Áttekintés
Szakszavakról és új kifejezésekről értelmezések, közérthetőbben:
- AI Overviews és az AI Mode hatásai (veszteségek számokban, táblázatban kimutatva)
- Technikai SEO fontossága
- Search Everywhere optimalizáció
- Lokalizációs SEO
- Mutually Valuable Content (a kölcsönösen értékes tartalom)
- Branded keresés
- NLP-optimalizált tartalom
- Share of Search (márkaismertség növekedése)
- Strukturált Adatok (Schema Markup)
- People Also Ask (PAA)
- GEO (Generatív Motor Optimalizálás)
- LLMO (Nagy Nyelvi Modell Optimalizálás)
2025-májustól a „Zero-Click” keresések kardinális változást hoznak a SEO világában. A keresés világában két jelentős változás zajlik, amelyek alapjaiban alakítják át, hogyan jutunk hozzá az információkhoz online. Ezek az AI Overviews és az AI Mode: a Google már nemcsak találatokat és linkeket mutat, hanem magát a választ is megadja közvetlenül a keresési oldalon (legfelül).
Mi az AI Overviews?
- Összegyűjti az információkat több megbízható weboldalról.
- Egy rövid, érthető összefoglalót készít.
- Megjeleníti ezt közvetlenül a keresési oldalon, közvetlen linkekkel a forrásokhoz.
- Így nem kell több oldalt megnyitni a válaszhoz.
Mi az AI Mode?
Az AI Mode még komplexebb az AI Overviewsnál: egy chatbot-szerű beszélgetést folytathat a Google-lal (de nemsokára a Perplexity – Comet, vagy az OpenAI böngészőjével az Aurával is)…
- Összetett kérdéseket lehet feltenni (korlátlanul) – egyelőre csak a főbb nyelveken.
- A rendszer több keresést futtat egyszerre, és egy átfogó választ ad.
- Plusz kérdéseket tehetünk fel, mint a többi AI chat applikációkban (akár hangalapú beszélgetést is).
- Újra kérdezhetünk, elmélyíthetünk az ismereteinket vagy szűkíthetjük a témakört.
A „Zero-Click” jelenség
Ez a változás a „Zero-Click keresések” térhódításához vezet, ami azt jelenti, hogy az emberek egyre gyakrabban kapják meg a választ anélkül, hogy a weboldaladra kattintanának.
- A keresések közel 80%-ában az emberek már nem kattintanak tovább.
- A mobil keresések 77%-a ér véget a Google oldalán.
- Ez minimum 15-25%-os csökkenést jelent a weboldalak forgalmában – jelen állapot szerint.
Mit jelent ez? Kevesebb közvetlen látogatás lesz a weboldalon/webshopban. Az ügyfelek egyre ritkábban jutnak el közvetlenül a weboldalára a Google/Safari/Edge keresőjéből.
Az AI Overviews és AI Mode nem múló divat lesz – a Google már több mint 200 országban bevezette őket, és 2025-re várhatóan több mint 1 milliárd ember fogja használni. Magyarországon is hamarosan elérhetők lesz – várhatóan 2025 szeptember-októberben (frissítés: 2025.10.14-étől élesedett nálunk is). Ez azt jelenti, hogy a hagyományos SEO-stratégiák (csak kulcsszavakra optimalizálás, linképítés, on-site SEO stb.) már önmagában nem elegendők. Ez, persze még mindig számít. De ez már csak alapoknak jó, annak meg kötelező.
AEO – Mit veszítenek azok, akik nem lépnek mihamarabb?
- Akár 15-64% organikus forgalomcsökkenés: Az AI Overviews bevezetése után ennyivel eshet vissza a weboldalak látogatottsága, mivel a válaszokat a Google már közvetlenül, kattintás nélkül adja meg.
- Zero-click keresések: 2025-ben már közel 65%-a kereséseknek úgy zárul, hogy a felhasználó nem kattint át egyetlen oldalra sem, hanem a Google saját felületén marad.
- 90,63% weboldal nem kap forgalmat: A hagyományos SEO-val optimalizált oldalak túlnyomó többsége már most sem kap jelentős organikus forgalmat.
- A keresési találatok lejjebb csúsznak: Az AI Overviews akár 1500 pixellel (fél oldal) is lejjebb tolja a top linkeket, így még az eddig jól rangsorolt oldalak is elveszítik az eddigi kattintások többségét.
Mi történik, ha csak a hagyományos SEO-ra alapozunk?
- 70% a SEO-s kollégák egy része már most is gondban van a Google változásaival, és a manuális SEO módszerek egyre kevésbé fognak működni (a fejlesztő vagy a felhasználó által beállított SEO-s dolgok, inkább károsak, mint hatékonyak).
- 44%-kal magasabb költségek és kétszer hosszabb kivitelezési idő a manuális, AI-t mellőző SEO esetén.
- Csak a technikai SEO minimumot teljesítik, de a márka nem lesz jelen az AI által generált válaszokban, így kimarad a döntési folyamatból.
Mi történik, ha AI Overviews / AI Mode (AEO) stratégiát alkalmazunk?
- Akár 4,4-szer több látogatók: Az AI-keresőkből érkező látogatók konverziós aránya 4,4-szer magasabb, mint a hagyományos organikus keresésből érkezőké.
- AI SEO-val 95%-os pontosságú kulcsszókutatás és tartalomoptimalizáció: Gyorsabb, pontosabb, hatékonyabb eredmények.
- 80% felhasználó már AI-válaszokat használ a keresései 40%-ában.
- AI SEO-val akár 44%-kal csökkenő költségek és feleannyi idő alatt kivitelezhető projektek és a márka-említése (ajánlása) bekerülhet az AI által generált válaszokba – ez lesz az új „top pozíció”.
Stratégia és konverzió márka jelenlét az AI-ban:
| Stratégia | Organikus forgalom | Költség/hatékonyság | Konverzió | Márka láthatóság az AI-ban |
|---|---|---|---|---|
| Semmit sem tett/tesz | -15–64% (vagy több) | – | drasztikusan csökken | gyakorlatilag nulla |
| Hagyományos SEO | -10–40% | drágább és lassabb | alacsony, elfogadható | minimális, kevés |
| AI Mode SEO | stabilizálható, nőhet | 44%-kal olcsóbb | 4,4× magasabb | kiemelt, meghatározó |
Aki nem lép, az a következő években elveszítheti organikus forgalmának akár felét, és a márkája teljesen láthatatlanná válik a Google új AI-vezérelt keresési rendszerében. Aki időben átáll, nemcsak a forgalmat menti meg, hanem sokkal értékesebb, jobban konvertáló ügyfeleket is szerezhet.
