Megjelent: 2025. július 21. / Frissítve: 2025. július 21. – Szerző: Konrad Wolfenstein
LLMO / GEO | Milyen állapotban van a márkaláthatóságot elősegítő hagyományos keresőoptimalizálás a mesterséges intelligencia korában? – Kép: Xpert.Digital
Az Egyesült Államokban a Google-kereséseknek ma már csak 37,4%-a eredményez külső webhelyekre mutató kattintásokat
A keresési eredmények jövője: Miért kell a vállalatoknak most újragondolniuk a megközelítésüket?
A klasszikus SEO korszaka, amikor a vállalatok kizárólag a Google-re optimalizáltak, a végéhez közeledik. Évtizedekig a hagyományos SEO a kulcsszavak elhelyezésére, a backlinkek építésére és a technikai weboldal-optimalizálásra támaszkodott a keresési eredmények között való rangsorolás érdekében. Azonban a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például a ChatGPT, a Perplexity és a Google AI Overviews megjelenésével a digitális marketing alapvető átalakuláson megy keresztül.
A számok magukért beszélnek: Az Egyesült Államokban a Google-kereséseknek ma már csak 37,4%-a eredményez külső webhelyekre mutató kattintásokat. Ugyanakkor az összes keresési lekérdezés 13,14%-a már tartalmaz mesterséges intelligencián alapuló áttekintéseket, és az LLM-ekre optimalizáló vállalatok 30-150%-os növekedést tapasztalnak. Ez a fejlemény paradigmatikus elmozdulást jelent a pusztán rangsorolás optimalizálástól a mesterséges intelligencia által vezérelt válaszok optimalizálása felé.
Mi is pontosan az LLM optimalizálás, és miben különbözik a hagyományos SEO-tól?
A nagyméretű nyelvi modelloptimalizálás (LLMO), más néven generatív motoroptimalizálás (GEO) vagy válaszmotor-optimalizálás (AEO), a digitális tartalom mesterséges intelligencia rendszerekhez való stratégiai előkészítését írja le. Míg a hagyományos SEO célja a webhelyforgalom generálása a magasabb rangsorolás révén, az LLMO arra összpontosít, hogy a tartalmat a mesterséges intelligencia modellek megértsék, kinyerjék és idézzék a generált válaszokban.
Az alapvető különbség az optimalizálási célban rejlik: a SEO a weboldalak rangsorolására és a kattintásokra összpontosít, míg az LLMO a márkaemlítésekre és a mesterséges intelligencia válaszaiban található hivatkozásokra irányul. Az LLM-ek olyan entitásokra, mint a márkák, termékek és témák – nem pedig URL-ekre – orientálódnak. Ez azt jelenti, hogy a relevanciát a több platformon való jelenlét teremti meg, nem csak a saját weboldalon.
Ehhez kapcsolódóan:
Miért vallanak kudarcot a hagyományos SEO stratégiák a mesterséges intelligencia által vezérelt keresésben?
A hagyományos SEO alapjai gyengék a mesterséges intelligencia által vezérelt keresőrendszerekre alkalmazva, mivel a tartalom feldolgozásának módja alapvetően eltér. Míg a keresőmotorok kulcsszavak és backlinkek alapján értékelik a weboldalakat, az LLM-ek szemantikailag elemzik a tartalmat, és megértik a kontextust, a szándékot és a tematikus kapcsolatokat.
Az LLM-esek a strukturált, könnyen érthető tartalmakat részesítik előnyben, amelyek világos válaszokat adnak a konkrét kérdésekre. Különös hangsúlyt fektetnek a források minőségére és tekintélyére, előnyben részesítve az olyan forrásokat, mint a Wikipédia vagy a strukturált adatkészletek. A hagyományos kulcsszóoptimalizálást felváltja a természetes, társalgási nyelv, mivel a mesterséges intelligencia rendszerekkel interakcióba lépő felhasználók általában teljes mondatokban kommunikálnak.
Továbbá a mesterséges intelligencia általi hivatkozási viselkedés 95%-a nem magyarázható weboldal-forgalmi mutatókkal, és 97,2%-a nem magyarázható backlink profilokkal. Ez azt jelenti, hogy a hagyományos SEO tekintélyjelzők veszítenek jelentőségükből a mesterséges intelligencia világában.
Milyen konkrét stratégiákat igényel az LLM-re optimalizált tartalom?
A sikeres LLMO stratégiák számos alapelven alapulnak, amelyek túlmutatnak a hagyományos SEO megközelítéseken. Először is, a tartalmat úgy kell strukturálni, hogy az könnyen érthető és kinyerhető legyen a mesterséges intelligencia rendszerei számára. Ez magában foglalja a világos címsorokat, a tömör válaszokat és a strukturált adatjelölést.
