AI Overview optimalizálás: Stratégiák a Google AI-generált válaszaiban való megjelenéshez

A Google keresési eredményekben egyre gyakrabban találkozhatnak a felhasználók (Magyarországon még nem) az AI Overview (AIO) funkcióval, amely a keresési találatok felett megjelenő, mesterséges intelligencia által generált összefoglaló válaszokat jelenti. Ez a funkció 2024-ben került bevezetésre, és 2025-re már a keresések jelentős részénél megjelenik.

De vajon miként befolyásolja ez a weboldaladat és a láthatóságodat? Hogyan optimalizálhatod tartalmadat, hogy ne csak a hagyományos keresési eredményekben, hanem ezekben az AI-generált válaszokban is megjelenj?

Miért nélkülözhetetlen az AIO-kban való megjelenés 2025-ben?

Az AI Overviewk a Google törekvését tükrözik, hogy minél gyorsabban és hatékonyabban szolgáltassanak információt a keresőknek. Ahogy egyre több felhasználó támaszkodik ezekre a gyors válaszokra, a weboldalak számára elengedhetetlenné válik, hogy tartalmuk megjelenjen ezekben az összefoglalókban – különben jelentős forgalomvesztést tapasztalhatnak.

Az SEO Charity 2025-ös konferenciáján Alan Bleiweiss hangsúlyozta:

„Generatív AI szolgáltatások és LLM-ek a lehető leghatékonyabb hozzáférést igénylik az online található információkhoz”.

Ez azt jelenti, hogy weboldalad láthatósága az AI-alapú keresési környezetben nagymértékben függ attól, mennyire könnyen elérhető és feldolgozható az általad közölt információ a mesterséges intelligencia számára.

Hogyan működnek az AI Overview válaszok?

Az AI Overview válaszok működése mögött komplex technológiák állnak, amelyek alapvetően különböznek a hagyományos keresőmotorok algoritmusaitól.

A vektortér és embeddingek jelentősége

A hagyományos keresés során a kulcsszavak egyezése volt a meghatározó, de az AI-alapú keresés vektortér-alapú. Ez azt jelenti, hogy a szövegeket számsorozatokká (vektorokká) alakítják, amelyek az adott szöveg szemantikai jelentését reprezentálják.

„Ha a szavak szemantikailag közel vannak egymáshoz, a beágyazásaik (embedding) is közel lesznek a vektortérben”

Ez teszi lehetővé, hogy a keresőrendszer olyan tartalmakat is megtaláljon, amelyek nem tartalmazzák pontosan a keresett kifejezéseket, de jelentésükben kapcsolódnak hozzájuk.

A RAG (Retrieval Augmented Generation) szerepe

A RAG (Retrieval Augmented Generation) technológia teszi lehetővé, hogy a nyelvi modellek a saját, előre betanított tudásukon túl az internetről származó aktuális információkat is felhasználhassák.

„Az LLM-ek saját adatainak komoly frissességi problémái vannak, ezért használják a RAG-et a kritikus hibák kijavítására”

A RAG során a nyelvi modell először feldolgozza a kérdést, majd az internet aktuális adataihoz nyúl kiegészítő információkért, így biztosítva a válaszok pontosságát és aktualitását.

AIO válaszok és a hagyományos keresési eredmények közötti különbség

Az AI Overview-k alapvetően különböznek a hagyományos keresési eredményektől, mind megjelenésükben, mind a mögöttük álló technológiában.

Sajátos követelmények

Míg a hagyományos keresési eredményekhez elsősorban technikai SEO, kulcsszó-optimalizálás és linképítés szükséges, az AIO megjelenéshez más szempontok is fontosak:

• Tartalom érthetősége és egyértelműsége: A nyelvi modelleknek könnyen feldolgozható, jól strukturált tartalmakra van szükségük.
• Autoritás és megbízhatóság: A Google AI csak olyan forrásokból merít, amelyeket megbízhatónak ítél.
• Szemantikai kapcsolatok: A tartalom gazdagsága és a témával kapcsolatos fogalmak megfelelő használata.

AIO-k megjelenési gyakorisága

Az AI Overview-k megjelenési gyakorisága jelentősen eltér a különböző keresési kategóriák között. Mark előadásában megosztotta, hogy kifejlesztettek egy eszközt, amely segítségével előre lehet jelezni, hogy egy adott keresésre milyen valószínűséggel jelenik meg AI Overview.

„Hamarosan közzétesszük, hogy milyen gyakran jelennek meg AIO-k az egyes keresési kategóriáknál,” mondta Mark. Ez az információ segít a tartalom-optimalizálási erőfeszítések célzott irányításában.

Tartalomoptimalizálás az AIO-kra

Az AI Overview-kban való megjelenéshez speciális tartalomoptimalizálási stratégiákra van szükség.

