészletek gyűjteményeként kell megtervezni.
• Strukturális legjobb gyakorlatok:
  • Válaszra épülő írás: A bekezdéseknek egy implicit kérdésre adott tömör, közvetlen válasszal kell kezdődniük, amelyet magyarázó részletek követnek.
  • Listák és táblázatok használata: Az összetett információkat felsorolásokban, számozott listákban és táblázatokban kell megjeleníteni, mivel ezeket a formátumokat a mesterséges intelligencia rendszerek különösen könnyen elemzik.
  • A címsorok stratégiai használata: A világos, leíró H2 és H3 címsoroknak, amelyeket gyakran kérdésként fogalmaznak meg, logikusan kell strukturálniuk a tartalmat. Minden szakasznak egyetlen, fókuszált gondolatra kell összpontosítania.
  • GYIK szekciók: A gyakran ismételt kérdések (GYIK) szekciók ideálisak, mivel közvetlenül tükrözik a mesterséges intelligencia alapú csevegések társalgási kérdés-felelet formátumát.

Multimodalitás és természetes nyelv

• Társalgási hangnem: A tartalomnak természetes, emberi stílusban kell megíródnia. A mesterséges intelligencia modelleket hiteles, emberi nyelven képezik ki, és olyan szövegeket részesítenek előnyben, amelyek valódi beszélgetésekhez hasonlóak.
• Vizuális tartalom optimalizálása: A modern mesterséges intelligencia (MI) vizuális információkat is képes feldolgozni. A képekhez ezért értelmes alt szövegre és feliratokra van szükség. A videókat átiratoknak kell kísérniük. Ezáltal a multimédiás tartalom indexelhető és idézhető a MI számára.

E tartalomstratégiák – témahatóság, EEAT, entitásoptimalizálás és kódrészlet-strukturálás – konvergenciája mélyreható felismeréshez vezet: a mesterséges intelligencia számára leghatékonyabb tartalom egyben a leghasznosabb, legvilágosabb és legmegbízhatóbb tartalom az emberek számára is. Az „algoritmusnak való írás” korszaka, amely gyakran természetellenes hangzású szövegeket eredményezett, a végéhez közeledik. Az új algoritmus emberközpontú legjobb gyakorlatokat követel meg. A stratégiai következménye az, hogy a valódi szakértelembe, a kiváló minőségű írásba, a világos információtervezésbe és az átlátható forráshivatkozásokba való befektetés már nem csupán „jó gyakorlat” – hanem a generatív kor technikai optimalizálásának legközvetlenebb és legfenntarthatóbb formája.

2. pillér: Speciális technikai optimalizálás mesterséges intelligenciával működő robotokhoz

Míg a stratégiai tartalom határozza meg az optimalizálás „mit”-jét, a technikai optimalizálás a „hogyan”-t biztosítja – garantálja, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek helyesen tudják elérni, értelmezni és feldolgozni ezt a tartalmat. Szilárd technikai alap nélkül még a legjobb tartalom is láthatatlan marad.

Technikai SEO újragondolása: Az alapvető fontosságú alapvető mutatók (Core Vitals) továbbra is fontosak

A technikai keresőoptimalizálás alapjai nemcsak a GEO szempontjából relevánsak, hanem egyre fontosabbá válnak.

• Feltérképezhetőség és indexelhetőség: Ez abszolút alapvető fontosságú. Ha egy mesterséges intelligencia által vezérelt robot – legyen az a jól ismert Googlebot vagy speciális botok, mint a ClaudeBot és a GPTBot – nem tud hozzáférni egy oldalhoz vagy megjeleníteni azt, akkor az nem létezik a mesterséges intelligencia rendszer számára. Biztosítani kell, hogy a releváns oldalak a 200-as HTTP állapotkódot adják vissza, és a robots.txt fájl ne blokkolja őket (véletlenül).
• Oldalbetöltési sebesség és megjelenítési időtúllépések: A mesterséges intelligenciával működő robotok gyakran nagyon rövid, néha mindössze 1-5 másodperces megjelenítési ablakokkal működnek egy oldal esetében. A lassan betöltődő oldalak, különösen a sok JavaScript-tartalmúak, kihagyhatják vagy csak részlegesen dolgozhatják fel őket. Ezért kulcsfontosságú az alapvető webes vitals-mutatók és az oldalbetöltési sebesség optimalizálása.
• JavaScript megjelenítés: Míg a Google keresőrobotja ma már nagyon jól jeleníti meg a JavaScript-intenzív oldalakat, ez nem mondható el sok más mesterséges intelligencián alapuló keresőrobotról. Az univerzális hozzáférhetőség biztosítása érdekében a kritikus tartalmat már az oldal kezdeti HTML-kódjában kell szerepeltetni, és nem szabad kliensoldalon betölteni.

