Többet gondolkoztam azon, hogy mi legyen a cikk címe, mint amennyi idő alatt megírtam a cikket. Pedig ha a cikk végére érsz, akkor láthatod, hogy ebben rengeteg meló volt. De a téma annyira komplex és kusza, hogy azt se tudtam hol kezdjek bele. És akár hiszed, akár nem: ezt mind kézzel írtam. Direkt.

Egészen konkrétan ezért:

Az elmúlt hetekben elolvastam az ÖSSZES magyar nyelven íródott AI Mode és AI Overview tartalmat. A szomorú hír, hogy valódi, „új tudás” 2 kivételtől eltekintve egyikben sem volt. Mindegyik cikk valamilyen angol nyelvű anyagnak a leirata, átirata volt, érdemi hozzáadott érték nélkül. Nem volt bennük konkrétum, nem volt bennük használható tudás. Rankelnek a Google-ben? Igen. Van benne plusz érték a többiekhez képest? Nincs. És ez csak az egyik probléma. A másik, ami legalább ekkora gond, hogy a tartalmak jelentős része (számomra teljesen egyértelműen) AI segítséggel íródott. Van olyan tartalom amiről 100%-ig biztos vagyok, hogy egy-az-egyben AI tartalom és csak „vizuális szerkesztés” történt rajta. De olyat is láttam, ahol a tartalom AI generált, de azért végigment a szövegezésen valaki (Human In The Loop). De így is maradtak benne olyan mondatok, szavak, szófordulatok (és bizonyos LLM modellekre jellemző típushibák), amikből azonnal megmondtam, hogy ez a cikk kb 10-15 perc munkával készült. Mert az egészet AI írta és pár perc „editing / final touches” után ment is ki élesbe. De lehet, hogy 5 percnél több időt nem is szántak rá.

Az, hogy erre tart a szakma igazából nem jó hír, de ettől még tény. És nem véletlen, hogy a Google is abba az irányba mozdul, amibe most lépett egy óriásit (a cikk végére kiderül mi ez). Ez a tény és a fenti probléma (is) igen erősen elgondolkodtattak.

1. Egyrészt azon, hogy akkor most 3-4 év múlva lesz munkánk SEO téren abban a formában, ahogy most dolgozunk?
2. Másrészt pedig, hogy merre tart a keresés úgy általában. Ez az AI Mode és AI Overview most csak 1-1 lehetséges megoldás a sok közül, ami vagy megmarad vagy nem? Vagy egyébként ez az előfutára annak, ami a következő évtizedekben ránk vár?

Pont emiatt több nap is játszottam az utóbbi időben olyan mentális játékot (buszon, utcán sétálva), hogy az AI Overview + AI Mode mellett és ellen kellett érvelnem saját magamnak. Mintha kiállítanának egy színpadra, hogy akkor tessék, te most pro AI Mode szerepet kapsz, jöhetnek az érvek ez miért király és miért ez a jövő. És közben szedd darabokra az anti AI Mode szereplő ellenérveit. Aztán persze jött a szerepcsere. A folyamat során rengeteg olyan dolog előjött, amire korábban nem gondoltam. De végül összeállt egy szerintem egész korrekt kép.

Gyors áttekintő

Mi az AI Overview?

Az AI Overview tömör összefoglalókat ad egy adott keresésről vagy témában. Pont olyan, mint a Featured Snippet volt annak idején. A Google találati lista tetejére kiírja a „lényeget” vagy a konkrét választ az adott témában.

Csak míg korábban ez egy-az-egyben az a szöveg volt, amit valahol megtalált, most ezt ő „generálja”. Erre később majd kitérünk miért jó / miért nem jó.

A fenti képen konkrétan a Featured Snippet-ről szóló AI Overview-t látod (mennyire meta…). Jobb oldalt ott van, hogy forrásként például felhasználta az ite.hu Kiemelt kivonatokról szóló 2022. decemberi cikkét. De nem szó szerint vette azt át, ahogy korábban tette volna.

Ez a funkció egy ideje már itthon is elérhető több keresés során és növekedni fog az elterjedése.

Mi az AI Mode?

