Sziasztok! Folytatjuk AI SEO-sorozatunkat a negyedik epizóddal. Leventével ezúttal konkrét gyakorlati lépéseken keresztül mutatjuk meg, hogyan tudtok bekerülni az AI-válaszokba.

Eddig három epizódot szenteltünk ennek a témának. Az első arról szólt, miben különbözik a tradicionális SEO és az AI SEO. Ezután rátértünk arra, hogyan jelenhet meg egy márka vagy weboldal az AI-válaszokban. A legutóbbi epizódban pedig azt néztük meg, hogyan lehet mérni a láthatóságot akkor, amikor már nem hagyományos találati listáról, hanem különböző AI-motorok válaszairól beszélünk. Ilyenkor a pozíció fogalma sem ugyanaz, mint korábban.

Most térjünk rá a gyakorlati megvalósításra. Ha azt szeretném, hogy a weboldalam minél hamarabb bekerüljön az AI-válaszokba, mi az a három legfontosabb dolog, amit megnéznél és szükség esetén javítanál rajta?

Nehéz három konkrét dolgot kiemelni, inkább három fontos területet mondanék.

Az első, és talán legfontosabb, a weboldal technikai hozzáférhetősége. Ez nemcsak az AI-feltérképezhetőség szempontjából fontos, hanem mindig is az volt. Az oldal legyen elérhető az algoritmusok számára, legyen indexelhető és feltérképezhető. A vállalkozás számára fontos tartalmakat az algoritmusok könnyen fel tudják dolgozni és renderelni, és ne legyenek olyan tiltások, amelyek ezt megakadályozzák. Ilyenek lehetnek például a robots.txt-ben szereplő tiltások vagy bizonyos oldalakon a noindex utasítások.

A második terület a tartalom egyértelműsége. Fontos, hogyan épül fel egy tartalmi oldal, milyen fejezetekre tagolódik, mennyire könnyen értelmezhető, és mennyire egy adott téma vagy témaklaszter köré szerveződik.

A tartalom konkrét kérdésekre adjon konkrét válaszokat, valós problémákat vessen fel. Lehetőség szerint egyre kevesebb általános marketingjellegű szöveget használjunk. Nagyon sok ügyfelünknél találkozunk azzal, hogy ösztönösen marketingígéretekre építik a szövegeiket ahelyett, hogy a felhasználók konkrét kérdéseit válaszolnák meg.

A harmadik terület a hitelesség és az entitások kérdésköre. Fontos, hogy ki az adott cég vagy szolgáltató, ki írta a blogcikket, milyen szakértelemmel és szakmai múlttal rendelkezik. Egy B2B vállalkozás esetében például fontosak a konkrét projektek, esettanulmányok és azok a tények, amelyek alátámasztják a szakmai felkészültségét.

Ezt a három területet javasolnám első körben.

Most három területet javasoltál, nem három konkrét feladatot. Ha a gyors eredmények, a quick winek oldaláról nézzük, mit választanál? Mi lenne az a három feladat, amit azonnal megcsinálnál, ha még nincs rendben?

Nyilván, ha az oldal nem feltérképezhető, akkor mással nem nagyon érdemes kezdeni. Nézzük a következő két-három feladatot!

Az első lépés valóban az, hogy az algoritmusok fel tudják térképezni az oldalt. Ez triviálisnak tűnik, de nagyon fontos.

Vegyünk egy konkrét példát. Sok weboldalon bizonyos tartalmak csak egy interakció vagy JavaScript lefutása után töltődnek be. Ilyenek lehetnek a lenyitható kérdés-válasz blokkok. A kérdés látszik, de a válasz csak akkor töltődik be, amikor a felhasználó rákattint egy pluszjelre vagy nyílra.

Ha a válasz eredetileg nincs benne az oldal forráskódjában, hanem csak a JavaScript futása után jelenik meg, az nem túl szerencsés. Nem minden algoritmus rendereli ilyen szinten az oldalt, ezért ezek a tartalmak könnyen kimaradhatnak a feltérképezésből.

