A digitális világ forgatagában talán nincs is izgalmasabb kérdés most, mint a keresőoptimalizálás jövője. Sokunk számára a SEO már évek óta a sikeresség záloga, azonban a mesterséges intelligencia rohamos fejlődésével minden, amit eddig biztosnak hittünk, átalakulóban van. Az elmúlt hónapok során saját bőrömön tapasztaltam, ahogy a régi módszerek hatékonysága csökken, miközben új lehetőségek nyílnak meg előttünk.
A 2025-ös év fordulópontot jelent az online jelenlét optimalizálásában: a hagyományos SEO (Search Engine Optimization) mellett megjelent a GEO, vagyis a Generative Engine Optimization. Ez nem egyszerűen a keresőmotorok algoritmusaihoz való alkalmazkodást jelenti, hanem egy teljesen új szemléletmódot, amely a generatív AI-rendszerek működésének megértésén és kihasználásán alapul. A téma komplexitása miatt érdemes több szemszögből is megvizsgálni: a technológiai háttér, az üzleti lehetőségek és a tartalomelőállítás új paradigmái egyaránt fontos aspektusok.
Ebben az anyagban megismerkedhetsz a GEO alapfogalmaival, azokkal a konkrét stratégiákkal, amelyekkel már ma felkészülhetsz a holnap kihívásaira, valamint gyakorlati példákon keresztül láthatod, hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia az online láthatóság teljes ökoszisztémáját. Akár vállalkozó vagy, akár marketing szakember, akár tartalomkészítő, ezek az ismeretek nélkülözhetetlenek lesznek a következő évek során.
A hagyományos SEO bukása és átalakulása
A keresőoptimalizálás világa sosem volt statikus, de amit most látunk, az minden eddiginél drasztikusabb változás. A Google és más keresőmotorok algoritmusai évek óta folyamatosan finomodnak, azonban a generatív AI megjelenésével nem egyszerűen továbbfejlődésről, hanem paradigmaváltásról beszélhetünk.
Miért nem működnek már a régi módszerek?
Emlékszem, amikor még a kulcsszósűrűség és a backlink-építés jelentette a SEO alapját. Ezek az idők végérvényesen leáldoztak. 2025-re a hagyományos SEO-módszerek hatékonysága drámaian csökkent, ennek pedig számos oka van:
🔍 A keresési szokások átalakultak – a felhasználók egyre összetettebb, természetes nyelven megfogalmazott kérdéseket tesznek fel
🤖 A keresőmotorok mesterséges intelligenciája már nem csupán kulcsszavakat keres, hanem megérti a tartalmat és a mögöttes szándékot
💡 A SERP (Search Engine Results Page) felépítése gyökeresen megváltozott, a hagyományos rangsorolás mellett AI-generált összefoglalók, közvetlen válaszok jelennek meg
✨ A keresők egyre jobban jutalmaznak a valódi szakértelmet tükröző, átfogó tartalmakat (E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)
🌐 A multimodális keresés (szöveg, kép, hang kombinációja) általánossá vált, ami teljesen új megközelítést igényel
„A kulcsszavakra optimalizálás olyan, mint térképpel navigálni a GPS korában – működhet, de messze nem a leghatékonyabb módszer a célod eléréséhez.”
A hagyományos SEO-szakemberek számára talán a legfájdalmasabb felismerés, hogy a korábban befektetett munka nagy része – a kulcsszókutatástól a metatagek optimalizálásáig – ma már sokkal kisebb súllyal esik latba. A keresőmotorok egyre inkább a felhasználói szándékot és élményt helyezik előtérbe, nem pedig a technikai megfelelést.
Az AI-alapú keresés térhódítása
Az átalakulás egyik fő hajtóereje a mesterséges intelligencia térnyerése a keresési folyamatban. A Google SGE (Search Generative Experience), a Microsoft Copilot és más AI-asszisztensek alapjaiban változtatják meg, ahogyan az információhoz hozzáférünk.
