AI
Stratégia
🤖 AI Keresőoptimalizálás & Láthatóság

Sundar Pichai szerint a Google keresője hamarosan feladatokat hajt végre, nem csak linkeket ad vissza

  • A lényeg 3 pontban:
  • A keresés új szerepe: ügynökmenedzser: Sundar Pichai szerint a Google keresője a jövőben nem kék hivatkozásokat ad vissza, hanem feladatokat hajt végre a felhasználó nevében — és 2027-re ezt már éles vállalati folyamatokban is látni fogjuk.
  • A „tudásfelesleg" a legnagyobb akadály: az AI modellek már most képesek az ügynökalapú keresésre, de a szervezetek többsége — beleértve magát a Google-t is — még küzd az adoptációval: hiányzik a promptolási készség, az adathozzáférés és a megfelelő szerepdefiníció.
  • SEO-s következmény: a gépi olvashatóság infrastruktúrává válik: ha egy ügynök vállal el egy vásárlási vagy foglalási feladatot, azokat a vállalkozásokat veszi igénybe, amelyek adatai strukturáltak, pontosak és hozzáférhetők — a többit figyelmen kívül hagyja.


A Sundar Pichai által használt „ügynökmenedzser" kifejezés nagy visszhangot keltett — de az interjú sokkal többet tartalmaz egyetlen idézetnél. A Stripe vezérigazgatójával, Patrick Collisonnal folytatott egyórás beszélgetés során Pichai részletes képet festett arról, merre tart a Google Search, mik lassítják az átállást, és mikor várható az igazi fordulat. Ez az az interjú, amelyet minden keresőoptimalizálással foglalkozó szakembernek érdemes értelmezni.

Hogyan változott Pichai nyelvezete az elmúlt másfél évben?

Az „ügynökmenedzser" kifejezés nem véletlenül hangzott el most. 2024 decemberében Pichai még azt mondta, a keresés „mélyen meg fog változni 2025-ben". 2025 októberében az „expanzív pillanat" szófordulatot használta, és közölte, hogy az AI Mode lekérdezések negyedéves szinten megduplázódtak. 2026 februárjában a negyedik negyedéves keresési bevétel 63 milliárd dollár volt, és a növekedési ráta 10%-ról 17%-ra gyorsult — amit az AI-funkcióknak tulajdonítottak. Mostanra a megfogalmazás elvont jövőképből konkrét termékleírássá vált: nem „változni fog a keresés", hanem „a keresés feladatvégrehajtó rendszer lesz".

2027: az inflexiós pont

Amikor Collison megkérdezte, mikor válnak teljesen ügynökalapúvá az üzleti folyamatok, Pichai a következő évet jelölte meg: „2027-et határozottan fontos inflexiós pontnak várom bizonyos területeken." Hozzátette, hogy a nem mérnöki munkafolyamatok 2027-re „meglehetősen mélyen" átalakulnak, és a Google-on belül már vannak csoportok, amelyek ezen az úton járnak. A belső ügynökeszköz, amelyet Antigravity-nek nevez, már ma megváltoztatja a CEO munkáját: Pichai például termékláncolatok utóéletét kérdezi le tőle — a legjobb és legrosszabb öt visszajelzést azonnal megkapja, anélkül, hogy tucatnyi forrást kellene manuálisan átnéznie.

A „tudásfelesleg" és ami visszatartja az adoptációt

Az interjú egyik legértékesebb gondolata nem Pichaitól, hanem Collisontól hangzott el. Ő vezette be a „tudásfelesleg" fogalmát: azt a szakadékot, amely az AI jelenlegi képességei és aközött tátong, amennyit a szervezetek ténylegesen használnak belőle. Négy akadályt azonosított. Az első a promptolási készség hiánya — az AI-tól jó eredményeket kihozni tanulható készség, amelyet a legtöbb munkavállaló még nem sajátított el. A második a vállalat-specifikus kontextus: tudni kell, melyik belső eszközre, adatbázisra vagy konvencióra hivatkozzon a rendszer. A harmadik az adathozzáférés: egy ügynök nem tud válaszolni arra, hogy „mi az üzlet státusza", ha nem éri el a CRM-et. A negyedik a szerepdefiníció: a jelenlegi munkakörök és jóváhagyási folyamatok egy AI-ügynökök nélküli világhoz lettek tervezve. Pichai elismerte, hogy a Google sem kivétel ez alól.

Mit jelent ez a SEO-szakemberek számára?

A keresés ügynökalapú modelljében megváltozik az alapkérdés. A rangsorolás-alapú keresésben a cél: minél előbb legyen ott az oldal. Az ügynökalapú keresésben a cél: hasznosnak lenni egy rendszer számára, amely feladatot hajt végre. Képzeld el, hogy valaki azt mondja a keresőjének: „Keress egy vízszerelőt, ellenőrizd az értékeléseit, nézd meg, hogy szombat délelőtt szabad-e, és foglald le." Az ügynök nem tíz linket ad vissza — hanem strukturált üzleti adatokból, véleményplatformokból és foglalási rendszerekből dolgozik. Azok a vállalkozások, amelyek adatai pontosak, strukturáltak és hozzáférhetők, bekerülnek a folyamatba. Azok, amelyeknek elavultak a nyitvatartási adataik, nincs foglalási integrációjuk vagy gyér az értékelési profiljuk, nem kerülnek szóba. Ugyanez érvényes az e-kereskedelemre, a B2B ajánlatkérésekre és szinte minden más üzleti folyamatra. A strukturált adatok, a tiszta API-k és a pontos üzleti információk 2027-re infrastruktúrává válnak — nem opcionális kiegészítővé. Google I/O 2026 május 19-20-án várható, és valószínűleg részletesebb képet ad arról, hogyan fog mindez a valóságban megvalósulni.

💡 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