Akkor jelenleg két konkrét feladatnál tartunk. Az egyik, hogy az oldal indexelhető és bejárható legyen, és a szükséges tartalmakhoz hozzáférjenek a robotok. A másik, hogy a szöveges és egyéb tartalmak ne csak a felhasználók számára legyenek olvashatók, hanem az algoritmusok számára is.

Pontosan. Ez még mindig a technikai területhez tartozik.
Ha áttérünk a tartalomra, akkor teljesen újra kell gondolnunk, hogyan építünk fel egy-egy oldalt.

Vegyünk például egy IT-szektorban működő B2B céget. Sok ilyen vállalkozás szolgáltatásoldala tele van marketingígéretekkel: mi vagyunk a legjobbak, ezt és azt tudjuk nyújtani. Emellett gyakran csaponganak a témák között, egyik szolgáltatásról a másikra térnek át, így nehezen értelmezhető, pontosan miről szól az adott oldal.

Ezeket a tartalmakat letisztítanám, és úgy alakítanám át, hogy valós fogyasztói kérdésekre válaszoljanak.
Például: Önnek való ez a szolgáltatás? Milyen esetekben ajánlott? Mikor nem megfelelő választás?

Az IT-szektoros példánál maradva a hitelesség is rendkívül fontos. Itt jön képbe az úgynevezett E-E-A-T, vagyis a tapasztalat, a szakértelem, a tekintély és a megbízhatóság. Nem elég kijelenteni, hogy a vállalkozás jó valamiben, ezt bizonyítani is kell.

Nem elég egy ügyfél logóját elhelyezni az oldalon. A projektet is be kell mutatni.

Fontos a szakértők bevonása is. Érdemes megmutatni, hogy kik foglalkoznak az adott területtel, milyen szakmai tapasztalattal rendelkeznek, és akár külön aloldalakon is bemutatni őket.

Tehát ugyanahhoz a három területhez jutunk vissza: technikai hozzáférhetőség, megfelelő tartalom és hitelesség.

Ezt úgy fordítanám le, hogy a harmadik feladat egy SEO-szövegírási szabályzat elkészítése lenne. A weboldal tulajdonosa ennek alapján át tudná nézni és javítani a tartalmait.

Igen, de fontos, hogy nincs egyetlen globálisan alkalmazható útmutató.

A Klikkmánia sem tud minden vállalkozás számára egyformán érvényes szabályzatot készíteni arról, hogyan nézzen ki egy kategóriaoldal, termékoldal vagy blogcikk.

Vannak standardizálható elemek, de minden cég esetében személyre szabottan kell meghatározni, milyen információkat tartalmazzanak az oldalak, és hogyan épüljenek fel.

Ha elkészül egy ilyen, az adott vállalkozásra szabott útmutató, és annak megfelelően alakítják át a tartalmakat, az jelentős előrelépést eredményezhet.

Tegyük fel, hogy technikailag rendben van az oldal, és tartalom is van rajta. De mitől fogja az AI az én tartalmamat előnyben részesíteni a konkurensekével szemben? Mire kell még figyelnem?

Ha egy iparágban sok konkurens kínál hasonló termékeket vagy szolgáltatásokat, több módszerrel is dolgozhatunk.

Az egyik, hogy próbakereséseket futtatunk az AI-ban olyan kérdésekkel, amelyekre azt várnánk, hogy a saját cégünket, szolgáltatásunkat vagy termékünket ajánlja.

Ha nem jelenünk meg a válaszban, érdemes megvizsgálni azoknak a versenytársaknak az oldalait, amelyeket az AI ajánlott.

Nem feltétlenül csak arról van szó, hogy strukturálisan jobbak. Sok esetben a konkurens egyszerűen jobban megértette, milyen keresésekre lehet válasz a kategóriaoldala, szolgáltatásoldala vagy termékleírása.

