Az AI Overview és az AI Mode hatása a SEO-ra

Az AI Overview és az AI Mode gyökeresen átalakítják a weboldalak láthatóságát. A felhasználók egyre gyakrabban kapnak közvetlen válaszokat a találati oldalon, ezért a SEO sikere ma már nem csak a hagyományos pozíciókon múlik. Cikkünkből megtudhatod, hogyan alkalmazkodhatsz a változásokhoz, és hogyan növelheted weboldalad láthatóságát az AI-alapú keresés korában.

Hogyan működik az AI Overview és az AI Mode?

Az AI Overview a hagyományos találati oldalon jelenít meg AI által generált összefoglalót, míg az AI Mode interaktív, több lépésből álló, párbeszédalapú keresést biztosít.

AI Overview

Az AI Overview bizonyára már számodra is ismerős. A feature 2024 májusában indult el az USA-ban, mostanra pedig a böngészés természetes elemévé vált a tengeren innen és túl egyaránt. 

A rendszer több webes forrásból állítja össze a választ. Ez a megjelenéskor heves vitákra adott okot, a tartalomgyártók – így a SEO-szakemberek is – kifogásolták ugyanis, hogy a Google így az általuk előállított tudást hasznosítja úgy, hogy közben elvonja a forgalmat a forrásoldalaktól. Az AI összefoglaló hatására a felhasználók ugyanis sokszor már anélkül választ kapnak az AI összefoglaló alapján a kérdésükre, hogy bármelyik weboldalt felkeresnék. 

Az így megnőtt zero-click keresési arányt a Google később azzal kompenzálta, hogy hangsúlyosabbá tette a válaszához felhasznált forrásoldalakat is. Ezeket láthatod most az összefoglaló jobb oldalán.

Fontos kiemelni, hogy az AI Overview elsősorban összetettebb vagy információs kereséseknél lehet releváns: Az AI-áttekintéseket kiváltó kulcsszavak több, mint fele információs és kereskedelmi szándékú. Mindkettő alapvetően tájékozódni kíván. 

Az összefoglaló tehát nagyobb eséllyel fog megjelenni long-tail kulcsszavaknál, és még inkább természetes nyelvű, hosszabb, hiperspecifikus, általában kérdésformátumú kereséseknél. Így pl. a közvetlenül tranzakciós szándékú lekérdezéseknél (pl. kazán vásárlás) továbbra is az egyik legfontosabb értékesítési előny, ha a találati lista legfelső helyén állsz a termékeddel/szolgáltatásoddal.

AI Mode

Sokan azt hiszik, hogy az AI Mode csak az AI Overview kiterjesztett felülete, pedig valójában egy teljesen önálló funkcióval bíró AI-kereső: míg utóbbi egyetlen rövid, tömör választ kínál, addig előbbi a hagyományos, kulcsszó-alapú böngészést egy interaktív dialógussá alakítja. Ennek segítségével a felhasználók minél konkrétabb, specifikusabb kérdésekre kaphatnak válaszokat.

Az AI Mode 2025 májusában debütált az USA-ban, mára pedig globálisan több, mint 1 milliárd havi felhasználóval büszkélkedhet. 

Működési elve – ahogy más AI-keresőknek is – az ún. query fan-out technológián alapul.

A query fan-out során a rendszer:

1. értelmezi az összetett kérdést,
2. több kapcsolódó alkeresést indít,
3. különböző forrásokat vizsgál,
4. összeveti az eredményeket,
5. ezek alapján készít választ.

Tegyük fel, hogy a felhasználó ezt írja az AI Mode keresőjébe:

„Megbízható gázszerelőt keresek Felcsút közelében kazánjavításhoz, aki hétvégén is kiszáll.”

A rendszer ezt nem egyetlen „gázszerelő” kulcsszóként kezeli. A kérdés több döntési szempontot is tartalmaz: a helyszínt, a konkrét szolgáltatást, a sürgősséget, az elérhetőséget és a megbízhatóságot. Ezek alapján például az alábbi kapcsolódó kereséseket indíthatja el:

• „gázszerelő Felcsút közelében”;
• „kazánjavítás Felcsút”;
• „gázszerelő hétvégi kiszállással”;
• „sürgős gázkazán-javítás Fejér vármegye”;
• „gázszerelő értékelések Felcsút környékén”;
• „kazánjavítás kiszállási díj”;
• „engedéllyel rendelkező gázszerelő Felcsút”.

