A SEO tegnap volt? Google Zero: A Google Keresés, a Süddeutsche Zeitung és a Media Mix Modellezés halála

Amikor a mesterséges intelligencia megválaszolja a kérdést: Hogyan készítsd fel weboldaladat az új Google valóságra?

A kattintás halála: Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia általi keresés az internetes gazdaságot?

A keresőoptimalizálás klasszikus szabályai már nem érvényesek. Évekig a digitális marketing egyenlete egyszerű és megbízható volt: a jó Google-helyezés garantált kattintásokat, állandó forgalmat és végső soron bevételt generált. Az AI-összefoglalók – az úgynevezett AI-áttekintések – széles körű bevezetésével azonban ez az évtizedek óta tartó ok-okozati lánc felbomlik. A „Google Zero” jelensége drasztikus tektonikus változást illusztrál: a keresési lekérdezések többségére ma már közvetlenül a találati oldalon válaszolnak, anélkül, hogy a felhasználóknak valaha is rá kellene kattintaniuk egy linkre. A vállalatok, a marketingmenedzserek és a kiadók számára a láthatóság és a webhelylátogatások szétválasztása alapvető fordulópont. Azok, akik továbbra is kizárólag az elavult kattintási mutatókra és az utolsó kattintás modellre támaszkodnak, nemcsak a mérés szempontjából veszítik el a fókuszt, hanem azt is kockáztatják, hogy gazdaságilag láthatatlanná válnak a nyelvi modellek új korszakában. Olvasson tovább, hogy megtudja, miért megy keresztül alapvető átalakuláson az internet gazdasága, és milyen stratégiai válaszok elengedhetetlenek most.

A keresés nem tűnik el, de a látogatás

Ha a látótávolság nő, de a forgalom csökken – ki méri még mindig az igazságot?

Amikor a Süddeutsche Zeitung 2026 augusztusának közepén „A Google Keresés Halála” címmel számolt be a „Google Zero” jelenségéről, az nem egy ébresztő volt a szakértők számára, hanem inkább annak megerősítése, ami régóta valóság az e-kereskedelemben. A hagyományos internetes keresés nem abban az értelemben haldoklik, hogy a felhasználók már nem tesznek fel kérdéseket. Korábbi gazdasági funkciójában haldoklik, mint közvetítő a lekérdezés és a weboldal-látogatás között. A döntő változás nem a keresési lekérdezések hanyatlásában rejlik, hanem a korábban elválaszthatatlan keresési lekérdezés, rangsorolás és kattintás láncolatának megszakadásában. Egy vállalat most kiemelten szerepelhet egy mesterséges intelligencia által generált válaszban, idézhetik, és mégsem irányíthat egyetlen látogatót sem a saját weboldalára. A láthatóság és a forgalom szétválasztása az igazi törés, amelyet a marketingmenedzsereknek, a vezérigazgatóknak és a befektetőknek meg kell érteniük, mert megkérdőjelezi a digitális marketing évtizedes sikermérésének alapvető feltételezését.

A nyers számok erőteljesen alátámasztják ezt a tézist. A Similarweb kattintásfolyam-adatain alapuló legújabb tanulmányok azt mutatják, hogy 2026 első négy hónapjában az összes amerikai Google-keresés mintegy 68 százaléka egyetlen weboldalra kattintás nélkül végződött, szemben a 2024-es körülbelül 60 százalékkal. Ez azt jelenti, hogy minden 1000 keresésből csak 276 jut el a nyílt webre, míg 2024-ben ez az arány 374 volt. Más felmérések valamivel alacsonyabb, de ugyanolyan drámai, 60 és 65 százalék közötti számokat mutatnak, a módszertantól és az időszaktól függően. A pontos százalékos aránytól függetlenül minden rendelkezésre álló tanulmány ugyanabba az irányba mutat: A külső weboldalak látogatásához vezető keresési lekérdezések aránya folyamatosan csökken, és a mesterséges intelligencia által generált összefoglalók széles körű bevezetése óta még tovább gyorsult.