A Schema.org stratégiai küldetése: Hálózatba épített tudásdiagram létrehozása

A Schema.org egy szabványosított szókincs a strukturált adatokhoz. Lehetővé teszi a weboldalak üzemeltetői számára, hogy explicit módon közöljék a keresőmotorokkal, hogy miről szól a tartalmuk, és hogyan kapcsolódnak egymáshoz a különböző információk. A Schema segítségével megjelölt weboldal lényegében géppel olvasható adatbázissá válik.

• Miért kulcsfontosságú a séma a mesterséges intelligencia számára: A strukturált adatok kiküszöbölik a kétértelműséget. Lehetővé teszik a mesterséges intelligencia rendszerei számára, hogy nagy bizonyossággal kinyerjék az olyan tényeket, mint az árak, dátumok, helyszínek, értékelések vagy egy útmutató lépései. Ezáltal a tartalom sokkal megbízhatóbb forrássá válik a válaszok generálásához, mint a strukturálatlan szöveg.
• A GEO főbb sématípusai:
  • Szervezet és személy: A saját márka és a szerzők, mint entitások egyértelmű meghatározása.
  • GYIK és útmutató: A tartalom strukturálásához, közvetlen válaszokhoz és lépésről lépésre történő utasításokhoz, amelyeket a mesterséges intelligencia rendszerek előnyben részesítenek.
  • Cikk: Fontos metaadatok, például szerző és megjelenési dátum továbbítása, ezáltal erősítve az EEAT jelzéseit.
  • Termék: Alapvető fontosságú az e-kereskedelem számára, hogy az ár, az elérhetőség és a besorolási adatok géppel olvashatóak legyenek.
• Bevált gyakorlat – Összekapcsolt entitások: Az optimalizálásnak túl kell mutatnia az elszigetelt sémablokkok egyszerű hozzáadásán. Az @id attribútum használatával az oldalon és a teljes webhelyen található különböző entitások összekapcsolhatók (például egy cikk összekapcsolása a szerzőjével és a kiadójával). Ez egy koherens, belső tudásgráfot hoz létre, amely a szemantikai kapcsolatokat explicitté teszi a gépek számára.

A kibontakozóban lévő llms.txt szabvány: Közvetlen kommunikációs vonal a mesterséges intelligencia modellekkel

Az llms.txt egy javasolt új szabvány, amelynek célja a mesterséges intelligencia modellekkel való közvetlen és hatékony kommunikáció lehetővé tétele.

• Cél és funkció: Ez egy egyszerű, Markdown formátumban írt szövegfájl, amely a weboldal gyökérkönyvtárában található. A weboldal legfontosabb tartalmának kurátori „térképét” biztosítja, amelyből eltávolítják a zavaró HTML-t, JavaScriptet és reklámokat. Ez rendkívül hatékonnyá teszi a mesterséges intelligencia modelljeit a legrelevánsabb információk megtalálásában és feldolgozásában.
• Különbség a robots.txt és a sitemap.xml fájloktól: Míg a robots.txt megmondja a robotoknak, hogy mely területeket ne látogassák meg, és a sitemap.xml az összes URL-cím megjegyzések nélküli listáját tartalmazza, az llms.txt strukturált és kontextualizált útmutatót kínál egy webhely legértékesebb tartalomforrásaihoz.
• Specifikáció és formátum: A fájl egyszerű Markdown szintaxist használ. Általában egy H1 címsorral (oldalcím) kezdődik, amelyet egy rövid összefoglaló követ egy idézetblokkban. A H2 címsorok ezután csoportosítják a fontos forrásokra, például dokumentációkra vagy útmutatókra mutató linkek listáját. Léteznek olyan változatok is, mint az llms-full.txt, amelyek egy webhely összes szöveges tartalmát egyetlen fájlba egyesítik.
• Megvalósítás és eszközök: A létrehozás manuálisan is elvégezhető, vagy egyre több generátoreszköz, például a FireCrawl, a Markdowner, vagy a tartalomkezelő rendszerekhez, például a WordPresshez és a Shopifyhoz készült speciális bővítmények támogatják.
• Az elfogadását övező vita: A szabványt övező jelenlegi vita megértése kulcsfontosságú. A Google hivatalos dokumentációja szerint az ilyen fájlok nem szükségesek a mesterséges intelligencia áttekintéseiben való láthatósághoz. Vezető Google-szakértők, mint például John Mueller, szkepticizmusukat fejezték ki, a szabvány hasznosságát az elavult kulcsszó metacímkéhez hasonlítva. Más nagyobb mesterséges intelligencia-cégek, mint például az Anthropic, azonban már aktívan használják a szabványt saját weboldalaikon, és a fejlesztői közösségen belül egyre nagyobb az elfogadottsága.

