GEO: A keresőoptimalizálás új generációja 2025-ben

Mi a GEO, és miben különbözik a hagyományos SEO-tól?

Hagyományos SEO röviden

A Search Engine Optimization (SEO) évtizedek óta alkalmazott gyakorlat a weboldalak organikus láthatóságának növelésére. A SEO célja, hogy egy weboldal minél előkelőbb helyen szerepeljen a keresőmotorok (pl. Google) találati listáján releváns kulcsszavakra. Ennek érdekében a SEO olyan taktikákat használ, mint a kulcsszókutatás, a minőségi, releváns tartalom készítése, a technikai optimalizálás (gyors betöltődés, mobilbarát kialakítás, tiszta kód stb.), valamint a visszahivatkozások építése más oldalakról. A siker mérőszámai között tipikusan olyan metrikák szerepelnek, mint az átkattintási arány, a visszafordulási arány vagy az oldalon eltöltött idő. A SEO lényege tehát a keresőmotorok algoritmusainak “megnyerése” azért, hogy a felhasználók a mi oldalunkra kattintsanak a találati listáról.

Generative Engine Optimization (GEO) röviden

Ezzel szemben a Generative Engine Optimization (GEO) egy új keletű megközelítés, amely az AI-alapú keresőmotorok – más néven generatív motorok – térnyerésére adott válaszként jött létre. Az olyan rendszerek, mint a Google SGE vagy a Bing Chat, nem egyszerű listákat adnak, hanem több forrás információit szintetizálva átfogó választ generálnak a felhasználó kérdésére. A GEO célja, hogy a tartalmunk látható legyen ezekben a generált válaszokban – tehát hogy a mesterséges intelligencia által összeállított felelet említse, idézze a cégünket vagy a tartalmunkat, esetleg forrásként linkelje azt. Egyszerűen fogalmazva: a GEO arra törekszik, hogy amit az AI "mond" a felhasználónak, abban mi is benne legyünk. Ennek érdekében a GEO olyan módszereket alkalmaz, mint például forráshivatkozások és idézetek szerepeltetése a tartalmainkban, statisztikák, egyedi adatok megosztása – ezek bizonyítottan növelhetik annak esélyét, hogy az AI a mi oldalunkat is bevonja a válaszába.

A GEO és a SEO fő különbségei

Bár a SEO és a GEO végső soron ugyanazt a célt szolgálja – a láthatóság növelését – mégis eltérő “célpontokra” optimalizálnak, és ez több fontos különbséghez vezet:

• Célplatform: A SEO a hagyományos keresőmotorokra (Google, Bing stb.) összpontosít, amelyek találati listákat adnak vissza. Ezzel szemben a GEO AI-vezérelt keresőkre irányul, mint például a ChatGPT alapú keresés, a Bing Chat vagy a Google generatív keresője, amelyek összefüggő szöveges választ adnak. Míg SEO-ban a cél egy Google találati oldal első helye, addig GEO-ban a cél, hogy az AI által megfogalmazott válasz megemlítse vagy idézze a tartalmunkat.

• Optimalizációs módszerek: A SEO a kulcsszavakra, meta címkékre, linkekre és technikai elemekre koncentrál a jobb rangsorolás érdekében. A GEO ezzel szemben azt keresi, miről “gondolkodik” és mit “mond” az AI. Ennek érdekében olyan elemekre helyezi a hangsúlyt, mint a tartalmon belüli kontextus biztosítása az AI számára – például strukturált adat (schema markup), jól tagolt headingek, egyértelmű, tömör bevezetések, idézetek használata, szerzői profilok feltüntetése a hitelességért stb.. A GEO során akár konkrét szövegrészleteket, mondatokat is stratégiailag megfogalmazunk úgy, hogy azok illeszkedjenek az AI által használt nyelvezethez és információkhoz.

• Láthatóság és forgalom: A SEO végső célja, hogy a keresőből a felhasználó a mi weboldalunkra kattintson, és ott váljon ügyféllé vagy olvasóvá. Ezzel szemben a GEO-nál előfordulhat, hogy a felhasználó nem is kattint át a mi oldalunkra, mégis fontos, hogy megemlítsenek minket a válaszban. Az AI-generált válaszok egy “nulladik kattintásos” élményt teremtenek (zero-click search), ahol a felhasználó a választ már a kereső felületen megkapja. A GEO ezért azt is jelenti, hogy akkor is értéket nyerünk, ha az AI válaszában szerepel a márkánk vagy idézi a tartalmunkat – mert ez növeli a hitelességünket és ismertségünket anélkül, hogy a felhasználó feltétlenül a honlapunkra lépne. (Ez persze ideális esetben közvetetten több márkakeresést vagy közvetlen látogatást generál majd később.)

• Siker mérőszámai: A hagyományos SEO-ban jól mérhető a siker a forgalmi adatokkal, konverziókkal. A GEO ezzel szemben új metrikákat igényel. Ilyen lehet például az, hogy hányszor említ vagy idéz minket az AI különböző lekérdezésekben, mekkora a “részesedésünk” az AI által generált válaszokban, és ezek az említések mennyi extra keresést vagy forgalmat generálnak később. Például számon tarthatjuk, hogy egy adott hónapban hány esetben jelenik meg a domainünk forrásként a Bing Chat vagy a Google SGE válaszaiban, és ez hogyan hat a brandünkre.

Összességében a SEO inkább a keresőmotoroknak, a GEO pedig a mesterséges intelligencia “válaszadóinak” optimalizál. Ahogy egy szakértő találóan megfogalmazta: “a SEO gondoskodik róla, hogy megtaláljanak, a GEO pedig arról, hogy idézzenek”. A két megközelítés azonban nem zárja ki, hanem kiegészíti egymást – a 2025-ös digitális stratégiában mindkettőnek megvan a helye.

