Az AI Max aláássa a kulcsszótípusok feletti kontrollt

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.

Egy friss teszt során az Adalysis szakemberei rámutattak, hogy a Google új, AI Max beállítása alapjaiban változtatja meg a keresési kifejezések kezelését és jelentését. Ez a fejlődés azonban komoly problémákat okozhat azoknak a hirdetőknek, akik pontos kulcsszóvezérléssel szeretnék irányítani kampányaikat.

Nem minden esetben megfelelő az AI Max. Ez a megoldás nem feltétlenül rossz, de érdemes újragondolni, ha a széles egyezésű kulcsszavak eddig nem hoztak megfelelő eredményt a fiókban, ha a legértékesebb pontos vagy kifejezés egyezések már költségkeret miatt korlátozottak, vagy ha nem szeretnénk használni a szöveges testreszabást vagy a végső URL bővítést — ezek ugyanis alapvető részei az AI Max működésének. Ha pedig csak széles egyezésű kulcsszavakra van szükségünk, azokat akár manuálisan is felvehetjük, így megőrizve az irányítást a kampányok felett.

Hogyan befolyásolja az AI Max a kulcsszavakat? Az Adalysis tesztje szerint, ha kampányunkban nincs széles egyezésű változata egy kulcsszónak, az AI Max ettől függetlenül úgy kezeli, mintha lenne. Ennek következtében a Google az ezzel kapcsolatos megjelenéseket, kattintásokat és költségeket a meglévő, pontos vagy kifejezés egyezésű kulcsszavakhoz rendeli hozzá. Ez összemoshatja az egyes egyezéstípusok jelentését, és az AI Max számára tulajdonít olyan forgalmat, amit már a pontos kulcsszavak generáltak.

A javasolt megoldás, hogy alapvető kulcsszavaink széles egyezésű változatait is vegyük fel, így tiszta, átlátható riportokat kapunk. A keresési kifejezések elemzésénél rendszeresen felmerülő probléma, hogy a márkákhoz tartozó kulcsszavak nem márkás keresésekhez, illetve non-brand kifejezések versenytársakhoz kötődnek, de időnként márkakeresések is versenytársakhoz irányulnak. Míg a márkára vonatkozó szűrők segítenek, a helyesírási hibák és változatok továbbra is átszivárognak, ezért továbbra is szükség van erőteljes negatív kulcsszólistákra.

Az AI Max nem mindig talál új kereséseket, sokszor csak a már meglévő lekérdezésekhez tulajdonít forgalmat. Gyakran felülírja a Google hagyományos egyezéstípus-hierarchiáját, így a megjelenéseket az AI Max kapja meg, nem pedig a relevánsabb hirdetéscsoportok azonos kulcsszavai. Ez részben megmagyarázza, hogy miért tűnnek a teljesítménymutatók mesterségesen erősnek.

A csapat azt is felfedezte, hogy vannak AI Max keresési kifejezések, amelyekhez egyáltalán nem társítható kulcsszó a fiókon belül. Ezek sem a céloldal tartalmával, sem korábbi keresésekkel nem függnek össze. Ez valószínűleg összefügg a Google úgynevezett kulcsszó nélküli technológiájával, bár a Google nem erősítette meg ezt.

Az AI Max valódi hatásának pontos megértéséhez az Adalysis javasolja, hogy a keresési kifejezéseket tisztítsuk meg a duplikációktól a különböző egyezéstípusok között, hogy meg lehessen különböztetni az új eredményeket a csupán átrendezett adatokról. Elméletileg a Google azt mondja, hogy az exact match (pontos egyezés) nyer, ha a keresési kifejezés teljesen megegyezik a kulcsszóval, de a teszt rámutatott, hogy az AI Max ezt néha felülírja. Emiatt a hirdetőknek akár a helyesírási hibákat és közeli változatokat is pontos egyezésként kell felvenniük, ha meg akarják védeni a legfontosabb kereséseket.

Ez a vizsgálat megmutatja, hogy az AI Max csendben felülírhatja a kulcsszótípusokat, újraoszthatja a teljesítményt és elmoshatja a jelentéseket, így a hirdetők számára nehéz lesz megérteni, mi hajtja ténylegesen az eredményeket. Ha nem tudjuk biztosan, melyik kulcsszó melyik keresést indította el, nem optimalizálhatjuk hatékonyan a költségvetést, nincs kontrollunk a márkaforgalom felett, és nem mérhetjük meg a valódi növekedést.

A lényeg, hogy az Adalysis tesztje alátámasztja, hogy bár az AI Max segíthet a kampányok méretezésében, a jelentési struktúrája felnagyíthatja a teljesítményt azáltal, hogy a pontos és kifejezés egyezésű kulcsszavaktól átrendezi a megjelenéseket. Ha használjuk vagy teszteljük az AI Max-ot, érdemes széles egyezésű változatokat adni minden kulcsszóhoz, különválasztani a márkás, nem márkás és versenytársi forgalmat erős negatív kulcsszólistákkal, továbbra is pontos egyezésként felvenni a legfontosabb kereséseket, és figyelni az ismétlődő vagy rossz helyre irányított keresési kifejezésekre.

Még az AI világában is elengedhetetlen a keresési kifejezések tudatos kezelése, hogy a költségvetésünk valóban azokra a lekérdezésekre menjen, amelyek ténylegesen eredményt hoznak.

💡 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!