Az eredeti kutatások növelik a B2B megtérülést

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.

Nem mindennapi eredmények születtek egy friss, 797 B2B vezető bevonásával készült felmérésben, amelyet a TopRank Marketing és az Ascend2 közösen publikált. A megkérdezettek 97 százaléka úgy véli, hogy a gondolatvezetés kulcsfontosságú a teljes marketing tölcsér sikerének eléréséhez. Ez az eredmény új megvilágításba helyezi azt, hogyan fedezik fel a vásárlók az információkat a keresőoptimalizáláson (SEO) és a mesterséges intelligencián alapuló válaszplatformokon, mint például a ChatGPT vagy a Perplexity. Az elemzés rámutatott, hogy mely tényezők különböztetik meg a magas megtérülést (ROI) produkáló marketingcsapatokat az alacsonyabb teljesítményűektől. Egyértelműen kiemelkedik az eredeti, adatvezérelt tartalom hatékonysága: a kutatásban részt vevők 93 százaléka számolt be arról, hogy az ilyen tartalmak jelentősen növelik az elköteleződést és az üzleti lehetőségeket, míg 48 százalék igazán hatékonynak tartja ezt a megközelítést. Amikor a megkérdezettek különböző tartalomformátumokat értékeltek, 35 százalék szerint az eredeti kutatás sokkal értékesebb a bizalomépítésben, mint az AI által generált anyagok, további 32 százalék pedig átfogóan hatásosabbnak találta azt. Ez a kutatás rámutat arra, hogy az elismerhető szakértők és megbízható partnerek hogyan alkotnak egy tágabb „bizalmi rendszert”, amely alátámasztja a kutatáson alapuló tartalmak hitelességét. A tanulság: a mennyiség helyett a minőség számít igazán, ezért azok a partnerségek működnek a legjobban, amelyek hozzáadott hitelességet és új betekintést kínálnak, nem pusztán nagyobb elérést. A marketingesek a videókra, élő vagy virtuális eseményekre, valamint az interaktív élményekre teszik le leginkább a voksot, amikor a gondolatvezetés leginkább hatékony csatornáiról beszélnek. A témaválasztást elsősorban az ügyfelek visszajelzései vezérlik: 53 százalék közvetlen ügyfélvisszajelzések alapján dönt, 44 százalék a CRM vagy vásárlói adatokból, szintén 44 százalék pedig a piaci trendek elemzése alapján. Az évszakok változásai és iparági események is hatással vannak a tervezésre. A jól teljesítő csapatok integrált, többcsatornás programokat futtatnak, amelyekben az SEO, a hirdetések, a szakértők és partnerek, a média, az e-mail marketing és a közösségi platformok egy összefüggő stratégiába fonódnak. Ugyanakkor felmerülnek akadályok is: mintegy harmaduk szerint a túlzott koncentráció néhány csatornára vagy taktikára a gyenge teljesítmény egyik fő oka. Az eredmények között kiemelt fontosságú a mérhetőség problémája: a válaszadók 41 százaléka említette, hogy a megtérülés bizonyítása nehézségekbe ütközik, és ez is hozzájárul a gyengébb teljesítményhez. Ezzel szemben a sikeres programok komplett tölcséres elemzést alkalmaznak, amely összekapcsolja a márkaérték mutatóit a kereslet- és bevételnövekedéssel. A kutatás megkérdőjelezi azokat a megszokott stratégiákat, amelyek az AI által generált tartalomra támaszkodnak a bizalom kiépítésében, vagy kizárólag a SEO-t tekintik a marketing tölcsér elejének. Az eredeti kutatások hitelesebbnek bizonyulnak, és jobban illenek a B2B hosszabb értékesítési ciklusához. A sikeres kampányok a SEO-t többcsatornás aktiválással és értékesítési folyamat fejlesztéssel párosítják. Ha az elemzések nem kötik össze a keresőteljesítményt a ténylegesen lezárt üzletekkel, akkor az a megtérülés ingadozásához vezet. A 2026-os terveknél érdemes az eredeti kutatásokat helyezni a középpontba, és a SEO-t valamint a GenAI (generatív mesterséges intelligencia) válaszplatformokat összekapcsolt felfedezési felületként kezelni. Ehhez társítsunk hiteles szakértőket, majd bővítsük a tartalmat videókkal, eseményekkel és interaktív anyagokkal ott, ahol csak lehet. A témához kapcsolódó illusztrációért Roman Samborskyi felvétele szolgál.

💡 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.

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!