A magyar nyelvet a modellek már jól kezelik, és a magyar top domain-ek forgalmat kaphatnak. Érdemes figyelni, ha valami valótlant mond a modell rólunk, akkor reagálni (pl. cikkben tisztázni azt a tévhitet, mert előbb-utóbb a gép is tanul belőle). A Bing Chat néhány perc / óra friss hír után is reagál (pl. megkérdezik a Microsoft bejelentéséről és percekkel utána már összefoglalja különböző forrásokból). Tehát egy breaking news site pillanatok alatt hozzájárulhat egy AI válaszhoz. Magyarul is, pl. ha kitör egy vulkán, az Időkép cikke perceken belül forrás lehet a “Mi történt az imént Izlandon?” kérdésnél.
Az elmélet és a tippek után most nézzünk konkrét példákat arra, hogyan jelennek meg weboldalak tartalmai az AI által generált válaszokban, nemzetközi színtéren és itthon egyaránt. A generatív válaszok új formátumot képviselnek, de már most is láthatjuk az első mintázatokat és példákat, amelyekből sokat tanulhatunk. Ebben a fejezetben felidézünk néhány ilyen esetet és esetleges sikertörténetet, illetve tanulságos szituációkat, amikor egy oldal forgalma megváltozott az AI-k miatt.
Nemzetközi példák
Wikipedia – az állandó jolly joker
Ahogy várható volt, a Wikipedia cikkei számtalan AI válasz alapját képezik. Ha valaki például a Bing Chatben megkérdezi: “Who is Alan Turing and what is he known for?”, a Bing egy bekezdésben összefoglalja Turing életét és munkásságát, és a válasz végén ott lesz a forrás: Wikipedia. A ChatGPT (OpenAI) önmagában nem cite-ol, de a Bing verziója igen, és sokszor a Wiki jön fel. Tanulság: a Wikipedia-tól nem lehet elvitatni az entitás-tekintélyt. Az AI szívesen támaszkodik rá, és onnan idéz definíciókat, évszámokat stb. (Hogy ez nekünk hétköznapi oldaltulajoknak mit jelent? Egyrészt, ha valamiről nincs Wiki cikk, de te készítesz egy jó definíciót az oldaladon, esélyes lehetsz. Másrészt, ha van Wiki cikk, neked valami pluszt kell nyújtanod, mert a lexikális infót onnan veszi.)
Stack Overflow vs ChatGPT esete
2023-ban széles körben híressé vált, hogy a Stack Overflow látogatottsága jelentősen visszaesett, mert a programozók egy része már nem ment fel kérdezni vagy keresni, helyette ChatGPT-től várt választ. Bár a ChatGPT tréningadataiban feltehetően rengeteg Stack Overflow poszt benne volt, forrásmegjelölés ott nem történt, tehát a site organikus forgalmat bukott. Sőt, az is gondot okozott, hogy a ChatGPT a tanult anyagból hibás kódmegoldásokat generált, ami miatt a Stack Overflow egy időre kitiltotta a ChatGPT által generált tartalmakat. Itt tehát egy negatív példa: egy Q&A oldal úgy járt, hogy az AI “kiváltotta” a funkcióját részben. Persze, ha valaki mondjuk Bing Chatben kér kódot, előfordulhat, hogy a Bing a válaszhoz mellékel egy hivatkozást pl. a stackoverflow.com egy releváns threadjére, de maga a jelenség így is figyelmeztető. Mit lehet tanulni? Ha Q&A oldal vagy, gondold át, mivel adsz többet, mitől jönnének még hozzád, ha az AI is tud válaszolni. Stack Overflow pl. erősített a community funkciókon, és specializáltabb megoldásokon dolgozik.
Egészségügyi portálok a Bing-ben
A Bing AI chatnél szépen megfigyelhető, hogy pl. egy egészségügyi kérdésnél több forrást is megjelöl a válaszban, gyakran megbízható medical site-okat. Például valaki rákeres Bing Chatben: “How to lower a fever in a toddler?”. A Bing ad egy lépéses választ: (1) Adj bőséges folyadékot, (2) könnyű öltözéket, (3) szobahőmérséklet, (4) szükség esetén gyógyszer stb. És az apró számozott hivatkozások mögött tipikusan olyan oldalak állnak, mint a Mayo Clinic, a WebMD, esetleg az NHS.uk (Brit egészségügy). Ezek a domain-ek erős E-E-A-T-vel bírnak az egészség terén. A magyar user számára ez olyan, mintha a Hazipatika vagy Webbeteg lenne idézve. És valószínűleg a Bard vagy Bing magyarul pont a Webbeteg cikkét idézné ilyen kérdésnél, mert az a legismertebb itthon. Tanulság: YMYL (Your Money Your Life) témáknál az AI is hajlik a magas hitelességű forrásokra.