Az AI azokat az oldalakat részesítheti előnyben, ahol a felhasználó kérdéséhez nagyon közeli választ talál.
Én onnan indulnék, hogy kiválasztom azokat a fontos szolgáltatásokat, amelyeket szeretnék megjeleníteni az AI-válaszokban, és megpróbálom megérteni, hogy a fogyasztók ténylegesen mire keresnek ezekkel kapcsolatban.

A másik fontos szempont a szakmai tapasztalat és a külső hitelességi jelzések.

Rengeteg olyan céggel találkozom, amely nem is gondol bele, mennyit számítanak a korábbi sikerei, sikeres projektjei, konferenciaszereplései és egyéb szakmai tevékenységei.

Nemcsak a saját weboldalban kell gondolkodni. A weboldalon kívülről érkező jelzések, értékelések, konferenciabeszámolók és más felületeken megjelenő publikációk mind hozzájárulhatnak ahhoz, hogy egy céget az AI hiteles válaszforrásnak találjon.

A weboldalon kívüli tényezőkről külön epizódban is szeretnénk beszélni.

Térjünk vissza a tartalomkutatáshoz. A hagyományos SEO-ban kulcsszókutatásról, majd témakutatásról beszéltünk. Most viszont a kérdések és válaszok logikáját is kutatnunk kell.

Milyen konkrét módszerek és eszközök léteznek erre?

A korábbi epizódban már beszéltünk a harmadik féltől származó eszközökről.

Most a kulcsszókutatás mellett promptkutatásról is beszélünk. Ezt azért hangsúlyoznám, mert a promptkutatás nem feltétlenül váltja ki a kulcsszókutatást, hanem kiegészíti azt.

A kulcsszókutatás során arra kapunk választ, milyen témákra keresnek a felhasználók. A promptkutatás viszont abban segít, hogy megértsük, hogyan tesznek fel kérdéseket egy adott problémával kapcsolatban, milyen kontextusban keresnek, és milyen döntések előtt állnak.

Ha ezt megértjük, olyan tartalmakat tudunk készíteni, amelyek valódi fogyasztói kérdésekre válaszolnak.
Sok ügyfél nincs teljesen tisztában azzal, milyen kontextusban keresnek az emberek a termékeire vagy szolgáltatásaira.

Korábban a kulcsszavak szintjén vizsgáltuk ezeket. Most viszont azt is érdemes megérteni, milyen döntési helyzetben merülnek fel az adott kérdések.

Ehhez több forrásból dolgozhatunk. Ott van például a Google Search Console és a Google keresési javaslatai, akár a találati oldalon, akár a Google különböző eszközeiben.

Ezek még elsősorban a hagyományos kulcsszókutatás forrásai.

A következő lépés annak feltárása, hogy a felhasználók hogyan fogalmazzák meg a problémáikat.
Itt olyan területek is fontosak lehetnek, amelyekre sokan nem gondolnak: az értékesítési és ügyfélszolgálati csapatok.

Érdemes leülni az értékesítő kollégákkal, és megkérdezni, milyen kérdéseket tesznek fel az ügyfelek az értékesítési tárgyalásokon.

Ugyanígy meg lehet kérdezni az ügyfélszolgálatot, milyen problémákkal keresik őket leggyakrabban.
Ha a cégnek van saját fóruma vagy aktív közösségimédia-felülete, azt is meg lehet vizsgálni, milyen kérdések és hozzászólások jelennek meg.

Ezekből rengeteg információt lehet összegyűjteni arról, hogy a termékkel vagy szolgáltatással kapcsolatban milyen valós kérdések merülnek fel.

Valószínűleg hasonló kérdéseket fognak az emberek az AI-nak is feltenni. Ha a weboldal ezekre jó válaszokat ad, nagyobb eséllyel kapcsolódhat az adott promptokhoz.

Ez azért izgalmas, mert ha jól értem, a legtöbb cég már rendelkezik ezekkel a kérdésekkel és válaszokkal, csak fel kell ismernie őket.