Ezután összevetheti a helyi szolgáltatók weboldalain, Google Cégprofiljain és értékeléseiben található információkat. A válaszban például néhány releváns szakembert vagy céget mutathat be, megjelölheti a szolgáltatási területüket, az elérhetőségüket, az ügyfélértékeléseiket, illetve a hétvégi vagy sürgősségi kiszállásra vonatkozó információkat. A felhasználó így nem külön-külön keres rá minden szempontra, hanem egy összetett kérdésre kap kiindulópontot.

A felület rendkívül részletes és komplex kutatásra fejlesztett Deep Search funkciója több száz query fan-out-ot is képes lekérdezni a válaszgenerálás során.

Az AI-keresők jövője a jelenlegi trendek szerint egyértelműen az agentic funkciókban rejlik. Az AI-modellek ún. ágenseken, vagy “ügynökökön” keresztül ma már cselekvések végrehajtására is képesek, például a következőkre:

• termékek összehasonlítása,
• vásárlási lehetőségek keresése,
• jegyek vagy szállások keresése,
• több lépésből álló feladatok támogatása.

A teljesen önálló kosárkezelés, rendelésleadás és fizetés ugyanakkor még nem tekinthető általánosan elérhető funkciónak.

Hogyan változtatja meg a Google AI a keresési láthatóságot?

Mint láttuk, mind az AI Overview, mind az AI Mode hozzájárult ahhoz, hogy a bevett, klasszikus “top 10 kék link” veszített kizárólagos jelentőségéből, hiszen már az első hely megszerzése sem garantál automatikus kattintást. Egy amerikai felmérés szerint a Google-keresések több, mint 68%-a zero-click search-ként, azaz kattintás nélkül végződik.

Az AI-keresés viszont nem szüntette meg a SEO jelentőségét, csak átalakította azt.  

Az AI Overview és az AI Mode forrásoldalai közé való bekerülés ugyanis az AI SEO vagy GEO egyik legfontosabb stratégiai céljává vált. Ez komoly forgalompotenciállal rendelkezik: az AI Overview dobozokban linkelt oldalak általánosságban 2,8-szor magasabb átkattintási arányt (CTR) érhetnek el, mint a hagyományos 1. pozícióban lévő organikus találatok.

A forgalompotenciált csak növeli, hogy az AI Overviews által generált szövegek átlagos hossza jelentősen, mintegy 70%-kal zsugorodott (a korábbi 5300 karakterről átlagosan 1600 karakterre). Ha a felhasználó részletesebb válaszokra kíváncsi, nagy eséllyel fog tehát átkattintani a források közé került oldalakra.

Hogy a te oldalad is idézze az AI áttekintés, nem elég szimplán egy adott kulcsszóra a Top3-ban rangsorolnod. Ugyanilyen fontos lehet:

• a tartalom relevanciája,
• a forrás megbízhatósága,
• az információ egyedisége,
• a témában felépített szakértelem,
• a tartalom technikai hozzáférhetősége.

Ezekbe mélyülünk el kicsit a továbbiakban.

Milyen tartalommal kerülhetsz a Google AI Overview-ba? 

Az AI-keresők számára azok a tartalmak értékesek, amelyek egyedi információt, jól azonosítható szakértelmet és megbízható forrásokat kínálnak.

Egyedi információ és valódi hozzáadott érték

Kezdjük mindjárt az elején.

Már az AI-keresések elterjedése előtt sem a tömeggyártott spam-tartalmakkal lehetett előkelő helyezést elérni a találati listán. Ahogy fejlődött a Google, úgy tudta egyre hatékonyabban kiszűrni és a SERP sokadik oldalára száműzni az ilyen, közhelyekből és általánosságokból összeollózott oldalakat.

Az olyan AI-eszközök, mint a ChatGPT, végleg kiszorították a gyengébb minőségű tömegtartalmakat. Pontos promptok híján a generatív modell is csak annyit csinál, mint egy rossz cikk: összefoglalja az internetet.