Vannak bizonyos OS CMS rendszerek, amikkel könnyebben implementálhatók (azaz maga a CMS-rendszer alkalmasabb) és már most rendelkezésre állnak pluginok/bővítmények, amik alapvető szükségesek az AEO miatt, ellenben az egyedi fejleszekkel szemben, ahol (sajnos) még az alapvető Technikai SEO is elmaradott, ezen esetekben jelentős hátrányból kell indulni és minden idő kérdése, mikorra tudják megvalósítani). Javasolt (azaz már most megfelelnek az AEO igényeinek) CMS rendszerek (sorrend a legnagyobb rendszerektől a kisebbek felé): WordPress/Woo, Shopify, Squarespace, Joomla, Webflow, Drupal, TYPO3, Magento2, Ghost, Craft, Adobe Experience Manager, Shopware, Liferay, Sitecore. Utolsó frissítés: 2025.10.14.
A döntést most kell meghozni: lassú csökkenés vagy erős jelenlét az AI-ajánlásokban.
AEO, GEO, LLMO – Stratégiai terv és ezen folyamatok megvalósítása
Alapok és célkitűzés (1. hónap)
- Technikai Full SEO audit: jelenlegi technikai és AI láthatóság felmérése + AEO startégiai terv készítése.
- KPI-egyeztetés: közös mutatók kiválasztása (forgalom, pozíciók, snippet-megjelenés).
- Eredmény: pontos viszonyítási alap, közös célok írásos rögzítése (helyzetelemzés, pozíciók).
Technikai SEO javítások megvalósítása (2. hónap)
- Snippet-vonzó tartalom: kérdés-válasz struktúra bevezetése oldalon.
- Strukturált jelölések: látható, kiemelt megjelenés ösztönzése.
- Eredmény: első 3–5 featured snippet-megjelenés, +5–10% organikus megjelenés.
Branded keresések elindítása/erősítése (3. hónap)
- Márkaneves szövegek: címek, alcímek márkás kifejezésekkel.
- Értékajánlat-kommunikáció: egyedi céges üzenetek kiemelése (több platformon).
- Eredmény: +10–15% növekedés (a cég nevének említésével) keresések számában.
AEO és NLP-optimalizáció (4. hónap)
- Kérdésekre fókuszáló tartalom: egyértelmű válaszblokkok bővítése.
- Természetes nyelvi megfogalmazás: egyszerű, beszélgetős stílusok kialakítása.
- Eredmény: +5 snippet-megjelenés AI-összefoglalókban; csökkenő visszafordulási arányok.
Mutually Valuable Content indítása (5. hónap)
- Interaktív segédletek: táblázatok, összefoglalások, letölthető anyagok stb.
- Oktatóanyagok: folyamat-leírások készítése, use case-ek stb.
- Eredmény: +20 letöltés/konverzió/interakció; új visszatérő látogatók megjelenése várható.
Helyi és Voice Search erősítése (6. hónap)
- Lokális jelek finomítása: pontos címadatok, vélemények ösztönzése stb.
- Hangalapú kulcsszavak: beszélt nyelvi kifejezések beépítése a szövegbe.
- Eredmény: 2-3 új lokalizált snippet-pozíció; voice-keresési elérések mérése.
Thought Leadership és Earned Media (7-8. hónap)
- Eredeti kutatás: iparági tanulmány készítése, publikálása.
- PR-lehetőségek: szakmai portálok és fórumokon való megjelenések.
- Eredmény: 3-5 említés új forrásokban; várhatóan +10% share of search növekedés.
Social és alternatív csatornák (9. hónap)
- Tartalom újrahasznosítása: rövid videók, közösségi posztok.
- Közösségi párbeszéd: Q&A jellegű bejegyzések, beszélgetések ösztönzése.
- Eredmény: +15% elköteleződés social felületeken; új közvetlen forgalom.
Eredmények kiértékelése (10. hónap)
- Eddigi összefoglaló: KPI-trendek áttekintése, célok felülvizsgálata.
- Optimalizálási javaslatok: gyenge pontok erősítése, új fókuszok kijelölése.
- Eredmény: +15-20% organikus forgalom javulás, snippet- és branded-mutatók javulása.
Folyamatok, útmutatók és oktatások (11-12. hónap)
- Tartalomnaptár felépítése: hosszú távú tartalom-stratégia kialakítása, betanítása.
- Önfenntartó rendszerek: belső kollégák képzése, dokumentáció/itiner készítése
- Eredmény: stabil, fenntartható növekedés: havi +5-10% organikus konverzió; snippet-pozíciók javulása.
Írásos/telefonos megkeresés után gyakorlatias, pontos, cégre szóló stratégia kialakítása miatt egy ingyenes online konzultáció (1h) után mérjük fel a lehetőségeket és javasoljuk az optimális megoldást.
Ár kalkuláció: 7 SEO Pro szoftver + 2 AEO pro szoftver szükséges + a szakmai csapatunk és tudásunk átfogó közreműködése a kellő és hathatós eredményhez. Az AEO mini csomag egy Technikai SEO Full csomagot és az írásos AEO stratégia terv kidolgozását tartalmazza, a feladatok megoldását nem. Árak módosítási jogát fenntartjuk.
Alábbiakban értelmezések, magyarázatok az új szakszavakat illetően, mindezt amennyire lehetséges közérthetően
Több mint 1,5 milliárd felhasználó alkalmazza már világszerte kérdéseik megválaszolására. A funkcionalitás egyedi Gemini-modellre épül, mely a meglévő keresőrendszerekkel (minőségi-, rangsorolási rendszerek, Google Knowledge Graph stb.) együtt dolgozik, és csak megbízható webes forrásokból származó relevánsabb válaszok jelenjenek meg.