Ezek a rendszerek már nem csupán linkeket listáznak, hanem:
- Közvetlenül válaszolnak a kérdésekre, gyakran kiiktatva a weboldallátogatás szükségességét
- Személyre szabott eredményeket nyújtanak a felhasználó korábbi interakciói alapján
- Képesek kontextusban értelmezni és összekapcsolni különböző információforrásokat
- Multimodális inputot fogadnak és outputot generálnak (szöveg, kép, hang)
- Valós idejű adatokat integrálnak a válaszaikba
A hagyományos organikus találati lista szerepe fokozatosan csökken, helyét átveszik az AI által generált összefoglalók, amelyek több forrásból merítve adnak választ a felhasználó kérdéseire. Ez teljesen új helyzetet teremt a weboldalak üzemeltetői számára: hogyan szerezzenek látogatókat, ha a keresőmotorok már a keresési oldalon megválaszolják a kérdéseket?
A GEO (Generative Engine Optimization) születése
A megváltozott környezetben új megközelítésre van szükség – így született meg a GEO, vagyis a Generative Engine Optimization koncepciója. A GEO lényege nem a hagyományos keresőmotorok rangsormechanizmusaihoz való alkalmazkodás, hanem az AI-alapú rendszerek működésének megértése és az ehhez való optimalizálás.
Mi is pontosan a GEO?
A Generative Engine Optimization olyan stratégiák és technikák összessége, amelyek célja, hogy tartalmunk, termékeink vagy szolgáltatásaink optimálisan jelenjenek meg és kerüljenek felhasználásra a generatív AI-rendszerek által. Ez magában foglalja:
- Az AI-modellek tanulási és következtetési mechanizmusainak megértését
- Olyan tartalmak létrehozását, amelyeket az AI-rendszerek könnyen feldolgozhatnak és hivatkozhatnak
- Strukturált adatok biztosítását, amelyek segítik az AI-t a pontos információk kinyerésében
- Az emberi és AI-közönség egyidejű kiszolgálását
- A márka és a tartalom pozicionálását az AI-közvetített információs ökoszisztémában
„A GEO nem a SEO helyettesítője, hanem annak evolúciója – nem elég már csak a keresőrobotoknak optimalizálni, hanem az azokat irányító mesterséges intelligenciának is.”
A GEO és SEO közötti alapvető különbségek
Az átmenet megértéséhez érdemes összehasonlítani a hagyományos SEO és az új GEO megközelítés közötti legfontosabb különbségeket:
| Szempont | Hagyományos SEO | Generative Engine Optimization (GEO) |
|---|---|---|
| Fókusz | Kulcsszavak, linkek, technikai megfelelés | Kontextus, szakértelem, strukturált információ |
| Cél | Rangsorolás a SERP-ben | Forrásként szolgálni az AI számára |
| Mérés | Pozíciók, kattintások, konverziók | AI-hivatkozások, tartalomfelhasználás, márkaasszociációk |
| Tartalom | Kulcsszó-orientált, optimalizált | Átfogó, szakértői, strukturált |
| Technikai alapok | HTML, metaadatok, sebesség | Séma-jelölések, AI-barát struktúrák, API-k |
A GEO-megközelítés egyik legfontosabb felismerése, hogy az AI-rendszerek nem egyszerűen a weboldalakat rangsorolják, hanem az információt dolgozzák fel és rendezik újra. Ennek megfelelően a cél nem egyszerűen a jó helyezés elérése, hanem az, hogy tartalmunk megbízható forrásként szolgáljon az AI számára.
GEO-stratégiák a gyakorlatban
Most, hogy megértettük a GEO alapjait, nézzük meg, milyen konkrét stratégiákat alkalmazhatunk a gyakorlatban. Ezek a megközelítések segítenek abban, hogy tartalmunk releváns maradjon az AI-vezérelt információs környezetben.