És mégis mi szükség lenne egy harmincadik közhelygyűjteményre? 

Nemcsak a felhasználók, hanem a Google szerint is erre a válasz: semmi. 

Ebből az következik, hogy egy olyan blogcikkel bizonyára sem a találati lista első oldalán, sem a Google Overview-ban nem fogsz megjelenni, amit úgy készítettél el, hogy begépelted a ChatGPT-be: “írj nekem egy cikket a biciklikről.”

Hogy releváns legyél mind a Google, mind a felhasználók szemében, egyedi tartalmat kell létrehoznod. Olyan plusz, eddig még nem elérhető tudást kell publikálnod, amely többletinformációval bír, és amely megkerülhetetlenné teszi a témában írt anyagod. Ez a hozzáadott érték lehet pl.:

• saját kutatás,
• saját mérés,
• ügyféladat,
• szakértői tapasztalat,
• első kézből származó példa,
• egyedi módszertan,
• részletes összehasonlítás.

Témaklaszterek és belső linkelés 

A tartalomklaszterezés, vagy content cluster egy olyan eljárás, amely már nem csupán egy-egy cikk megírásában segít, hanem egy átfogó SEO-stratégiát is jelöl. Lényege, hogy nem különálló tartalmakat hozol létre, hanem nagyobb hálózatba rendezed őket. 

Ennek szerkezete a következőképp néz ki:

• Pillér- vagy gyűjtőoldal: gyakran egy nagyobb keresési volumenű, általánosabb short-tail kulcsszóra célzott tartalom, amely röviden áttekinti és belinkeli a témához kapcsolódó specifikusabb alkérdéseket.
• Klaszteroldal: itt konkrét résztémákat jársz körbe, miközben visszalinkelsz a központi gyűjtőoldalra.

Ez a stratégia egyrészt segít a keresőknek átlátni az oldalad struktúráját, másrészt az AI-modellek logikáját is kiszolgálja. Hiszen mint láttuk, a mesterséges intelligencia nem egyetlen kulcsszónak néz utána, hanem a query fan-out technikát követve nagy mennyiségű kulcsszavakat kérdez le. Ha az oldalad több, az eredeti kereséshez kapcsolódó altémában is jelen van, az jelentősen növeli annak esélyét, hogy a te tartalmadat hivatkozza le forrásként pl. az AI Mode.

A content clusterek építése ráadásul az oldalad topical authority-jét, azaz témabeli hitelességét is növeli, ami a Google E-E-A-T-irányelvei miatt kifejezetten fontos.

Szakértelem és bizalom: az E-E-A-T szerepe 

A Google szakértelmet, tapasztalatot, hitelességet és a megbízhatóságot hangsúlyozó irányelve  az AI-alapú keresésekben hatványozottan fontos lehet, hiszen a mesterséges intelligencia által generált tartalmakból éppen ezek hiányoznak. Emiatt a Google AI Overviews és AI Mode olyan forrásokat használ fel elsősorban, amelyek jól alátámasztott, ellenőrizhető és a témában releváns információkat tartalmaznak.

A tartalmak hitelességét erősítheti, ha egyértelműen feltüntetjük:

• a szerző nevét, tapasztalatát és szakmai hátterét;
• a lektor vagy szakértő személyét;
• a felhasznált hivatalos forrásokat és kutatásokat;
• a publikálás és frissítés dátumát;
• az alkalmazott módszertant;
• a szerzői és szervezeti adatokat.

GYIK: konkrét kérdésekre közvetlen válaszok 

A GYIK szekció rövid, egyértelmű kérdés-válasz formában dolgozza fel a felhasználók konkrét keresési szándékait. Ez megkönnyítheti az AI-rendszerek számára a releváns információk azonosítását és a válaszok összeállítását, különösen a természetes nyelvű, long-tail kérdéseknél. A legjobban tehát azok az oldalak járnak, amelyek egyértelmű válaszokat tudnak adni a felhasználók konkrét, természetes nyelven megfogalmazott szövegeire.

A GYIK ugyanakkor nem garantálja az AI Overviewsban vagy más AI-felületen való megjelenést, és önmagában a FAQ strukturált adat használata sem jelent külön rangsorolási előnyt. Akkor értékes, ha valódi felhasználói kérdésekre ad pontos, önálló és ellenőrizhető válaszokat.

