A megszokott, tízes találati listák kora lassan a végéhez közeledik. A fogyasztók 37%-a ma már nem a Google-lel indítja a keresést, hanem egy AI-asszisztenstől (pl. ChatGPT) kérdez, ha információra vagy ajánlásra van szüksége. Ráadásul a fiatalabb generációk esetében ez az arány még magasabb. A részletes keresésre szánt időt már csak azokra a cégekre áldozzák, amiket a mesterséges intelligencia ajánl nekik, ezzel pedig teljesen átrendeződik a piac. Ha egy vállalat digitális jelenléte nem tisztázott a nyelvi modellek számára, a potenciális ügyfelekből álló tölcsér anélkül szűkül be, hogy arról a cégvezetés tudomást szerezne, míg végül a márka teljesen eltűnhet a radarról.
Az elmúlt 25 év legnagyobb átalakulása zajlik éppen az internetes keresésben: a kulcsszavas böngészést felváltotta a közvetlen kérdezés. A Google legújabb fejlesztései – köztük a háttérben futó, villámgyors Gemini modell és az önállóan kutató keresőügynökök – pedig végleg megváltoztatják a megszokott működést. A felhasználók ma már nem akarnak maguk dönteni egy találati lista alapján, hanem azonnali, összefoglalt és pontos válaszokat várnak.
Ez a fordulat a B2B szegmenst érinti a legérzékenyebben, hiszen a komplexebb és hosszabb döntési folyamatok miatt itt gyorsan kialakulhat a „sötét vásárlási tölcsér” jelensége. A vásárlók és beszerzők a döntéseik előtt már az AI-tól kérnek tanácsot. A nyelvi modellek pedig egyetlen válaszban kiemelnek számukra 3-4 konkrét céget. A láthatatlan vállalatok így teljesen kimaradnak ezekből az ajánlásokból, a leendő ügyfelek pedig anélkül mennek át a konkurenciához, hogy a cég fel tudná mérni ezt a kárt.
Konszolidáció és a VIP-klub effektus
A St. Gallen-i Egyetem 2026 áprilisi kutatása – amelyet Julius Schulte és csapata végzett – rámutatott, hogy az AI-ajánló rendszerek működése kifejezetten igazságtalan képet mutat. A vizsgálatok szerint bár az AI által használt háttérforrások és weboldalak naponta akár 65 százalékban is cserélődhetnek, a konkrét cég- és márkaajánlások ennél lényegesen állandóbbak, és 45-59 százalékos stabilitást mutatnak.
Ez a működés a gyakorlatban egyfajta VIP-klub effektust hoz létre. Bizonyos piacvezető vagy jól feldolgozott szereplők folyamatosan ott vannak az AI ajánlásaiban, miközben a többi vállalat szinte teljesen láthatatlanná válik a mesterséges intelligencia számára.
„A vállalati szektor jelentős része továbbra is a klasszikus Google-helyezéseket figyeli, miközben a célcsoportjuk már nagy valószínűséggel AI-alapú döntéstámogató rendszereket használ. Az AI-modellek nem szavakat, hanem entitásokat – valós fogalmakat, szereplőket és összefüggéseket – értelmeznek. Ha egy cég adatai strukturálatlanok vagy hiányosak, a rendszerek vagy teljesen mellőzik a márkát, vagy félrevezető információkat adnak meg róla” – mutat rá Hrenkó András, a hrenko.ai alapítója.
AEO (Answer Engine Optimization): a láthatóság 4 alapköve
A generatív modellekre és keresőügynökökre való optimalizálás alapvetően eltér a hagyományos SEO-tól. Ahhoz, hogy egy márka bekerüljön az AI által generált ajánlásokba, az alábbi négy pillérre kell építkeznie:
- Entitásépítés és strukturált adatok: az AI-ügynökök pontos megértését a Schema.org jelölések (pl. termék, esemény, FAQ) biztosítják, így a robotok közvetlenül kiolvashatják a lényeges adatokat.
- Hiteles forrásstruktúra és márkaemlítések: a nyelvi modellek kiemelten támaszkodnak a mértékadó sajtóorgánumokra, szakmai jegyzékekre és iparági elemzésekre. Nem kizárólag a közvetlen hivatkozások (linkek) számítanak, hanem a tiszta márkaemlítések kontextusa és azok szakmai hitelessége.
- Válaszközpontú, adatgazdag tartalom: a semmitmondó marketingnyelvet a tréningbotok átugorják. A lényegre törő, kérdés-válasz struktúrába rendezett tények és a rendszeresen frissített szakmai anyagok élveznek elsőbbséget.
- Technikai bejárhatóság (AI-botok): a szerveroldali védelmek vagy tárhely-beállítások nem blokkolhatják az AI-szolgáltatók (pl. OpenAI, Anthropic, Perplexity) keresőrobotjait, különben az oldal láthatatlan marad.
Adatalapú kontroll: mérhetővé vált a láthatatlan AI-jelenlét
Mivel a nyelvi modellek válaszai lekérdezésről lekérdezésre változhatnak, a láthatóság pontos mérése a teljes piacon komoly kihívást jelent. Ennek a technológiai korlátnak az áthidalására született meg az AEO Monitor, a hrenko.ai által fejlesztett elemzőplatform.
A szoftver a legmeghatározóbb modellekben – köztük a ChatGPT, Google Gemini, Claude, Perplexity és DeepSeek felületein – teszi fel a piac szempontjából releváns kulcskérdéseket, majd négy egzakt mutató alapján elemzi az eredményeket:
- Említési arány: megmutatja, milyen gyakran és mennyire kiemelten javasolja a márkát az AI.
- Ajánlási arány: kiemeli, hogy a válaszok hány százalékában szerepel a cég határozott, kiemelt javaslatként.
- Átlagos pozíció: méri a szöveges említések és a hivatkozott linkek helyezését.
- Domináns hangulat: automatikus elemzéssel vizsgálja, hogy pozitiv, semleges vagy kritikus a kontextus.
A platform ezenfelül méri az adott kontextusban a versenytársak közötti láthatóság eloszlását, feltárja az AI-t tápláló külső forrásokat, és megmutatja, hogy az AI-robotok milyen sűrűn látogatják a weboldalt.
Forrás: Hrenko Digital Agency Kft., továbbította a Helló Sajtó! Üzleti Sajtószolgálat.„Nem a rendszerek kijátszása a cél. Először pontos képet alkotunk a vállalatok AI-láthatóságáról, majd a valós szakmai teljesítményüket és hitelességüket úgy strukturáljuk, hogy azt az AI-algoritmusok könnyen értelmezhessék és ajánlhassák. Az AEO Monitor adatai segítségével a cégvezetők végre megérzések helyett pontos mérések alapján tarthatják kézben és fejleszthetik márkájuk jelenlétét” – összegezte Hrenkó András.
Letölthető fotók
"Az AEO Monitor adatai segítségével a cégvezetők végre megérzések helyett pontos mérések alapján tarthatják kézben és fejleszthetik márkájuk jelenlétét” – összegezte Hrenkó András
