AI
Stratégia
🤖 AI Keresőoptimalizálás & Láthatóság

Hogyan Változtatják Meg Az Agentic Böngészők A Digitális Marketinget

Az agentic böngészők feltűnése új korszakot nyithat a digitális marketingben, de vajon pontosan mit is jelent ez a változás? A böngészők eddig csak megmutatták az oldalakat és a linkeket, de mostanra eljutottunk odáig, hogy a böngésző képes legyen értelmezni a tartalmat, kontextust vinni a folyamatba, és akár a felhasználó nevében is cselekedni. Ez a fejlődés alapjaiban alakítja át azt, hogy miként keresünk, döntünk vagy vásárolunk online.

Az olyan technológiák, mint a nagy nyelvi modellek (például a ChatGPT vagy a Gemini), már most is egyre szorosabban fonódnak be mindennapi eszközeinkbe: a Microsoft 365 Copilotot használó Fortune 500 cégek száma közelít a 70%-hoz, míg a Google a Gemini modellt integrálja a Search, Workspace és Cloud szolgáltatásaiba. Ezek a változások nem csupán a technológiai fejlesztések, de üzleti stratégiák alapját is átformálják, hiszen a böngésző egyre inkább nemcsak információközlő, hanem aktív feladatvégző szereplővé válik.

De mit is jelent pontosan az, hogy egy böngésző agentic? Ez nem pusztán egy új funkció, hanem egy paradigmaváltás: a böngésző képes lesz egy adott kérés alapján önállóan eligazodni a weboldalak között, összefoglalni a releváns információkat, kitölteni űrlapokat, vagy akár bevásárlókosarat összeállítani – mindezt a felhasználó nevében, egyfajta digitális asszisztensként.

Ez a fejlesztés persze nem nélkülözi a kihívásokat sem. Kiemelkedő fontosságú a biztonság, hiszen a nem megfelelően kezelt agentic böngészők – például a Comet – sebezhetővé válhatnak, és rosszindulatú beavatkozások céltáblájává. Emiatt a fejlesztőknek meg kell találniuk az egyensúlyt a hasznosság és a megbízhatóság között, mert az elterjedés kulcsa éppen ez: a bizalom.

Mit jelent mindez a marketing számára? Elsősorban azt, hogy a felhasználók kevesebbet kattintanak, ám több feladatot végrehajtanak közvetlenül a böngészőn belül. Ez komprimálja a felfedezés és döntéshozatal lépéseit, így a marketingeseknek már nem csupán a keresési rangsorban elfoglalt helyükre, hanem arra is fókuszálniuk kell, hogy tartalmuk hogyan kerül kiválasztásra, összefoglalásra és végrehajtásra egy agent által. Négy fő területen várható nagy változás: a keresés és felfedezés, a tartalom és felhasználói élmény, az ügyfélkapcsolat-kezelés (CRM) és az elsődleges adatok (first-party data) kezelése, valamint az eredmények mérése és attribúciója.

A keresési élmény jelentősen módosul, hiszen az agentek nem listákat mutatnak, hanem eldöntik, mely forrásokat olvassák el, hogyan szintetizálják azokat, és milyen cselekvést hajtanak végre a kapott eredmény alapján. Ezért a rangsorolás helyett az lesz a cél, hogy az agentek kiválasszák a tartalmadat, különösen ha az egyértelmű, feladatorientált válaszokat nyújt. Például, ha valaki egy online áruházban keresi a legjobb okostelefont, az agent nem a találati lista sorait böngészi végig, hanem rögtön a megbízható, lényegre törő ismertetőket, teszteket olvassa el és ajánlja.

A tartalomnak agentbarátnak kell lennie, vagyis jól strukturáltnak, egyértelmű címkékkel, pontos metaadatokkal, tömör összefoglalókkal és explicit, lépésenkénti útmutatókkal. Gondolj rá úgy, hogy egyszerre szólítod meg a gyorsan átfutó olvasót és a digitális asszisztenst, aki a tartalmat elemzi és felhasználja. Olyan anyagokat is érdemes készíteni, mint ellenőrző listák vagy rövid kérdésekre adott válaszok, amelyek alapján az agent cselekedhet. Ha például egy szolgáltatás bemutatóját részletesen írod le, mellé érdemes egy rövid, tömörített összefoglalót is készíteni az agent használatához.

Az ügyfélkapcsolat-kezelésben az agentek jóval aktívabban közreműködnek az ügyfél útjának több szakaszában. Ez azt jelenti, hogy már a folyamat elején fontos lesz értéket nyújtani az adatkezelési beleegyezésért cserébe. A rendszereknek tiszta és jól dokumentált API-kat (programozási felületeket) kell biztosítaniuk, valamint strukturált adatokat, hogy az agentek át tudják adni a kontextust, indítani tudjanak munkameneteket és elő tudják készíteni a következő lépéseket.

