Növelje készségeit a Growth Memo heti szakértői betekintéseivel. Iratkozz fel ingyen!
A legtöbb csapat úgy beszél az „AI láthatóságról”, mintha ez egy dolog lenne. A ChatGPT, a Perplexity és a Google AI Overviews 3,7 millió idézetére vonatkozó új adatok azt mutatják, hogy nem. A három motor közötti szakadék pedig nagyobb (és stratégiailag fontosabb), mint azt a műszerfala valószínűleg elismeri.
A mai feljegyzés a következőkből áll:
- Miért rejti el a vegyes AEO pontszám az egyetlen lényeges megállapítást.
- Mely oldaltípusok és domainek közlekednek valójában a motorok között.
- Eltérés az AI mérésétől jelenlét a méréshez hordozhatóság.
Az egyik legnagyobb különbség az AEO és a SEO között, hogy az AEO több platformon játszik.
Az Omnia adatok több mintán is azt mutatják, hogy az idézett URL-ek mindössze 2,35–2,45%-a jelent meg a ChatGPT, a Perplexity és a Google AI Overviews szolgáltatásban ugyanarra a kérdésre. Az idézetek 91%-a csak egy motorban jelent meg.
Következtetés: Az AI láthatósága nem egyetlen ranglista. Ehelyett három különböző elosztási rendszerről van szó néha átfedés és általában nem.
Az URL-ek mindössze 2%-át idézi mind a 3 motor
A legtöbb ember azt gondolná, hogy ha egy URL-t az egyik fő mesterséges intelligencia-motor idéz, akkor ésszerű esélye van arra, hogy megjelenjen a többiben.
De a 20 000 azonnali minta azt mutatja az idézett URL-ek mindössze 2,37%-a jelenik meg mindhárom motorban ugyanazon prompt esetén.
Eközben 91,07% csak egyben jelenik meg. Ez a két szám egymás mellé tartozik, mert megmagyarázzák egymást. A fennmaradó ~7% páronként átfedésben van, ami azt jelenti, hogy a motorok nagyrészt szétválasztott készletekből merítenek, ahelyett, hogy ugyanazt a készletet eltérően rangsorolnák.
Az AEO/SEO csapatok esetében ez azt jelenti, hogy egyetlen összetett láthatósági pontszám rossz mértékegység. Az átlagos AEO pontszámok ezt elrejtik. Egy márka összességében erősnek tűnhet, és 3-ból kettőben láthatatlan. Az egyetlen kevert mesterséges intelligencia láthatósági számot követő csapatok három rangsorolási rendszert tömörítenek egyetlen mérőszámba, és stratégiának nevezik.
A 2% minden vágásnál kitart
A ~2%-os átfedési arány és a ~91%-os kizárólagos arány négy mintán majdnem tökéletesen egyenletes marad.
Ez a következetesség többet számít, mint a pontos tizedesvessző. A konszenzusbeli hiányosság nem egy lekérdezéskészlet vagy egy időablak mellékterméke. Strukturálisnak tűnik.
2025 harmadik negyedévében az általános átfedés 2,2% volt. 2025 negyedik negyedévében és 2026 első negyedévében 2,7%-ra emelkedett. A motor-kizárólagos idézetek 90,1%-ról körülbelül 88%-ra csökkentek. Tehát igen, egy kis konvergencia. De még az eltolódás után is a töredezettség dominál.
A kereskedelmi felszólítások sem közelednek egymáshoz
A szándékfelosztás az adatkészlet egyik legcsendesebb, de leghasznosabb része. Érvelhetnénk azzal, hogy a kereskedelmi lekérdezéseknek nagyobb konszenzust kellene elérniük. Amikor valaki keres [the best CRM], [best running shoes]vagy [best project management software]az elfogadható források készlete szűkebbnek tűnik, mint a széles körű információs felszólítások esetében.
Meglepő módon az adatok nem támasztanak alá nagy különbséget.
A kereskedelmi felszólítások 2,4%-os általános átfedést mutatnak. Az információs felszólítások 2,0%-ot mutatnak. Még akkor is, ha a lekérdezés szűkítené a válaszhalmazt, a motorok legtöbbször mégis különböző forrásokat választanak.
