SG.hu
A keresők helyett már a ChatGPT ajánlásait próbálják módosítani a cégek
A klasszikus SEO után a vállalkozások most a generatív motorok optimalizálására költenek, hogy a chatbotok válaszaiban előkelő helyre kerüljenek.
A keresőoptimalizálás (SEO) fogalma mára közhelynek számít: a cégek évtizedek óta finomhangolják a webes jelenlétüket, hogy a Google találati listájának élére kerüljenek. Most viszont egy új, gyorsan növekvő iparág formálódik, amely ugyanezt a logikát viszi át a generatív chatbotokra. Ha ma a ChatGPT-t vagy más MI rendszert kérsz meg arra, hogy ajánljon egy terméket vagy szolgáltatást, jó eséllyel a legelső válaszok mögött már nem pusztán a “természetes” internetes láthatóság áll, hanem tudatos, fizetett befolyásolási munka is. Ez nem azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia hazudik, vagy automatikusan rossz ajánlást ad. A legelső helyen szereplő opció gyakran valóban korrekt választás.
A lényeg inkább az, hogy egyre több kis- és középvállalkozás komoly összegeket költ arra, hogy a chatbotok “kedvezően említsék” őket. A folyamat a SEO evolúciójának is tekinthető, de a nagy nyelvi modellek sajátosságai miatt a régi trükkök már nem mindig működnek, és új módszertanra van szükség. Ezt a friss területet sokan generative engine optimizationnek, vagyis generatív motor optimalizálásnak nevezik. (Röviden GEO). Mások “answer engine optimizationként” hivatkoznak rá, vagyis AEO-ként, utalva arra, hogy itt már nem klasszikus keresőtalálatokról van szó, hanem kész válaszokról. A név kevésbé fontos, mint a jelenség: az MI által adott ajánlások nem úgy “ellenőrzöttek”, mint amikor egy szakértő ember mond véleményt, vagy amikor egy szerkesztőség felelősséget vállal egy cikkért. A mai chatbotok sok szempontból “felszínes olvasói” az internetnek, és a válaszaik manipulálhatók.
A chatbotokat fejlesztő cégek persze igyekeznek védekezni. A ChatGPT mögött álló OpenAI például azt mondja, hogy a rendszer saját belső keresőindexet használ, valamint külső keresési technológiákat is, például a Binget és licencelt adatforrásokat, hogy “magas minőségű, naprakész információkat” adjon. A cég azt is állítja, hogy lépéseket tesz az alacsony hitelességű vagy rejtett befolyásolási források észlelésére, megzavarására és feltárására, és ezt egy folyamatosan fejlődő programként kezeli. A Google oldaláról hasonló üzenetek érkeznek. A vállalat szóvivője szerint “a keresésben az MI funkciók az alap rangsorolási rendszerekre támaszkodnak, amelyeket évek óta csiszolnak az olyan tevékenységek ellen, mint a kulcsszóhalmozás”. A Gemini esetében pedig “szűrési és egyéb minőségbiztosítási módszereket” alkalmaznak az adatok és a modellminőség ellenőrzésére, hogy megelőzzék a rendszerszintű kijátszást.
A felhasználói tanulság ettől még ugyanaz: az MI-től kapott tanácsokat érdemes fenntartással kezelni. Ha a válasz tényleg fontos, nem árt másodvéleményt kérni, például megbízható híroldalról, értékelésekből, vagy egy valódi szakértőtől.
A GEO fellendülése nem a semmiből jött. A cégek ott próbálnak láthatóvá válni, ahol a felhasználók vannak. És a felhasználók egyre nagyobb arányban keresnek ajánlásokat chatbotokban. Evan Bailyn, a First Page Sage vezérigazgatója eredetileg SEO ügynökséget épített. Ma viszont, ha valaki bármelyik chatbotot megkérdezi arról, kik számítanak a GEO vezető szakértőinek, Bailyn vagy a cége feltűnően előkelő helyen jelenik meg a válaszokban. Ahogy ő maga is jelzi, ez nem valamiféle örök érvényű igazság, hanem annak a bizonyítéka, hogy a láthatóság optimalizálható.
