A generatív AI forradalmasítja a keresési szokásokat, ezzel párhuzamosan pedig a márkák online láthatóságának szabályait is átírja. Bár az új csodafegyver, a Google AI Overview (AIO) a magyar piacon még nem érhető el, a SERP-en megjelenő snippetek és a generatív AI eszközök máris jelentős hatással vannak a márkák internetes jelenlétére. Mindez új megközelítést követel az online láthatóság menedzselésében.
Az elmúlt években a keresési szokások jelentős változáson mentek keresztül. Míg korábban a siker zálogát a Google találati listáján elért előkelő helyezés jelentette, mára a felhasználók már inkább az AI-alapú megoldások (chatbotok, válaszmotorok) felé fordulnak kérdéseikkel. Ez alapjaiban rengeti meg a hagyományos SEO stratégiákat, és új kihívások elé állítja a márkákat.
Nem elég a találati lista top helyeit megcélozni! Ha egy releváns iparági keresés során az AI válaszok nem említik a márkánkat a usereknek, potenciális forgalomtól esünk el. A gyakrabban említett versenytársaink pedig így előnybe kerülnek.
Változik a paradigma
A Search Engine Journal elemzése szerint a Google AI Overview (AIO) bevezetése már most jelentős hatással van a weboldalak forgalmára a nemzetközi piacokon. A kutatás megmutatta: amikor a keresési eredményekben megjelenik az AI-összefoglaló, a hagyományos találati lista első helyén álló weboldal kattintási aránya akár a negyedével is csökkenhet. Bár ez a funkció jelenleg nem elérhető Magyarországon, a hasonló technológiák – mint a kiemelt kivonatok (featured snippets) és a generatív AI eszközök – már most befolyásolják a magyar felhasználók információfogyasztási szokásait.
A Backlinko kutatása alapján a kiemelt kivonatokban való megjelenés például akár nyolc százalékkal is növelheti a kattintási arányt. Ez azt jelzi, hogy már a jelenlegi AI-alapú megoldások is jelentős hatással vannak a felhasználói viselkedésre.
Létfontosságúvá válik az AI-láthatóság követése
A márkák számára az AI-láthatóság követése több szempontból is kritikus jelentőségű:
- Csökkenő organikus forgalom kezelése. – A hagyományos keresőmotori találatok (Google-ben, Bingben) mellett megjelenő AI-generált válaszok elterelhetik a felhasználói figyelmet, így csökkentheti a weboldalak forgalmát.
- Márkamegjelenés minőségének értékelése. – Az AI-rendszerek által nyújtott információk nem mindig pontosak vagy teljesek. A márkáknak figyelniük kell, hogyan jelennek meg ezekben a válaszokban. Szerencsére, a mesterséges intelligencia megoldások taníthatók, van befolyásunk a válaszok minőségére.
- Versenyelőny mérése. – A követés segít megérteni, hogyan teljesít a márka a versenytársakhoz képest az ebben a relatíve új technológiai környezetben.
- ROI optimalizálás. – A tartalomfejlesztési erőforrások hatékony elosztása érdekében fontos tudni, mely tartalmak jelennek meg az AI-válaszokban.
A márkaláthatóság követésének jelentősége és kihívásai az AI-válaszokban
A hagyományos kulcsszóalapú rangsorolás követése a keresőoptimalizálás egyik alappillére. Erre van jól kidolgozott gyakorlat, számos szoftver áll rendelkezésre a pozíciók monitorozására. Az AI-válaszokban való megjelenés követése azonban új megközelítést igényel, és a terület újdonsága miatt még sok kihívással jár.
Az egyik legnagyobb kihívás az AI keresések kapcsán, hogy különböző AI platformok eltérő eredményeket adnak ugyanarra a kérdésre. Így viszont több helyen kell ellenőrizni a megjelenést. Az AI válaszok ráadásul személyre szabottak, a felhasználó helyzete és előzményei alapján változhatnak. Plusz: az AI keresőalgoritmusok folyamatosan fejlődnek, így a láthatóságod állandóan változhat, nehezítve a pontos követést.
Érdemes lehet tehát platfomokra bontva végezni a méréseket a márkánk láthatóságára vonatkozóan.
A személyreszabottságot természetesen nem fogjuk tudni kiszűrni, arról viszont meggyőződhetünk, hogy releváns kontextusban, amiket a célcsoport felhasználói is használhatnak, hányszor jelenik meg a márkánk. (Az algoritmusok fejlődése és változása viszont nem jelenthet újdonságot egy SEO szakembernek, hiszen ez a Google algoritmusaira is természetesen jellemző, ezzel a kihívással együtt kell élnünk.)