Milyen technikai SEO-alapok szükségesek az AI-láthatósághoz?

Ahhoz, hogy egy oldal az AI Overview vagy az AI Mode forrásává váljon, az egyedi és hozzáadott értékkel bíró tartalmon túl a technikai beállításai is rendben kell, hogy legyenek.

Aki már otthonos a technikai SEO-ban, az a GEO korszakában sem lesz elveszve. Az alapvető paraméterek ugyanis nagyjából azonosak maradtak – csak épp a jelentőségük vált fokozottá.

Gyors feltérképezhetőség és indexelhetőség

Az Overview és az AI Mode csak olyan weboldalakat tud forrásként felhasználni, amelyekhez a Google akadálymentesen hozzáfér. Ezért alapvető fontosságú:

• a megfelelő HTTP-státuszkód;
• a megfelelő canonical beállítás;
• a robots.txt ellenőrzése;
• a fontos oldalak belső linkekkel való elérhetősége;
• a sitemap megfelelő beállítása;
• a JavaScript által betöltött tartalom hozzáférhetősége;
• az indexelhetőség rendszeres ellenőrzése a Search Console-ban.

A Core Web Vitals mutatók szintén közrejátszhatnak abban, mennyire preferálja az oldaladat a Google.

A strukturált adatok szerepe a szemantikus keresésben

A strukturált adatok olyan szabványjelölések – például a Schema.org típusai -, amelyek egyértelműbbé teszik a keresők számára, hogy miről szól egy oldal, milyen entitások (a nyelvi kifejezések által jelölt konkrét, valóságos dolgok) szerepelnek rajta, és milyen kapcsolat van közöttük.

Az egyes típusok különféle funkciót jeleznek a keresőbotok felé:

• Product és Offer Schema: termékek, árak, készletinformációk, értékelések és egyéb kereskedelmi adatok leírására használható. Webshopoknál a strukturált adatokat érdemes a Merchant Center-adatokkal is összehangolni.
• Article Schema: a cikk címét, szerzőjét, dátumait, képét és kiadóját írhatja le.
• Organization és Person Schema: támogathatja a szervezetek, márkák és szerzők egyértelmű azonosítását. A szerzői bemutatkozást, szakmai hátteret és szervezeti adatoknak összhangban kell lenniük a weboldalon található információkkal.
• FAQPage Schema: valódi, látható kérdés-válasz tartalmak jelölésére szolgál. Bár a Google már nagyrészt kivezette azt a rich result típust, ami ebből a schema-ból táplálkozott, de más keresőknek, különösen az AI botoknak hasznos többletinformációkat ad. 
• HowTo Schema: lépésről lépésre bemutatott folyamatok leírását segítheti. Szintén kivezette a Google a rich result-ok közül, de az AI alapú keresőknek hasznos információt nyújthat.

A jelölésnek mindig összhangban kell lennie a felhasználók számára látható tartalommal.

A HTML-struktúra és a tartalom tagolásának jelentősége

A logikus HTML-struktúra elsősorban a felhasználók, a keresőrobotok és a kisegítő technológiák számára teszi könnyebben értelmezhetővé a tartalmat. A címsorok, bekezdések, listák és táblázatok világosan elkülönítik az információs egységeket, ezáltal a keresők könnyebben azonosíthatják, hogy az oldal egyes részei milyen kérdésre adnak választ.

Érdemes:

• egyértelmű H1-H2-H3 hierarchiát kialakítani;
• kérdésalapú címsorokat használni, ha ezek valódi felhasználói kérdésekre épülnek;
• egy-egy szakasz elején röviden megadni a közvetlen választ;
• az állításokat magyarázattal, példával vagy forrással alátámasztani;
• összetett adatokat listákban vagy táblázatokban bemutatni.

A „fordított piramis” modell – vagyis a legfontosabb válasz előre helyezése, majd a részletek és a háttérinformációk bemutatása – hasznos szerkesztési módszer lehet. Az AI-botok – ahogy bizonyára gyakran te is – sokszor csak az oldal felső részét, azaz a tartalom elejét futják át, és ha nem találják meg a lekérdezéshez szükséges információt, továbbállnak.