Ha a válasz már megválaszolja a kérdést

Ennek a fejlesztésnek a központi mozgatórugója az úgynevezett AI-áttekintések, a mesterséges intelligencia által generált összefoglalók, amelyeket a Google közvetlenül a hagyományos keresési eredmények felett jelenít meg. Ezek az áttekintések több forrásból származó információkat kombinálnak, és teljes választ adnak a felhasználóknak anélkül, hogy meg kellene látogatniuk az alapul szolgáló webhelyeket. A tanulmánytól függően a mesterséges intelligencia által generált áttekintések ma már a Google-keresések 20 és közel 60 százaléka között jelennek meg, jelentős eltérésekkel az iparágtól, a lekérdezés típusától és a felmérés időpontjától függően. Az olyan ágazatokban, mint az egészségügy vagy az oktatás, ahol a felhasználók túlnyomórészt információs jellegű kérdéseket tesznek fel, a mesterséges intelligencia által generált összefoglalókkal való lefedettség lényegesen magasabb az átlagosnál, néha meghaladja a 80 százalékot.

Az átkattintási arányokra gyakorolt ​​hatás egyértelműen dokumentált. A Seer Interactive átfogó tanulmánya, amely 53 márkát, 5,47 millió keresési lekérdezést és 2,43 milliárd megjelenítést elemzett 2025 januárja és 2026 februárja között, mindössze 0,61 százalékos organikus átkattintási arányt mutatott ki a mesterséges intelligencia általi áttekintéssel rendelkező lekérdezések esetében, szemben az összefoglaló nélküli 1,62 százalékkal – ez 61 százalékos csökkenést jelent. A fizetett hirdetések is jelentősen csökkentek: átkattintási arányuk 19,7 százalékról 6,34 százalékra esett vissza, ami 68 százalékos csökkenést jelent ugyanezen vizsgálati időszak alatt. A Pew Research Center hasonló következtetésre jutott egy külön panelvizsgálatban: a felhasználók az esetek mindössze 8 százalékában kattintottak organikus keresési eredményekre, amikor egy mesterséges intelligencia általi összefoglaló jelent meg, szemben az ilyen összefoglaló nélküli 15 százalékkal – ez majdnem a felére csökkent. Egy másik statisztika ebből a tanulmányból különösen figyelemre méltó: a felhasználóknak mindössze körülbelül 1 százaléka kattintott egyáltalán a mesterséges intelligencia általi összefoglalóban említett forráslinkekre. A forrást megemlítik, de gyakorlatilag soha nem látogatják meg.

Egy halk megkönnyebbülés sóhaja, nem visszatérés

Érdekes módon a 2026 első negyedévéből származó legfrissebb adatok enyhe fellendülést mutatnak, bár ez árnyaltabb elemzést igényel. Az AI Áttekintéssel rendelkező lekérdezések organikus átkattintási aránya (CTR) a 2025 decemberi 1,3 százalékos mélypontról 2026 februárjára 2,4 százalékra emelkedett, ami mindössze két hónap alatt 85 százalékos növekedést jelent. Úgy tűnik, a Google optimalizálta a linkek elhelyezését az összefoglalókon belül, kissé javítva az egyes források láthatóságát. Egy árulkodó részlet derül ki: az AI Áttekintésben forrásként hivatkozott oldalak körülbelül 2,1 százalékos CTR-t érnek el, míg az ugyanazon a találati oldalon található, nem idézett oldalak mindössze 0,9 százalékot. Mindkét adat azonban jelentősen elmarad az AI-összefoglaló nélküli keresésekre mért körülbelül 3,3 százalékos alapértéktől. A fellendülés valós, de nem jelenti a régi normális állapothoz való visszatérést. Csupán az új, állandóan alacsonyabb szintet tolja el kissé felfelé.