Miért válik fontossá a GEO 2025-ben?

A generatív AI robbanásszerű terjedése alapjaiban változtatja meg a keresési szokásokat. 2023-ban a ChatGPT megjelenése után a Microsoft és a Google is gyorsan lépett: integrálták a chatbot-szerű funkciókat a keresőjükbe (lásd Bing Chat, illetve a Google SGE bevezetését), a felhasználók pedig egyre inkább kész válaszokat várnak, nem csupán linkgyűjteményt. Néhány hónap alatt "a keresőkből beszélgetések lettek, a keresőkből csevegők lettek, és a csevegők válaszokat kaptak, nem linkeket" – foglalja össze találóan a New York Magazine cikke. A Google 2023-as SGE tesztje során például több weboldal arról számolt be, hogy a forgalmuk drasztikusan visszaesett bizonyos kulcskérdéseknél, mivel a felhasználók már a generált választ látták kattintás nélkül. Ez egyfajta forgalmi “apokalipszist” jelentett azoknak, akik kimaradtak a válaszból.

2024-ben a ChatGPT látogatottsága már meg is haladta a Bing keresőjét – a ChatGPT webes felülete napi 10 milliónál is több lekérdezést kapott. Ez elképesztő szám, figyelembe véve, hogy a Bing a második legnagyobb keresőmotor. Ráadásul a ChatGPT csak egy a sok új platform közül: gyorsan nő a Perplexity.ai (egy AI-alapú kereső), a Claude és a különféle specializált AI-asszisztensek (pl. a Windows Copilot) használata is. Egy friss felmérés szerint 2024 közepére a vállalatok 65%-a rendszeresen használ már valamilyen generatív AI-t, míg egy évvel korábban ez az arány csak 33% volt. A Gartner előrejelzése pedig azt vetíti előre, hogy 2026-ra a keresések 25%-a már nem hagyományos keresőben, hanem AI-alapú felületen fut majd, ami akár 50%-os organikus forgalomcsökkenést is jelenthet sok cég számára. Ezek a trendek jól mutatják, hogy az AI-alapú keresés nem mellékes jelenség, hanem a keresés jövője.

Mindez azt jelenti, hogy a vállalatoknak és tartalomgyártóknak alkalmazkodniuk kell a változó keresési szokásokhoz. A GEO fontossága 2025-ben abban rejlik, hogy hidat képez a hagyományos SEO és az új generatív keresési élmény között. Nem arról van szó, hogy a SEO-t el kellene dobni – épp ellenkezőleg, a GEO kiegészíti, sőt kiteljesíti a SEO-t azáltal, hogy új fronton biztosít láthatóságot. Azok a márkák, amelyek időben lépnek, versenyelőnyhöz jutnak: nagyobb eséllyel ajánlja őket az AI, így a célközönségük akkor is találkozik velük, ha épp egy chatablakban kap választ a kérdéseire. Sőt, egyes korai adatok arra utalnak, hogy az AI által optimalizált tartalmak jobb konverziós arányt is hozhatnak, mivel az AI által “felvezetett” márkák iránt a felhasználók bizalma és érdeklődése magasabb lehet.

Összefoglalva: a generatív keresők térnyerésével a GEO kulcsfontosságúvá válik a versenyképesség megőrzésében. Aki most nem foglalkozik vele, azt kockáztatja, hogy kimarad az AI-válaszokból, és elveszíti a közönség egy részét. Aki viszont proaktívan optimalizál erre is, az minden fronton jelen lesz – a hagyományos keresőben éppúgy, mint a jövő keresőiben.

Hogyan működnek a generatív keresők? – ChatGPT, Bing Chat, Google SGE és társaik

A generatív keresők alapját a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) adják, amelyek óriási adattömegen tanulnak és emberi módon képesek szöveget előállítani. Olyan modellek ezek, mint a GPT-4 (amit a ChatGPT és a Bing Chat is használ) vagy a Google féle PaLM/Gemini modell (ami a Bardban és a SGE-ben dolgozik). Működésük két fő pillére:

• Tréningfázis (alap tudás): Ezek a modellek előre betanítottak rengeteg szöveges adatból – könyvekből, internetes tartalmakból, Wikipédiából, fórumokról stb. Ennek köszönhetően óriási háttértudásuk van, és szövegmintázatokat, összefüggéseket ismernek fel. A ChatGPT például (alapértelmezett formájában) a 2021-ig bezárt teljes internetes szövegkorpuszon tanult, így sok tényt, definíciót, általános ismeretet “fejből tud”. Előnye, hogy emberi módon tud megfogalmazni választ; hátránya, hogy statikus a tudása (amit 2021 után frissítettek, azt nem feltétlenül ismeri alapból).

• Valós idejű információ (frissítés és grounding): Mivel a világ folyamatosan változik, a modern generatív keresők a trénelt tudást kiegészítik élő információkkal. A ChatGPT például már képes internetes keresést is futtatni (böngésző pluginnel vagy a Bing integrációval), a Bing Chat pedig eleve úgy van tervezve, hogy minden kérdésnél valós idejű Bing webkeresést végezzen a háttérben. A Google SGE hasonlóképp a Google kereső indexét használja fel: a háttérben lefut egy hagyományos keresés, majd az LLM a talált oldalak tartalmából generál összefoglaló választ. Ezt nevezik RAG-nek, azaz Retrieval-Augmented Generation megoldásnak – amikor a modell a saját tudását külső forrásokból nyert információkkal egészíti ki. Fontos, hogy a generatív keresők általában több forrást kombinálnak: megnézik a top találatokat, keresik a konszenzust, az egyező pontokat közöttük, és ezek alapján állítják össze a választ. Lényegében úgy működnek, mint egy szorgalmas kutató: elolvassák helyettünk a releváns cikkeket, majd emberi nyelven összegzik a lényeget.