Hogyan mérhető az AI-láthatóság?

Oké, felmértem a versenytársakat, azonosítottam, hol tudok többletinformációt nyújtani, felépítettem az oldalam topical authorityjét, és megpróbáltam széleskörűen lefedni, milyen kérdésekre lehetnek kíváncsiak a leendő ügyfeleim.

És közben a technikai SEO beállításán is túl vagyok.

De mégis honnan fogom tudni, hogy eredményes-e, amit csinálok?

A válasz sajnos nem teljesen egyértelmű.

A hagyományos, jól megszokott SEO-ban viszonylag világos volt, mit kell követni: a kulcsszóhelyezéseket. Minél előrébb rangsorolt a Google egy-egy piacilag releváns kulcsszóra, annál sikeresebb volt a keresőoptimalizálási stratégia.

Manapság viszont az AI-alapú keresések terjedésével a hagyományos kulcsszópozíció önmagában egyre kevésbé mutatja meg egy weboldal teljes keresési láthatóságát. Egy oldal akkor is értékes megjelenést szerezhet, ha nem szerepel az első organikus találati helyen: bekerülhet az AI Overview vagy az AI Mode forrásai közé, illetve a márka link nélkül is megjelenhet az AI által generált válaszban.

A legfontosabb mérési szempont tehát nem kizárólag az, hogy egy oldal hányadik helyen szerepel, hanem az is, hogy:

• megjelenik-e releváns AI-válaszokban;
• forrásként hivatkozik-e rá az AI;
• milyen kontextusban említi a márkát;
• a megjelenésből érkező látogatók konvertálnak-e.

A hagyományos, kulcsszóalapú SEO mérőszámokat ezért nem szabad elengedni, de érdemes új mérőszámokkal kiegészíteni.

Mely GEO-metrikákat érdemes követni? 

AI Citation Share

Az AI Citation Share azt mutatja meg, hogy a vizsgált promptokra adott AI-válaszok milyen arányában jelenik meg egy weboldal forrásként.

Ha egy oldal 100 releváns kérdésből 25 esetben szerepel hivatkozott forrásként, akkor az AI Citation Share értéke 25 százalék. A mérőszám azt mutatja, hogy a Google vagy más AI-rendszer milyen gyakran hivatkozik az adott weboldalra forrásként.

Érdemes külön vizsgálni:

• a márkázott és nem márkázott promptokat;
• az egyes témakörök és termékkategóriák teljesítményét;
• a versenytársakhoz viszonyított forrásmegjelenést;
• a források időbeli stabilitását;
• azt, hogy mely URL-ek kerülnek be leggyakrabban forrásként.

Márkaemlítések

Az AI-rendszerek nem mindig helyeznek el linket a márka mellett. Ezért fontos mérni azt is, hogy:

• milyen gyakran említi az AI a márkát;
• milyen termékeket vagy szolgáltatásokat kapcsol hozzá;
• milyen versenytársak mellett jeleníti meg;
• milyen tulajdonságokat társít hozzá;
• pozitív, semleges vagy negatív kontextusban említi-e.

A márkaemlítés önmagában nem feltétlenül jelent pozitív láthatóságot. Egy vállalat gyakran merülhet fel egy téma kapcsán, de ha az AI következetesen drágább vagy kevésbé megbízható alternatívaként mutatja be, az üzleti szempontból kedvezőtlen eredmény.

Az AI Share of Voice azt méri, hogy a vizsgált AI-válaszokban milyen arányban jelenik meg a márka a versenytársakhoz képest. Ezt azonos promptokkal, nyelven, piacon és időszakban érdemes mérni, mivel az AI-válaszok a kérdés megfogalmazásától és a felhasználói kontextustól is függhetnek.

BOFU-konverziók

Az AI gyakran elvégzi a felhasználó előzetes információgyűjtését: bemutatja az alapokat, összehasonlítja az alternatívákat, és segít leszűkíteni a lehetőségeket. Mire a felhasználó átkattint egy weboldalra, már közelebb lehet az értékesítési tölcsér döntési vagy vásárlási szakaszhoz. Egy külső elemzés 23 százalékkal alacsonyabb visszafordulási arányt és 34 százalékkal hosszabb munkamenet-időt mért az AI Overview-ból érkező látogatóknál. 