Egy második megkülönböztető tényező a lekérdezés típusa. Az úgynevezett márkakeresési lekérdezések esetében, ahol a felhasználók kifejezetten egy adott vállalatra vagy termékre keresnek, ellentétes trend figyelhető meg: az ilyen lekérdezések átkattintási aránya 2025 elején 2,8 százalékról 2026 februárjára 3,8 százalékra emelkedett. Ez arra utal, hogy bár a mesterséges intelligencia által generált összefoglalók helyettesíthetik a kattintásokat az általános, feltáró jellegű lekérdezéseknél, akkor is kiválthatnak látogatást, ha már létezik egy márkapreferencia, esetleg még gyakrabban, mint korábban, mivel a mesterséges intelligencia válasza tovább fokozza a márka iránti érdeklődést. Ez a megfigyelés gazdaságilag jelentős, mert azt mutatja, hogy a vásárlási döntési tölcsérben elfoglalt pozíció döntő szerepet játszik abban, hogy a láthatóság forgalommá alakul-e.

A láthatóság nem egyenlő az eladásokkal, de nem is értéktelen

Az alaptézist, miszerint a rangsorolás láthatóságot generálhat anélkül, hogy látogatást váltana ki, a rendelkezésre álló adatok egyértelműen megerősítik, anélkül azonban, hogy a láthatóságot értelmetlennek nyilvánítaná. Számos tanulmány rámutat egy közvetett hatásra, amely szisztematikusan láthatatlan marad a hagyományos kattintási metrikákban. Például egy mesterséges intelligencia általi áttekintésben említett márkákról azt mondják, hogy átlagosan 2,1-szer több márkakeresést kapnak 24 órán belül, mint azok a márkák, amelyeket nem említettek. Ez a hatás azt jelenti, hogy bár egy mesterséges intelligencia általi említés nem vált ki azonnali kattintást, de későbbi, tudatos keresést válthat ki a márka iránt, ami aztán minden bizonnyal látogatáshoz vagy tranzakcióhoz vezet. Egy ilyen ok-okozati útvonalat gyakorlatilag lehetetlen feltérképezni a hagyományos attribúciós modellekkel, amelyek elsősorban a konverzió előtti utolsó kattintásra összpontosítanak, mivel több nap vagy akár hét is eltelhet a kezdeti mesterséges intelligencia általi említés és a tényleges konverzió között, és a két esemény között nincs technikai kapcsolat.

Ugyanakkor az adatok azt is mutatják, hogy ez a késleltetett hatás közel sem kompenzálja a forgalom azonnali csökkenését. A Bain tanácsadó cég kutatása szerint a fogyasztók mintegy 80 százaléka a keresési lekérdezések legalább 40 százalékában a nulla kattintásos eredményekre támaszkodik, ami becslések szerint 15-25 százalékkal csökkenti az organikus webes forgalmat. Azoknál a vállalatoknál, amelyek üzleti modellje az organikus keresési forgalomra támaszkodik elsődleges ügyfélszerzési forrásként, ez az ügyfélszerzés strukturális erózióját jelenti, amelyet nem lehet ellensúlyozni elszigetelt optimalizálási intézkedésekkel, hanem digitális stratégiájuk alapvető átalakítását igényli.

Miért nem jelent már az első pozíció az első pozíciót?

Különösen sokatmondó a hagyományosan legértékesebb pozíció – az első organikus találat – átkattintási arányának (CTR) alakulása. Az Ahrefs SEO eszközszolgáltató elemzése azt mutatja, hogy az AI Overview használatával a keresési lekérdezésekben az első pozíció CTR-je 58 százalékkal zuhant, az abszolút érték 7,3 százalékról (2023. december) mindössze 1,6 százalékra (2025. december) esett vissza. Ez a szám figyelemre méltó, mivel évekig az első pozíciót tekintették minden keresőoptimalizálás végső céljának, és egész üzleti modelleket, backlink szolgáltatások árképzési struktúráit és tartalomstratégiákat építettek erre az egyetlen célra. Amikor még a feltételezhetően legértékesebb pozíció a keresési eredményekben ma már csak a korábbi értékének töredékét nyújtja, a klasszikus rangsorolás, mint a siker egyetlen mutatója, jelentős jelentőséget veszít.