Tartalomstratégia LLM-ek számára
A vállalatoknak legalább 1500-2000 szavas, részletes és átfogó tartalmat kell létrehozniuk, amely teljes körűen megválaszolja a konkrét kérdéseket. Kulcsfontosságú, hogy idézhető tartalmat biztosítsanak, amely jól strukturált, forrásmegjelöléssel ellátott és tömören megírt. A GYIK részek és a valódi felhasználói kérdésekre emlékeztető társalgási címsorok növelik a mesterséges intelligencia általi hivatkozás valószínűségét.
Ehhez kapcsolódóan:
Műszaki optimalizálás
Technikai szinten a weboldalakat mesterséges intelligenciával működő keresőrobotokra kell optimalizálni, amelyek gyakran „könnyebbek”, mint a hagyományos keresőrobotok. A statikus, tiszta HTML-struktúrák JavaScript-függő tartalom nélkül ideálisak. A sémajelölés és a strukturált adatok segítik az LLM-eket a weboldalak „olvasásában”, például a tudásgráfokban.
Platformfüggetlen jelenlét
Mivel az LLM-ek különböző forrásokból gyűjtik össze az információkat, elengedhetetlen a több platformon való következetes jelenlét. Ez nemcsak a saját weboldalukat jelenti, hanem a tematikusan releváns cikkekben, listákban, fórumokon, mint például a Reddit és a Quora, valamint olyan platformokon való jelenlétet is, mint a Wikipédia.
Hogyan befolyásolja a nulla kattintásos korszak a felhasználói viselkedést és a márka láthatóságát?
A nulla kattintásos korszak alapvetően megváltoztatta a keresési viselkedést. A fogyasztók körülbelül 80%-a a keresési lekérdezéseik legalább 40%-ában nulla kattintásos eredményekre támaszkodik. Ez a becslések szerint 15-25%-os organikus webes forgalomcsökkenéshez vezet. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia által generált forgalom lenyűgöző, 1200%-os növekedést mutat 2024 júliusa és 2025 februárja között.
Ez a fejlemény azonban nem jelenti a márka láthatóságának végét, hanem inkább a stratégia újragondolását igényli. A márkaemlítések ma már ugyanolyan értékesek, mint a kattintások. Például, ha a ChatGPT közvetlenül megemlíti az Asanát, a Monday.com-ot és a Notiont a „legjobb projektmenedzsment eszközök” kérdésre adott válaszában, ezek a márkák hatalmas láthatóságra tesznek szert anélkül, hogy a felhasználók egyáltalán meglátogatnák a weboldalaikat.
Márkatekintély-építés
A kattintásmentes korszakban a márkatekintély a legfontosabb fizetőeszközzé válik. A vállalatoknak megbízható forrásként kell feltüntetniük magukat, amelyeket a mesterséges intelligencia rendszerek hivatkozhatónak tartanak. Ehhez valódi szakértelemre van szükség eredeti kutatások, esettanulmányok és első kézből származó tapasztalatok révén.
Ehhez kapcsolódóan:
Mely iparágak és vállalatok profitálnak már az LLMO stratégiákból?
Számos iparágban már sikeresen alkalmazzák az LLMO-t. A Logikcull szoftvercég már 2023 júniusában arról számolt be, hogy az összes érdeklődő 5%-a a ChatGPT-n keresztül generálódott, ami közel 100 000 dollár havi előfizetési bevételt jelent. Az olyan cégek, mint a Surfer SEO, rendszeresen megjelennek az LLM válaszaiban, amikor az emberek a tartalomoptimalizáló eszközökről kérdeznek.
B2B szektor
A B2B vállalatok különösen profitálnak az LLMO-ból, mivel a B2B vásárlók akár 72%-a is találkozik mesterséges intelligencia alapú áttekintésekkel a kutatásaik során. Ugyanakkor a felhasználók 90%-a továbbra is a hivatkozott forrásokra kattint az információk ellenőrzése érdekében, ami továbbra is forgalmi lehetőségeket kínál a B2B márkák számára.
Ehhez kapcsolódóan:
E-kereskedelem és kiskereskedelem
Az e-kereskedelmi szektorban az olyan platformok, mint a Perplexity, már használnak strukturált termék-összehasonlításokat. Amikor a felhasználók gyermekfogkrémet keresnek, a Perplexity teszteredmények alapján táblázatokat generál a legjobb termékekről. Az ilyen áttekintésekben megjelenő márkák a magas konverziós arányú minősített forgalomból profitálnak.
