Mueller: A háttérben töltődő videók valószínűleg nem ront...

Q: Mi az a Generatív AI?

A generatív mesterséges intelligencia olyan forradalmi technológia, amely képes új tartalmat létrehozni szöveg, kép, hang vagy akár videó formájában. Míg a hagyományos AI rendszerek elsősorban felismeréssel, osztályozással vagy elemzéssel foglalkoznak, addig a generatív AI valóban alkotni tud. Ez a technológia tanulási mintákon alapul: hatalmas adathalmazokból tanulja meg a mintázatokat, összefüggéseket és szabályszerűségeket, majd ezek alapján képes teljesen új, korábban nem létező tartalmat előállítani. Az AI láthatóság szempontjából különösen fontos megérteni, hogy ezek a rendszerek hogyan generálnak válaszokat, mivel a modern AI keresőoptimalizálás stratégiák éppen arra épülnek, hogy tartalmainkat ezek a generatív rendszerek könnyen megtalálják, megértsék és idézzék.

Q: Mi az az LLM (Nagy Nyelvi Modell)?

A Large Language Model (LLM) - magyarul Nagy Nyelvi Modell - a mesterséges intelligencia egyik legforradalmibb vívmánya. Egy rendkívül okos szoftver, amelyet literálisan milliárd oldalas szövegen képeztek ki: könyveken, cikkeken, weboldalakon, tudományos publikációkon és még számtalan más forrásból. Ez a hatalmas tanulási folyamat teszi lehetővé, hogy az LLM megértse a nyelv struktúráját, a szavak közötti kapcsolatokat, a kontextust és még a finom jelentésárnyalatokat is. Az olyan platformok, mint a ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Google Gemini vagy a Microsoft Copilot mind-mind LLM technológiára épülnek. Az AI keresőoptimalizálás szempontjából az LLM-ek megértése kritikus fontosságú, mivel már nem csak a Google hagyományos algoritmusaira gondolunk, hanem arra is, hogy egy ChatGPT vagy Perplexity AI hogyan dolgozza fel és idézi a tartalmunkat.

Q: Mi az a Prompt és a Prompt Engineering?

A prompt lényegében az az utasítás, kérdés vagy bemenet, amelyet egy mesterséges intelligencia rendszernek adunk. Egy jól megírt prompt tartalmazhat kontextust, stílusirányt, példákat, kért formátumot és még számos más elemet, amelyek együttesen irányítják az AI válaszát. Minél precízebb és átgondoltabb a prompt, annál jobb és relevánsabb választ kapunk. Ennek felismeréséből született meg a Prompt Engineering - magyarul prompttervezés - mint önálló szakterület. Az AI láthatóság és AI keresőoptimalizálás kontextusában a prompt megértése azért kulcsfontosságú, mert amikor valaki egy AI rendszernek kérdést tesz fel, az ő kérdése lesz a prompt. A mi feladatunk az, hogy weboldalunkat úgy alakítsuk ki, hogy amikor az AI eldönti melyik forrásból válaszoljon, a mi tartalmunkat válassza.

A Google Search Advocate, John Mueller szerint egy weboldal háttérben töltődő nagy videófájljai valószínűleg nem gyakorolnak érdemi hatást a SEO-ra, amennyiben a lap tartalma először betöltődik.

Egy SEO témájú Reddit-csoportban egy weboldal tulajdonosa arra volt kíváncsi, hogy egy 100 MB méretű videó mennyire ronthat az oldal keresőoptimalizálási eredményein, ha előbb töltődik be a fő kép és az oldal tartalma, majd ez a videó töltődik tovább háttérben. Vagyis a felhasználó már a tartalmat látja, miközben a nagy videó még csak fut a háttérben.

Mueller erre így válaszolt: „Nem hiszem, hogy bármilyen SEO-hatást észrevennél.” Ez a mondat arra utal, hogy ha helyesen alakítjuk az oldalt, akkor az efféle térítés nélküli videóbetöltés nem rontja a keresőpozíciókat.

Ez a kérdés azért fontos, mert sok weboldal használ nagy felbontású, mozgó háttérképet vagy fővideót, melyek egyes esetekben lassíthatják a teljes oldal betöltődését. Az említett megoldásban az oldal tartalma és képei pár másodpercen belül megjelennek, létrehozva a „teljes vizuális készenléti állapotot”, majd a videó aszinkron módon töltődik le és cseréli le a fő képet.