Az AI Mode már kicsit már tészta. AI Mód célja, hogy lehetőséget nyújtson interaktív, beszélgetés-szerű keresésre, ahol akár összetettebb kérdéseket is meg tudsz adni. Ezekre pedig generatív módon válaszol neked az AI. Az AI Mode tehát kibővíti az AI Overview funkcióit és egy sokkal mélyebb, párbeszéd alapú élményt tesz lehetővé.

Ez a funkció a cikk írásakor még várat magát, de hamarosan itthon is elérhető lesz széles körben.

Mi az AI Overview legnagyobb problémája?

Az AI Mode és az AI Overview legnagyobb problémája hogy nem értjük hogy működik.

Valójában a SEO-t sem értettük teljes egészében soha, de voltak nagyjábóli elképzeléseink. És tudtuk, hogyha egy oldal jó helyen rankel, akkor majd forgalmat is hoz. Nah, most az AI Mode egyik legnagyobb veszélye, hogy elképesztő mértékben fogja kinyírni az oldalakra érkező organikus forgalmat. 20-30-50% mínuszok is lesznek egyes piacokon. Ez persze nem jelenti azt, hogy eltűnsz a netről teljesen, mert a visibility részben megmarad, ha egy-egy keresésénél téged is említ, ajánl. De erre nincs garancia. Azért sincs, mert nem tudjuk teljes egészében, hogy az AI Mode hogy működik. Ha pedig meg is említ az AI Mode téged, akkor nem feltétlenül helyesen teszi, vagy nem úgy, ahogy te megadtad a tartalmat.

Korábban a „hagyományos SEO” idejében az információkeresés/-kinyerés (information retrieval) során a tartalom úgy jelent meg ahogy te legyártottad. Erre is jött létre a Google, hogy „rendszerezze az emberek által előállított tartalmat”. Ez úgy tette, hogyha valaki keresett, akkor téged talált meg, kattintott és elolvasta a tartalmat. Aztán idővel persze jöttek a Featured snippetek, amik kiemelték a lényeget, hogy ne kelljen az egész tartalmat elolvasni nálad. De a tartalom még mindig a te tartalmad volt. És abban a formában, ahogy legyártottad. Ezért a SEO munka abból állt, hogy a tartalom elérhető, indexelhető és érthető legyen. Ezzel szemben az AI Mode ugyebár generatív tartalommal operál, vagyis ő elolvas egy csomó forrást, és utána saját maga fogalmazza meg a lényeget. A generative search (generatív keresés) esetében a modell a tartalmat átalakítja, és hiába tőled veszi át a konkrét választ, nem biztos, hogy megjelenít benne. Sőt, az se biztos, hogy ugyanabban a formában mutatja meg mindenkinek. Mutatok pár saját keresési példát, hogy legyen a cikkben egyedi, hozzáadott érték tartalom is. Adok is magamnak 1 pontot érte pythonban.

adat = {"hozzáadott érték": 0}
uj_adat = set_hozzaadott_ertek(adat)
print(uj_adat) # {'hozzáadott érték': 1}

Céges Slackre érkezett egy screenshot.

„A BYD Seal 05 DM-i egy dugos hibrid.” Jelentsen ez bármit, de hogy magyarul ezt így ilyen formában nem használjuk és nem írjuk le, az szinte biztos. Nem csak azért mert nyelvtanilag helytelen, hanem mert totál mást is jelent(het).

Tegyük fel, hogy futtatjuk ugyanazt a keresést mint itt fent, tehát „BYD Seal 05 DM-i”. Mit kapunk?

Chromeban az alábbi AI Overview jelent meg nálam. (Itt már nem dugos hibrid, hanem dugalj hibrid kifejezés van egyébként, ami szintén elég random / szakmaiatlan.)

Pár perccel később viszont már ez:

Majd megint pár perc múlva próbálkozva már ez.

És a minta bátran folytatható. Mit látunk fent:

• pontosan ugyanarra a keresésre NEM UGYANAZT a választ és szöveget generálja az AI Overview
• és ha gondosan figyeltél, akkor az utolsó esetben már nem is ugyanazt a forrást hozza. Az első kettő esetben a Wikipediát hivatkozta, az utolsónál viszont már a FÜLÖP-SZIGETEKI BYD weboldalt. Így ülök, hogy ok, de miért? Budapesten keresve fülöp-szigeteki weboldal, mint forrás? Hát még a tartalom nyelve sem magyar, amiből hivatkozik!