Weboldal esetében
| Jelenlegi állapot | AI Overviews bevezetése után | |
|---|---|---|
| Organikus forgalom | 1000 látogató/hó | 650-700 látogató/hó |
| CTR az 1. pozícióban | 7,3% (2024 május) | 2,6% (2025 május) |
| Zero-click keresések aránya | 47% (desktop) | 65% (2024-2025) |
| Mobil zero-click | 77% | 80%+ |
Webshop esetében
| Jelenlegi vásárlási folyamat | AI Mode és AI Checkout után | |
|---|---|---|
| Webshop látogatás | Kötelező | Opcionális/kimarad |
| Vásárlási döntés helye | Webshop oldalán | Google felületén |
| Márka-interakció | Teljes webshop élmény | AI-szűrt információ |
| Ügyféladatok | Webshop tulajdonosa | Google tulajdona |
Milyen lehetőségek vannak az AEO-val AI-optimalizálizálással?
| Hagyományos SEO | AI-Optimalizált Stratégia | |
|---|---|---|
| Konverziós arány | 1-2% | 8,8% (4,4× magasabb) |
| AI-említések száma | 0-1/hó | 15-30/hó |
| Featured snippet megjelenés | 1-5% esély | 25-40% esély |
| Márka említések AI-ban | Minimális | Rendszeres |
| Tényező | AI Overviews | AI Mode |
| Megjelenés formátuma | Rövid, AI-generált összefoglaló a találati lista tetején | Teljes képernyős, chatbot-szerű keresési felület |
| Felhasználói interakció | Egy kattintásos válasz, forráslinkekkel | Többkörös kérdés-válasz, követő kérdések tehetők fel |
| Zero-click arány hatása | 65–70% keresés kattintás nélkül | Még magasabb zero-click: egyre kevesebb kattintás weboldalakra |
| Organikus forgalom változás | –15–64% csökkenés (összefoglaló megtalálásával) | –20–75% csökkenés (beszélgető mód további kattintások nélkül) |
| Márka API-említések | Csak, ha a rendszer az összefoglalóban megjeleníti | Csak, ha az AI Mode válaszokban kifejezetten hivatkozik rá |
| Konverziós viselkedés | Hagyományos linkre kattintás esetén | Chat-felületről közvetlen elköteleződés (pl. vásárlás) |
| Kész tartalom előnye | Információgyűjtés: gyors, de felszínes | Mélyebb, interaktív válasz, de a részletes weblátogatás csökken |
| Hatékonysági mutatók | Featured snippet-megjelenések, CTR-csökkenés, forgalom | Chat-konverziók, Zero-Click arány, AI Mode-forgalom |
AI Overviews: gyors összefoglalókat ad, de a kattintások drasztikusan csökkennek.
AI Mode: interaktív beszélgetést kínál, még kevesebb weboldal-látogatással; a márka-megjelenés esélye csökken, ha nincs közvetlen hivatkozás az AI-válaszban.
A technikai SEO fontossága az AI Overviews és AI Mode korában jelentős változásokon megy keresztül. A technikai SEO továbbra is kritikus alapkövetelmény marad az AI Overviews és AI Mode-ban való megjelenéshez.
A Google hivatalos dokumentációja szerint „nincs további technikai SEO követelmény” az AI funkciókban való megjelenéshez, de az alapvető Technikai SEO audit-követelmények teljesítése ma már elvárás.
Technikai SEO – állapot szerinti összehasonlítás
Technikai SEO teljes hiánya
Eredmény: Gyakorlatilag kizárva az AI Overviews-ból és AI Mode-ból (1-2% említési esély).
Alapszinten beállított Technikai SEO
| Jellemző | AI Overviews/Mode előny | Értelmezése |
|---|---|---|
| Core Web Vitals | Közepes versenyképesség | Pgespeed.web.dev 30/100 elérése |
| Alapvető Schema Markup | Jobb kontextus | FAQ, Product, Branded Schema segít az AI-értelmezésben |
| SEO-barát URL struktúra | Egyszerűbb, hatékonyabb indexelés | Hierarchikus felépítés javítja a felfedezhetőséget |
| Szakszerű XML sitemap | Megfelelő indexelés | AI-botok könnyebben térképezik fel és találják meg a tartalmat |
Eredmény: Esélyes a megjelenésre. AI 33%-ban veszi figyelembe az minimálisan beállított technikai SEO-t.
Megfelelő Technikai SEO
Eredmény: Előny az AI-megjelenésben: akár 4,4x magasabb konverziós arány az AI-keresőkből.
Technikai SEO hiánya:
• 91%-a tartalomnak nem kap forgalmat Google-ből: a nem megfelelő technikai SEO miatt.
• 20% indexelés csökkenés a sok 404-es hibák miatt.
• 53% mobil felhasználó elhagyja a lassú oldalakat.
Jól beállított Technikai SEO előnyei AI korában:
• 45% láthatóság-növekedés lokális szolgáltatóknál.
• 73% bounce rate (visszafordulási arány) csökkenés technikai optimalizálás után.
• 3,2x több kattintás AI Overviews-ban való megjelenés esetén.
A legfontosabb Technikai SEO beállítások 2025-ben
Minimálisan szükséges Technikai SEO:
1. Crawlhatóság (feltérképező-bot-bejárhatóság) és indexelhetőség – nélküle nincs esély.
2. Mobil-használhatóság – mobile-first indexelés.
3. Alapvető oldalsebesség – ne legyen kirívóan lassú.
4. HTTPS – biztonsági alapkövetelmény (http3 + CDN javasolt)
Versenyelőnyt biztosító Technikai SEO:
1. Core Web Vitals optimalizálás – mérhetően javítja a teljesítményt.
2. Részletes Schema Markup – AI-értelmezhetőség miatt kardinális.
3. Strukturált tartalom hierarchia – könnyebb AI-dokumentum kinyerés.
4. Logikus oldal-arhitektúra (fa-szerkezet) – hatékonyabb indexelés.
A technikai SEO nem opció, hanem elvárás az AI Overviews és AI Mode világában. Aki nincs legalább alapszinten rendben, az gyakorlatilag láthatatlan marad. Azonban aki jól megoldott Technikai SEO-val rendelkezik optimalizált, az versenyelőnyhöz jut az AI-keresési eredményekben. A befektetés megtérül: a technikai SEO egyszer (fél/évente) elvégzendő munka, amely hosszú távú stabilitást biztosít az AI-alapú keresési környezetben.
Az AI Overviews és AI Mode megjelenésével a hagyományos SEO (Search Engine Optimization) alapvetően átalakult. Ma már nem elég csak a Google-ön jól szerepelni – a felhasználók számos különböző platformon keresnek információt, és aki nem készül fel erre a változásra, fokozatosan láthatatlanná válik.