Ezért a Google javaslata szerint nemcsak a látogatók számát, hanem a forgalom minőségét is mérni kell. Az AI összefoglalóból érkező látogatók értékesebbek lehetnek, ezért a kattintások száma mellett érdemes a konverziókat és a felhasználói aktivitást is mérni.

Fontos konverziók lehetnek:

• ajánlatkérés;
• kapcsolatfelvétel;
• időpontfoglalás;
• kosárba helyezés;
• vásárlás;
• bevétel.

Mit mutat – és mit nem – a Search Console? 

A Google Search Console elsősorban az AI-alapú keresési láthatóság mérésében segít. A klasszikus Performance jelentésben az AI Overview és az AI Mode megjelenései a webes keresési adatok részeként szerepelnek, így vizsgálható a kattintások, a megjelenések, a CTR és az átlagos pozíció alakulása. Nagy hátránya, hogy az AI-felületekről érkező kattintásokat nem különbözteti meg a hagyományos SERP-forgalomtól.

A Google nemrég bevezetett külön Generative AI Performance riportja ennél célzottabban mutatja meg az AI-felületeken való jelenlétet. A riportban vizsgálható:

• mely URL-ek jelentek meg AI Overview- és AI Mode-felületen;
• hány AI-megjelenést ért el a webhely;
• mely országokban és eszközökön történt megjelenés;
• hogyan változott az AI-láthatóság naponta, hetente vagy havonta.

A Search Console azonban nem teljes körű GEO-mérőeszköz. Nem mutatja meg például:

• az AI-válasz teljes szövegét;
• hogy egy adott URL pontosan milyen mondatot vagy információt támasztott alá;
• a link nélküli márkaemlítéseket;
• a márkaemlítések hangnemét és kontextusát;
• a versenytársakhoz viszonyított AI Share of Voice-ot;
• a teljes promptalapú AI Citation Share-t.

A Search Console ezért elsősorban a Google AI-felületein elért megjelenések követésére alkalmas. 

Arra is figyelni kell, hogy a Search Console egyetlen találati pozíciót rendel az AI Overview-hoz, és annak minden forráslinkje ezt a pozíciót kapja. Ha az AI Overview az első találati elem, a benne szereplő források is 1-es pozícióval jelenhetnek meg, függetlenül saját organikus helyezésüktől.

Hogyan segít a GA4 az AI-forgalom mérésében?

A Google Analytics 4 a Search Console-lal szemben nem az AI-felületen való megjelenést, hanem az AI-ból a webhelyre érkező látogatók viselkedését és üzleti értékét vizsgálja.

A GA4-ben elemezhető:

• mely landing page-ekre érkeznek a látogatók;
• milyen aktivitást mutatnak;
• mennyi engaged sessiont generálnak;
• mennyi az átlagos aktivitási idő munkamenetenként;
• milyen arányban töltenek ki űrlapot, kérnek ajánlatot vagy vásárolnak;
• mekkora bevételt vagy leadértéket termelnek.

A forrásazonosítás azonban nem mindig megbízható. Az Overview-ból és az AI Mode-ból érkező forgalmat a GA4 rendszerint Organic Search-ként jeleníti meg. Emiatt nem tudjuk szétválasztani a találati listán szereplő linkekből és az AI-felületekről érkező látogatókat.

A GA4 külön AI Assistant csatornája sem oldja meg ezt a problémát, mert az olyan felületek forgalmát kezeli, mint a ChatGPT vagy a Gemini, a Google AI Overview és AI Mode kattintásait azonban nem sorolja ide.

UTM-paraméterezés csak az általunk kezelt linkeknél alkalmazható, a Google AI-felületeiről érkező természetes kattintásoknál ezért nem jelent teljes körű megoldást.

A GA4 továbbá nem méri a nulla kattintással járó AI-megjelenéseket, a forrásként való szereplést, a link nélküli márkaemlítéseket vagy az AI Share of Voice-ot. Ezért a GA4 önmagában nem alkalmas az AI-láthatóság mérésére, viszont megmutathatja, hogy a már azonosított vagy feltételezett AI-forgalom milyen minőségű és milyen üzleti eredményt hoz.