Az llms.txt és a fejlett séma-implementációk körüli vita kritikus stratégiai feszültséget tár fel: az egyetlen, domináns platformra (a Google) való optimalizálás és a tágabb, heterogén MI-ökoszisztémára való optimalizálás közötti feszültséget. Kizárólag a Google irányelveire („Nincs rá szükséged”) hagyatkozni kockázatos stratégia, amely feláldozza az irányítást és a potenciális láthatóságot más gyorsan növekvő platformokon, mint például a ChatGPT, a Perplexity és a Claude. A legellenállóbb megközelítés egy előretekintő, „poligám” optimalizálási stratégia, amely betartja a Google alapelveit, miközben olyan ökoszisztéma-szintű szabványokat is megvalósít, mint az llms.txt és az átfogó séma. A Google-t a vállalat tartalmának elsődleges, de nem egyetlen gépi fogyasztójaként kezeli. Ez a stratégiai diverzifikáció és a kockázatcsökkentés egyik formája a vállalat digitális eszközei számára.

3. pillér: Digitális hatóságkezelés

Egy új tudományág megjelenése

A Generatív Optimalizálás (GEO) harmadik, és talán legfontosabb stratégiai pillére túlmutat a puszta tartalom- és technikai optimalizáláson. A márka általános digitális tekintélyének kiépítésére és kezelésére összpontosít. Egy olyan világban, ahol a mesterséges intelligencia rendszerei megpróbálják felmérni a források megbízhatóságát, az algoritmikusan mérhető tekintély kulcsfontosságú rangsorolási tényezővé válik.

A „digitális hatóságmenedzsment” koncepcióját jelentősen formálta Olaf Kopp iparági szakértő, és ez egy új, szükséges tudományágat ír le a digitális marketingben.

A silók közötti híd

Az EEAT és a mesterséges intelligencia korában az algoritmikus bizalomépítéshez szükséges jeleket – mint például a márkahírnév, a médiamegjelenések és a szerzők hitelessége – olyan tevékenységek generálják, amelyek hagyományosan különálló részlegekhez, például a PR-hez, a márkamarketinghez és a közösségi médiához kötődtek. A SEO önmagában gyakran korlátozott hatással van ezekre a területekre. A digitális autoritáskezelés áthidalja ezt a szakadékot azáltal, hogy ezeket az erőfeszítéseket a SEO-val egyetlen stratégiai ernyő alatt egyesíti.

A fő cél egy digitálisan felismerhető és mérvadó márkaentitásának tudatos és proaktív fejlesztése, amelyet algoritmusok könnyen azonosítanak és megbízhatónak minősítenek.

A backlinkeken túl: Az említések és az együttes előfordulás pénzneme

• Említések, mint jelzés: A hiteles kontextusokban található, nem összekapcsolt márkaemlítések egyre nagyobb jelentőségre tesznek szert. A mesterséges intelligencia rendszerek összesítik ezeket az említéseket az internetről, hogy felmérjék egy márka ismertségét és hírnevét.
• Együttes előfordulás és kontextus: A mesterséges intelligencia rendszerek elemzik, hogy mely entitásokat (márkákat, embereket, témákat) említik gyakran együtt. A stratégiai célnak a márka és alapvető kompetenciái között erős és következetes kapcsolat megteremtése kell, hogy legyen a teljes digitális térben.

Digitálisan felismerhető márkaépítés

• A következetesség kulcsfontosságú: A márkanév, a szerzők nevének és a cégleírások helyesírásának abszolút következetessége elengedhetetlen minden digitális kapcsolódási ponton – a saját weboldaltól és a közösségi média profiloktól kezdve az iparági címtárakon át. Az inkonzisztenciák kétértelműséget teremtenek az algoritmusok számára, és gyengítik a szervezetet.
• Platformfüggetlen tekintély: A generatív motorok holisztikusan értékelik a márka jelenlétét. Az egységes hangvétel és a következetes üzenetküldés minden csatornán (weboldal, LinkedIn, vendégbejegyzések, fórumok) erősíti az érzékelt tekintélyt. A sikeres tartalmak újrafelhasználása és adaptálása különböző formátumokhoz és platformokhoz itt kulcsfontosságú taktika.

A digitális PR és a reputációmenedzsment szerepe

• Stratégiai PR: A digitális PR-tevékenységeknek arra kell összpontosítaniuk, hogy olyan kiadványokban említéseket érjenek el, amelyek nemcsak relevánsak a célközönség számára, hanem a mesterséges intelligencia modelljei által hiteles forrásként is besoroltak.
• Hírnévkezelés: Kulcsfontosságú a pozitív vélemények aktív népszerűsítése és nyomon követése jó hírű platformokon. Ugyanilyen fontos az aktív részvétel a releváns beszélgetésekben olyan közösségi platformokon, mint a Reddit és a Quora, mivel ezeket a mesterséges intelligencia rendszerek gyakran használják hiteles vélemények és tapasztalatok forrásaként.