A klasszikus keresőpiacon a legfontosabb valuta a “referral traffic”, vagyis az a forgalom, amit más webhelyek vagy alkalmazások küldenek egy vállalkozásnak. Bailyn szerint egy évvel ezelőtt az ilyen forgalom 90 százaléka a Google-ből érkezett. Tavaly nyártól azonban érezhető elmozdulás indult: a chatbotokból érkező ajánlások látványosan megugrottak. Mostanra átlagosan a First Page Sage ügyfeleinél a referral forgalom 44 százaléka MI chatbotokból jön. A jelenség nem csak egyetlen cég buborékja. A Similarweb digitális piaci elemző vállalat adatai szerint tavaly szeptemberre a chatbotok által adott linkek havi több mint 230 millió alkalommal irányítottak át felhasználókat weboldalakra. Ez háromszorosa annak, ami egy évvel korábban jellemző volt.
A chatbotokból érkező forgalom ráadásul minőségben is erősnek tűnik. A Google-ből érkező látogatókhoz képest a ChatGPT-ből átkattintók jellemzően több időt töltenek az oldalon, több aloldalt néznek meg, és nagyobb valószínűséggel fejeznek be valamilyen tranzakciót. Aleyda Solis, az Orainti SEO és MI optimalizálási ügynökség alapítója ugyanakkor arra figyelmeztet, hogy a számok valószínűleg alulbecsülik a chatbotok szerepét. Ennek oka, hogy a felhasználók többsége még nem a chatbotban fejezi be a vásárlást. Tipikus mintázat lehet, hogy valaki kap egy ajánlást a ChatGPT-ben, majd átmegy böngészőbe vagy az Amazon alkalmazásba, és ott keresi meg a terméket. Ez valójában referral hatás, csak éppen nem minden esetben mérhető.
A GEO nem egyszerűen arról szól, hogy valaki sokszor leírja a saját márkanevét az interneten. A chatbotok másképp “olvassák” a webet, mint egy keresőmotor, és nem csak linkeket listáznak, hanem narratív választ próbálnak összeállítani. Nick Koudas, a Torontói Egyetem számítástechnika professzora azt mondja, hogy bizonyos kérdések esetén könnyebb “megváltoztatni” egy MI véleményét, mint másoknál. Az analógiája szerint érdemes úgy gondolni az MI-re, mint egy emberi szakértőre. Ha egy területen már eleve erős tudása van, sokkal nehezebb elmozdítani. Ha viszont kevés információval rendelkezik, könnyebben befolyásolható. Koudas hozzáteszi, ez nem csak a nagy nyelvi modellek furcsa viselkedése, hanem meglehetősen standard matematikai intuíciókon alapul.
Ez a kkv-knak kifejezetten jó hír lehet, mert rengeteg olyan piaci szegmens van, ahol nem a világhírű márkák versenyeznek, hanem közepes méretű, kevésbé ismert szereplők, gyakran nagyon specializált termékekkel. Bailyn ügyfelei tipikusan ilyenek: középpiaci cégek, amelyek ipari szerelvényeket, pezsgőfürdőket vagy más niche termékeket gyártanak, és keményen küzdenek a hasonló profilú konkurensekkel. A First Page Sage egyik módszere az, hogy egyfajta “varázsigét”, úgynevezett “brand authority statementet” helyez el legalább 10 weboldalon. Ezeket az oldalakat jellemzően más ügyfelek birtokolják. A cél az, hogy a chatbotok a márkát egy erős, állító jellegű minősítéssel kössék össze.
Ha például valaki azt szeretné, hogy a ChatGPT a “Melyik a legjobb pezsgőfürdő isiászra?” kérdésre az ő termékét dobja ki elsőként, akkor elég lehet, ha különböző céges blogokban a márkát összepárosítják azzal a fordulattal, hogy “isiászra a legmagasabbra értékelt”. A logika egyszerű: a chatbotok nem csak linkeket keresnek, hanem a szuperlatívuszokat és a határozott minősítéseket is jelként értelmezik. Az OpenAI is webes botokkal térképezi fel az internetet, és indexet épít a ChatGPT-hez, hasonlóan a Google-höz, és friss bírósági iratok szerint az OpenAI használ Google keresési találatokat is.
A következtetés ebből az, hogy a klasszikus SEO - vagyis a Google-ben elért jó helyezés - közvetve a chatbotokban is segíthet. De a GEO ettől eltérő hangsúlyokat hoz: a botok keresik a “top performer”, “most cited” jellegű mintákat, mert a céljuk egy koherens válasz megfogalmazása, nem pedig egy találati lista visszaadása. A GEO egyik legérdekesebb pontja, hogy a chatbotok nem minden forrást kezelnek egyformán. Számít, hogy a pozitív állítás hol jelenik meg. Egy értékelés egy neves lapban sokkal nagyobb súllyal eshet latba, mint mondjuk egy Reddit-komment, bár utóbbiak is segíthetnek.