Hogyan egészíti ki az INTREN AI Visibility a Google mérési adatait?

A Search Console és a GA4 fontos, de eltérő részét mutatja meg az AI-alapú keresési teljesítménynek. A Search Console elsősorban a Google AI-felületein elért megjelenésekről ad statisztikát, míg a GA4 azt vizsgálja, mi történik a webhelyre érkező látogatókkal. Egyik eszköz sem mutatja meg azonban teljes körűen, hogy egy márka milyen gyakran jelenik meg különböző AI-rendszerek válaszaiban, milyen kontextusban említik, kik jelennek meg helyette, vagy pontosan mely forrásokra támaszkodik az AI.

Ezeket a hiányosságokat egészíti ki az INTREN saját AI Visibility eszköze. A rendszer előre meghatározott, üzleti szempontból releváns promptokat futtat rendszeresen a támogatott AI-felületeken, például a ChatGPT-ben, a Geminiben, a Perplexityben, valamint a Google AI Overview és AI Mode környezetében.

Az eszköz többek között az alábbi GEO-metrikák mérését teszi lehetővé:

• Megjelenési arány: megmutatja, hogy az értékelhető AI-válaszok mekkora részében jelent meg a saját márka. Ha például 100 vizsgált válaszból 20 említi a márkát, a megjelenési arány 20%.
• Említési részesedés: azt fejezi ki, hogy a saját márka említései mekkora arányt képviselnek a saját és a mérésbe bevont versenytársak összes említéséből. Ez teszi összehasonlíthatóvá a márka AI Share of Voice teljesítményét a konkurenciával.
• Átlagos AI-pozíció: a márka átlagos helyezése az AI által készített ajánlásokban és listákban. Ennél a mutatónál az alacsonyabb érték számít jobbnak: az 1. hely jelenti a legerősebb pozíciót. Ez nem hagyományos Google-rangsorolás, hanem az AI-válaszon belüli ajánlási sorrend.
• Hangvételi pontszám: azt méri egy 100-as skálán, mennyire pozitív vagy negatív kontextusban jelenik meg a márka. Az 50 körüli érték semleges, az ennél magasabb pozitívabb, az alacsonyabb pedig negatívabb márkakontextust jelez.

Az INTREN AI Visibility nemcsak az eredményt, hanem annak lehetséges okait is vizsgálja. Megmutatja a felhasznált forrásdomaineket és URL-eket, az idézett vagy linkelt oldalakat, az anchorszövegeket, a versenytársi forráselőnyt és azokat a témákat, ahol a márka nem jelenik meg. A Prompt 360° és URL 360° elemzések segítségével egy-egy kérdés vagy oldal részletes teljesítménye is visszanézhető.

A rendszer a láthatósági adatokat a Search Console, a GA4, a technikai SEO-mérések és – integráció esetén – a crawlerlogok adataival is össze tudja kapcsolni. Így nemcsak az derül ki, hogy megjelenik-e a márka az AI-válaszokban, hanem az is, hogy:

• mely URL-eket használja vagy hagyja figyelmen kívül az AI;
• milyen technikai vagy tartalmi hiányosságok akadályozhatják a láthatóságot;
• mely versenytársak jelennek meg a márka helyett;
• érkezik-e forgalom vagy konverzió az AI-megjelenések után;
• milyen konkrét, prioritás szerint rendezett teendőkkel javítható a teljesítmény.

Az INTREN AI Visibility így nem váltja ki a Search Console és a GA4 használatát, hanem összekapcsolja és kiegészíti azok adatait. Míg a Google eszközei elsősorban a Google-keresési megjelenést és a webhelyre érkező forgalmat mutatják, az AI Visibility a teljes AI-jelenlétet, a forrásokat, a márkakontextust, a versenytársi viszonyokat és a javítási lehetőségeket is feltárja.

Ha szeretnéd megtudni, hogyan jelenik meg a márkád a Google, a ChatGPT, a Gemini vagy más AI-rendszerek válaszaiban, és milyen lépésekkel javítható a láthatóságod, az INTREN AI Visibility eszközét neked találtuk ki. Kérj személyre szabott bemutatót, és derítsd ki, hogyan illeszthető a megoldás a jelenlegi SEO és GEO folyamataidba.