A SEO új szerepe

• A digitális autoritáskezelés alapvetően megváltoztatja a SEO szerepét egy szervezeten belül. A SEO-t egyetlen csatorna (a weboldal) optimalizálására összpontosító taktikai funkcióból stratégiai funkcióvá emeli, amely a vállalat teljes digitális lábnyomának algoritmikus értelmezés céljából történő összehangolásáért felelős.
• Ez jelentős változást von maga után a szervezeti struktúrában és a szükséges készségekben. A „Digitális Hatóságkezelő” egy új hibrid szerepkör, amely ötvözi a SEO analitikai szigorúságát a márkastratéga és a PR-szakember narratív és kapcsolatépítő készségeivel. Azok a vállalatok, amelyek nem hozzák létre ezt az integrált funkciót, azt fogják tapasztalni, hogy széttöredezett digitális jelzéseik nem tudnak versenyezni azokkal a versenytársakkal, akik egységes, mérvadó identitást mutatnak be a mesterséges intelligencia rendszereinek.

Bővebben itt:

• Keressen termékeket és a B2B betekintést az AI / tanácsadással és támogatással

A versenykörnyezet és a teljesítménymérés

Miután az optimalizálás stratégiai pilléreit meghatározták, a hangsúly a jelenlegi versenykörnyezetben való gyakorlati alkalmazásra helyeződik át. Ehhez adatvezérelt elemzésre van szükség a legfontosabb mesterséges intelligencia alapú keresőplatformokról, valamint új teljesítménymérési módszerek és eszközök bevezetésére.

Alkalmas:

• A forgalomcsökkenés oka a mesterséges intelligencia és a növekvő tartalomverseny, amely az elmúlt két évben 45%-kal nőtt

A forráskiválasztás dekonstrukciója: összehasonlító elemzés

A különböző mesterséges intelligencia alapú keresőplatformok nem egyformán működnek. Különböző adatforrásokat és algoritmusokat használnak az eredményeik előállításához. Ezen különbségek megértése kulcsfontosságú az optimalizálási intézkedések rangsorolásához. A következő elemzés vezető iparági tanulmányok szintézisén alapul, különösen az SE Ranking átfogó tanulmányán, amelyet kvalitatív elemzések és platformspecifikus dokumentáció egészít ki.

Google AI áttekintések: A bevált rendszer előnye

• Forrásprofil: A Google meglehetősen konzervatív megközelítést alkalmaz. Az AI-áttekintések nagymértékben támaszkodnak a meglévő Tudásgráfra, a bevált EEAT-jelekre és a legmagasabb organikus rangsorolási eredményekre. A tanulmányok jelentős, bár nem teljes korrelációt mutatnak a hagyományos keresés első 10 pozíciójával.
• Adatok: A Google átlagosan 9,26 linket idéz válaszonként, és nagyfokú változatosságot mutat, 2909 egyedi domaint tartalmaz az elemzett tanulmányban. Egyértelmű preferencia mutatkozik a régebbi, már meglévő domainek iránt (a hivatkozott domainek 49%-a 15 évnél idősebb), míg a nagyon fiatal domaineket ritkábban veszik figyelembe.
• Stratégiai vonatkozás: A Google AI Áttekintésekben elért siker elválaszthatatlanul összefügg az erős, hagyományos SEO tekintéllyel. Ez egy olyan ökoszisztéma, ahol a siker további sikereket szül.

ChatGPT Keresés: A kihívó, amely a felhasználók által generált tartalomra és a Bingre összpontosít

• Forrásprofil: A ChatGPT a Microsoft Bing indexét használja a webes kereséshez, de saját logikát alkalmaz az eredmények szűrésére és rendezésére. A platform egyértelműen előnyben részesíti a felhasználók által generált tartalmakat (UGC), különösen a YouTube-ról származókat, amely az egyik leggyakrabban idézett forrás, valamint a közösségi platformokat, mint például a Reddit.
• Adatok: A ChatGPT idézi a legtöbb linket (átlagosan 10,42) és hivatkozik a legtöbb egyedi domainre (4034). Ugyanakkor a platform mutatja a legmagasabb arányt ugyanazon domain többszöri említésében egyetlen válaszon belül (71%), ami egyetlen, megbízható forrás felhasználásával végzett mélyreható elemzés stratégiájára utal.
• Stratégiai vonatkozás: A ChatGPT-ben való láthatóság többplatformos stratégiát igényel, amely nemcsak a Bing index optimalizálását foglalja magában, hanem a fontos felhasználók által generált tartalomplatformokon való jelenlét aktív kiépítését is.

Perplexity.ai: Az átlátható, valós idejű kutató

• Forrásprofil: A Perplexity úgy lett kialakítva, hogy minden lekérdezésre valós idejű webes keresést végezzen, biztosítva az információk naprakészségét. A platform rendkívül átlátható, és a válaszokban egyértelmű hivatkozásokat biztosít. Egyedülálló funkció a „Fókusz” funkció, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy a keresést előre meghatározott forrásokra szűkítsék (pl. csak tudományos cikkekre, Redditre vagy adott webhelyekre).
• Adatpontok: A forráskiválasztás nagyon következetes; szinte az összes válasz pontosan 5 linket tartalmaz. A Perplexity válaszai mutatják a legnagyobb szemantikai hasonlóságot a ChatGPT válaszaival (0,82), ami hasonló tartalomkiválasztási preferenciákra utal.
• Stratégiai vonatkozás: A Perplexity sikerének kulcsa abban rejlik, hogy „célforrássá” váljon – egy olyan hiteles weboldallá, amelyet a felhasználók tudatosan beillesztenek a fókuszált kereséseikbe. A platform valós idejű jellege a különösen aktuális és tényszerűen pontos tartalmakat is jutalmazza.