Milyen forrásokra támaszkodnak? A generatív keresők jellemzően megbízható, tekintélyes forrásokra igyekeznek támaszkodni. Például a Bing Chat és a Google SGE is címkézi a válaszait forráshivatkozásokkal, amelyek gyakran magas hitelességű oldalakról (híroldalak, Wikipédia, szakmai blogok) származnak. Egy kutatás során megfigyelték, hogy a ChatGPT és társai különösen szeretnek “top listákból” és gyűjteményes cikkekből meríteni ajánlásoknál – például ha a “legjobb projektmenedzsment eszközöket” kérdezik tőlük, nagy súllyal veszik figyelembe az ilyen témájú összehasonlító listacikkeket. Emellett támaszkodnak felhasználói véleményekre, értékelésekre, díjakra és szakmai elismerésekre is, amikor termékeket vagy szolgáltatásokat ajánlanak. Például egy AI számára sokat nyomhat a latban, ha egy szoftverről sok jó értékelés található az interneten, vagy ha szerepel neves szaklapok toplistáiban.

Hogyan állítják össze a választ? A generatív motorok a lekérdezés feldolgozásakor gyakran nem egyetlen keresést végeznek, hanem többlépcsős keresési folyamatot futtatnak. Ezt hívják “query fanout”-nak, amikor a rendszer egy kérdést további, finomított keresőkérdésekre bont. Például egy kísérletben a kérdésre, hogy „Mi a legújabb Google szabadalom, amiről az SEO-szakemberek beszélnek?”, a ChatGPT előbb két külön Google-keresést is lefuttatott a háttérben: az egyikben fórumokat keresett a témában, a másikban az aktuális évszámot is hozzátette a lekérdezéshez. Ebből látszik, hogy az AI igyekszik több nézőpontból körbejárni a kérdést: megnézi, mit beszélnek róla fórumokon, van-e frissebb hivatkozás az adott évből stb. Az így összegyűjtött információkat aztán a nyelvi modell összeolvasztja egy koherens szöveggé. Gyakran tartalmaz a válasz konkrét adatokat, statisztikákat, sőt idézeteket is a forrásokból – hiszen minél faktuálisabb és konkrétabb egy válasz, annál meggyőzőbbnek hat a felhasználó számára. (Egy friss tanulmány is rávilágított: a nyelvi modellek számára “meggyőző” bizonyíték például a konkrét számadat és idézet szakértőktől.)

Mit látnak ebből a felhasználók? A Bing Chat és a Google SGE esetében a felhasználó egy összefoglaló választ kap, melynek alján vagy közben kis sorszámok jelzik a forrásokat. Erre kattintva a felhasználó eljuthat a hivatkozott weboldalra. A ChatGPT alapértelmezésben nem jelenít meg forráslinkeket a válaszaiban, de ha pl. a Bing integráción keresztül használjuk, ott is látunk hivatkozásokat. A Google SGE ráadásul vizuális elemekkel is kiegészíti a választ: gyakran képeket, grafikusan kiemelt kulcspontokat mutat, illetve a hagyományos találati listát lejjebb tolja. Ez fontos: a generatív válasz előnyt élvez a képernyőn, az organikus találatok kisebb figyelmet kapnak. Emiatt, még ha a felhasználó görget is, hajlamosabb arra kattintani, amit az AI már megemlített a válaszában – hiszen azt előzetesen ajánlottnak tekinti.

Összefoglalva, a generatív keresők úgy működnek, mint egy szuper-okos asszisztens, aki elolvassa és megérti helyettünk az internetet, majd egy könnyen fogyasztható választ ad. Ahhoz, hogy ebben a válaszban a mi tartalmunk is benne legyen, újfajta optimalizálásra van szükség – erről szól a GEO.

GEO stratégiák: Hogyan optimalizáljuk tartalmainkat a generatív keresőkre?

Most, hogy értjük, mit jelent a GEO és hogyan dolgoznak a generatív keresők, nézzük a gyakorlati oldalát. Milyen lépéseket tehetünk annak érdekében, hogy a ChatGPT vagy a Google SGE a mi oldalunkat is beleszője a válaszaiba? Az alábbiakban összefoglaljuk a legfontosabb GEO stratégiákat és taktikákat, konkrét tippekkel.

1. Legyen feltérképezhető a webhelyed a mesterséges intelligenciák számára.
Hiába a remek tartalom, ha az AI nem fér hozzá. Győződj meg arról, hogy engedélyezed az AI-crawlerek számára az oldalad feltérképezését. Számos LLM-hez tartozó bot létezik (OpenAI GPTBot, Anthropic Claude bot stb.), amelyek bejárják a webet, hogy vagy a modell tréninganyagához, vagy a valós idejű kereséshez adatot gyűjtsenek. Ne blokkoljuk ezeket feleslegesen. Ha van automatikus botvédelmed vagy túl szigorú szabály a szerveren/CDN-en, könnyen lehet, hogy pont az AI botokat is kitiltod. Ellenőrizd a robots.txt fájlodat és a biztonsági beállításokat, és engedélyezd a fontos AI-botokat. (Például az OpenAI GPTBot-ot külön engedélyezheted, ha szeretnéd, hogy a tartalmadat beépítsék a következő modelljükbe.) Emellett ügyelj a technikai SEO alapokra: nincs-e noindex a kritikus oldalakon, rendben van-e az oldaltérképed (sitemap), mert ez mind befolyásolja, hogy megtalálja-e az AI a tartalmadat.