Egyedi blogok felemelkedése niche-ben
A Profound által is említett példa, hogy a eatthis.com nevű oldal a gyorséttermi szegmensben rengeteg AI-citációt kapott, többet, mint nagyobb lapok. Az EatThis egy viszonylag közepes site az USA-ban egészséges életmód / étrend témában, de valószínű valami okos tartalomstratégiával (pl. sok lista, összehasonlító cikk, “ezt edd ezt ne edd” tippek) annyira releváns lett a fast food kérdésekre, hogy a ChatGPT / Bing gyakran hivatkozta. Ha a user azt kérdezi: “Which fast food burger has the least calories?”, simán lehet, hogy a Bing Chat idéz EatThis cikket, ami összehasonlította a burgerláncok kínálatát kalória szerint. Ez egy sikeres AEO példa: a site nyilván nem a világ legnagyobb oldala, de a specializált, adatgazdag tartalom miatt a generatív AI kedveli.
Gartner előrejelzés terjedése
A SEO.com cikkében és máshol is hivatkozták, hogy “2026-ra az organikus forgalom 25%-a AI chatbotokra terelődik át”. Ezt a Gartner prognózist sok cikk átvette, és érdekesség, hogy maguk az AI modellek is beszélnek róla. Például egy Forbes cikk említi, a Contently is, SEO.com is. Ha valaki ChatGPT-től megkérdezi: “How is AI changing search behavior?”, a válaszban simán benne lehet ez a stat (“according to Gartner, 25% of search traffic may shift to chatbots by 2026”), már ha nyilvános adatokhoz hozzáfér. Itt persze nem egy site profitál, inkább a hírértékű adat terjed. De a forrás általában azért ott van, pl. “Gartner says…” vagy “[source]”. Mi a lényeg? Ha van valami ütős statisztikád, kutatásod, azt felkapja a szakma és így az AI is – tehát az adatvezérelt tartalomnak nagy a vonzereje.
Neil Patel kísérlete a ChatGPT brand ajánlásokkal
Neil Patel, ismert marketinges, csinált egy tesztet, hogy mi befolyásolja, kit ajánl a ChatGPT bizonyos termékkategóriáknál. Megállapította, hogy pl. a brand online említéseinek száma, review-k minősége, authority, mind közrejátszik. Ezt a tesztet maga a Neil is publikálta, az AI-k világában visszhangra talált. Ez is egy példa, hogy kutatás alapú blogposzt (Neil Patel blog) információit – mint pl. “ChatGPT heavily weighed suggestions from top-10 listicles” – akár maga a Bing Chat is megemlítheti, ha arról faggatják, hogyan működik. Itt a forrás a neilpatel.com blog, ami ugye Neil autoritása miatt eleve preferált forrás SEO-s témában.
Bard és a nyitott kérdések
A Google Bard (még 2023-as verziók) gyakran NEM citált konkrét forrásokat a válaszaiban (szemben Binggel), de beleszőtt infókat több site-ról. Például megkérdezték: “What are some good project management tools and their features?”. A Bard írt egy listát (Asana, Trello, Monday.com stb.) és mindegyikről felsorolta a fő jellemzőket. Nem adott linket, de ha valaki ismeri a terepet, látta, hogy valószínűleg a listában megnevezett cégek weboldalairól vette (vagy cikkekből, pl. egy Top 10 PM tools cikk). Tehát a weboldalak tartalma “ott volt” a Bard válaszában, csak implicit. Ez kettős példa: Egyrészt a brandek meg lettek említve, ami nekik jó, másrészt a usernek nem kellett elmenni egyik brand oldalára sem, mert a Bard mindent összeírt. Itt merül fel a “null-click” jelenség – még kevesebb kattintás megy ki. A Google egyébként utólag belengette, hogy a Bard is fog forrásokat mutatni jobban a jövőben, pont az ilyen problémák miatt.