De hogy jobban érthető legyen a folyamat, elég csak nyomkodni a frissítést egy keresésénél, ahol van AI Overview és nézd meg a változásokat. A szöveg is változik és a forrás is jobb oldalon. Pedig ugyanaz a user voltam, ugyanakkor, ugyanott, ugyanazon eszközön. Semmi nem változott. De a keresésre adott találat meg igen.

Na ez az egyik legnagyobb probléma az AI Overview-val. Mert:

• még nem értjük pontosan hogy működik (egyfajta black box)
• és nem is konzisztens ugyanolyan körülmények között sem.

Aki SEO-zott valaha vagy akár Google-ben Search Ads-et csinált, az hányszor kapta meg az az ügyféltől, hogy „visszaestünk erre a kulcsszóra 2 helyet, miért?” vagy „nem az első helyen jelenik meg a Google hirdetésünk”, te meg ültél, hogy nálad pedig minden rendben. De sehogy se tudtad reprodukálni a dolgot. Az ügyfélnek pedig 13-szor elmondtad, hogy itt a kereséseknél sok minden számít (lokáció, eszköz, cookie stb). Nah, most ott tartunk, hogy már saját magadnál is inkonzisztens adatokat / eredményt fogsz látni, mert egy modell valamilyen keresés és paraméter alapján mást és mást fog megjeleníteni. Nah, így próbálj meg optimalizálni.

Az inkonzisztencia viszont csak az egyik és meglepő módon talán a kisebb gond. Az AI Mode és AI Overview működése még nagyobb. Az egész ugyanis egy fekete dobozként működik, és jelenlegi tudással és eszközökkel mérhetetlen.

Nézzük meg az official Google szabadalmat a folyamat mögött.

A gyakorlatban ez a lépéssorozat.

Keresés / lekérdezés fogadása
A keresés itt csak kiindulópont és a rendszer nem szó szerinti lekérdezésként kezeli, hanem szélesebb értelmezéssel fogja elindítani a folyamatot. Tehát valójában nem „kulcsszóról van szó”, hanem sokkal inkább egy szélesebb „témáról” / topicról. Erre majd később kitérünk egy „leanderes példával.”

Kapcsolódó adatok és infók begyűjtése
A modell figyelembe veszi a felhasználó keresési előzményeit, helyzetét, eszközeit, viselkedését, akármit amihez hozzáfér. Ez ugye Google ökoszisztémában nem nehéz… Ebből következően egy-egy keresés máris perszonalizált eredményt és folyamatot fog adni.

Alap LLM output generálása
Egy nagy nyelvi modell (jelenleg Gemini 2.5 Pro) először értelmezi a szándékot majd tisztázza a „pontos” kérdést.

Származtatott / szintetikus keresések generálása
A rendszer az eredeti kereséshez kapcsolódóan több, de a szándékhoz kapcsolódó keresést generál. Tehát nem egy konkrét kulcsszót kell lefedni a tartalommal, hanem a kapcsolódó kifejezéseket is fel kell dolgozni. Ez elsőre logikusnak tűnik és sokan úgy gondolják, hogy már most is ezt csinálják, pedig valójában nem. Mert itt nem szemantikus kifejezések, meg TF-IDF-ek, vagy long tail kulcsszavak jelennek meg, hanem akár kapcsolódó témák is. Egy példa: Ha egy leander beteg, akkor oda kapcsolódik a beteség, a kezelési mód, a vegyszer, az lehet bio, és kéne egy kezelési útmutató, permetezési terv és egy potenciális vásárlási hely is.

Kulcsszó-specifikus dokumentumok lekérése
A rendszer az összes szintetikus keresés alapján kiválogatja a releváns forrásokat és tartalmakat. Itt viszont nem hagyomás organikus rangsor számít, hanem a releváns tartalmakat terítve (fan-out) berakja egy „custom corpusba”. Ha csak arról írsz, hogy milyen a leander levele, akkor képeket fog mutatni a Google. De amikor te egy beteg leander levelét fotózod le és keresel rá, akkor már tudja hogy te a betegséget, kórokozót, ellenszert stb-t is keres(het)ed. Tehát nem csak 1 tartalmat húz majd le, hanem akár 5-8 kapcsolódó témát is és azt rakja be egy „custom corpus”-ba. Mint amikor letöltesz / megnyitsz 5-10 dokumentumot, amikből a research-öt csinálod.