2. Ne add fel a hagyományos SEO-t – sőt, célozd meg az AI által generált plusz kereséseket is.
A GEO nem váltja ki a SEO-t, inkább ráépül. Továbbra is kulcsfontosságú, hogy a fontos kulcsszavaidra jól rangsorolj a klasszikus keresőkben, hiszen a generatív AI gyakran a top találatok tartalmából dolgozik. Ahogy egy szakértő fogalmazott: “A legfontosabb GEO taktika egyszerű: csinálj hagyományos SEO-t. Legyél az első oldalon Google-ben (hogy a Google SGE téged is belefoglaljon), és elöl Bingben (hogy a Bing Chat tőled is idézzen)”. Tapasztalatok szerint a Google SGE válaszai jellemzően az első néhány organikus találat információit vonják össze, és a Bing is az első oldalról szemezget. Tehát az erős SEO alap továbbra is nélkülözhetetlen a GEO-hoz. Ezen felül viszont figyelj az előző pontban említett “query fanout” jelenségre is: az AI nem mindig pont ugyanazt a kulcsszót használja, mint egy ember. Gyakori például, hogy a ChatGPT egy témánál rákeres a “...\ forum” kifejezésre is, vagy hozzáteszi az aktuális évszámot a kereséshez. Ezért a kulcsszókutatásodat érdemes kiterjeszteni az ilyen hosszabb, beszélt nyelvi vagy közösségi jellegű kifejezésekre is. Ha tudod, hogy a célközönséged mondjuk szakmai fórumokon is keres infót, érdemes lehet olyan tartalmat készíteni, ami “kérdés-válasz” formában, fórumos stílusban is lefedi a témát. Például a “Hogyan válasszak projektmenedzsment szoftvert 2025-ben?” jellegű kérdésre írj egy cikket, ami konkrét választ ad – így ha az AI erre a pontos kérdésre keres rá, a te oldaladat találja meg. Ugyanez vonatkozik az aktuális évszámra vagy trendekre optimalizált tartalmakra. A lényeg: maradj erős a hagyományos SEO-ban, de gondolkodj előre, milyen alternatív lekérdezéseket generálhat az AI, és azokra is próbálj meg rangsorolni.

3. Biztosíts egységes és következetes márkamegjelenést a neten.
A generatív modellek igyekeznek egy összképet alkotni a márkádról az elérhető információk alapján. Ha össze-vissza jelenik meg a neved vagy a céged különböző leírásokban, az az AI számára bizonytalanságot jelent. Fontos, hogy minden online felületen konzisztensen mutatkozz be. Ugyanazokat a kulcs kulcsszavakat, titulust használd a weboldaladon, a LinkedIn profilodban, a sajtóközleményekben, a Twitter/X bemutatkozásban stb.. Például ha szakértőként a “Senior SEO tanácsadó” címet használod, akkor ne máshol “marketing guru”-ként hivatkozz magadra – maradj következetes. Ezzel megkönnyíted az AI számára, hogy felismerje, ugyanarról a személyről/márkáról van szó, és a különböző források információit össze tudja kapcsolni. Egyes beszámolók szerint már néhány nap alatt javult a ChatGPT és a Google AI által adott válaszokban egy személy megítélése, miután rendbe tette a saját online jelenlétének konzisztenciáját. Ugyanez igaz a PR megjelenésekre is: minél több következetes, hiteles sajtómegjelenésed van, annál valószínűbb, hogy az LLM “visszamondja” ezeket a pontokat a felhasználóknak. Ha például több tech szaklap is ugyanúgy említ téged mint “a fenntartható divatpiac szakértőjét”, akkor az AI nagyobb valószínűséggel fog ebben a kontextusban hivatkozni rád egy releváns kérdésnél.

4. Minimalizáld a JavaScript függést – a tartalom legyen közvetlenül olvasható.
Sok modern weboldal épít erősen JavaScriptre (pl. AJAX betöltések, SPA keretrendszerek), ami a böngészőknek lehet, hogy jó élményt nyújt, de a robotoknak nem. A legtöbb AI crawler és keresőbot nem futtatja a JavaScriptet, vagy csak korlátozottan. Ha a fő tartalmad csak futás közben, kliensoldalon generálódik (pl. API hívás után jelenik meg a szöveg), akkor az AI egyáltalán nem fogja látni azt. GEO szempontból ezért kritikus: a lényegi tartalom mindig legyen elérhető sima HTML formájában is. Törekedj rá, hogy fontos szövegeid ne egy <script> által betöltve jelenjenek meg, hanem kerüljék bele az oldal forráskódjába. Használhatsz Server-Side Rendering (SSR) megoldásokat, statikus generátorokat, vagy egyszerűen csökkentheted a JS használatát a tartalmi részeknél. Az elv ugyanaz, mint a technikai SEO-nál: ha a Googlebotnak problémás a túl sok JS, ez fokozottan igaz az AI botokra. Egy GEO szakértő még úgy fogalmazott: "SEO-sként mindig kérem, hogy kevés JS legyen, GEO-sként pedig egyenesen megkövetelem!".

5. Emeld ki a közösségi és felhasználói tartalmakban a jelenléted (de hitelesen).
A generatív modellek előszeretettel támaszkodnak közösségi tartalmakra és UGC-re (User-Generated Content), mert ezekből látják, hogyan beszélnek valódi emberek egy témáról. Külön kiemelt forrás például a Reddit és a Wikipedia – mindkettőt gyakran idézi az AI, mert friss és közösségileg moderált információkat nyújtanak. A Reddit hozzászólásokból az AI megtanulhatja, hogy az adott közönség milyen nyelvezetet használ, mik a gyakori kérdések vagy problémák egy témában. A Wikipédia pedig strukturált, viszonylag megbízható összefoglalókat ad a legtöbb dologról. Mit jelent ez számodra? Azt, hogy érdemes jelen lenni ezeken a platformokon is. Természetesen nem spammelésről van szó – de ha például van releváns Wikipédia szócikk a cégedről vagy termékeidről, gondoskodj róla, hogy pontos és jól forrásolt információkat tartalmazzon. Ugyanígy a Redditen vagy Quorán való aktív, érdemi részvétel (nem reklámozás, hanem hasznos hozzászólások) növelheti annak esélyét, hogy amikor az AI ezeket a forrásokat “olvassa”, pozitív kontextusban találkozik a márkáddal. Például egy felhasználó által indított “Melyik a legjobb zero-waste webshop?” kérdésnél, ha többen is ajánlanak téged a Redditen, az AI ezt “észben tartja”. Egy gyakorlati példa: egy e-kereskedő cég bátorította az elégedett vásárlóit, hogy osszák meg véleményüket releváns Reddit fórumokon, és közben a weboldalán GYIK szekciót alakított ki a leggyakoribb kérdésekből. Ennek hatására kb. két hónap alatt a Perplexity AI rendszeresen a top ajánlott “eco-friendly” boltok közé sorolta a cégét, és ezzel párhuzamosan ~18%-kal nőtt a havi bevételük. A tanulság: legyél aktív részese a közösségi diskurzusnak a témádban – így az AI “tudomást szerez” rólad, méghozzá mások pozitív visszajelzésein keresztül.