Ez a sokféle jel egyszerre jó és rossz hír. Rossz, mert a manipuláció lehetősége valós, és a chatbotok válaszai nem bizonyított tények alapján állnak össze. Jó, mert minél többféle jelből dolgozik egy rendszer, annál nehezebb egyetlen trükkel átverni, és annál több esélye van annak, hogy a valóban hiteles források előnyt élveznek. És vannak helyzetek, amikor nem lehet “átírni” a valóságot. Az egyik ügyfél azt szerette volna elérni, hogy a ChatGPT ne Kínához kösse a cégét, de mivel a vállalat eredetéről már nagy médiumok is beszámoltak, Bailyn szerint ez gyakorlatilag megváltoztathatatlan: “Ezzel szemben nem tudunk harcolni.”
A GEO gyors terjedése arra utal, hogy a chatbotok ma már nem csak “beszélgetős segédeszközök”, hanem egyre inkább kapuőrök is: képesek befolyásolni, hogy egy felhasználó mit tart releváns választásnak. A klasszikus keresőoptimalizálás világában a tét az volt, hogy valaki felkerül-e az első oldalra. A generatív rendszerekben a tét még nagyobb: bekerül-e a válaszba, és ha igen, milyen kontextusban. Mindez várhatóan tovább éleződik, ahogy a chatbotok egyre több helyen integrálódnak a mindennapi munkába, a böngészésbe, sőt a vásárlási folyamatokba is. Ha a felhasználók megszokják, hogy “megkérdezik az MI-t”, akkor a márkák számára az lesz a legértékesebb pozíció, ha az MI nem csak listázza őket, hanem ajánlja is.
Ezzel párhuzamosan a bizalom kérdése is előtérbe kerül. A generatív válaszok kényelmesek, gyorsak, és sokszor meggyőzően hangzanak, de nem feltétlenül jelentenek ellenőrzött igazságot. A chatbotoknak lehetnek jó szűrőmechanizmusaik, de a rendszer logikája miatt a “jól hangzó”, sok helyen visszaköszönő állítások könnyebben beépülhetnek a válaszokba. A legjobb védekezés továbbra is az egészséges kétely. Ha egy ajánlás pénzügyi, egészségügyi vagy üzletileg kritikus döntést befolyásol, érdemes több forrásból ellenőrizni, és nem egyetlen chatbot-válasz alapján lépni.
A keresőoptimalizálás (SEO) fogalma mára közhelynek számít: a cégek évtizedek óta finomhangolják a webes jelenlétüket, hogy a Google találati listájának élére kerüljenek. Most viszont egy új, gyorsan növekvő iparág formálódik, amely ugyanezt a logikát viszi át a generatív chatbotokra. Ha ma a ChatGPT-t vagy más MI rendszert kérsz meg arra, hogy ajánljon egy terméket vagy szolgáltatást, jó eséllyel a legelső válaszok mögött már nem pusztán a “természetes” internetes láthatóság áll, hanem tudatos, fizetett befolyásolási munka is. Ez nem azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia hazudik, vagy automatikusan rossz ajánlást ad. A legelső helyen szereplő opció gyakran valóban korrekt választás.
A lényeg inkább az, hogy egyre több kis- és középvállalkozás komoly összegeket költ arra, hogy a chatbotok “kedvezően említsék” őket. A folyamat a SEO evolúciójának is tekinthető, de a nagy nyelvi modellek sajátosságai miatt a régi trükkök már nem mindig működnek, és új módszertanra van szükség. Ezt a friss területet sokan generative engine optimizationnek, vagyis generatív motor optimalizálásnak nevezik. (Röviden GEO). Mások “answer engine optimizationként” hivatkoznak rá, vagyis AEO-ként, utalva arra, hogy itt már nem klasszikus keresőtalálatokról van szó, hanem kész válaszokról. A név kevésbé fontos, mint a jelenség: az MI által adott ajánlások nem úgy “ellenőrzöttek”, mint amikor egy szakértő ember mond véleményt, vagy amikor egy szerkesztőség felelősséget vállal egy cikkért. A mai chatbotok sok szempontból “felszínes olvasói” az internetnek, és a válaszaik manipulálhatók.