További közrejátszó tényező, hogy a mesterséges intelligencia általi áttekintés nélküli keresési lekérdezéseket is érinti az átkattintási arány általános csökkenése, bár kisebb mértékben. A nem mesterséges intelligencia általi áttekintésre vonatkozó lekérdezések átkattintási aránya ugyanebben az időszakban 7,6 százalékról 3,9 százalékra esett vissza. Ez azt mutatja, hogy a teljes keresési eredményoldal változik, nem csak azok a területek, ahol a mesterséges intelligencia általi összefoglaló ténylegesen megjelenik. Az évek során a Google további elemeket vezetett be, például tudáspaneleket, képgalériákat, videóelőnézeteket és más interaktív modulokat, amelyek a mesterséges intelligencia általi áttekintésekkel együtt már a találati oldalon megragadják a felhasználók figyelmét, még mielőtt egy hagyományos kék link megragadná a tekintetüket.

Az utolsó kattintásos modell megtévesztő egyszerűsége

Gazdasági szempontból az igazi áttörés nem elsősorban a technológiában rejlik, hanem abban a mérési logikában, amelyet a vállalatok évtizedek óta használnak digitális marketingjük sikerességének értékelésére. Az úgynevezett utolsó kattintás attribúciós modell, amelyben a konverzió előtti utolsó kattintás teljes mértékben elnyeri az értékesítési siker elismerését, mindig is egy olyan egyszerűsítés volt, amely figyelmen kívül hagyja a fogyasztók tényleges, gyakran hosszú és többlépcsős döntéshozatali folyamatát. Ezt az egyszerűsítést évekig tolerálták, mert könnyen megvalósítható, könnyen kommunikálható és látszólag objektíven ellenőrizhető volt. Amíg elegendő számú kattintás volt, ez a módszer legalább egy durva jelzést adott, még akkor is, ha bizonyos marketingcsatornákat szisztematikusan túlértékelt, másokat pedig alulértékelt.

A kattintások számának csökkenésével azonban ez a mankó végül összeomlik. Ha a keresési lekérdezések 60-68 százaléka már nem generál kattintást, de továbbra is befolyásolja a vásárlási döntéseket, akkor az utolsó kattintás modellje a marketing tényleges hatásának csak egyre kisebb részét méri. Paradox módon ez a rés kedvező piaci környezetet teremt az új mérési és elemzőeszközök szolgáltatói számára, akik a keletkező bizonytalanság megoldásaként pozicionálják magukat, anélkül, hogy ezek az eszközök feltétlenül alapvetően jobban megértenék a tényleges oksági összefüggést. A mérés iránti vágy emberi és üzleti szempontból is érthető, de nem szabad, hogy a vállalatokat arra késztessék, hogy a feltételezett pontosságot vásárolják be ott, ahol a valóságban jelentős bizonytalanság áll fenn.

A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Okos, tartalomvezérelt üzlet - Kép: Xpert.Digital

Az Xpert.Digital egy adatvezérelt B2B iparági központ, amelyet Konrad Wolfenstein vezet. A vállalat külső, kvázi házon belüli megoldásként működik az ipari partnerek számára, áthidalva a marketing, a tartalom és az értékesítés működési hiányosságait – anélkül, hogy további erőforrásokat igényelne az ügyféloldalon.