A főbb MI-platformok eltérő beszerzési stratégiái az „algoritmikus arbitrázs” egy új formáját hozzák létre. Egy márka, amely küzd azért, hogy megvesse a lábát a Google AI Overview rendkívül versenyképes, tekintélyvezérelt ökoszisztémájában, könnyebb utat találhat a láthatósághoz a ChatGPT-n keresztül, ha a Bing SEO-ra és az erős YouTube-on és Redditen való jelenlétre összpontosít. Hasonlóképpen, egy niche szakértő megkerülheti a mainstream versenytársakat, ha a Perplexity-n a célzott keresések alapvető forrásává válik. A stratégiai tanulság nem az, hogy minden csatát minden fronton megvívjunk, hanem inkább az, hogy elemezzük az egyes MI-platformok különböző „belépési korlátait”, és a tartalomkészítési és tekintélyépítési erőfeszítéseket ahhoz a platformhoz igazítsuk, amely a legjobban illeszkedik a márka erősségeihez.

A mesterséges intelligencia keresőplatformjainak összehasonlító elemzése

A mesterséges intelligencia alapú keresőplatformok összehasonlító elemzése jelentős különbségeket tár fel a Google AI Overviews, a ChatGPT Search és a Perplexity.ai között. A Google AI Overviews a Google Indexet és a Knowledge Graphot használja elsődleges adatforrásként, átlagosan 9,26 hivatkozást biztosít, és alacsony forrásátfedést mutat a Binggel, valamint mérsékelt átfedést a ChatGPT-vel. A platform mérsékelten preferenciát mutat a felhasználók által generált tartalmak, mint például a Reddit és a Quora iránt, de előnyben részesíti a jól bevált, régebbi domaineket. Egyedi értékesítési pontja a domináns keresőmotorral való integrációja és az EEAT (Ever After Appearance) rangsorolásra helyezett erős hangsúly, stratégiailag az EEAT és az erős hagyományos SEO tekintély kiépítésére összpontosítva.

A ChatGPT Search elsődleges adatforrásként a Bing Indexet használja, és a legtöbb hivatkozást generálja, átlagosan 10,42-t. A platform nagyfokú átfedést mutat a Perplexityvel, és mérsékelt átfedést a Google-lel. Különösen figyelemre méltó a felhasználók által generált tartalmak iránti erős preferencia, különösen a YouTube-ról és a Redditről. A domainek kor szerinti értékelése vegyes eredményeket mutat, egyértelműen a fiatalabb domaineket részesíti előnyben. Egyedülálló értékesítési pontja a hivatkozások magas száma és az erős UGC-integráció, míg stratégiai fókusza a Bing SEO-ra és az UGC-platformokon való jelenlétre összpontosít.

A Perplexity.ai azzal tűnik ki, hogy valós idejű webes keresést használ elsődleges adatforrásként, és a legkevesebb hivatkozást adja, átlagosan 5,01-et. A forrásátfedés magas a ChatGPT-vel, de alacsony a Google-lel és a Binggel. A platform mérsékelten preferenciát mutat a felhasználók által generált tartalmak iránt, a Redditet és a YouTube-ot részesítve előnyben a Fókusz módban. A domain kora kisebb szerepet játszik a valós idejű relevanciára való összpontosítás miatt. A Perplexity.ai egyedi értékesítési pontjai közé tartozik az átláthatóság a beágyazott hivatkozások révén, valamint a testreszabható forráskiválasztás a Fókusz funkción keresztül. Stratégiai fókusza a niche tekintély kiépítése és a tartalom naprakészségének biztosítása.

Az új analitika: LLM láthatóságának mérése és monitorozása

A keresésről a válaszadásra való paradigmaváltás alapvető változást igényel a siker mérésének módjában. A hagyományos SEO-mutatók elveszítik jelentőségüket, amikor a webhelyre leadott kattintások már nem az elsődleges cél. Új mutatókra és eszközökre van szükség ahhoz, hogy számszerűsítsük egy márka befolyását és jelenlétét a generatív mesterséges intelligencia világában.