A „Search Everywhere” optimalizáció egy új megközelítés, amely azt jelenti, hogy a márkák minden olyan platformon optimalizálják jelenlétüket, ahol az emberek keresnek. Ez már nem csak a Google-ről szól, hanem egy teljes ökoszisztémáról, ahol a keresés szétszóródott. A koncepció alapja egyszerű: az emberek ma már nem egyetlen helyen keresnek. Különböző platformokat használnak különböző célokra, és minden egyes felületen más-más elvárásaik vannak.
- Csak 18% az összes keresésnek történik Google-ön, miközben 45 milliárd keresés történik naponta az összes platformon együtt,
- 1 milliárd felhasználó használja már az AI Overviews-t globálisan,
- 24% az embereknek csak közösségi médiát használ online keresésre,
- A Gen Z 46%-a elsősorban social médiában keres.
A Keresési és vásárlási szándék (döntési útvonal) 2025-ben
- TikTok-on fedez fel egy új terméket,
- YouTube-on néz részletes értékeléseket,
- Reddit-en olvas valós felhasználói véleményeket,
- Amazon-on hasonlítja össze az árakat,
- ChatGPT-ben kérdez rá technikai részletekre,
- Google AI-val keresi meg végül a márka hivatalos weboldalát és vásárol.
Google: Továbbra is információkeresésre fókuszál, de az AI Overviews miatt 65% keresés már zero-click,
YouTube: Vizuális tanulásra és szórakozásra építenek, a eltöltött idő és az elköteleződés számít,
TikTok: Termék, márka ismertség növelés és inspiráció központú, rövid, felkapott tartalmat favorizál,
Amazon: Vásárlási szándékot szolgál ki, konverziós metrikákat értékel,
LinkedIn: Szakmai hálózatépítésre fókuszál, B2B kapcsolatokat és kapcsolat hálót előnyben részesíti,
Pinterest: Vizuális inspirációt nyújt, hosszú távú tervezést és életérzés és UX tartalmakat támogat.
Algoritmusok közötti különbségek:
Google: backlink-ek, kulcsszó-relevancia, technikai SEO,
YouTube: megtekintési idő, elköteleződés, videó-metaadatok, YouTube SEO,
TikTok: trend-követés, #hashtag-ek, rövid tartalom optimalizáció,
LinkedIn: szakmai kapcsolatok, profil teljessége, kapcsolati hálók bővítése,
Amazon: értékesítési teljesítőképesség, értékelések, konverziós ráta.
Platform-specifikus tartalmi igények:
Szöveges tartalom: Google, LinkedIn, Reddit, Quora stb.,
Videó: YouTube (shorts), TikTok.
Képek: Pinterest, Instagram,
Termék-leírások: Amazon, webáruház gyűjtő oldalak,
Beszélgetés-orientált: ChatGPT, Perplexity, Claude…
Túl nagy a kockázat egyetlen platformra támaszkodni:
Kockázat-elosztás több platformon,
Szélesebb közönség elérése,
Platform-specifikus előnyök kihasználása,
Jövőbiztosság a változó keresési trendekkel szemben.
A helyi keresőoptimalizálás (lokalizációs SEO) az AI Overviews és AI Mode megjelenésével alapvetően átformálódott. Míg korábban elegendő volt egyszerűen optimalizálni a Google My Business profilt és néhány helyi könyvtárat, ma egy sokkal összetettebb, AI-vezérelt környezetben kell versenyezni a helyi láthatóságért.
A lokalizációs SEO azt a folyamatot jelenti, amikor egy vállalkozást földrajzi helyhez kötött keresésekben optimalizálunk, hogy a környékbeli ügyfelek könnyen megtalálják. Ez a „fodrász Budapest” vagy „pizzéria a közelben” típusú keresésekről szól, ahol a felhasználó konkrét helyen keres szolgáltatást vagy terméket.
A hagyományos SEO-val ellentétben a lokalizációs SEO nem csupán kulcsszavakra optimalizál – entitásokra, helyszínekre és kapcsolatokra épít. A Google és más keresőmotorok ma már nem csak azt nézik, hogy szerepel-e az oldalon a „pékség Pécs” kifejezés, hanem azt is, hogy mennyire hiteles, megbízható és releváns az adott vállalkozás a helyi közösségben.
A keresési szokások változása
- A Google-keresések 46%-a helyi jellegű, ami azt jelenti, hogy majdnem minden második keresésnek van földrajzi vonatkozása.
- 22% az összes hangalapú keresésnek helyi vállalkozásokra vonatkozik.
- 65% keresés már Zero-Click a felhasználók megkapják a választ anélkül, hogy bármelyik weboldalra kattintanának.
- Google My Business szerepe: Az AI Mode és AI Overviews erősen támaszkodik a Google Business Profile adataira. Google My Business profil gyakorlatilag a weboldal helyét vette át sok esetben a local keresésekben.
- Zero-Click keresések növekedése: A helyi vállalkozásoknál ez a trend még hangsúlyosabb. A mobilkeresések 77%-a Zero-Click, és ezek között különösen gyakoriak a helyi keresések.
- Hangalapú keresések erősödése: A tartalmaknak természetes, kérdés-válasz formátumúnak kell lenniük.
- Míg korábban 10 helyi találat volt látható, az AI Overviews és AI Mode gyakran csak 1-3 vállalkozást emel ki egy adott kérdésre. Ez „winner-takes-all” helyzetet teremt, ahol vagy benne vagy az AI-válaszokban, vagy gyakorlatilag láthatatlan vagy.
- Az AI-rendszerek E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) alapon választják ki a helyi vállalkozásokat. Ez azt jelenti, hogy már nem elég egyszerűen létezni – bizonyítani kell, hogy megbízható, szakértő és tekintéllyel rendelkező vagy az adott szakmádban/szakterületeden.
- Közvetlen Google Reviews minősége és mennyisége (4,5+).
- Elérhetőségek (név, cím, mobil) valódisága.
- Közösségi kapcsolatok erőssége: helyi említések, eseményekben való részvétel.
- Valós idejű adatok pontossága: hiteles nyitvatartás, aktuális árak, kapcsolati adatok.
Mi vár azokra, akik nem alkalmazkodnak gyorsan?