Ez ellentmond a SEO és a tartalomstratégia általános ösztönének. A csapatok gyakran feltételezik, hogy a nagy szándékú lekérdezések azok, ahol a megosztott jogosultság megjelenik. Az ellenkezője közelebb áll az igazsághoz. Még kereskedelmi területen is az egyes motorok saját visszakeresési logikája, mely forrásokban bízik, milyen formátumokat részesít előnyben, végzi a munka nagy részét.
Guides Beat Homepages By 2x
Az alábbi oldaltípusok bontása azt mutatja, hogy az útmutatók és oktatóanyagok között van a legnagyobb átfedés a motorok között, 2,3%, ezt követik a blogok 1,8%-kal, a kategóriaoldalak 1,6%-kal, a termékoldalak 1,2%-kal és a kezdőlapok 1,1%-kal.
Két tanulság:
- Első, a magyarázó tartalom jobban utazik mint a márka vagy a tranzakciós eszközök. Ha azt szeretné, hogy a motorok között a lehető legjobban megjelenjen, akkor nem a kezdőlap és nem a termékoldal a legerősebb jelölt. Ez az az oldal, amely segít, magyaráz, összehasonlít vagy tanít, de ne feledje, hogy ezek is olyan tartalomformátumok, amelyekre a mesterséges intelligencia közvetlenül is jól válaszol.
- Második, még a legjobb oldaltípusok is rosszul teljesítenek abszolút értelemben. Az útmutatók semmilyen értelmes értelemben nem nyernek a motorok között. Ennek helyes olvasata nem az, hogy „tegyél közzé több útmutatót, és mindenhol nyersz”. Ennél egyszerűbb: a hasznos tartalom jobban utazik, mint a márkatartalom.
A láthatóság nem ugyanaz, mint a hordozhatóság
Az egyik legegyszerűbb hiba ezen a téren az, hogy összekeverik az idézési gyakoriságot a hivatkozás hordozhatóságával. A Wikipédia a legtisztább példa. 16 073 alkalommal jelenik meg az adatkészletben, de ezeknek a megjelenéseknek csak 1,3%-a univerzális a motorokban. A Reddit 14 267 alkalommal jelenik meg, de csak 0,1% univerzális. A Reuters 1202 alkalommal jelenik meg, és továbbra is 0,0%-os általános átfedésnél tart.
Ezért fontos mérőszám a hordozhatóság. Egy domain egy motorban jelenhet meg, és alig utazik, ami azt jelenti, hogy az összesített irányítópulton dominánsnak látszó márka egy platformmal távolabb lehet a láthatatlanságtól. A jelenlét megmutatja, hogy látható vagy-e. A hordozhatóság megmondja, hogy ez a láthatóság rugalmas-e.
Mit jelent ez az üzemeltetők számára
A gyakorlati következtetés egyszerű: Ne kezelje a mesterséges intelligencia láthatóságát egyetlen dologként. Vizsgálja meg domainje átfogó láthatóságát a következő mérésekkel:
1. Jelenlét, a nyomon követett promptok százalékos aránya, ahol a domain bármely motorban megjelenik. A jelenlét megmutatja, hogy látható vagy-e.
2. Hordozhatóság, az idézett URL-ek százalékos aránya, amelyek mindhárom motorban megjelennek. A hordozhatóság megmondja, hogy ez a láthatóság rugalmas-e.
3. Koncentráció, az idézetek százalékos aránya, amelyek egyetlen motorból származnak. A koncentráció megmutatja, hogy a jelenlegi műszerfala melyik motorra épül titokban.
Ha ilyen alacsony az átfedés a motorok között, az egyetlen AEO-stratégia túlságosan elvont ahhoz, hogy hasznos legyen.
Ha holisztikus szemszögből közelítjük meg az AI láthatóságát, az élesebb kérdéseket vet fel:
- Melyik motor a legfontosabb számunkra?
- Mely eszközeink haladnak át a motorokon, és melyek csak egyben működnek?
- Mérjük a jelenlétet, amikor a hordozhatóságot kellene mérnünk?
Ez azt is megváltoztatja, hogy a márkacsapatoknak hogyan kell gondolkodniuk a diagnosztikáról. A motorok gyenge kezdőlapja nem biztos, hogy a kezdőlap problémája. Ez valami tágabb dolog tünete: a motorok a hasznosságot részesítik előnyben a márkaközpontúság helyett. Ebben a világban a láthatóság kevésbé abból fakad, hogy a hivatalos forrás és több attól, hogy a hasznos forrás.