Ez összhangban áll a Google lazy loading (magyarul „lustán betöltés”) elvével, amely szerint a nem kritikus, azaz nem azonnal megjelenő tartalmak betöltését célszerű késleltetni a jobb oldalsebesség miatt. A Google segédletei szerint a lazy loading egy bevett technika a felhasználói élmény (UX) javítására, feltéve, hogy az adott tartalom akkor töltődik be, amikor már a felhasználó láthatja (azaz a viewportban van).

Ez a megközelítés azért lényeges, mert ha landing page vagyis céloldal háttérvideót vagy animált hátteret használ, akkor a háttérben történő betöltés nem fogja károsítani az oldal helyezéseit, amennyiben az elsődleges tartalom gyorsan elérhetővé válik az olvasóknak. A Google a weblapok felhasználói élményét a Core Web Vitals (magyarul „főbb webes teljesítménymutatók”) mérésével értékeli, például az Largest Contentful Paint mutatóval, ami az oldal legnagyobb látható elemének megjelenési sebességét méri. Egy később betöltődő videó nem zavarja meg ezeket a mérőszámokat, ha az elsődleges tartalmak már megjelentek.

A megvalósítás sikeréhez a Google webfejlesztési útmutatói arra buzdítják a fejlesztőket, hogy a videók betöltésénél alkalmazzák a preload="none" attribútumot, így elkerülhető az adatforgalom fölösleges előzetes lefoglalása. A poster attribútum hozzáadásával pedig egy előnézeti képet jeleníthetünk meg, amíg a videó töltődik.

Ha a videó automatikusan elindul (autoplay), érdemes az Intersection Observer API-t használni, ami csak akkor tölti be a videó forrását, amikor az ténylegesen a képernyőn láthatóvá válik. Ez az eljárás vizuális hatást garantál anélkül, hogy lassítaná az oldal első megjelenését.

Összességében azok a weboldalak, amelyek háttérvideókat használnak, nyugodtan folytathatják ezt a stratégiát anélkül, hogy SEO miatt aggódniuk kellene, feltéve, hogy először a kulcsfontosságú tartalmak jelennek meg az olvasóknak. Ezt a megvalósítást a Google Search Console URL Inspection Tool segítségével is érdemes ellenőrizni, hogy a videóelemek megfelelően jelenjenek meg a renderelt HTML-ben.

A kiemelt képen Roman Samborskyi/Shutterstock fotója látható.

💡 AI Alapfogalmak Kezdőknek

Mi az a "Generatív AI"?

A generatív mesterséges intelligencia olyan forradalmi technológia, amely képes új tartalmat létrehozni szöveg, kép, hang vagy akár videó formájában. Míg a hagyományos AI rendszerek elsősorban felismeréssel, osztályozással vagy elemzéssel foglalkoznak, addig a generatív AI valóban "alkot" és "kreál".

Ez a technológia tanulási mintákon alapul: hatalmas adathalmazokból tanulja meg a mintázatokat, összefüggéseket és szabályszerűségeket, majd ezek alapján képes teljesen új, korábban nem létező tartalmat előállítani. Gondoljunk csak a ChatGPT-re, amely képes folyékony beszélgetésre, esszék írására vagy kódolásra, miközben egyetlen válasza sem egy előre beprogramozott sablon.

Az AI láthatóság szempontjából különösen fontos megérteni, hogy ezek a rendszerek hogyan generálnak válaszokat, mivel a modern AI keresőoptimalizálás stratégiák éppen arra épülnek, hogy tartalmainkat ezek a generatív rendszerek könnyen megtalálják, megértsék és idézzék.

A generatív AI alkalmazási területei szinte végtelenek: tartalom készítés, marketinganyagok létrehozása, ügyfélszolgálati chatbotok, programozási segédletek, kreatív művészetek - és természetesen az AI keresőoptimalizálás új világában egyre fontosabb szerepet játszik abban is, hogyan találnak meg minket a potenciális ügyfelek az AI-vezérelt keresési rendszerekben.

Mi az az LLM (Nagy Nyelvi Modell)?

A Large Language Model (LLM) - magyarul Nagy Nyelvi Modell - a mesterséges intelligencia egyik legforradalmibb vívmánya. Képzeljünk el egy rendkívül okos szoftvert, amelyet literálisan milliárd oldalas szövegen képeztek ki: könyveken, cikkeken, weboldalakon, tudományos publikációkon és még számtalan más forrásból.