Egyértelmű, tömör és informatív tartalom

Az AI-k számára az egyértelmű, jól strukturált tartalom könnyebben feldolgozható. Törekedj a világos fogalmazásra, kerüld a kétértelmű kifejezéseket és a felesleges szószaporítást.

Strukturált adatok és schema.org használata

Alan Bleiweiss hangsúlyozta a strukturált adatok fontosságát: „A schema.org egyre fontosabbá válik, különösen a JSON-LD formátum, mivel a szolgáltatók felismerték, hogy szükségük van a tartalom még pontosabb megértésére.”

A strukturált adatok használata segít az AI-nak a tartalom kontextusának és jelentésének pontosabb megértésében, így növelve az esélyét annak, hogy forrásként felhasználja azt.

Világos információ-architektúra kialakítása

Az információs architektúra minden rendszer szívében ott van. Egy jól strukturált weboldal, ahol a tartalom logikusan van szervezve, tematikus csoportosítással, megfelelő címsoró hierarchiával és belső linkekkel, könnyebben feldolgozható az AI számára.

A vektortér-alapú keresés optimalizálása

A vektortér-alapú keresés optimalizálása új megközelítést igényel a tartalom készítésében és szervezésében.

Embedding-optimalizálási technikák

Az embeddingek nem a szöveg szó szerinti egyezésén alapulnak, hanem a jelentésen. Két teljesen különböző szavakkal megfogalmazott, de azonos jelentésű mondat nagyon hasonló embedding-et kaphat.

Ezt felhasználva érdemes:

• A témához kapcsolódó fogalmakat, entitásokat és kapcsolódó kontextusokat is beépíteni a tartalomba
• Biztosítani, hogy a tartalom tematikusan konzisztens legyen
• Különböző megfogalmazásokat használni ugyanarra a koncepcióra

Szemantikus vs. kulcsszó-alapú keresés

A hagyományos kulcsszó-alapú megközelítés helyett a szemantikus kapcsolatokra kell összpontosítani. Az embeddingek lehetővé teszik, hogy a keresőrendszerek megértsék az olyan kapcsolatokat is, amelyek nem nyilvánvalóak a szavak szintjén.

Képzeld el, hogy minden fogalomnak van egy ‘irányítószáma’ a vektortérben. Ha két fogalom szemantikailag közel áll egymáshoz, akkor a térben is közel lesznek egymáshoz.

AIO megjelenések mérése és nyomon követése

Az optimalizálás hatékonyságának méréséhez megfelelő nyomon követési rendszerre van szükség.

Google Analytics integráció

A legjobb forrás jelenleg Dana DiTomaso tutorialja arról, hogyan integráljuk az AI nyomon követését a Google Analytics rendszerbe.

Ez a megoldás lehetővé teszi, hogy lásd, mennyi forgalmat generálnak az AI Overviewk, és hogy mennyire hatékony az AIO-optimalizálási stratégiád.

Jövőbeli trendek és felkészülés

A technológia folyamatosan fejlődik, így érdemes előre gondolkodni.

AIO technológia várható fejlődése

Az embeddingek nem tűnnek el, csak egyre fontosabbá válnak. A jövőben várhatóan még kifinomultabb lesz az a mód, ahogyan az AI értelmezi és feldolgozza a tartalmat.

LLM.txt implementálása

Alan Bleiweiss beszélt az LLM.txt nevű új javasolt webszabványról:

„Ez egy egyszerű szöveges fájl, amely segít az LLM-eknek megérteni, hogy mi a weboldalad célja és milyen információkat tartalmaz.”

Bár ez még nem széles körben elfogadott szabvány, Alan szerint „nem árthat, ha használod”, mivel potenciálisan segíthet az LLM-eknek jobban megérteni a weboldaladat.

Niche és autoritatív tartalmak szerepe

Ahogy a technológia fejlődik, a niche területeken szakértő, autoritatív tartalmak jelentősége növekszik. Az AI rendszerek egyre jobban felismerik a valódi szakértelmet tükröző tartalmakat.

Következtetés

Az AI Overview-k korában való sikerhez átfogó megközelítésre van szükség:

1. Technikai alapok: Gondoskodj a weboldal technikai optimalizáltságáról, beleértve a strukturált adatokat és az információs architektúrát.
2. Tartalom minősége: Készíts egyértelmű, informatív és jól strukturált tartalmakat, amelyek könnyen feldolgozhatók az AI számára.
3. Szemantikus optimalizálás: Gondolkodj a témák szemantikus kapcsolatain, ne csak kulcsszavakban.
4. Rendszeres mérés és elemzés: Implementálj nyomon követési rendszert, hogy lásd az AIO-optimalizálás hatását.

Az AI Overview-k megjelenése nem a SEO végét jelenti, hanem annak evolúcióját. Azok a weboldal-tulajdonosok, akik megértik és alkalmazkodnak ehhez az új paradigmához, jelentős előnyre tehetnek szert a digitális láthatóság terén.