Ezt a bejegyzést a Victorious támogatta. A cikkben kifejtett vélemények a szponzor sajátjai.
Egy évvel az AI-keresés felé való elmozdulás után a marketingipar tele van magabiztos elképzelésekkel az AI láthatóságát befolyásoló tényezőkről. De nagyon kevés adatot láttunk az általánosan elfogadott feltételezések alátámasztására.
Azt akartuk látni, hogy milyen összefüggéseket találhatunk a hagyományos keresési teljesítmény és az AI említések és hivatkozások között. Ezért felépítettünk egy tanulmányt, hogy kiderüljön, sikerül-e bizonyítékokon alapuló ajánlásokat feltárni az adatokból.
A vizsgálat módszertana: A hagyományos keresés és a mesterséges intelligencia keresési teljesítményének összehasonlítása
Ahhoz, hogy összehasonlíthassuk a márkák teljesítményét a hagyományos keresésben a mesterséges intelligencia kereséssel, szükségünk volt egy olyan adatkészletre, amely ugyanazon vállalatok mindkét jelét ugyanabban az időszakban rögzíti.
Négy ütemben építettük fel.
1. lépés: Határozza meg a márkakészletet.
177 márkából álló reprezentatív keresztmetszetet választottunk ki öt ágazatban: egészségügy, SaaS, pénzügyi szolgáltatások, e-kereskedelem/kiskereskedelem és jogi szolgáltatások.
2. lépés: rögzítse az AI láthatósági jelét.
Minden márkánál vertikális specifikus promptokat teszteltünk nyolc AI platformon: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, Google AI Mode, Microsoft Copilot, Claude és Meta AI. Ez 107 011 AI választ adott az elemzésre.
Minden válasznál két dolgot rögzítettünk: hogy a platform elnevezte-e a márkát (megemlítés), és hogy forrásként kapcsolódik-e a márka domainjéhez (idézet).
3. lépés: Húzza ki az organikus teljesítményadatokat.
Ugyanezen 177 márka esetében követtük nyomon a domain szintű organikus teljesítményt a Semrushban 2026 első negyedévében, beleértve a forgalmi trendeket és a jogosultsági pontszámokat.
4. lépés: A két adatkészlet kereszthivatkozása.
A mesterséges intelligencia láthatósági adatait összekapcsoltuk az organikus adatokkal, így minden márkának három összehasonlítható mutatója volt: említési arány, idézési arány és tekintélyi pontszám. Ez a struktúra lehetővé tette, hogy megvizsgáljuk a hagyományos rangsorolási jelek és a mesterséges intelligencia láthatósága közötti kapcsolatot, és hogy ezek a tényezők többé-kevésbé összefüggenek-e a különböző vertikumok között.
Miért követtük nyomon külön az említési arányt és az idézeteket
Az egyik mérőszám nem rögzíti a mesterséges intelligencia láthatóságát, ezért külön jelként követtük nyomon az említési arányt és az idézési arányt is. Például egy márka gyakran és ritkán, vagy gyakran és ritkán említhető. Mindkettő külön-külön követése, ahelyett, hogy egyetlen „AI láthatósági” pontszámot gyűjtött volna össze, központi szerepet játszott a különböző vertikumokból származó árnyalatok szempontjából.
1. megállapítás: A legtöbb márka egyáltalán nem említi az AI-t
Az adatkészletünkben szereplő 177 márka közül csak 18-nál volt nulla feletti mesterséges intelligencia említési aránya 2026 első negyedévében. Ez azt jelenti, hogy az általunk tesztelt márkák 89,8 százaléka nagyrészt hiányzott az AI-keresésből a nyolc mért platformon. Nem említették őket. A márkák nem a válaszok, források vagy példák kapcsán jelentek meg.
Ez ellentmond a jelenlegi iparági fecsegésnek, amely a mesterséges intelligencia láthatóságát már javában zajló versenyként kezeli. Adataink egészen más képet mutatnak. Sok márka esetében a verseny még el sem kezdődött.
Az a tény, hogy a kutatásunkban szereplő 177 márka közül csak 18 regisztrált mesterséges intelligencia említést, azt jelzi, hogy azok a márkák, amelyek hajlandóak komolyan venni a mesterséges intelligencia láthatóságát, a saját vertikájukban kis számú inkumbens szolgáltatóval fognak versenyezni, nem pedig a teljes kategóriával.
2. megállapítás: A mesterséges intelligencia láthatósági mintái függőlegesenként változnak
Miután az adatokat vertikálisan lebontottuk, három különböző minta alakult ki.