Ha például egy weboldalon chatbot működik, amelyben a látogatók felteszik az első kérdéseiket, akkor ezekből is sok információt nyerhetünk.

Sok e-kereskedőnél már létezik ilyen megoldás. Ha lekérjük a kérdéseket, abból egy SEO-szakértő is láthatja, milyen irányban érdemes fejleszteni a tartalmakat.

Abszolút így van.

Vegyünk egy egyszerű példát. Egy webáruház chatbotjában egy hónap alatt 180 felhasználó kérdezi meg, melyik a legjobb ár-érték arányú porszívó.

A vásárlókat az érdekli, hogy a nagyon drága, sokat ígérő porszívók valóban többet tudnak-e, mint a jóval olcsóbb, hasonló megjelenésű termékek.

Ha a cég felismeri ezt a visszatérő kérdést, és készít egy részletes összehasonlító blogcikket, amely bemutatja, mikor éri meg a drágább vagy az olcsóbb készüléket választani, az értékes tartalom lehet.
Különösen akkor, ha máshol nincs ilyen részletes összehasonlítás.

Ha később ugyanezt a kérdést valaki nem az ügyfélszolgálaton, hanem egy AI-promptban teszi fel, az AI könnyen ebből a tartalomból találhat választ.

A kutatási források közé természetesen érdemes beemelni a harmadik féltől származó AI-mérő eszközöket is, amelyekről a korábbi epizódban beszéltünk.

Tegyük fel, hogy már összegyűjtöttünk jó néhány kérdést és választ, és elkezd kialakulni a cégünkhöz kapcsolódó promptkönyvtár.

Hogyan tudjuk ezt továbbépíteni és bővíteni? Milyen módszerekkel lehet elérni, hogy ne csak néhány kérdést gyűjtsünk össze havonta, hanem egy folyamatosan fejlődő, releváns kérdéskészletünk legyen?

Hasonlóan kell gondolkodni, mint a kulcsszavak esetében, de ez valamivel nehezebb feladat.

A kulcsszavaknál meg tudjuk nézni, hogy egy adott kifejezésre például 500 keresés történt. A promptok ennél sokkal változatosabbak.

A promptokban mintázatokat kell keresni. Ezekből témákat és témaklasztereket alakíthatunk ki, amelyeket aztán összevethetünk az üzleti célokkal.

Ha például egy webáruháznak világos, melyek a legnagyobb árbevételt hozó termékkategóriái és termékei, ezekhez kapcsolódóan érdemes gyűjteni a felhasználói kérdéseket.

Így valós felhasználói igényekre épülő tartalmakat lehet kialakítani.

Maradjunk a porszívós példánál.

Lehet, hogy egy potenciális vásárlót első körben nem az érdekel, pontosan mekkora a porszívó portartálya. Viszont a felhasználói kérdésekből kiderülhet, hogy sokakat zavar, ha a tartály túl hamar megtelik, vagy nehézkes a használata.

Ha ez visszatérő igényként jelenik meg, érdemes lehet előtérbe helyezni a nagyobb tárolókapacitású vagy könnyebben kezelhető termékeket.

Az is elképzelhető, hogy a kereskedő ennek megfelelően alakítja a kínálatát, vagy a termékleírásokban hangsúlyosabban mutatja be ezeket az előnyöket.

Ügyfélszolgálati visszajelzések és promptvizsgálat nélkül nem biztos, hogy időben felismerné ezeket a változó igényeket.

Akkor azt mondod, hogy egy e-kereskedő esetében a látogatók kérdéseinek alapos kutatása akár kereskedelmi döntéseket is befolyásolhat?

Igen. És hadd legyek egy kicsit szemtelen.

Sok éve azt gondolom, hogy minden olyan cég vezetőségében, amelynek árbevétele jelentős részben online forgalomból származik, ott kellene ülnie az analitikusnak, a SEO-szakértőnek vagy akár a PPC-s szakembernek is.

Tőlük érkezhetnek a legfrissebb információk, amelyek komolyan befolyásolhatják az üzleti döntéseket.