Tartalomoptimalizálás az AI-korszakban
A tartalom továbbra is király, de a koronázási szabályok megváltoztak. Az AI-rendszerek által preferált tartalom jellemzői:
- Átfogó és alapos – A felületes, kulcsszó-orientált tartalmak helyett a témát mélységében feldolgozó anyagokat részesítik előnyben
- Tényszerű és pontos – Az AI-rendszerek képesek a tényszerűséget ellenőrizni és a pontatlan információkat kiszűrni
- Jól strukturált – A logikus felépítés, a világos tagolás és a hierarchikus információszervezés segíti az AI-feldolgozást
- Egyedi nézőpont – Az AI-k felismerik és értékelik az eredeti gondolatokat, szakértői meglátásokat
- Multimodális – A szöveg, képek, videók, hanganyagok kombinációja gazdagabb kontextust biztosít
„Ne a keresőmotoroknak írj, hanem úgy, hogy az AI téged válasszon, amikor valaki a szakterületedről kérdez.”
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy a tartalomstratégiánkat újra kell gondolnunk. Ahelyett, hogy sok, kulcsszó-orientált cikket gyártanánk, érdemesebb kevesebb, de átfogóbb, mélyebb anyagot készíteni, amely valódi értéket és egyedi meglátásokat kínál.
Strukturált adatok és AI-barát jelölések
Az AI-rendszerek számára rendkívül fontos, hogy könnyen értelmezhető, strukturált formában kapják meg az információkat. Ennek elősegítésére több eszköz is rendelkezésünkre áll:
- Schema.org jelölések kiterjesztett használata – Ezek a jelölések segítenek az AI-nak megérteni a tartalom kontextusát és jelentését
- AI-specifikus metaadatok – Speciális jelölések, amelyek kifejezetten a generatív AI-rendszerek számára nyújtanak információt
- Kontextuális kapcsolatok jelölése – Az információk közötti összefüggések explicit megjelenítése
- Adathitelesítési mechanizmusok – Az információ megbízhatóságát igazoló jelölések
A strukturált adatok használata nem újdonság a SEO világában, de a GEO-ban még kritikusabb szerepet játszik. Az AI-rendszerek ezekre támaszkodva építik fel a válaszaikat, és a jól strukturált, gazdag metaadatokkal ellátott tartalmakat nagyobb valószínűséggel használják forrásként.
Az E-E-A-T elv kiterjesztése
A Google által bevezetett E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) elv a GEO világában még hangsúlyosabbá válik. Az AI-rendszerek képesek értékelni és súlyozni a források megbízhatóságát, szakértelmét.
Hogyan erősíthetjük ezeket a tényezőket?
- Tapasztalat (Experience): Személyes tapasztalatok, esettanulmányok, valós példák megosztása
- Szakértelem (Expertise): Szakterület-specifikus tudás demonstrálása, mélyreható elemzések
- Autoritás (Authoritativeness): Szakmai elismerések, hivatkozások, együttműködések kiemelése
- Megbízhatóság (Trustworthiness): Pontos forrásjelölés, transzparens működés, naprakész információk
„Az AI-rendszerek nem csupán szavakat olvasnak, hanem a sorok között is – a szakértelem és hitelesség hiányát nem lehet kulcsszavakkal elfedni.”
Az E-E-A-T elvek követése nemcsak a keresőmotorok számára fontos, hanem az AI-rendszerek is ezek alapján értékelik a forrásokat. Egy magas E-E-A-T értékkel rendelkező oldal nagyobb eséllyel kerül be az AI által generált válaszokba.
AI-barát tartalomformátumok és -struktúrák
A tartalom formátuma és struktúrája jelentősen befolyásolja, hogy az AI-rendszerek hogyan dolgozzák fel és használják fel az információkat. Bizonyos formátumok és struktúrák különösen jól működnek az AI-feldolgozás szempontjából.