Paradigmaváltás a mérésben: a kattintásoktól a befolyásolásig

• Régi mérőszámok: A hagyományos SEO sikerét elsősorban közvetlenül mérhető mérőszámok, például a kulcsszórangsorolás, az organikus forgalom és az átkattintási arány (CTR) alapján értékelik.
• Új mérőszámok: A GEO/LLMO sikerét a befolyás és a jelenlét mérőszámaival fogják mérni, amelyek gyakran közvetett jellegűek:
  • LLM láthatóság / Márkaemlítések: Azt méri, hogy egy márkát milyen gyakran említenek a releváns AI-válaszokban. Ez a legalapvetőbb új mérőszám.
  • Hangmegosztás / Modellmegosztás: Meghatározott keresési lekérdezések (promptok) csoportjára vonatkozóan számszerűsíti a saját márka említéseinek százalékos arányát a versenytársakhoz képest.
  • Hivatkozások: Nyomon követi, hogy a saját webhelyed milyen gyakran hivatkozik forrásként.
  • Említések hangulata és minősége: Elemzi az említések hangvételét (pozitív, semleges, negatív) és tényszerűségét.

Az újonnan megjelenő eszköztár: Platformok a mesterséges intelligencia általi említések nyomon követésére

• Hogyan működik: Ezek az eszközök automatikusan és nagy léptékben kérdeznek le különböző mesterséges intelligencia modelleket előre definiált promptokkal. Naplózzák, hogy mely márkák és források jelennek meg a válaszokban, elemzik a véleményeket, és nyomon követik a fejlődést az idő múlásával.
• Vezető eszközök: A piac fiatal és széttagolt, de számos specializált platform már megvetette a lábát. Ilyenek például a Profound, a Peec.ai, a RankScale és az Otterly.ai, amelyek funkcióikban és célközönségükben (a kkv-któl a nagyvállalatokig) különböznek.
• Hagyományos eszközök adaptálása: A márkafigyelő szoftverek (pl. Sprout Social, Mention) és átfogó SEO csomagok (pl. Semrush, Ahrefs) elismert szolgáltatói is kezdik integrálni a mesterséges intelligencia alapú láthatóságelemző funkciókat termékeikbe.

Az attribúciós szakadék áthidalása: LLM-elemzések integrálása a jelentéskészítésbe

Az egyik legnagyobb kihívás az üzleti eredmények hozzárendelése egy mesterséges intelligencia általi válaszban szereplő említéshez, mivel ez gyakran nem vezet közvetlen kattintáshoz. Ehhez többlépcsős elemzési módszerre van szükség:

• Hivatkozási forgalom követése: Az első és legegyszerűbb lépés az AI platformokról érkező közvetlen hivatkozási forgalom elemzése webanalitikai eszközök, például a Google Analytics 4 használatával. Egyéni csatornacsoportok létrehozásával a hivatkozási források alapján (pl. perplexity.ai, bing.com a ChatGPT keresésekhez), ez a forgalom elkülöníthető és kiértékelhető.
• Közvetett jelek monitorozása: A fejlettebb megközelítés a korrelációanalízist foglalja magában. Az elemzőknek figyelniük kell a közvetett mutatók trendjeit, például a közvetlen webhelyforgalom növekedését és a márkázott keresési lekérdezések számának növekedését a Google Search Console-ban. Ezeket a trendeket ezután összefüggésbe kell hozni az LLM láthatóságának fejlődésével, amelyet új monitorozó eszközökkel mérnek.
• Botnapló-elemzés: A technikailag képzett csapatok számára a szervernapló-fájlok elemzése értékes információkat kínál. A mesterséges intelligencia által vezérelt robotok (pl. GPTBot, ClaudeBot) tevékenységének azonosításával és monitorozásával meghatározható, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek mely oldalakat használják információk gyűjtésére.

A fő teljesítménymutatók kidolgozása

A kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) fejlődése egyértelmű elmozdulást mutat a hagyományos SEO-mutatóktól az MI-vezérelt mutatók felé. A láthatóság a klasszikus kulcsszórangsorolástól a Voice of Voice és a Modell Share felé tolódik el, amelyeket speciális LLM-monitorozó eszközök, például a Peec.ai vagy a Profound mérnek. A forgalom tekintetében az MI-platformokról érkező hivatkozási forgalom kiegészíti az organikus forgalmat és az átkattintási arányt, a webanalitikai eszközök, mint például a Google Analytics 4 (GA4), egyéni csatornacsoportokat használnak. A webhely tekintélyét már nem kizárólag a domain-hatóság és a backlinkek határozzák meg, hanem az idézetek és az MI-rendszerekben található említések minősége is, amelyeket LLM-monitorozó eszközökkel és az idézett források backlink-elemzésével mérnek. A márkaészlelés a márkához kapcsolódó keresési lekérdezésektől kibővül, és magában foglalja az MI-említések hangulatát is, amelyet LLM-monitorozó és közösségi médiafigyelő eszközök rögzítenek. Technikai szinten a hagyományos indexelési arány mellett ott van az MI-botok általi lekérési arány is, amelyet a szerver naplófájl-elemzése segítségével határoznak meg.