- Fokozatos láthatatlanság: ahogy az AI Overviews és AI Mode egyre inkább átveszi a helyi keresési funkciókat, azok a vállalkozások, amelyek nem készülnek fel erre, egyre kevesebb helyi ügyfélhez jutnak el.
- Versenyhátrány: azok a versenytársak, akik már most optimalizálnak az AI-keresésekre, fokozatosan monopolizálják a helyi piacot.
- Generációs szakadék: a fiatalabb generációk (Gen Z és Gen Alpha) egyre természetesebben használják az AI-alapú keresést, így akik nem jelennek meg ezekben a rendszerekben, elveszítik a jövő ügyfeleit.
- A lokalizációs SEO tehát már nem egyszerű technikai feladat – a helyi vállalkozások túlélési stratégiájává vált az AI-vezérelt keresési környezetben. Aki megérti és alkalmazkodik ezekhez a változásokhoz, jelentős versenyelőnyre tehet szert a helyi piacon.
A Mutually Valuable Content (kölcsönösen értékes tartalom) lényege, hogy olyan anyagokat hozzunk létre, amelyek egyszerre szolgálják a felhasználó és a márka érdekeit is. Nem pusztán információt adunk, hanem interakcióra, elköteleződésre ösztönzünk, miközben a cég szakértelmét és hitelességét építjük.
Miért nem elég már csak cikkeket írni?
A hagyományos blogbejegyzések és statikus leírások ma már kevésbé ragadják meg a felhasználók figyelmét, különösen az AI Overviews és AI Mode korszakában, amikor a válaszokat automatikusan előre összefoglalják. Ha a tartalom csak felszínes információkat közöl, a látogató gyorsan továbbáll – a Google pedig nem idézi forrásként.
- Interaktivitás helyett passzivitás helyett: Az AI Overviews és AI Mode egyoldalú válaszokat kínál, de a kölcsönösen értékes tartalom bevonja a felhasználót: kérdez, kipróbál, visszajelez.
- Közös élmény: A felhasználó értéket kap (pl. kalkulátor, teszt, személyre szabott adat), a márka pedig hitelességet és mélyebb kapcsolatot épít ki.
- Mélyebb rálátás az igényekre: Az interaktív elemek révén nyert visszajelzések segítenek finomítani a tartalmat, így a következő AI-összefoglalókban is relevánsabb lesz a márka megjelenése.
- Erősebb elköteleződés: Ha a tartalom valóban hasznos és könnyen alkalmazható, a felhasználók tovább maradnak, és aktívabban térnek vissza.
- Jobb AI-citációs esélyek: Az AI Overviews akkor idéz forrásként, ha a tartalom gazdag, releváns és strukturált, nem csupán passzív szöveg.
- Többszörös kapcsolódási pont: A Mutually Valuable Content nem csak az honlapra, de közösségi platformokra, email kampányokra és AI-chatet is bevonható, így minden csatornán erősödik a márka láthatósága.
- Versenyelőny: A cégek, amelyek interaktív, élményközpontú tartalmat kínálnak, nagyobb eséllyel kerülnek az AI által generált kiemelt válaszok közé.
- Új mérőszámok: Nemcsak a látogatók száma számít, hanem a visszatérési arány, az eszközhasználat és a direkt felhasználói visszajelzések.
- Folyamatos tanulás: Az AI Mode párbeszédben adott követő kérdések alapján érdemes bővíteni a kérdés–válasz blokkokat, hogy mindig naprakész és releváns maradjon a tartalom.
- A Mutually Valuable Content tehát többé nem „jó lenne, ha lenne” kategória, hanem az AI-Mode korszakban a márka és a felhasználó közötti valós, kölcsönösen előnyös kapcsolódás új alapja.
A branded keresés olyan keresőkifejezés, amely tartalmazza az adott márka, vállalat vagy termék nevét. Például a „Bikavér árak” vagy „Asics futócipő Budapesten” kifejezések egyértelműen megmutatják, hogy a felhasználó kifejezetten ezt a márkát keresi. A branded keresések mögött már kialakult bizalom és ismertség áll: a felhasználó tudja, melyik márkát akarja megtalálni.
- Felhasználói szándék: A branded keresők 45,7%-át teszik ki az összes Google-keresésnek az Egyesült Államokban, ami azt jelzi, hogy gyakorlatilag minden második keresés márkához kötődik.
- Márkaismertség és lojalitás: Erős branded forgalom arra utal, hogy a közönség emlékszik a márkára és hajlandó közvetlenül azzal kapcsolatban tájékozódni.
- Magasabb átkattintási arány: Ha valaki a márka nevét keresi, jó eséllyel rá is kattint a találatra, hiszen konkrét információt vagy szolgáltatást vár.
Branded Keresések és Zero-Click / AI Overviews
- Zero-click kihívás: Az AI Overviews és más kiemelt SERP-funkciók (featured snippets, knowledge panels) gyakran azonnal megválaszolják a branded lekérdezést anélkül, hogy a felhasználó a márka weboldalára lépne.
- CTR-csökkenés: AI Overviews esetén a branded keresések átkattintási aránya jelentősen csökkenhet, mert a válasz már a Google felületén megjelenik.
- Márkaüzenet kontrollja: Mivel az AI összefoglaló több forrásból szintetizál, a márka üzenetének pontos átadása kevésbé rajtunk múlik, mint korábban.
Branded Keresések és AI Mode
- Interaktív válaszok: Az AI Mode párbeszédes formátumban jeleníti meg a branded kérdésekre adott válaszokat, így a felhasználó akár szűkítheti is a kérdést, anélkül hogy a márka oldalát betöltené.
- Query fan-out: Az AI Mode több al-lekérdezést futtat le párhuzamosan, és ezekből összeállított válaszban is csak ritkán hivatkozik közvetlenül a márka weboldalára.
- Láthatósági verseny: Ahol korábban a branded SERP-en a márka weboldala dominált, ott az AI Mode a leginkább megbízható, entitásként meghatározott forrásokat (pl. Wikipedia-bejegyzés, nagy hírportál) részesítheti előnyben.
A branded keresések ma már az online keresések jelentős részét adják, és az AI Overviews/AI Mode megjelenésével új kihívások elé állítják a márkák láthatóságát. Bár a branded keresés erős jelzés a márkaismertségre, a zero-click és interaktív AI-válaszok miatt egyre kevésbé elegendő pusztán jól szerepelni a hagyományos SERP-en. A márkának ma már arra kell koncentrálnia, hogy a keresési eredmények AI-panelei számára is legendás hitelességet és egyértelmű entitás-jelöléseket biztosítson, hiszen az AI-vezérelt keresésben való megjelenés a jövőben alapvető szempontrendszer lesz.