Kérdés-válasz formátumok
Az AI-asszisztensek gyakran kérdésekre válaszolnak, ezért a kérdés-válasz formátumú tartalmak különösen értékesek számukra:
- FAQ szekciók – Jól strukturált, konkrét kérdésekre adott tömör válaszok
- Q&A oldalak – Részletesebb kérdések és válaszok, szakértői magyarázatokkal
- Interjúk – Kérdés-válasz formátumú szakértői beszélgetések
- Tudásbázisok – Hierarchikusan rendezett kérdések és válaszok
A kérdés-válasz formátum azért is előnyös, mert tükrözi azt a módot, ahogyan a felhasználók interakcióba lépnek az AI-asszisztensekkel. Ha tartalmunk már eleve ebben a formátumban áll rendelkezésre, az AI könnyebben tudja azt felhasználni a válaszadás során.
Listák, táblázatok és strukturált formátumok
Az AI-rendszerek különösen hatékonyan dolgozzák fel a jól strukturált, rendszerezett információkat:
- Listák – Könnyen feldolgozható, pontokba szedett információk
- Táblázatok – Összehasonlítások, adatok rendszerezett bemutatása
- Lépésről lépésre útmutatók – Folyamatok, eljárások strukturált leírása
- Kategorizált információk – Hierarchikus rendszerbe szervezett adatok
Ezek a formátumok nemcsak az AI-feldolgozást segítik, hanem a felhasználói élményt is javítják. Az emberek és az AI-rendszerek egyaránt kedvelik a könnyen átlátható, strukturált információkat.
Multimodális tartalmak
Az AI-rendszerek egyre fejlettebbek a különböző médiatípusok feldolgozásában és összekapcsolásában. A multimodális tartalmak (szöveg + kép + hang + videó) gazdagabb kontextust biztosítanak és több értelmezési lehetőséget kínálnak:
- Szöveges tartalom kiegészítése releváns képekkel, infografikákkal
- Videók átírása és strukturált annotálása
- Hanganyagok szöveges átirata és kulcspontok kiemelése
- Interaktív tartalmak, amelyek többféle médiumot kombinálnak
„A jövő nem egyszerűen a szövegről vagy a képekről szól, hanem az információ különböző formáinak intelligens összekapcsolásáról.”
A multimodális megközelítés nemcsak az AI-feldolgozást segíti, hanem különböző preferenciákkal rendelkező felhasználókat is kiszolgál. Míg egyesek a szöveget részesítik előnyben, mások a vizuális vagy audio tartalmakat kedvelik – a multimodális tartalom mindenkihez szól.
A GEO technikai aspektusai
A GEO nem csupán tartalmi, hanem technikai kihívás is. Az AI-rendszerek hatékony kiszolgálásához új technológiák és megközelítések implementálására van szükség.
API-k és közvetlen AI-integráció
Az AI-rendszerek egyre gyakrabban API-kon keresztül férnek hozzá az információkhoz, nem csupán a weboldalak crawlolásával. Ez új lehetőségeket nyit a tartalom szolgáltatására:
- AI-specifikus API-k – Kifejezetten az AI-rendszerek számára optimalizált adathozzáférés
- Strukturált adatlekérdezési lehetőségek – Célzott információszolgáltatás specifikus kérdésekre
- Valós idejű adatfrissítés – Dinamikusan változó információk naprakész biztosítása
- Személyre szabott tartalomelérés – Kontextus-alapú információszolgáltatás
Az API-alapú megközelítés lehetővé teszi, hogy tartalmunk közvetlenül, a weboldal közbeiktatása nélkül jusson el az AI-rendszerekhez és rajtuk keresztül a felhasználókhoz.