A stratégiai kérdés már nem az,Hogyan rangsoroljuk az AI-t?Ehelyett tegyük fel magunknak a kérdést:Hogyan építsünk olyan eszközöket, amelyek túlélik a különböző motorpreferenciákat?” Ez egy szűkebb kérdés, de egyben jobb is.
Módszertan
Ennek az elemzésnek van néhány figyelmeztetése:
- Az adatkészlet az Omnia ügyfélbázisa felé torzul.
- A szándék és az oldal típusú kivágások a regex osztályozáson alapulnak, ami hasznos az irányelemzéshez, de nem tökéletes taxonómiai munkához.
Ezek a figyelmeztetések nem gyengítik sokat a fő megállapításon. A legnagyobb jelzés nem a pontosság a széleken. A középpontban a következetesség áll. Bárhogyan is változnak a vágások, ugyanaz a minta jelenik meg újra: nagyon kevés átfedés, nagyon magas motor-specifikusság, és csak szerény eltérések az idő, a szándék vagy az oldal típusa szerint.
Adatkészlet mérete és idő ablaka
Az elemzés négy azonnali mintára támaszkodik. Három, egyenként 5000 felszólítást tartalmazó kohorsz, 2025. január 1-től követve; 2025. július 1.; és 2026. január 1. A 2,37%-os és a 91,07%-os főcímadatokat egy különálló, 20 000 kérdésből álló véletlenszerű minta támasztja alá. Az időnézeti csökkentés 2025 harmadik negyedévétől 2026 első negyedévéig terjed (a mai napig), és összesen 3,7 millió URL-hivatkozást fed le. A kereskedelmi/információs/egyéb szándékú felosztások nagyjából 2,6 millió URL-ből származnak a kombinált mintában. Az oldaltípusú felosztások 4,1 millió URL megjelenést ölelnek fel.
Hogyan történt az értesítések kiválasztása
A 20 000 felszólítást véletlenszerű mintaként az Omnia élő prompt figyelőkészletéből húzzák. A gyűjtemény azt tükrözi, hogy a valódi marketingcsapatok mit választottak a nyomon követésre, az Omnia ügyfélföldrajzához (Spanyolországban, valamint az Egyesült Királyságban, Északi országokban és más EU-piacokon) súlyozva. Minden prompt az ország elsődleges nyelvén fut, így a spanyol felülreprezentált a csak az Egyesült Államokban elérhető adatkészlethez képest. Az iparági mix fintech/insurtech, utazás, SaaS, B2B szolgáltatások. Kezelje a megállapításokat az európai mesterséges intelligencia-keresés irányvonalaként.
Motor lefedettség
A tanulmány három motorra terjed ki: ChatGPT, Perplexity és Google AI Overviews. Mindegyik egyidejűleg, ugyanabban a percben, naponta kétszer indítja el ugyanazt a promptot, országos lokalizációval, és mindegyik motort az alapértelmezett web-kompatibilis, nem hitelesített állapotában kérdezi le. A zavarkövetés a Sonaron fut, míg a ChatGPT és a Google AI Overviews az egyes gyártók alapértelmezett éles modelljét használja a kijelentkezett webböngészésre (amit sem az OpenAI, sem a Google nem rögzít nyilvánosan egy adott verzióhoz).
Osztályozási módszertan
A szándékot és az oldaltípust a reguláris kifejezés rendeli hozzá. Az Intent kategóriák kereskedelmi, információs és egyéb. Az oldal típusú csoportok a következők: Útmutató/oktatóanyag, Cikk/blog, Kategóriaoldal, Termékoldal, Kezdőlap, Wikipédia és Egyéb. A szabályok kulcsszó- és URL-minta alapúak, ami elég gyorssá teszi őket egy több millió URL-es adatkészlethez, de durvák a széleken. Az éles esetek az Egyéb kategóriába esnek, ezért az Other magas arányt képvisel mind az intent, mind az oldal típusú táblákban. A reguláris kifejezéseket irányítónak kell tekinteni, nem pedig mérvadónak.