Kérdés / Lekérdezés osztályozása
Ez a lépés meghatározza, hogy milyen típusú válasz szükséges az adott kérdésre (mondjuk magyarázó, összehasonlító, vásárlási szándékú stb). A tartalomnak itt nyilván az adott szándékhoz kell igazodnia. Ez még triviális is lehet, de egy weboldal ritkán tud lefedni a fan-out szakazhoz kapcsolódóan minden „intent”-et.

Speciális, downstream LLM-ek kiválasztása
A rendszer kiválasztja, hogy melyik specifikus modell a legjobb az adott válaszra. Van, ami összegzésben erős, van ami táblázatokra specializált, van ami deep research-ben jó. Meg persze vannak általános modellek is. Ezek alapján lehet, hogy a tartalmad szövegileg tökéletes, de egy összehasonlításhoz ő nem a te tartalmadat választja majd ki, hanem a versenytársét mert ott van táblázat a cikkben. És azt fogja hivatkozni is mint forrás. Aztán hiába van nálad meg ugyanaz a content, nem téged választ.

Végső válasz generálása
A kiválasztott modellek összeállítják a választ, amit a user látni fog. Itt bizony előfordulhat, hogy a te tartalmadból vette a választ, de nem fog téged javasolni / ajánlani. Mert csak. A válaszokat akár több tartalom „összeollózásából” is generálhatja.

Válasz megjelenítése (response render)
A felhasználó eszközén megjelenik az összeállított válasz, gyakran forráshivatkozással. Ami viszont fontos, hogy a megjelenés nem jelent automatikusan kattintást is.

Ez a high-level overview. Ami itt lényeges, hogy:

• előfordulhat, hogy minden tartalmat tőled fog átvenni a Google, de mégse kapsz hivatkozást
• vagy kapsz hivatkozást, de kattintást már nem
• illetve azt, hogy mikor melyik modell és mi alapján kerül kiválasztásra, az rejtély
• a gyakorlatban itt van egy LLM, amihez kapcsolódik egy RAG (Retrieval-Augmented Generation), ami nem-parametrikus memóriával ruházza fel a rendszert. Komoly mi? A lényeg, hogy ennek köszönhetően a modell a saját tudása mellett hozzáfér potenciálisan a te tartalmaidhoz és abból hozza létre a választ

Vannak emellett így elsőre elég komoly „hibák” is a rendszerben. A Google ugyanis 2023 őszén kiadta a Google- Extended crawlert, ami elvileg azt a célt szolgálja, hogy kontrollálni tudod vele az AI eszközök hozzáférhetnek-e a tartalmadhoz. Az érdekesség az, hogy volt olyan aki ezt be is állította a robots.txt-ben. Mármint tiltotta, hogy „google ai bot menj innen”.

De ennek ellenére megjelentek a tartalmai az AI Overview-ban.

Jelenlegi, 2025 május végi tesztek alapján egyébként az látszik, hogy a Google AI Overview-kban a Google nem valós időben crawlolja a tartalmakat, hanem azok Google szerveren cachelt verzióit használja. Vagyis a RAG a cachelt tartalmakhoz nyúl ki. Ha belegondolsz, akkor valahol logikus is, mert miért kérne le egy http requesttel egy tartalmat, ami épp vagy elérhető vagy nem, ha egyébként neki ez már „megvan lementve”. De mit jelent ez a gyakorlatban? Ha egy tartalmadat nem indexelte a Google, akkor 0% esély van hogy cachelve legyen nála. Tehát 0% az esélye, hogy az AI Overview-ban megjelenj! Hozzáadott érték fel is ugrott 2-re.

adat = {"hozzáadott érték": 1}
uj_adat = set_hozzaadott_ertek(adat)
print(uj_adat) # {'hozzáadott érték': 2}

De lépjünk is egyet tovább és ne csak a hibákat, kifogásokat keressük.

Miért lehet és lesz jó az AI Mode és az AI Overview?

A szüleim generációja úgy nőtt fel, hogyha valamit nem tudtak és utána akartak járni, akkor megkérdeztek valakit, aki ért a témához. Vagy elővettek egy könyvet / elmentek a könyvtárba.