Említve és idézve: Egészségügyi, SaaS és pénzügyi szolgáltatási márkák
A három vertikumon belüli márkákat folyamatosan emlegették és idézték, de különböző okokból. Az egészségügyi márkák előnyét élvezik az olyan egyértelmű entitásazonosítók, mint a nevek, helyszínek, szakterületek és hálózati kapcsolatok, amelyek megerősítik azokat a jelzéseket, amelyeket az AI-platformok a szakértelem és a tekintély értékelésére használnak. A SaaS-márkák gyakran szerepelnek olyan külső platformokon, mint a G2, a Reddit és a LinkedIn, ahol a felhasználók és a véleményezők megvitatják a termékeket. A Financial Services hasznot húz az erős szerkesztői média jelenlétéből az olyan platformokon, mint a MarketWatch, a Bankrate és a NerdWallet, amelyek gyakori források az AI-platformok pénzügyi kérdéseivel kapcsolatban.
A Financial Services volt az egyetlen olyan vertikum, ahol az idézettség kissé meghaladta az említést, ami azt sugallja, hogy az AI platformok valamivel jobban bíznak a tartalomban, mint az egyes márkákban.
A megjelenő márkák minden esetben rendelkeznek valamivel, amihez a mesterséges intelligencia platformok hozzá tudják kötni a márkaidentitást: strukturált adatok, harmadik féltől származó érvényesítés vagy szerkesztői lefedettség. Azon márkákból, amelyek nem jelennek meg, általában hiányzik ezek közül egy vagy több.
Több, mint idézett: e-kereskedelmi és kiskereskedelmi márkák
Az e-kereskedelem tette közzé a legnagyobb hiányt adatkészletünkben. Az AI-platformok felismerik ezeket a márkákat, de forrásanyagukat máshonnan szerzik be, általában piacterekről, aggregátorokról és értékelési webhelyekről, nem pedig a márkák saját domainjéről.
Ezeknél a márkáknál az ismertség a piaci jelenlétből és a fogyasztói ismertségből fakad. Az e-kereskedelmi márkák számára a legnagyobb kihívás az, hogy a mesterséges intelligencia platformjainak olyan tartalmat adjanak, amelyre érdemes hivatkozni a saját domainjükön, ahelyett, hogy az Amazonra, a Redditre és a véleménygyűjtőkre hagynák a terepet.
Idézve, de ritkán említve: Jogi szolgáltatások
A jogi szolgáltatások az inverz mintát e-kereskedelmi márkaként tettek közzé. Az AI-platformok rendszeresen legális oldalakról szerzik be a tartalmat, de ritkán írják meg a cikk mögött álló céget.
Ennek a szakadéknak a megszüntetése azt jelenti, hogy létre kell hozni azokat az entitásjeleket, amelyek visszakapcsolnak egy tartalmat egy felismerhető céghez.
3–4. megállapítások
Minden mesterséges intelligencia platform más-más forrásból merít.
A ChatGPT, a Perplexity, a Gemini és a Copilot bizonyos típusú tartalom preferenciáit jelenítik meg. A teljes jelentés platformonként és ágazatonként lebontja az említési arányokat, így a vásárlói által ténylegesen használt mesterséges intelligencia platformokra összpontosíthat.
A személyre szabás növelheti a korai AI láthatóságot.
A Google Personal Intelligence frissítése a felhasználók Gmail- és Photos szolgáltatásaiból származó jeleket AI mód válaszokba vonja be, és az eredményeket olyan márkák irányába torzítja, amelyekkel a felhasználó már találkozott. Ha ez a hatás fennáll, azok a márkák, amelyek megnyerik a felhasználó első AI interakcióját egy témában, gyorsabban ronthatják láthatóságukat, mint a későbbi belépők. A teljes jelentés végigvezeti, hogy mit nézünk a második negyedévben ennek tesztelése érdekében.
Kulcs elvitel
Ha semmi mást nem von le ezekből az adatokból, ne feledje, hogy nem veszítette el az első lépés előnyeit. Mivel az általunk mért 177 márka közül mindössze 18 kapott említést az AI-keresésről, még mindig van üres terület a vertikális területen, amely igénylésre vár.
A teljes 2026. I. negyedéves negyedéves keresési jelentést oldalunkon olvashatja el.
Igényelje AI-keresési előnyét
In-Post képek: Victorious képei. Engedéllyel használt.