Az NLP-optimalizált tartalom olyan írott anyag, amelyet kifejezetten a gépi nyelvfeldolgozó (Natural Language Processing, NLP) rendszerek – például a Google AI Overviews és az AI Mode – könnyebb és pontosabb megértésére szerkesztenek. A hangsúly nem a kulcsszavak sűrűségén van, hanem:
1. Emberi módon értelmezett nyelv
- Természetes, beszélgetős hangnem: úgy írjuk meg a szöveget, mintha egy szakértő baráti beszélgetésben magyarázná el a témát.
- Laza szóválasztás, szinonimák: a gépnek is segít, ha többféle módon jelenik meg ugyanaz a fogalom (például „keresőoptimalizálás”, „SEO” és „weboldal-láthatóság”).
2. Kontextus- és entitásközpontúság
- Entitások kiemelése: nevek, helyszínek, termékek, szervezetek (például „Google Search Console”, „AI Overviews”) egyértelműen elkülönítve a szövegben.
- Kapcsolatok feltüntetése: ha egy márka, személy vagy fogalom több témakörhöz is kapcsolódik, a tartalom világosan bemutatja ezeket az összefüggéseket.
3. Kérdés–válasz szerkezetek
- Kis egységekben (FAQ-stílusú blokkok, alcímekkel) mutatjuk be a lényeget: a gép így könnyen „kihúzza” a releváns válaszokat.
- Kérdés-központú fejezetcímek: például „Hogyan működik az AI Overviews?” vagy „Mi az a query fan-out?” – ezek azonnal irányt adnak a feldolgozásnak.
4. Rövid, fókuszált bekezdések
- 1–2 mondatos magyarázatok: az AI Overviews átlagosan 500 szavas összefoglalókat hoz létre, ezért a forrásszöveg legyen tömör és lényegre törő.
- Listák és felsorolások: a struktúra segíti a modellnek a gyors információkinyerést.
5. Folyamatos frissítés és adaptálás
- Szándékkövető frissesség: a modellek a friss, naprakész információkat helyezik előtérbe, ezért az NLP-optimalizált tartalomnak is időről időre frissülnie kell.
- Hangnembeli finomítások: a felhasználói visszajelzések alapján érdemes finomítani a stílust és a szóhasználatot.
- A kulcsszó-központú tartalmak háttérbe kerülnek: az AI ma már a szöveg jelentését, entitásait és kontextusát elemzik.
- A ritmikus, beszélgetős megközelítés segít, hogy AI Overviews és AI Mode egyaránt pontosabban idézhesse és ajánlhassa a weboldal tartalmát.
- A tömör, egymondatos releváns válaszblokkok növelik az esélyét a kiemelt AI-generált válaszokban való megjelenésnek.
- Az NLP-optimalizált tartalom lényege, hogy az AI számára az emberi nyelv finomságait is érthető formába öntse, így az AI Overviews és AI Mode panelfelületein egyaránt megbízhatóan idézhető, releváns forrásként jelenjen meg.
A Share of Search (SoS) egy olyan marketing-mutató, amely a márkádra irányuló keresések arányát méri az adott iparág teljes márkakeresési mennyiségéhez képest. Ez közvetlenül utal a fogyasztók érdeklődésére és márkaismertségére, mivel csak azok a felhasználók keresnek rá a márkád nevére, akik tudnak róla és aktívan érdeklődnek.
Mi az a Share of Search?
Share of Search (SoS) megmutatja: az adott időszakban a teljes branded keresési volumen hány %-át adja a te márkád.
Képlet: 
Például, ha a te márkádra havonta 20.000 keresés érkezik, a versenytársaké pedig összesen 30.000, akkor SoS = 20.000 / (20.000 + 30.000) × 100 = 40%.
Miért fontos a Share of Search?
Előrejelző ereje: A SoS emelkedése gyakran megelőzi a piaci részesedés (Share of Market) növekedését, mivel a keresések aktív érdeklődést jeleznek vásárlási szándék előtt.
Valós idejű adat: Gyors visszajelzést ad a márkaismertség változásáról, ellentétben a hagyományos felmérésekkel vagy értékesítési adatokkal, amelyek késleltetve állnak rendelkezésre.
Versenyhelyzet követése: Rendszeres SoS-elemzéssel pontosan nyomon követhető, ha egy versenytárs előretör vagy saját márkád elveszti a felhasználók figyelmét.
Kulcsszavak azonosítása: Válaszd ki a márkád nevét és az iparág főbb versenytársainak márkaneveit.
Keresési volumen beszerzése: Használj profi (fizetős) SEO eszközöket.
Számítás: Összegezd a kiválasztott márkák keresési volumeneit, képlet segítségével számold ki a SoS arányát.
Adatok elemzése: A pontosság érdekében alkalmazz 6-12 hónapos átlagot.
Tartalommarketing: Branded tartalmak (blog, videó) rendszeres publikálása növeli a márkakereséseket.
PR és kampányok: Nagy elérésű médiamegjelenések (broadcast, online mass media) hatékonyan emelik a SoS értéket.
SEO optimalizáció: Brand kifejezésekre fókuszáló kulcsszóstratégia és Schema Markup alkalmazása.
Versenytárs-elemzés: Folyamatosan kövesd nyomon a versenytársak SoS alakulását.
A strukturált adatok (schema markup) egyike a legfontosabb, mégis gyakran félreértett technikai SEO-elemeknek. Az AI Overviews és AI Mode megjelenésével ezek szerepe alapvetően átértékelődött – nem pusztán a hagyományos SEO-ban játszanak kulcsszerepet, hanem az AI-vezérelt keresési környezetben való láthatóság alapfeltételévé váltak.
A strukturált adatok: szabványosított módja annak, hogy a weboldalak tartalmát úgy címkézzük fel, hogy a keresőmotorok és AI-rendszerek – könnyedén megértsék.
- JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data): A Google által ajánlott formátum, amelyet külön script-blokkban helyeznek el, így tisztán elkülönül a weboldal látható tartalmától.
- Microdata: Közvetlenül a HTML-kódba ágyazott jelölések, amelyek szorosan kapcsolódnak a látható tartalomhoz.