A chatbotokat fejlesztő cégek persze igyekeznek védekezni. A ChatGPT mögött álló OpenAI például azt mondja, hogy a rendszer saját belső keresőindexet használ, valamint külső keresési technológiákat is, például a Binget és licencelt adatforrásokat, hogy “magas minőségű, naprakész információkat” adjon. A cég azt is állítja, hogy lépéseket tesz az alacsony hitelességű vagy rejtett befolyásolási források észlelésére, megzavarására és feltárására, és ezt egy folyamatosan fejlődő programként kezeli. A Google oldaláról hasonló üzenetek érkeznek. A vállalat szóvivője szerint “a keresésben az MI funkciók az alap rangsorolási rendszerekre támaszkodnak, amelyeket évek óta csiszolnak az olyan tevékenységek ellen, mint a kulcsszóhalmozás”. A Gemini esetében pedig “szűrési és egyéb minőségbiztosítási módszereket” alkalmaznak az adatok és a modellminőség ellenőrzésére, hogy megelőzzék a rendszerszintű kijátszást.
A felhasználói tanulság ettől még ugyanaz: az MI-től kapott tanácsokat érdemes fenntartással kezelni. Ha a válasz tényleg fontos, nem árt másodvéleményt kérni, például megbízható híroldalról, értékelésekből, vagy egy valódi szakértőtől.
A GEO fellendülése nem a semmiből jött. A cégek ott próbálnak láthatóvá válni, ahol a felhasználók vannak. És a felhasználók egyre nagyobb arányban keresnek ajánlásokat chatbotokban. Evan Bailyn, a First Page Sage vezérigazgatója eredetileg SEO ügynökséget épített. Ma viszont, ha valaki bármelyik chatbotot megkérdezi arról, kik számítanak a GEO vezető szakértőinek, Bailyn vagy a cége feltűnően előkelő helyen jelenik meg a válaszokban. Ahogy ő maga is jelzi, ez nem valamiféle örök érvényű igazság, hanem annak a bizonyítéka, hogy a láthatóság optimalizálható.
A klasszikus keresőpiacon a legfontosabb valuta a “referral traffic”, vagyis az a forgalom, amit más webhelyek vagy alkalmazások küldenek egy vállalkozásnak. Bailyn szerint egy évvel ezelőtt az ilyen forgalom 90 százaléka a Google-ből érkezett. Tavaly nyártól azonban érezhető elmozdulás indult: a chatbotokból érkező ajánlások látványosan megugrottak. Mostanra átlagosan a First Page Sage ügyfeleinél a referral forgalom 44 százaléka MI chatbotokból jön. A jelenség nem csak egyetlen cég buborékja. A Similarweb digitális piaci elemző vállalat adatai szerint tavaly szeptemberre a chatbotok által adott linkek havi több mint 230 millió alkalommal irányítottak át felhasználókat weboldalakra. Ez háromszorosa annak, ami egy évvel korábban jellemző volt.
A chatbotokból érkező forgalom ráadásul minőségben is erősnek tűnik. A Google-ből érkező látogatókhoz képest a ChatGPT-ből átkattintók jellemzően több időt töltenek az oldalon, több aloldalt néznek meg, és nagyobb valószínűséggel fejeznek be valamilyen tranzakciót. Aleyda Solis, az Orainti SEO és MI optimalizálási ügynökség alapítója ugyanakkor arra figyelmeztet, hogy a számok valószínűleg alulbecsülik a chatbotok szerepét. Ennek oka, hogy a felhasználók többsége még nem a chatbotban fejezi be a vásárlást. Tipikus mintázat lehet, hogy valaki kap egy ajánlást a ChatGPT-ben, majd átmegy böngészőbe vagy az Amazon alkalmazásba, és ott keresi meg a terméket. Ez valójában referral hatás, csak éppen nem minden esetben mérhető.
A GEO nem egyszerűen arról szól, hogy valaki sokszor leírja a saját márkanevét az interneten. A chatbotok másképp “olvassák” a webet, mint egy keresőmotor, és nem csak linkeket listáznak, hanem narratív választ próbálnak összeállítani. Nick Koudas, a Torontói Egyetem számítástechnika professzora azt mondja, hogy bizonyos kérdések esetén könnyebb “megváltoztatni” egy MI véleményét, mint másoknál. Az analógiája szerint érdemes úgy gondolni az MI-re, mint egy emberi szakértőre. Ha egy területen már eleve erős tudása van, sokkal nehezebb elmozdítani. Ha viszont kevés információval rendelkezik, könnyebben befolyásolható. Koudas hozzáteszi, ez nem csak a nagy nyelvi modellek furcsa viselkedése, hanem meglehetősen standard matematikai intuíciókon alapul.