Sok esetben ez fordítva történik: előbb megszületik egy üzleti döntés, és az online marketinges szakembereknek ehhez kell alkalmazkodniuk.

Természetesen a kereskedelmi döntéseknek sok más szempontja is van. Ott vannak a beszállítók, a forint–euró árfolyam ingadozása és számos olyan tényező, amelyet az ügyfél ismer.

De ha a kereskedelmi és az online marketinges terület együtt tud dolgozni, sokkal hatékonyabb lehet a működés, és ez az üzleti eredményekben is megmutatkozhat.

Tegyük fel, hogy a technikai feladatokat elvégeztük, és a tartalmainkat is a felhasználói kérdésekre építjük.

De ugyanezt néhány versenytársunk is megtette. Hogyan fog mégis minket ajánlani az AI helyettük?

Milyen minőségi mutatók vagy tartalmi finomhangolások segíthetnek abban, hogy előnybe kerüljünk?

Nehéz azt mondani, hogy két vállalkozás pontosan ugyanazokat a feladatokat végezte el, mert ritkán hasonlítunk össze teljesen azonos helyzeteket.

Vannak persze olyan e-kereskedők, például a technológiai szektorban, amelyek ugyanazoknak a gyártóknak ugyanazokat a termékeit forgalmazzák, hasonló kategóriákban.

Ha abból indulunk ki, hogy mindenki a legjobb tudása szerint elvégezte a technikai és tartalmi feladatokat, akkor szerintem az kerülhet előrébb, aki kitartóbb, gyorsabban reagál a piaci változásokra, és folyamatosan figyeli a felhasználói igényeket.

Fontos, hogy rendszeresen tudjon új tartalmakat készíteni, és gyorsan reagáljon a felmerülő kérdésekre.
De egy márka, webáruház vagy B2B szolgáltató jelenléte nem ér véget a saját weboldalán.

Nagyon fontos a közösségi médiában folytatott kommunikáció, az ott érkező kérdésekre és visszajelzésekre adott válaszok, az értékelő rendszerekben való jelenlét, valamint a szakmai tekintélyt erősítő külső jelzések.

Aki jobban érti a trendeket, gyorsabban felismeri a keresési szándékokat, és ezekre részletesebb, relevánsabb válaszokat ad, az előnybe kerülhet.

Ez ugyanolyan verseny, mint korábban az online térben. A kitartás, a rendszeresség és a gyors alkalmazkodás továbbra is sokat számít.

Nézzünk két gyakorlati példát, olyan konkrét tanácsokkal, amelyeket a nézők akár azonnal meg is tudnak valósítani.

Induljunk egy szolgáltatásoldalból. A korábban elmondottakat akár a láthatósági ellenőrző listánk segítségével is végig lehet nézni.

De ha például egy fogászati szolgáltatás aloldaláról beszélünk, mire kell konkrétan figyelni?

Ha egy szolgáltatásoldal struktúráját nézzük, először is legyen egy egyértelmű címsora, amelyből kiderül, miről szól az adott szolgáltatás.

A tartalom legyen jól tagolt. Használjunk H2-es és H3-as alcímeket, amelyek világos, áttekinthető szerkezetet adnak az oldalnak.

Nagyon fontos, hogy az oldal elején szerepeljen egy rövid definíció a szolgáltatásról. Pontosan mit jelent ez a szolgáltatás az adott vállalkozásnál?

Ez a felhasználók számára is hasznos, de az AI számára is könnyen értelmezhető, rövid, akár idézhető bekezdés lehet.

Tehát egy rövid, tömör, gyakorlatilag idézhető bekezdés.

Pontosan.
Ezután az oldal tartalmában közvetlen és egyértelmű válaszokat kell adnunk.

Mennyibe kerül a szolgáltatás? Mennyi ideig tart? Kinek ajánlott? Hogyan működik? Mik a feltételei? Mi a különbség két hasonló szolgáltatás között?