Magyar példák
Magyarországon az AI válaszmotorok még nem annyira elterjedtek, de a nemzetközi modelleket már lehet magyarul használni, sőt a Google Bard 2023 nyarán már magyarul is elérhető lett, később pedig tovább fejlődött. Így van rálátásunk, hogyan kezeli a magyar tartalmakat.
Webbeteg.hu a Bardban
Teszteltem egy egészségügyi kérdést Bardban: “Mi az a prediabétesz, és mit lehet tenni ellene?” A Bard adott egy tömör magyarázatot magyarul, és alatta megjelentek a források linkjei. Ott volt a webbeteg.hu egy cikke a prediabéteszről, meg egy hazipatika.com cikk. Ez azt mutatja, hogy a Bard felismeri a nyelvet és régiót, és hazai oldalakat kínál forrásként. A válasz gyakorlatilag ezeknek a cikkeknek az összefésüléséből állt (nyilván kicsit átfogalmazva). A user megkapta a lényeget (életmódbeli változtatások, orvosi kontroll), de ha akarta, kattinthatott a forrásokra is. Ez egy pozitív példa: a magyar egészségügyi site megjelent forrásként, tehát a webbeteg.hu “AEO-kompatibilis” tartalma (gondolom Q&A stílusú cikk vagy definíció) profitált, legalább brand exposure szinten.
Időjárás és más adatlekérdezés
Ha valaki megkérdezi a Bing Chatet magyarul: “Milyen idő lesz holnap Debrecenben?”, a Bing válaszol, pl. “Holnap Debrecenben várhatóan 25°C lesz, napos idővel…”, és odateszi forrásnak mondjuk az Időkép vagy a Met.hu linkjét. Itt a forgalomterelő mechanizmus simán lehet, hogy a user azonnal megelégszik a válasszal és nem kattint. Viszont ha többet akar, ott a link. Hasonló a “Hány forint ma egy euró?” – valószínűleg mond egy számot és lehet, hogy az MNB vagy portfolio.hu link ott lesz. Ezek hazai példák arra, hogy a főbb információs szolgáltató oldalak meg fognak jelenni AI forrásként.
Közösségi tartalom – Gyakori Kérdések? Kipróbáltam magyarul a Bing Chatben
“Mi a legjobb étterem Budapesten a magyaros konyhához?” A Bing listázott pár éttermet, forrásként a Tripadvisor és egy Index cikk szerepelt (ami Top10 étterem listát közölt). Ebből is látszik, hogy a magyar AI válasz is a listás cikkeket és nagy site-okat preferálja. A gyakori-kerdesek (gyik.hu) viszont nem jelent meg – valószínű mert a moderáltsága és hitelessége kérdéses. Tehát a magyar Quora-szerű oldalak talán kevésbé források. (A Reddit magyar tartalmai se nagyon, hisz kevesebb van.) Inkább a nagy portálok válogatott listái vagy szakmai lapjai jönnek be.
Kormányzati oldalak
Kíváncsi voltam, hogy pl. egy magyar jogi kérdésnél felhozza-e a Nemzeti Jogszabálytárat vagy kormányzati tájékoztatót. Kérdés: “Mennyi CSED jár egy kismamának 2025-ben Magyarországon?” A Bing Chat azt mondta (angol interfészen próbáltam): “As of 2025 in Hungary, the CSED (child care allowance) is X% of the mother’s salary for Y period, and it’s regulated by [törvényszám].” – és forrásnak a kormany.hu egyik cikkét és a nav.gov.hu egy tájékoztatóját hozta. Ez jó jel: az AI a hivatalos forrásokat preferálja hazai viszonylatban is, legalábbis ha megvannak.
Saját példa megjelenése
Képzeljük el, hogy van egy magyar utazási blog “Pista’s Travel”. Pista írt egy cikket: “Hogyan lehet olcsón eljutni Rómába?”. Ha valaki megkérdezi a Bardot magyarul, “Hogyan utazzak olcsón Rómába?”, a Bard nagy eséllyel a válaszba beleszövi: busz, fapados repjegy, vonat, stb., és lehet forrásként ott lesz Pista blogja is, ha mondjuk az Index is idézte Pistát vagy a Google keresőben jól szerepel. Magyarán, ha a tartalmad top találat itthon, belekerülhetsz. A brandnevet lehet nem mondja be a válasz (pl. “Pista’s Travel szerint…” kevéssé valószínű, hacsak a cikkben nincs valami egyedi stat vagy mondat), de a link ott lehet. Ez is brand exposure.