Az én generációm számára már egyértelmű volt, hogy ott az internet, az általános keresők igazából digitalizálták és katalógusba rendezték az információt. Nekem csak elő kell vennem számítógépem, vagy később az okostelefonom és máris el tudtam érni a „katalógust”. Annak idején ez 10 kék link volt, utána jöttek a hirdetések, a Shopping Ads meg a többi huncutság. Mi már csodálkozva néztük, hogyha valaki bemondott valami őrületes hülyeséget, hogy ki rúgta ’82-ben az adott meccsen a győztes gólt, akkor nem kellett könyvtárba menni vagy hónapokat várni mire találkozunk a fociban is mindentudó nagybácsival, aki nekünk adott igazat. Hanem elővettük a telefont, rákerestünk, néha kicsit kattintgatni kellett, de végül csak meglett az eredmény.

Mára meg ott tartunk, hogy nem is kell majd kattintani. Keresünk és generatív jelleggel megérkezik a válasz. Nálunk a gyerekek most 7 és 9 évesek. Középiskolára (de már akár felső tagozatos korukra) számukra nevetséges lesz, hogy „Apa ti tényleg ott guberáltatok 10 random találat között, hogy most akkor melyikben lehet benne a válasz? És akkor elolvastál 5 cikket hogy megtudd azt, ami most 4.5 mp alatt megvan? Boomer.” És a válasz az, hogy igen. Vannak területek, ahol a generatív tartalom és válasz nagyon hasznos tud lenni. És itt most érdemes egy oldallépést tenni, mert sokak számára az AI Mode, amikor beszélgetsz és választ kapsz kérdésre, már az aktív mindennapok része. Csak ezeket nem a Google keresőben tesszük meg egyelőre, hanem a ChatGPT vagy épp a Claude felületén.

Nemrég például Barcelonában kirándultunk és jött egy kérdés egy parkban: „ez vajon milyen virág lehet?” Apa, elő a ChatGPT. 10 másodperc után már mondtam, hogy természetesen ez a ligeti zsálya.

Egy másik nap egy madarat kellett klasszifikálnom. Fotó alapján az is ment 5 mp alatt.

Aztán valamelyik nap betegséget kapott el a leander. Megint csak elő a ChatGPT. Fotók és „vajon mi okozza a betegséget?”

Jönnek szépen a válaszok, először persze jó általánosan. Vagy ez, vagy az. Vagy amaz.

Aztán, hogy milyen javaslatok vannak a betegségek kezelésére.

Megállapítottuk, hogy ez „tuti gomba” lesz. Kértem tőle gombaölőket.

Aztán néhány tanácsot is kaptam.

És megbeszéltük hova járok vásárolni. Itt történik az egyik első fontos lépés: felmegy a valós webre és rákeres dolgokra. Ezt jelzi a „Searching the web” felirat. Ez azért kritikus, mert itt tudod fülön csípni, hogyha egy LLM nem saját „tudásból és forrásból” dolgozik, hanem kinyúl más találatokhoz, tartalmakhoz (RAG).

Majd megadja a bolttal kapcsolatos infókat, választékot.

Majd rákérdeztem, hogy Amistar nincs, azt nem ajánlja? (Mert korábban egyszer valahol ezt ajánlották.)

Aztán átbeszéltük és összegeztük hogy az Amistar mikor és miért (nem) jó?

Jó, de mikor és mennyit? Hogyan? Szóval készítettünk egy permetezési tervet.

Táblázatban a konkrét terv.

Jajj, de várj, tuti vannak bio alternatívák is.

Itt vannak az ajánlott opciók.

Majd oda is készült egy permetezési terv.

Majd végül átbeszéltük, hogy mire figyeljek még oda pluszban.

Mindezt kb 4 perc alatt. Utána meg elmentem a boltba gyalog és megvettem, amire szükségem volt. És szóban azért át is beszéltük az eladó nénivel a dolgokat, tehát tudtam, hogy nem hallucinálás áldozata lettem.

