A SEO szövegírás 2025-ben már nem a kulcsszavakról szól

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.

Pár éve még sokan úgy gondolták, hogy a SEO szövegírás legnagyobb trükkje a kulcsszavak „ügyes” ismételgetése. 2025-re ez a szemlélet látványosan kifulladt, mert a keresők és az olvasók is gyorsan kiszúrják, ha egy szöveg csak a rangsorolás kedvéért készült. Ma már az nyer, aki valódi információt ad, segít dönteni, és közben könnyen fogyasztható marad. A keresőmotorok egyre jobban értik, mit akar a felhasználó, ezért a „szöveget tömjük tele kulcsszóval” módszer helyett a felhasználói szándék lett a kiindulópont. Például ha valaki rákeres arra, hogy „melyik futócipő való kezdőknek”, akkor nem egy terméklista kell neki tízszer leírt „futócipő” szóval, hanem érthető szempontok, méret és talajtippek, plusz néhány konkrét ajánlás.

A minőség és a relevancia azért lett ilyen fontos, mert a közönség is szigorúbb lett. Az emberek nem olvasnak végig szívesen olyan cikket, amelyik kerülgeti a lényeget, vagy nagy szavakkal mond semmit. Egy modern, jól teljesítő tartalom világos kérdésekre ad világos válaszokat, és úgy épül fel, hogy már átfutva is érthető legyen. Itt számít sokat a jó szerkezet: rövid bekezdések, logikus gondolatmenet, egyszerű magyarázatok, és olyan példák, amelyek „életből vannak”. Például egy „hogyan válassz laptopot tanuláshoz” cikkben nem elég annyit írni, hogy „nézd a processzort”, hanem el kell magyarázni, hogy egy böngészés és Word mellé más kell, mint videóvágáshoz, és meg kell mutatni, milyen konfigurációt jelent ez a valóságban.

Közben egy új szemlélet is egyre hangsúlyosabb: ez az AEO, vagyis az Answer Engine Optimisation. A lényege, hogy a tartalom már nem csak arra készül, hogy valaki rákattintson, hanem arra is, hogy a kereső vagy egy válaszmotor képes legyen belőle gyors, pontos választ kiemelni. Gondolj a featured snippetekre: ezek azok a dobozok a találati lista tetején, amelyek egyből megmutatják a választ. Ha te írsz egy definíciót egy fogalomról, és azt röviden, egyértelműen, jól megfogalmazva teszed, akkor nagyobb eséllyel emeli ki a rendszer. Például a „mi az a AEO” kérdésre egy jó válasz lehet egy kétmondatos, tömör magyarázat, utána pedig részletesebb kibontás, konkrét példákkal, hogy mikor érdemes így írni és milyen témáknál működik.

A tartalom minősége mellett a technikai SEO továbbra sem enged. Hiába remek egy cikk, ha a weboldal lassan tölt be, mobilon szétesik, vagy a keresőrobotok nem tudják rendesen bejárni és indexálni. A technikai alap olyan, mint egy bolt bejárata: ha nehezen nyílik az ajtó és sötét van odabent, a legtöbben meg sem próbálják. Tipikus, hétköznapi példa: ha egy útmutató oldalon túl nagyok a képek és emiatt 6 8 másodpercig tölt, a látogatók jelentős része kilép, mielőtt bármit elolvasna. Ugyanez igaz mobilon is, ahol a túl kicsi betűk, rosszul kattintható gombok vagy ugráló tartalom azonnal rontja a felhasználói élmény szintjét.

2025-ben az organikus láthatóság egy másik irányból is erős nyomást kap: egyre többen keresnek helyhez kötötten, és itt jön képbe a GeoSEO. Ez lényegében azt jelenti, hogy a tartalom és a weboldal jelzései segítenek a keresőnek megérteni, melyik régióban vagy városban releváns egy vállalkozás. Nem csak arról van szó, hogy leírod, hogy „Budapest”, hanem arról is, hogy a szolgáltatásaidat, referenciahelyszíneket, nyitvatartást, elérhetőségeket és helyi kérdéseket úgy rendezed, hogy az egy adott környéken kereső embernek azonnal hasznos legyen. Például egy fogászat esetén működik, ha külön oldalt kap a „fogkőeltávolítás Újbuda” témája, és azon ténylegesen leírod, mennyi ideig tart, mire figyeljen a páciens, mennyi a várható ár, és hogyan jut el hozzád tömegközlekedéssel.

A lényeg tehát nem az, hogy több kulcsszót tegyél a szövegbe, hanem hogy jobb választ adj, mint a többiek. A keresők azt jutalmazzák, ha egy cikk érthető, hasznos, és tényleg segít megoldani egy problémát, legyen szó SEO, AEO vagy GeoSEO fókuszról. Ha ezt a gyakorlatban akarod jól csinálni, gondolkodj úgy, mint az olvasód: milyen kérdéssel érkezik, milyen bizonytalansága van, és milyen információ hiányzik ahhoz, hogy okosan döntsön. Például egy „melyik okosóra jó edzéshez” keresésnél ne csak funkciókat sorolj, hanem mondd el, hogy futáshoz miért fontos a GPS pontosság, úszáshoz a vízállóság, és mindehhez adj olyan példát, amit egy laikus is azonnal ért. Ettől lesz a szöveg egyszerre barátságos, szakmai és valóban eredményes organikus forgalom szempontjából.

💡 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!