6. Készíts gép számára érthető, könnyen idézhető tartalmat.
Ez talán a GEO legfontosabb tartalmi szabálya: írj úgy, hogy azt az AI könnyen feldolgozza és szívesen beemelje a válaszába. Ennek több összetevője van:

• Legyen deklaratív és tényszerű a fogalmazásod. Kerüld a túlzottan körülíró, bizonytalan megfogalmazást. Az AI a határozott kijelentéseket könnyebben tényszerű információként azonosítja. Például ne azt írd: “Úgy gondoljuk, hogy ez a termék hasznos lehet az ügyfeleknek”, helyette írd: “Az ügyfeleink 96%-a hasznosnak találta ezt a terméket egy felmérés szerint.”. Ez utóbbi konkrét és idézhető állítás, amit egy AI akár forrásmegjelöléssel együtt át tud emelni a válaszába.

• Használj strukturált adatokat és jelöld meg őket (schema markup). A strukturált adatok (schema.org jelölések) segítenek a gépeknek megérteni, hogy mi micsoda az oldaladon. Például egy GYIK (FAQ) blokkhoz tartozó schema megmutatja, hogy ott kérdés-válasz párok vannak; egy cikk schema jelzi a szerzőt, publikálási dátumot, stb. A Bing egyik vezető termékmenedzsere megerősítette, hogy a schema markup segíti az LLM-eket a tartalom értelmezésében. Tehát ha eddig nem használtad volna, kezdj el például FAQPage, HowTo, vagy QAPage sémákat alkalmazni, amikor releváns – így az AI könnyebben kiveszi a lényeget.

• Adj választ a kérdésekre rögtön az elején. Az AI gyakran a cikkek első néhány mondatából emel át részeket, mert ott keresi a gyors választ. Jó gyakorlat, ha az oldaladon (különösen blogbejegyzéseknél, cikkeknél) van egy összefoglaló bekezdés vagy TL;DR a legelején, ami tömören megválaszolja a fő kérdést. Ezt nemcsak az olvasók, de a gépek is értékelik.

• Használj világos címsorokat és tagolj alaposan. A <h2>, <h3> címsorok nem csak a SEO miatt fontosak, hanem az AI is ezek alapján térképezi fel a tartalom szerkezetét. Ha egy kérdésre adott válasz nálad mondjuk a “GYIK” szekcióban, egy H2 címsor alatt található, nagyobb eséllyel veszi észre az AI. A jól strukturált tartalom – listák, felsorolások, táblázatok használata – megkönnyíti a modell dolgát.

• Magyarázd meg a szakkifejezéseket egyszerűen. Ha kénytelen vagy speciális terminológiát használni, mindig fűzz mellé rövid magyarázatot. Például: “RAG (Retrieval-Augmented Generation) – vagyis amikor a nyelvi modell külső forrásból egészíti ki a tudását –…”. Ezzel biztosítod, hogy az AI is érti (és akár át is veheti a magyarázatot a válaszába).

• Idézhető hosszúságú blokkokat hozz létre. Figyeld meg, milyen hosszú részleteket szokott idézni a Google SGE egy-egy forrásból – általában egy rövid bekezdést vagy 1-2 mondatot. Érdemes a tartalmaidban is viszonylag rövid, kerek gondolatokat megfogalmazni egy-egy bekezdésben, amiket könnyen ki lehet emelni. Ha egy egész bekezdés egyetlen hosszú mondat, azt az AI nehezebben bontja le.

• Összegezz, ha valami túl hosszú vagy bonyolult. Ha van egy terjedelmes kutatásod, vagy egy felhasználói véleménylista, adj egy rövid összefoglalót is. Például 10 hosszú user review alapján te írd le a fő tanulságot egy mondatban. Így az AI inkább azt az egy mondatot fogja idézni, mintsem a tízből válogasson.

Ezekkel a lépésekkel a tartalmad “AI-barát” formátumú lesz: a nyelvi modell könnyen feldolgozza, és nagyobb valószínűséggel pontosan idézi majd a lényeget.

7. Adj a tartalmaidhoz egyedi értéket: adatokat, szakértői idézeteket, listákat.
A generatív AI odavan a konkrétumokért. Minél inkább tele van a tartalmad olyan elemekkel, amik máshol nem találhatók meg, annál csábítóbb lesz az AI számára, hogy pont tőled idézzen. Egy 2024-es tanulmány megkérdezte: "Milyen bizonyítékot találnak meggyőzőnek a nyelvi modellek?" – a válasz nagy vonalakban: attól függ, de van néhány általános fogás. Íme, mire érdemes figyelned:

• Használj egyedi vagy ritka kulcsszavakat, kifejezéseket. Ha mindenki ugyanazt a szófordulatot használja egy témában, próbálj meg te kitűnni egy frissebb szinonimával vagy saját “brandelt” kifejezéssel. Ez segíthet abban, hogy az AI a te megfogalmazásodat vegye át, ne a tucatcikkekét.