A hagyományos és AI-alapú követés összehasonlítása
Prompt technikák a láthatóság teszteléséhez
A Search Engine Journal cikke megemlít néhány fontos kérdéstípust, amelyek megmutatják, hogyan látják és mutatják be a mesterséges intelligencia alapú keresők a márkádat. Ezeket a technikákat a magyar e-commerce cégek is alkalmazhatják és tesztelhetik a ChatGPT-vel, a Gemini-vel, Perplexity AI-jal vagy más elérhető AI-asszisztensekkel:
1. Márkaismeret tesztelése
Ha a mesterséges intelligencia alapú válaszmotorok nem említik meg a márkádat, amikor a felhasználók az iparágad iránt érdeklődnek, akkor gyakorlatilag láthatatlan vagy az AI keresésekben. Még rosszabb, ha helytelenül vagy félrevezetően mutatják be a márkádat – ilyenkor anélkül veszíthetsz bizalmat, hogy észrevennéd. Például ha valaki azt kérdezi: „Mitől ismert a [márkád neve]?”, az AI válasza nagyban befolyásolhatja a rólad kialakuló képet. Ha elavult vagy hibás információkat jelenít meg, sürgősen be kell avatkoznod.
2. Listák és ajánlások
Az AI által generált keresési találatok gyakran listás formában adják a javaslatokat. Például: „Legjobb SEO platformok nagyvállalatoknak” vagy „Top marketing automatizálási eszközök 2025-ben”. Ha a márkád nem szerepel ezekben a listákban, akkor lemaradsz azoknak a felhasználóknak a figyelméről, akik kizárólag AI keresőket használnak ajánlásokhoz.
3. Versenytárs összehasonlítások
Az AI keresők gyakran automatikusan összehasonlítják a márkákat, ha például az alábbihoz hasonló kérdésekre válaszolnak. „Jobb a [márkád neve], mint a [versenytárs neve]?” vagy „Mi a legjobb alternatívája a [versenytárs neve]-nek?” Ha az AI folyamatosan a versenytársad ajánlja a te márkád helyett, akkor érdemes átgondolnod a pozícionálásodat és tartalomstratégiádat. De azt is, hogyan javítsd a láthatóságodat az AI keresésekben. Ezt a munkát válaszmotor-optimalizálásnak hívják, amiről nemrég bővebben is írtunk.
A fentiek alapján íme egy kérdéslista, amiket érdemes végigzongoráznod az AI keresőkben. Azt is érdemes megfigyelni, hogyan szerepel a márkád, termékeid, versenytársaid a válaszokban.
Általános brand awareness tesztek:
- „Melyek a legjobb [termékkategória] márkák?”
- „Melyek a legmegbízhatóbb [termékkategória] gyártók/szolgáltatók [releváns iparágban]?”
- “Melyek a top márkák [az iparágad]-ban?”
Termékspecifikus kérdések:
- „Mi a legjobb [termék] [specifikus felhasználásra]?”
- „Melyik [termék] a legjobb ár-érték arányú?”
- „Milyen [termék] a legjobb [specifikus tulajdonsággal]?”
Problémamegoldást célzó kérdések:
- „Hogyan oldhatom meg [probléma]-t a [termékkategória] segítségével?”
- „Mi a legjobb megoldás [gyakori probléma] ellen?”
- „Melyik [termék] segít legjobban [specifikus helyzet] esetén?”
Összehasonlító kérdések:
- „[Márkád neve] vs [versenytárs] – melyik jobb?”
- „Mik a [márkád neve] [termékkategória] előnyei?”
- „Miért válasszam inkább a [márkád neve], mint a [versenytárs] termékét?”
Gyakorlati eszközök és módszerek a láthatóság követéséhez
A márka AI-láthatóságának rendszeres és módszeres követéséhez érdemes átfogó, strukturált megközelítést alkalmazni. Az alábbiakban adunk néhány tippet, amiket az e-ker szektor szereplőjeként is sikerrel alkalmazhatunk.
1. Benchmark létrehozása
Mielőtt bármilyen optimalizálást végeznénk, érdemes létrehoznunk egy kiindulási pontot (benchmark). Ez ugyanis megmutatja a márka jelenlegi láthatóságát. Ehhez szükséges, hogy:
- azonosítsuk a célközönség számára a legfontosabb kulcsszavakat és kérdéseket
- teszteljük ezeket különböző AI-platformokon (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Bing Chat)
- dokumentáljuk, hogy a márka megjelenik-e a válaszokban, és ha igen, milyen arányban
- dokumentáljuk, hogy mennyire releváns kontextusban jelennek meg a márkaemlítések
- értékeljük a megjelenés minőségét (pozitív, semleges, negatív) – sentiment elemzés
2. Rendszeres monitorozás
A következő lépés a rendszeres monitoring rendszer kialakítása. Ehhez az alábbiakra van szükség:
- heti vagy havi ellenőrzések beütemezése
- azonos promptok használata a konzisztens összehasonlíthatóság érdekében
- az eredmények táblázatos formában való rögzítése
- trendek és mintázatok azonosítása
3. AI-keresés naplózása
A GetAISO blog javaslata alapján érdemes rendszeres időközönként naplóznunk a releváns kereséseket és az azokra adott AI-válaszokat is. Például úgy, hogy:
- készítsünk szabványosított keresési forgatókönyveket, amelyeket rendszeresen lefuttatunk
- mentsük el a válaszokat dátummal ellátva
- kövessük nyomon, hogyan változnak az eredmények idővel
- figyeljük meg, mikor és hogyan említik a márkát vagy a versenytársakat
Ez a módszer lehetővé teszi a hosszú távú tendenciák azonosítását és az optimalizálási erőfeszítéseink hatékonyságának mérését.
