Az elmúlt 25 év legnagyobb átalakulása zajlik éppen az internetes keresésben: a kulcsszavas böngészést felváltotta a közvetlen kérdezés – írja a Hrenko Digital Agency nyomán a Helló Sajtó. A Google legújabb fejlesztései – köztük a háttérben futó, villámgyors Gemini modell és az önállóan kutató keresőügynökök – pedig végleg megváltoztatják a megszokott működést. A felhasználók ma már nem akarnak maguk dönteni egy találati lista alapján, hanem azonnali, összefoglalt és pontos válaszokat várnak.

Ez a fordulat a B2B szegmenst érinti a legérzékenyebben, hiszen a komplexebb és hosszabb döntési folyamatok miatt itt gyorsan kialakulhat a „sötét vásárlási tölcsér” jelensége. A vásárlók és beszerzők a döntéseik előtt már az AI-tól kérnek tanácsot.

A nyelvi modellek pedig egyetlen válaszban kiemelnek számukra 3-4 konkrét céget. A láthatatlan vállalatok így teljesen kimaradnak ezekből az ajánlásokból, a leendő ügyfelek pedig anélkül mennek át a konkurenciához, hogy a cég fel tudná mérni ezt a kárt.

Konszolidáció és a VIP-klub effektus

A St. Gallen-i Egyetem 2026 áprilisi kutatása – amelyet Julius Schulte és csapata végzett – rámutatott, hogy az AI-ajánló rendszerek működése kifejezetten igazságtalan képet mutat. A vizsgálatok szerint bár az AI által használt háttérforrások és weboldalak naponta akár 65 százalékban is cserélődhetnek, a konkrét cég- és márkaajánlások ennél lényegesen állandóbbak, és 45-59 százalékos stabilitást mutatnak.

Ez a működés a gyakorlatban egyfajta VIP-klub effektust hoz létre. Bizonyos piacvezető vagy jól feldolgozott szereplők folyamatosan ott vannak az AI ajánlásaiban, miközben a többi vállalat szinte teljesen láthatatlanná válik a mesterséges intelligencia számára.

„A vállalati szektor jelentős része továbbra is a klasszikus Google-helyezéseket figyeli, miközben a célcsoportjuk már nagy valószínűséggel AI-alapú döntéstámogató rendszereket használ. Az AI-modellek nem szavakat, hanem entitásokat – valós fogalmakat, szereplőket és összefüggéseket – értelmeznek. Ha egy cég adatai strukturálatlanok vagy hiányosak, a rendszerek vagy teljesen mellőzik a márkát, vagy félrevezető információkat adnak meg róla”

– mutat rá Hrenkó András, a hrenko.ai alapítója.

AEO (Answer Engine Optimization): a láthatóság 4 alapköve
A generatív modellekre és keresőügynökökre való optimalizálás alapvetően eltér a hagyományos SEO-tól. Ahhoz, hogy egy márka bekerüljön az AI által generált ajánlásokba, az alábbi négy pillérre kell építkeznie:

• Entitásépítés és strukturált adatok: az AI-ügynökök pontos megértését a Schema.org jelölések (pl. termék, esemény, FAQ) biztosítják, így a robotok közvetlenül kiolvashatják a lényeges adatokat.
• Hiteles forrásstruktúra és márkaemlítések: a nyelvi modellek kiemelten támaszkodnak a mértékadó sajtóorgánumokra, szakmai jegyzékekre és iparági elemzésekre. Nem kizárólag a közvetlen hivatkozások (linkek) számítanak, hanem a tiszta márkaemlítések kontextusa és azok szakmai hitelessége.
• Válaszközpontú, adatgazdag tartalom: a semmitmondó marketingnyelvet a tréningbotok átugorják. A lényegre törő, kérdés-válasz struktúrába rendezett tények és a rendszeresen frissített szakmai anyagok élveznek elsőbbséget.
• Technikai bejárhatóság (AI-botok): a szerveroldali védelmek vagy tárhely-beállítások nem blokkolhatják az AI-szolgáltatók (pl. OpenAI, Anthropic, Perplexity) keresőrobotjait, különben az oldal láthatatlan marad.

Mérhető a láthatatlan AI-jelenlét

Mivel a nyelvi modellek válaszai lekérdezésről lekérdezésre változhatnak, a láthatóság pontos mérése a teljes piacon komoly kihívást jelent. Ennek a technológiai korlátnak az áthidalására született meg az AEO Monitor, a hrenko.ai által fejlesztett elemzőplatform.

„Az AEO Monitor adatai segítségével a cégvezetők végre megérzések helyett pontos mérések alapján tarthatják kézben és fejleszthetik márkájuk jelenlétét”

– összegezte Hrenkó András.

Borítókép illusztráció: Adobe Stock