Ez a „human” vagy pontosabban „expert in the loop” nagyon fontos lépés. És ez az, amit a legtöbb tartalomban kihagynak. Ahogy olvastam a sok magyar AI Overview cikket, pont ez hiányzott belőle. Az Expert. A tudás. Az extra. A kraft. Több szinonimát nem tudok hirtelen, de értitek a lényeget. Ha nem olyan tartalmat gyárt egy cég, ami valódi tudást ad, akkor ne csodálkozzon, hogy nem rankel. Meg, hogy jön a Google és elviszi a kattintásokat.

Nah de mi a tanulság ebből az egészből? Sajnos elég sok minden.

Ez a jövő

Akár tetszik, akár nem, ebbe az irányba megy a search. Egyrészt, mert a technológia az LLM-ek és a genAI segítségével ezt ma már lehetővé teszi. Másrészt a Google nem engedheti meg magának, hogy más eszközök elvigyék ezt a típusú forgalmat. És az AI Mode erre is válasz. A komplex keresésekre egy helyen, egy formában, chat jelleggel akarják megadni a választ. Amit fent láttál folyamat ugyanis régen is végigment. Csak 5 keresés, 10 linkek közti guberálás formájában. Végigolvasol mindent, megérted, majd kihámozod a lényeget. Utána újabb keresés, fórumok, jobbra-balra, gazdabolt weboldala, másik cikk, jaj ez PR cikk, nincs benne, amit keresel, mész tovább. És egy 2 órás folyamat végén eljutsz oda, ahova most percek alatt. Ez az AI mód típusú keresés ígérete.

Más típusú tartalomgyártás kell

Azt tudod, hogy a fenti leanderes keresésre a válaszokat hány helyről kellett volna összelapátolni? Én tudom, legalább 4. Mert megcsináltam a keresést hagyományos módon is. És volt olyan info, amit nem is találtam meg. Pedig ha valamihez értek, akkor az a keresés.

És azt tudtad, hogy Magyarországon van egy olyan egyesület, ami kifejezetten leanderekre specializálódott?

Náluk például van egy részletes leírás képekkel a gombás betegségekről itt. De nincs hozzá vegyszer / gombaölő javasolva. Permetezési terv meg végképp nem.

Ez az oldal rankelni fog akár egy AI Overview-ban a legtöbb ilyen keresésre? Aligha. Mert ahogy fent is írtam, a fan-out fázisban el fognak hasalni. Mert a teljes „custom corpus” hiányzó részeit majd más tartalommal tölti be a versenytársaktól.

Nyilván nem várható el, hogy egy cég egy adott témakörben a weboldalán mindent is lefedjen. Pedig egyre inkább erre tart „igény szinten a Google”. Ha nálad nincs meg az adott info, akkor összeszedi máshonnan és majd legenerálja az alapján. Akár az Overview-ban, akár az AI Mode-ban. Aztán helló organikus forgalom.

Mint felhasználó, tetszik az irány. Szeretem.

Mint weboldal tulajdonos: nagyon-nagyon nem tetszik. Nem állítom, hogy rettegek, de látom a veszélyeket és az organic traffic terelési szempontból pontosan látom mi vár a legtöbb (nem jól összerakott) weboldalra.

Joggal merülhet fel a kérdés, hogy akkor most erre hogyan is kell optimalizálni? Nem hazudok: nincs meg (egyelőre) minden válasz. Ahogy a többi hazai (vagy épp nemzetközi) cégnél se. Aki mást állít, az nem mond igazat. Ennek két fő oka van: a SEO eddig is extrém bonyolult terület volt. Ezzel a kiegészítéssel pedig még bonyolultabb lett. De nem 2-5x szorzóval, hanem 100-1000-szeresen.

Az elmúlt 20 évben ugyanis olyan dolgokat csinált a szakma többsége, mint a kulcsszókutatás, tartalomírás, technikai SEO meg linképítés. Aztán, ha elég sokat csináltál ezekből, akkor javarészt jöttek is az eredmények. És erre épült rá az egész SEO iparág is, eszközök szintjén. Egy kis rank tracking kulcsszavakhoz, backlinkeket tudtál lekérni, tech hibákat nézni és ellenőrizni stb. De ez most jelentősen megváltozik.

A SEO már eddig is tényleg extrém bonyolult volt, mert nagyjából minden „weboldalhoz kapcsolódó terület” az be lett hajítva a SEO alá. Kulcsszókutatás? Az SEO. Tartalomírás? Az SEO. Linképítés: az SEO. Eddig még oké is. De utána jöttek a többiek.