Hogyan építhetik ki a vállalatok a márkajelenlétüket a különböző LLM platformokon?
Egy sikeres LLM jelenlét kiépítése platformspecifikus stratégiát igényel, mivel a különböző mesterséges intelligencia rendszerek eltérő forráspreferenciákkal rendelkeznek. A ChatGPT az idő 47,9%-ában Wikipédia-tartalmakat idéz, a hagyományos média és a technológia-orientált weboldalak mellett. A Google AI Overviews az idő 21%-ában Reddit-tartalmakat és 18,8%-ában YouTube-videókat használ. A Perplexity kiegyensúlyozottabb eloszlást mutat a professzionális és a fogyasztó-orientált források között.
Wikipédia optimalizálás
A Wikipédia az LLM képzési adatok jelentős részét teszi ki. A vállalatoknak biztosítaniuk kell, hogy a Wikipédián található márkainformációik pontosak és hasznosak legyenek. Minden LLM képzésben részesül a Wikipédia tartalmáról, ezért ez a platform kulcsfontosságú a márka láthatósága szempontjából.
Reddit és közösségi platformok
A felhasználók által generált tartalmakat (UGC) olyan platformokon, mint a Reddit és a Quora, nagyra értékelik az LLM-ek. A vállalatoknak gondoskodniuk kell arról, hogy márkájukat hasznos válaszokban és beszélgetésekben említsék spamelés vagy tolakodás nélkül.
Megszerzett média és digitális PR
Az LLMO sikeréhez elengedhetetlen a megszerzett média stratégiai használata. A tematikusan releváns cikkekben, iparági kiadványokban és megbízható fórumokon való említések növelik a láthatóságot a mesterséges intelligencia kontextusában, a domain tekintély másodlagos.
Mely mutatók és KPI-k relevánsak az LLMO sikere szempontjából?
Az LLMO sikerességének méréséhez új, a hagyományos SEO KPI-okon túlmutató mérőszámokra van szükség. Ahelyett, hogy kizárólag a kulcsszórangsorolásra és az organikus forgalomra összpontosítanának, a vállalatoknak mesterséges intelligenciára épülő mérőszámokat kell bevezetniük.
Elsődleges LLMO metrikák
- Mesterséges intelligencia által generált válaszokban szereplő márkaemlítések nyomon követése olyan eszközökkel, mint a Profound, az Oterlly és a Scrunch
- MI-eszközökből származó hivatkozási forgalom: Webhelyforgalom elemzése olyan forrásokból, mint a ChatGPT, a Perplexity és a Claude a Google Analytics 4 segítségével
- Márkamegosztás a hangerőn: A márkamegosztás mérése a generatív keresési eredményekben a versenytársakhoz képest
- Hivatkozási gyakoriság: Az LLM válaszokban található tartalmak idézettségének gyakoriságának nyomon követése
Másodlagos mutatók
Mivel a közvetlen LLMO mérések még mindig korlátozottak, a vállalatok olyan proxy indikátorokat használnak, mint a márkázott keresési mennyiség, a long tail kulcsszókövetés és a lead minőségi mutatói. A mesterséges intelligencia által támogatott képzési forrásokból (Wikipédia, Reddit, Quora) származó backlink profil növekedése és a helyi hiteles weboldalakról származó linkek szintén az LLMO sikerét jelzik.
Milyen technikai követelmények szükségesek a sikeres LLM optimalizáláshoz?
Az LLMO technikai infrastruktúrája jelentősen eltér a hagyományos SEO követelményektől. A mesterséges intelligenciával működő keresőrobotok gyakran „egyszerűbb” követelményekkel működnek, mint a hagyományos keresőrobotok, de a világosan strukturált, szemantikailag gazdag tartalmat részesítik előnyben.
Strukturált adatok és sémajelölés
Az átfogó sémajelölés elengedhetetlen az LLMO-hoz, mivel segíti a mesterséges intelligencia rendszereit a webhelyek, például a tudásgráfok értelmezésében. A helyi üzleti, szolgáltatási, termék-, GYIK- és útmutató sémák különösen értékesek a mesterséges intelligencia láthatósága szempontjából. Ezek a strukturált adatok olyan kontextust biztosítanak, amely javíthatja az URL-ek láthatóságát a mesterséges intelligencia motorokban.