• Szerepeltess előnyöket/hátrányokat (pro és kontra) listákban. Ha például termékeket hasonlítasz össze, nagyon hasznos lehet egy felsorolás, ami taglalja az adott opciók előnyeit és hátrányait. Ez strukturált információ és kiegyensúlyozott perspektíva, amit az AI szívesen átvesz, mert növeli a válasz objektivitását.

• Gyűjts felhasználói véleményeket és mutasd be azokat. Ahogy korábban is említettük, az AI figyel a közösségi véleményekre. Ha a weboldaladon például vannak idézetek valódi felhasználóktól, vagy összefoglalod a review-k átlagát, azt értékes információnak fogja tartani (pl. “500 vásárlói értékelés alapján 4,8-as az átlag”). Ez jelzi, hogy valós tapasztalat áll mögötte.

• Idézz szakértőket, forrásokat. Ha tudsz valamilyen tekintélyes külső forrásra hivatkozni egy állításnál, tedd meg (és linkeld is be). Például "Ahogy a Gartner 2025-ös jelentése is kimondja, ...". Az ilyen beágyazott hivatkozások növelik a tartalmad hitelességét az AI szemében is. Egyes vizsgálatok szerint a cikkbe épített idézetek és forráshivatkozások növelik az esélyét, hogy az AI a te oldaladat választja ki a témában – hiszen így “egy csapásra” több információhoz jut.

• Tüntess fel számadatokat, statisztikákat. A nyelvi modellek előszeretettel adnak konkrét számokat a válaszaikban, mert ez növeli a megbízhatóság látszatát. Ha te szolgáltatsz egy releváns statisztikát (pl. "%-os növekedés, x millió felhasználó, trendek grafikonja stb."), akkor jó eséllyel ezt beépítik a válaszba. Természetesen mindig jelöld meg a forrását ezeknek az adatoknak is.

• Használj pozitív, de tényszerű nyelvezetet. Érdekes módon néhány szakértő megfigyelte, hogy a pozitív hangvételű tartalmakat hajlamosabb az AI idézni, mint a túl negatív vagy bizonytalan hangneműeket. Ez persze tartalomtól függ, de ha például esettanulmányokat írsz, próbálj a megoldásokra és sikerfaktorokra fókuszálni, nem a problémákra panaszkodni.

Végső soron ezekkel a módszerekkel a tartalmad értékes “alapanyaggá” válik az AI számára. Hiszen az AI is azt szeretné, hogy a válasza hasznos és pontos legyen – ha te ilyen tartalmat nyújtasz, akkor nyerő pálya, hogy tőled válogat.

8. Maradj tényszerű, de egészítsd ki a közismert tudást egyedi információval.
A generatív modellek a tudásukat részben úgy szervezik, mint a tudásgráfok: tényeket (triplett formában) tárolnak, pl. (“Magyarország, főváros, Budapest”). Ha a tartalmad szembe megy a jól megalapozott tényekkel, akkor az AI szemében megbízhatatlannak tűnik. Tehát nagyon fontos a pontosság és tényszerűség: ne írj valótlanságot, ne nagyítsd fel indokolatlanul az állításaidat, mert az AI vagy kihagy, vagy – rosszabb esetben – téves információt terjeszthet. Ragaszkodj a bevett tényekhez, de adj hozzájuk olyan pluszt, amit máshol nem találnak meg. Az ideális tartalom egybevág a konszenzussal, de még hozzá is ad valami újat. Például egy cikkben leírhatod a már közismert tényeket egy iparágról, de mellé teszed a saját friss kutatásod eredményét is. Így az AI látja, hogy stimmel az, amit írsz (tehát megbízható), ugyanakkor van benne egy új adat vagy insight, amit érdemes kiemelnie. A lényeg: ne próbáld meg “kijátszani” az AI-t hamis vagy szenzációhajhász tartalommal, mert az visszaüthet. Inkább építs a közös tudásra, és emeld magasabb szintre a saját tapasztalataiddal, adataiddal.

9. Építs digitális PR-t és külső hivatkozásokat a márkád számára.
A GEO nem csak arról szól, hogy a saját weboldaladat csinosítgatod – az egész internet a “játszótér”. Gondolj bele: ha egy AI a “legjobb éttermeket” sorolja fel egy városban, honnan tudja ezt? Valószínűleg több forrásból: étteremajánló listák, Tripadvisor/Yelp értékelések, esetleg újságcikkek. Ugyanez igaz B2B vagy bármilyen más témára: a külső említések és linkek óriási szerepet játszanak abban, hogy egy AI szemében mennyire vagy “ajánlható”. Ez tulajdonképpen a hagyományos linképítés és PR új kontextusban. Néhány tipp ehhez:

• Kerülj fel rangos listákra és gyűjtőoldalakra. Ha létezik a szakterületeden olyan toplista (pl. “Top 10 marketing ügynökség 2025-ben”), akkor érdemes bekerülni – akár pályázni rá, kapcsolatot építeni a szerzővel, stb. A generatív AI-k a tekintélyes listacikkeket erősen figyelembe veszik ajánlásoknál. Egy kutatás szerint a ChatGPT ajánlási algoritmusában ~41-64%-os súllyal szerepelt az, hogy egy cég szerepel-e ilyen tekintélyes listákban. Vagyis ha mondjuk egy neves szakportál megemlít a “Top szolgáltatók” között, az aranyat ér GEO szempontból.