Lassan tölt be az oldal? Az is SEO. Oldal architektúra tervezés meg domain migráció? Az is SEO. Structured data meg schema markup? Az is SEO. Más rankel featured snippettel, mi miért nem? Az is SEO. Jött valami hibaüzenet Search Console-ból? Az is SEO. 1 millió nem indexelt url? Az is SEO. Client-side Javascript render miatt összeomlott a forgalom? Az is SEO. Más a rangsor a Bingben mint Googleben! Az is SEO. Vector embeddings? Az is SEO. Content passage? Az is SEO. Aztán ott van egy csomó technikai és üzleti határterület téma: 404-re futó termék webshopnál ami rankel, mit csináljunk? Az is SEO. SAP-ből kéne automatikusan kirakni a készletinfot és frissíteni a termékleírást! Az is SEO. Nem folytatom a sort, szerintem érthető.

Nah erre a komplexitásra rúgta rá az ajtót az AI. Mert rárak még egy réteget. Ez a réteg pedig nemcsak a Google által promotált AI Overview és AI Mode-ban jelenik meg, hanem a többi kompetitív eszközben is.

Ha például megkérdezed a ChatGPT-t, hogy melyik a legjobb budaörsi pékség, akkor mit látsz?

Látjuk, hogy ott van a „searching the web”, tehát kinyúlt az „internethez” és más weboldalakhoz. Majd az alapján hoz egy listát és a végén egy összefoglalót.

Majd megkérdezzük tőle, hogy mire keresett rá?

Ok, tehát csinált egy keresést, megnézte a top találatokat és az alapján hozott egy listát nekünk. De vajon a Google-ben található lista egyezik azzal, amit végül az „AI ajánlott”.

A válasz egyszerű: nem. Vagyis ha rákeresel ugyanarra a kifejezésre, amit az AI is használt, akkor nem ugyanazt a listát kapod.

Mutatok erre egy sokkal plasztikusabb példát. Időnként megkérdezem tőle, hogy „melyik a legjobb SEO ügynökség Budapesten?” A lényeg:

• az általam megadott kérdés alapján kitalál egy kulcsszót, amire rákeres (ehhez a kereséshez egyébként tapasztalatok alapján használ Google-t is, de van amikor más, akár belső keresőt)
• a találatokat átnézi és valamilyen szempont alapján kiválasztja a legjobbakat
• eddig érthető is: viszont a javaslat és sorrend nem konzisztens

Mit is értek ez alatt:

• a fenti esetben rákeres arra, hogy „melyik a legjobb SEO ügynökség Budapesten?”
• ha erre a kifejezésre a top találatok között vagy hagyományos organikus keresés során (akár saját tartalommal, akár más pl gyűjtő weboldalon), akkor van esélyed megjelenni a válaszok között
• de ez NEM GARANCIA
• az esetek jelentős részében simán kihagyja a legnagyobb, vagy legismertebb szereplőket és olyanokat javasol, akiket mondjuk még én se ismerek (ez utóbbi persze nem mérvadó szempont, csak gondoltam „menőzök” egyet).

De hogy ne csak kamuzzak, itt egy saját gyűjtéses lista több ellenőrzés során, hogy „melyik a legjobb SEO ügynökség?” a ChatGPT szerint.

adat = {"hozzáadott érték": 2}
uj_adat = set_hozzaadott_ertek(adat)
print(uj_adat) # {'hozzáadott érték': 3}

Mit látunk az ábrán:

• futtattam 6 különböző alkalommal ugyanazt a „promptot”
• nem volt olyan cég, aki mind a 6-szor a listán lett volna. Miért?
• volt olyan cég, amelyik csak egyszer került rá a listára, de akkor az 1. volt. viszont a másik 5 alkalommal nem is volt ajánlva, mint a legjobb. Miért?
• a keresés során többször volt, hogy ugyanazokból a forrásokból dolgozott az AI (live search után ellenőriztem a forrásokat), de mégis más lett a végeredmény. Miért?
• volt olyan forrás tartalom, ahol már alapból sorba vannak a cégek rakva, de az AI ezt felülírta és kihagyta a 2. és 3. céget a listáról, és a 4. céget berakta az 1. helyre. Miért?