Szemantikus jelölések kiterjesztett használata
A szemantikus web technológiái kritikus szerepet játszanak a GEO-ban:
- RDFa, JSON-LD és más szemantikus formátumok – Az adatok jelentésének explicit meghatározása
- Ontológiák és tudásreprezentáció – Az információk közötti kapcsolatok formalizálása
- Entitások és kapcsolatok jelölése – A valós világ elemeinek és viszonyainak leképezése
- Következtetési szabályok definiálása – Az implicit információk kinyerésének támogatása
A szemantikus jelölések segítenek az AI-rendszereknek megérteni nem csupán az adatokat, hanem azok jelentését és kontextusát is. Ez különösen fontos a komplex, sokrétű információk esetében.
| Technológia | Célja | GEO-előnyök |
|---|---|---|
| JSON-LD | Strukturált adatok beágyazása JavaScript objektumként | Könnyen feldolgozható az AI számára, gazdag kontextuális információkat biztosít |
| Schema.org | Szabványos szókészlet a strukturált adatokhoz | Egységes értelmezés, AI-rendszerek közötti kompatibilitás |
| Open Graph | Közösségi megosztás optimalizálása | Vizuális és kontextuális információk az AI számára |
| Knowledge Graphs | Entitások és kapcsolataik ábrázolása | Komplex összefüggések megértésének segítése |
| Web Annotations | Tartalmak annotálása, kontextus hozzáadása | Mélyebb értelmezési réteg biztosítása |
Teljesítményoptimalizálás az AI-crawlerek számára
Az AI-alapú crawlerek erőforrásigénye és működése eltér a hagyományos keresőrobotokétól. Ennek megfelelően a teljesítményoptimalizálás új szempontokat igényel:
- AI-barát oldal-architektúra – Logikus, hierarchikus információszervezés
- Hatékony adatbetöltés – Az AI számára releváns információk priorizálása
- Intelligens cache-elés – Gyakran lekérdezett információk gyors elérhetősége
- Skálázható infrastruktúra – A megnövekedett és változó jellegű crawl-forgalom kezelése
„Az AI-rendszerek más módon fogyasztják a tartalmat, mint az emberek vagy a hagyományos keresőrobotok – aki ezt megérti, előnybe kerül.”
Az AI-crawlerek gyakran mélyebb elemzést végeznek és több erőforrást igényelnek, mint a hagyományos botok. A webhelyek optimalizálása során figyelembe kell venni ezeket az új követelményeket.
GEO mérése és elemzése
Ahogy a SEO esetében, a GEO-stratégiák hatékonyságának méréséhez is új metrikákra és elemzési módszerekre van szükség. A hagyományos SEO-metrikák (pozíciók, kattintások) mellett új mutatókat kell figyelemmel kísérnünk.
Új metrikák a GEO világában
A GEO sikerességének mérése új megközelítést igényel:
- AI-hivatkozások – Milyen gyakran használják az AI-rendszerek forrásként a tartalmunkat
- Tartalomkiemelések – Milyen részeket emelnek ki az AI-generált válaszokban
- Márkaasszociációk – Mennyire kapcsolja össze az AI a márkánkat bizonyos témákkal
- AI-közvetített forgalom – Az AI-asszisztenseken keresztül érkező látogatók
- Információs autoritás – Mennyire tekinti az AI megbízható forrásnak az oldalunkat
Ezeknek a metrikáknak a mérése kihívást jelent, hiszen az AI-rendszerek működése gyakran nem transzparens. Azonban különböző közvetett módszerekkel és a rendelkezésre álló adatok elemzésével képet kaphatunk a GEO-teljesítményünkről.
GEO-audit és -optimalizálás
A GEO-audit során a webhely AI-barát jellegét vizsgáljuk:
- Tartalmi audit – A tartalom átfogósága, szakértelme, egyedisége
- Strukturális audit – Az információk szervezése, hierarchiája, kapcsolatrendszere
- Technikai audit – Szemantikus jelölések, API-k, teljesítmény az AI-rendszerek számára
- Autoritás-audit – E-E-A-T tényezők értékelése, hivatkozások, szakértelem demonstrálása
Az audit eredményei alapján célzott optimalizálási tervet készíthetünk, amely a GEO szempontjából kritikus területekre fókuszál.
A GEO jövője: trendek és előrejelzések
A GEO még gyerekcipőben jár, de már most láthatóak bizonyos trendek, amelyek meghatározzák a jövőbeli fejlődését.
