Így vásárolnak szoftvert a marketingvezetők 2026-ban

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 B2B szoftvervásárlási folyamat első lépése már nem a Google, hanem a mesterséges intelligencia: a CMO-k 84%-a használ már AI eszközöket a piackutatáshoz.
A bizalom alapja a „Dark Social”, vagyis a zárt szakmai közösségek és privát Slack-csoportok, ahol a vezetők egymás között beszélik meg a tapasztalataikat.
Az eladókkal való kapcsolatfelvétel előtt a döntéshozók a kutatómunka 70-80%-át már elvégzik, így mire az értékesítőhöz érnek, már kész véleményük van.

A Wynter legfrissebb kutatása rávilágított arra, hogy a B2B SaaS (vállalati felhőalapú szoftverek) piacon a marketingvezetők (CMO-k) döntési mechanizmusa alapjaiban alakult át 2026-ra. Már nem elég egy jó hirdetés vagy egy előkelő helyezés a keresőben, hiszen a döntéshozók egyre inkább a „zárt ajtók mögötti” információkra és az AI (mesterséges intelligencia) által generált elemzésekre támaszkodnak. Ez a váltás kényszerhelyzetbe hozza a szoftvergyártókat, akiknek mostantól nemcsak a láthatóságért, hanem a hitelességért is meg kell küzdeniük a digitális térben. Vegyük górcső alá, hogyan szűkítik le a jelölteket, és miért vált az értékesítési folyamat sokkal csendesebbé, mint korábban.

Az egyik legdrámaibb változás az AI és az AEO (Answer Engine Optimization – válaszmotor-optimalizálás) térnyerése, amely szinte teljesen kiszorította a hagyományos kulcsszavas keresést a felfedezési fázisból. Míg korábban a CMO-k a Google-be gépelték be igényeiket, ma már 84%-uk olyan eszközökkel kezd, mint a ChatGPT, a Claude vagy a Perplexity, hogy térképezzék fel a piaci kínálatot. Ez azt jelenti, hogy ha egy szoftver nem szerepel az LLM (nagy nyelvi modellek) ajánlásaiban, akkor esélye sincs felkerülni a rövidített listára. Képzeljük el ezt úgy, mintha egy étterem nem szerepelne a navigációs térképen: hiába főznek ott zseniálisan, senki nem fog odatalálni, mert a digitális idegenvezető elhallgatja a létezését.

A bizalom forrása is átvándorolt a nyilvános felületekről a Dark Social (sötét közösségi háló) világába, ami a privát üzenetküldőket, Slack csatornákat és zárt szakmai fórumokat takarja. A marketingvezetők 72%-a vallotta, hogy mielőtt bármilyen szoftvert komolyan fontolóra venne, megkérdezi a társait ezekben a zárt csoportokban a valós tapasztalataikról. A peer recommendation (társaktól érkező ajánlás) ereje ma már minden más marketingeszközt lemos a pályáról, mert a vezetők a kendőzetlen igazságra vágynak, nem a polírozott esettanulmányokra. Olyan ez, mint amikor egy autót vásárolunk: hiába gyönyörű a reklámfilm, ha a szerelő ismerősünk azt mondja, hogy a motor két év után tönkremegy, azonnal elállunk a vételtől.

A kutatás szerint a vásárlási folyamat egyre inkább „reprezentációmentes” (rep-free) irányba mutat, azaz az ügyfelek nem akarnak értékesítőkkel beszélni a kutatási fázis alatt. A vevők a self-education (önképzés) hívei, és mire eljutnak az első demó hívásig, már 80%-ban tisztában vannak a termék képességeivel és árazásával. Az értékesítő feladata ma már nem a bemutatás, hanem a validation (igazolás), azaz a specifikus kérdések megválaszolása és a technikai integrációk tisztázása. Ha egy weboldal elrejti az árakat vagy kötelezővé tesz egy regisztrációt egy egyszerű demó megtekintéséhez, a CMO-k nagy része egyszerűen továbbáll egy transzparensebb versenytárshoz.

A szoftvergyártók számára a legfontosabb tanulság, hogy a brand preference (márkapreferencia) már jóval azelőtt kialakul, hogy a vevő az oldalukra kattintana. A döntéshozók nem egy táblázatban hasonlítják össze a funkciókat, hanem azt a megoldást választják, amelyik a legkisebb kockázatot jelenti számukra és a karrierjük számára. A ROI (befektetésarányos megtérülés) mellett a személyes biztonság is kulcsszerepet játszik: senki nem akarja, hogy ő legyen az a vezető, aki egy drága, de használhatatlan eszközt vezetett be a céghez. Ezért a jól ismert, „biztonságos” márkák és a szoros szakmai közösségek által támogatott szoftverek futnak be a célba.

Szeretné tudni, hogyan alakíthatja át saját marketingstratégiáját, hogy megfeleljen ezeknek az új elvárásoknak? Kövessen minket a Facebook oldalunkon, ahol napi szinten osztunk meg tippeket a modern B2B értékesítésről: Facebook. Amennyiben mélyebb szakmai összefüggésekre és exkluzív elemzéseinkre kíváncsi, csatlakozzon LinkedIn közösségünkhöz is: LinkedIn. Ne maradjon le a legfrissebb szoftverpiaci trendekről, és építsen velünk hatékonyabb digitális jelenlétet. Szakértői csapatunk segít eligazodni az algoritmusok és a közösségi média egyre bonyolultabb útvesztőjében. Érdemes követni bejegyzéseinket, hogy Ön is a modern korszak legsikeresebb döntéshozói közé tartozhasson.

💡 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!