Ne általános marketingígéretekkel töltsük meg az oldalt, hanem konkrét információkkal.

Ugyanez igaz a termékoldalakra is. Legyen egyértelmű a termék ára, mérete, garanciája, visszaküldési feltételei és minden olyan jellemzője, amelyről a gyártótól információt kaphatunk.

Emellett fontos, hogy felismerjük, a vásárlók számára mely tulajdonságok a leglényegesebbek.

Vegyünk például egy videokártyát. Lehet, hogy a konkurens a RAM méretét helyezi előtérbe, mint az egyik legfontosabb termékjellemzőt.

De elképzelhető, hogy a videokártyák magas ára miatt a vásárlókat jelenleg sokkal inkább az érdekli, milyen játékokat tudnak futtatni az adott kártyával, és mennyire lesz időtálló a következő években.

Ha a termékoldalon ezekre a kérdésekre hangsúlyos választ adunk, az segítheti a vásárlói döntést.

A vásárló nem feltétlenül arra kíváncsi először, hogy hány gigabájt RAM található a videokártyában, hanem arra, hogy ha most beruház egy drága eszközre, az várhatóan öt év múlva is megfelelő lesz-e számára.

Itt egy kicsit el is engedheti a fantáziáját a kereskedő.

Most például nagy a várakozás a legújabb GTA-játék körül. Egy videokártya termékoldalán akár arról is lehetne írni, hogy az adott eszköz milyen jól futtatja majd a játékot.

Tökéletes példa.

A GTA 6 megjelenése régóta várt esemény a játékosok körében. Sokan éveken keresztül játszanak egy ilyen játékkal.

A gamer közösségben visszatérő kérdés, hogy az elmúlt két-három évben fejlesztett számítógépek képesek lesznek-e futtatni a GTA 6-ot.

A fejlesztő is kommunikál arról, milyen hardveres szinttől várható a játék futtatása.

Ha egy videokártya termékoldalán konkrétan választ tudunk adni arra, hogy a GTA 6 hogyan fog futni rajta, akkor sok felhasználó azonnal választ kaphat egy számára fontos kérdésre.

A szolgáltatásoldalaktól eljutottunk a webshopok termékoldalaihoz.

A webáruházaknál viszont sok más lehetőség is van, például a sémák és a strukturált adatok használata.

Tegyünk egy kis rendet ebben a témában. A strukturált adatok szolgáltatásoldalaknál, például egy fogászatnál is használhatók? És hogyan működnek egy webshop esetében?

Sokat hallani arról, hogy a strukturált adatok felértékelődtek az AI korszakában, és hogy ezekkel segíthetjük a válaszmotorokat.

A strukturált adatok lényege, hogy a weboldalon található információkat egyértelműen megjelölhetjük. Bizonyos adattípusokhoz úgynevezett sémajelöléseket rendelhetünk.

Ez egy egységes jelölési rendszer, amelyet évekkel ezelőtt többek között a Microsoft, a Google és a Yahoo közreműködésével alakítottak ki.

A jelölések a weboldal forráskódjában találhatók.

A termékekhez nagyon részletes strukturált adatokat rendelhetünk. Nemcsak az árat és a méreteket jelölhetjük, hanem például a garanciális feltételeket, a visszaküldési feltételeket vagy a színeket is.
Ugyanígy a szolgáltatásoldalakat is elláthatjuk strukturált adatokkal.

De nemcsak az egyes termékek és szolgáltatások adatairól van szó. A strukturált adatok segítségével a weboldalon belüli információk kapcsolatait is megmutathatjuk.

Vegyünk például egy blogcikket.
A blogcikknek van szerzője. A szerzőhöz megadhatjuk a nevét és a beosztását. Ezt összekapcsolhatjuk az Organization típusú strukturált adattal, amely a vállalkozást írja le.

A vállalkozáshoz pedig további információkat, például elérhetőségeket rendelhetünk.