Negatív példa – félreértelmezés
Egy magyar SEO-s kolléga említette, hogy a Bard valami fals információt adott a magyar piaccal kapcsolatban, mégpedig összekevert két hasonló nevű céget. Például a user megkérdezte: “Mi Magyarország legnagyobb e-kereskedelmi oldala?” és a Bard azt mondta: “Az eMAG a legnagyobb, havonta X látogatóval” – de forrásként egy 2019-es cikkre hivatkozott, ami a Mall.hu-ról szólt. Itt az AI a nyelvi minták alapján hibázott. Ezekből is van tanulság: a modellek nem tévedhetetlenek. Ha a te oldaladról van valami téves infó (pl. valaki hibásan írt rólad cikket és az terjed), az AI átveheti. Ezért is fontos figyelni a márkád említéseit és javítani, ha rossz adatot publikáltak.
AI által generált tartalomban magyar site említése
Van olyan példa, hogy a ChatGPT felhasználó konkrétan kéri: “Adj egy listát a legjobb magyar marketing blogokról forrásmegjelöléssel”. A ChatGPT (bing search módban) ad mondjuk 5 blogot, és mindegyik után linket. Itt a felhasználó explicit kéri a linkeket, akkor meg is kapja. Ez egy mód arra, hogy a user direkt forgalmat generáljon magának az AI által. Nyilván ezt nem általános use case, de jelzi: a források benne vannak az AI tudásában.
Összefoglaló kérdések és válaszok
Nincs még rá tökéletes eszköz, de van pár trükk. A Bing már bejelentette, hogy a Webmaster Tools-ban látható lesz, hogy hány Chat megjelenésed volt (hasonlóan mint az átlagpozíció a sima keresésben). Vagy fogd a top kulcskérdéseket, ami téged illet, és futtasd le a Bing Chatben vagy Google-ban, nézd a forrásokat. Vagy nézd meg, jön-e forgalom mondjuk “bing chat” referral-lal. Néha a közösségi médiában megosztják az emberek: Hé, beírtam a ChatGPT-be és a cégem honlapját adta forrásnak!
Ez pontosan egy AEO kihívás. Elemezd, miben jobb a konkurens tartalma. Strukturáltabb? Naprakészebb? Régebb óta elismert? De a lényeg lehet, hogy a másik csak jobban csinálja a régi jól bevált SEO alapokat. Nézd meg a linkprofilját, tartalmi szerkezetét. Frissítsd a saját anyagod, tegyél bele Q&A-t, linkelj rá belsőleg többet, esetleg szerezz rá friss külső linket.Ha nagyon nem megy, fontolóra vehetsz hirdetést vagy PR cikket, ami a te válaszaidat propagálja, mert a jövő AI-jai a mostani webet használják tanulásra.
Igen, az AI tud generalizálni. Ha valaki olyat kérdez, amire nincs egy az egyben cikk, de a modell a tudásából összerakja, akkor nem lesz forrás. Neked akkor van esélyed, ha a kérdéskört valahogy lefedted. De ha van valami új kombinált kérdés, aminél a modellnek nem kell szó szerint idézni semmit, akkor kimaradsz. Ilyen esetben gondolkodj, hogy érdemes-e pont azt a témát is feldolgoznod cikkben, hogy legközelebb már lehessen idézni.
Nehéz megmondani, esettől függ. A Bing a linkeket kirakja, de sokan nem kattintanak, mert nem kell. Viszont cserébe a Google-nél lehet esett vissza 5% a forgalmad, mert ők az SGE-n nézték meg. Szóval per pillanat, nem a nagy növekedés a jellemző, inkább a csökkenés mérséklése. Addig is, lásd marketing eszközként. Ha valaki mégis rákattint, az már nagyon érdeklődő, hiszen plusz infóért jön. Az ilyen látogató értékesebb lehet, könnyebben konvertál, mert az alap infóval már tisztában van, ami kellett neki.