Az AI-közvetített keresés dominanciája
Az előrejelzések szerint 2026-ra a keresések több mint 50%-a valamilyen formában AI-közvetítéssel fog történni. Ez alapjaiban változtatja meg az információfogyasztás módját:
- A hagyományos weboldalak szerepe csökken, az információ maga válik fontossá
- Az AI-asszisztensek egyre inkább személyre szabott válaszokat adnak
- A márkák új módokon kell, hogy kommunikáljanak a közönségükkel
- Az információ hitelessége és pontossága még kritikusabbá válik
A multimodális GEO térnyerése
Az AI-rendszerek egyre fejlettebbek a különböző médiatípusok feldolgozásában, ami új lehetőségeket nyit a GEO területén:
- Kép- és videóoptimalizálás az AI számára – Vizuális tartalmak strukturálása, annotálása
- Hangalapú keresés és optimalizálás – Podcast-ek, hanganyagok AI-indexelése
- Interaktív tartalmak – Az AI által közvetített interaktív élmények
- Virtuális és kiterjesztett valóság – 3D-tartalmak AI-feldolgozása és közvetítése
„A jövő keresése nem egyszerűen szavakat talál, hanem megérti és összekapcsolja a világ minden aspektusát – szöveget, képet, hangot, mozgást.”
Személyre szabott AI-közvetítés
Az AI-rendszerek egyre jobban megismerik a felhasználókat, és ennek megfelelően személyre szabják a válaszaikat. Ez új kihívásokat és lehetőségeket teremt a GEO számára:
- Kontextuális relevancia – A tartalom illeszkedése különböző felhasználói kontextusokhoz
- Adaptív információszolgáltatás – Különböző mélységű és stílusú tartalom ugyanahhoz a témához
- Preferencia-alapú optimalizálás – A tartalom igazítása a felhasználói preferenciákhoz
- Etikus személyre szabás – A manipuláció elkerülése, transzparens működés
A személyre szabás területén különösen fontos az etikus megközelítés, hiszen az AI-rendszerek jelentős befolyással bírnak a felhasználók információfogyasztására.
Etikai megfontolások a GEO-ban
A GEO hatalmas lehetőségeket kínál, de etikai kihívásokat is felvet. A felelős GEO-gyakorlatok kialakítása kulcsfontosságú a hosszú távú sikerhez.
Dezinformáció és manipuláció kockázatai
Az AI-rendszerek manipulálása vagy félrevezetése komoly etikai problémákat vet fel:
- AI-hallucináció kihasználása – Az AI-rendszerek hajlamosak nem létező információkat „hallucináció” útján generálni
- Forrásmanipuláció – Hamis autoritás vagy szakértelem látszatának keltése
- Kontextus nélküli információk – Félrevezető tartalmak kontextus nélküli tálalása
- Érzelmi manipuláció – Az AI érzelmi reakcióinak kihasználása
A felelős GEO-gyakorlat kerüli ezeket a manipulatív technikákat, és a valódi érték, hitelesség biztosítására törekszik.
Transzparencia és felelősségvállalás
A GEO-gyakorlatok transzparenciája kulcsfontosságú az etikus működéshez:
- Forrásjelölés – Az információk eredetének világos megjelölése
- AI-interakciók jelölése – Annak jelzése, ha AI-rendszerrel történik az interakció
- Adatfelhasználás transzparenciája – Világos tájékoztatás az adatok felhasználásáról
- Korrekciós mechanizmusok – Hibás információk gyors javításának lehetősége
„Az AI-korszak legnagyobb kihívása nem technológiai, hanem etikai: hogyan használjuk ezt az erőteljes eszközt felelősséggel és az emberek szolgálatában.”
Az etikus GEO nemcsak morális kötelesség, hanem üzleti érdek is – a manipulatív gyakorlatok hosszú távon bizalomvesztéshez és reputációs károkhoz vezetnek.