Így a különböző strukturált adatok egymásra hivatkozhatnak, és egy átlátható rendszert hozhatunk létre.
Az algoritmusok ezeket az információkat strukturált adatok nélkül is fel tudják térképezni, de a jelölések segíthetik a gyorsabb és pontosabb értelmezést.

Ez pedig hozzájárulhat ahhoz, hogy pontosabb válaszokat adjanak.

Most csak a strukturált adatok működésének alapjait érintjük, de a lényeg az, hogy a weboldalon már rendelkezésre álló információk mögé egy jól értelmezhető rendszert építhetünk.

Akkor ezt úgy képzeljük el, hogy a feltérképező robotok számára egy strukturált adathalmazt adunk, amelyben mi jelöljük meg, hogyan kapcsolódnak egymáshoz az információk.

Így nem kizárólag az algoritmusnak kell kikövetkeztetnie ezeket a kapcsolatokat a kevésbé strukturált tartalomból.

Pontosan.

Vegyünk egy egyszerű termékleírást. Ott van a termékkép, a termék neve és ára, alatta pedig felsorolásban szerepelnek a tulajdonságai: a mérete, az akkumulátor üzemideje, a színe és így tovább.
Ha ezek csak egyszerű felsorolásként jelennek meg, az algoritmus számára kevésbé egyértelműek, mint amikor a megfelelő strukturált adatjelölésekkel látjuk el őket.

Ha például megjelöljük, hogy egy termék színe kék, egy másik változaté pedig fekete, az algoritmus könnyebben értelmezheti, hogy ugyanannak a terméknek két színváltozatáról van szó.

A legtöbb vállalkozásnál ezek az információk már rendelkezésre állnak, csak nem feltétlenül megfelelően strukturált formában.

A strukturált adatokkal ezeket egyértelműbbé tehetjük az algoritmusok számára.

Fontos, hogy mindez elsősorban a gépi feldolgozást segíti. A felhasználó a weboldal megjelenésében nem feltétlenül érzékel változást.

A jelölések a forráskódban, például JSON-LD formátumban jelenhetnek meg. Az oldal ugyanúgy nézhet ki, ugyanazokat az információkat tartalmazhatja, de az algoritmusok számára könnyebben értelmezhetővé válhat.

Ha már az algoritmusoknak szóló információkról beszélünk, mostanában gyakran felmerül az llms.txt fájl kérdése.

Mit jelent ez pontosan, és kinek vagy minek szól?

Elindult egy olyan kezdeményezés, amely az AI-válaszmotorok munkáját próbálja segíteni.
Ennek lényege, hogy a weboldal gyökérkönyvtárában, ahol például a robots.txt is megtalálható, elhelyezünk egy llms.txt fájlt.

Ebben leírhatjuk, miről szól a weboldal, kik vagyunk, milyen szolgáltatásokat kínálunk, és más fontos információkat is megadhatunk.

Én ezt egy kicsit megúszós kezdeményezésnek tartom, ha valaki úgy gondolja, hogy elegendő elhelyezni egy ilyen fájlt, és az AI abból mindent kiolvas, mindent tudni fog a vállalkozásról.
A szakemberek között nincs egyetértés arról, mi lesz ennek a jövője.

A jelenlegi hivatalos leírások alapján az AI-válaszmotorok nem veszik figyelembe ezt a fájlt, vagy ha figyelembe is veszik, sokkal nagyobb hangsúlyt fektetnek arra, hogy ténylegesen milyen tartalmak találhatók a weboldalon.

Ez egy alakuló kezdeményezés.

Valószínűleg nem ártunk vele, ha elkészítjük, de ha egy weboldal AI SEO-jával kezdenék foglalkozni, akkor nem sorolnám a 15–20 legfontosabb feladat közé.

Köszönöm szépen!

Köszönjük nektek is, hogy meghallgattátok a legújabb epizódunkat.

Legközelebb azzal folytatjuk, hogy melyek azok a weboldalon kívüli tényezők, amelyek szintén befolyásolhatják az AI-láthatóságunkat.

Kövessetek minket addig is!
Sziasztok!