Az attribúcióban, vagyis a marketinges eredmények mérésében szintén új helyzet alakul ki. Ha egy agent tölti meg a kosarat vagy tölt ki űrlapot, a klasszikus kattintási útvonalakat nem fogjuk látni. Ezért szükség lesz agent-közvetített események definiálására, az agent és a márka rendszerei közötti kézbesítési pontok nyomon követésére, valamint a mérési modellek frissítésére, hogy az agenthatásokat is megfelelően tudjuk értékelni.

Kezdheti a márka azzal, hogy átvizsgálja a legfontosabb felfedezési és vásárlási tartalmait, szorosabbra fűzi azok szerkezetét, rövid összefoglalókat és specifikus munkafolyamatokat készít, melyeket az agentek könnyen fel tudnak dolgozni. Érdemes használni a schema.org jelöléseket is, amik segítik a keresőrobotokat és agenteket a tartalom értelmezésében. Emellett fontos a frissebb és pontosabb adatszolgáltatás, például termékek vagy szolgáltatások elérhetőségéről és árairól, amit lehetőleg jól dokumentált API-kon keresztül tegyünk elérhetővé.

Az ügyfélút során az agentek munkameneteinek térképezése segít megérteni, hogy hol és miként tud a márka értéket adni egy agentalapú szolgáltatásban. Ez a megközelítés nemcsak a keresőoptimalizálásról szól, hanem arról is, hogy az agentek által támogatott automatizált folyamatokban is könnyen szerepelhessünk.

Ráadásul a mérőszámokat is újra kell gondolnunk: definiálni kell, mit jelent egy agentimpesszió vagy egy agentkonverzió, és külön figyelni azokat a felületeket, ahol az agent kezdeményezi a munkamenetet. Így a jövőben az agentek által irányított forgalmat önálló marketingcsatornaként kezelhetjük.

Mindeközben érdemes kisebb kísérleteket végezni: optimalizálni egy-két oldalt agent általi kiválasztásra és összefoglaló létrehozásra, illetve lesni az olyan böngésző-alapú megoldásokat, mint az OpenAI ChatGPT Atlas vagy a Perplexity Comet, hogy megtudjuk, melyik milyen gyorsan nyeri el a felhasználók tetszését.

Korábbi böngészőváltások, mint a Chrome, Firefox vagy Edge térhódítása mutatják, mennyire gyorsan tud terjedni egy új böngésző, ha jól találja el a felhasználói igényeket. Ilyen mérföldkövek mindig párosulnak a megbízhatósággal, hiszen a bizalom nélkül nem kap megkerülhetetlen pozíciót egy technológia. Az agentic böngészők esetében ez azért különösen igaz, mert nem csak megjelenítenek, hanem cselekszenek is helyettünk. Amennyiben nem kezelik megfelelően a biztonsági kérdéseket, lassú lesz az elfogadás, de ha időt spórolnak és megbízhatóak, nagyon gyorsan terjedni fognak.

Marketingesként tehát érdemes olyan tartalmat és adatokat készíteni, amelyeket az agentek könnyedén érthetnek és használhatnak, például precíz, strukturált szövegek, naprakész adatok és egyértelmű licencfeltételek. Azokat a márkákat, amelyek könnyen használhatóvá teszik magukat az agentek számára, hamar meg fogják találni, idézni és ajánlani, míg akik nem készülnek fel erre a változásra, eltűnhetnek az új online térben, még mielőtt tudnának róla.

Ez az időszak kiváló lehetőség a kísérletezésre, egyfajta korai fázis, amikor még gyerekcipőben jár az agentic böngészők elterjedése. Ahogy múltban a böngészők megújulása meghatározta az internet fejlődését, úgy most is egy komoly paradigmaváltás küszöbén állunk. Nem csupán az történik, hogy a böngészők megjelenítik a weboldalakat, hanem, hogy gondolkodnak, döntenek és cselekednek helyettünk. A feladatunk az, hogy biztosítsuk: ez a cselekvés számunkra előnyös legyen.

💡 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.

🚀 Kezdje el most!

Szeretnéd ha Téged ajánlana az AI?
Vágjunk bele!

Foglalj időpontot díjmentesen, és kezdjük el növelni láthatóságod az AI válaszaiban.

Árak megtekintése
24 órás válaszidő
Személyre szabott stratégia
Nincs kötelezettség