Gyakorlati lépések a GEO bevezetéséhez
Ha szeretnéd elkezdeni a GEO-stratégiád kialakítását, íme néhány konkrét lépés, amellyel elindulhatsz:
- Tartalomaudit GEO-szempontból
- Értékeld a meglévő tartalmaidat átfogóság, szakértelem és egyediség szempontjából
- Azonosítsd a hiányosságokat és fejlesztési lehetőségeket
- Készíts tervet a tartalmak frissítésére és bővítésére
- Technikai implementáció
- Vezetess be kiterjesztett Schema.org jelöléseket
- Fejleszd az oldal struktúráját és navigációját az AI-feldolgozás szempontjából
- Implementálj AI-specifikus API-kat, ha releváns
- E-E-A-T tényezők erősítése
- Emeld ki a szakértelmet és tapasztalatot
- Építs autoritást a szakterületeden
- Növeld a tartalmak hitelességét pontos forrásokkal, naprakész információkkal
- Tartalomoptimalizálás
- Alakítsd át a tartalmakat AI-barát formátumokra (Q&A, listák, táblázatok)
- Gazdagítsd multimodális elemekkel (képek, videók, hanganyagok)
- Biztosíts strukturált, könnyen feldolgozható információkat
- Mérés és iteráció
- Kövesd az új GEO-metrikákat
- Tesztelj különböző megközelítéseket
- Folyamatosan finomítsd a stratégiádat az eredmények alapján
A GEO bevezetése nem egyszeri feladat, hanem folyamatos fejlődés és adaptáció. A technológia és a felhasználói szokások változásával a GEO-stratégiának is fejlődnie kell.
Gyakori kérdések a GEO-ról
Mi a különbség a SEO és a GEO között?
A SEO (Search Engine Optimization) a hagyományos keresőmotorok rangsorolási algoritmusaihoz optimalizálja a tartalmat, míg a GEO (Generative Engine Optimization) a generatív AI-rendszerek működéséhez igazítja azt. A SEO célja a jó helyezés elérése a keresési eredményekben, a GEO célja pedig, hogy az AI-rendszerek megbízható forrásként használják és hivatkozzák a tartalmunkat.
Szükséges teljesen lecserélni a SEO-stratégiámat GEO-ra?
Nem, a GEO nem helyettesíti, hanem kiegészíti a hagyományos SEO-t. A legjobb megközelítés a kettő kombinálása: továbbra is fontos a technikai SEO-alapok fenntartása, miközben fokozatosan bevezetjük a GEO-gyakorlatokat. A SEO és GEO sok területen átfed, például a minőségi tartalom és a struktúra fontosságában.
Hogyan mérhetem a GEO-stratégiám sikerességét?
A GEO mérése összetett feladat, mivel az AI-rendszerek működése gyakran nem transzparens. Érdemes figyelni az AI-hivatkozásokat (amikor az AI a tartalmunkat használja forrásként), a márkaasszociációkat (mennyire köti össze az AI a márkánkat bizonyos témákkal), valamint az AI-közvetített forgalmat. Emellett a hagyományos metrikák (látogatottság, konverziók) továbbra is fontosak maradnak.
Milyen technikai változtatásokat igényel a GEO bevezetése?
A GEO technikai implementációja magában foglalja a kiterjesztett Schema.org jelölések használatát, AI-specifikus API-k fejlesztését (ha releváns), valamint a webhely struktúrájának optimalizálását az AI-feldolgozás szempontjából. Fontos a szemantikus web technológiáinak alkalmazása és a multimodális tartalmak megfelelő strukturálása.
Hogyan készítsek AI-barát tartalmat?
Az AI-barát tartalom átfogó, szakértői szintű, jól strukturált és egyedi meglátásokat tartalmaz. Érdemes Q&A formátumot, listákat, táblázatokat használni, valamint multimodális elemekkel (képek, videók) gazdagítani a tartalmat. Fontos a pontos forrásjelölés és a naprakész információk biztosítása. Az E-E-A-T elvek (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) követése különösen lényeges az AI-rendszerek számára.