További információ itt:

• A kvázi házon belüli megoldás: Hogyan hidalja át az Xpert.Digital a B2B marketing és értékesítés működési réseit – Smart Content-Driven Business

A médiamix modellezése, mint válasz egy régi kérdésre

Ebben az összefüggésben egy évtizedek óta működő módszertan ismét jelentőségre tesz szert: a médiamix modellezése. Ez a statisztikai megközelítés a különböző marketingcsatornák teljes bevételre gyakorolt ​​hatását méri fel anélkül, hogy az egyes kattintási vagy sütiadatokra támaszkodna, hanem összesített idősoros adatokra és ökonometriai modellekre. A múltban sok hirdető túl összetettnek, túl lassúnak és részletgazdagság nélkülinek tartotta a médiamix modellezést, különösen azért, mert az utolsó kattintáson alapuló modell egyszerűbb és gyorsabb választ kínált arra a kérdésre, hogy melyik csatorna milyen bevételt generált. Ez a látszólagos egyszerűség azonban, mint most kiderült, illúzió volt, amely a kattintási adatok elérhetőségén alapult, amelyek elkerülhetetlenül elveszítik magyarázóerejüket, ahogy elérhetőségük csökken.

A holisztikus mérési modellekhez, mint például a médiamix-modellezéshez való visszatérés ezért nem annyira múló divat, mint inkább strukturális szükségszerűség. Azok a vállalatok, amelyek továbbra is kizárólag a kattintásalapú mutatókra támaszkodnak, kockáztatják, hogy szisztematikusan helytelen következtetéseket vonnak le marketingkiadásaik hatékonyságáról, és rosszul osztják el a költségvetésüket. Egy olyan modell, amely együttesen veszi figyelembe a teljes bevételt, a márkaismertséget és a külső tényezőket, mint például a szezonalitás, a versenytevékenység vagy a makrogazdasági feltételek, legalább részben feltárhatja a mesterséges intelligencia által generált összefoglalások által a márkaészlelésre gyakorolt ​​közvetett hatásokat, még akkor is, ha az egyes kapcsolódási pontokhoz való oksági összefüggések pontos meghatározása továbbra is nehézkes.

A mesterséges intelligencia által adott válaszokból származó kattintások rosszul teljesítenek, de nem a legrosszabbul

Egy másik fontos megállapítás a mesterséges intelligencia által generált eredményekből származó kattintások tényleges minőségével kapcsolatos. A rendelkezésre álló teljesítményadatok azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia által generált válaszokból, például a mesterséges intelligencia által adott áttekintésekből vagy a nyelvi modellekből származó közvetlen válaszokból származó kattintások gyakorlatilag az összes többi teljesítménymarketing-csatornához képest átlag alatt teljesítenek, olyan mutatók alapján mérve, mint a konverziós arány vagy a landing page-en eltöltött idő. A közösségi média hirdetések figyelemre méltó kivételt képeznek, kattintási minőségük még alacsonyabb az összehasonlítható elemzésekben. Ez a megfigyelés megkérdőjelezi azt a széles körben elterjedt feltételezést, hogy a mesterséges intelligencia által generált keresési eredmények automatikusan kiváló minőségű, vásárlásra kész forgalmat eredményeznek, egyszerűen azért, mert a felhasználó már kapott egy kifinomult választ, mielőtt egyáltalán elérné a weboldalt.

Ennek a mintázatnak a legnyilvánvalóbb magyarázata a felhasználó számára a kattintás időpontjában elérhető információk megváltozott állapotában rejlik. Azok, akik már kaptak teljes, mesterséges intelligencia által generált választ a kérdésükre, általában csak maradék kíváncsiságból, egy részlet ellenőrzése céljából vagy általános érdeklődésből kattintanak, de nem elsősorban azonnali vásárlási szándékkal. Sok esetben a tényleges konverziós döntés már a kattintás előtt megszületett, vagy teljes egészében a weboldal meglátogatása nélkül, például közvetlenül egy mesterséges intelligencia által vezérelt asszisztens chatfelületén keresztül történik. A vállalatok számára ez azt jelenti, hogy bár a mesterséges intelligencia által vezérelt forrásokból származó fennmaradó forgalom mérhető, keveset árulhat el a mesterséges intelligencia rendszereken belüli láthatóságuk tényleges üzleti hatásáról.