Tartalomarchitektúra
A moduláris tartalomarchitektúra kulcsfontosságú az RAG (Retrieval-Augmented Generation) folyamatokhoz. A tartalmat szemantikailag kapcsolódó blokkokba kell strukturálni, amelyeket a mesterséges intelligencia rendszerek egyenként ki tudnak kinyerni és idézni tudnak. A H1-H6 címsorokkal és logikus tartalomstruktúrákkal rendelkező egyértelmű hierarchiák jelentősen javítják a mesterséges intelligencia általi olvashatóságot.
API-akadálymentesítés
A weboldalak tartalmához tartozó nyilvános API-k biztosítása növelheti a láthatóságot az LLM rendszerekben. A hagyományos SEO technikák, mint például a tiszta URL-struktúrák és az optimalizált betöltési idők, továbbra is relevánsak, mivel sok LLM továbbra is figyelembe veszi ezeket a minőségi jeleket.
Hogyan fog fejlődni az LLM tájképe 2026-ig és azon túl?
Az LLM optimalizálás jövője a mesterséges intelligencia integrációjának további felgyorsulását vetíti előre a digitális marketing minden aspektusába. A piaci előrejelzések szerint az LLM-ek 2028-ra a keresési piac 15%-át fogják uralni, míg a globális LLM piac várhatóan 36%-kal fog növekedni 2024 és 2030 között.
Technológiai fejlesztések
A Google mesterséges intelligencia módban futó Deep Search szolgáltatása és a Gemini 2.5 bevezetése utat mutat a technológiai fejlődésben. Ezek a rendszerek több száz keresési lekérdezést képesek párhuzamosan feldolgozni, és percek alatt szakértői szintű jelentéseket készíteni. A személyre szabott, az egyéni felhasználói preferenciákhoz igazodó mesterséges intelligencia alapú áttekintések fejlesztése új optimalizálási megközelítéseket igényel.
Platformdiverzifikáció
A jövő egy decentralizált keresési környezeté, ahol a felfedezés több felületen keresztül történik. A Google mellett olyan platformok, mint a TikTok (a válaszadók 40%-a) és a ChatGPT (a válaszadók 56%-a) egyre nagyobb jelentőséget kapnak a felfedezési csatornák között. Ez a fejlődés olyan omnichannel marketingstratégiákat igényel, amelyek minden releváns kapcsolódási pontot lefednek.
Mit jelent ez konkrétan a marketingstratégiák és a költségvetés elosztása szempontjából?
Az LLM-korszakba való átmenet a marketingköltségvetések és -stratégiák alapvető átszervezését igényli. Míg a hagyományos SEO továbbra is releváns, a vállalatoknak egyre inkább az LLMO-specifikus intézkedésekbe kell befektetniük.
Költségvetési változtatások
A vállalatoknak SEO-költségvetésük 20-30%-át át kellene csoportosítaniuk LLMO intézkedésekre, beleértve a tartalom-átalakítást, a séma bevezetését és a platformfüggetlen jelenlét kiépítését. A digitális PR és a szakértői tartalomkészítés révén a márkatekintély építésébe történő befektetések egyre fontosabbá válnak a pusztán linképítési kampányokhoz képest.
Képességfejlesztés
A marketingcsapatoknak új készségeket kell fejleszteniük, amelyek túlmutatnak a hagyományos SEO-n. Ezek magukban foglalják a mesterséges intelligencia rendszereinek megértését, a gyors tervezést és a tartalom szemantikus feldolgozáshoz való optimalizálásának képességét. A PR, a tartalom és a SEO csapatok közötti együttműködés elengedhetetlen lesz, mivel az LLM-ek az internet minden szegletéből tanulnak.
ROI-elemzés
Az LLMO kezdeti bevezetései 20-30%-os megtérülési javulást mutatnak azoknál a vállalatoknál, amelyek integrálják a mesterséges intelligenciát marketingdöntéseikbe. A márkahatalomba és a entitásfelismerésbe való hosszú távú befektetés a növekvő mesterséges intelligencia alapú keresési környezet jobb láthatóságán keresztül térül meg.
Az SEO-ról az LLMO-ra való áttérés nem csupán technikai kiigazítás, hanem egy stratégiai paradigmaváltás, amely meghatározza a digitális márkaláthatóság jövőjét. Azok a vállalatok, amelyek ezt a fejleményt korán felismerik és ennek megfelelően cselekszenek, megtarthatják vezető szerepüket a digitális marketing mesterséges intelligencia által vezérelt jövőjében.
Ehhez kapcsolódóan:
Globális marketing- és üzletfejlesztési partnere
☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német
☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!
Konrad Wolfenstein
Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.
Kapcsolatba léphet velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 ( München) . Az e-mail címem: [email protected]
Alig várom a közös projektünket.