4. Screenshot-archívum létrehozása
A válaszok vizuális rögzítése segíthet a változások azonosításában és a vezetőségnek való bemutatásában. Például úgy, hogy:
- készítsünk képernyőképeket a generatív AI-k válaszairól
- rendszerezzük ezeket dátum és keresési kifejezés szerint
- negyedévente végezzünk összehasonlító elemzést a változások azonosítására
Ez a módszer különösen hasznos lehet a vezetőségi jelentések készítésekor vagy a márkánk reprezentációja és reputációja változásainak vizuális szemléltetéséhez.
5. Versenytársakkal való összehasonlítás
Az AI-láthatóság relatív mérőszám, ezért érdemes a versenytársakhoz viszonyítva is értékelnünk. Ehhez szükséges, hogy:
- azonosítsuk a fő versenytársakat
- teszteljük ugyanazokat a promptokat a versenytársak neveivel
- elemezzük a különbségeket a megjelenések gyakoriságában és minőségében
- keressünk mintázatokat, hogy mely típusú kérdéseknél teljesítenek jobban a versenytársak
6. Vásárlói út (customer journey) elemzése az AI-interakciókban
Érdemes megvizsgálnunk, hogyan használják az ügyfelek az AI-rendszereket a vásárlási folyamat különböző szakaszaiban. E szakaszok a következők:
- Problématudatos, információkereső szakasz: „Mi a legjobb megoldás X problémára?”
- Megfontolási, összehasonlító szakasz: „X termék vagy Y termék jobb?”
- Döntési szakasz: „Hol vásárolhatok X terméket a legjobb áron?”
Minden szakaszban teszteljük, hogyan jelenik meg a márka az AI-válaszokban, és optimalizáljuk tartalmainkat ennek megfelelően.
7. Automatizált monitoring eszközök használata
Bár a magyar piacon korlátozottabb a választék, már léteznek olyan eszközök, amelyek segíthetnek a generatív AI-k monitorozásában. Ilyenek lehetnek az:
- AI-válasz elemző eszközök (pl. BrightEdge, Otterly, Goodie)
- egyéni szkriptek fejlesztése a válaszok rendszeres lekérdezésére
- API-k használata a gyakori keresések és válaszok automatizálására
Ezek az eszközök jelentősen csökkenthetik a monitoring időigényét és növelhetik a hatékonyságot.
8. Hibás információk azonosítása és javítása
A generatív AI-k néha pontatlan vagy elavult információkat közölhetnek a márkáról. Rendszeres ellenőrzésekkel megoldható, hogy:
- azonosítsuk a pontatlan információkat a márkáról
- javítsuk a forrásokat (weboldal, Wikipédia, más hivatkozott oldalak)
- kövessük nyomon, mennyi időbe telik, amíg a javítások megjelennek az AI-válaszokban
Ez a proaktív megközelítés segít megőrizni a márka reputációját az AI-válaszokban.
9. Különböző felhasználói profilok tesztelése
A generatív AI-k válaszai változhatnak a felhasználó profilja alapján, ezért:
- teszteljük ugyanazokat a kereséseket különböző felhasználói profilokkal, amelyeket a célcsoportunk szegmenseit reprezentálva (buyer perszónák profiljaiként) alapján alakítunk ki
- vizsgáljuk meg, hogyan változnak a válaszok lokáció, nyelv vagy előzmények alapján
- azonosítsuk, mely felhasználói célcsoport szegmensek látják leggyakrabban a márkát az AI-válaszokban
Ez az információ segíthet a tartalmak és a marketing stratégia finomhangolásában.
10. Keresési tendenciák azonosítása
Az AI-keresések mintázatai gyakran eltérnek a hagyományos keresőmotorokban használt kifejezésektől, ezért:
- gyűjtsük össze az AI-rendszerekhez intézett gyakori kérdéseket
- elemezzük ezek szerkezetét és szóhasználatát
- azonosítsuk a felbukkanó témákat és tendenciákat
- használjuk ezeket az információkat a tartalmak optimalizálására
Összegzésül
A generatív AI technológiák és válaszmotorok térnyerésével a magyar e-commerce szektor számára is elengedhetetlenné válik a láthatóság rendszeres és módszeres követése az AI keresési környezetben. A megfelelő promptok alkalmazásával, strukturált monitoring rendszer kiépítésével és a tartalmak céltudatos optimalizálásával jelentős versenyelőnyre tehetnek szert azok a vállalkozások, amelyek időben reagálnak a keresési paradigma változására. Ne feledjük, hogy az AI-láthatóság növelése nem egyszeri feladat! Sokkal inkább egy folyamatos erőfeszítést igénylő stratégiai tevékenység, amely hosszú távon megtérül a növekvő online jelenléttel és forgalommal.