Vezető GEO/LLMO monitorozó és elemző eszközök

A vezető GEO/LLMO monitorozó és elemző eszközök választéka különféle speciális megoldásokat kínál a különböző célcsoportok számára. A Profound egy átfogó vállalati megoldás, amely monitorozást, hangmegosztást, hangulatelemzést és forráselemzést biztosít a ChatGPT, a Copilot, a Perplexity és a Google AIO számára. A Peec.ai marketingcsapatokat és vállalati ügyfeleket is céloz meg, márkajelenléti irányítópultot, versenytárs-benchmarkingot és tartalomrés-elemzést kínálva a ChatGPT, a Perplexity és a Google AIO számára.

A RankScale kis- és középvállalkozások (kkv-k) és SEO szakemberek számára valós idejű rangsorelemzést kínál mesterséges intelligencia által generált válaszokban, hangulatelemzést és idézetelemzést a ChatGPT, a Perplexity és a Bing Chat platformokon. Az Otterly.ai az említésekre és a backlinkekre összpontosít, riasztásokkal a változásokról, és a ChatGPT, a Claude és a Gemini platformokon keresztül szolgálja ki a kkv-kat és az ügynökségeket. A Goodie AI egy mindent egyben platformként pozicionálja magát a monitorozáshoz, optimalizáláshoz és tartalomkészítéshez ugyanazon a platformon, és a kkv-kat és az ügynökségeket célozza meg.

A Hall speciális megoldást kínál vállalati és termékcsapatok számára beszélgetési intelligenciával, mesterséges intelligencia ajánlásokon alapuló forgalomméréssel és ügynökkövetéssel különféle chatbotokhoz. Ingyenes eszközök állnak rendelkezésre kezdők számára: A HubSpot AI Grader ingyenesen ellenőrzi a hangmegosztást és a hangulatot a GPT-4-en és a Perplexity-n, míg a Mangools AI Grader ingyenesen ellenőrzi a mesterséges intelligencia láthatóságát és a versenytársak összehasonlítását a ChatGPT-n, a Google AIO-n és a Perplexity-n kezdők és SEO szakemberek számára.

A teljes GEO cselekvési keretrendszer: 5 fázis az optimális AI láthatóság eléréséhez

A mesterséges intelligencia jövőjének tekintélyének kiépítése: Miért az EEAT a siker kulcsa?

A technológiai alapok, a stratégiai pillérek és a versenykörnyezet részletes elemzését követően ez a záró rész egy gyakorlati cselekvési keretrendszerben összegzi az eredményeket, és kitekint a keresés jövőbeli fejlődésére.

Működőképes cselekvési keretrendszer

A generatív motoroptimalizálás (GMO) összetettsége strukturált és iteratív megközelítést tesz szükségessé. A következő ellenőrzőlista összefoglalja az előző szakaszok ajánlásait egy gyakorlati munkafolyamatba, amely útmutatóként szolgálhat a megvalósításhoz.

1. fázis: Audit és alapállapot-felmérés

• Végezzen el egy technikai SEO auditot: Tekintse át az alapvető technikai követelményeket, mint például a feltérképezhetőség, az indexelhetőség, az oldalbetöltési sebesség (Core Web Vitals) és a mobiloptimalizálás. Azonosítsa azokat a problémákat, amelyek blokkolhatják a mesterséges intelligencia által vezérelt robotokat (pl. lassú betöltési idők, JavaScript-függőségek).
• Schema.org jelölés ellenőrzése: A meglévő strukturált adatjelölések auditálása teljesség, helyesség és a hálózati entitások (@id) használata szempontjából.
• Tartalomellenőrzés elvégzése: A meglévő tartalom értékelése az EEAT-jelek (azonosítva vannak-e a szerzők, hivatkozva vannak-e a források?), a szemantikai mélység és a téma tekintélye szempontjából. A témacsoportok közötti hiányosságok azonosítása.
• Határozza meg az LLM láthatóságának alapértékét: Használjon speciális monitorozó eszközöket vagy manuális lekérdezéseket a releváns mesterséges intelligencia platformokon (Google AIO, ChatGPT, Perplexity), hogy rögzítse saját márkája és fő versenytársai láthatóságának jelenlegi állapotát.

2. fázis: Tartalomstratégia és optimalizálás

• Témacsoport-térkép kidolgozása: Kulcsszó- és témakutatás alapján készítsen stratégiai térképet a lefedendő témákról és altémákról, tükrözve saját szakértelmét.
• Tartalom létrehozása és optimalizálása: Új tartalmak létrehozása és a meglévő tartalmak felülvizsgálata, egyértelmű hangsúlyt fektetve a kinyerés (részletstruktúra, listák, táblázatok, GYIK) és az entitások lefedettségének optimalizálására.
• Az EEAT jelzéseinek erősítése: Szerzői oldalak megvalósítása vagy fejlesztése, hivatkozások és idézetek hozzáadása, egyedi ajánlások és eredeti adatok beépítése.