Az igazi probléma a láthatatlanság, nem az elveszett kattintások

Talán a legfontosabb, mégis legkevésbé vitatott felismerés a jelenlegi vitából az, hogy az átkattintási arányok csökkenése nem a legsürgetőbb probléma sok vállalat számára. Sokkal komolyabb az a tény, hogy jelentős számú vállalkozás egyszerűen egyáltalán nem jelenik meg a főbb nyelvi modellek eredményei között. Míg a SEO iparág az elmúlt két évtizedben kifinomult módszereket dolgozott ki a hagyományos keresési eredményekben való láthatóság elérésére, a nyelvi modellek optimalizálása, amelyet gyakran generatív motoroptimalizálásnak vagy mesterséges intelligencia alapú láthatósági optimalizálásnak neveznek, még korai, kísérleti szakaszban van. Sok középvállalkozásnak még ki kell dolgoznia stratégiáját, vagy akár tudatosítania kell, hogy szerepelnek-e és hogyan a ChatGPT-ben, a Geminiben, a Perplexityben vagy a Google mesterséges intelligencián alapuló összefoglalóiban.

Ez a láthatósági hiány potenciálisan gazdaságilag jelentősebb, mint a kattintások puszta elvesztése, mivel teljes piaci kizárást jelenthet. Egy olyan vállalat, amely az alacsonyabb átkattintási arány ellenére is kiemelten szerepel a mesterséges intelligencia által generált találatokban, legalább némi hozzáférést biztosít a fogyasztói döntéshozatali folyamathoz. Ezzel szemben egy olyan vállalat, amely egyszerűen nem létezik a mesterséges intelligencia rendszerekben, teljesen elveszíti a hozzáférést a vásárlási döntések növekvő részéhez, amelyeket ma már mesterséges intelligencia asszisztensek kezdeményeznek a hagyományos keresőmotorok helyett. Tekintettel arra, hogy a Gartner szerint a B2B kutatási folyamatok 71 százaléka már egy általános keresési lekérdezéssel kezdődik, de ezeknek kevesebb mint a fele eredményez ténylegesen weboldal-látogatást, egyértelművé válik, milyen nagy a tét azoknak a vállalatoknak, amelyek nincsenek jelen a döntéshozatali folyamat korai szakaszaiban.

A SEO kontra GEO kérdés rossz

A szakértők közötti heves vita arról, hogy a hagyományos keresőoptimalizálást (SEO) egy új tudományágnak, a Generatív Optimalizálásnak (GEO) kellene-e felváltania, figyelmen kívül hagyja a valódi stratégiai kihívást – derül ki a rendelkezésre álló adatok elemzéséből. Nem arról van szó, hogy két versengő optimalizálási tudományág között van-e vagy sem, hanem inkább egy integrált jelenléti stratégia szükségességéről az információ több, strukturálisan eltérő rétegén keresztül. Végső soron nem az a fontos, hogy milyen címke alatt valósítanak meg egy intézkedést, hanem az, hogy egy márka egyformán jelen van-e a hagyományos organikus keresési eredményekben, a keresőmotoron belüli mesterséges intelligencia általi összefoglalókban és a független nyelvi modellező alkalmazások válaszaiban.

Ennek az online jelenlétnek ezután tényleges keresletté kell válnia, legyen szó közvetlen márkakeresésekről, organikus forgalomnövekedésről vagy végső soron mérhető bevételről. Míg a weboldalak hagyományos keresési eredményekben való rangsorolásának technikai mechanizmusai eltérnek azoktól, amelyek meghatározzák, hogy egy nyelvi modell idéz-e egy márkát a válaszában, mindkét mechanizmus közös alapon nyugszik: strukturált, hiteles, megbízható és gyakran idézett tartalom. Azok a vállalatok, amelyek tartalomstratégiájukat kizárólag e két világ egyikére összpontosítják, szisztematikusan elszalasztják a másikban rejlő lehetőségeket.