- RDFa: HTML5-kiterjesztés, amely összekapcsolja a látható tartalmat a strukturált adatokkal.
Korábban a keresőmotorok főként kulcsszavak alapján próbálták megérteni, miről szól egy oldal. Ma azonban az entitás-alapú felismerés került előtérbe. Az AI-rendszerek már nem csak azt nézik, hogy szerepel-e a „SEO szakértő” kifejezés az oldalon, hanem azt is megértik, hogy Ön egy személy, aki egy adott területen dolgozik, milyen kapcsolatban áll más entitásokkal (cégek, helyek, témák), és milyen kontextusban említik.
Az AI Overviews és AI Mode legnagyobb hatása, hogy a felhasználók egyre ritkábban kattintanak át a weboldalakra – a válaszokat közvetlenül megkapják a keresési oldalon. A strukturált adatok segítségével az AI-rendszerek pontosan ki tudják emelni a releváns információkat, és forrásként hivatkozhatnak az Ön oldalára anélkül, hogy a látogató ténylegesen ellátogatna hozzá.
AI-Crawlerek vs. hagyományos keresőrobotok
A hagyományos Google-robot (Googlebot) képes JavaScript kód futtatására, így látja a dinamikusan betöltött strukturált adatokat is. Az AI-crawlerek (ChatGPT, Claude, Perplexity stb botjai) azonban (ezidáig) nem tudják végrehajtani a JavaScript-et. Ez azt jelenti, hogy ha a strukturált adatait Google Tag Manager segítségével, kliens oldalon injektálja be, ezek a rendszerek egyáltalán nem fogják látni őket.
Az AI Overviews és AI Mode nem egyszerűen kivonatokat készít a szövegből, hanem kapcsolati-összefügést épít fel a különböző entitások között. Ha például az Ön nevét schema markup segítségével egy konkrét céggel, hellyel és szakterülettel kapcsolja össze, az AI-rendszer sokkal pontosabban tudja besorolni Önt, és releváns kérdések esetén nagyobb eséllyel fogja forrásként hivatkozni.
A Google „People Also Ask” (PAA) funkciója az egyik legfontosabb, mégis gyakran alulértékelt keresési eredményelem lett az AI-vezérelt keresési környezetben. Az AI Overviews és AI Mode bevezetése alapvetően átformálta a PAA szerepét, így fontos megérteni, hogy ez mit jelent a cégek számára.
A People Also Ask egy interaktív Google SERP-funkció, amely a felhasználó eredeti keresési lekérdezéséhez kapcsolódó további kérdéseket jelenít meg egy bővíthető dobozban. Ez nem egyszerű kérdésgyűjtemény – a Google mesterséges intelligenciája gépi tanulás segítségével elemzi a keresési mintákat, felhasználói viselkedést és kapcsolódó témákat, hogy releváns, kiegészítő kérdéseket generáljon.
A PAA dobozok dinamikus természetűek: amikor a felhasználó rákattint egy kérdésre, az válasz megjelenik, és új kérdések generálódnak, így végtelen hosszúságú kérdés-lánc alakulhat ki. Ez azt jelenti, hogy egy „Mi a keresőoptimalizálás?” kérdésből eljuthatunk akár teljesen új témákig, mint például „Mik az alapvető olvasási készségek?”.
A PAA dobozok jelen vannak a keresések körülbelül felében, és bizonyos esetekben akár 75%-ban is megjelenhetnek. Ez 10-szer gyakoribb, mint a featured snippetek, amelyek csak a keresések 6-7%-ában fordulnak elő.
- Desktop keresések: PAA dobozok vízszintesen jelennek meg
- Mobil keresések: kompaktabb formátumban, a kisebb képernyőmérethez igazítva
- Mobilon magasabb a zero-click arány: több mint 75% nem eredményez kattintást
Az AI Overviews bevezetése után a PAA dobozok még fontosabbá váltak a zero-click keresések kontextusában. A statisztikák szerint 65% globális keresés ma már zero-click, és a PAA dobozok jelentős szerepet játszanak ebben. A felhasználók egyre gyakrabban találják meg a választ közvetlenül a Google felületén, anélkül hogy bármely weboldalra kattintanának.
AI Integration és PAA Kapcsolata: 2024 novemberében Google elkezdte tesztelni az AI Overviews közvetlen beépítését a PAA dobozokba. Ez azt jelenti, hogy a hagyományos featured snippet helyett AI-generált válaszok jelennek meg a PAA kérdésekre, tovább csökkentve a kattintások valószínűségét.
A PAA vs. Featured Snippets átrendeződése
Míg korábban a featured snippetek számítottak a „szent grálnak”, 2022-ben a PAA dobozok megjelenése 50%-kal csökkent, majd 2025-re újra megerősödött, de most AI-vezérelt formátumban.
A PAA dobozokban való megjelenés nem csak egy kérdésre ad választ – ugyanaz a válasz több különböző kérdésnél is megjelenhet, exponenciálisan növelve a láthatóság lehetőségeit. 75% PAA eredmény a top 3 Google találatból származik, de 74% olyan weboldalról, amely nem is szerepel az első oldalon.
Márkaautoritás felépítése
Amikor egy márka rendszeresen megjelenik PAA válaszokban, az szakértőként pozícionálja a területén. Az AI Overviews és AI Mode ezt tovább erősíti, hiszen az AI-rendszerek a PAA-ban szereplő forrásokat tekintik megbízhatónak.
- A PAA dobozok valós idejű betekintést adnak abba, hogy a felhasználók milyen kérdéseket tesznek fel egy adott témában. Ez sokkal értékesebb, mint a hagyományos kulcsszókutatás, mert a tényleges felhasználói szándékot tükrözi.
- A „Kérdés-szavak” jelentősége: A kutatások szerint 86% azoknak a kereséseknek, amelyek kérdésszavakkal kezdődnek (mit, miért, mikor, hol, ki), PAA dobozt generálnak. A kérdés-központú tartalomstratégia vált az új alapkövetelménnyé.
- Hosszabb keresési láncolatok: A 10 szavas kulcsszavak 72%-ban váltanak ki PAA dobozt, míg a 2 szavas keresések csak 28%-ban. Ez a long-tail, természetes nyelvű keresések felértékelődését jelenti.