• Szerezz szakmai elismeréseket, díjakat és kommunikáld ezeket. Az AI-modellek figyelik a díjakat és akkreditációkat is. Ha a weben több helyen az szerepel, hogy a céged “díjnyertes” valamilyen területen, az növeli a hitelességet. Természetesen ezt nem könnyű rövid úton elérni, de ha vannak ilyen eredményeid, mindenképp említsd a weboldalon és sajtóközleményekben.

• Használj ki minden releváns katalógust és adatbázist. Néhány modell (pl. az Anthropic Claude) meglepően nagy mértékben támaszkodik hagyományos cégadatbázisokra, könyvtárakra is. Ez azt jelenti, hogy egy iparági szaknévsorban vagy pl. Google Cégem (Google Business Profile) listában való szereplés is számíthat, különösen lokális kereséseknél. Ne hanyagold el ezeket sem.

• Public Relations (PR): A klasszikus PR tevékenység – sajtómegjelenések szerzése, interjúk, vendégcikkek, influencer említések – mind hozzájárulnak a GEO sikerhez. Egyrészt nyilván növelik a domained autoritását (SEO-ban is jó), de másrészt bekerül a neved a “köztudatba”. Minél több hiteles cikk említi a márkád egy témával kapcsolatban, az AI annál inkább “parroting” módon vissza fogja ezt mondani a felhasználónak. Gondolj bele: ha öt cikkből három szerint a te céged a piacvezető valamiben, akkor a chatbot válaszában is jó eséllyel benne leszel, amikor erre rákérdeznek. Egy konkrét példa: egy B2B szoftvercég észlelte, hogy a ChatGPT alig említi őket az adott szegmens offline (tréning) tudásában. Lépésként közös jelentéseket publikáltak nagy tech blogokkal, és készítettek egy forrásokkal alátámasztott Wikipédia oldalt a cégükről. Az eredmény: a következő nagyobb modellfrissítésnél a ChatGPT már az ő nevüket is kidobta a “legjobb projektmenedzsment eszközök” kérdésre adott válaszban, és 25%-kal nőtt a brandjükre keresők száma. Ez is mutatja, hogy a kitartó PR munka az AI-ban is megtérül.

Összefoglalva, a GEO-stratégia nem áll meg a weboldalad határánál – az egész digitális ökoszisztémát fel kell építened magad körül. Ha szakmailag aktív, elismert szereplő vagy a neten (akár link, akár puszta említés formájában), azt a mesterséges intelligencia érzékelni fogja, és megjeleníti a válaszaiban.

10. Mérd a GEO teljesítményét és kísérletezz folyamatosan.
Mivel a GEO egy új terület, a siker nyomon követése is új kihívás. Még nincsenek bevált standard KPI-ok, de már most is vannak módszerek, hogy lásd, mennyire vagy jelen az AI válaszokban:

• Keress rá saját magadra az AI-okban. Rendszeresen teszteld le a fontos kulcsszavaidat különböző generatív keresőkben (ChatGPT, Bing Chat, Perplexity stb.), és nézd meg, megemlít-e a válasz. Próbálj variálni a promptokon is: pl. “Mi a legjobb X?” vagy “Mit mondasz az Y cégről?”. Jegyezd fel, hol szerepelsz, hol nem.

• Figyeld az AI forgalmat az analitikában. Bár a chat felületekről érkező forgalom nem mindig jól azonosítható, néhány eszköz már segít ebben. A Google Analytics 4 például testre szabható, hogy külön lássa a ChatGPT, Bing, Perplexity által hozott látogatókat (pl. utm paraméterekkel vagy forrás alapján). Ha a Bing Chatből kattint át valaki, azt a forrásban lehet látni (bing.com domain és query paraméterek alapján). Állíts be külön jelentést, hogy lásd, hónapról hónapra nő-e az ilyen AI-asszisztens által hozott forgalom.

• AI eredmény figyelő eszközök: Megjelentek már olyan SaaS eszközök, amik kifejezetten azt monitorozzák, hogy a márkád hogy szerepel a generatív modellekben. Például a HubSpot kiadott egy “AI Search Grader” nevű ingyenes eszközt, ami pont ezt méri: megadod a márkád, és jelzi, hogy a különféle AI keresők mennyire “ismernek” téged. Léteznek más specializált megoldások is: a Goodie AI nevű platform például automatizáltan futtat le lekérdezéseket több AI-on, figyeli hányszor említenek, összeveti a versenytársaid említésével, és riportot készít. Ezeket érdemes kipróbálni, ha komolyan invesztálsz a GEO-ba, mert konkrét visszajelzést adhatnak.

• Kérdezd meg a közönségedet. Ha B2B területen vagy, ahol van sales csapat vagy account management, nyugodtan kérdezd meg az ügyfeleket: “Egyébként használtál AI-asszisztenst a tájékozódáshoz?” Meglepő visszajelzéseket kaphatsz. Ha pedig van hírleveled vagy közösségi követőtáborod, egy gyors kérdőívben rákérdezhetsz, hogy használnak-e ChatGPT-t keresésre. Ezzel is felmérheted, mekkora prioritás legyen a GEO a te iparágadban (persze a trendek globálisan így is erre mutatnak).

• Kísérletezz és iterálj. A GEO világában nincsenek kőbe vésett szabályok – ami ma működik, jövőre változhat. Ezért fontos a kísérletezés: ha valamit módosítottál a tartalmadban (pl. hozzáadtál egy új statisztikát vagy átírtad a címet), figyeld meg, változik-e utána az AI válaszokban való jelenléted. Lehet, hogy bizonyos lépések hatására gyakoribb lesz az említésed, vagy esetleg eltűnsz (akkor vissza az előző verzióhoz). Tekints a GEO-ra úgy, mint egy folyamatos A/B tesztelésre – az algoritmusok gyakran frissülnek, új AI modellek jönnek ki, neked is reagálnod kell. Az is jó ötlet, ha házon belül összeülsz a technológiai/R&D csapatoddal, ha van ilyen, hogy megértsétek, a ti adataitok hogyan kerülhetnének be a modellekbe (például nyílt adatszetek publikálása, vagy AI fejlesztő partnerekkel való együttműködés).