Mi maradt meg a klasszikus keresőoptimalizálásból?

Minden változás ellenére korai lenne a hagyományos keresőoptimalizálást elavultnak nyilvánítani. A jelenlegi becslések szerint a Google továbbra is körülbelül 8,5 milliárd keresési lekérdezést dolgoz fel naponta, amelyek nagy része, bár kattintás nélkül zárul, mégis weboldallátogatáshoz vezet. Különösen a tranzakciós keresések esetében, ahol a felhasználóknak azonnali vásárlási szándékuk van, a nulla kattintásos arány továbbra is jelentősen alacsonyabb, 38 és 49 százalék között van, szemben a tisztán információs lekérdezésekkel, amelyek néha meghaladják a 80 százalékot. Az erős tranzakciós keresési profillal rendelkező vállalatok számára, például az e-kereskedelemben, ahol konkrét termékkeresések történnek, a hagyományos organikus csatorna ezért továbbra is gazdaságilag fontos, bár csökkenő tendenciával.

A stratégiai következmény tehát nem a hagyományos keresőoptimalizálás teljes feladása, hanem inkább az elvárások és a kulcsfontosságú teljesítménymutatók (KPI-k) újraértékelése. A hagyományos SEO továbbra is releváns a tranzakciós és a magasan kereskedelmi célú keresési szándékok esetében, de szisztematikusan veszít a hatékonyságából az információs, feltáró és összehasonlító keresések esetében, amelyekre egyre inkább közvetlenül a keresési eredményoldalon vagy egy mesterséges intelligencia általi asszisztens válaszol, kattintás nélkül.

Üzleti lehetőségek az új valóságban

A rendelkezésre álló adatokból számos konkrét stratégiai következtetés vonható le, amelyek túlmutatnak az általános ajánlásokon. Először is, a vállalatoknak alapvetően felül kell vizsgálniuk a sikermérésüket, és a tisztán kattintás- és konverzióalapú logikáról egy többdimenziós modellre kell áttérniük, amely a márka láthatóságát, a mesterséges intelligencia rendszerekben való említési gyakoriságot és a hosszú távú márkakeresési trendeket független, egyformán fontos mérőszámként veszi figyelembe. Másodszor, szisztematikus áttekintésre van szükség annak meghatározásához, hogy a márka megjelenik-e és hogyan jelenik meg a releváns nyelvi modellekben, mivel sok vállalat jelenleg nem rendelkezik ezzel az alapvető értékeléssel. Harmadszor, a kiváló minőségű, világosan strukturált és tényeken alapuló tartalom egyre nagyobb jelentőséget kap, mivel a nyelvi modellek általában a hiteles, jól dokumentált és egyértelműen megfogalmazott tartalmat részesítik előnyben az idézhető források kiválasztásakor.

Negyedszer, a marketingköltségvetéseknek erősebben kellene a közvetlen márkakapcsolatok kiépítésére összpontosítaniuk, például e-mail listákon, közösségeken vagy ismétlődő felhasználói kapcsolatokon keresztül, amelyek nem függenek egy keresőmotor közvetítő szerepétől vagy nyelvi modelljétől. Ötödször, ajánlott visszatérni a holisztikus, ökonometriai mérési modellekhez, például a médiamix-modellezéshez, hogy legalább részben kompenzálják a teljesítménymérés vakfoltjait, amelyek a változó kattintási környezet miatt merültek fel. Azok a vállalatok, amelyek ezeket a kiigazításokat korán végrehajtják, strukturális előnyre tesznek szert azokkal a versenytársakkal szemben, akik továbbra is kizárólag egy olyan mérési modellre támaszkodnak, amelynek alapjai folyamatosan zsugorodnak.