- Többlépéses információszerzés: Az AI Mode „query fan-out” technikája miatt a PAA dobozok kiindulópontként szolgálnak a mélységi információkhoz. Aki itt megjelenik, jobb eséllyel kerül be az AI-generált válaszokba is.
- A People Also Ask (PAA) kérdések célzása tehát már nem pusztán SEO-technika – az AI-vezérelt keresési környezetben való túlélés kulcsfontosságú stratégiájává vált. Aki nem készül fel erre a változásra, fokozatosan láthatatlanná válik a felhasználók számára, akik egyre gyakrabban kapják meg a válaszokat közvetlenül a Google felületén.
GEO (Generative Engine Optimization) azt jelenti, hogy egy márka vagy weboldal láthatóságát növeljük a generatív-AI-motorok (pl. ChatGPT, Perplexity, Claude stb.) által készített válaszokban. A GEO lényegében ugyanazt a munkát jelenti, mint a hagyományos SEO – vagyis nincs szükség teljesen új, különálló módszertanra.
- Ugyanaz a tartalomalap: A generatív modellek a weben már meglévő, jól strukturált, témához kapcsolódó szövegekből tanulnak. Minél több releváns, minőségi cikkben, PDF-ben, dokumentumban jelenik meg egy márka, annál nagyobb eséllyel idézi az AI-motor.
- A keresőindex továbbra is kulcsszereplő: Az LLM-ek egyre gyakrabban rákeresnek az interneten a friss adatokért. Ha egy oldal jól szerepel a Google- vagy Bing-találatok között, jó eséllyel bekerül az AI-válaszok forrás-halmazába is – ez ismét klasszikus SEO-feladat.
- Hivatkozás nélküli (unlinked) említések azonban nagyobb súlyt kaphatnak az LLM-eknél, mert a modellek nem linkekből, hanem szövegkörnyezetből mérik a témához kapcsolódó „entitás-erejét”.
- Alap-oldalak és dokumentumok (Főoldal, Rólunk, árlista, PDF-ek) gyakrabban tűnnek fel AI-idézetként, míg a klasszikus SEO-ra gyártott „listázó” oldalak kevésbé.
- JavaScript-tel betöltött tartalom ideiglenesen láthatatlan lehet az AI-botoknak, mert több nagy nyelvi modell még nem rendereli jól ezt oldali kódot.
Ha jól csinálod a Technikai SEO-t és a tartalmat – vagyis közérthető, témaközpontú tartalmat írsz, szerkezetet, struktúrált adatot adsz hozzá, és hiteles hivatkozásokat szerzel –, akkor a GEO-t is lefeded. A generatív motorok és a hagyományos keresők ugyanabból a tartományból merítenek, így nincs szükség „külön GEO-kuruzslásra”.
Egyszerű képlet: jó Techniakai SEO + hasznos tartalom + erős online jelenlét = jobb láthatóság az AI-válaszokban is.
A Large Language Model Optimization (LLMO) kifejezés azt a folyamatot írja le, amikor tartalmakat, márkainformációkat és webes jeleket úgy alakítunk, hogy azokat a nagy nyelvi modellek – mint a ChatGPT, Gemini, Claude vagy Perplexity – könnyen értelmezzék, előnyben részesítsék és idézzék válaszaikban.
LLMO és SEO viszonya
- Célkitűzés terén: A hagyományos SEO elsődleges célja linkek és weboldalak rangsorolásának javítása a keresőmotorokban, hogy magasabb pozíciókat érjen el a találati listákon. Ezzel szemben az LLMO (Large Language Model Optimization) arra törekszik, hogy márkák és tartalmak minél gyakrabban és pozitívabb kontextusban bukkanjanak fel az AI-modellek válaszaiban.
- Fókuszterületek különbsége: A SEO hagyományosan kulcsszó-relevanciára, technikai weboldal-állapotra és backlink-profilra összpontosít. Az LLMO viszont a szemantikára, entitásokra, megbízható kontextusra és strukturált adatokra helyezi a hangsúlyt.
- Sikermérési módszerek eltérései: A SEO eredményességét organikus forgalommal és átkattintási arányokkal (CTR) mérik. Az LLMO sikerét az AI-idézetek számával, pozíciójával és hangnemével értékelik a nagy nyelvi modellekben.
- Alkalmazott taktikák különbségei: A SEO on-page és off-page optimalizálást, valamint Core Web Vitals javítását alkalmazza. Az LLMO kontextus-gazdagítással, entitás-jelöléssel, hivatkozás nélküli említésekkel és tudásgráf-hitelességgel dolgozik.
- Kapcsolat és kiegészítő jelleg: A szakirodalom egybehangzó állítása szerint az LLMO nem váltja le a SEO-t, hanem kiterjeszti azt. A jól felépített SEO-alap az LLM-ekben is növeli a láthatóságot, tehát a két megközelítés egymást kiegészítő, nem versengő stratégiák.
Ajánlói szerep: Az LLM-ek nemcsak informálnak, hanem javasolnak is („Melyik a legjobb SEO eszközt vegyem meg?”), így közvetlenül befolyásolják a döntéseket.
1. Kontextus- és szemantika-központúság: A modellek beágyazásokat (embedding) használnak; a tiszta entitás-kapcsolatok (cégnév–termék–szakértő) segítik a pontos hivatkozást.
2. Strukturált és rendezett adat: FAQ, HowTo, Product, Organization séma jelölések növelik a gépi érthetőséget, bár a hangsúly inkább az adatok minőségén, nem a mennyiségén van.
3. Link nélküli szöveges említések: Az LLM-ek ezeket is „látják”, ezért a hiteles, márkanévvel ellátott tartalom a fórumokban, médiában is számít.
4. Tudásgráf-hitelesség: Ha a márka entitásként szerepel a Google Knowledge Graph-ban vagy más nyílt gráfban, az AI-motorok nagyobb bizalommal idézik.
5. AI-láthatóság mérés (LLM-monitoring): Új metrika: AI visibility score (hivatkozások, megjelenési pozíciók, sentiment).
Tiszta, strukturált, szakmailag hiteles tartalmat publikál. Kontextus-gazdag, kérdés-orientált szerkezetet alkalmaz. Stratégiát épít a márka online említéseire,az lényegében már LLMO-t folytat – és így nő az esélye, hogy a ChatGPT-hez vagy Geminihez hasonló modellek forrásként ajánlják és idézzék a vállalatát a felhasználói kérdésekre adott válaszaikban.