Ez a kkv-knak kifejezetten jó hír lehet, mert rengeteg olyan piaci szegmens van, ahol nem a világhírű márkák versenyeznek, hanem közepes méretű, kevésbé ismert szereplők, gyakran nagyon specializált termékekkel. Bailyn ügyfelei tipikusan ilyenek: középpiaci cégek, amelyek ipari szerelvényeket, pezsgőfürdőket vagy más niche termékeket gyártanak, és keményen küzdenek a hasonló profilú konkurensekkel. A First Page Sage egyik módszere az, hogy egyfajta “varázsigét”, úgynevezett “brand authority statementet” helyez el legalább 10 weboldalon. Ezeket az oldalakat jellemzően más ügyfelek birtokolják. A cél az, hogy a chatbotok a márkát egy erős, állító jellegű minősítéssel kössék össze.
Ha például valaki azt szeretné, hogy a ChatGPT a “Melyik a legjobb pezsgőfürdő isiászra?” kérdésre az ő termékét dobja ki elsőként, akkor elég lehet, ha különböző céges blogokban a márkát összepárosítják azzal a fordulattal, hogy “isiászra a legmagasabbra értékelt”. A logika egyszerű: a chatbotok nem csak linkeket keresnek, hanem a szuperlatívuszokat és a határozott minősítéseket is jelként értelmezik. Az OpenAI is webes botokkal térképezi fel az internetet, és indexet épít a ChatGPT-hez, hasonlóan a Google-höz, és friss bírósági iratok szerint az OpenAI használ Google keresési találatokat is.
A következtetés ebből az, hogy a klasszikus SEO - vagyis a Google-ben elért jó helyezés - közvetve a chatbotokban is segíthet. De a GEO ettől eltérő hangsúlyokat hoz: a botok keresik a “top performer”, “most cited” jellegű mintákat, mert a céljuk egy koherens válasz megfogalmazása, nem pedig egy találati lista visszaadása. A GEO egyik legérdekesebb pontja, hogy a chatbotok nem minden forrást kezelnek egyformán. Számít, hogy a pozitív állítás hol jelenik meg. Egy értékelés egy neves lapban sokkal nagyobb súllyal eshet latba, mint mondjuk egy Reddit-komment, bár utóbbiak is segíthetnek.
Ez a sokféle jel egyszerre jó és rossz hír. Rossz, mert a manipuláció lehetősége valós, és a chatbotok válaszai nem bizonyított tények alapján állnak össze. Jó, mert minél többféle jelből dolgozik egy rendszer, annál nehezebb egyetlen trükkel átverni, és annál több esélye van annak, hogy a valóban hiteles források előnyt élveznek. És vannak helyzetek, amikor nem lehet “átírni” a valóságot. Az egyik ügyfél azt szerette volna elérni, hogy a ChatGPT ne Kínához kösse a cégét, de mivel a vállalat eredetéről már nagy médiumok is beszámoltak, Bailyn szerint ez gyakorlatilag megváltoztathatatlan: “Ezzel szemben nem tudunk harcolni.”
A GEO gyors terjedése arra utal, hogy a chatbotok ma már nem csak “beszélgetős segédeszközök”, hanem egyre inkább kapuőrök is: képesek befolyásolni, hogy egy felhasználó mit tart releváns választásnak. A klasszikus keresőoptimalizálás világában a tét az volt, hogy valaki felkerül-e az első oldalra. A generatív rendszerekben a tét még nagyobb: bekerül-e a válaszba, és ha igen, milyen kontextusban. Mindez várhatóan tovább éleződik, ahogy a chatbotok egyre több helyen integrálódnak a mindennapi munkába, a böngészésbe, sőt a vásárlási folyamatokba is. Ha a felhasználók megszokják, hogy “megkérdezik az MI-t”, akkor a márkák számára az lesz a legértékesebb pozíció, ha az MI nem csak listázza őket, hanem ajánlja is.
Ezzel párhuzamosan a bizalom kérdése is előtérbe kerül. A generatív válaszok kényelmesek, gyorsak, és sokszor meggyőzően hangzanak, de nem feltétlenül jelentenek ellenőrzött igazságot. A chatbotoknak lehetnek jó szűrőmechanizmusaik, de a rendszer logikája miatt a “jól hangzó”, sok helyen visszaköszönő állítások könnyebben beépülhetnek a válaszokba. A legjobb védekezés továbbra is az egészséges kétely. Ha egy ajánlás pénzügyi, egészségügyi vagy üzletileg kritikus döntést befolyásol, érdemes több forrásból ellenőrizni, és nem egyetlen chatbot-válasz alapján lépni.