A mérésnél ne feledd: nem minden konverzió jelenik meg azonnal. Lehet, hogy valaki lát téged egy AI válaszban, megjegyzi a márkád, és pár nap múlva keres rá direktben – ezt is érdemes figyelni a brand keresések trendjében. Ha növekszik a “brand + kulcsszó” típusú keresések száma (pl. “Acme Co projektmenedzsment szoftver”), az arra utalhat, hogy az AI előbb ajánlotta nekik az Acme Co-t, és utána néznek rá. Ezek a közvetett hatások is a GEO sikerét jelzik.

Összefoglalás: Hogyan alkalmazkodjunk a GEO korszakához?

A generatív engine optimization nem buzzword többé, hanem a digitális marketing új realitása 2025-ben. A ChatGPT és társai mainstream eszközökké válnak az információkeresésben – látjuk, hogy egyre többen fordulnak a chatbotokhoz kérdéseikkel, és az olyan újítások, mint a Google SGE, alapjaiban írják át a keresőoptimalizálás szabályait. Mit tehetnek ebben a helyzetben a marketingesek, tartalomgyártók és vállalkozások?

Először is, ne essünk pánikba: a SEO alapelvei továbbra is érvényesek, sőt sok átfedés van SEO és GEO között. A minőségi tartalom, a technikai rendbetétel, a felhasználói igények megértése most is kifizetődik. Ami változik, az a fókusz kiterjesztése. Már nem elég a kereső találati listájának első helyéért küzdeni – most már az AI által adott “első válaszban” is helyet kell kapnunk. Ehhez új szemlélet kell: gondoljuk végig minden tartalomnál, hogy ha egy chatbot válaszának lenne része, melyik mondatot emelné ki belőle? Ha erre a kérdésre tudunk válaszolni, és aszerint formáljuk a cikket, jó úton járunk.

Másodszor, legyünk proaktívak és kísérletezők. Aki előbb kezdi el monitorozni és finomhangolni a GEO-stratégiáját, előnybe kerül. Érdemes most auditálni a tartalmainkat ebből a szempontból: megtalálja egy AI a fontos információkat rajtuk? Érdemes egy kis “skálázást” végezni, pl. 5-10 fontos kérdésre rákeresni ChatGPT-ben és SGE-ben, és megnézni, kiket említ. Ha a versenytársaink többször felbukkannak, mi meg nem, az intő jel, hogy dolgoznunk kell a GEO-n. Viszont ha mi vagyunk jelen és ők nem, az remek hír – de ne vegyük garantáltnak, folyamatosan figyeljük, hogy alakul. Használjuk ki a rendelkezésre álló eszközöket is, mint a már említett AI kereső grader vagy más monitorozó szoftverek, hogy adatvezérelten dönthessünk.

Harmadrészt, hangoljuk össze a csapatainkat – a SEO-s, a tartalommarketinges, a PR-os, sőt a közösségi médiás kollégáknak együtt kell működniük a GEO érdekében. A GEO nem egy elszigetelt feladatkör, hanem a meglévő marketing mix kibővítése. Például a PR-os tudja biztosítani, hogy tekintélyes médiaoldalakon jelenjünk meg (ami kell az AI-nak), a SEO-s figyel a schema markupokra és technikai részletekre, a tartalomgyártó pedig úgy ír, hogy gép és ember számára is ütős legyen. Ez egy csapatmunka, ahol mindenki a saját szakterületén teszi AI-barátabbá a márkát.

Végül, legyünk tisztában azzal, hogy a GEO folyamatosan evolválódik. Ahogy az algoritmusok okosodnak, újabb generatív modellek jönnek (pl. a Google Gemini), úgy fognak finomodni a játékszabályok. Ami ma előny, holnapra alapelvárás lesz. Az AI egyre jobban személyre szabja majd a válaszokat (pl. figyelembe veszi a felhasználó előző kérdéseit, preferenciáit), így lehet, hogy a jövőben “perszónákra” is optimalizálnunk kell majd, nem csak általánosságban. Lehet, hogy a hangalapú vagy vizuális keresés generatív válaszai nyitnak új frontot. Ezekre is érdemes előre gondolni és rugalmas stratégiát kialakítani.

Összegzésképp: a Generative Engine Optimization nem más, mint alkalmazkodás ahhoz, ahogyan a mesterséges intelligencia látja a tartalmainkat. Aki segít az AI-nak, hogy jobban megértse, feldolgozza és értékelje a tartalmát, az lesz az, akit az AI továbbajánl a felhasználóknak. 2025-ben ez a láthatóság új formája. Azok a cégek, amelyek időben felismerik és beépítik a GEO-t a marketingjükbe, előnyt fognak élvezni abban, hogy üzenetük eljusson a közönséghez – még akkor is, ha a közönség épp egy chatablakban kapja meg a választ. Itt az ideje tehát köszönni a SEO-nak az eddigieket, és üdvözölni a GEO-t, mint a keresőoptimalizálás következő fejezetét.🚀

Források:

• Landwehr, M. (2025). How To Win In Generative Engine Optimization (GEO) – Search Engine Journal

• Bæk, D. H. (2025). Generative Engine Optimization (GEO) vs Search Engine Optimization (SEO) – SEO.ai blog

• Young, R. (2024). Generative Engine Optimization (GEO): What to Know in 2025 – Walker Sands Blog

• First Page Sage Research (2025). GEO: Explanation & Algorithm Breakdown – FirstPageSage

• NoGood (2024). Generative Engine Optimization: Boost AI Search Visibility – NoGood Blog

• Herrman, J. (2025). SEO Is Dead. Say Hello to GEO. – New York Magazine