A kérdések költőiek. Én se tudom a választ. De a nagyobb gond az, hogy „most már ez is SEO.” Vagy GEO (Generative Engine Optimization). Hívjuk akárhogy, bár én a GEO kifejezést nem szeretem, mert azt sugallja, hogy ez nem is SEO igazából, pedig az. Mert a SEO (vagy most már AI) szakértőtől várják majd a választ erre. Kérdéseim nekem is vannak. Tesztjeim is. De mindenre kiterjedő válaszok és ok-okozati összefüggések egyelőre nincsenek. Aki mást állít, vagy mást írt, azt fogadjátok erős kétségekkel.

Egy dolog biztos, a SEO nem megy el, velünk marad. De hogy az AI-nak köszönhetően klasszisokkal nehezebb lett ez a szakterület, az biztos. Igazából mostanra jutottunk el oda, hogy szét kellene választani és szálazni, hogy valójában mi a SEO és mi nem. Mert az AI varázsgömbből való jóslás az nem SEO.

De az tuti, hogy hosszú távon más és jobb eszközökre lesz szükségünk. Ahhoz ugyanis már hozzászoktunk, hogy egy-egy keresésre nem mindig ugyanott jelentünk meg. Ezt az ügyfelek egy része is érti és elfogadja. De ahhoz még alkalmazkodni kell, hogy egy keresésre nem is az a tartalom fog megjelenni, amit te gyártottál. És ha meg is jelensz, az se biztos, hogy mindig. És ugyanarra a kifejezésre se lesz konzisztens az eredmény.

Tehát AI oldalon a „rank tracking” igazából nem úgy fog működni mint eddig, hogy van egy átlagos pozíciód mint Search Consoleban, hanem a Google Ads-hez hasonlóan szükség lesz valami „visibility” értékre is, mint Adsben az Auction Insights alatt az „impression share” meg az „Overlap rate”.

adat = {"hozzáadott érték": 3}
uj_adat = set_hozzaadott_ertek(adat)
print(uj_adat) # {'hozzáadott érték': 4}

Itt látnád azt, amit én fent mutattam. Hogy van amikor megjelensz, de nem mindig. Viszont HA megjelensz, akkor meg milyen helyen, milyen pozícióban. Erre létre fognak jönni különböző szolgáltatók, és elképzelhető, hogy maguk az AI eszközök is kijönnek valamilyen analitikával / trackinggel.

De ettől még nagyon messze vagyunk.

A változás viszont nemcsak hogy állandó, hanem most egy nagyon nagy ugrás is történt. A szakma és a piac alkalmazkodni fog, de nagyon lassan. Ha valamikor azt mondták, hogy a „SEO halott”, akkor talán most lehet a leginkább igaz. Most se teljesen igaz, de jelenleg tudnék úgy érvelni egy színpadon, hogy megnyerném a vitát. De ez ettől még nem tölt el örömmel.

Ha eljutottál eddig, akkor köszönöm és gratulálok. Cserébe beszúrom ide, hogy hogyan kell rankelni AI Mode-ban, AI Overview-ban, ChatGPT-ben vagy épp Claudeben: csináld azt amit eddig, csak jobban. Sokkal jobban.

Nah, de elég a rémisztgetésből. Jöjjön a lezáráshoz két érdekesség.

„Organikus hirdetés”

Láttatok már ilyet?

2025. májusban az organikus találatok KÖZÖTT találtam Google Ads hirdetést. Már ezt is el akarja venni a Google tőlünk? Remélem csak egy teszt volt, és nem kezdik el tolni az organikus hirdetéseket (organic ads). Ha igen, akkor itt olvastatok először róla.

Hogy érzem most magam?

A cikk írása közben ez a vibe zene szólt végtelenítve. Hogy miért? Mert jól összefoglalja a véleményem az AI Overview-ról és az AI Mode-ról.

Ebben a cikkben 4 hozzáadott érték pontot adtam magamnak. Te mennyit számoltál össze? Ha többet, akkor írd meg kommentben mi volt extra info.

Évek óta senki nem kommentel a cikkeimre, ami tényleg rosszul esik. Úgyhogy most ezzel teszek egy próbát, hátha.