Ez a hatalmas "tanulási folyamat" teszi lehetővé, hogy az LLM megértse a nyelv struktúráját, a szavak közötti kapcsolatokat, a kontextust és még a finom jelentésárnyalatokat is. Az eredmény? Egy AI, amely képes folyékony, emberre emlékeztető válaszokat adni szinte bármilyen témában.

Az olyan platformok, mint a ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Google Gemini vagy a Microsoft Copilot mind-mind LLM technológiára épülnek. Ezek a rendszerek nem egyszerűen "visszakeresnek" válaszokat egy adatbázisból - valójában megértik a kérdést, kontextusba helyezik, és generálnak egy releváns, koherens választ.

Az AI keresőoptimalizálás szempontjából az LLM-ek megértése kritikus fontosságú. Amikor tartalmainkat optimalizáljuk, már nem csak a Google hagyományos algoritmusaira gondolunk, hanem arra is, hogy egy ChatGPT vagy Perplexity AI hogyan dolgozza fel és idézi a tartalmunkat. Az AI láthatóság növelése éppen azt jelenti, hogy weboldalunkat úgy strukturáljuk, hogy ezek a nagy nyelvi modellek könnyen feldolgozzák, megértsék és válaszaikban felhasználják.

Fontos megjegyezni, hogy az LLM-ek folyamatosan fejlődnek. Minden új generáció okosabb, pontosabb és képes összetettebb feladatok megoldására - ezért az AI keresőoptimalizálási stratégiáinkat is folyamatosan frissítenünk kell a legújabb trendeknek megfelelően.

Mi az a "Prompt"?

A prompt lényegében az az utasítás, kérdés vagy bemenet, amelyet egy mesterséges intelligencia rendszernek adunk. Egyszerű példa: amikor a ChatGPT-be beírjuk, hogy "Írj egy bloggbejegyzést az AI keresőoptimalizálásról" - ez a mondat a prompt.

De a prompt ennél sokkal több is lehet! Egy jól megírt prompt tartalmazhat kontextust, stílusirányt, példákat, kért formátumot és még számos más elemet, amelyek együttesen irányítják az AI válaszát. Minél precízebb és átgondoltabb a prompt, annál jobb és relevánsabb választ kapunk.

Ennek felismeréséből született meg a Prompt Engineering - magyarul "prompttervezés" - mint önálló szakterület. A prompt engineerek olyan szakemberek, akik pontosan tudják, hogyan kell megfogalmazni az utasításokat, hogy az AI a lehető legjobb, legpontosabb és leginkább használható eredményt adja.

Az AI láthatóság és AI keresőoptimalizálás kontextusában a prompt megértése azért kulcsfontosságú, mert amikor valaki egy AI rendszernek (például ChatGPT-nek vagy Perplexity-nek) kérdést tesz fel, az ő kérdése lesz a prompt. A mi feladatunk az, hogy weboldalunkat úgy alakítsuk ki, hogy amikor az AI "eldönti" melyik forrásból válaszoljon, a mi tartalmunkat válassza.

Példák jó promptokra:

"Magyarázd el 10 éves gyereknek, mi az AI keresőoptimalizálás"
"Írj 500 szavas SEO-barát szöveget az AI láthatóságról, szakmai hangnemben"
"Adj 5 konkrét tippet, hogyan javíthatom weboldalamon az AI láthatóságot"

Látható, hogy mindhárom példa precíz, egyértelmű és konkrét elvárásokat fogalmaz meg. Ez pontosan az, amit mi is megtehetünk a saját tartalmainknál: egyértelműen, strukturáltan és érthetően fogalmazzuk meg az információt, hogy az AI rendszerek könnyen feldolgozzák és felhasználják válaszaikban - ezzel növelve az AI láthatóságunkat.

Mueller: A háttérben töltődő videók valószínűleg nem rontják az SEO-t

💡 AI Alapfogalmak Kezdőknek

Szeretnéd ha Téged ajánlana az AI?
Vágjunk bele!

AI Láthatóság és AI Keresőoptimalizálás

💡 AI Alapfogalmak Kezdőknek

Szeretnéd ha Téged ajánlana az AI? Vágjunk bele!

Díjmentes konzultáció

Szeretnéd ha Téged ajánlana az AI?
Vágjunk bele!