Egy visszafordíthatatlan strukturális változás

A rendelkezésre álló adatok kevés kétséget hagynak afelől, hogy a jelenlegi trend nem átmeneti anomália, hanem inkább a digitális gazdaság állandó strukturális eltolódása. A kattintás nélküli keresések aránya az elmúlt években folyamatosan emelkedett, a 2019-es körülbelül 50 százalékról a jelenlegi 60-68 százalékra, és az előrejelzések további 68-72 százalékos növekedést jósolnak 2028-ra. Ezt a tendenciát tovább erősíti az olyan önálló MI-asszisztensek egyre növekvő elterjedése, mint a Perplexity, amelyek nulla kattintásos aránya a rendelkezésre álló adatok szerint körülbelül 93 százalék, mivel ezeket az alkalmazásokat a nulláról úgy tervezték, hogy közvetlenül és teljes mértékben válaszoljanak a kérdésekre anélkül, hogy a felhasználót egy külső webhelyre irányítanák át.

A vállalatok, a kiadók és a tartalomkészítők számára ez azt jelenti, hogy az elkövetkező évek központi kérdése nem az lesz, hogyan lehet visszaszerezni az elveszett kattintásokat, hanem az, hogyan lehet gazdasági értéket generálni akkor is, ha a kattintások, mint közvetítő esemény, egyre ritkábbak. Ehhez alapvető gondolkodásmódváltásra van szükség, amely túlmutat az egyes marketingkampányok taktikai kiigazításain, és újragondolja a pozicionálás, a tartalom monetizálása és a digitális térben elért siker definíciójának alapvető kérdéseit. Azok, akik még mindig kizárólag az elmúlt évtized logikájában gondolkodnak, és a sikert elsősorban a rangsorolás, az átkattintási arányok és az organikus forgalom alapján határozzák meg, egyre vakabbak az értékteremtésre, amely már régen túllépett ezeken a mutatókon, és ugyanilyen vakok saját piaci jelenlétük valódi eróziójára egy olyan keresési ökoszisztémában, amely alapvető átszervezésen megy keresztül.

A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével - Kép: Xpert.Digital

Az ipari B2B szektorban a fenntartható üzleti kapcsolatok ritkán alakulnak ki egyik napról a másikra. Lépésről lépésre fejlődnek – a láthatóság, a szakmai relevancia, az ismétlődő kapcsolódási pontok és a növekvő bizalom révén. Az Xpert.Digital 4 szakaszos modellje pontosan ezt célozza meg: egy strukturált utat kínál, amely egy kezelhető belépési ponttal kezdődik, és szükség esetén mélyebb üzletfejlesztési együttműködéssé fejlődhet.

A hangzatos marketingígéretek helyett ez a modell a kapcsolatot helyezi előtérbe. A vállalatok világosan meghatározott, könnyen kiszámítható intézkedésekkel kezdik, majd saját tapasztalataik alapján döntik el, hogy meddig kívánják kiterjeszteni az együttműködést. A zavartalan bizalomépítési folyamat egyik kulcsfontosságú tényezője: A platform teljesen elkerüli a bosszantó reklámokat, így a szerkesztői fókusz kizárólag a vállalatok szakértelmére összpontosít.

További információ itt:

• A láthatóságtól a bizalomig: A skálázható út az Xpert.Digital segítségével

☑️ Üzleti nyelvünk az angol vagy a német

☑️ ÚJ: Levelezés az anyanyelveden!

Konrad Wolfenstein

Én és a csapatom örömmel állunk rendelkezésére személyes tanácsadóként.

Kapcsolatba léphetsz velem a kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével itt [email protected]:, vagy egyszerűen hívj a +49 7348 4088 965 telefonszámon. Az e-mail címem

Alig várom a közös projektünket.

☑️ KKV-támogatás a stratégiában, tanácsadásban, tervezésben és megvalósításban

☑️ Digitális stratégia létrehozása vagy átalakítása és digitalizáció

☑️ Nemzetközi értékesítési folyamatok bővítése és optimalizálása

☑️ Globális és digitális B2B kereskedési platformok

☑️ Pioneer Üzletfejlesztés / Marketing / PR / Vásárok