3. fázis: Műszaki megvalósítás

• Schema.org jelölőnyelv bevezetése/frissítése: Releváns és összekapcsolt Schema jelölőnyelv megvalósítása minden fontos oldalon, különösen a termékek, GYIK, útmutatók és cikkek esetében.
• Llms.txt fájl létrehozása és biztosítása: Hozzon létre egy llms.txt fájlt, amely a mesterséges intelligencia rendszerekhez kapcsolódó legfontosabb és legrelevánsabb tartalmakra hivatkozik, és helyezze el a webhely gyökérkönyvtárában.
• Teljesítményproblémák megoldása: Szüntesse meg a technikai audit során a betöltési idővel és a megjelenítéssel kapcsolatban azonosított problémákat.

4. fázis: Építési hatóság és promóció

• Digitális PR és ismeretterjesztő tevékenység folytatása: Célzott kampányok a kiváló minőségű backlinkek és – ami még fontosabb – a linkek nélküli márkaemlítések generálása érdekében hiteles, témához kapcsolódó kiadványokban.
• Lépj kapcsolatba közösségi platformokkal: Aktívan és segítőkészen vegyél részt olyan platformokon folytatott beszélgetésekben, mint a Reddit és a Quora, hogy a márkádat hasznos és hozzáértő forrásként pozicionáld.

5. fázis: Mérés és iteráció

• Analitika beállítása: Webanalitikai eszközök konfigurálása a mesterséges intelligencia forrásokból származó hivatkozási forgalom nyomon követésére, valamint a közvetett jelek, például a közvetlen forgalom és a márkázott keresés monitorozására.
• Folyamatosan figyelje az LLM láthatóságát: Rendszeresen használjon monitorozó eszközöket a saját és a versenytársai láthatóságának alakulásának nyomon követésére.
• Alkalmazkodási stratégia: A megszerzett adatok felhasználásával folyamatosan finomíthatja a tartalom- és autoritásstratégiát, és reagálhat a mesterséges intelligencia környezetében bekövetkezett változásokra.

A keresés jövője: Az információgyűjtéstől a tudás interakciójáig

A generatív mesterséges intelligencia integrációja nem múló trend, hanem az ember-számítógép interakció új korszakának kezdete. Ez a fejlődés túlmutat a mai rendszereken, és alapvetően megváltoztatja az információkhoz való hozzáférés módját.

A mesterséges intelligencia fejlődése a keresésben

• Hiperperszonalizáció: A jövő mesterséges intelligenciarendszerei nemcsak a kifejezett kéréshez, hanem a felhasználó implicit kontextusához is igazítják a válaszokat – a keresési előzményeihez, a tartózkodási helyéhez, a beállításaihoz, sőt még a rendszerrel folytatott korábbi interakcióihoz is.
• Ügynökszerű munkafolyamatok: A mesterséges intelligencia a puszta válaszadóból proaktív asszisztenssé fejlődik, amely képes többlépcsős feladatok elvégzésére a felhasználó nevében – a kutatástól és az összefoglalástól kezdve a foglaláson vagy vásárláson át.
• A „keresés” mint metafora vége: Az aktív „keresés” fogalmát egyre inkább felváltja a folyamatos, párbeszéd-orientált interakció egy mindenütt jelenlévő, intelligens asszisztenssel. A keresés beszélgetéssé válik.

Felkészülés a jövőre: Rugalmas, jövőbiztos stratégia kidolgozása

A végső üzenet az, hogy a jelentésben felvázolt alapelvek – valódi tekintély kiépítése, kiváló minőségű, strukturált tartalom létrehozása és egységes digitális jelenlét kezelése – nem rövid távú taktikák a jelenlegi mesterséges intelligencia generáció számára. Ezek az alapelvek egy olyan márkaépítéshez, amely képes boldogulni bármely olyan jövőbeli környezetben, ahol az információkat intelligens rendszereken keresztül szállítják.

A hangsúlynak arra kell lennie, hogy az igazság olyan forrásává váljunk, amelyből mind az emberek, mind a mesterséges intelligencia által vezérelt asszisztenseik tanulni akarnak. Azok a vállalatok, amelyek a tudásba, az empátiába és az egyértelműségbe fektetnek be, nemcsak a mai keresési eredményekben lesznek láthatóak, hanem jelentősen alakítják iparáguk narratíváit is a holnapi mesterséges intelligencia által vezérelt világban.

☑️ KKV-k támogatása stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia és digitalizáció megalkotása vagy átrendezése

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése, optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Úttörő vállalkozásfejlesztés

 

Szívesen szolgálok személyes tanácsadójaként.

Felveheti velem a kapcsolatot az alábbi kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével, vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) .

Nagyon várom a közös projektünket.

 

 

Az Xpert.Digital egy ipari központ, amely a digitalizációra, a gépészetre, a logisztikára/intralogisztikára és a fotovoltaikára összpontosít.

360°-os üzletfejlesztési megoldásunkkal jól ismert cégeket támogatunk az új üzletektől az értékesítés utáni értékesítésig.

Digitális eszközeink részét képezik a piaci intelligencia, a marketing, a marketingautomatizálás, a tartalomfejlesztés, a PR, a levelezési kampányok, a személyre szabott közösségi média és a lead-gondozás.

További információ: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus