Pro bono tanácsadást nyújtok egy New York-i Upper East Side-on található kiskereskedőnek, és legutóbbi videomegbeszélésünkön új útra tértünk. Strukturált adatok, katalógus-hírcsatornák, kapcsolat a Google Universal Commerce Protocol-jával vagy az OpenAI Agentic Commerce Protocol-jával. Arról azonban nem beszéltünk, hogy mi határozza meg, hogy megtörténjen-e az eladás: Ha egy mesterséges intelligencia-ügynök, nem pedig egy személy hajtja végre a tranzakciót, akkor is működik az alatta lévő pénztár?

A Shopify elnöke, Harley Finkelstein válaszolt a kérdés egy részére a cég 2026. februári eredményhívásán, és ez a szám nem kicsi. Az AI-alapú keresésen keresztül érkező rendelések száma 15-szörösére nőtt 2025 januárja óta, és már három különálló, az elmúlt évben kifejlesztett protokollon keresztül haladnak: a Google Universal Commerce Protocolján, az OpenAI Agentic Commerce Protocolján és a Salesforce Agentforce Commerce-én, amelyek inkább az Ucompeting szabványhoz való igazodást választották. Az Etsy eladói először a ChatGPT-n belül léptek életbe, majd a Shopify kereskedők, köztük a Glossier, a Spanx és a Vuori követték őket. Az OpenAI azóta visszavonult a natív csevegési fizetéstől, és a vásárlásokat a kiskereskedői alkalmazásokba helyezte át, ami a mögöttes kérdést inkább élesebbé teszi, mint kevésbé relevánssá.

E-mailt küldtem Konstantin Klyaginnak, hogy megtudjam, mi történik ezután. 2015-ben megalapította a QAwerkot, hogy megfelelő tesztelőpartnert biztosítson a szoftvernek, és az ügynökség azóta több mint 300 ügyfélprojektet tesztelt Észak-Amerikában, Európában és Afrikában. A láthatósági kérdésre az volt a válasza, hogy egy AI-platform eredményei között egy termék feltűnjön, az a könnyű fele, de a jelenlegi súrlódás nagy része lefelé van, abban a részben, amelyet még senki sem tesztel.

Egy ügynök nem vásárol semmit, mint egy ember

Kljagin keretezése egyszerű, ha meghallja: egy emberi vásárló következetlen tempóban böngészik, elterelődik, elhagyja a kocsit, és órákkal később visszatér hozzá. Az AI-ügynök gyors, strukturált API-hívásokat indít, kiértékeli a terméket a kapott kritériumok alapján, és másodpercek alatt végrehajtja a döntést. Ez a sebesség pontosan az, ami megtöri az emberekre hangolt rendszereket.

A sebességkorlátozás és a botészlelés az automatizáltnak tűnő viselkedés észlelésére szolgál, és pontosan így néz ki egy legitim bevásárlóügynök. Az egy folyamatos emberi látogatásra épülő munkamenet-logika lefojtja az ügynököt, amely lekérdez egy terméket, bezárja a munkamenetet, majd később visszatér a vásárlás befejezéséhez. Klyagin csapata más szabályozott iparágakban tesztelt többügynök-rendszereket, és mindig ugyanazt a kiváltó okot találja: a legtöbb minőségbiztosítási terv ellenőrzi, hogy a rendszer megfelelő kimenetet produkál-e, és szinte egyik sem ellenőrzi, hogy a környező infrastruktúra tolerálja-e a nem emberi szereplőket, akik gépsebességgel mozognak rajta.

Ez az, ahol a jól besorolt, jól optimalizált termék még mindig nem konvertálódik. A keresőoptimalizálási és a mesterséges intelligencia-láthatósági munka, amelyre a legtöbb kiskereskedő jelenleg összpontosít, teljesen előtte található.

A kudarc mintája nem az, amit kitalálsz

Valós példát kértem Klyagintól egy MI-ügynök által okozott fizetési, termékadat- vagy visszatérítési kudarcra, drámai történetre számítva. Nem látott olyan ellenőrzött gyártási incidenst, ahol egy ügynök maga okozta volna az ügyfél fizetésének kudarcát, és nem volt hajlandó egy közönséges e-kereskedelmi hibát ügynöki kudarcnak öltöztetni, és pontosan ezért a valódi válasza többet ér, mint egy gyártott anekdota.

Amit a csapata többször is talált, az egy finomabb probléma, amely abban a pillanatban válik súlyossá, amikor a vevő személy helyett szoftver lesz. Az egyik ügyfélprojektnél, a Pridefit nevű tölcsérnél a mérnökök azt találták, hogy két különálló komponens ugyanazon tervadatok saját másolatát tartotta fenn, kis eltérésekkel az árazásban és a kettő közötti attribútumokban. Előfordulhat, hogy egy emberi vásárló soha nem veszi észre, vagy csak frissíti az oldalt. Az AI-ügynöknek nincs vizuális kontextusa, és nincs ítélőképessége, amelyre visszamenne. Ha az egyik adatforrás alapján választ ki egy tervet, és a fizetés ellenőrzi a másikat, akkor az ár, a cikkszám vagy a rendelkezésre állás eltérése leállíthatja a tranzakciót olyan állapotban, amelyet az ügynök önmagában nem tud megoldani.

Klyagin csapata eltávolította a duplikációt, és központosította a tervadatokat, így a tölcsér minden része egy forrásból származott. Ám az ügynöki kereskedelemben a leggyakrabban tapasztalható minta általában nem az, hogy az ügynök rossz terméket választ ki. A rendszerek nem értenek egyet a vásárlás állapotával kapcsolatban: A készlettáblázat azt mondja, hogy egy változat készleten van, míg a pénztár azt mondja, hogy elfogyott, az időtúllépési kérelmet újra megkísérlik egy nem megfelelően idempotens végponttal szemben, vagy a visszatérítés a kereskedő oldalán törlődik, mielőtt a frissített rendelési állapot elérné az azt kezdeményező ügynököt. Az ember gyakran megvonja a vállát egy ilyen következetlenségtől, és rájön, mi is történt valójában. Az ügynöknek minden API-nak, minden terméktáblázatnak és minden rendelési állapotnak már egyetértenie kell.

3 Ellenőrzés, amelyet érdemes lefuttatni, mielőtt a negyedik protokollt üldözné

A Klyagin három konkrét tesztre irányítja az ügyfeleket, és úgy gondolom, hogy minden kiskereskedőnek, aki jelenleg a katalógus-szinkronizálásra és a strukturált jelölésre összpontosít, le kell futtatnia mindhármat, mielőtt hozzáadna egy negyedik AI-platformot a listához.

• Tesztelje be a checkout API-t úgy, ahogy az ügynök ténylegesen eléri. Egyszerre nem egy lassú emberi munkamenet, hanem sok párhuzamos hívás indult gyors egymásutánban. A több millió emberi munkamenetet incidens nélkül lebonyolító pénztár még mindig meghiúsulhat, amikor először találkozik ezzel a forgalmi mintával, és a legtöbb kereskedő, aki jelenleg csatlakozik az UCP-hez vagy az ACP-hez, valójában nem tudja, hogy az övék megteszi-e.
• A termékadatok pontosságát úgy ellenőrizze, ahogy a gép beolvassa, nem pedig úgy, ahogy a böngésző megjeleníti. Egy emberi látogató számára tökéletesen konzisztensnek tűnő oldal két, egymással nem egyetértő forrásból származhat, és az ügynök nem tudja észrevenni a hiányosságot, ahogyan az oldalt görgető személy.
• Az első próbálkozáskor ellenőrizze, hogy a visszatérítések és visszaküldések helyesen történtek-e. Amikor egy gép kezdeményezi a kérést, nincs ügyfélszolgálati képviselő a hurokban, hogy elkapja a részleges hibát vagy egy olyan állapotot, amely soha nem szinkronizálódik vissza.

E három közül egyiknek sem kell megvárnia az UCP, az ACP vagy az Agentforce Commerce továbbfejlődését. Az alapot tesztelik, mindhárom protokoll attól függ, hogy melyik, vagy melyik kombináció vezet a piacon.

My Take

Úgy gondolom, hogy az ipar visszafelé halad. Mindenki versenyez, hogy bekerüljön a ChatGPT-be és a Geminibe, mielőtt ellenőrizné, hogy a pénztár valóban befejezheti-e az eladást, ha egy ügynök megérkezik, és ez a láthatóság építése egy olyan alapon, amelyet még senki sem tesztelt. A műszaki keresőoptimalizálás révén a termék helyet kap az ügynöki eredmények között. Nincs mit mondani arról, hogy az ügynök megvásárolhatja-e, és jelenleg a második, nehezebb probléma az, amin szinte senki sem dolgozik.

Klyagin arra számít, hogy a minőségbiztosítás a következő néhány évben két összehangolt pályára oszlik. Az egyik, amely folyamatosan érvényesíti az ember tapasztalatait, a másik pedig azt, hogy az ügynök képes-e elemezni az adatokat, befejezni az API-hívásokat, és kiszámítható eredményt kapni, amikor gépsebességgel mozog a rendszeren. Ez nagyjából ugyanaz, mint az e-kereskedelmi minőségellenőrző csapatok egy évtizeddel ezelőtt, amikor mobilspecifikus tesztcsomagokat építettek, és azok a kiskereskedők, akik ezt mérnöki prioritásként kezelik most, megelőzve a Shopify saját számainak már folyamatban lévő volumenváltását, igazi előnyhöz jutnak mindenkivel szemben, aki továbbra is csak a megtalálásra összpontosít.

Ha 2026-ra vonatkozó e-kereskedelmi stratégiája nem áll meg abban, hogy egy mesterséges intelligencia platform eredményei között feltűnjön, akkor megoldotta a probléma azon részét, amely valójában soha nem volt a legnehezebb.

A Google újabb lépést tett a Keresés, az AI és a Maps feladatalapú felületté történő átalakításában. Ma egy erőteljes időjárási modellt integrál, amely akár 50%-kal pontosabb.

A Google bemutatta a WeatherNext 3-at, a legfejlettebb globális méretű mesterséges intelligencia időjárási modelljét. Az új modell a következőket kínálja:

1. Óránkénti frissítések
2. Helyi időjárás-előrejelzés további részletekkel
3. Valós idejű műholdas adatok
4. Jobb eső előrejelzések.

A Google globálisan bevezeti a Keresés, a Gemini, a Térkép, a Google Maps Platform, az Earth Engine és a Cloud szolgáltatásban, hogy javítsa az időjárási információkat és a döntéshozatalt.

Feladatalapú döntési adatok

Az időjárás több, mint puszta adat, olyan adatok, amelyekre a felhasználók szerte a világon támaszkodnak a legfontosabb döntéseik meghozatalakor, üzleti és személyes szükségleteik tekintetében egyaránt.

A Google Kereső és számos egyéb, kereséssel kapcsolatos felülete a tíz kék linkről átmenetben van, és olyan információforrássá válik, amely segíti a felhasználókat a tervezésben és a döntésekben. Ez a jövőkép a keresés jövőjéről, amelyet Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója ismertetett nemrég.

Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója a közelmúltban ismertette a Keresés jövőjében rejlő változásokat:

„Úgy érzem, hogy a keresésben minden műszakkal többet tudsz tenni vele.

…Ha előrepörgetek, sok olyan, ami csak információkereső lekérdezés, ügynöki keresés lesz. Feladatokat fog végrehajtani, sok szál fut.

A Search ügynökmenedzser lenne, igaz, ahol sok mindent csinálsz.

…És látom, hogy a keresés ezeknek a dolgoknak a verzióit csinálja, és Ön egy csomó dolgot megcsinál.”

A közlemény a keresésről szól

A mai bejelentés hátterében nem az áll, hogy a Google hozzáadja az időjárást a keresési felületeihez. A nagy kép az, hogy a Keresés és a mesterséges intelligencia lassan átalakul egy feladatalapú élménnyé, amely segít a felhasználóknak a dolgok elvégzésében, nem csak az információk megtalálásában.

Olvassa el a Google közleményét:

Bemutatjuk a WeatherNext 3-at, a legfejlettebb és legpontosabb globális időjárási AI modellünket

Ha egy mesterséges intelligencia modellnek nincs semmije a cégénél, akkor nem árulja el senkinek. Nem hanyatlik, nem fedezi, és nem jelöli meg azt a helyet, ahol a bizonyítékai elfogytak. A legközelebbi, jól dokumentált dologhoz nyúl, ami általában egy versenytárs, egy kategóriaátlag vagy egy három évvel ezelőtti változat, és ezt a helyettesítést ugyanabban a magabiztos regiszterben szállítja, amelyet akkor használ, amikor ténylegesen tudja.

Ennyit megbeszéltek. Amiről még nem esett szó, az az a rész, amely a munkavégzőket aggodalommal tölti el: ezt nem találhatja meg saját tartalom auditálásával. Minden valaha készített tartalom-ellenőrzés megvizsgálja, hogy mi létezik: oldalak, szerkezet, lefedettség, pontosság, frissesség. Ez a kudarc abban él, ami nem létezik, egy olyan helyen, ami nincs a tulajdonodban, és csak abban a pillanatban válik láthatóvá, amikor valaki feltesz egy kérdést, amit soha nem fogsz látni.

Tehát az audit tisztán jön vissza. Az oldalak jók. A séma érvényesít. A lefedettség ésszerűnek tűnik a versenytársakhoz képest. És a modell továbbra is elmond az embereknek valamit a cégéről, amit egyetlen oldala sem támogat, és egyetlen oldala sem akadályozhatta volna meg.

Miért pótolja a modell a hiányt ahelyett, hogy elhagyná?

A mechanizmus jól dokumentált, és elégszer támaszkodtam Mallenre és kollégáira ebben a hírlevélben ahhoz, hogy a rendszeres olvasók átfuthassák ezt a részt: a modellek kifejezetten a kevésbé népszerű tényismeretekkel küszködnek, és ezek nagyobbítása főként javítja a népszerű tények felidézését, miközben nagyon keveset tesz a farkáért. A Scale nem a középpiaci gyártót vagy a regionális szolgáltató céget akarja megmenteni. Az eloszlás vékony része vékony marad.

Az érdekes kérdés, hogy mi történik ezen a vékony részen. Longpre és munkatársai a tudáskonfliktusokkal foglalkozó EMNLP 2021-es munkájuk során azt mérték, hogy a modellek mennyire támaszkodnak a megjegyzett információkra, ahelyett, hogy elolvasnák azt, ami valójában előttük van, és a gyakorló kérdését úgy fogalmazták meg, hogy a modell hajlamos-e hallucinálni, mint olvasni. A viselkedés nem a tartózkodás. Magabiztos termelés, bármit is tartanak a súlyok.

Különítsd el ezt a hallucinációtól, ahogy ezt a kifejezést általában használják, mert az ipar lelapította a kettőt, és az ellaposodás a diagnózis felállításába kerül. Az általános hallucináció véletlenszerű. Hamis eseti idézetet, koholt statisztikát, hihetően hangzó papírt készít, ami nem létezik, és ezt elég kiszámíthatatlanul teszi ahhoz, hogy a jobb modellek mérhetően csökkentsék azt. Amit leírok, az nem véletlen. Szisztematikus, irányított és a bizonyítékok alakja alapján kiszámítható. Egy ritka entitás és egy sűrű szomszéd mellett a modell megbízhatóan a szomszéd felé sodródik, és ezt minden alkalommal ugyanabba az irányba teszi, mert az erre mutató gradiens a betanítási eloszlás tulajdonsága, nem pedig a mintavétel hibája. Éppen ezért itt nem érvényes az a szokásos megnyugtatás, hogy az újabb modellek kevésbé hallucinálnak. A modellek egyre jobban nem találnak ki dolgokat. Nem egyre jobban tudnak olyan cégekről, amelyekről senki sem írt.

Egy működő példa, megjelent idén júniusban

Jelenleg egy gyártói cikk kering a mesterséges intelligencia hallucinálásával foglalkozó termékrészletekről, amely a márkacsapatokat célozza, figyelmeztetve őket, hogy a modellek állítanak elő állításokat a termékeikről. Hozzáértő írás egy valós problémáról.

Érvelését egy közvetlen idézettel indítja, amelyet Percy Liangnek tulajdonítanak, akit helyesen a Stanfordi Alapítványi Modellek Kutatási Központ igazgatójaként neveztek meg, arról, hogy a modellek hogyan konfabulálnak kereskedelmi kontextusban. Sehol máshol nem találom ezt az idézetet. Sem egy újságban, sem egy beszélgetésben, sem egy interjúban, sem a weben más oldalon. Ugyanebben a cikkben két jól ismert médiaszereplő idézetei vannak, amelyeket szintén nem találok. A hallucinációs ráta tartományát a Stanford HAI AI-indexnek tulajdonítja, és a jelentés bejárati ajtajára hivatkozik, nem pedig a benne lévő oldalra. Aztán nagyjából még egy tucatszor megcsinálja ugyanezt. A Nielsen fogyasztói bizalmi jelentés. A Gartner kockázati jelentése. Az IAB munkacsoport jelentése. Az MIT Sloan értékelő tanulmánya. Minden cím pontosan úgy hangzik, mint egy igazi riport. Minden link egy szervezet kezdőlapjára mutat, soha nem egy dokumentumra.

Olvassa el újra annak fényében, hogy miről szól a darab. Ez a cikk arra figyelmezteti a márkákat, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek magabiztos állításokat találnak ki róluk, és magabiztos állításokat találnak ki kutatókról és intézményekről, hogy ezt állítsák. A mechanizmus nem maradt a gépben. Megjelent a másik oldalon, közzétették, indexelték, és most benne van a korpuszban, amelyből a modellek következő generációja tanulni fog.

A méltányos ellenvetés az, hogy a kutatások nagy része fizetőfal mögött húzódik, és egy Gartner- vagy Forrester-előfizetéssel nem rendelkező író valóban nem tudja mélylinkelni. Ez lefedi a lista egy részét. Nem fedi le a Stanford indexet, amely egy ingyenes nyilvános letöltés. Nem terjed ki az ACL Antológiára, amely ingyenes, nyitott és teljesen indexelt, és ahol a jelek szerint nem létezik olyan taxonómiai papír, amely a márka hallucinációit négy megnevezett típusba sorolja. És ez nem vonatkozik az idézetre, mert az ember vagy mondott valamit nyilvánosan, vagy nem, és ezen semmilyen előfizetés nem változtat. Van egy konvenció a zárt művek idézésére is: nevezze meg a jelentést, a szerzőt és a dátumot, így a hozzáféréssel rendelkező olvasó megtalálhatja, a nem olvasó pedig megerősítheti, hogy valódi. Ehelyett az oldalon egy cím található, amely tökéletesen illeszkedik az állításhoz, és nincs alatta.

Valójában nem érdekel az eladó, és szándékosan nem nevezem meg őket, mert a példány számít, a cég pedig nem. Az számít, hogy pontosan ez az egy szinttel feljebb működő hiba. Aki összeállította ezt a darabot, annak hiteles alátámasztására volt szüksége a márkaszintű hallucinációs rátákkal kapcsolatos állításokhoz, és ezeknek a konkrét állításoknak a hiteles alátámasztása nem létezik a szükséges érvben. Így a rés megtelt bizonyíték formájú dolgokkal. Valódi intézménynevek, hihető jelentéscímek, helyesen azonosított Stanford-igazgató, működő kapcsolatok, amelyek valódi szervezetekre utalnak. Minden felszíni szigor jele, semmi lényege.

És vegyük figyelembe a marketingigazgatót, aki elolvassa, elhiszi a számokat, és megismétli őket egy táblapakliban. A helyettesítés a modellről, cikkre, személyre, döntésre vált, anélkül, hogy a láncban bárki bármi nyilvánvalóan rosszat tett volna.

4 Alakzatok, 1 Viselkedés

A helyettesítés nem jelenik meg kétszer ugyanúgy, ezért is marad láthatatlan. Ennek négy felismerhető formája van, és általában mindegyiket valami másként diagnosztizálják.

Az első az néma hasonlatahol a modell a legközelebbi, jól dokumentált szomszédhoz nyúl, és Önként írja le. Az Ön árazási modellje a legnagyobb versenytárs árazási modelljévé válik. Az Ön megvalósítási idővonala lesz a kategória megvalósítási idővonala. A válaszban semmi nem jelzi, hogy csere történt, mert a modell oldaláról nem történt csere. Ez hozta létre a legvalószínűbb leírást egy olyan cégről, mint az Öné.

A második az pénzként bemutatott állottság. A modell a vállalat egy olyan verzióját tartalmazza, amely valamikor pontos volt, és jelen időben mondja ki. Megszűnt termékek, távozott vezetők, egy régi pozicionálási nyilatkozat, egy piac, ahonnan kilépett. A parametrikus memórián nincs időbélyeg, és nincs hozzá lejárati figyelmeztetés sem.

A harmadik a vékony bizonyíték, amelyet a vastag bizonyítékok magabiztosságával kezelnek. Egy kereskedési leírás és negyven független forrás egyforma válaszokat ad. A modell nem fedi fel, hogy mekkora anyagon áll, így egy-egy blogbejegyzésen nyugvó állítás konszenzusként hangzik.

A negyedik egy adott cégnél alkalmazott kategóriaismeret. A modell nagyon sokat tud az Ön iparágáról, és nagyon keveset Önről, ezért megválaszolja az iparág kérdését, és hozzáfűzi az Ön nevét. Ezt a legnehezebb észrevenni, mert a válasz általában igaz a kategóriára vonatkozóan, ami azt jelenti, hogy túlél egy véletlenszerű pontossági ellenőrzést.

Miért törli mindegyik a tartalom-ellenőrzést

Itt van az a rész, amely működési szempontból számít. A tartalom-ellenőrzés szabvány szerint vizsgálja oldalait. A négy kudarc közül egyiknek sincs köze az oldalaihoz. A bizonyítékokat, amelyek mindegyiküket megakadályozták volna, többnyire mások írták, éveken keresztül, és nem te. A saját anyagának áttekintése nem tárja fel ezt a hiányt, mert a hiány nem az Ön anyagában van.

A természetes válasz az, hogy többet publikálunk. Írja meg az oldalakat, fedje le a hiányosságokat, keresse meg, és hagyja, hogy a visszakeresés javítsa ki a súlyokat. Ez az ösztön érthető, és gyengébb, mint amilyennek hangzik. Sciavolino és munkatársai az EMNLP 2021 entitásközpontú kérdésekkel foglalkozó munkájában azt találták, hogy a sűrű retrieverek rosszul teljesítenek a ritka módszereknél az entitásokban gazdag kérdésekben, és megbízhatóan csak a közös entitásokra általánosítanak. Ugyanaz a népszerűségi gradiens, amely ritkítja az Ön jelenlétét a súlyzókban, újra megjelenik a letöltött tartalmakban. A visszakeresés az elfogultság második alkalmazása, nem pedig annak korrekciója, ami azt jelenti, hogy a legtöbb taktikai tanács jelenleg ugyanazon a szűk ajtón keresztül fut át, mint minden más.

Tehát az audit tiszta, a tartalom rendben van, a több tartalom a legjobb esetben is részleges válasz, és a hiba egyébként is megtörténik, lekérdezésenként egyszer, privátban, olyan hangerőn, amelyet senki nem számol.

Az egyetlen hely, ahol ez láthatóvá válik

A helyettesítést a kimenetek figyelésével találja meg, nem a bemenetek ellenőrzésével. Ez az egész váltás, és ez kényelmetlen, mert a diagnosztikai felület olyasvalami, ami nem az Ön tulajdona, és nem tud teljes mintát venni.

Amit keresel, az konkrét, és nem a hétköznapi értelemben vett pontosság. Bármilyen olyan állítást tesz egy modell a cégedről, amelyet egyetlen forrásod sem támaszt alá. Nem rossz állítások, bár ezek számítanak. Olyan követelések, amelyeknek nincs nyomon követhető eredete az Ön által közzétett vagy Önről szóló információkban. Egy olyan képesség, amellyel nem rendelkezik, magabiztos részletességgel leírva. Egy idővonal, amit soha nem idéztél. Versenytársak összehasonlítása olyan feltételekkel, amelyeket soha nem állított fel. Ezek mindegyike olyan hely, ahol a modellnek bizonyítékra volt szüksége Önről, nem rendelkezett vele, és egyébként is produkált valamit.

A mintavétel módja többet számít, mint a mintavétel mennyisége. A legkevésbé informatív teszt, ha felkérünk egy modellt, hogy írja le a cégét név szerint, mert a promptban szereplő neve önmagában is egy visszakeresési jelzés, amely a létező vékony anyagot közvetlenül a kontextusba vonja. A helyettesítések azokon a kérdéseken jelennek meg, ahol az Ön neve hiányzik, és a modellnek kell megadnia. Kategória kérdések minősítővel. Összehasonlító kérdések, amelyek csak a versenytársat nevezik meg. Inkább képességekkel, mint vállalattal kapcsolatos kérdések. Ezek azok a feltételek, amelyek mellett a modell dönti el, hogy egyáltalán beletartozik-e a válaszba, és mit mondjon rólad, ha már eldöntötte. Ez az a döntés, ahol a szomszéd kölcsönt kap.

Futtassa ezt a vevők által ténylegesen feltett kérdések valódi skáláján, ismételten, mert a helyettesítések mozognak. Ezután kezelje az eredményeket térképként, ahol a harmadik fél leírása hiányzik, nem pedig a javítandó oldalak listájaként, mert ez az. Nyilvánvalóan megmondom, hogy ennek mérési oldalán én vezetek egy céget, szóval mindehhez hozzátartozom, és egyedi szemszögből látom a dolgokat. Ez nem változtat a mögöttes lényegen, vagyis azon, hogy a teljes mértékben az Ön tulajdonának auditálása köré épülő diszciplína szerkezetileg vak az olyan kudarcokkal szemben, amelyek teljesen kívül esnek az Ön tulajdonában.

A kényelmetlen verzió: a valaha futtatott legtisztább tartalom-ellenőrzés semmit sem mond erről, és soha nem is így volt.

Ha rajtakapott egy modellt, aki olyasmit mond a cégéről, ami semmire sem vezethető vissza, amit nem talált volna, szívesen hallanék róla. Írd meg kommentben, hogy mit és hogyan vettél észre, vagy fordulj közvetlenül hozzá. A példák hasznosabbak, mint az itteni elmélet, és még nincs belőlük jó nyilvános gyűjtemény.

Tovább folytatom azt, hogy ezek a rendszerek hogyan építik fel és tartják meg a vállalatról alkotott képüket A gépi rétegitt érhető el.

Ez a bejegyzés eredetileg a Duane Forrester Decodes oldalon jelent meg.

Az AI feltérképező robotok blokkolása olyan üzleti döntés, amelyről jelenleg sok keresőszakember tárgyal. De ha meghozta a döntést, mi a legjobb módja ezeknek a robotoknak a blokkolásának?

A feltérképező robotok blokkolásának két fő módja van: a robots.txt fájlon és a szerververemen keresztül.

https://www.youtube.com/watch?v=aGauHx685CY

A két megközelítés

Mindkét megközelítésnek megvannak a maga előnyei és hátrányai. Kezdjük azzal, hogy megvizsgáljuk, hogyan működnek, és mi a különbség a kettő között.

Blokkolás a robotokon keresztül.txt

Az AI feltérképező robotok blokkolása a robots.txt fájl használatával pontosan ugyanaz a folyamat, mint bármely típusú bot blokkolásakor.

Minden AI-botnak saját azonosító neve van, például OpenAI GPTBot és OAI-SearchBot. A blokkoláshoz egyszerűen hozzá kell adnia egy tiltó szabályt, amely megadja a bejáró nevét. Például, ha meg szeretné akadályozni, hogy a GPTBot a webhely bármely részét feltérképezze, tegye hozzá:

Felhasználói ügynök: GPTBot

Letiltás: /

Ha webhelyének csak bizonyos részein szeretné megakadályozni az AI-botok feltérképezését, akkor ezeket ugyanúgy előhívhatja. Például, ha meg akarja akadályozni, hogy a GPTBot feltérképezze a termékoldalait, vegye fel az oldalak mappáját, például:

Felhasználói ügynök: GPTBot

Disallow: /termékek/

Blokkolás szerverszinten

Számos módon blokkolhatja a robotokat szerver szinten: magán a szerveren, a CDN-en vagy a WAF-on keresztül.

Ebben az esetben a kiszolgáló beolvassa a bejövő kérést, például a bot IP-címét, fejlécét stb., és alkalmazza az ügynökhöz beállított speciális szabályokat (megtagadás, engedélyezés, átirányítás). Például megadhatja, hogy a GPTBot „megtagadás” parancsot kapjon. Ez megakadályozza, hogy a bot hozzáférjen a webhely tartalmához.

A Content Delivery Network (CDN) esetében a koncepció ugyanaz, de ez egy bot látogatásának korábbi szakaszában történik. A CDN elfog egy bottól érkező tartalomkérést, mielőtt az elérné a szervert. Ez lényegében a szerver sávszélességét takarítja meg, mivel a bot valójában soha nem lép kapcsolatba vele. Egyes CDN-ek natív módon kínálják ezt a technológiát, anélkül, hogy sokat kellene tennie a konfigurálásért. Például a Cloudflare előre beállított blokkolást kínál annak alapján, hogy egy bot keresőrobot, ügynök vagy képzésre használják-e, valamint lehetővé teszi a botonkénti finomhangolást.

A webalkalmazások tűzfalánál (WAF) a robotokat jobban ellenőrzik, mint a CDN-t. A WAF biztonsági rétegként működik, amely képes elemezni a kérések viselkedését, nem csak a botok által használt fejléceket. Ez azt jelenti, hogy képes észlelni azokat a robotokat, amelyek más felhasználói ügynököket hamisítanak. A legtöbb technológiai halmazban ez a legkompetensebb módja a kifinomultabb mesterséges intelligencia bejárók azonosításának, amelyek a blokkolási kísérletek radarja alá akarnak csúszkálni. A vállalat által használt WAF a CDN része lehet, például a Cloudflare WAF, vagy egy önálló alkalmazás, például az AWS WAF.

Robots.txt: előnyei és hátrányai

A robots.txt valószínűleg a kereső szakemberek számára a legelérhetőbb módja a robotok vezérlésének. A keresőoptimalizálók általában módosíthatják a robots.txt fájlt domainjeikhez, vagy egyszerűen kérhetnek gyors frissítést a fejlesztőcsapattól.

Ennek a módszernek azonban más előnyei is vannak.

Profik

A robots.txt letiltási mechanizmusát hivatalosan a legnagyobb, jó hírű AI-cégek támogatják. Például az OpenAI GPTBot és OAI-SearchBot, az Anthropic ClaudeBot, Claude-User és Claude-SearchBot, a Google Google-Extended és a Perplexity PerplexityBot.

Ezzel a módszerrel szelektíven kiválaszthatja, hogy mely oldalakat akadályozza meg a botok látogatásában, valamint a blokkolás finomhangolását az egyes bejárók alapján.

Hátrányok

Ennek a módszernek azonban van néhány hátránya. A legnagyobb kockázat az, hogy a robots.txt betartása teljesen önkéntes, és nincs központilag felügyelve. Ez azt jelenti, hogy bár az AI-botok készítői állíthatják, hogy a robotjaik tiszteletben tartják a robots.txt fájlt, ez csak kérések halmaza, nem pedig tényleges blokk. Tekintsd úgy, mint egy behatolási tilalmat a nyitott kapu előtt. Valójában semmi sem akadályozza meg a robotokat, csak a robots.txt szabályainak betartása érdekében kódolva vannak.

A robots.txt konfigurálható úgy, hogy nagyon könnyen letiltja a robotokat bizonyos oldalakon, ha vannak robots.txt vezérlők a webhely CMS-jében. Ez azt jelenti, hogy a nem műszaki érdekelt felek véletlenül több botot blokkolhatnak, mint amennyit vártak egy hibás tiltó szabállyal. Ez katasztrofális lehet, ha a robots.txt fájlt úgy frissítik, hogy letiltsák az összes botot, például a következők végrehajtásával:

User-agent: *

Letiltás: /

A robots.txt nem frissül automatikusan, amikor új felhasználói ügynökök kerülnek kiadásra. Ez azt jelenti, hogy valakinek manuálisan új tiltásokat kell hozzáadnia, ha meg akarja akadályozni, hogy egy új AI-bot hozzáférjen a webhelyéhez.

Szerververem: előnyei és hátrányai

A robotok szerver-, CDN- vagy WAF-szintű blokkolása a megvalósítástól függően különböző előnyökkel jár.

Profik

A CDN- és WAF-megvalósítások leállítják a botkéréseket, mielőtt azok elérnék a szervert. Ez megtakarítja a szerver sávszélességét, csökkenti a kiszolgáló terhelését és a kapcsolódó költségeket.

A szerververem-megvalósítások legnagyobb előnye, függetlenül attól, hogy melyiket választja, az, hogy egy határozott blokkot képeznek. Ha a robots.txt egy udvarias „behatolás tilos” tábla, akkor a szerver, a CDN és a WAF blokkok egy lakat a kapun. Ezek a megvalósítási módszerek nem követelik meg a bejáró megfelelőségét; észlelik a botokat, és megakadályozzák, hogy hozzáférjenek a tartalomhoz, függetlenül attól, hogy a bot kompatibilis-e vagy sem.

A módszer másik előnye, hogy az ezeken a szinteken lévő szoftverek gyakran jelentést adnak a letiltott robotokról. A „lakat” rögzíti a feloldási kísérleteket. Ez hasznos lehet annak elemzésében, hogy mely robotok próbálnak hozzáférni webhelyéhez. Azoknál a webhelyeknél, amelyekre sok nemkívánatos mesterséges intelligenciarobot figyel, ez felhasználható a botok tulajdonosaival folytatott megbeszélésekre, esetenként jogilag is.

Hátrányok

A kiszolgálóverem-megvalósítási módszerek hátrányai elsősorban a karbantartási költségek. A legtöbb webhelyszerver meglehetősen le van zárva, így csak azok férhetnek hozzá a szerverfájlokhoz, a WAF-hoz vagy a CDN-hez, akik valóban tudják, mit csinálnak velük. Ez azt jelenti, hogy a blokkok módosításait valószínűleg egy fejlesztőn keresztül kell végrehajtani, nem pedig közvetlenül a keresőoptimalizálónak. A közvetítő iránti igény idő-, erőforrás- és költségvonzattal jár, különösen, ha a szervert egy harmadik fél, például egy fejlesztési ügynökség kezeli.

Minden egyes biztonsági réteg esetében lehetséges a bot-hamisítás. Bár a WAF a legerősebb védelmi vonal, még mindig lehetséges, hogy a fejlett robotok megkerülhetik az érvényesítési ellenőrzéseket. Ez azt jelenti, hogy nincs teljesen bolondbiztos módszer a szélhámos AI-botok blokkolására a szerververemen keresztül. Azonban a legtöbb számára továbbra is nagyon hatékonyak.

Tehát melyiket használjuk?

Erre nincs egyetlen válasz. Ez a webhely beállításától, költségeitől és irányítási struktúrájától függ.

Egy ideális világban a szerververem minden szintjén blokkolná a robotokat. A szerver jó módszer az ismert felhasználói ügynökök blokkolására, és képes észlelni a bot viselkedésének egyszerű mintáit. A CDN-blokkok nagymértékben hatékonyak, és megakadályozzák, hogy a robotok a szerver sávszélességét használják fel. A WAF a leghatékonyabb a hamisított robotok észlelésében, és megakadályozza, hogy a fejlett AI-kaparók hozzáférjenek a webhelyhez. Előfordulhat azonban, hogy nem tud könnyen konfigurálni a WAF-ot, ha a webhelyén egyáltalán van ilyen.

A robots.txt a legegyszerűbb módszer annak kinyilvánítására, hogy bizonyos robotok ne érjék el webhelyét, és hatékony a felelős robotok számára. Azonban egyszerűen figyelmen kívül hagyható, ezért elrettentő, nem pedig megelőzési módszer.

Összefoglalva, ha erős szükség van bizonyos mesterséges intelligencia bejárók blokkolására, azt javaslom, hogy a lehető legmagasabbra menjen a szerververemben; blokkolás a WAF-on keresztül, ha lehet, a CDN-n keresztül, ha nem, és a szerveren keresztül, mint végső megoldás.

Ha csak egy vagy két legelismertebb mesterséges intelligencia bejárót kell blokkolnia, akkor valószínűleg csak a robots.txt fájlra támaszkodhat elrettentő eszközként. Azt is javaslom azonban, hogy figyelje a szervernaplókat, hogy lássa, nem csúszik-e át valamelyik robot a robots.txt tiltása mellett.

Valaki a Redditről segítséget kért két különálló rangsorolási probléma hibaelhárításához, amelyek egyszerre történtek. A Google munkatársa, John Mueller bátorítással válaszolt arra vonatkozóan, hogyan tekintsünk szélesebb körben a SEO-problémákra, hogy jobban megértsük, mi történik.

Két egymást keresztező probléma

A kérdést feltevőnek két problémája volt:

1: Google vállalkozásprofil
Google vállalkozásprofiljukat a Google felfüggesztette, és a tiltás feloldására tett kísérletük kudarcot vallott. Megpróbáltak új üzleti profilt is indítani, de az is kudarccal végződött.

2. A hivatkozások visszautasítása katasztrófával végződik
A Redditor áttekintette a visszamutató linkjeit, és több mint 800 „mérgező” linket fedezett fel, így a link elutasítását nyújtották be. Általánosságban elmondható, hogy a hivatkozás visszautasítása olyan linkek visszautasítására szolgál, amelyekért Ön felelős, és amelyekről tudja, hogy spam jellegűek. De nem mindenki van tisztában a szabályokkal, különösen ez a személy, és ami ezután történt, az az, hogy az organikus rangsoruk összeomlott két héten belül a linkek megtagadása után.

A Redditor megkérdezte:

"Mit javasolna ezen a ponton, hogy a lehető leggyorsabban és biztonságosabban visszaszerezzem a helyezésemet? Tehetek valamit a visszautasítás hatásainak visszafordítására vagy enyhítésére, különösen, ha véletlenül visszautasítottam néhány linket, amelyek valóban segítettek nekem?

Nagyon örülnék egy szakértői véleménynek, hogy a rangsor csökkenése reálisan összefüggésbe hozható-e a visszautasítással, vagy más okot kell keresnem. Érdeklődöm minden olyan jogszerű taktika iránt is, amely segíthet gyorsabban visszaszerezni az első oldali pozíciót, mivel a helyzet közvetlen hatással van a vállalkozásomra.”

Tehát alapvetően több részből álló kérdéseik voltak, és egy GBP-probléma volt:

• A megtagadás okozta az organikus rangvesztést, vagy valami más a felelős? És mi a legjobb módszer a gyógyuláshoz?
• A bejegyzés kezdeti kontextusa a vállalkozásprofil felfüggesztése volt, de azt gyanították, hogy a link elutasítása volt az oka az organikus rangsorolásuk csökkenésének.

A Google javaslatot tesz a továbblépésre

A Google John Mueller válaszolt a bejegyzésre, amely nyilvánvalóan negatív válaszokat vonzott a Link Disavow eszköz használatával kapcsolatban.

Mueller válasza:

„Nagyon sok a gyűlölet a visszautasító eszközzel kapcsolatban – de megvan a helye és ideje, és vannak hatásai is.

Ennek ellenére egy maroknyi link visszautasítása nem jelenti azt, hogy webhelye kiesik a keresésből, ezért a) a visszautasítási fájlt úgy javítanám, hogy az valóban olyan legyen, amilyennek valóban szüksége van/szeretné (amely lehet üres, vagy nem is üres), és b) más lehetséges okokat keresek.”

A rangsorolási problémák megoldása hónapokig is eltarthat

Mueller folytatta válaszát, kifejtve, hogy az algoritmussal kapcsolatos problémák kijavítása hónapokig is eltarthat.

Például volt egy szélesebb körű spam-frissítés, amely nagyjából akkoriban történhetett (nem emlékszem a tényleges dátumra, és nem említi meg a dátumot a bejegyzésében). Ha az at it igazodik a levélszemét-frissítéshez, az elvárások felállításához, a nagyobb algoritmusmódosítások körüli problémák kijavítása jó ideig – néha több hónapig is – eltarthat, amíg meglátja a hatásokat.

Egy másik ok, amelyet alaposabban megvizsgálnék, a széleskörű és nagy technikai problémák (nem „hoppá, rossz kanonikus”, hanem inkább „hoppá, az egész webhelyet letiltották”), csak azért, hogy kizárjam, hogy valami könnyebben javítható.”

Mueller válasza az volt, hogy először azt az elvárást fogalmazta meg, hogy egy algoritmussal kapcsolatos keresési probléma kijavítása nem gyors megoldás. Ám a hibák kijavítása (például a webhely véletlenül nem való indexelése) gyors javítások.

A Link Disavowsról

Beszélgettem olyan emberekkel, akik anekdotákat osztottak meg arról, hogy a linkjük elutasítása egy ügyfél számára miként követte a rangsorolást heteken belül. És sokan mások, köztük a Redditor is tapasztaltak hasonlót.

De amivel a Redditor nem tud, az az, hogy a hivatkozások elutasításának hónapokig tart, és nem hetekig tart a hatás.

John Mueller azt válaszolta, hogy mennyi ideig tart, amíg a link elutasítása működik a Google-ban:

„Ebben a konkrét esetben, amikor azt állítja, hogy benyújtott egy elutasító fájlt, majd a rangsor vagy a láthatóság csökkent, különösen néhány nappal később, azt feltételezném, hogy ez nincs összefüggésben.

Így különösen a visszautasító fájl esetében az történik, hogy figyelembe vesszük azt a fájlt, amikor újra feldolgozzuk a webhelyére mutató linkeket. És ez egy olyan folyamat, amely fokozatosan megy végbe egy bizonyos idő alatt, és azt várnám, hogy hatása... nem is tudom... talán három, négy, öt, hat hónapon keresztül... lépésről lépésre ebbe az irányba halad.

Tehát ha azt állítja, hogy néhány napon belül hatást tapasztalt, és az nagyon erős hatás volt, akkor azt feltételezem, hogy ez a hatás egyáltalán nem kapcsolódik a visszautasító fájlhoz. …úgy tűnik, még mindig nem jöttél rá, mi okozhatja ezt.”

Tehát mindazok az alkalmak, amikor a link elutasítása néhány hét után javítani látszott a helyezéseken: csak véletlen egybeesés. A hivatkozások visszautasításainak hatása hónapokig tart, ha van hatás.

A másik probléma a hivatkozások visszautasításával kapcsolatban az, hogy csak azokon a hivatkozásokon szabad használni, amelyekért Ön felelős.

Vendégbejegyzések = Spam

Visszatérve a Redditorhoz az organikus rangsor csökkenése miatt, valami hasznosat osztottak meg, hogy ők voltak felelősek a vendégposztok vásárlásáért a Fiverr-en keresztül.

Azt írták:

„Sajnos ezúttal hibázhattam. Felvettem néhány domaint a visszautasító fájlba, amelyek régi vendégposztokat tartalmaztak, amelyeket a Fiverr-en keresztül vásároltam.

A linkek egy másik résből származtak, és kissé spam jellegűek voltak, ezért akkoriban mérgezőnek tartottam őket, de most attól tartok, hogy ezeknek a linkeknek némelyike ​​még mindig SEO értéket nyújtott.”

Nem fogom azt feltételezni, hogy a Redditor egyetlen hibát követett el. Ha linkeket vásárolnak a Fiverr-től, nem lehet ésszerűtlen azt feltételezni, hogy más SEO-problémák is vannak a webhelyükön. Valószínűnek tűnik, hogy webhelyük a Google legutóbbi spam-frissítésének áldozata volt.

A Google John Muellert egy olyan technikáról kérdezték, amelynek célja, hogy a Google-t és más keresőmotorokat arra kényszerítse, hogy minden nap webhelytérképeket térképezzenek fel. A kérdést feltevő személy azt mondta, hogy ezt egy nagy webhelyen látták működés közben.

Az URL-paraméterekkel történő gyorsítótár-lebontás szabályos

A webhelyek régóta alkalmazzák a gyorsítótár-letörésnek nevezett technikát a CSS, JavaScript és más fájlok esetében, amelyek változhatnak. A cache-busting célja, hogy megakadályozza a webhely látogatóinak böngészőjét abban, hogy a CSS- vagy JavaScript-fájlok elavult másolatát tárolja, miközben a tárolt gyorsítótár-fájlokra is hagyatkozik. Ennek az az oka, hogy a webhely tulajdonosa néha módosítja a CSS- vagy JavaScript-fájlt, és a fájlnév megváltoztatása helyett csak egy URL-paramétert fűz a fájlnév végéhez, így a webhely látogatói a legfrissebb verziót töltik le.

Ez lehetővé teszi a webhely gyorsabb betöltését a látogató böngészőjében (azáltal, hogy nem kell másodszor betöltenie a weboldal erőforrásait), miközben a legfrissebb stílus-, szkript- vagy képfájlokat szolgálja ki.

Ennek módja egy kérdőjel és további paraméterek hozzáadása a fájlhoz.

Legális-e a webhelytérkép gyorsítótár-letörése?

Nyilvánvalóan egyes keresőoptimalizálók az URL-paramétereket hozzáfűzik webhelytérképeikhez, hogy rákényszerítsék a keresőmotorokat azok feltérképezésére, ahelyett, hogy a XML elem. A elem közli a fájl utolsó módosításának dátumát. Ez jelzi a bejárónak, hogy egy fájl megváltozott-e vagy sem. Ha a fájl nem változott, ez lehetővé teszi a bejáró számára, hogy a megváltozott oldalak bejárására összpontosítson.

– kérdezte a Blusky tagja, @seoharbour

"Szia John! Próbáltam többet megtudni a sitemap.xmls-ről. Hallottam erről a cachebusting dologról, amikor egy ?v=unix időbélyeget adtak a webhelytérkép URL végéhez egy sitemapindexben. A Dev blogban csak a pontosságról találtam megjegyzést. értékeket, azt hiszem, túlságosan is igaz?”

John Mueller így válaszolt:

"Miért használna cache-busting-ot egy webhelytérkép-fájlban? Lehet, hogy félreértem, mi a célja, de részletezze!"

@seoharbour válaszolt:

"Jó kérdés, megfigyeltem ezt a viselkedést egy nagy, mereven felépített webhelyen. Az indexen belüli gyermek-webhelytérkép URL-ek minden nap friss ?v=időbélyeget kapnak. Gondolom, egy napi új URL-lel akarják az újratöltést kényszeríteni. Mivel az URL változik, nem pedig lastmod, kíváncsi vagyok, hogy ez nem okoz-e kárt?"

Ne használjon gyorsítótár-lebontást a webhelytérképeken

John Mueller, a Google munkatársa azt válaszolta, hogy rossz ötlet a cache busting URL paraméter használata egy webhelytérképen.

Elmagyarázta:

"Szerintem ez egy rossz ötlet, mert azt jelzi, hogy egy tartalom gyűjtő-URL-jének folyamatosan változnia kell. Ez nem jó a keresőmotoroknak, nem tesz jót a nyomon követésnek. Fontos, hogy tiszta, stabil URL-ek legyenek. (Nézze meg a TBL-oldalt: "A jó URI-k nem változnak")"

A SEO Influencer Hack Gone Wrong

Ez a fajta dolog történik, amikor egy SEO-befolyásoló, aki valójában nem ismeri a SEO-t, olyan csapnivaló ötletekkel áll elő, amelyek papíron jól hangzanak, de nevetségesen hangzanak a tényleges keresőoptimalizálók számára, akik ismerik a jelölőnyelvek (például az XML és a HTML) működését. Az XML mozaikszó az Extensible Markup Language rövidítése. Lejelölőnyelvként rendelkezik szabályokkal, amelyeket a keresőoptimalizáló vagy a webhelytulajdonos követhet annak érdekében, hogy kommunikáljon a robottal vagy bármely más webhelylátogatóval. Nincs szükség hackekre.

A Google egy új videóelemző funkciót hoz az Ask YouTube szolgáltatásba, amely lehetővé teszi a Gemini számára, hogy bizonyos videószegmensekre összpontosítson ellenőrzés céljából, ahelyett, hogy a teljes videót rögzített ütemben mintavételezné.

Az ügynöki videómegértésnek nevezett rendszer „az elkövetkező hónapokban” bekapcsolja az Ask YouTube-ot a videomegtekintési oldalon, így a funkció a képernyőn megjelenő adatok alapján válaszol. Már elérhető a fejlesztők számára a Google AI Studio és a Gemini Enterprise Agent Platform Gemini API-ján keresztül, amely támogatja a feltöltött és YouTube-videókat egyaránt.

Jön, hogy megkérdezze a YouTube-ot

A Google bejegyzése szerint az Ask YouTube nézõoldali verziója megkapja az új feldolgozást, „a Geminit kihasználva, hogy jobb minõségû válaszokat adjon a vizualitáson alapulva”. A bejegyzés nem ad dátumot „az elkövetkező hónapokon” túl, és nem mondja meg, hogy mely régiókban vagy nyelveken jelenik meg először.

A videóoldalon a kérdezés funkció gombként jelenik meg a videók alatt, így a nézők válaszokat kaphatnak nézés közben. Ez a funkció elkülönül a Kérdezzen a YouTube-tól, amely a keresősávon keresztül érhető el, amely összefoglalót kínál idézett videókkal. Korábban áprilisban beszéltem erről a verzióról, és Brooke Osmundson megemlítette a májusi I/O bejelentését. A YouTube súgóoldala azt írja, hogy ez egy kísérlet az egyesült államokbeli felhasználók korlátozott csoportja számára, akik angolul keresnek, és azt állítják, hogy egyre több felhasználóra terjed ki.

Júliusban Sundar Pichai az Alphabet második negyedéves bevételi felhívása során megosztotta, hogy júniusban több mint 140 millió felhasználó vett részt a videóoldalon. Azt is elmondta, hogy a Google „az Ask-élményt a YouTube szélesebb körű keresési élményébe hozza”.

Hogyan működik az új feldolgozás

A Gemini alapértelmezett videomódja, az úgynevezett statikus feldolgozás, másodpercenként egy képkockát rögzít, és minden képkockát továbbít a modellnek, a Google API-dokumentációjának megfelelően. A fejlesztők módosíthatják a képkockasebességet, de a modell továbbra is a teljes videót feldolgozza.

Az ügynöki videómegértés egy dinamikus hurkot használ, amelyben a modell szelektíven betölti a videó egyes részeit, beállítja a képkockasebességet, és eldönti, hogy adott szegmensekhez képkockákat, hangot vagy átiratokat kíván-e belefoglalni. A Google szerint ez a módszer számos előnnyel jár, mint például a másodperc törtrésze alatti pillanatok megkeresése, a többórás videók keresése, a vizuális hibák észlelése és az ismétlődő műveletek vagy objektumok számlálása.

A Google jelentése szerint a szabványos videó-benchmarkokon végzett tesztelés során az ügynöki videómegértés akár 88%-kal csökkenti a tokenhasználatot, akár 66%-kal csökkenti az elemzési költségeket, és akár 7%-kal javítja a pontosságot a statikus feldolgozáshoz képest. A növekedés a hosszabb videóknál a legnagyobb, bár az API-dokumentumok megjegyzik, hogy az új mód kissé lelassíthatja a válasz kezdetét az öt percnél rövidebb klipeknél.

Miért számít ez?

A Google frissítése megváltoztatja azt, hogy a videooldal funkció hogyan tudja ellenőrizni az éppen nézett videót. A bejegyzésből nem derül ki, hogy az Ask YouTube keresési verziója ugyanilyen feldolgozáson megy-e keresztül.

Még áprilisban észrevettem, hogy a YouTube nem magyarázta el, hogy mitől lesz egy videó a fő idézet az Ask YouTube keresési válaszában, nem pedig a támogató válaszban, vagy hogy miért lehet kihagyni. Szeptember 2-tól a YouTube keresési verzióhoz tartozó súgóoldala azt írja, hogy a rangsorolási rendszere „előnyben részesíti a relevanciát, az elkötelezettséget és a minőséget”, ami szerintük hasonló a szokásos YouTube-kereséshez. A YouTube súgóoldalain ennyit, és a szeptember 1-jei bejegyzés nem tartalmaz további részleteket. Nem foglalkozik a rangsorolással, az ajánlásokkal, az idézetekkel vagy az alkotói eszközökkel sem, és nem ad útmutatást a videók AI-rendszerekhez való adaptálásához.

Előre tekintve

A Google idővonala az új videó módot a Gemini alkalmazásban „hamarosan” és a videooldal funkciójában „a következő hónapokban” helyezi el, bár pontos dátumokat nem közölnek.

Figyelje a videóoldal súgóoldalát a frissítésekért a közzététel megkezdése után. Szeptember 2-tól az oldal azt állítja, hogy a válaszok a YouTube-ról és az internetről származnak, de azt nem írja le, hogy magát a videót hogyan elemzik.

A YouTube szerint az asztali kezdőlap áttervezése, amely nagyobb bélyegképeket tartalmaz, nagyobb figyelmet és érdeklődést váltott ki a hosszú formátumú videók körül, annak ellenére, hogy egyszerre kevesebb videót jelenített meg.

Todd Beaupré, a YouTube növekedési és felfedezési osztályának vezető igazgatója megosztotta az eredményt a Creator Insider interjújában René Ritchie YouTube alkotói kapcsolattartóval. Ők ketten elkészítették az általam 2025 januárjában tárgyalt algoritmusos interjút is. Az eredmény választ ad arra az aggodalomra, amelyet az alkotók felvetettek az elrendezéssel kapcsolatban, miszerint kevesebb hosszú formátumú bélyegkép megjelenítése kevesebb hosszú formátumú megtekintést jelenthet.

Amit Beaupré mondott

Ritchie azért hozta fel az elrendezés módosítását, mert az alkotók folyamatosan azt kérdezték, hogy a nagyobb bélyegképek hatással vannak-e az ajánlásokra. Beaupré megemlítette, hogy ő is hallott erről az aggodalomról, de ez nem így történt:

"Ez a változás valószínűleg most jön néhány év múlva. Valójában több figyelmet és elkötelezettséget váltott ki a hosszú formák köré."

A YouTube ugyanezzel a gonddal foglalkozott a változtatás előtt, és először számos kísérletet futtatott. „Nem indítottuk volna el ezt a változtatást, ha csökkenti a nézettséget” – magyarázta. Hozzátette, az elrendezés „segített a hosszú és rövid formájúvá válni”, és úgy tűnik, hogy megkönnyíti a nézők számára annak eldöntését, hogy mit nézzenek.

Miért működik a YouTube szerint a kevesebb választási lehetőség?

Beaupré összekapcsolta a hosszú formájú erősítést egy olyan mintával, amelyet a YouTube többször is megfigyelt a tesztelés során. A cég korábban azt hitte, hogy a sűrűség növelése a kulcs, például az, hogy a nézőknek a lehető legtöbb videót mutassák meg, hogy végül találjanak valamit, ami tetszik nekik.

„Néha a választás elsöprő, és egyszerűen nem választanak semmit” – magyarázta. Ezt a betekintést úgy jellemezte, hogy „a kevesebb gyakran több”, és megemlítette, hogy a YouTube sokkal kisebb miniatűröket jelenített meg mobileszközökön, és a sűrűségre vonatkozó feltételezés alapján működött.

Ez a perspektíva a YouTube saját kísérleteiből származik. Az interjú azonban nem tartalmazott konkrét adatokat ezekből a tesztekből, például a változtatások mértékéről vagy az érintett időkeretekről.

Ahol az újratervezés áll

A YouTube 2024. októberi platformfrissítése több mint kéttucatnyi fejlesztés között nagyobb indexképeket és nagyobb szöveget említett. A bejegyzés a fekvő tájolású böngészéshez kötötte őket a mobilon, és nem írta le a ritka asztali rácsot. A soronként két-három túlméretezett kártyát tartalmazó asztali kezdőlapról szóló jelentések legalább 2024-ig nyúlnak vissza, és 2025 áprilisában terjedtek el, amikor az Android Authority tesztnek minősítette az elrendezést, és nem beszéltek a szélesebb körű bevezetésről.

Beaupré megjegyzése, miszerint „néhány év múlva fog megjelenni”, igazodik ehhez az időzítéshez, és az „elgördítette”, hogy a YouTube rögzíti, hogy az elrendezés elindult. Ez a frissítés elkülönül a 2019-es asztali újratervezéstől, amely szintén növelte a miniatűrök méretét.

Miért számít ez?

A YouTube kísérleti eredményei segítenek megmagyarázni, miért döntött úgy, hogy csökkenti az asztali kezdőlapon megjelenített videók számát, még akkor is, ha az alkotóknak aggályaik voltak. A tesztek szerint a hosszú formátum jobban teljesített kevesebb, nagyobb bélyegképekkel.

A YouTube a kezdőlap egészét írja le, nem pedig azt, hogy egy nagyobb indexkép hogyan hathat egyetlen videóra. Az interjú nem tért ki arra, hogy ez a változás hogyan befolyásolta az egyes alkotók kezdőlap-megjelenítéseit. Összességében a YouTube azt állítja, hogy nagyobb figyelmet és elkötelezettséget tapasztalt a hosszú formátumú videókkal.

Előre tekintve

Beaupré megemlítette, hogy a YouTube egy adott időpontban több száz kísérletet futtat, Ritchie pedig azt mondta, hogy az emberek által észlelt és a közösségi médiában közzétett kezdőlap-módosítás gyakran csak egy kis teszt. Például előfordulhat, hogy az egyik felhasználó más elrendezést lát, mint a másik hivatalos bejelentés nélkül. Néha egy asztali kezdőlap, amely másképp néz ki ezen a héten, inkább a kis kísérletek közé tartozik, mintsem egy bevezetés.

A Google közzétett egy interjút a Google DeepMind SVP-vel és Koray Kavukcuoglu mesterséges intelligencia vezető építészvel. Kavukcuoglu megosztotta, hogy a Google egyre inkább mesterséges intelligencia-ügynöknek tekinti a Geminit, nem pedig chatbotnak. Ez azért fontos, mert Sundar Pichai vezérigazgató kijelentette, hogy az ügynöki mesterséges intelligencia a keresés jövője.

Az Ikrek modellről az Agent AI felé vált

Koray Kavukcuoglu megosztotta, hogy a Google DeepMind egyre inkább ügynökként tekint a Geminire, sokkal többre, mint egy chatbotra vagy nyelvi modellre. Ezt a változást a kódolás inspirálta, ez volt az átjáró a szoftverfejlesztéshez, az eszközhasználathoz és az ügynöki munkafolyamatokhoz.

Kavukcuoglu elmondta, hogy a cél valójában nem egy olyan modell létrehozása, amely jobban megválaszolja a kérdéseket. A hangsúly most azon van, hogy olyasmit hozzunk létre, amely képes cselekedni egy ember nevében és mellett.

A kérdező, Logan Kilpatrick megkérdezte Kavukcuoglut, hogy akar-e beszélni a Google DeepMind „építészeti innovációjáról”, Kavukcuoglu pedig azt válaszolta, hogy most nem erről hajlandó beszélni, jelezve, hogy valami történik a színfalak mögött.

De arról beszélt, hogy a Google hogyan vált át az ügynöki mesterséges intelligencia felé.

Megosztotta:

„A 3.0 kezdeti bevezetése óta az a véleményem, hogy sokat tanultunk abból a szempontból, hogy megértsük, mit jelent kódolni, nem csak kódolni, igaz?

Például, hogy mit jelent szoftvertervezést végezni, mit jelent eszközökkel dolgozni vagy olyan funkciókkal dolgozni, amelyeket az emberek nap mint nap használnak.

Alapvetően alakítsa ezt az egészet ügynökké, modellből ügynökké.

És azt az átmenetet, azt hiszem, mintegy megkerültük, és ez volt az a dolog, amit közvetlenül meg akartunk oldani. És természetesen a szoftverfejlesztés a legkritikusabb tartomány és környezet, amelyben azt szeretné, hogy rendszerei sikeresek legyenek, mivel ez sok-sok különböző tevékenység gyökere.

Ezalatt az idő alatt sokat tanultunk azzal kapcsolatban, hogyan képezzünk ki egy modellt, hogyan képezzünk ki egy ügynököt, aki valóban tud veled együtt kódolni. És ezek után azt hiszem, a lépések gyorsabbak lettek.

És mint minden kutatási projektben, itt is sok párhuzamos pálya zajlik egyszerre. Tehát most arra törekszünk, hogy ezeket a tanulságokat egyesítsük, természetesen, mint például, hogy hozzáadjuk őket, hogy megértsük, mit jelent az ügynöki műveletek és ügynöki munkafolyamatok jobb elvégzése, új építészeti fejlesztésekkel, új ötletekkel együtt, amelyeken már egy ideje dolgozunk.

Sok ilyen dolog, amit a 3.6-ban, 3.7-ben megtettünk, egy évre vagy még többre megy vissza, majd ezek kezdenek kifizetődni, és beépítjük őket a modellbe.

És nagyszerű látni, milyen minőségi hatást értünk el ebből. Nagyon izgatottak voltunk a 3.7-ig tartó futásban. Amikor a 3,6-ot csináltuk, természetesen láthattuk, mi lehet a 3,7, vagy mi lehet a következő lépés.

Aztán összejött, és belsőleg nagyon elkezdtük élvezni azt a modellt. Tehát ez a párhuzamos pálya hatás, amit mész, amit látsz.”

Az AI változik, de a lépések ugyanazok maradnak

Valami más, amiről beszélt, ellentmondásosnak tűnt, mivel azt mondta, forradalmi változás történik, de ami ezt okozza, az maga nem forradalmi. Azt mondta, hogy az AI létrehozásának alapvető lépései közel sem változtak annyit, mint az AI által megoldott problémák. Amit csinál, az forradalmi, de az, ahogyan eljut odáig, nem ment át forradalmi változáson.

Kavukcuoglu azt mondta, hogy továbbra is használják:

• Mély tanulás
• Előképzés
• Megerősítő tanulás
• Olyan optimalizálási technikák, amelyek hasonló alapelvekre támaszkodnak, mint a múltból

Elmondása szerint az a környezet változott meg, amelyben a mesterséges intelligencia működik, amelyben modellekre van szükség ahhoz, hogy kikövetkeztessék a szándékot, kezeljék a kétértelműséget és együttműködjenek az emberekkel.

A Google továbbfejlesztette az ügynöki munkafolyamatokat

Később a beszélgetés során Kilpatrick elmondta, hogy a Gemini 3 elérte a határt, de a határ ezt követően az ügynökkódolás és az ügynökszerű képességek felé mozdult el.

Kavukcuoglu elmondta, hogy még mindig van mit tanulnia az ügynöki műveletekről és munkafolyamatokról, és elmondta, hogy a Gemini 3.5 körüli munka megtanította nekik, hogyan dolgoznak az emberek valójában az ügynökökkel, és most már biztosabb abban, hogy a Google jobban megérti az ilyen típusú interakciókat.

Elmagyarázta:

„Szerintem két dolgot kell szem előtt tartanunk.

Az egyik az, hogy definíció szerint egy erős versenykörnyezetben a határ mindig eltolódik. Lesznek apályok és áradások különböző dolgokban. Meg fog változni a ritmus és annak gyakorisága, hogy melyik labor állítja elő legerősebb modelljét. Ez az 1.

De a 2. pont egy tisztességes szempont. És erről beszéltünk a 3.5 összefüggésében. Azt hiszem, sokat tanultunk az ügynöki műveletekről és az ügynöki munkafolyamatokról. És hogy ezt egy modellben életre tudjuk kelteni, ezen a folyamaton mentünk keresztül.

Ahol most érzem magam, nagyon-nagyon-nagyon kényelmesen és jól érzem magam most, ahol vagyunk, és képesek vagyunk megérteni, mire van szükségük a felhasználóknak, amikor olyan ügynökkel dolgoznak, amely partnerségben áll velük bármilyen ügynöki feladatban és munkafolyamatban.

De átmentünk az építkezés folyamatán.”

Google DeepMind: A mesterséges intelligencia legfontosabb fejlesztése

A kérdező, Logan ezután arra kérte Kavukcuoglut, hogy ossza meg, mi a legfontosabb fejlesztés az AI-ban.

Megkérdezte:

„…ha meg tudnád lendíteni a varázspálcádat, és rávennéd a modelleket, hogy bármit tegyenek, és ne kelljen sok időt és energiát költened, van-e valami a lista tetején, amihez valamilyen képességet, jobb viselkedést szeretnél valamiben?

Kavukcuoglu válaszolt:

"Azt hiszem, ha lenne egy varázspálcám, intelligensebbé tenném őket. Azt hiszem, a modellek egyre intelligensebbek, mindent jobban csinálnak, mindent intuitívabban csinálnak, és szerintem ez kiváló lenne."

Elvihető

A Google DeepMind és a Google egésze nem csak a válaszadás felé halad, hanem a felhasználókat a feladatok elvégzésében segíti. A Google összes terméke – a Gmailtől a Google Táblázatokig és a Térképekig – mind segíti az embereket a feladatok elvégzésében. Kavukcuoglu kifejtette, hogy az AI-modellek fogalmilag már nem pusztán chatbotok, hanem ügynökibbé is válnak, és ez tükrözi, hogy a Google-nál minden változik, beleértve a Keresést is.

Nézze meg az interjút itt:

https://www.youtube.com/watch?v=Rrr2gdbvNFU

A Google felülvizsgálta a European Search Dataset Licensing Program dokumentációját, amely részletes tájékoztatást nyújt arról, hogy a jogosult versenytársak miként férhetnek hozzá és licencelhetik a keresési rangsorolást, lekérdezhetnek, kattinthatnak és megtekinthetnek a Keresés adatait az Európai Gazdasági Térségben.

A legutóbb augusztus 31-én frissített oldal a jogosultsági követelményeket, a mintaadatkészleteket, az ellenőrzési eljárásokat és a fontos határidőket tartalmazza. Ez a kezdeményezés az Európai Bizottság júliusban, a digitális piacokról szóló törvény értelmében elfogadott kötelező határozatát hajtja végre, amely felhatalmazza a Google-t, hogy névtelen keresési adatokat osszon meg a versenytársakkal, beleértve az AI chatbotokat is, amelyek a törvény értelmében online keresőmotornak minősülnek.

A licencszerződések kiszállítása szeptember 17-től kezdődik, az adatminták november 16-tól állnak rendelkezésre.

Ki jelentkezhet

A pályázóknak meg kell felelniük a DMA szerinti online keresőmotor kritériumainak, és meg kell célozniuk az EGT-n belüli felhasználókat. Nem lehetnek EGT-n kívüli állami szereplők ellenőrzése alatt, és nem vonatkozhatnak rájuk uniós szankciók.

Minden jelentkezőnek átlagosan legalább havi 50 000 felhasználóval kell rendelkeznie keresőszolgáltatásának az EU-ban az elmúlt év során. Ezen túlmenően az elmúlt két egymást követő évben keresési szolgáltatásokat kell nyújtaniuk az EU-ban, vagy ha frissen léptek be, több mint 50 millió euró tőkebefektetésben részesültek.

A Google kérhet alátámasztó dokumentumokat, és azt állítja, hogy hét naptári napon belül válaszol a szándéknyilatkozatokra.

Adatminták és kulcsdátumok

A jogosult pályázók a teljes adatkészlet-hozzáférés megvásárlása előtt mintákat kérhetnek.

Az ingyenes minta 1000 sort tartalmaz. Felár ellenében elérhető egy szintetikus adatkészlet akár 10 millió lekérdezéssel és a teljes adatkészlet 5%-os mintája.

Mindhárom minta november 16-tól elérhető lesz.

Az adatkészlet díjait tisztességes, ésszerű és megkülönböztetéstől mentes feltételek mellett határozzák meg. A Bizottság intézkedései szerint ezek a díjak az adatszolgáltatás járulékos költségeire, valamint egy meghatározott megtérülési rátára korlátozódnak.

Ellenőrzési követelmények

Az 5%-os mintához és a teljes adatkészlethez való hozzáférés független értékeléssel kezdődik. Bár a kisebb minták esetében nincs szükség auditálásra, a Google továbbra is gondosan ellenőrzi minden jelentkező jogosultságát előzetesen, hogy megbizonyosodjon arról, hogy minden a helyén van.

Egy független auditor alaposan megvizsgálja a pályázó műszaki beállítását, adattárolását és munkafolyamatait. Az 1. szintű jelentés biztosítékot nyújt arra vonatkozóan, hogy a kérelmező hiteles tervei vannak az adatok saját keresési termékéhez való felhasználására, és az adatvédelmi szabályozások megfelelően vannak kialakítva.

A hozzáférés nyitva tartása érdekében a címzettek beleegyeznek abba, hogy egy független biztosítási szakember folyamatosan figyelemmel kíséri, és rendszeres 2. szintű jelentéseket kell benyújtaniuk. Ezek a jelentések azt tesztelik, hogy a kontrollok a gyakorlatban működnek-e. Az első jelentés a hozzáférés megadását követő hat hónapon belül esedékes, a jövőbeni jelentések pedig évente esedékesek.

Ezek az ellenőrzések azért fontosak, mert a címzettek személyes adatokat kezelnek. A Bizottság úgy véli, hogy ha az adatokat elzárják a címzett saját rendszereibe, az megfelelhet a DMA anonimizálási szabványának, de minden kérelmezőnek kell bizonyítania, hogy ez megfelelően történik.

Miért számít ez?

Júliusban tárgyaltam a kötelező erejű határozatról, amikor már nyilvánosak voltak a jogosultsági küszöbök és az általános ütemterv.

A frissített oldal a júliusi döntést dátumokká és folyamatokká változtatja. Az 1. szintű audit az 5%-os mintát és a teljes adatkészletet kapuzza, nem a két kisebb mintát. Ez a megközelítés lehetővé teszi a jogosult vállalatok számára, hogy megvizsgálják a szabad sorokat és a szintetikus adatkészletet, mielőtt könyvvizsgálati költségeket vállalnának.

Előre tekintve

A licencszerződések az elsők, és az adatkészlet technikai részleteit követi.

A Bizottság azt tervezi, hogy kétévente felülvizsgálja ezeket az intézkedéseket. Ezenkívül a Google-nak nyilvános weboldalt kell fenntartania, amely felsorolja az adatkészlethez hozzáférő összes harmadik fél keresőmotorját.

Ez az átlátszó lista fontos módja annak, hogy megtudja, hogy az adatok túlmutatnak-e a nagynevű motorokon, beleértve a megfelelő chatbotokat is, amelyekre a döntés vonatkozik.

Forrás: Google.

A sémajelölés nem készteti az AI-rendszereket közvetlenül Önre hivatkozni, de segít a keresőmotoroknak, például a Google-nak, a Bing-nek és az olyan válaszmotoroknak, mint a ChatGPT, hogy megértsék Önt, ellenőrizzék állításait, és eldöntsék, hogy kiemeljék-e. Évek óta támogatom a sémát, és bár időbe telt, amíg az előnyök megmutatkoztak, az AI térhódítása előtt az ügyféloldalakon tett erőfeszítéseim most megtérülnek. Az első SEJ Pro Keystone tartalomszerkezettel és sémával foglalkozó munkamenetem során az érvényesítésre összpontosítottam, mert ez egy olyan lépés, amelyet sokan figyelmen kívül hagynak.

Gondoljon a sémára úgy, mint az online társkereső profiljára; ez az első alkalom, hogy bemutatkozzon a keresőmotoroknak a tartalmáról, a cégéről és a mögötte álló emberekről. Ha a profilodban leírtak nem egyeznek a valósággal, amikor valaki meglátogatja, az olyan, mint a harcsázás. És senki sem akarja megtéveszteni a Google-t vagy a ChatGPT-t.

A séma nem teremt bizalmat, hanem ellenőrizhetővé teszi a bizalmat

A séma sokkal kevésbé rangsorolás, mint bizalomépítő. Tekintse úgy, mint egy eszközt, amely megkülönbözteti Önt a hasonló entitásoktól, megerősíti állításait, és segít abban, hogy gazdag eredményeket érjen el. A platformok gyakran árnyaltabbak ebben, mint a SEO-ipar. Például a Microsoft megemlítette, hogy a séma segít LLM-inek megérteni az Ön tartalmát, míg a Google útmutatása szerint a strukturált adatok nem szükségesek az AI-funkciókhoz, de mégis azt javasolja, hogy ezeket egy átfogó SEO-stratégia részeként használják. Az OpenAI azt is hangsúlyozza, hogy a strukturált termékadatok azt táplálják, amit a ChatGPT bemutat a vásárlóknak.

Tehát hasznos, de nem varázslatos megoldás. A jelölés önmagában nem garantálja az eredményt. A keresőmotorok összehasonlítják a sémát a tényleges oldallal, az üzleti hírcsatornával, a véleményekkel és azzal, amit az emberek online mondanak. A leghatékonyabb sémamegvalósítás nem a legtöbb tulajdonság használata, hanem annak biztosítása, hogy minden kulcstulajdonság konzisztens legyen, és mindenhol ugyanazt mondják, ahol megjelennek.

A 4 felület, aminek meg kell egyeznie

Minden általam tárgyalt üzleti modell ugyanarra a négy részből álló szerkezetre tért vissza:

• A weboldal: A tények, amelyeket egy személy láthat és olvashat.
• A séma: A tények géppel olvasható változata.
• A rekord platform: Az Ön Google vállalkozásprofilja, ha Ön helyi, a Merchant Center feedje, ha termékeket értékesít.
• Harmadik fél megerősítése: Recenziók, címtárak, szakmai profilok, publikációk, tanulmányok.

Ha ez a négy forrás egyetért, egyetlen, megbízható referenciapontot biztosít a motorok számára. Ha nem, az összetett jelölések alááshatják hitelességét, ahelyett, hogy fokoznák azt.

Ezért fontos az apró részletekre való odafigyelés. Például a „Suite” használata a webhelyen, de a „Ste” a jelölésben eltérést hoz létre, ami költséges lehet. Ugyanez vonatkozik a cégnévben, telefonszámban, nyitvatartási időben, cikkszámban, árban, munkakörben vagy a szerző nevében megjelenő inkonzisztenciákra, amelyek magyarázat nélkül változnak a felületeken.

Helyi séma

Bármilyen helyen, minden az entitáson múlik. Enélkül nincs helyi séma, mert más tulajdonságokhoz referenciapontra van szükség. A munkamenet során ezt kilenc pillérre bontottam, az entitástól és annak stabil azonosítójától kezdve, majd kiterjedt a NAP-ra, a földrajzi koordinátákra, az órákra, a szolgáltatásokra, a konverziós műveletekre, az áttekintésekre, sameAs linkek és az általános következetesség.

A leggyakoribb zavarforrás a szolgáltatási terület. A Google vállalkozásprofilban a „szolgáltatási terület” azt jelzi, hogy hol szállítasz vagy szállítasz, nem pedig az összes telephelyet, amelyet működtetsz. Sémában, areaServed az összes általad kiszolgált területet jelenti. Ezek különböző területek, amelyek különböző kérdésekre válaszolnak. Egy olyan városban, ahol több hely és városrész található, az általános jelölések újrafelhasználása minden területen kiküszöbölheti azokat a különbségeket, amelyek segítenek a motornak a megfelelőt ajánlani.

Kértem a ChatGPT-től egy gyógytornászt Hobokenben, aki aznap nyitva volt, és visszaküldte az ügyfél márkáját olyan órákkal és szolgáltatásokkal, mint az ortopédiai rehabilitáció, a sportsérülések és a műtét utáni rehabilitáció. Ezek a szolgáltatások nem szerepeltek az adott hely céloldalán; szerepeltek a sémában és a vállalkozásprofilban. Három forrásból kettő tartalmazta a tényeket, ami elég volt a ChatGPT eldöntéséhez.

Ez nem jelenti azt, hogy hasznos információkat kell elrejteni a strukturált adatokban. A látható tartalom marad az alap. Amikor a források igazodnak, egy motor pontosan azonosítani tudja vállalkozását, és találgatások nélkül hozzá tudja igazítani a konkrét igényekhez.

Kereskedelmi séma

Ugyanaz az alapstruktúra továbbra is érvényes, csak más rögzítési platformmal. Az e-kereskedelem esetében tekintse a Merchant Center-hírcsatornát az igazság fő forrásának, és próbálja meg a lehető legpontosabban illeszkedni hozzá, mezőről mezőre. Fordítson különös figyelmet a legfontosabb termékadatokra, például a névre, leírásra, márkára, képekre, cikkszámra, MPN-re, GTIN-re és egységes azonosítóra. Ezt követően adja meg az ajánlat részleteit, például ár, pénznem, állapot, elérhetőség, szállítási költségek, szállítási idő, visszaküldési politika és termékváltozatok.

A rendelkezésre állási problémák valóban hatással lehetnek a bevételére. Amikor a séma átvált OutOfStock Abban a pillanatban, amikor a készlet eléri a nullát, azt jelzi a Google-nak, hogy többé nem adja el az adott terméket, és elveszítheti az általa kialakított helyezést, még akkor is, ha nem sokkal később feltölti azt. A Schema.org értékeinek használata az ideiglenes állapotokhoz segít ennek egyértelműbb kommunikálásában, és ennek helyes végrehajtása gyakran fontosabb, mint más tulajdonrészletek.

A mély attribútumok még fontosabbá válnak, mert amikor az emberek mesterséges intelligencia segítségével keresnek, azok általában nagyon specifikusak, ellentétben a hagyományos kulcsszavas keresésekkel. A vásárlók már nem csak egy bizonyos cipőmárkát keresnek; esetleg 15-ös méretet, égkék színt, pénteki szállítást és kényelmet a rossz bokánál is szeretnének. Az olyan részletek, mint az anyag, a súly, a vízállóság, a szín, a méret, a szállítási sebesség és a visszaküldési irányelvek segítenek a keresőmotoroknak ezeket a részletes lekérdezéseket a termékkel összekapcsolni, így az ügyfelek könnyebben megtalálhatják, amire szükségük van.

Entitás és szerző séma

Hozzáadása a Person entitás nem tesz senkit szakértővé. A séma csak a már létező jogosultság ellenőrzésében segíthet a gépnek.

Íme egy példa, hogy mikor létezik. Van egy beltéri kertészeti technológiára szakosodott ügyfelem. Ezt megelőzően három hónappal elindítottunk egy tartalmi kampányt, amelynek középpontjában a termékek visszahívása áll, hangsúlyozva, hogy a saját élelmiszertermesztés segíthet elkerülni a kitettséget. Egy élelmiszer-eredetű betegség kitörése során, amely a visszahívási keresések megugrását okozta egy hétvégén, a saláta visszahívásáról és az élelmiszerbiztonságról szóló márciusi bejegyzésük az AI áttekintése tetején került kiemelésre, az FDA és a CDC mellett. Az FDA szerint a második helyen végzett az organikus keresésben, és körülbelül 1300 kattintást kapott ebből a hírciklusból.

Ez nem egyetlen tulajdonságnak volt köszönhető, hanem azért, mert erős digitális lábnyomot alakítottunk ki a márka számára. A szerző hitelesítő adatai, publikált közleményei és korábbi munkái mind szerepeltek a jelölésben, mind a szerzői oldalon, mind a bejegyzésen belül. Amikor egy motor arról dönt, hogy hivatkozzon-e egy kereskedelmi webhelyre egy kormányzati ügynökség mellett, okot kell adnia, hogy ne engedje le Önt.

Az általános márkanév egy másik forgatókönyv, ahol ez hasznosnak bizonyul. Dolgoztam olyan ügyféllel, akinek a cégnevét többen is megosztják, és a cég vezérigazgatójának keresése egyáltalán nem adta vissza őket. Létrehoztunk egy teljes személysémát a vezetői életrajzi oldalon, és összekapcsoltuk a megfelelő profillal és cégadatokkal. Alig néhány nap alatt az AI áttekintése azonosította a megfelelő személyt.

A séma nem kompenzálja a vékony tartalmat, a kitalált hitelesítő adatokat vagy az elhanyagolt profilt. Egy halott közösségi fiókot nem változtat igazolássá, és nem helyettesíti a látható HTML-kódot sem. Először szerezze meg a tekintélyt, fejezze ki egyértelműen, és tegye könnyen ellenőrizhetővé.

Építsen egy érvényes sablont, majd méretezze meg

A séma méretarányosan kifizetődik, és az érvényesítés előtti méretezés megsokszorozza ugyanazt a hibát ezer oldalon. Kezdje egy oldallal, és kezelje modellként. Válassza ki a legspecifikusabb entitástípust, amely őszintén leírja, rendeljen hozzá egy stabil azonosítót, majd húzza ki a tényeket a látható oldalról és a rekordplatformról. Ellenőrizze ezeket megbízható, harmadik féltől származó forrásokkal, csak olyan értékeket adjon hozzá, amelyeket támogatni tud, és érvényesítse, mielőtt bármi is fejlesztésre kerülne.

Ha az oldal tiszta, az a sablonod.

Az ilyen szegmentálás egyben üzleti példát is ad. Egy helyszíncsoport, termékcsalád vagy szerzői oldalak feltűnő távolságban lévő csoportja gyorsabban mozoghat, mint egy teljes webhely-újraépítés, és ezt Ön is mérheti.

Mi derült ki a Q&A-ban

A kérdések elég jók voltak ahhoz, hogy inkább rájuk mutassam, semmint rosszul összefoglaljam őket.

A csoport megkérdezte, hogy az AI-rendszerek milyen gyorsan ismerik fel az entitás változását, amikor valaki új szerepkörbe lép, és frissíti a jelölését, milyen eszközöket használok ténylegesen a séma felépítéséhez és méretezéséhez az ügyféloldalon, és hogyan erősíthetem meg az EEAT-t egy olyan szektorban, mint a márkás gyógyszerészet, ahol gyakran egyáltalán nincs megnevezett szerző, aki megjelölné.

A válaszok a felvételen. Ha utólag jutott eszedbe kérdés, tedd fel az esemény alatti kommentekben a SEJ Pro-ban. Katie, Heather és én azon dolgozunk, amelyekhez nem jutottunk el.

Nézze meg a teljes SEJ Pro Sessiont

A felvétel mélyebbre megy mindhárom kilenc pillérből álló keretrendszeren, a jelölési példákkal a képernyőn és a teljes kérdés-feleletekkel. A diacsomagot három ellenőrzőlistával együtt a tagok kapják meg: helyi séma, egy termék- és kereskedelmi tájékoztató, valamint egy EEAT-ellenőrzőlista, amely mindent tartalmaz a beállításhoz.

Csatlakozzon a SEJ Pro-hoz, hogy megnézze a teljes felvételt, és hozzáférjen a támogató közösségi beszélgetéshez.

Kevin Rowe, a PureLinq vezérigazgatója két évet töltött azzal, hogy újjáépítette ügynöksége kapcsolatait. Az egyik ügyfélkampány több mint 1000 megérdemelt idézetet tartalmazott, köztük a The Wall Street Journal, a Fortune, az Axios, a Fox Business és a Reuters tudósításait.

Ezek az idézetek eleinte lassan jöttek. Az első hónap pontosan egy linket hozott létre, az ügyfél panaszkodott, és Kevin rábeszélte, hogy maradjon ennél. Az elhelyezések megszaporodtak, amikor az újságírók abbahagyták a várakozást, és e-maileket kezdtek el kérdezni, hogy mikor lesz kész a következő adatkészlet.

Odajutni a linképítés, mint önálló taktika feladását jelentette. Kevin érvelése az, hogy egy eredeti kutatás egyidejűleg linkeket, márka említést, mesterséges intelligencia idézést és társadalmi terjesztést eredményezhet. A megközelítés egy kétéves, a pénzügyek, a felsőoktatás, az e-kereskedelem és a B2B médiaelhelyezések tanulmányozása során született meg.

Nézze meg a teljes ülést igény szerint, hogy megtekinthesse az esettanulmányokat és a mögöttük álló számokat.

Miért nem működik többé a linképítés?

Kevin egy történettel nyitott, akiről azt mondta, hogy soha nem mesélte el nyilvánosan. 2020 körül a PureLinq majdnem leállt.

„Az egyik napról a másikra azt hiszem, elvesztettem üzletünk felét, mert a linképítés leállt” – mondta. "Így mindent újra kellett gondolnom azzal kapcsolatban, hogyan működnek az oldalakon kívüli SEO stratégiák."

Három okot nevezett meg, ami történt, és ezek köré építette fel az ülés előterét. A legtöbb keresőoptimalizálási csapat eléri a harmadikat, mielőtt megnevezhetné, és figyeli, hogy az átkattintási arány csökken a Search Console-ban, miközben a helyezése tart.

Az egész ülésen egy vonalhoz tért vissza. „Megérdemelni a legnagyobb dolog, amit valaha is tehet” – mondta.

Művelet elem: Jelöljön meg minden olyan bejegyzést az utolsó negyedévben, amelyet egy versenytárs szóról szóra közzé tehetett. Ezután nézze meg a három erőt, amely megszakította a linképítést, és nézze meg azt a kutatási eszközt, amelyet Kevin épített a tartalom helyettesítésére.

Milyen adattörténetekkel foglalkoznak valójában az újságírók?

A kutatás köré épülő újjáépítés nyilvánvaló kérdést vet fel: mitől éri meg egy adatkészlet egy újságíró idejét? Kevin ötre szűkítette, és ezt a csúszdát a pakli legértékesebbjének nevezte. Tekintse meg mind az öt adattörténeti szöget.

Diákhitel-tanulmánya kettőn futott. A csapat ingyenes szövetségi adatokat gyűjtött be a hallgatói adósságokról, és a tanulmány teljes körű történeteket szerzett a Fox News és a Fox Business oldalain.

A forrásadatok egyikét sem volt nehéz megszerezni. „Ez igazán alacsonyan lógó gyümölcs, és azt hiszem, szinte bárki meg tudja csinálni” – mondta Kevin.

Az ingyenes adatok és a nyelvi modell is megkönnyíti a rossz tanulmány elkészítését. "A mesterséges intelligencia lecsúszása jelenleg a legnagyobb probléma a kutatásban" - mondta Kevin. "Ha kiküldöd az újságíróknak, és elkapnak, és tévesek az adataid, valószínűleg nem fognak veled dolgozni."

Hogyan lehet egy blogot kutatási központtá alakítani, amely az AI áttekintésében szerepel?

Egy jó szög keveset ér, ha évente csak egyet tudsz gyártani. Kevin első esettanulmánya egy csapatot fed le, akik ütemezetten publikálják őket.

Az ügyfél egy B2B márka volt, országos kiterjedéssel, és nem rendelkezik fizikai hellyel, így elvesztette láthatóságát a helyi versenytársak előtt. Blogja árucikkekkel foglalkozott: az adósság behajtása, a három legfontosabb finanszírozási tipp. Ezért a csapat törölte, és kutatási központként újjáépítette.

Az első hónap egy linket hozott létre. Innentől kezdve hónapról hónapra nőtt az elhelyezések száma, és hogy a havi szám milyen magasra nőtt, az az oka annak, hogy az ügyfél maradt.

Valahol ezen a szakaszon az újságírók kezdtek először e-mailt küldeni. „Elkezdtek visszatérni hozzánk” – mondta Kevin. – Ez ennek a bejövő oldala. A Wall Street Journal végül arra kérte a csapatot, hogy saját maguk frissítsék az adatkészletet.

A teljes hub nem az egyetlen módja ennek. Egy másik ügyfél, egy szabályozott kategóriába tartozó online egyetem megtartotta meglévő blogját, mellé néhány tanulmányt hozzáadott, és a saját professzorait a média elé állította, így linkeket szerzett az egytől egyig terjedő pitchelésből és számos podcast-foglalásból.

Művelet elem: Válasszon ki egy adatkészletet, amelyet a csapat frissíthet ismétlődő ütemezés szerint, majd ellenőrizze, hogy a PureLinq milyen gyakran tesz közzé új tanulmányt, mielőtt beállítaná a saját ütemét.

Még mindig kaphat kattintásokat, amikor megjelennek a mesterséges intelligencia áttekintései?

Mindez méltányos kifogást vet fel: vajon kifizetődő-e a rangsorolás, ha az AI áttekintések válaszolnak a lekérdezésre az eredményoldalon?

„Nem a kattintásmentes világban élünk. 100%-ban nem” – mondta Kevin. "Még mindig rengeteg forgalmat érhet el a keresésből szervesen."

A számai ezt tükrözik. Az egyes tanulmányok önmagukban vonják ki a forgalmat az AI-áttekintésekből, és több a kereskedelmi kulcsszavak esetében is az első helyet foglalja el, nem csak az információs kulcsszavakat. Nézze meg, milyen forgalmat generáltak a tanulmányok.

Ezek a rangsorok valódi matematikával a hátuk mögött felépített tanulmányokból származtak. Csapatának irodai ingatlanokra vonatkozó tanulmánya rangsorolta az Egyesült Államok pénzügyi negyedeit a kizárási kockázat alapján, és az Axios Seattle, a Barron's és a Wall Street Journal tudósításait érte el. Nézze meg, hogyan értékeltek és súlyoztak minden körzetben.

A leggyorsabban, ha egy hiteles szakértőt állítottak fel az oldalra. Az egyik ügyfél tanulmánya, amelyet a Utah Állami Egyetem növénytudományi professzora írt, az első helyen áll a célkifejezések tekintetében, és az AI áttekintések elsődleges adatpontjaként szerepel.

Kevin két kisebb változtatással zárt, amelyre nem számított: a kép és a címsor taktikája növelte az átkattintási arányt az AI-áttekintésekben.

Kérdések és válaszok: A webinárium leghasznosabb kérdései

Kevin élő kérdéseket tett fel az ülés utolsó szakaszában. Ezek közül négy rövid változata az alábbiakban olvasható. Kevin teljes válasza a felvételen található.

K: A szindikált sajtóközlemények segítik-e a márka tekintélyét és a keresőoptimalizálást, vagy inkább a saját adattanulmányainkra és a tájékoztatásra kell összpontosítanunk?

Kevin azt válaszolta: ne számítson a linkek szindikációs hálózataira. "Nem támaszkodnék erre a linkeknél. Felszedőket akarsz" - mondta, vagyis az érték csak akkor jelenik meg, ha egy újságíró felveszi a történetet és ír róla. A szindikációt az expozíció szempontjából hasznosnak látja, nem pedig linkstratégiának.

K: Ha eredeti kutatást teszünk közzé saját webhelyünkön, mekkora a valószínűsége annak, hogy a mesterséges intelligencia minden további terjesztés nélkül hivatkozik rá?

Kevin azt válaszolta: lehetséges, de lassan. A valóban egyedi, nagy értékű kutatások nagyon kevés beírással rangsorolhatók és idézhetők, és csapata ezt egy egyetemi tudós által írt tudományos tanulmányban is meglátta. Elosztás nélkül azonban a téma- és kulcsszóválasztásnak sokkal megfontoltabbnak kell lennie.

K: Milyen kapcsolatépítési stratégiát ajánl a helyi szolgáltató vállalkozásoknak, például lakásfelújítóknak vagy esküvői fotósoknak?

Kevin azt válaszolta: menjen helyileg hírekkel és adatokkal. Keressen valamit, ami városi vagy állami szinten történik, majd találjon rá vonatkozó adatokat, ahogyan a csapata megkérdezte az öntözőrendszerekkel rendelkező háztulajdonosokat, hogy megtudja, mi gátolja a kültéri víz hatékonyságát. Fedezze fel a lakosság által megosztott aggodalmakat, és a helyi médiának van oka, hogy foglalkozzon vele.

K: Növekszik-e a márkaemlítések vagy a minősített forgalom az LLM-ektől?

Kevin azt válaszolta: jobb konverzió, alacsony hangerő. A ChatGPT-ről érkező kattintások az átlagosnál nagyobb arányban konvertálnak, beleértve az e-kereskedelmet is, és a ChatGPT a közvetlen kattintások legnagyobb mérhető forrása a csapata által követett mesterségesintelligencia-platformok között. „Még csak a közelébe sem éri a Google-keresést az AI áttekintésekkel” – mondta.

Nézze meg a teljes webináriumot

A teljes munkamenet lefedi mind az öt adattörténeti szöget, mindkét esettanulmány elhelyezését és forgalmi számát, a kutatóközpont architektúráját és a közzétételi ütemet, a bejövő PR lendkereket, az első pozíciót megőrző tanulmányok rangsorolási módszertanát, az AI-áttekintések átkattintási arányát növelő kép- és főcím-taktikákat, valamint az AI-eszközöket, amelyeket Kevin újságírója használ a megfelelő történet megtalálásához.

Nézze meg, hogyan szereztünk több mint 1000 linket a GEO/SEO-hoz igény szerint.

A Rank Math úgy döntött, hogy ideiglenesen szünetelteti a támogatási ügynököt, mert nem közölte egyértelműen, hogy az ügynök olyan hitelesítő adatokat generál, amelyek hozzáférést biztosítanak a felhasználó WordPress-webhelyéhez.

Rank Math elismerte, hogy az engedélyezési és beleegyezési folyamatuk nem volt egyértelmű. A súgó- és támogatási ügynök újraaktiválásra kerül, miután a szolgáltatásfolyamatot újratervezték, hogy egyértelműen engedélyt kérjen a felhasználótól a hitelesítési adatok létrehozása előtt.

Megbotló első lépések

A Rank Math elmondta, hogy a Support Agent volt az első része annak a nagyobb tervnek, hogy olyan mesterséges intelligencia-ügynököket telepítsenek a Rank Math-on belül, amelyek közvetlenül kommunikálhatnak a felhasználó WordPress-webhelyével.

A Support Agent eredeti célja a támogatási kérdések megválaszolása volt, de egyben az Agentic AI-telepítés első része is volt, amely lehetővé teszi, hogy az AI-ügynökök a felhasználók nevében műveleteket hajtsanak végre egy webhelyen, a számukra biztosított engedélyek függvényében.

Csak olvasási hozzáférés

A támogatási ügynök csak olvasható minőségben működött azzal a céllal, hogy magának a webhelynek a keretében válaszoljon a kérdésekre. A Súgó és támogatás szakaszt megnyitó felhasználó munkafolyamatán belül kellett volna működnie, a Rank Math létrehozza a WordPress alkalmazásjelszó hitelesítő adatait (kifejezett felhasználói engedéllyel), az AI-ügynök hozzáférést kap a webhely releváns információinak azonosításához, amelyek aztán kontextus szerint releváns válaszokat kínálhatnak a támogatási kérdésekre.

A súgó- és támogatási ügynök szándéka az volt, hogy segítse a felhasználókat, de a funkció végül felbőszítette a felhasználókat, mivel ezt nem magyarázták el egyértelműen, és előzetesen nem is kértek engedélyt a hitelesítő adatokhoz. A Rank Math tulajdonában volt a hiba.

Az üggyel kapcsolatos blogbejegyzésük a hibájukért felel:

„Amikor egy AI-ügynök engedélyt kap egy alkalmazásjelszó létrehozására, világosan és közvetlenül meg kell mondani, hogy mi történik, és mit engedélyez.

Ez a visszajelzés tisztességes, és felelősséget vállalunk azért, hogy ezt egyértelműbbé tegyük. Ezért ideiglenesen szüneteltettük a támogatási ügynököt, amíg újjáépítjük a hozzáférés-kérés folyamatát.”

Rank Math elmagyarázta, hogy a jelszavak biztonságosak, és négy biztonsági funkciót nevezett meg:

1. A hitelesítő adatok titkosítva voltak.
2. A Rank Math azt mondja, hogy a hitelesítő adatokat nem tárolták, vagy nem maradtak meg az oldalán.
3. Az ügynök a jelenlegi WordPress-felhasználó engedélyeit örökölte, ahelyett, hogy nagyobb jogosultságokat szerzett volna.
4. A támogatási ügynök csak olvasható volt, és nem tudta módosítani a WordPress webhelyet.

A támogatási ügynök visszatér

A Rank Math megerősítette, hogy a súgó és támogatás ügynöke visszatér, de ezúttal „egyszerű nyelven” előre elmagyarázza, mit kérnek, mielőtt bármilyen hitelesítő adatot kérnének.

Valaki a Redditen megkérdezte, hogy sikerült-e valakinek leértékelési fájlokat szolgáltatnia az LLM-eknek. A Google John Mueller megosztotta személyes tapasztalatait az LLM-fogyasztáshoz szükséges leértékelési fájlok tesztelésével kapcsolatban.

Markdown fájlok LLM-ek számára

A Markdown fájlok gépi és ember által olvasható tartalom, amely jelölést tartalmaz, amely jelzi, hogy valami fejléc és így tovább. Lényegében csak az összes interaktivitás eltávolított tartalma, tehát nincs JavaScript vagy CSS.

Az ötlet az, hogy ezeknek a fájloknak az LLM-eknek való kiszolgálása lehetővé teszi számukra a tartalom felhasználását anélkül, hogy meg kellene küzdeniük az idegen HTML-lel, JavaScripttel és minden mással, ami kifejezetten az emberi interakcióhoz szükséges.

A leértékelési fájlok LLM-nek való kiszolgálásának motivációja az, hogy előnyt szerezzenek a rangsorolásban az AI-keresési felületeken.

Volt valakinek sikeres a Markdown Files-szal?

A Redditen egy személy ezzel a kérdéssel indította a vitát:

"Már gyorsítótárazom a html-weboldalaimat, így nem kell túl nagy munka, hogy leértékelésre konvertáljam és újra gyorsítótárazzam, majd ellenőrizzem a fejléceket, hogy egy bot kérjen-e leértékelést. Mindent elolvastam, amit online találok, és az a konszenzus, hogy ez nem segít több mesterséges intelligencia-hivatkozásban, de nem is fog ártani.

Azon tűnődöm, érdemes-e még mindig megtenni, pusztán azért, hogy megállítsák az AI-botok kalapálását az oldalamon. Néhányat le kellett tiltanom a Cloudflare-ben, mert megőrültek, de ha kisebb leértékelési fájlokat kérnek, akkor talán érdemes lesz újra beengedni őket (kb. harmadára le tudom vágni a fájlokat).

Feltételezem, hogy a kérdésem az, hogy valóban látta-e valaki, hogy az egyik fő mesterséges intelligenciabot kéri a leértékelést?

John Mueller, a Google munkatársa megosztotta tapasztalatát, miszerint a leértékelési fájljait csak a SEO eszközök ütik meg.

Mueller megosztotta:

„Tesztoldalaimon az egyetlen bejáró, amely azt állítja, hogy elfogadja a leértékelést, a SEO eszközök. Ymmv.

(Az is bosszantó, hogy az általam használt szerverbeállítások nem naplózzák az elfogadás fejlécet, így manuálisan kell beállítani a naplózást, még akkor is, ha csak azt szeretné látni, hogy valaki elfogadja-e. Ha kíváncsi a webhelyeire, azt javaslom, hogy találja ki a naplózás módját, és először ellenőrizze a mérőszámokat.)”

A Markdown fájlok olyanok, mint a kulcsszó metacímkéi

Az LLM-ek Markdown-fájljaival az a probléma, hogy az összes generatív kereső- és LLM-cég teljesen elsajátította a HTML-fájlok feltérképezését és indexelését. Továbbá az az érdekük, hogy azt töltsék le, amit a felhasználók látnak, nem pedig speciális tartalmakat, amelyeket csak LLM-ek számára készítettek.

Ennek az az oka, hogy a webhelytulajdonosokra és a keresőoptimalizálókra nem lehet megbízni olyan tartalmat, amely csak az LLM-eknek szól. Ez az oka annak, hogy a kulcsszó metacímkéi sikertelenek. Mindenki teletömte kulcsszóváltozatokkal, elírásokkal és olyan kifejezésekkel, amelyek nem szerepeltek a tartalmukban.

Az LLM-ek és a mesterséges intelligencia-ügynökök nem használnak leértékelési fájlokat, mert nem megbízhatóak, és mivel a HTML-tartalom letöltése és indexelése triviális, ez egy olyan probléma, amelyet már jó harminc éve megoldottak.

Markdown AI-ügynökök számára

A Cloudflare azt hiszi, hogy a leértékelési fájlok rendkívül népszerűek az LLM-ek körében. Olyan szolgáltatásokat kínálnak, amelyek leértékelési fájlokat biztosítanak az AI-ügynökök számára, akik lényegében ezt kérik.

Nemrég ezt írták:

"A Markdown gyorsan az ügynökök és a mesterséges intelligencia rendszerek egészének lingua francaává vált. A formátum explicit felépítése ideálissá teszi az AI-feldolgozáshoz, ami végső soron jobb eredményeket eredményez, miközben minimálisra csökkenti a token-pazarlást.

A Cloudflare hálózata támogatja a valós idejű tartalomkonverziót a forrásnál, az engedélyezett zónákban a tartalomegyeztetési ↗ fejlécek használatával. Amikor a mesterséges intelligencia rendszerek oldalakat kérnek le bármely webhelyről, amely Cloudflare-t használ, és amelyen engedélyezve van a Markdown for Agents, akkor a kérésben kifejezhetik a szöveg/lejelölés preferenciáját, és hálózatunk automatikusan és hatékonyan konvertálja a HTML-t Markdown-ra, ha lehetséges, menet közben.”

Őszintén szólva ez nem a valóság. Ha így történt volna, a Reddit-beszélgetés tele lett volna sikertörténetekkel.

Utasítások AI-ügynökök számára

Az OpenAI és az Anthropic valósághűbb a leértékelési fájlokkal kapcsolatban, mert ez a „lingua franca” az AI-ügynökök készségeihez, útmutatásaihoz és utasításaihoz.

Az OpenAI támogatási oldala elmagyarázza:

„Egyéni utasítások az AGENTS.md-vel
Adjon a Codexnek további utasításokat és kontextust a projektjéhez

A Codex minden munka előtt beolvassa az AGENTS.md fájlokat. Ha a globális útmutatást projektspecifikus felülírásokkal rétegezi, minden feladatot következetes elvárásokkal kezdhet, függetlenül attól, hogy melyik adattárat nyitja meg.”

Elvitelre

• Nincs bizonyíték arra, hogy a weboldalak Markdown-verzióinak kiszolgálása javítaná a mesterséges intelligencia hivatkozásait vagy az AI-keresés láthatóságát.
• John Mueller, a Google munkatársa azt állítja, hogy a tesztoldalain az egyetlen olyan robot, amely a leértékelési fájljait körüljárta, a SEO eszközök voltak.
• Mueller azt tanácsolja, hogy állítson be módszereket annak nyomon követésére, hogy az AI-botok valóban kérik-e a Markdown-t, mielőtt all-in generálnák őket a robotokhoz.
• Minden mesterséges intelligencia rendszer már képes feltérképezni és indexelni a HTML-t. Nincs szükségük a HTML-oldalak külön Markdown verziójára.
• A Cloudflare támogatja a HTML automatikus konvertálását Markdown-ba, amikor az AI-rendszerek ezt kérik. Ám az AI-ügynök iránti kereslet ábrázolása túlzottan lelkes.
• A Markdown már hasznos az AI-ügynök utasításaihoz és kontextusához, beleértve az OpenAI Codex által az AGENTS.md-t, valamint az Anthropic Claude-ot is.
• A Markdown hasznossága az AI-ügynökök számára nem terjed ki az AI keresőmotorokban való feltérképezés, indexelés és rangsorolás előnyeire.

Az Ahrefs legújabb elemzése azt mutatja, hogy a nyilvános Facebook-csoportok a Reddit után a második leggyakoribb webhelyek a Google Beszélgetések és fórumok moduljában. A Facebook a keresési eredmények 38,3%-ában jelenik meg, ahol a modul megjelenik, és az összes Facebook URL a nyilvános csoportokból származik.

Januárban a Facebook elfoglalta a Quora helyét, mint a második leggyakoribb domain a Megbeszélések és fórumok modulban, és azóta is a Quora előtt maradt, Ahrefs havi diagramja szerint. Az ezekből a nyilvános csoportokból származó bejegyzések akkor is megjelennek a Google keresési eredményei között, ha a felhasználók nincsenek a Facebookon.

Glen Allsopp, az Ahrefs marketingstratégiai és kutatási részlegének vezetője Xibeijia Guan adatkutatóval dolgozott együtt ezen az elemzésen, több mint 500 millió keresési eredményt felhasználva az Ahrefs adatbázisából. A bejegyzés az Ahrefs Keyword Explorer és Brand Radar eszközeit népszerűsíti.

Amit Ahrefs talált

A Facebook jelenléte számos csoportra kiterjed, a 10 legjobb csoport a linkek 2,82%-át teszi ki, a 100 legjobb csoport pedig 9,27%-ot. Egy példában Allsopp úgy találta a Google-t, hogy egy mesterséges intelligencia által generált Meta címet használt egy csoportbejegyzéshez a modul linkszövegeként, bár megjegyezte, hogy a Google átírhatja ezt a lekérdezéshez.

A Reddit továbbra is dominál, és az egyesült államokbeli eredmények 87,8%-ában jelenik meg, ahol a Discussions and Forums rész szerepel. Globálisan a Quora a harmadik helyen áll 32%-kal, és a listán minden alatta lévő webhely 10% alatti. A Discussions and Forums modul az Egyesült Államok keresési eredményeinek 11,7%-ában jelenik meg.

Miért számít ez?

Az ügyfelek által egy nyilvános Facebook-csoportban feltett kérdések megjelenhetnek az Ön által nyomon követett Google keresési eredményeként, és ott is megjelenhetnek az Ön által támogatási csatornaként kezelt csoportok, beleértve azokat is, amelyeket a versenytársak ügyfelei használnak.

Míg az Ahrefs adatai nem magyarázzák meg, mi teszi láthatóbbá az egyik csoportbejegyzést a másiknál, de megmutatják, hogy mely csoportok jelennek meg már a keresési eredmények között.

Ahelyett, hogy új Facebook-csoportot hozna létre, és a kezdetektől láthatóvá válna, az Allsopp azt javasolja, hogy keresse meg azokat a csoportokat, amelyeket a Google már megjelenít a lekérdezésekhez, és vegyen részt azokban.

Előre tekintve

A Facebook jelenléte az Ahrefs listán nulláról indult 2024 végén, és most a második a Reddit mögött. Most azt kell figyelni, hogy a Facebook-csoportok megelőzik-e a Redditet, vagy a növekedés stabilizálódik.

Új állítások jelentek meg, miszerint a Rank Math bevezetett egy olyan funkciót, amely csendben rendszergazdai szintű engedélyeket ad a vállalatnak a WordPress webhelyeken. A hozzáférés akkor aktiválódik, amikor a felhasználó telepíti a Rank Math-ot, és megnyitja a beépülő modul Súgó és támogatás területét.

Állítólag nulla hozzájárulás vagy értesítés

A The SEO Framework SEO bővítmény fejlesztője a közelmúltban azt írta a Twitteren, hogy amikor a felhasználó megnyitja a Rank Math Súgó és támogatás szakaszát, a beépülő modul létrehoz egy WordPress-alkalmazásjelszót, amely ahhoz a felhasználóhoz van kötve, aki megnyitja a Súgó és támogatás részt. Tehát ha a beépülő modul adminisztrációs területén kattintgató felhasználó rendelkezik adminisztrátori jogosultságokkal, akkor a Rank Math által generált WordPress-alkalmazásjelszó örökli a rendszergazdai szintű jogosultságokat.

Sybere Waaijer elmagyarázta:

„Két nappal ezelőtt a Rank Math körülbelül egy tucat biztonsági problémát zárt le az 1.0.277-ben. Ez a bővítmény több mint 4 millió webhelyen fut.

Ugyanabban a frissítésben, csoportaz egyik (aki a WP Rocket tulajdonosa is) mostantól rendszergazdai jogosultságokat kap az Ön webhelyéhez.

Múltkor az ilyesmit a hátsó ajtók közé soroltam. Ezúttal Ön dönthet.

A fájl: vendor/groupone/wap-client/includes/class-app-password-manager.php.

Mit csinál:
Amikor egy webhely adminisztrátora, akinek a webhelye egy (ingyenes) rangmathhoz kapcsolódikcom-fiókjában megnyílik a „Súgó és támogatás”, a beépülő modul azonnal létrehoz egy WordPress-alkalmazásjelszót az adott felhasználó számára. Ezt a jelszót elküldi a csoportnaka szerverei. Az AI-ügynökük ezután eljárhat az Ön nevében az Ön webhelyén.”

WordPress alkalmazás jelszava

A WordPress-alkalmazásjelszavak a WordPress legális elemei, a WordPress magjának részét képezik, és olyasvalami, amit a bővítmények képesek tenni. Vannak még olyan irányelvek is, amelyek megmondják a beépülő modulok fejlesztőinek, hogyan hozhatnak létre WordPress-alkalmazásjelszavakat. Valószínűleg ezért óvta Sybre Waaijer attól, hogy a Rank Math tevékenységét a hátsó ajtónak minősítse.

A Rank Math nem kér engedélyt

A számos ok egyike, amiért Waaijer kifogásolja a Rank Math tevékenységét, és összefügg azzal, hogy a Rank Math hogyan állítja elő magának ezeket az engedélyszinteket.

Elmagyarázta:

"A beépülő modul soha nem kérdez először. Van egy "Feltételek" mező, de ez nem akadályozza meg a jelszó létrehozását vagy elküldését. Az átvitel megkezdődik, mielőtt a doboz megjelenne."

A felhasználói jogosultság be van építve a WordPress alkalmazásjelszófolyamába

A hivatalos WordPress dokumentáció meghatároz egy engedélyezési képernyőt, ahol a bővítmény azonosítja magát, a felhasználónak megjelenik a kapcsolat, és lehetőséget kap annak jóváhagyására vagy elutasítására. A specifikáció szerint az alkalmazásjelszó csak akkor kerül át a beépülő modulnak, ha azt a felhasználó jóváhagyta.

Képernyőkép az engedélyezési példáról

WordPress.org kifejezett hozzájárulási szabály

A WordPress beépülő modul irányelvei kifejezett beleegyezési szabályt írnak elő a külső szerverekre vonatkozóan. A hivatalos iránymutatások szerint a beépülő modulok nem léphetnek kapcsolatba külső szerverekkel „kifejezett és felhatalmazott beleegyezés” nélkül, amiben meg kell adni egy feliratkozási jelölőnégyzetet. Ezenkívül tiltják a felhasználói adatok automatikus gyűjtését kifejezett megerősítés nélkül.

Az irányelvek előírják:

„7. A beépülő modulok nem követhetik nyomon a felhasználókat a beleegyezésük nélkül.
A felhasználók adatainak védelme érdekében a beépülő modulok nem léphetnek kapcsolatba külső szerverekkel kifejezett és engedélyezett hozzájárulás nélkül. Ez általában "feliratkozási" módszerrel történik, amely regisztrációt igényel egy szolgáltatásnál, vagy egy jelölőnégyzetet a bővítmény beállításaiban. A felhasználói adatok gyűjtésére és felhasználására vonatkozó dokumentációt bele kell foglalni a bővítmény readme-jába, lehetőleg egyértelműen meghatározott adatvédelmi szabályzattal együtt.”

Az alkalmazásjelszavak visszavonható hitelesítő adatok

A WordPress úgy írja le az alkalmazásjelszavakat, mint amiket a felhasználó áttekinthet és visszavonhat.

„Az alkalmazásjelszavak a WordPress olyan funkciói, amelyek segítségével visszavonható, alkalmazásonkénti hitelesítő adatokat hozhat létre…

És is:

"Az alkalmazás jelszava:

Egyénileg visszavonható, így egyetlen integrációt is letilthat anélkül, hogy megváltoztatná a felhasználó elsődleges jelszavát."

Waaijer azt tanácsolta, hogyan kell visszavonni a Rank Math támogatási ügynök által kiváltott alkalmazásjelszót:

„A jelszó a profilodon „WAP – Rank Math Support Agent” néven jelenik meg. A „Súgó és támogatás” lap bezárása nem vonja vissza. Ez az alkalmazásjelszó nem jár le. A „Support Agent” nem kapcsolható ki.

Mit kell tenned:
Ha csatlakozás közben megnyitotta a „Súgó és támogatás” elemet, azonnal vonja vissza az alkalmazásjelszavakat.

Lépjen a "WP Admin -> Users -> Profile -> Application Passwords" menüpontra, és vonjon vissza mindent, ami a "WAP -" karakterrel kezdődik.

Felhasználói válaszok

A felhasználói reakciók végig negatívak voltak.

@tprinty tweetje jól példázza a felhasználók által a Rank Math iránt érzett haragot:

"Ez borzalmas. A WP-nek szüksége van a SEO-ra a mag részeként."

A panaszok törlésével vádolt rangsor Math

@CAwavehello elmondta, hogy a Rank Math vitafórumon nagy téma volt erről a témáról, és a vitát később törölték, feltehetően a Rank Math.

@CAwavehello megosztotta:

"Kíváncsi voltam, mi ez a felhajtás. Néhány napja hatalmas szál indult a WP fórumoldalukon, és most varázsütésre törölték. Ma kaptam az értesítést, hogy törölték, miután elszabadult a pokol a felhasználói fórumon. WTF?!"

A felhasználók eltávolodnak a matematikai rangsortól

A @SwiftyLunatic kifejezte, hogy elmozdítják webhelyeiket a Rank Math-tól:

„Ideje elmozdítani a webhelyeimet a @rankmathseo-tól

miért csinálod ezt te árnyas társaság. A legjobb SEO plugin a váltáshoz is, kérem?"

@SEOMastery2026 tweetelt:

„Kérdés nélkül várjon adminisztrátori hozzáférésre?”

A matematikai rangsor nem szerepel a SEJ jóváhagyott bővítménylistáján

A Rank Math nem került be a Search Engine Journal által ajánlott WordPress-bővítmények listájára, mert az egyik követelmény az, hogy a beépülő moduloknak megbízhatónak kell lenniük, ami magában foglalja azt is, hogy ne legyenek sebezhető helyek.

A Rank Math 2024-ben hét, 2025-ben négy sebezhetőséget tartalmazott, 2026-ban pedig eddig három sebezhetőséget fedeztek fel a Rank Math-ban, köztük egy nemrégiben megjelent, hitelesítetlen, tárolt helyeken átívelő parancsfájlkezelési sebezhetőséget. Mindig alaposan ellenőrizze a webhelyén használt összes beépülő modult, beleértve a biztonsági ellenőrzést is.

Üdvözöljük a heti Pulse-on: egy bíró megkérdőjelezte a Google mesterséges intelligencia-tartalmának elrendezését, a spam-frissítés következményei megkérdőjelezték a skálázott mesterséges intelligencia közzétételét, és a GEO-vita ismét felerősödött.

A mesterséges intelligencia hivatkozási adatai azt is feltárták, hogy az ajánlások mennyiben térhetnek el a hivatkozásoktól, míg az új ChatGPT-teszt bonyolultabbá tette a múlt heti Reddit-sztorit.

Íme, mi számít Önnek és a munkájának.

Bíró kérdéseket tesz fel a Google mesterséges intelligenciájának áttekintő tartalmi megállapodásáról

Egy szövetségi bíró megkérdőjelezte, hogy a Google keresési ereje előnyt jelent-e a webtartalom AI áttekintésekhez való használatakor.

Főbb tények: A Penske Media trösztellenes ügyének keddi meghallgatásán Amit Mehta bíró megkérdőjelezte a Google által az AI Áttekintések „termékfejlesztésként” való címkézését. Jason Kint, a Digital Content Next vezérigazgatója megjegyezte, hogy Mehta „igazán igazságtalannak” minősítette a helyzetet, hozzátéve, hogy a fejlesztést „a kiadók hátán” dolgozzák ki.

Mehta nem döntött a Google elbocsátási indítványáról.

Miért számít ez?

Ez az ügy megkérdőjelezi a tartalomhoz való forgalomra vonatkozó megállapodást, és közvetlenül egy trösztellenes vita közepébe helyezi azt. A webhelyek úgy érzik, hogy nem tudják kényelmesen korlátozni a Google Keresést abban, hogy hozzáférjen tartalmukhoz, különösen azért, mert a Google erre a tartalomra támaszkodik a mesterséges intelligencia válaszaihoz.

Amit a kiadói szakemberek mondanak

Kint, aki részt vett a meghallgatáson, ezt írta:

"A Mehta megjegyezte, hogy a kiadók nem tudják ellenőrizni, hogy a Google hogyan használja fel tartalmukat."

Később a Digital Content Next-en keresztül azzal érvelt, hogy a Google leiratkozása nem reális választás a keresési forgalomtól függő megjelenítők számára.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A bíró szerint a Google/Publisher AI helyzete „igazán igazságtalannak tűnik”

A spam-frissítési jelentések vizsgálat alá helyezik a skálázott AI-tartalmat

A Google nem közölte, hogy augusztusi spam-frissítése mesterséges intelligencia által generált tartalmat célzott volna meg, de az érintett oldaltulajdonosok jelentései az automatizált közzétételt helyezték a figyelem középpontjába.

Főbb tények: Roger Montti példákat gyűjtött össze arra vonatkozóan, hogy a teljesen automatizált webhelyek elveszítették a láthatóságot, míg egyes, az emberi ellenőrzést alkalmazó mesterséges intelligencia webhelyek jobban helytálltak. Ezek anekdotikus jelentések, nem pedig annak megerősítése, hogy a Google mit változtatott.

A Google kutatói a közelmúltban kiadták az S-CTS-t, egy olyan rendszert, amelyet arra terveztek, hogy észlelje az összehangolt szintetikus visszaéléseket videóplatformokon. A cikk nem vonatkozik a Google Keresőre, és nem utal arra, hogy a rendszert bármilyen frissítésben érintették volna.

Miért számít ez?

A mesterséges intelligencia szerzősége önmagában nem magyarázza a rangsor veszteségét. A Google spamre vonatkozó irányelve olyan nagyméretű tartalommal foglalkozik, amelyet elsősorban a rangsorok manipulálására terveztek, akár személy, akár mesterséges intelligencia hozta létre.

Mit mondanak a SEO szakemberek

Takuma Oka, SEO tanácsadó figyelmeztetett, hogy a mintája kicsi, és a mintát nem véglegesnek mutatja be.

Más szakemberek kevésbé magára a mesterséges intelligenciára összpontosítottak, hanem inkább a tömegtermelés mögött meghúzódó módszerre és célra.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A jelentések jelzik a Google spam-frissítését, amely a SEO AI-tartalmára összpontosít

A Google azt állítja, hogy mesterséges intelligencia-keresése nem igényel különleges GEO-munkát

A Google John Mueller egy újabb bejegyzéssel bővítette a SEO-versus-GEO vitát ezen a héten.

Főbb tények: Arra a kérdésre, hogy vannak-e olyan iparágak, ahol a GEO még nem számít, Mueller ezt írta a Bluesky-n:

„A mi POV-unkból semmi különöset nem kell tennie ahhoz, hogy generatív AI-válaszokat kapjon a keresésben.”

A fontos minősítő „a POV-unkból”. Mueller a Google Keresést írta le, nem a ChatGPT-t, a Perplexityt vagy minden más mesterséges intelligencia rendszert.

Miért számít ez?

Ha már gyakorol SEO-t a Google számára, Mueller nem javasol másik technikai ellenőrzőlistát az AI áttekintésekhez vagy az AI-módhoz. Ne feledje azonban, hogy nem minden mesterséges intelligencia-motor kéri le vagy választja ki a forrásokat egyformán.

Mit mondanak a SEO szakemberek

Dan Akeju összefoglalta a megkülönböztetést a LinkedIn-en:

"Ugyanazok az alapok. Más visszakeresési réteg."

Lehet, hogy a vita nagy része végül itt dől el. Az alapok hasonlóak, de a mérés és a visszakeresés platformonként változhat.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A Google válaszol, ha egyes webhelyek figyelmen kívül hagyhatják a GEO-t, és csak a SEO-ra összpontosíthatnak

Az AI Tools márkákat ajánl, de hivatkozzon más webhelyekre

Az új e-kereskedelmi adatok azt mutatják, hogy az AI-válaszban javasolt ajánlások nem jelentik azt, hogy webhelye megkapja a linket.

Főbb tények: A Shero Commerce 1851 idézetet gyűjtött össze a Google AI módban, a ChatGPT-ben és a Perplexityben. A márkatulajdonos oldalak az idézetek 2,8%-át kapták. Amikor egy márkát név szerint ajánlottak, a saját oldala az esetek 31%-ában kapott idézetet.

Ehelyett gyakran harmadik felek webhelyei kapták meg az idézetet.

Miért számít ez?

A márka láthatósága és az ajánlási lehetőségek néha egymástól függetlenül működhetnek. Ha a jelentés csak az említéseket vagy ajánlásokat követi nyomon, akkor előfordulhat, hogy nem láthatja, hogy valójában ki kapja meg az idézetet, és az esetleges kattintásokat, amelyek az azzal járó kattintásokat tartalmazzák.

Mit mondanak a SEO szakemberek

Aleyda Solís kiemelte, hogy a LinkedIn felszakadt:

„A márkáját ajánlják a válaszban… miközben az idézet (és a kattintás) egy magazinra vagy piactérre kerül.”

Az elemzés azt vizsgálta, hol jelentek meg az idézetek. Nem vizsgálta, hogy az AI-rendszerek miért választották ki ezeket a forrásokat, vagy hogy a márkamásolat megváltoztatása befolyásolja-e az eredményeket.

Olvassa el teljes tudósításunkat: Az AI Tools márkákat ajánl, de hivatkozzon más webhelyekre, adatsorokra

A ChatGPT Reddit viselkedése bonyolultabbá válik

A Promptwatch adatai azt mutatták, hogy a Reddit ChatGPT Search idézettségi aránya jelentősen csökkent augusztus közepén. Az új tesztek azt mutatják, hogy a Reddit még mindig belép a ChatGPT visszakeresési folyamatába, és továbbra is megkapja a legtöbb végső idézetet.

Főbb tények: Az egyik lekérdezésben a ChatGPT kifejezetten keresett r/whatnotapp. A 71 letöltött oldalból 48 Reddit szál volt, és a nyolc utolsó idézetből hat a subreddithez került.

Négy nappal korábban Suganthan Mohanadasan azt találta, hogy a ChatGPT 84 Reddit szálat keres le egy másik lekérdezéshez, és egyiket sem idézte.

Miért számít ez?

Az idézetmegosztás nem mutatja meg mindazt, amit az AI-rendszer mérlegelt a válasz generálása előtt.

A két teszt azt is megmutatja, hogy miért kockázatos a ChatGPT-t úgy leírni, hogy egy adott lekérdezés alapján általánosságban előnyben részesít vagy elkerül egy domaint.

Mit mondanak a mesterséges intelligencia-kereső szakemberek

Mohanadasan a LinkedIn-en végzett nyomon követési tesztjét összegezte:

„A Reddit hivatkozásokat nem egyszerűen „kapcsolták ki”. Úgy tűnik, lekérdezéstől függenek."

Olvassa el a teljes lebontást: A ChatGPT név szerint keresi az egyes alcímeket

A hét témája: A láthatóság és az érték elválik egymástól

Az e heti történetek rávilágítanak arra, hogy a jelenlét és a kifizetődő néha elszakadhat egymástól. A kiadók értékes információkat oszthatnak meg, amelyek alátámasztják a mesterséges intelligencia válaszait, anélkül, hogy szükségszerűen maguknak kellene felkeresniük. A márkák akkor is kaphatnak ajánlásokat, ha egy másik webhelyre hivatkoznak. A Reddit például jelentősen hozzájárulhat a ChatGPT visszakeresési készletéhez anélkül, hogy közvetlenül a végső forrásokban jelenne meg.

Még a GEO-vita is ugyanezt a témát érinti. A feltérképezés vagy visszakeresés csak egy része a folyamatnak. A valódi hatás elérése azt jelenti, hogy megemlítik, idézik, rákattintnak, és végül átalakítják.

Az „AI láthatóság” kezd túl sok közülük egyszerre.

További források:

A Google frissítette a spamre vonatkozó szabályzatát, hogy tükrözze a webhely hírnevével való visszaélésre vonatkozó irányelvének változásait. A legnagyobb változás az, hogy a webhely hírnevével való visszaélésre irányuló kézi műveleteket fokozatosan megszüntetik, és az Európai Gazdasági Térségben (EGT) lévő webhelyekre egy másik rendszer váltja fel. Az új útmutató eltávolítja a webhely jó hírnevével való visszaélés példáit, és azokat részletesebb példákkal helyettesíti, amelyek bemutatják, hogyan azonosítja a Google a webhely jó hírnevével való visszaélést, beleértve a a webhely hírnevével való visszaélés négy tényezője.

A Google hivatalos blogbejegyzést tett közzé, és frissítette irányelveit.

Hivatalos blogbejegyzés

A Google azt írta, hogy az Európai Bizottsággal folytatott megbeszéléseket követően megváltoztatja a webhely jó hírnevével való visszaélés (parazita SEO) kézi műveletek végrehajtásának módját az Európai Gazdasági Térségben (EGT).

Augusztus 30-tól a kézi műveletek hatással lesznek a webhely szabálysértő szakaszára az EGT-n kívüli felhasználók számára. Az EGT-n belüli felhasználók esetében nem lesz olyan kézi művelet, amely befolyásolná a rangsorolást. Ehelyett a Google elválaszthatja az érintett részt a webhely többi részétől a rendszerében, hogy végül a saját érdemei alapján rangsoroljon.

A Google módosította a webhely hírnevével való visszaélés példáinak listáját, és megjegyzést hagyott arra, hogy a lista nem teljes, és előfordulhat, hogy bizonyos esetekben nem tesz lépéseket.

A blogbejegyzés elmagyarázza:

„Az EGT-n kívüli felhasználók esetében a webhely hírnevére vonatkozó irányelveinkkel kapcsolatos manuális művelet közvetlenül érinti a webhely érintett részének keresési eredményeit. Ahogyan korábban, a webhely többi részét ez nem érinti.

Az EGT-n belüli felhasználókra a kézi művelet hatása nem vonatkozik. Előfordulhat, hogy a webhely érintett része szétválasztható a rendszereinkben, így idővel a webhely többi részétől függetlenül rangsorolható.”

Változások a Google dokumentációjában

A Google jelentős mennyiségű példát távolított el a webhely hírnevével való visszaélésről, és hozzáadott egy új csoportot magyarázatokkal. Azt is hozzátette, hogy a példák nem teljes körűek, és lesznek olyan esetek, amikor a Google nem tesz lépéseket.

Minőségi változások egy weboldalon

A következő változtatás azért érdekes, mert némi betekintést nyújt abba, hogy a Google hogyan határozza meg, hogy a webhely hírnevével visszaélő tartalom befolyásolja-e a webhely minőségét. A fő felismerés az, hogy a Google azt feltételezi, hogy a webhelyhez hozzáadott új oldalak általános minősége ugyanolyan lesz, mint az összes többi oldal. Azt is mondja, hogy a válasz a webhely helyétől függően változhat.

Íme néhány újonnan hozzáadott tartalom a webhely hírnevére vonatkozó szabályzathoz:

„A Google általában azt a feltételezést alkalmazza, hogy az egyes oldalak (beleértve az új oldalakat is) megfelelnek a domain többi oldalának általános minőségének.

Ha azt észleljük, hogy webhelyének egy része esetleg nem felel meg ennek az irányelvnek, a webhelyet emberi ellenőrzésnek vetjük alá. A felülvizsgálat részeként, ha a webhelyről kiderül, hogy nem felel meg az irányelvnek, a webhely oldalainak a keresési eredmények között való megjelenésére vonatkozó következmények a felhasználók tartózkodási helyétől függően változnak.”

Kézi műveletek az Európai Gazdasági Térségen (EGT) kívül

A következő rész kimondja, hogy a Google ennek az irányelvnek a végrehajtása egyre részletesebb, mivel az Európai Gazdasági Térségen (EGT) kívüli oldalak csak az EGT-n kívüli felhasználók számára jelenítik meg a keresési eredményeket.

Az új szabályzat magyarázata:

„Az EGT-n kívül: Ha egy webhelyről kiderül, hogy nem felel meg ennek az irányelvnek, akkor az érintett oldalakon kézi műveletet hajthatunk végre, amikor megjelennek az EGT-n kívüli felhasználók számára megjelenített keresési eredmények között.”

Keresési eredmények az Európai Gazdasági Térségen (EGT) belül

A következő rész az EGT-n belüli tartalommal kapcsolatos kézi műveleteket tárgyalja, és megjegyzi, hogy ezeken az oldalakon nem kell manuális műveleteket végezni.

Ez a rész így szól:

„Az EGT-n belül:
Amikor az oldalak megjelennek az EGT-n belüli felhasználók számára megjelenített keresési eredmények között, a releváns oldalak a fő domaintől külön kategóriába sorolhatók, de nem vonatkoznak rájuk a kézi műveletek. Ezenkívül az EGT-beli felhasználók közvetíthetnek vitáikban a Google-lal.

Ez lehetővé teszi, hogy az oldal különböző részei egymástól függetlenül, saját érdemeik szerint rangsoroljanak. Ez biztosítja a tartalom következetes rangsorolását más, azonos jellegű tartalmakhoz képest (például a kaszinótartalom más kaszinótartalomhoz képest), így a felhasználók a lehető legjobb eredményeket kapják lekérdezésük során.

Ha webhelyét ilyen módon érinti, értesítjük a Kézi műveletek jelentésben és a Search Console üzenetközpontjában. Minden webhelynek lehetősége lesz kezelni ezt a problémát, vagy felülvizsgálati kérelemmel fellebbezni.

A jogosult oldalaknak a felülvizsgálati kérelmet követően lehetőségük lesz a vitás kérdések közvetítésére is.”

Részletesebb útmutató

A Google egy új szakaszt is közzétett „Részletesebb útmutatás” címmel, amely elmagyarázza, hogy céljuk annak meghatározása, hogy egy adott szakasz tartalma megfelelő módon jön-e létre a tartalmat tároló webhelytől. Érdekes módon azt mondja, hogy ritka az emberi vélemény.

Az új rész kifejti:

"Azokban a ritka esetekben, amikor emberi ellenőrzést végzünk, átfogó célunk annak meghatározása, hogy a webhely megfelelő részének tartalma megfelelő bemenettel, szerkesztői felügyelettel vagy a fogadó webhely hozzájárulásával jön-e létre ahhoz, hogy az teljesen integráltnak tekinthető-e a fő webhellyel. Ez biztosítja, hogy az oldal rangsorolása tükrözze azt a módot, ahogyan azt a felhasználók elé tárják és megértik.

Ez az áttekintés globálisan érvényes, és számos objektív tényezőt figyelembe vesz annak megértése érdekében, hogy a gazdagép domain milyen mértékben irányítja az oldal tartalmát.”

A webhely hírnevével való visszaélés négy tényezője

A Google négy olyan tényezőt nevez meg, amelyeket figyelembe kell venni, amikor egy webhelyet felülvizsgálnak a webhely hírnevével való visszaélés miatt. Ezek az új tényezők hasznosnak bizonyulhatnak a webhelytulajdonosok, megjelenítők és keresőoptimalizálók számára, akik esetleg szeretnék megérteni, hogyan kerülhetik el a webhely hírnevével való visszaélés kézi műveletét.

Ez a négy új, a webhely hírnevével kapcsolatos visszaélési tényező:

1. „Hogyan jelenik meg a tartalom, vagyis a tartalom grafikai tervezése, formázása, tipográfiája és UX jellemzői összhangban vannak a gazdagép domainnel?
2. A tartalom minősége, vagyis vannak-e olyan minőségi problémák az oldalon, amelyek nem jelennek meg a fődomainben, és egyébként a fődomain minőségi színvonalától való eltérésre utalnak?
3. Kijelentett vagy vélelmezett szerzői, vagyis a tartalom tulajdonjogának vagy felelősségének kifejezett elismerése? Vannak-e olyan jelek, amelyek megkérdőjelezik a tartalom bejelentett szerzőségét?
4. Megjelenik-e a tartalom több másik oldalon azonos vagy közel azonos formában, vagyis ugyanaz az azonos vagy közel azonos tartalom több más oldalon is megjelenik?

A Google új dokumentációja kifejti, hogy ez a négy tényező nem olyan, mint egy ellenőrző lista, ahol ha bizonyos tényezők nem bizonyíthatóak, az azt jelenti, hogy a webhely védett a kézi műveletektől. A Google elmagyarázza, hogy az általános helyzetet vizsgálja annak megállapítása érdekében, hogy egy harmadik fél kihasználja-e a webhelyet rangsorolás céljából.

Nem valószínű, hogy kézi műveletet hajtanak végre

A Google frissített dokumentációja két példát mutat be a webhely viselkedésére, amely valószínűleg nem vezet kézi művelethez a webhely jó hírnevével való visszaélés miatt.

Valószínűtlen kézi művelet: Példa kuponokra és ajánlatokra

A Google ezután példákat sorol fel arra, hogyan közelítene meg egy elhatározást. Az első példa egy kuponwebhely, amely valószínűleg nem eredményez kézi műveletet.

Az új dokumentáció kifejti, hogy nem valószínű, hogy fellép a harmadik felek kuponjai és ajánlatai rovata ellen, ha a kiadó értelmesen integrálta azt a webhelybe.

Ebben a példában a kiadó a következőket teszi:

• Saját közönsége számára szervezi és gondozza az ajánlatokat.
• Világosan felfedi a kereskedelmi partnerséget.
• Szerkesztői felelősséget vállal a szakaszért.
• Integrálja a webhely navigációs és egyéb szerkesztői tartalmaiba.
• Együttműködik a harmadik féllel, ahelyett, hogy egyszerűen közzétenné, amit a partner szállít.
• Lehetővé teszi a felhasználóknak, hogy a kiadón keresztül jelentsék a problémákat.

A közös pont az, hogy a harmadik fél bevonása önmagában is probléma. Az számít, hogy a kiadó aktívan részt vesz-e és felelős-e a tartalomnak a webhelybe való integrálásáért.

Valószínűtlen kézi művelet: Egy szabadúszó által írt társult tartalom

A frissített útmutató szerint a Google valószínűleg nem fog fellépni a szabadúszó által írt társult tartalommal szemben, ha a kiadó szerkesztői felügyeletet gyakorol a tartalom felett, és az valóban kifejezetten az adott kiadványhoz készült.

A Google egy olyan híroldal példáját használja, amely egy új főzési résszel bővül, amely egy szabadúszó által írt tartalmat tartalmaz, aki híres szakácsokkal interjút készít.

Ebben a példában a kiadó:

• Egyértelműen a szabadúszót azonosítja szerzőként.
• Szerkesztői felelősséget vállal a tartalomért.
• Elsősorban saját közönsége számára készített eredeti anyagokat ad ki.
• A webhely többi részével összhangban lévő márkaépítést, formázást és megjelenítést használ.
• Egyértelműen azonosítja a kapcsolt linkeket.
• Használhat olyan szabadúszót, aki más kiadóknak is dolgozik, feltéve, hogy az adott tartalom a fogadó kiadványhoz van szabva, nem pedig egyszerűen többszörözve több webhelyen.

Valószínű, hogy intézkedik

A dokumentáció ezen részében a Google felvázol egy olyan forgatókönyvet, amelyben valószínűleg lépéseket kell tennie. A kiváltó ok az, ha a kiadó nem gyakorol érdemi szerkesztői ellenőrzést, és a tartalom nincs valóban integrálva a kiadványba.

Ebben a példában a cikk:

• Nem azonosítja a szerzőt vagy a felelős szerkesztőt.
• Kereskedelmi jellegét nem fedi fel egyértelműen.
• Nem része a kiadvány normál szerkesztői részeinek.
• Nem érhető el a webhely fő navigációján vagy kapcsolódó részein keresztül.
• Nem egyezik a kiadvány szokásos megjelenésével, felhasználói élményével, minőségével.
• Megkettőzi a harmadik fél piacterétől származó tartalmat.

A lényeg az, hogy a Google valószínűleg lépéseket tesz az EGT-n kívüli keresési eredményeknél, ha a tartalom nem kapcsolódik a kiadó szerkesztői felügyeletéhez, nincs egyértelmű szerkesztői felelőssége és közzététele, és lényegében egy harmadik féltől másolták.

Itt a pontos megfogalmazás:

„Valószínű, hogy megtesznek valamit: jogosulatlan társcikkek, amelyeket nem integráltak a kiadványba

Egy világszerte elismert üzleti kiadvány tartalmaz egy cikket, amely linkeket tartalmaz egy CBD-olajokat árusító piacra. Sem a cikk szerzője, sem a felelős szerkesztő nincs azonosítva, és a tartalom kereskedelmi jellegére vonatkozó felelősségkizárások sem szerepelnek. A cikk nem része a kiadvány egyik tematikus rovatának sem, és nem érhető el hivatkozás vagy menü a cikk eléréséhez a kiadvány főoldaláról vagy tematikus részeiről. Noha az oldal a kiadó fő webhelyének egy részén elérhető, bizonyíték van arra, hogy az adott cikk pusztán ugyanazt a tartalmat másolja, amelyet egy harmadik fél digitális piacterén kínál, amely egy ilyen terméket illusztrál.

Ebben az esetben, és az esetlegesen alkalmazandó egyéb irányelvek sérelme nélkül, mivel a tartalom nem kapcsolódik a kiadó szerkesztői részéhez, és mivel a megjelenés, az UX-funkciók, a minőség nem egyezik az üzleti kiadványéval, beleértve a megfelelő felelősségkizárást vagy a tartalom kereskedelmi jellegére vonatkozó jelzéseket, valamint a szerző és a felelős szerkesztő nem egyértelmű, hanem a tartalom másolása az EEA másik webhelyén kívülről történik, valószínűleg olyan lépéseket teszünk, amelyek az EEA-n kívülről jelennek meg.

GYIK az EGT-n kívüli jogérvényesítésről

A Google frissített útmutatása új GYIK részt ad hozzá, amely elmagyarázza, hogy a webhely hírnevével való visszaélések végrehajtása az EGT-n kívül másként fog működni, és az EGT-n kívüli oldalak elválaszthatók a fő domaintől, és függetlenebb rangsorolásra kerülhetnek.

Az új GYIK a következőket magyarázza:

• Az EGT-n kívül alkalmazott kézi műveletek nem befolyásolják ugyanazon tartalom EGT-n belüli rangsorolását.
• A megjelenítőknek nem kell noindexelniük azokat a tartalmakat, amelyek az EGT-n kívül kézi műveletet hajtottak végre.
• A Google eltávolítja a korábbi EGT kézi műveleteket ezen irányelv értelmében.
• A korábban érintett oldalakat nem éri hátrány a korábbi kézi műveletek állapota miatt.
• Az EGT-ben a Google ehelyett a fő domaintől elkülönülő szakaszt kategorizálhat.
• Amikor ez megtörténik, a Google többé nem feltételezi, hogy ezek az oldalak általános minőségben megegyeznek a domain többi részével.
• A szekció nem veszíti el azonnal a fő webhelyhez kapcsolódó összes rangsorolási jelet, de a Google szerint rendszerei idővel megtanulhatják, hogy egymástól függetlenül rangsorolják.
• Az a tény, hogy a Google elkülönített egy szakaszt, önmagában nem rangsorolási jelzésként szolgál.

A legfontosabb dolog az, hogy a Google új spamre vonatkozó szabályzata felváltja az EGT-ben a webhely jó hírnevével való visszaélések miatti kézi szankciókat egy olyan rendszerrel, amely elválasztja a fő webhelytől azokat a részeket, amelyek nem felelnek meg az irányelvnek, és saját érdemeik szerint rangsorolja azokat.

John Mueller, a Google munkatársa arra válaszolt, hogy az elnevezett frissítések azt jelzik-e, hogy vannak-e végrehajtható jelek az oldal vagy a webhely szintjén. Ez egy jó kérdés, mert egy elnevezett frissítés azt jelzi, hogy valami fontos dolog történik olyan léptékben, ahol az észrevehető lenne, és ha igen, mi a teendő a keresőoptimalizálók számára?

Elnevezett frissítések

A Google szó szerint minden nap változtat valamit a keresésben, a kisebb fejlesztésektől a trendekkel, webhely-változtatásokkal és tesztekkel kapcsolatos napi változásokig.

Aztán vannak elnevezett frissítések. A Google korábban azt mondta, hogy az alapvető frissítések azok, amelyekben elegendő változtatást hajtanak végre ahhoz, hogy észrevehetőek legyenek, vagy nagy mennyiségű webhelyet érinthessenek.

A spekulatív oldalon ezek azt jelzik, hogy a háttérben változás történt, például egy új algoritmus, amely javítja a helyezéseket vagy a minőség mérését. A Google ritkán említi az ilyen jellegű változtatásokat.

@shahramseo.com a következő kérdést tette fel a Bluesky-n:

„Hé, @johnmu.com, amikor a Google nyilvánosan megnevez egy frissítést (például „augusztusi spam-frissítés” vagy alapvető frissítés), annak az a célja, hogy a webhelytulajdonosok bármilyen cselekvésre kész jelzést adjon oldal- vagy webhelyszinten, vagy ez pusztán egy időzítési/átláthatósági figyelmeztetés, amely nem várható el a webmesterektől?

John Mueller, a Google ezt válaszolta:

"Ez elsősorban az átláthatóság a webhelytulajdonosok számára. Ha van valami teendő a webhelytulajdonosok számára, azt az irányelveinkben, a súgóban, a dokumentációnkban és a blogunkban függetlenül közzétesszük – általában jóval a rendszereinkben bekövetkezett változások előtt."

A spekulatív kérdések

Ami figyelemre méltó volt Mueller válaszában, az az, hogy azt mondja, hogy bármi megtehető, az irányelveik frissítésével jár. A közlemény azonban nem említett semmit.

Napokkal azután, hogy a spam-frissítés véget ért, a Google közzétette a webhely hírnevével való visszaélésre vonatkozó irányelvének frissítését. Lehet, hogy ennek köze van a spam-frissítéshez? Lehet, hogy nem, de ez biztosan nem volt a spam frissítési bejelentés része.

Sok keresőoptimalizáló arról számolt be, hogy a közelmúltban lezárult spamfrissítésnek volt egy AI által generált tartalomhoz kapcsolódó összetevője.

Több mint 100 technológiai, kiberbiztonsági, pénzügyi és infrastrukturális szervezet írt alá nyílt levelet, amely arra figyelmeztet, hogy a mesterséges intelligencia által támogatott kibertámadások „sokkal elterjedtebbek és kifinomultabbak lesznek” a következő hónapokban.

Az OpenAI, az Anthropic, az AWS, a Google, a Microsoft, az Oracle, a Cloudflare, a CrowdStrike, a Hugging Face és más cégek, amelyek a modern web nagy részét építik vagy védik, az aláírók között vannak.

Üzenetük közvetlen: adjon képes védekező AI-t azoknak a szervezeteknek a kezébe, amelyeknek most szükségük van rá. A levél globális erőfeszítésekre szólít fel, kezdve a kórházakkal, a vízszolgáltatókkal, a helyi önkormányzatokkal és más kritikus infrastruktúrákkal.

Mit akarnak az aláírók, hogy történjen

A levél szerint a „status quo biztonsága nem lesz elég”. A mesterséges intelligencia segíthet a támadóknak gyorsabban haladni a már meglévő gyengeségeken: javítatlan szoftverek, gyenge hitelesítés, túlzott engedélyek, hibás konfigurációk és technikai adósságok.

A levél négy csoportra osztja a munkát:

• Szervezetek: kijavítsák a legnagyobb kockázatot jelentő gyengeségeiket, és csak arra korlátozzák a hozzáférést, amire minden felhasználónak vagy rendszernek szüksége van.
• Kiberbiztonsági és technológiai cégek: teszteljék védelmüket a határ menti mesterséges intelligencia képességekkel szemben, megosszák a fenyegetésekkel kapcsolatos intelligenciákat, és megkönnyítsék a védekező AI telepítését.
• Kormányok: finanszírozza az alapvető szolgáltatások védelmét, koordinálja az incidensekre adott válaszokat, és biztosítson hozzáférést a kevés erőforrással rendelkező védőknek a megfelelő mesterséges intelligencia és engedélyezett tesztelésekhez.
• Frontier AI cégek: felelősségteljes modellhozzáférést, finanszírozást, képzést, felügyeletet és támogatást biztosít az engedélyezett teszteléshez és a privát közzétételhez.

Miért számít ez a keresőoptimalizálási és webhelycsapatok számára?

A kritikus infrastruktúra áll az első helyen, de ugyanez a probléma a hétköznapi webhelyeken is fennáll. Az elavult beépülő modulok és könyvtárak, a kiszivárgott hitelesítő adatok, a széles körű szolgáltatási fiókok engedélyei és a gyenge hitelesítés gyakoriak a webhelyveremekben. Egyes rendszerek javítás nélkül maradnak, mert senki sem akarja megkockáztatni, hogy feltörik őket.

A keresés láthatósága a webhely biztonságától függ. A feltört webhelyek spam oldalakat, rosszindulatú átirányításokat, rosszindulatú programokra figyelmeztetéseket, feltérképezési hibákat, leállásokat vagy adatvesztést hozhatnak létre. A webhelyek biztonsága az organikus forgalom védelmének része. Ez nem egy külön informatikai probléma.

Az AI sebességelőnyt biztosít a támadóknak. Segítségével gyorsan megtalálhatják és kihasználhatják a sebezhetőséget. Az eladónak továbbra is meg kell értenie a problémát, meg kell építenie egy javítást, tesztelnie kell, és rá kell vennie a webhely tulajdonosait a telepítésre. Ez a késleltetés nyílást hoz létre.

A védők a mesterséges intelligencia segítségével ellenőrizhetik a kódot, és korábban találhatják meg a problémákat. De ha senki sem figyeli a webhelyet, vagy nem tudja gyorsan elkülöníteni, akkor is a támadónak van előnye.

Az OpenAI Hugging Face incidense megmutatja, mennyi minden történhet rövid időn belül. A belső értékelések során az ügynökök jogosulatlan kommunikációs csatornát hoztak létre, kitörtek homokozójukból, és külső célpontot választottak. Kódot hajtottak végre 41 Hugging Face produkciós dolgozón, és 13 óra leforgása alatt adminisztratív és gazdagép szintű hozzáférést biztosítottak több fürthöz. Az OpenAI szerint a vásárlói adatait és termékeit ez nem érinti.

Ezek privát kiértékelő ügynökök voltak, nem a felhasználók számára elérhető nyilvános modell. Tehát megkérdezheti, hogy ez hogyan érinti Önt, ha webhelyet üzemeltet.

A lényeg nem az, hogy az OpenAI kiértékelő ügynökei megtámadják az Ön webhelyét. A nyugtalanító része az, hogy egy hétköznapi feladat hogyan vezethet egy ügynököt egy valódi gyengeség kihasználásához. A Hacker News arról számolt be, hogy a Claude Opus 4.6 által üzemeltetett OpenClaw ügynök megkerülte egy edzőterem foglalási limitjét, és kérés nélkül törölte egy másik felhasználó foglalását.

A kockázat még nehezebbé válik a cenzúrázatlan nyílt forráskódú modellekkel, amelyek helyben futhatnak. Kiadásuk után egyetlen vállalat sem tudja teljes mértékben ellenőrizni, hogyan használják őket. Ahogy egyre erősebb modellek jelennek meg, a desztilláció több képességet képes átvinni nyílt forráskódú verziókra.

Ez megváltoztatja a fenyegetés mértékét minden általunk kezelt webhely esetében. Értem, miért számít ez a levél, mert magam fedeztem fel a kockázatot.

Amit láttam a Qwen 3.8-27B-vel „cenzúrázatlan”

Telepítettem a Qwen3.8-27B „Uncensored”-t, a Qwen3.8-27B harmadik féltől származó verzióját, és az elutasító viselkedés nagy részét eltávolítottam.

Megkértem, hogy tervezzen és hajtson végre egy webhely elleni támadást. Azonnal elkészítette a felderítési tervet, és megkezdte a parancssori lépések gyártását. Leállítottam a tesztet, mielőtt tovább ment volna.

A számítógépemen futó alkalmas modell egy egyszerű nyelvű kérést alakított át részletes támadási tervvé. Nincs szükség több éves biztonsági tapasztalatra, hogy idáig eljuthasson.

Amit ajánlok

A látottak alapján a következőket ajánlom:

• Kérje meg műszaki csapatát, hogy auditálja kódbázisát a hivatalos Claude Code vagy Codex biztonsági beépülő modulok segítségével.
• Tartsa naprakészen az összes webhelycsomagot, könyvtárat és bővítményt.
• Állítson be figyelést és részletes figyelmeztetéseket a szokatlan tevékenységekre.

A lényeg, hogy ne ess pánikba. Ez a felkészülés. Keresse meg a gyengeségeket, mielőtt valaki más megtenné, javítsa ki őket, és állítsa be a megfigyelést, hogy tudja, ha valami változik. Ez az, ami megőrzi webhelye biztonságát, ahogy ezek a modellek egyre hatékonyabbak lesznek.

Májusban a Google útmutatást osztott meg a webhelyek használhatóvá tételéhez az AI-ügynökök és az emberek számára egyaránt. A WebMCP egyike volt annak a számos technológiának, amelyekre a Google rámutatott, bár még mindig böngészőkísérletnek tűnt.

Most, augusztusban konkrétabb frissítésekkel rendelkezünk. A Shopify szerint a WebMCP-eszközök minden Liquid kirakaton elérhetők voltak. Másnap a Cloudflare bemutatott egy fejlesztői előnézetet, amely egy WebMCP hidat ad hozzá közvetlenül a hálózat széléhez.

Augusztus 25-én az OpenAI Site eszközöket adott a ChatGPT beépített asztali böngészőjéhez. A jogosult felhasználók számára a ChatGPT Work és Codex felfedezheti és használhatja az aktuális oldal által biztosított eszközöket.

Ilya Grigorik, a Shopify kiváló mérnöke elmagyarázta, hogy a ChatGPT böngészője a Shopify kirakatain a webhely által biztosított eszközöket használhatja a kereskedői katalógusok böngészésére és a bevásárlókosarak összeállítására. Bár ez még nem jelenti azt, hogy mindenhol használják, hasznos kapcsolatot hoz létre az eszközöket kínáló webhelyek és az azokat ténylegesen használni tudó AI-rendszer között.

Az egyik legfontosabb szempont az ellenőrzés. A WebMCP lehetővé teszi egy webhely számára, hogy irányítsa az ügynök viselkedését, de a jelenlegi megvalósítások kereskedelmi platformokat, infrastruktúra-szolgáltatókat és ügynökvállalatokat is magukban foglalnak. Nem biztos, hogy a webhely tulajdonosa az egyetlen fél, aki alakítja ezt a felületet.

Miért változtatta meg augusztus a történetet?

A Chrome február 10-én bejelentette a WebMCP korai előnézetét, és június 9-én megnyitotta a Chrome 149 eredeti próbaverzióját. A javaslatnak már volt specifikációvázlata, demói és böngészőtesztelése, de még mindig hiányzott belőle a platformszintű webhely-telepítés, és az ügyfelek által használható ügynökkliens.

A Shopify szállította a webhelyeket, az OpenAI szállította a klienst, a Cloudflare pedig megmutatta, hogyan adhatja hozzá az infrastruktúra-szolgáltató az interfészt anélkül, hogy a webhely eredeti kódját megváltoztatná. Ezenkívül az OpenAI elindított egy 10 napos WebMCP kihívást a Google Chrome, a Shopify, a Cloudflare, a Netlify, a Vercel és a Render támogatásával.

Bár ez még nem jelent széleskörű elterjedtséget, azt mutatja, hogy több cég is vizsgálja ezt az ötletet.

Hogyan változtatja meg a WebMCP a böngészőfeladatot

A böngészőügynökök általában emberek számára készült felületekkel dolgoznak. Megnéznek egy képernyőképet vagy az oldalelrendezést, megértik, mit csinálnak az egyes vezérlők, majd a felhasználóhoz hasonlóan utánozzák a kattintásokat és a gépelést. Ennek a folyamatnak minden lépése azonban hajlamos lehet kisebb szerencsétlenségekre. Például megváltozhat a gomb címkéje, megjelenhet egy váratlan előugró ablak, vagy megjelenhet egy egyéni dátumválasztó, ami egy pillanatra megzavarhatja a folyamatot.

A WebMCP másik útvonalat ad az oldalnak. Egy webhely regisztrálhat egy elnevezett eszközt a böngészőben, leírással és strukturált beviteli sémával együtt. Az ügynök felfedezheti az eszközt, elküldheti a szükséges adatokat, és strukturált adatokat fogadhat.

A Chrome WebMCP és MCP összehasonlítása a következőképpen írja le a kapcsolatot:

"Ahelyett, hogy az Ön alkalmazása egy ügynök vendége lenne, az ügynök vendég az Ön platformján."

A ChatGPT szabványos böngészőfunkciókra támaszkodhat, ha egy oldal nem rendelkezik megfelelő Webhely-eszközzel.

A Shopify megmutatja, honnan származik az ügynöki felület

A Shopify 10 WebMCP-eszközt biztosít minden Liquid kirakaton, és ezek a Hydrogen fejlesztői előnézete révén a kirakatokon is elérhetők.

Shopify proceed_to_checkout eszköz a vásárláshoz viszi a vásárlót az aktuális kosárral, de nem fejezi be a vásárlást. Minden interakció az ügyfél aktív lapján történik. A kosár minden frissítése azonnal megjelenik, és a navigáció az ügyfelet az ügynök által kiválasztott oldalra viszi.

A Shopify elmagyarázza, hogy az ügynök az ügyfél kérései alapján választja ki a megfelelő eszközt. Ez létrehoz egy második irányítási réteget. A WebMCP lehetővé teszi, hogy a webhely deklarálja elérhető műveleteit, de a Shopify kiválasztotta a kezdeti műveleteket és leírásokat a platformján.

Bár ez a beállítás megkönnyítheti a kereskedők dolgát, azt is jelenti, hogy a tárolt kirakat ügynökre néző verziója a platform által beállított alapértelmezett beállításokkal indulhat, nem pedig az egyes kereskedők személyre szabott preferenciáival.

A Shopify közzétett WebMCP-dokumentációja nem foglalkozik azzal, hogy a kereskedők kikapcsolhatják-e az egyes eszközöket vagy szerkeszthetik-e azok leírását.

Cloudflare befecskendezi a hidat a szélén

A Cloudflare fejlesztői előnézete megkönnyíti a webhelyek számára, hogy közvetlenül a Cloudflare irányítópultjáról bekapcsolják a WebMCP-t anélkül, hogy módosítaniuk kellene webhelyük eredeti kódját. Az aktiválás után a Cloudflare minden HTML-válaszhoz hozzáad egy sort a szélén, hivatkozva egy azonos eredetű hídszkriptre. A híd ellenőrzi a böngésző támogatását, és regisztrálja a kiválasztott eszközcsomagokat. A jelenlegi előnézetben az eszközök a látogató böngészőjében futnak, nem pedig a Cloudflare szerverein.

A Shopify egységes eszközkészletet telepít a tárolt üzletekre, míg a Cloudflare hidat biztosít az eredeti kód módosítása nélkül. Mindkét esetben az ügynök felé néző réteg részben a webhely tulajdonosa és az ügynök közötti cégtől származik.

A felfedezés és a cselekvés külön probléma

A jelenlegi WebMCP-dokumentáció egy böngészőn belüli interakciós réteget ír le, nem pedig rangsorolási, indexelési vagy hivatkozási funkciót. Az eszközök azután válnak elérhetővé, hogy egy kompatibilis ügynök megnyitja az oldalt, míg a meglévő felderítő rendszerek meghatározzák, hogy az ügynök vagy a felhasználó hogyan éri el a webhelyet.

Emiatt a WebMCP kissé eltér sok mesterséges intelligencia-keresési megbeszéléstől, mivel egy webhely barátságos lehet az ügynökök számára anélkül, hogy szükségszerűen könnyebben megtalálná a felhasználók számára. A WebMCP más célra készült, mint az MCP; például egy távoli MCP-kiszolgáló nyitott weboldal nélkül is kínálhat eszközöket, míg a WebMCP-eszközök ideiglenesek és az aktuális laphoz vannak kötve.

Ezek a rendszerek jól működhetnek együtt: a felhasználó kereséssel találhat egy kereskedőt, felkeresheti annak webhelyét, majd engedélyezheti egy ügynök számára a rendelkezésre álló eszközök használatát. A SEO szakemberek számára hasznos észben tartani, hogy a WebMCP főként akkor releváns, ha egy felhasználó vagy ügynök elérte a webhelyet. Az oldal rangsorolása vagy idézetei helyett arra összpontosít, hogy mit lehet utólag tenni.

A bejelentkezett munkamenetek biztonsági kockázatot jelenthetnek

A WebMCP működhet a felhasználó élő munkamenetén belül. Ez része a vonzerejének, és ezért a Chrome biztonsági útmutatása a hitelesített állapotra összpontosít. Az ügynök hozzáférhet az élő lapon elérhető cookie-khoz, munkamenet-információkhoz és oldalkontextushoz, így könnyebben elkerülheti a külön bejelentkezés szükségességét. Ez azonban azt is jelenti, hogy az eszköz hitelesített munkameneten belül fut.

A Chrome két fő kockázatra hívja fel a figyelmet: a rosszindulatú eszközök definícióira, amelyek nevükben, paramétereikben vagy leírásukban elrejtik az utasításokat, és olyan válaszokat, amelyek szennyezett tartalmat adhatnak vissza, beleértve a harmadik féltől származó adatokból származó beágyazott utasításokat is. A Chrome biztonsági útmutatója WebMCP nélkül is elismeri ezeket a kockázatokat. Noha a protokoll strukturált módot kínál az ügynökök számára az eszközökkel való interakcióra, nem tudja megakadályozni a webre jellemző azonnali beadási problémákat.

Az OpenAI a webhely által biztosított eszközdefiníciókat és eredményeket nem megbízhatónak tekinti. Minden Webhely eszközhívás biztonsági felülvizsgálaton esik át, a vásárlásokra, üzenetekre, törlésekre és engedélymódosításokra vonatkozó szabványos szabályokkal. A felhasználóknak lehetőségük van a Webhely eszközök kikapcsolására is a ChatGPT böngésző beállításaiban.

Bár ezek az ellenőrzések segítenek a kockázatok csökkentésében, nem garantálják, hogy egy webhely vagy annak eredménye teljesen megbízható. A SEJ már kiemelte a Chrome figyelmeztetését, miszerint a WebMCP-eszközök manipulálhatják az ügynököket. Az OpenAI által bevezetett új vezérlők plusz védelmi réteget adnak, de nem ígérik teljes mértékben a probléma megoldását.

A böngésző támogatása továbbra is szűk

A W3C Web Machine Learning Community Group közzétette a WebMCP specifikációt. Ez nem egy W3C szabvány, és nem szerepel a W3C szabványok pályáján.

Az OpenAI dokumentálja a WebMCP-támogatást a webhelyeszközökön keresztül a ChatGPT asztali alkalmazásában. A WebMCP megvalósításkövető felsorolja a Chrome 149 és az Edge 150 eredeti próbaverzióit, valamint a Brave Leo kísérleti támogatását. A Githubon található Benjamin VanderSloot szerint a Mozilla szabványpozíciója semleges, Mike Wyrzykowski a Githubon pedig a WebKit ellenzi a javaslatot, és felsorolja az API-tervezést, a többszörözést, a nemzetközivé tételt, a hordozhatóságot, az adatvédelmet, a biztonságot, a használati eseteket és a helyszínt érintő aggályokat.

A megvalósításkövető nem sorolja fel a WebMCP-támogatást a Firefox vagy a Safari számára. A meglévő támogatás nagy része a Chromium-alapú böngészőkre és az OpenAI asztali alkalmazásra összpontosul.

Az OpenAI Site eszközeihez a legújabb ChatGPT asztali alkalmazás, a ChatGPT Work vagy Codex, valamint a GPT-5.6 Sol vagy Terra szükséges. Nem érhetők el a GPT-5.6 Luna és az Enterprise vagy Edu munkaterületeken. Az elérhetőség a közzétételtől és az aktuális oldal által biztosított eszközöktől is függ. A Shopify eszközei kompatibilis WebMCP-ügynököt és böngészőkörnyezetet igényelnek.

Amit nem mutattak be

Az OpenAI és a Chrome kiemeli, hogy a WebMCP gyorsabb és megbízhatóbb, mint a szimulált böngészőműveletek. A tervezethez áttekintett hivatalos anyagok azonban nem tartalmaznak konkrét teljesítmény-összehasonlításokat. Sem az OpenAI, sem a Shopify források nem adnak számokat a webhely eszközhívásairól, a végrehajtott feladatokról, a hibaarányokról, a fizetés megkezdéséről, a vásárlásokról vagy a konverziós arány változásáról. Nem tisztázzák azt sem, hogy a kereskedők mit láthatnak az elemzéseikben, vagy hogyan tulajdonítják az ügynök által segített értékesítést.

A Cloudflare Radar nyomon követi a WebMCP átvételét a sikeresen átvizsgált tartományokon. Nem méri az eszközhívásokat, az elvégzett feladatokat vagy az üzleti eredményeket.

Az áttekintett források nem mutatnak preferenciát az ügynökök között a WebMCP-t használó webhelyeknél, és azt sem árulják el, hogy a felhasználók ezzel a módszerrel kérnek-e vásárlást. Az áttekintett forrásokból az sem derül ki, hogy az eszközök befolyásolják-e, hogy melyik kereskedőt választják ki.

A rendelkezésre álló információk alapján az egyetlen egyértelmű pont az, hogy a WebMCP jelenleg aktív néhány élő webhelyen, és kompatibilis az ügynökkliensekkel. A gyakorlati felhasználás módja és az üzleti életre gyakorolt ​​tényleges hatása azonban továbbra is bizonytalan.

Előre tekintve

A WebMCP túllépett a böngészőbemutatón, és most már élő termékekben fut. Ez továbbra is kísérleti jellegű, és még túl korai megmondani, hogy mennyire jól működik, vagy milyen széles körben fogják alkalmazni.

További források:

Először is köszönetet kell mondanom valakinek, akit évek óta ismertem és tiszteltem, hogy egy háttérbeszélgetést kezdeményezett a mesterséges intelligencia és a kognitív terhelés témája körül. Shari Thurow eldobta a linket Nielsen úr cikkéhez, ami arra késztetett, hogy elgondolkodjak, hogyan vonatkozna ez a keresőoptimalizálókra és a mi munkánkra. És mint tudod, a keresés történetének nagy részében az alku egyszerű volt. A kereső adott jelölteket, a többit mi csináltuk. Szavakat választottunk a lekérdezéshez, átvizsgáltuk az eredményeket, oldalakat nyitottunk, összehasonlítottuk a forrásokat, szükség esetén finomítottuk a keresést, és végül összeállítottunk egy választ, amiben hajlandóak voltunk megbízni.

Az AI válaszrendszerek megváltoztatják ezt az elrendezést. A fogyasztó egyre gyakrabban tesz fel kérdést, és a késztermékhez sokkal közelebb állót kap. A visszakeresés, a forrás kiválasztása, az olvasás, az összehasonlítás és a szintézis mind megtörténhet a válasz megjelenése előtt. Ezek egyike sem újdonság azoknak, akik ma komolyan keresnek, de érdekesebb kérdést vet fel, mint hogy az AI megkönnyítette-e a keresést.

Ha a mesterséges intelligencia többet keres a fogyasztó után, hová tűnt a kognitív terhelésük?

A mű nem tűnt el egyszerűen

Ezt a kérdést nehezebbé vált figyelmen kívül hagyni, miután elolvastam Jakob Nielsen legutóbbi cikkét, a Cognitive Load Is a Budget, not an Enemy: Design for the Brain's 4 Cunks címet. Nielsen keretezése hasznos, mert a kognitív terhelést költségvetésként kezeli, nem pedig olyasvalamiként, amit mindig minimalizálni kellene. A munkamemória korlátozott, nagyjából négy értelmes darab az általa használt modellben, így a tervezési probléma annak eldöntése, hogy mi érdemli meg ezt a korlátozott kapacitást. A feladathoz hozzátartozik némi összetettség. A másik összetettség a körülötte lévő rendszer által létrehozott hulladék.

A hagyományos keresés egyértelműen elköltötte a költségvetés egy részét. Az internetes keresés során a kognitív terhelés eloszlására vonatkozó kutatás azt találta, hogy a kognitív igények a keresési folyamat során változnak, és a lekérdezés megfogalmazása különösen nagy terhelést jelent. Ez intuitív módon értelmezhető mindenki számára, aki látta, ahogy az emberek küzdenek egy bizonytalan igényből néhány hatékony keresőkifejezéssé. De a lekérdezés megfogalmazása csak a kezdet volt. A fogyasztóknak meg kellett ítélniük az eredményeket, meg kellett választaniuk a forrásokat, elolvasniuk a dokumentumokat, egyeztetniük kellett a konfliktusokat, és el kellett dönteniük, hogy mikor van elég információjuk a leálláshoz.

A generatív keresés megváltoztatja, hogy ki végez többet ebből a köztes munkából. Egy 2026-os ACL-tanulmány, amely a hagyományos és a generatív internetes keresést hasonlítja össze, közvetlenül írja le a megkülönböztetést. A hagyományos keresés független oldalak rangsorolt ​​listáját adja vissza, míg a generatív keresés információkat kér le és szintetizálja azokat koherens válaszként. A kutatók jelentős különbségeket találtak a generatív rendszerek között a források sokféleségében, a visszakeresési viselkedésben, a szintézis stratégiájában és a stabilitásban. Más szóval, a gép már nem csak abban segít, hogy a fogyasztó megtalálja az értékelendő anyagot. Egyre nagyobb mértékben vesz részt az értékelési és összeszerelési folyamatban, mielőtt a fogyasztó látná az eredményt.

A Microsoft Research egy kiegészítő mintát talált a valós használatban. A 200 000 anonimizált Bing Copilot beszélgetés elemzéséből kiderült, hogy az információgyűjtés és az írás az egyik leggyakoribb tevékenység, amelyhez az emberek segítséget kértek. A mesterséges intelligencia oldalon a közös tevékenységek közé tartozott a tájékoztatás és segítségnyújtás, az írás, a tanítás és a tanácsadás. A tanulmány a foglalkozási vonatkozásokról szólt, nem kifejezetten a keresési magatartásról, de a munkamegosztás itt hasznos. A felhasználó megtartja a célt, miközben a rendszer több információs munkát végez, amely segíti annak kielégítését.

Az ellenőrzés a szintézis után most megtörténik

Ez olyan inverziót hoz létre, amely többet számít, mint az az ismerős megfigyelés, hogy a mesterséges intelligencia közvetlenül válaszol egy kérdésre. A hagyományos keresés általában bizonyítékokat tárt fel a szintézis előtt. A fogyasztók látták a lehetséges forrásokat, megnyitották azokat, alátámasztó anyagokkal és ellentmondásokkal találkoztak, és a bizonyítékokon való áthaladás közben építettek fel megértést. A folyamat tökéletlen volt, de a forrástól a befejezésig vezető út nagy része látható volt.

Az AI-keresés egyre inkább előtérbe helyezi a szintézist. A fogyasztó összesített választ kap, és a bizonyítékok, amikor lelepleződnek, gyakran utólag megjelennek a rendszer által már megfogalmazott állításokhoz csatolt idézetek vagy linkek formájában. Ez megváltoztatja a feladatot a bizonyítékokból válasz felépítéséről a már létező válasz auditálására.

A különbség azért számít, mert az idézetek még azelőtt befolyásolhatják a bizalmat, mielőtt bárki ellenőrizné, hogy mit támogat. Haiwen Li és Sinan Aral, a mesterséges intelligencia-kutatókba vetett emberi bizalomról végzett nagyszabású kísérletben azt találták, hogy a hivatkozási linkek és hivatkozások növelik a generatív keresési eredményekbe vetett bizalmat még akkor is, ha ezek a hivatkozások helytelenek vagy hallucináltak. Azt is megállapították, hogy azok, akik jobban bíztak az eredményekben, kevesebb időt töltöttek azok értékelésével.

Ez olyan problémát jelent, amelyet érdemes elválasztani az idézet jelenlétéről folytatott szokásos vitától. A hivatkozás csökkentheti a fogyasztó vélt ellenőrzési költségeit anélkül, hogy csökkentené a tényleges ellenőrzési kockázatot. A válasz áttekinthetőbbnek tűnik, de a fogyasztónak továbbra is meg kell határoznia, hogy a hivatkozott anyag alátámasztja-e az állítást, nem hagytak-e ki releváns bizonyítékokat, és hogy a rendszer megfelelően egyeztette-e az ellentmondó forrásokat.

Ez emberi terhelés, nem mesterséges intelligencia pszichológiai probléma

Itt van egy fontos különbségtétel. Az LLM-ek nem tapasztalnak kognitív terhelést. A kognitív terhelés egy emberi pszichológiai fogalom, és ha szó szerint alkalmazzuk egy modellre, egy hasznos keretet hamis idegtudományokká változtatna. Az AI-rendszerek különböző véges megszorításokkal rendelkeznek, beleértve a visszakeresést, a kontextust, a forrás kiválasztását, a versengő információkat, a tokeneket és a kimeneti korlátokat.

A kapcsolat fontos, mert ezek a gépi korlátok befolyásolják azt, amit a fogyasztónak végül értékelnie kell. Amikor egy válaszrendszer kiválasztja a rendelkezésre álló bizonyítékok egy részét, tömöríti azt, és választ generál, a fogyasztó egy olyan folyamat kimenetét ítéli meg, amelyet személyesen nem figyelt meg. Az emberi kognitív teher nem szűnt meg, mert a gép többet vett fel a munkafolyamatból. Megváltoztatta a helyszínt és az időpontot.

Mi történik a tömörítés alatt?

Itt válik érdekessé a kérdés a keresőoptimalizálók, a tartalomstratégiák, a kiadók és mindenki számára, aki az AI által generált válaszokban reményeik szerint felbukkan az információkért. A kérdés nem az, hogy egy LLM képes-e olvasni egy oldalt. Ezek a rendszerek rendkívüli mennyiségű szöveget képesek feldolgozni. A hasznosabb kérdés az, hogy mi történik az információink jelentésével, amikor eltűnik a körülötte lévő oldal.

Vegyünk egy olyan mondatot, mint például: „A konverzió 31%-kal nőtt”. Tömör, közvetlen és könnyen kibontható. Szinte értelmetlen is lehet önmagában. Relatív vagy abszolút volt a növekedés? Mely felhasználók kerültek bele? Mi volt az alapállás? Milyen időszak alatt? Mekkora volt a minta? Javult a mobil, miközben az asztali számítógépek csökkentek? Statisztikailag értelmes volt az eredmény?

Az állítás több olyan kapcsolattól is függhet, amelyek igazzá teszik. Ha elválasztja a mondatot ezektől a kapcsolatoktól, akkor könnyebbé válik az idézet, miközben könnyebbé válik a félreértés.

Ez nem csupán elméleti a visszakereső rendszerekben. A hosszú dokumentumok RAG-jával kapcsolatos kutatások a finomszemcsés darabolás okozta kontextus-töredezettséget problémaként azonosították, mivel ez képes elkülöníteni a darabszemantikát, és megszakítani a kapcsolatokat a dokumentum szakaszai között. Ez nem bizonyítja, hogy egy adott tartalomstruktúra javítja a mesterséges intelligencia idézetét vagy láthatóságát. Ez alátámasztja azt a mögöttes aggodalmat, hogy a visszakeresés el tudja választani az információt a kontextustól, ami segít megőrizni jelentését.

Ez egy hasznos kérdéshez vezet a tartalomtervezés szempontjából: ha az oldal többi része eltűnne, akkor ez a rész továbbra is azt jelenti, amit akartál? Egy összetéveszthetetlen entitás, egy szám, amely megőrzi egységét, egy dátum az eseményhez, amelyet minősít, az általa alátámasztott állításhoz közel őrzött bizonyítékok, valamint a megfigyelés és az értelmezés közötti látható különbségtétel mind önállóbbá teszik a szövegrészt. Ezek nem rangsoroló tényezők. Ezek olyan jellemzők, amelyek kevésbé törékenysé tehetik az információt, ha az eredeti környezetéből nyerik ki.

Amikor az egyszerűsítés máshová viszi a munkát

Nielsen újabb hasznos objektívet ad ennek a problémának a tehermosás ötletével. Az interfész tervezésében a látszólagos egyszerűség félrevezető lehet, ha a látható bonyolultságot eltávolítjuk, de a mögöttes munka csupán átkerül a felhasználó fejébe. A navigáció elrejtése nem szünteti meg a navigáció szükségességét. Egyszerűen helyettesítheti a felismerést felidézéssel.

A jelenlegi tartalmi tanácsokban van egy párhuzam, amelyet érdemes tesztelni. A keresőoptimalizálóknak és a megjelenítőknek gyakran azt mondják, hogy válaszoljanak hamarabb, írjanak kevesebbet, távolítsák el a részleteket, és agresszíven egyszerűsítsenek. Néha ez kiváló tanács. A szükségtelen prózával körülvett közvetlen válasz továbbra is szükségtelen próza. De a szavak eltávolítása nem ugyanaz, mint az információs függőség megszüntetése.

Ha egy minősítés határozza meg, hogy az állítás mikor igaz, akkor ez a minősítés továbbra is számít. Ha egy számhoz egység szükséges, az egység továbbra is számít. Ha a kronológia megváltoztatja az értelmezést, a dátumok továbbra is számítanak. Amikor ezek a kapcsolatok eltűnnek, a bonyolultság nem feltétlenül szűnik meg. Előfordulhat, hogy a válaszrendszernek máshonnan kell előkeresnie a hiányzó kontextust, következtetnie kell rá, ki kell hagynia, vagy hiányos reprezentációt kell készítenie.

A cél tehát nem a maximális egyszerűség. A tömörítés az, amely megőrzi az információ pontosságához szükséges kapcsolatokat. Ez szigorúbb szabvány, mint egy szakasz könnyen áttekinthetővé tétele, és különbözik a géphez való írástól.

Szóval, hová tűnt a kognitív terhelés?

Egy része valóban elment. A fogyasztók kevesebb erőfeszítést költhetnek az eredményoldalak navigálására, a dokumentumok megnyitására, a források összehasonlítására és a válaszok kézi összeállítására. Ez valódi érték, és furcsa lenne ennek ellenkezőjét tenni.

A terhelés egy része megváltoztatta a formáját. A társalgási felület megkönnyítheti a mögöttes igények kifejezését, mintha ezt az igényt néhány kulcsszóba szorítaná, bár az összetett feladatok még mindig gondos megfogalmazást igényelnek. Ennél is fontosabb, hogy a teher egy része lefelé mozdult el. Az ítélkezés és az ellenőrzés akkor válik fontosabbá, ha a válasz már összeszerelve érkezik, és a fogyasztó nem volt személyes szemtanúja az azt eredményező forráskiválasztási és szintézis folyamatnak.

Ez a változás megváltoztatja a SEO problémát is. Az információ megtalálásának segítése továbbra is számít, de a visszakeresés már nem jelenti az út végét. Információinkat darabokra szedve, más forrásokkal kombinálva, kisebb válaszba tömörítve a fogyasztó elé tárhatjuk, akinek el kell döntenie, hogy a válasz megérdemel-e bizalmat.

Ha a keresés abbahagyja, hogy az emberek annyit tegyenek maguknak a keresésből, jobban kell törődnünk azzal, hogy az információink milyen mértékben maradhatnak fenn helyettük. A felmerülő kihívás nem egyszerűen az, hogy a tartalom könnyebben olvasható legyen az AI számára. Ez megnehezíti a jelentés elvesztését a visszakeresés és a hit között.

Ez a bejegyzés eredetileg a Duane Forrester Decodes oldalon jelent meg.

Minden irodatulajdonos érezte már: a korábban partnerkapcsolatnak tűnő ügyfélkapcsolat lassan feladatlistává válik. Kapsz egy megbízást, végrehajtod, feljelented, aztán természetesen várod a következő megbízást.

Valahol az út során megszűnt az a személy, akit az ügyfelek felhívnak, mielőtt döntést hoznának, és azzá vált, aki után hívnak.

Ez az elmozdulás – a stratégiai tanácsadóból a megrendelés elfogadójává – jelenti az egyik legnagyobb fenyegetést az ügyfelek élettartam-értékére a SEO iparágban. Az is elég csendesen megtörténik, hogy a legtöbb ügynökség nem veszi észre, amíg a szerződés felülvizsgálatra kerül, vagy az ügyfél látszólag a semmiből nem adta be felmondólevelét, annak ellenére, hogy az eredmények erősek.

Az ANA és a 4As 2025-ös jelentése szerint az átlagos ügyfél-ügynökség kapcsolat jelenleg körülbelül hét évig tart, ami több mint kétszerese a 2016-ban átlagosan 3,2 évnek. Ugyanez a jelentés sokkal beszédesebbet is talált: a kötelező felülvizsgálati időszakok nélküli kapcsolatok átlagosan 8,1 évig tartottak, míg a rendszeres versenyfelmérést végző ügyfelek mindössze 3,8 évig tartottak.

A különbség nem a munka minőségében volt. Az volt, hogy az ügyfél helyettesíthetőnek látta-e az ügynökséget.

És ez ügynökségtípusonként változik – az integrált, teljes körű szolgáltatást nyújtó ügynökségek jelentősen hosszabb élettartamot tapasztaltak az ügyfelektől, 7,3 év, míg a csak médiával foglalkozó ügynökségek átlagosan 3,7 év.

Ez a szállító versus partner probléma egy statisztikában.

Így helyezheti át ügynökségét a jobb oldalra.

Miért korlátozza a szállítói státusz az ügyfél élettartamra vetített értékét?

Míg az eladót az ár és a kibocsátás alapján értékelik, a stratégiai partnert alaposabban értékelik az eredmények, az ítélőképesség és nagyon gyakran az ügynökségükkel fennálló kapcsolata alapján.

Amikor az ügyfél eladóként tekint rád, minden megújítási beszélgetés azzal kezdődik, hogy „mit kaptunk a pénzünkért”, és az ügyfél saját vállalkozásának minden visszaesése okot ad arra, hogy először levágd a pénztárcádat.

Amikor egy ügyfél partnerként tekint rád, a beszélgetés a „mit tegyünk a következőre” kérdésre terelődik, és a megtartó az egyik utolsó sor, amelyet valaha is érinteni fognak.

A szállítói állapotot ritkán okozza a rossz munka. Ezt az okozza, hogy az ügynökségek csak akkor jelennek meg, amikor a teljesítési határidő esedékes, soha nem adnak ki véleményt a szerződésen kívül, és hagyják, hogy az ügyfél belső csapata minden stratégiai beszélgetést birtokoljon, miközben az ügynökségé a táblázat.

Közzététel: Társalapítóként alapítottam a StudioHawk US-t, egy SEO ügynökséget, és az elmúlt 10 évben ügyfélkapcsolatban és ügyfélként is dolgoztam házon belüli szerepkörben, így ez az ügyfélkapcsolatok kezelésének első kézből származó tapasztalata, nem csupán megfigyelése.

Lásd még: 3 Ügyféltapasztalat kötelező tennivaló a szervezete CLTV-jének előmozdításához

Mi különbözteti meg valójában a partnert az eladótól

Három szokás különbözteti meg az ügyfelek évekig megtartott ügynökségeit azoktól, amelyeket egy rossz negyedév után lecserélnek.

A partnerek proaktívak a rossz hírekkel kapcsolatban

Az eladók arra várnak, hogy megkérdezzék, miért csökkent a forgalom. A partnerek először megjelölik, a magyarázattal és a tervvel már csatolva.

Ez kicsinek hangzik, de megváltoztatja, hogy ki irányítja a narratívát.

Az ügyfél, aki meghall egy problémáról az ügynökségétől, mielőtt saját maga észrevenné, elkezd megbízni az ügynökség ítéletében.

Az ügyfél, akinek kérdeznie kell, azon töpreng, hogy mit nem mondanak még el neki.

Legyen szó a Google algoritmusfrissítésének utólagos következményeiről, vagy általában a WoW vagy YoY mutatók csökkenő tendenciájáról, létfontosságú, hogy az ügynökség ezt először észlelje, és cselekvési tervet készítsen.

Ne feledje – az ügyfelek valódi emberek a vonal másik végén. Meg fogják érteni, hogy bármilyen marketing kezdeményezés esetén a dolgok nem mindig haladnak egyenes vonalban. Ha előrelátó és proaktív, amikor ez a vonal nem emelkedik (és még akkor is, ha igen…), akkor ez a bizalom jobban kiépül, mint a jó dolgokra való rámutatás.

A partnerek összekapcsolják a SEO-val a számokkal Az ügyfél már nyomon követi

A szállítók beszámolnak a rangsorokról és a munkamenetekről. A partnerek lefordítják ezeket a mérőszámokat folyamatba, foglalásokba vagy bármilyen más adatba, amelyet az ügyfél vezetése belül bemutat.

A legtöbb SEO-jelentés folyékony SEO-ról és meghibásodott üzletről szól. Sok jelentés sablonos, és nem igazán szól az érdekelt felek számára legfontosabb mérőszámokról.

Mielőtt a következő jelentés megjelenne, derítse ki, hogy melyik szám kerül megvitatásra az ügyfél saját vezetői értekezletein, majd építse fel a jelentést erre a számra, még akkor is, ha ez azt jelenti, hogy a szokásos irányítópulton kívülről kell adatokat gyűjteni.

Kedvenc történetem az volt, hogy megkérdeztem a kapcsolattartót, hogy milyen mérőszámokat vagy célokat azok viszonyítási alapon – és kitaláljuk, hogyan segíthetünk nekik. Ha támogatja a POC-ját, hogy elérje bónuszát az év végén, akkor Ön lesz az első, aki támogatást kap költségvetési megszorítások esetén.

A partnereknek a szerződésükön túl is van véleménye

Az árusok a saját sávjukban maradnak. A partnerek akkor is elmondják az ügyfeleknek, hogy a céloldaluk árt a konverziónak, még akkor is, ha a konverziós arány optimalizálása nem tartozik ide, mert az ügyfél eredményeinek védelme fontosabb, mint a munkanyilatkozat határainak védelme.

A SEO olyan intenzíven táplálkozik más marketingcsatornákkal, mint például a PPC és a közösségi médiával, így ha elegendő megértéssel rendelkezik az összes csatorna kölcsönhatásáról, akkor közvetlen véleményt alkothat arról, hogy az egyes területek hogyan befolyásolhatják munkáját, és fordítva.

E három szokás egyike sem igényel nagyobb csapatot vagy nagyobb költségvetést. Eltérő alapértelmezett viselkedést igényelnek, amelyet elég következetesen alkalmaznak ahhoz, hogy az ügyfél elkezdje elvárni.

Gyakorlati módszerek a szállítóból stratégiai partnerré váltáshoz

Kommunikációs ütem kialakítása az ügyfélnek nem kellett kérnie

A Databox és a ZenPilot több mint 300 ügynökség körében végzett felmérése szerint a kommunikáció volt a legnagyobb hatással az ügyfelek elégedettségére bármely mért tényező közül, megelőzve a tényleges eredményeket.

A legtöbb ügynökség rögzített jelentési ütemterv szerint kommunikál, semmi mással. A stratégiai partnerek egy második, informális csatornát adnak hozzá: egy rövid megjegyzést, ha valami érdekes történik, akár jó, akár rossz, a szokásos jelentési ablakon kívül. Legyen szó Slack csatorna értesítésről, gyors e-mail küldésről vagy közvetlen üzenetről, az ügyfelek naprakészen tartása és a velük való kapcsolat kialakítása létfontosságú.

Ez az egyetlen szokás többet tesz a vélt partnerségért, mint szinte bármilyen eredmény.

Ráadásul, ha nem csak a munkáról beszélünk, az segíthet komolyan megszilárdítani az ügyfélkapcsolatot. A hétvégéjükről kérdezősködni (és emlékezni, hogy vissza tudjon hivatkozni rá), közös hobbik keresése vagy bármi, amihez kötődhet, partnernevek, gyerekek, háziállatok nevének megismerése, ahol szeretnek nyaralni – mindezek a dolgok szilárd kapcsolatot építhetnek ki, ami még felbecsülhetetlenebbé tesz.

Az ügyfélkapcsolatépítésre vonatkozó hüvelykujjszabályom az, hogy az ügyfél nagyobb valószínűséggel marad Önnél ügynökségi eladóként, ha személyes kapcsolatban áll Önnel – az eredmények önmagukban nem elég jó ok arra, hogy egyes ügynökségek túléljék a költségvetési megszorításokat vagy a csapatváltásokat.

Bővítse a hatókört szándékosan, nem véletlenül

A hatókör-kúszás minden ügynökségnél előfordul. Az eladó és a partner között az a különbség, hogy ki irányítja.

Az eladók ingyen engedik megtörténni a távcsövet, amíg az csendesen tönkreteszi a margóikat és a türelmüket. A partnerek azonosítják a szomszédos megoldandó problémákat, szándékos bővítésként javasolják, és ennek megfelelően árazzák. Ennek sem kell keményen értékesített beszélgetésnek lennie – lehet egyszerűen opcionális emelés vagy keresztértékesítés, amely kemény bizonyítékokkal rendelkezik arról, hogy milyen értéket fog hozni, ha ezt választják, anélkül, hogy végzetnek és szomorúságnak éreznék, ha nem így tesznek.

Ha csapata folyamatosan küld olyan kéréseket, amelyek kívül esnek az aktuális munkaleíráson, az nem hatókör-csúszás. Ez azt jelenti, hogy az ügyfél elmondja, mit kíván, ha már megtetted érte, és ha folyamatosan ezt teszed, az ügyfél nagyon gyorsan veszteséges lesz, és megterhelő lesz a csapat számára, hogy hatékonyan kezelje.

Nehezítse le magát intézményi tudással

Egy ügynökség minden évben egy ügyféllel dolgozik, olyan tudást kell felhalmoznia, amelyet egy új ügynökség nem tudott megismételni az első hat hónapban: milyen üzenetküldés bizonyult jól két évvel ezelőtt, melyik érdekelt felet kell korán behurcolni, mit tettek valójában az utolsó néhány algoritmusfrissítés ezen a webhelyen.

Írja le ezt a tudást olyan helyre, ahol az ügyfél láthatja. Egy megosztott stratégiai dokumentum, amely idővel fejlődik, úgy érzi, az ügynökségváltás költségei magasabbak, mint a maradás költségei, ami pontosan az a pozíció, amelyet a költségvetés felülvizsgálata során szeretne elhelyezni.

A csapat bővítményeként szeretne szerepelni – nem egy olyan kiegészítőként, amely mindent elszalad, és könnyen lecserélhető egy másik, ugyanazt a szolgáltatást kínáló ügynökségre.

Jelentkezz, ha semmi sem stimmel

Az ügyfélkapcsolat legkockázatosabb pillanatai a csendesek: nincs válság, nincs nagy győzelem, csak egyenletes haladás. Az ügynökségek is általában elhallgatnak, és az ügyfelek elkezdenek azon töprengeni, hogy miért fizetnek, és miért nem hallottak Önről.

Használjon csendes időszakokat az ügyfél által nem kért ötletek előterjesztéséhez, például egy versenytárs elemzéshez, amelyet senki sem kért, egy tesztjavaslatot, amely olyan mintán alapul, amelyet a csapata más fiókokban észlelt.

Nyugodt időszakokban a kezdeményezés stratégiai gondolkodásnak, míg a csend kifutásnak számít – még akkor is, ha olyan dolgokat csinál a háttérben, amelyek összességében pozitív hatással bírnak.

Ár a partnerségért, nem a feladat elvégzéséért

Az óránkénti vagy projektalapú árképzés megerősíti a szállítói gondolkodást a táblázat mindkét oldalán. Arra kéri az ügyfelet, hogy a „megfelelő eredményt értünk-e el” helyett „kaptunk-e elég órát” kérdést.

A megtartó és AOR-stílusú árazás, amely egy közös célokhoz kötődik, nem pedig egy feladatlistához, azt az elvárást támasztja alá, hogy a kapcsolat folyamatos és stratégiai legyen a kezdetektől fogva.

Ez megegyezik azzal is, amit az ANA és a 4As tanulmány megállapított: azoknak az ügynökségeknek volt a leghosszabb átlagos hivatali ideje, amelyek legfőbb ügyfelei többnyire megtartó viszonyban voltak.

Gyakori hibák, amelyeket az ügynökségek követnek el, amikor megpróbálnak áthelyezni

A szállítóról partnerre való átpozicionálás gyakrabban sikertelen a végrehajtás, mint a stratégia miatt, és úgy tűnik, hogy néhány minta újra és újra megjelenik.

Egyes ügynökségek megpróbálják bebeszélni magukat a partner státuszba, ahelyett, hogy így viselkednének. Ha egy ajánlatban „stratégiai partnernek” nevezi magát, az nem változtat semmit, ha a tényleges munkakapcsolat továbbra is ad hoc kéréseken és havi PDF-eken fut.

Mások az áthelyezést használják az áremelés fedezeteként, anélkül, hogy bármit hozzáadnának, amit az ügyfél új értékként tud mutatni – az ügyfelek észreveszik a különbséget aközött, hogy többet fizetnek, és többet fizetnek ugyanazért egy új címkével.

A sikeres ügynökségek először a napi viselkedés változásaként kezelik a váltást, és hagyják, hogy az árazás és a pozicionálás utolérje azt, ha az ügyfél már érezte a különbséget.

Lásd még: Hogyan igazoljunk és készítsünk üzleti példát a SEO költségvetéshez

Annak mérése, hogy a műszak valóban működik-e

Az ügyfél élettartamra vetített értékének javítása csak akkor számít, ha látja, hogy mozog. Néhány mutató, amelyet érdemes követni a szokásos lemorzsolódási arányon túl:

• Átlagos ügyfél-élettartam, gördülő 12 hónapos alapon követve, nem pedig évről évre, így elkapja a trendet, mielőtt az megjelenik az éves bevételben.
• Azon ügyfelek százalékos aránya, akiknek köre bővült az elmúlt 12 hónapban, ami a bizalom növekedését jelzi, nem pedig változatlan marad.
• Az ügynökség által kezdeményezett frissítések és az ügyfelek által kezdeményezett bejelentkezések közötti szakadék. Ha az ügyfelek többet érnek el, mint Ön, akkor a kapcsolat visszacsúszott a szállítói terület felé.
• Meglévő ügyfelek ajánlási aránya, amely szorosan követi azt, hogy az ügyfél mennyire tekinti stratégiainak a kapcsolatot.

Ezek egyike sem igényel új szoftvert – egyszerűen megköveteli, hogy valaki a csapatból negyedévente felülvizsgálja őket, nem csak a megújításkor.

Azon ügynökségek számára, amelyek hónapról hónapra működnek, szemben a hat vagy 12 hónapos megtartási időszakkal, fontos a rendszeres felülvizsgálati ütem fenntartása. Számos módja van annak, hogy a Claude a CRM-mel való MCP-kapcsolatokkal is kiaknázható, hogy jobban megértse az átlagos ügyfélidőt, és növelje az automatizált irányítópult szintjét.

Az ügyfél élettartam-értékének megtérülése

Minden további év, amikor egy ügyfél marad, egy olyan év, amelyet nem költ új üzletszerzésre, felfedezőhívásokra vagy új belépési folyamatra. Ez egy olyan fiók is, amely idővel egyre jövedelmezőbbé válik, mivel az elköteleződés legsúlyosabb növekedése az első néhány hónapban következik be.

A jelenleg hosszú ügyfélkapcsolatokat nyerő ügynökségek nem feltétlenül végeznek mindenki másnál jobb SEO munkát. Ugyanazt a jó munkát végzik, miközben gondoskodnak arról is, hogy az ügyfélnek soha ne legyen oka azon töprengeni, vajon valaki más is meg tudná-e csinálni ugyanilyen jól olcsóbban.

Ez a teljes különbség az eladó és a stratégiai partner között. Az egyik könnyen cserélhető. A másikat nem érdemes kockáztatni a cserével.

Itt van egy keresősor, amelyet a ChatGPT írt magának a héten, egyenesen a forgalomból.

fast|site:reddit.com/r/whatnotapp seller tips Whatnot live selling|3650|reddit.com

Nézd meg az utat. Ez olvasható r/whatnotappegy subreddit, név szerint kiválasztott, mielőtt bármit is lekértek volna.

A 21-én közzétett lebontásban dokumentáltam, hogy a ChatGPT domain szinten kéri a Reddit szolgáltatást, reddit.com a célzási helyen 365 napos ablakkal.

Ez egy szinttel mélyebbre megy.

A modell a közösséget választotta, nem az oldalt, és 3650 napot, egy évtizednyi szálat adott neki.

A beszélgetés során 71 eredményből 48 Reddit szál jött vissza. Minden letöltött 68%-a.

reddit.com/r/whatnotapp/comments/1vqdlaq/tips_for_a_new_seller/
reddit.com/r/whatnotapp/comments/1r6mws8/advice_on_selling_on_whatnot/
reddit.com/r/whatnotapp/comments/1tzv075/new_to_whatnot_best_tips_for_selling_smocked/

Aztán hivatkozott rájuk.

A válaszban szereplő nyolc idézet közül hat a címre ment r/whatnotapp szálak. Az egyik a Whatnot saját súgóközpontjába ment.

A Reddit chip mellett az értékes tárgyakat ne kezdje 1 dollárral, a stream szórakoztatásként való kezelésével kapcsolatos tanács mellett, valamint a műsorok előre ütemezésére vonatkozó tanács mellett.

A Reddit idézet lekérdezésfüggő, nincs kikapcsolva

Ez azért számít, mert négy nappal korábban az ellenkezőjét rögzítettem ugyanabban a fiókban.

Négy nap különbséggel, ugyanaz a fiók, mindkettő kereskedelmi kérdés. Az egyik a Redditnek adta a látható hitel háromnegyedét. A másik 84 szálat vett le, és egyiket sem írta jóvá.

A másodikat 21-én publikáltam, és úgy olvastam, hogy a Reddit láthatatlan bemenetté vált, és táplálja az ítéleteket, miközben a gyártói oldalak gyűjtik az idézeteket.

Ez a rögzítés azt mondja, hogy az olvasás túl tág. Erre a beszélgetésre vonatkozik. Általános szabályként nem állja meg a helyét.

Hogy mi választja el őket, érdemes találgatni, és ez csak találgatás. A Whatnot egy szűk piactér, és a gyakorlati eladói tudás egyetlen subredditben található, és sehol máshol. Az élő csevegőszoftver olyan szállítói kategória, ahol az árképzési oldalak, a dokumentáció és az összehasonlító oldalak ugyanazokért az állításokért versengenek. Ha az őszinte legjobb forrás egy fórum, akkor is a fórum nyeri az idézetet.

Múlt héten írtam, hogy a Reddit inkább kiesett a ChatGPT idézeteiből, mintsem a modellből, és minden máshoz még egy kísérletre volt szükség.

Ez a rögzítés az a kísérlet, és következményei vannak a két kört megtevő magyarázatra.

Ryan Jones a Bingen

Ryan úgy találta, hogy a Bing felhagyott a Reddit rangsorolásával a szokásos kereskedelmi lekérdezések esetében, és úgy érvelt, hogy mivel a Bing a ChatGPT lekérése mögött áll, a Reddit is vele ment.

Megfigyelése beválik, és szélesebb, mint a négy példája. Ezeket plusz két sajátomat futtattam a Bingen keresztül, és nem API-t, hanem a renderelt SERP-t olvastam.

Nem „nem a top 10-ben”. A húr reddit.com nulla alkalommal jelenik meg mind a hat oldal HTML-kódjában, míg a Google kettőnél a Reddit 2-es pozícióba helyezi.

Bármi is történt a Bingnél, valóságos, és önmagában is érdemes tudni.

A nem túlélő lépés egy olyan feltételezés, amelyet az egész iparág 2023 óta hajt, hogy a ChatGPT webes eredményei a Bing eredményei.

Magam is megismételtem a beszélgetéseken. A készlet nem tartalmazhat olyasmit, amivel az index nem rendelkezik, tehát ha a készlet 68%-a Reddit, és a Bing ugyanazon lekérdezéshez tartozó oldalán nincs ilyen, a kettő nem egy forrás.

Valami más módon éri el a Redditet, legyen az OpenAI saját indexe vagy a Reddit-ügyletből származó licencelt hírfolyam.

Ryan Bing-lelete mindkét irányban megállja a helyét. Lehetséges, hogy ugyanaz a döntés két helyen játszódik le, nem pedig az egyik okozza a másikat.

Jenny Halasz On Access

Jenny a Reddit fizetős hozzáférésű falára mutatott, és megkérdezte, hogy az OpenAI felhasználói ügynökei megkapják-e a korlátozott robots.txt fájlt, és elveszítik-e a hozzáférést a tartalomhoz.

Igaza van az építészettel kapcsolatban. Megnéztem. A Reddit nyilvános robots.txt fájlja az Disallow: / mindenki számára, és a megengedő verzió az ellenőrzött partnereknek kiszolgált, tehát a nyitott fájl a álcázott.

Meghamisítottam a GPTBotot és a Googlebotot, és mindkettő 403-ast kap, nem pedig robots.txt-t.

Ez a 403 az érdekes, mert az igazi Googlebot nyilvánvalóan nincs letiltva a Reddit elől.

Azt mondja, hogy a Reddit ellenőrzi a kérelmező IP-címet a közzétett bejáró-tartományok alapján, ahelyett, hogy megbízna a felhasználói ügynök karakterláncában. Az OpenAI és a Google is közzéteszi ezeket a tartományokat, ami lehetővé teszi az ellenőrzést.

Ennek az a következménye, hogy az OpenAI IP-tartományain kívül senki sem láthatja, mit kapnak az ellenőrzött OpenAI-ügynökök. Jenny annyit mond a saját bejegyzésében, hogy tud hamisítani egy felhasználói ügynököt, de nem egy IP-t. Tehát egy felhasználói ügynök teszt megmutatja a kívülálló véleményét, függetlenül attól, hogy ki futtatja.

Amikor ezt feltettem neki, jó kérdést tett fel. Még mindig gond nélkül megkapja a felhasználó felé néző robots.txt fájlt, szóval a tesztem egyesült államokbeli IP-címről futott?

Nem volt az. Lakossági kapcsolatban vagyok az Egyesült Arab Emírségekben. Ebből kiderül, hogy az eredmény tisztább, semmint sárosabb, mivel minden kérés ugyanarról a címről érkezett ugyanabban a percben, és csak a felhasználói ügynök változott.

Ezek mind ugyanarról a címről érkeztek egy percen belül, szóval a földrajz nem lehet a változó. Az ő eredménye és az enyém is egyetért, mivel egy normál böngésző UA nálam is 200-at ad vissza, így valószínűleg különböző dolgokat teszteltünk.

A sor, amelyre érdemes odafigyelni, az OAI-SearchBot 200 közben GPTBot és ChatGPT-User get 403. A Reddit az OpenAI saját ügynökeit egymástól eltérően kezeli, ami egy földrajzi magyarázat sem fér el.

Bármilyen robots.txt fájlt is kapjon az egyes ügynökök, az a tartalom elérte a modellt, aktuálisan és tömegesen, egy ezen a héten feltett lekérdezésre. Érdemes hozzátenni, hogy a robots.txt egyébként is szabályozza a feltérképezést, és a licencelt adattáblázat nem térképez fel.

Auth az Old.reddit.com webhelyen

A hozzáférési ötlet harmadik verziója is körbejárt, a Reddit bejelentkezési falat helyezett el old.reddit.com és megnehezítette a kaparást. Ez a rész igaz. A r/whatnotapp A ChatGPT által hivatkozott szál átirányítások ide /login/ -on old.reddit.commiközben ugyanaz a szál www.reddit.com 200-at ad vissza és rendesen szolgál.

Ezt azonban nem éri el, mert a lekérési készletben minden Reddit URL www.reddit.com. A soha nem kért ChatGPT gazdagépnév fala nincs az útvonalon. Az OpenAI licencszerződése egyébként is megkérdőjelezheti az egész kérdést, és nem tudom megmondani a hasznos terhelésből, hogy ezek a szálak a Data API-n, az OpenAI saját indexén vagy egy www. A gazdagépnevet meg tudom mondani, és nem a bezárt.

Akárhogy is, hat idézett szál válaszol a hozzáférési kérdésre a másik végről. Nem idézhetsz olyat, amit nem tudsz elérni.

Időzítési probléma is van az okként való hozzáféréssel kapcsolatban. A Jenny által leírt kapu körülbelül két éve működik. Az idézettségi csepp három hetes.

Az élő csevegési lekérdezésben a visszaesés a lekérés után jött

Mindkét magyarázat a lehívásról szól, és a lehívás működik minden felvett lekérdezésnél.

A lebontás során egy élő chat-lekérdezés 84 Reddit-szálat húzott ki a 221 eredményből, és egyiket sem idézte. Az oldalak erre a kérdésre érkeztek, majd hiteltelenné váltak, ami még mindig magyarázatra szorul. Ez az is, amely itt nem ismétlődik, tehát bármi is szabályozza a jóváírást, lekérdezésenként változik, nem pedig egyirányú.

Ez az a lépés, amelyet nem láthat egy SERP-ből vagy egy robots.txt fájlból. A szükséges kísérlet megint más. Tartsa a lekérdezési állandót, rögzítse a készletet, és ellenőrizze, hogy a válasz megfogalmazása követi-e azokat a Reddit-töredékeket, amelyeket lekértek és soha nem írtak jóvá. Ez közvetlenül tesztelné a befolyást, amit jelenleg egyikünk sem tud bizonyítani.

Csökkenő idézett részvény és nyerő Subreddit

A Reddit szándékosan keresik, egészen az egyéni közösségig, a legszélesebb frissességi ablakokkal, amelyeket a ChatGPT bármit is biztosít. Sokat hivatkoztak arra a kérdésre, hogy hol a subreddit a legjobb elérhető forrás, és egyáltalán nem az általam ellenőrzött szállítói kategóriára vonatkozó kérdésnél, ahol az árképzési oldalak és az összehasonlító oldalak ugyanazt a választ adják.

Ez más probléma, mint a tárgyalt. Az összesített hivatkozási arány meredeken csökkenhet, miközben a Reddit folyamatosan nyeri azokat a lekérdezéseket, amelyeket megérdemel, és mindkettő egyszerre igaz lehet.

Amit nem állítok

Négy lekérdezés, egy fiók, egy hét. A négy közül kettő nem húzta le a Reddit-et, és egy nem indított keresést. Az a tágabb pont, hogy a Reddit a korábbinál kevesebbet jeleníti meg, nem vitatott, és nem tudom megmondani, hol húzódik a határ a Reddit-hivatkozásokat kiváltó lekérdezések és egy olyan lekérdezések között, amelyek nem.

Jenny igen-és helyzetnek nevezte, több tényezővel, és azt hiszem, ez közelebb áll a helyeshez, mint önmagában egy magyarázat, beleértve az enyémet is. A Bing rangsorai, a Reddit hozzáférési szabályai és bármi, ami a jóváírást szabályozza, egyszerre történhet meg.

A forgalom változtat, hova kell nézni. Az ajtó nyitva áll, így a kérdés arra irányul, hogy mi döntött úgy, hogy 84 lekért szálat érdemes elolvasni, és nem érdemes jóváírni az élő chat-lekérdezésnél, amikor az itt letöltött 48 a nyolcból hatot vett át.

Hogy ezek a hiteltelen szálak alkotják-e még a választ, azt a forgalomból nem tudom bizonyítani, mert az idézés nélküli befolyásolás nem hagy nyomot az élő vezetéken.

Ezt a bejegyzést eredetileg a Suganthan oldalon tették közzé.

A Google-t Amit Mehta bíró nyomás alá helyezte, hogy monopolhelyzetük a Keresésben lehetővé tette-e számukra a kiadói tartalmak átvételét és a mesterséges intelligencia válaszaihoz való felhasználását. Az eszmecsere kedden történt egy meghallgatáson annak eldöntésére, hogy helyt adjon-e a Google azon kérésének, hogy utasítsa el a Penske Media trösztellenes keresetét a Google mesterséges intelligencia áttekintése funkciójával kapcsolatban.

Mehta bíró ugyanaz a bíró, aki korábban megállapította, hogy a Google illegális monopóliummal rendelkezik a keresésben. A keddi meghallgatás középpontjában az állt, hogy a monopólium megállapítása életképes követelést biztosít-e Penske számára. A Penske azt állítja, hogy a Google monopolhelyzetét kihasználva arra kényszeríti a kiadókat, hogy tegyék elérhetővé tartalmukat a Google számára mesterséges intelligencia képzés és válaszadás céljából.

Jason Kint, a Digital Content Next (DCN), a digitális tartalomkészítőket képviselő kereskedelmi szövetség vezérigazgatója részt vett a meghallgatáson, és egy sor tweetben részletezte a történteket.

Amit a Google érvelt

Kint szerint a Google ügyvédei kifejtették, hogy az AI Overviews egy „termékfejlesztés”, és „homályos történelmi üzletmenetként” jellemezték azt a hagyományos elrendezést, amelyben a kiadók a keresési forgalomért cserébe engedik a Google-nak, hogy feltérképezze tartalmukat.

A Google írásos beadványai az ügyben azzal érvelnek, hogy az AI Overviews nem különálló termék a kereséstől, és hogy a kiadók mindig leiratkozhatnak az indexelésről, azzal érvelve, hogy a Penske állításai a Google-tól a keresés természetes fejlődésének megállítására irányuló követelések.

Kint szerint Mehta bíró nem tűnt fogékonynak arra, ahogy a Google látta.

Kint tweetelt:

„A Google ügyvédei többször is „termékfejlesztésként” jellemezték az AI Overviews-t, és a kiadókkal kötött történelmi forgalom-feltérképezési alkut „homályos történelmi üzletmenetnek” nevezték! A GTFO. Mehta visszautasította: a helyzet „igazán igazságtalannak tűnik”.

Tovább magyarázta:

„Mehta megjegyezte, hogy a kiadók nem tudják ellenőrizni, hogy a Google hogyan használja fel tartalmukat, és úgy fogalmazott, hogy a Google „termékfejlesztése” „a kiadók hátára” épül. Fontos, hogy a termékfejlesztések „nem mentesek a trösztellenes vizsgálattól”.

A kiadói tartalom Google általi felhasználása

A bíró megjegyezte, hogy más mesterséges intelligencia-cégek fizetnek a tartalomért, míg a Google keresési monopóliumukat arra használja, hogy az egész internetet lenyelje, és egy fillért se fizessen érte. Ez nagyon érdekes volt, mert képet ad arról, hová dőlt a bíró.

Kint tweetelt:

"Mehta azt is megfigyelte, hogy a GenAI inputok piaca egyértelműen kialakulóban van. A Penske rámutatott az OpenAI-ra és a Perplexityre, mivel a G-versenytársak fizetnek a tartalomért, miközben azzal érveltek, hogy a Google keresési monopóliumát használja arra, hogy nulla áron szerezze be ugyanazt a bemenetet, ami növeli a riválisok költségeit és a belépési akadályokat. 4/5"

Miért nem tudnak a kiadók nemet mondani a Google-nak?

A Google őszintén ragaszkodik ahhoz, hogy a megjelenítők leiratkozhassanak arról, hogy tartalmukat a Google-nak AI képzés céljából adják át. Mostantól az AI módból és az AI áttekintésekből is leiratkozhatnak. De ha a Google csak az AI áttekintéseket jeleníti meg, az azt jelenti, hogy a kiadó elveszítheti az AIO által küldött forgalom morzsáit, ami jóval kevesebb, mint a tíz küldött kék link.

Nem néz ki jól a Google számára

A meghallgatás egyfordulós egy 2025 szeptembere óta folyamatban lévő ügyben. Mehta még nem hozott határozatot az elbocsátási indítványról. A keddi meghallgatáson tett kérdései és megjegyzései azt mutatják, hogy fontolóra veheti, vajon a 2024-es Egyesült Államok kontra Google trösztellenes ügyben azonosított monopólium szerepet játszhat-e abban is, hogy a Google hogyan használhatja fel ezt az erőfölényt a kedvezőtlen kiadói/keresői viszony feltételeinek diktálására.

A YouTube Google Ads-fiókhoz való hozzáadásának esete mindig nagyszabású. Több milliárd bejelentkezett felhasználó, munkamenet-alapú elérés, amely sokkal nagyobb, mint a lineáris TV, és olyan történetmesélésre épített formátumok, amelyeket a Search nem tud megérinteni. A YouTube ígéretei azonban nem számítanak, ha az alatta lévő hirdetési fiók nem az általa generált kereslet kielégítésére épül. A YouTube képes felkelteni a figyelmet, érdeklődést és szándékot, de ezek egyike sem vált át, ha a vállalkozás szerkezetileg nincs felkészülve a YouTube-ra.

Ha azon gondolkodik, hogy fizetett hirdetéseket jelenítsen meg a YouTube-on, a YouTube-ot egy meglévő Search- vagy Meta-fiók kiterjesztéseként kezeli, ez az egyik leggyorsabb módja a költségvetés pazarlásának anélkül, hogy a teljesítmény megnövekedne.

A hagyományos keresés megragadja a felhasználói döntést, már beírja a megoldást a keresőmezőbe. A közösségi oldal megszakítja azt a görgetést, amelyet a hüvelykujj fél másodperc alatt megfordíthat. A YouTube mást csinál, mint a többi csatorna: megszakítja a felhasználó által szándékosan kiválasztott megtekintési munkamenetet, és a türelmet jutalmazza a sürgősség helyett.

Azok a marketingszakemberek, akiknek jól sikerül a YouTube-hirdetések, ritkán kezdik azzal, hogy katalogizálják azt, ami jól jöhet.

A YouTube bemutatásának hatékonyabb kerete a működési hiányosságok azonosításával kezdődik, amelyek garantálják a kampány kudarcát.

Az üzleti hiányosságokat meg kell oldani, mielőtt bármilyen pénzt fektetnének a YouTube-on megjelenő videohirdetésekbe.

A YouTube-bal küzdő vállalkozások között négy következetes hibaállapot jelenik meg. Ha ezek a problémák fennállnak, a csatorna nincs sikeresen beállítva. A vállalkozás nem tud jelentős YouTube-költségvetést biztosítani, ami azt jelenti, hogy soha nem tudják meg, hogy a csatornának volt-e lehetőség a működésre.

1. A hozzárendelési modell csak az utolsó kattintást adja meg

Ha a jelentéskészítési irányítópult szigorúan az egyérintéses vagy utolsó kattintásos konverziókövetésre támaszkodik a csatorna állapotának megítéléséhez, a YouTube a tényleges teljesítménytől függetlenül megbukik ezt a tesztet a kampány elindítása előtt.

A Keresésben a felhasználó beír egy konkrét megoldást, mert a szándék már létezik. A Metában a felhasználó görgeti a hírfolyamot, és impulzus-kattintással kiléphet az alkalmazásból ugyanazzal a mozdulattal. A YouTube-nézők hátradőlt állapotban ülnek, a szórakoztatás az első helyen áll, vagy információt keresnek. Még az a néző is, akit valóban megmozgat egy ajánlat, ritkán szakítja meg az aktuális munkamenetet, hogy a helyszínen vásároljon.

Ehelyett a YouTube hatása lentebb jelenik meg:

• Közvetlen webhelylátogatások a következő 14-30 nap során növekedni fog, ahogy a nézők visszatérnek a saját feltételeik szerint.
• Márkás keresési mennyiség emelkedik, ahogy a kampány építi a kategória felidézését.
• Konverziós idők újracélzása tömörítse a már a tölcsérben ülő potenciális ügyfeleknek.

Ennek az utolsó jelnek most már magában a platformban is van neve. A Google 2026. június 29-én tette globálisan elérhetővé a hozzárendelt márkakereséseket a Google Ads jelentési mutatójaként, az előző évi korlátozott bétaverzió után. Annak nyomon követése, hogy hányan kerestek hirdetést a reklámozott termékre vonatkozóan egy egytől 30 napos időtartamig, és a Google saját adatai minden további márkakeresést az eladások növekedéséhez kapcsolnak. A Demand Gen 2026 áprilisában kiadott kattintás nélküli konverzióoptimalizálása ennél tovább megy, és lehetővé teszi, hogy az ajánlattétel a megjelenítés utáni konverziókat részesítse előnyben, ahelyett, hogy kattintást követelne meg.

Mindkét eszköz azért létezik, mert a Google Ads saját mérési csapata felismeri a hiányt. Ha a tipikus hirdető továbbra is csak a kattintás utáni űrlapok azonnali kitöltésével méri a csatorna értékét, akkor a YouTube öt számjegyű hibának tekinti az eredményt, miközben növeli a márkás keresést és a közvetlen forgalmat, amely az összes többi csatorna bejelentett győzelme alatt áll.

2. A kreatív terv az, hogy újrahasznosítsuk azt, ami már élő a közösségi oldalon

A YouTube-költségkeret elpazarolásának másik gyakori módja az, hogy egy organikus TikTok-videót, egy Instagram-tekercset vagy egy nagy teljesítményű metahirdetést közvetlenül egy videokampányba tölt fel.

A hírcsatorna-környezetek passzív, gyakran néma görgetéssel futnak, ahol a másodperc töredéke van a figyelem felkeltésére, mielőtt a felhasználó továbblép. A YouTube ezzel szemben a hang-első és szándékos: a néző kiválasztott egy adott videót, és kifejezetten arra vár, hogy az öt másodperces jelzés elérje a kihagyás gombot. Az egyik környezethez készült kreatív zajként olvas a másikban.

Az átugrás gomb túléléséhez YouTube-natív struktúra szükséges.

A kihagyás előtti szűrő

Az első három másodpercben elég világosan meg kell fogalmazni a problémát ahhoz, hogy a megfelelő vevőt vonzzák, és a problémát elég világosan kell megfogalmazni ahhoz, hogy a rossz vásárló kihagyja. Ez megvédi a költségvetést attól, hogy minősíthetetlen megtekintésekre költsék.

Audio-első ingerlés

A legtöbb YouTube-megtekintés hang bekapcsolt állapotában történik, így a szövegfedések és a zeneágy nem bírja a horgot. A vokális nyitánynak azonnal meg kell dolgoznia, mert a néző már hallgat, és eldönti, hogy neki szól-e az üzenet.

Videóba ágyazott irányelvek

A videón belüli direktívák számítanak. A záróképernyőig várni, hogy cselekvésre kérje a nézőt, túl késő, mert a legtöbb néző soha nem éri el ezt a pontot. A cselekvésre való felhívást magában a hirdetésben kell kimondani, olyan hangon keresztül, amely már leköti a néző figyelmét.

Az erős teljesítmény a megtartásból és az elkötelezettségből fakad, amelyek közvetlenül a kreatívba épülnek. Nem olyan elemekből származik, amelyeket egy másik hírcsatornához terveztek, majd később újrahasznosítottak a YouTube számára.

Ha a csapatoknak nincs elég sávszélességük ahhoz, hogy videókat készítsenek kifejezetten a YouTube átugrási mechanikájához, a kampányokat az alapajánlat bevezetése előtt elutasítják.

3. A költségvetés egy mikroköltségvetési teszthez készült

Az alsó csatorna csatornái elviselik a kis tesztköltségkeretet, néhány nagy szándékú kattintást és a vontatás korai olvasását. A YouTube nem terjeszti ki ugyanezt az udvariasságot.

A Google ajánlattételi algoritmusainak nagy mennyiségű interakciós adatra van szükségük annak kalibrálásához, hogy valójában ki válaszol az üzenetre. Az alulfinanszírozott napi költségkeret soha nem generál elegendő jelsűrűséget a kezdeti kalibrálási fázisból való kilépéshez, ami a műveletenkénti költség szélsőséges ingadozásait, az elhelyezések következetlen megjelenítését és a letisztult, de téves következtetést eredményezi: „A YouTube nem működik ebben a kategóriában.”

Hacsak a hirdetési fiók nem rendelkezik pénzügyi kifutópályával a tanulási időszak finanszírozására, vagy ha a videóvásárlás szigorúan hipercélzott újracélzási réteg egy meleg közönség ellen, az alacsony költségvetésű teszt agresszív ROI-elvárásokkal párosulva nem hoz optimális eredményt a hirdető számára.

4. Az értékajánlat túl sok mentális erőfeszítést igényel

A YouTube-hirdetés megszakít valamit, amit a néző ténylegesen megnézett, ami nulla mozgásteret hagy a kétértelmű vagy túlterhelt üzenetek számára.

Egy olyan ajánlat, amelyhez három bekezdésnyi szövegkörnyezet, súlyos kategóriainformációk vagy a termék működésének többlépcsős magyarázata szükséges, elveszíti a nézőt, mielőtt a prezentáció megérkezne. A YouTube-on való konvertáláshoz három dolog szükséges egyszerre:

• Fájdalompont a célnéző két másodpercen belül felismeri.
• Egyetlen, összetéveszthetetlen eredmény az ajánlat ígér, és nem három előny verseng a figyelemért.
• Súrlódásmentes következő lépés egy olyan céloldalon, amely pontosan tükrözi a videóban tett ígéretet, anélkül, hogy az elhangzott és a megjelenített között lenne különbség.

Az ajánlat túl bonyolult ahhoz, hogy elmagyarázza egy liftben utazó idegennek, csak felerősíti azt a visszaesést, amely abból fakad, hogy valakit megszakítanak a videó közben.

Kulcs elvitelek

• A forrásmegjelölést a YouTube-on való költés előtt javítsa, ne utána. A csak az utolsó kattintásra vonatkozó jelentés elrejti a YouTube valós hozzájárulását, és hamis negatív eredményt generál.
• Készítsen kreatívot az átugrás gombhoz. Az újrahasznosított közösségi eszközöket nem tesztelik olyan platformon, ahol az első három másodperc mindent eldönt.
• Finanszírozza a kalibrációs időszakot. A mikroköltségvetések soha nem adnak elegendő jelzést a Google ajánlattételi rendszerei számára, hogy megtalálják a megfelelő közönséget.
• Egyszerűsítse az ajánlatot egyetlen ígéretté. A keresési lekérdezést túlélő összetettség nem fogja túlélni a videó megszakítását.

Az igazi készenléti ellenőrzés

Annak eldöntése, hogy a YouTube-on elindul-e, nem a potenciális felfelé mutató összevetésről szól. Arról van szó, hogy ellenőrizzük azokat a strukturális akadályokat, amelyek általában megtörik a YouTube-kampányokat.

Tartsa vissza a YouTube-hirdetéseket, ha a következők bármelyike ​​továbbra is igaz: a vezetés szigorúan az egykattintásos hozzárendelés alapján ítéli meg a csatornát, a kreatív terv az, hogy a YouTube-ra való építkezés helyett a meglévő közösségi eszközöket újra nyúzzák, vagy a költségvetés nem fedezi az algoritmikus tanulási időszakot. Ezek bármelyike ​​elegendő az eredmények elsüllyesztéséhez, függetlenül a célzástól vagy a stratégiától.

Ha ez a helyzet, jobb, ha ezt a ráfordítást átcsoportosítja a keresési szándékra vagy a jelenlegi beállításhoz épített közvetlen válaszcsatornákra.

A többérintéses mérés, a platform-natív kreatív és az egy ígéretre lecsökkentett ajánlat révén a YouTube-kampányok kudarcának strukturális okai már megszűntek.

Ezen a ponton már nem az a kérdés, hogy működik-e a YouTube, hanem az, hogy mennyit lehet a YouTube-hirdetésekre elkülöníteni.

A közelmúltban közzétett adatok azt mutatják, hogy a .com domainek továbbra is dominánsak, de az alternatív kiterjesztések erősebb teljesítménye azt sugallja, hogy a vállalkozások jobb lehetőségeket kínálnak. Az eredmények azt mutatják, hogy mely domain kiterjesztések hódítanak, és arra utalhatnak, hogy a .com dominanciája kezd csökkenni.

A Dot Com továbbra is fontos, de gyengül

A jelentést a Wix készítette, amely egyben domain név regisztrátor is, és az adatok a 2025 és 2026 közötti domain nevekre vonatkoznak.

Talán nem meglepő, a Wix elemzése azt mutatja, hogy az Egyesült Államokban a Wix-webhelyek 82%-a használja a .com-ot webhelyeként. A Wix szerint az emberek 13-szor nagyobb valószínűséggel használnak .com domain nevet, mint bármely más kiterjesztést.

A Dot com-ot mindig is a legmegbízhatóbb domainnév-kiterjesztésnek tartották, és sok fogyasztó biztosan ezt várja el, amikor vásárolni indul. A Wix elemzése azonban azt mutatja, hogy a fogyasztók elvárásai változhatnak.

A Wix adatai azt mutatják, hogy a dot com domain nevek dominálnak 10 országban:

1. Brazília
2. India
3. Japán
4. Kenya
5. Mexikó
6. Dél-Afrika
7. Spanyolország
8. Törökország
9. Ukrajna
10. Amerikai Egyesült Államok

A Wix azt is megállapította, hogy a helyi kiterjesztések felülmúlják a .com domain regisztrációit Németországban, Hollandiában és Svájcban. Az adatok azt is mutatják, hogy Ausztráliában (.com.au), Kanadában (.ca), Franciaországban (.fr) és Nagy-Britanniában (.co.uk) egyenletesebb a felosztás a helyi domain névkiterjesztések és a .com között.

A földrajzilag meghatározott domain nevekben régóta megbíznak az egyes országok felhasználói, ez egy régóta fennálló értelmezés. A Wix adatai azonban azt mutatják, hogy ez megváltozhat, mivel egyre több vállalkozás alkalmaz dot com domaint a helyi domain kiterjesztései helyett.

Dot Org bevételei és forgalmi teljesítménye

A Wix által feltárt legmeglepőbb információ az, hogy a dot org webhelyek 34%-kal nagyobb valószínűséggel generálnak e-kereskedelmi bevételt, mint a dot com webhelyek. A Wix azt is megállapította, hogy a .org webhelyek 3%-kal több munkamenetet kapnak, mint a .com webhelyek.

Tapasztalataim szerint, miután sikeresen használtak .org webhelyeket tartalom közzétételére, a webhely látogatói általában megbíznak az .org domainben. Minden bizonnyal az a tapasztalatom, hogy könnyebb hozzájuk linkeket is szerezni.

A Dot Store domainek felemelkedése

Egy másik érdekes adat, hogy a .store domaint használó e-kereskedelmi webhelyek 10%-kal több bevételre tesznek szert, mint a .com webhelyek. A Wix azt is megállapította, hogy a .store webhelyek kétszer akkora bevételre tesznek szert, mint a .shop vagy .net webhelyek.

Úgy tűnik, hogy az e-kereskedelmi webhelyek rohannak megvenni ezeket az alternatív domainbővítményeket. A .store, .online és .shop domainek regisztrációja megduplázódott 2026 első öt hónapjában, 2026 januárja és májusa között.

Dot AI és IO

Talán az AI-alapú egyéni vállalkozók térnyerését tükrözi a szoftver- és technológiai területen, a Wix észrevette, hogy az .ai domain regisztrációk száma 20%-kal nőtt 2026 januárja és májusa között, és ezzel a 10. legnépszerűbb domain-kiterjesztés lett a Wix adatai között. A .io domainek regisztrációja 2026 májusában 32-szeresére nőtt.

A számítástechnikában az IO az input/output rövidítése, amely azt tükrözi, hogy a számítógépek hogyan fogadják és adják ki az adatokat. Ez az alapvető számítástechnikai paradigma az oka annak, hogy a .io a technológiai cégek által regisztrálható domain-kiterjesztés rendkívül népszerűvé vált. Tekintettel arra, hogy a .io mennyire népszerűvé vált, előfordulhat, hogy a technológiai vállalatokkal asszociál, és kevésbé az eredeti bemeneti/kimeneti szótársítással.

Védő domain név regisztráció

Sok vállalkozás elégedett a birtokukban lévő domainekkel. De meg kell fontolni a domain nevek védelmi okokból történő vásárlását. Elég, ha birtokolja a domain dot com vagy dot AI változatát? Az egyik nézőpont, amellyel egyetértek, az az, hogy hasznos lehet nem márkás domain neveket vásárolni, amelyeket egy jövőbeli versenytárs regisztrálni szeretne. Például előfordulhat, hogy egy márka márkanév-domainjeit zárolják, de mi a helyzet azokkal a nem márkadomainekkel, amelyek fontos kulcsszavakra összpontosítanak. Megbízható, ha egy versenytárs felveszi ezeket?

A Wix domainnév-kutatásának eredményei hasznos betekintést nyújtanak annak mérlegeléséhez, hogy milyen legfelső szintű domainek vannak felkapva, és mennyire teljesítenek jól a való világban.

Elvitelre

• A .Com továbbra is domináns, de pozíciója nem abszolút. Továbbra is túlnyomóan népszerű az Egyesült Államokban, és számos országban vezet, bár a helyi kiterjesztések továbbra is erősebbek egyes piacokon.
• Az alternatív domainbővítmények bizonyos esetekben jobb teljesítményt mutatnak. A .org webhelyek nagyobb valószínűséggel generálnak e-kereskedelmi bevételt, mint a .com webhelyek, míg a .store webhelyek bevétel tekintetében is felülmúlják a .com, .shop és .net webhelyeket.
• A vállalkozások gyorsabban alkalmazzák a speciális tartománybővítményeket. A .store, .online és .shop regisztrációk száma megduplázódott 2026 első öt hónapjában, ami arra utal, hogy a .com alternatívái egyre elfogadottabbak.
• A technológiaközpontú bővítmények gyorsan növekednek. A .ai regisztrációk száma 20%-kal nőtt, míg az .io regisztrációk száma 32-szeresére nőtt májusban, ami az AI, szoftver és technológiai vállalkozások iránti erős keresletet tükrözi.
• A tartományi stratégia egyre fontosabbá válhat a márka .com címének egyszerű biztosítása mellett. A defenzív domainnév-regisztráció túlmutat a márkanév védelmén, és kiterjedhet a nem márkanevek biztosítására is az egyre fontosabb domain-kiterjesztésekben, amelyekkel mások sikerrel járnak, valamint a fontos kulcsszavakon alapuló domainkiterjesztésekben.

Továbbra is a Dot com domain nevek dominálnak, de az adatok azt mutatják, hogy az alternatív domain kiterjesztések nem csak gyorsabb ütemben regisztrálódnak, de valójában felülmúlják a hagyományos dot com domain neveket. Ez nem jelenti azt, hogy az alternatív domainnév-kiterjesztések természetüknél fogva jobbak, de azt jelzi, hogy a fogyasztók kényelmesen látogatnak el és fizetnek a szolgáltatásokért és termékekért más domainneveken, mint a hagyományos dot com webhelyen.

A Wix megállapította, hogy egyes esetekben az alternatív domainbővítmények a .com-nál jobban teljesítettek mind a bevétel, mind a forgalom tekintetében. A .store, .ai és .io növekedése azt is mutatja, hogy a vállalkozások egyre inkább hajlandók olyan domain-kiterjesztéseket használni, amelyek jelzik, hogy milyen cégről vagy webhelyről van szó, és hogy a fogyasztók elégedettek az ilyen domainnevekkel. A legfontosabb dolog az, hogy a fogyasztók és a vállalkozások a domain névválasztás új korszakába érkeztek.

Olvassa el a teljes jelentést a Wixnél, amely egy domain név regisztrátor.

Az online jelentések azt sugallják, hogy a Google augusztusi spamfrissítésének legalább egy része a mesterséges intelligencia által generált SEO-tartalom eltávolításáról szólt, amelyet kifejezetten a keresőmotorok rangsorolására hoztak létre. A Google nemrégiben publikált egy kutatási tanulmányt az ilyen típusú spamek elkapásáról, szóval ez egy újabb nyom.

AI által generált tartalom és spam

Köztudott, hogy attól, hogy a tartalmat mesterséges intelligencia segítségével hozták létre, még nem lesz spam. Talán kevésbé érthető, hogy minden olyan tartalom, amelyet úgy hoznak létre, hogy a kulcsszavak szerint rangsorolják, általában felmegy a normál tartalom és a spam közötti határvonalig, ha nem is lépi át ezt a határt.

Az online jelentések azt jelzik, hogy a Google valami újat vezetett be az AI által generált tartalmak megfogására, amelyek átlépik ezt a határt. Ez nem jelenti azt, hogy az augusztusi spamfrissítés az AI által generált tartalomról szólt volna. De ha a jelentések helyesek, akkor ez a fajta mesterséges intelligencia tartalom lehet az oka annak, hogy sok webhely veszített rangsorolásából.

@OkaTakuma1 a következőket írta Twitteren:

„A Google spam-frissítésével kapcsolatban úgy tűnik, hogy a Claude Code-ot, kodeket stb. automatikusan közzétevő webhelyeket kiszűrjük és eldobjuk.

Lehetséges, hogy automatikusan észlelik, ha valamilyen mesterséges intelligencia-jóváírást csatolnak hozzá, hasonlóan a generált képekhez vagy videókhoz.

Azok a webhelyek azonban, amelyek kezdetben apránként manuálisan posztoltak – például a mellékelt képen –, majd később LLM-automatizálásra váltottak, úgy tűnik, bizonyos esetekben túlélnek.

A kezdettől fogva teljesen automatizáltan létrehozott webhelyek nulla „bizalmi jelet” kaptak a Google-tól, míg a korán manuálisan működtetett webhelyek felhalmozták a domain bizalmát (bizalmi megtakarításokat) és múltbeli elköteleződési adatokat.

Ennek eredményeként, még ha később át is váltanak LLM automatizált közzétételre, a meglévő domain kiértékelés pufferként működik, megnehezítve számukra, hogy azonnal kapjanak spam ítéleteket (vagy automatikus büntetéseket)…

A minta mérete kicsi, így ez egyáltalán nem végleges – csak egy trend –, de manapság, amikor már nem kell megnyitni a WordPress szerkesztő képernyőjét, jó eséllyel a szöveghez is mesterséges intelligencia krediteket használnak a kézi vagy automatikus szankciók meghatározásához, igaz?

A felhasználók megbíznak a webhelyekben. Ez nem egy bizalmi jel. Ez egy felhasználói jel.

A Google nem használja pontosan a „megbízhatósági jelzéseket”, de a Google használ olyan felhasználók által generált jeleket, amelyek kimutathatják, hogy a felhasználók megbíznak egy webhelyen. Azt hiszem, hasznos különbséget tenni a felhasználó által generált jelek és az absztrakt „bizalmi jel” között, amely nem árul el semmit arról, hogy mi az.

Ugyanez a személy egy másik tweetet követett, amely szerint egy mesterséges intelligencia által generált tartalmat publikáló japán folyóiratot nem kaptak el a legutóbbi spam-frissítésben, de azt is megjegyezték, hogy az emberek minden tartalmat kézzel ellenőriznek a közzététel előtt.

Elmagyarázták:

„…de ez idáig nem kapott semmilyen büntetést (természetesen manuálisan szemrevételezzük az embereket a cikkek publikálása előtt).

A kezdeti szakaszban az SNS és a sajtóközlemények kihasználása a figyelem felkeltése, a feltérképezés javítása és a benyomások vonzása lehet az, ami működik.”

Természetesen nem mindenki értett egyet ezzel a bejegyzéssel, mert anekdotikus.

Ez nem AI. Ez egy tömegesen generált AI.

A @seiichi_satoweb azt javasolta, hogy nem az AI által generált tartalom jelenthet problémát, hanem az, hogy az AI-t a keresési eredményeket manipuláló tartalom generálására használták.

Twitteren írták:

„A médiát üzemeltető cégeknek augusztus 18-tól 21-ig kell ellenőrizniük a rangsort.

…Ha leesik, szerintem nem a cikkek minősége, hanem a „tömeggyártás módszere” az első gyanú.

A Google úgy határozza meg a tömegesen generált tartalom rosszindulatú felhasználását, hogy nagyszámú oldalt generálnak elsősorban a keresési rangsorok manipulálására, nem pedig a felhasználók támogatására.

Nem arról van szó, hogy generatív mesterséges intelligenciával hozták-e létre, hanem arról, hogy mire készült, amit néznek.

Azoknak a cégeknek, amelyek a mesterséges intelligencia segítségével növelik volumenüket, ezt mindenképpen ellenőrizniük kell egyszer.”

Az AI Slop probléma

Még a Blackhat World Forums-on is panaszkodtak az ottani tagok, hogy mennyire frusztráló a keresési eredményeket átvevő mesterséges intelligencia-szaggal találkozni.

Az egyik tag ezt írta:

„Végre rájöttek, hogy a mesterséges intelligencia eluralkodik.

Nemrég kerestem egy gyors oktatóanyagot egy alkalmazás beállításainak megváltoztatásához, és láttam, hogy 4 oldalról egymásra épülő webhely egyértelműen mesterséges intelligenciával készült, hogy cikkeket hozzanak létre, amelyek erre válaszoltak – mindegyik pontosan ugyanúgy nézett ki, az alcímek és a felsorolásjelek ugyanazt az AI-formázást, a szakaszok közötti szegényes térközt, 3 mondatot alapvetően 500 szóra bővítve.

A mesterséges intelligencia lapjai az új bejárati oldal, és a Google nehezen tudja bedobni.

Egy másik tag azt válaszolta, hogy hajlamosak egyedi tulajdonságokat hozzáadni a mesterséges intelligencia által generált tartalomhoz, hogy ne pusztán sablon-vezérelt tartalom legyen.

A futásteljesítmény változhat

Természetesen mások is megjegyezték, hogy a mesterséges intelligencia által generált tartalmuk javult a frissítés után, amint azt a magán Google SEO Mastermind Facebook csoport.

Mindazonáltal egy hüvelykujjszabály, amelyet mindenkinek be kell tartania, függetlenül attól, hogy a tartalom hogyan készült, az, hogy az erősen kulcsszavakra koncentráló tartalom az elmúlt néhány évben fájt. A legutóbbi spam-frissítés egyik célpontja lehetett a keresőoptimalizálási trendek kihasználása érdekében automatikusan generált tartalom.

A Google nemrégiben publikált egy kutatási tanulmányt az S-CTS nevű új rendszerről, amely a Scalable Cluster Termination System rövidítése. Ez egy olyan rendszer, amely azonosítja és megszünteti a mesterséges intelligencia által generált spam hálózatait.

A Cloudflare nyilvánosságra hozta, hogy hamarosan megjelenik az EmDash 1.0-s verziója. Az EmDash a Cloudflare modern tartalomkezelő rendszere, amelyet úgy terveztek, hogy immunis legyen a WordPress-t évtizedek óta sújtó sérülékenységekkel és teljesítménybeli szűk keresztmetszettel szemben.

Miért nagy üzlet az 1.0-s verzió?

Az 1.0-s kiadás nagy dolog, mert általában azt jelenti, hogy a szoftver a tesztelési fázisból olyan állapotba jutott, ahol megbízható és készen áll a valós világban való bevezetésre.

Az EmDash elindításakor „0.1.0 előzetes verzióként” és „korai fejlesztői bétaverzióként” írták le, ami azt jelentette, hogy még nem áll készen a termelési helyszínen történő bevezetésre.

Ennek hamarosan vége lesz. A Cloudflare bejelentette, hogy sikeresen migrálta blogját az EmDash-re.

EmDash – A WordPress szellemi utódja

Az EmDash április 1-jén indult, és a WordPress szellemi utódjának hirdette magát, és ez az állítás erős reakciót váltott ki a WordPress társalapítójától, Matt Mullenwegtől. Induláskor az EmDash közel sem volt a WordPress vagy bármely más kiforrott tartalomkezelő rendszer utódja, mert még fejlesztői előnézetben volt, és még nem volt kész a termelési oldalakra.

A Cloudflare kezdeti bejelentése kifejtette:

"A WordPress az internet több mint 40%-át uralja. Óriási siker, amely lehetővé tette bárkinek, hogy kiadó legyen, és létrehozta a WordPress fejlesztőinek globális közösségét. A WordPress nyílt forráskódú projekt azonban idén lesz 24 éves. A webhelyek üzemeltetése ezalatt az idő alatt drámaian megváltozott. Amikor a WordPress megszületett, az AWS EC2 még nem létezett. Virtuális szerver nem létezett. Az elmúlt években a bérléstől a feltöltési feladatig terjedt a feladat. egy globálisan elosztott hálózatra gyakorlatilag költségmentesen Itt az ideje frissíteni az internet legnépszerűbb CMS-jét, hogy kihasználhassuk ezt a változást.

Ennek az új CMS-nek a neve EmDash. Úgy gondoljuk, hogy ez a WordPress szellemi utódja. Teljesen TypeScript-ben van megírva. Szerver nélküli, de futtathatja saját hardverén vagy bármilyen választott platformon. A beépülő modulok biztonságosan homokozóban vannak, és saját izolátumukban futhatnak a Dynamic Workersen keresztül, megoldva a WordPress bővítmény architektúrájával kapcsolatos alapvető biztonsági problémát. A motorháztető alatt pedig az EmDash-t az Astro, a tartalomvezérelt webhelyek leggyorsabb webes keretrendszere hajtja.”

Ez hamarosan megváltozhat, mivel a Cloudflare nemrégiben utalt arra, hogy az 1-es verzió küszöbön áll.

Képernyőkép az EmDash Perfect CWV Score-ról

A Cloudflare sikeresen telepítette az EmDash-t

A Cloudflare közzétett egy cikket a blogjában, amely részletezte a blogok EmDash-be való migrálását. Az áttelepítés szakaszosan történt, és augusztus 12-én a teljes bevezetéssel zárult. Ez egy mérföldkőnek számító esemény, mert azt mutatja, hogy a Cloudflare megbízik az EmDash-ben az élő termelési környezetben.

A Cloudflare fő gondja az volt, hogy a blog méretezhető-e, és a blogon való közzététel az volt a teszt, amely megmutatja, hogy működik-e vagy sem.

Cloudflare elmagyarázta:

„A legnagyobb gondunk az volt, hogy a javasolt EmDash-beállításunk képes-e kezelni a Cloudflare Blogon látott forgalmat.

Blogunk forgalmi mintája hihetetlenül változatos. A normál terhelés körülbelül 75 kérés/másodperc (RPS) közelében van, de akár 5000 RPS fölé is emelkedik. A kiugrások egy része az új bejegyzések közzétételi idejéhez igazodik, ami azt jelenti, hogy ezek a bejegyzések vírusossá váltak, és nagy figyelmet keltettek. Mások a nappal és az éjszaka minden pontján előfordulnak, ami valószínűleg azt jelenti, hogy az emberek extra forgalmat küldenek felénk, csak hogy lássák, mi történik.

A teljesítmény rendszereink (és olvasóink) számára is számít. A Cloudflare végül is egy webes teljesítményt nyújtó vállalat, így az oldal betöltési sebessége hihetetlenül fontossá válik.

… Megkérdőjelezhetetlen követelmény volt, hogy olvasóink számára nulla állásidőt biztosítsunk, a zökkenőmentes visszaállítási mechanizmus garantálása mellett, ha valami az utolsó pillanatban rosszul sülne el.”

Az augusztus eleji ügynökhéten elvégzett első tesztjük jól sikerült, akár 450 RPS-t is kiszolgáltak (oldaligénylés másodpercenként), és egy 28 000 RPS-es DDoS támadást tudtak kezelni.

Bevallják, hogy felfedezték, hogy a szerkesztési oldalon még mindig vannak olyan problémák, amelyeket javítani kell. A legnagyobb probléma az utólagos ütemezés körül volt, amely probléma hamarosan megoldódik.

Az 1-es verzió hamarosan megjelenik

A cikk köszönetnyilvánítással zárult a színfalak mögött az EmDash megvalósításán dolgozó csapatnak, és bejelentették, hogy hamarosan megjelenik az 1.0-s verzió.

Cloudflare írta:

"Szeretnénk szívből köszönetet mondani az EmDash csapatának, akik a lehető legzökkenőmentesebbé tették ezt az áttelepítést, és hihetetlenül fogékonyak voltak a visszajelzéseinkre. A Customer Zero-nak így kell működnie, és hihetetlenül örömteli, hogy minden olvasónkkal megoszthatunk egy belső betekintést a folyamatba.

Ha új CMS-re vágyik, próbálja ki az EmDash-t még ma. Nagyon elképesztő, és – a v1 közelgő bevezetésével – hamarosan még jobb lesz.”

A közelgő 1.0-s kiadás fontos mérföldkő, amely a WordPress szellemi utódját egy kiforrottabb CMS felé mozdítja el, amelyet a Cloudflare most a saját, nagy forgalmú blogján, valós körülmények között tesztelt.

A mesterséges intelligenciának meg kellett volna emelnie a tartalom minőségét. Ehelyett a beszélgetés valami sokkal kevésbé hízelgőre terelődött. A mesterséges intelligencia mindenhol ott van, és a platformok reakciója már nem finom. Ez fontos a keresőoptimalizálók számára, mert a visszahatás éppen azokat az eszközöket célozza meg, amelyeket sok gyakorló ma már parancsikonként kezel.

A dolog lényege egyszerű. Ha a mesterséges intelligencia könnyebbé teszi több tartalom közzétételét, akkor több rossz tartalom közzétételét is megkönnyíti. A platformok észrevették, és kezdenek visszaszorulni.

A platformok elkezdtek visszaszorulni

Kevin Indig látta, hogy ez jön. Legutóbbi megjegyzése a „slop antitestekkel” azzal érvelt, hogy a vállalatoknak olyan belső rendszerekre van szükségük, amelyek kiszűrik az alacsony minőségű mesterséges intelligencia kimenetet, mielőtt az elérné a felhasználókat. Azt mondta, nem az eszközökkel van a probléma. Az emberek szerkesztői asszisztens helyett gyártómotorként kezelik őket.

Ugyanezen a napon, Tiffany Hsu A New York Times arról számolt be, hogy a Spotify 75 millió „tömeges feltöltést, duplikált dalt és egyéb „spam” számot távolított el, és a LinkedIn megszigorította észlelési rendszereit. A darab világosan fogalmazott. A platformok már nem hajlandók viselni a generatív mesterséges intelligencia volumengépként kezelő emberek által létrehozott szemét rendészeti költségeit.

Néhány nappal korábban Reece Rogers Vezetékes közzétették, hogy az olyan közösségek, mint a Reddit és a Stack Overflow, már bevezettek szabályokat a mesterséges intelligencia által generált válaszok korlátozására, mivel az elköteleződés csökken, ha ellenőrizetlenül terjed a halom.

Ez az a pillanat, amikor a keresőoptimalizálóknak nehezebb kérdést kell feltenniük. Az eszközökkel van a probléma, vagy mi válunk eszközeink eszközeivé?

Már néztem ezt a ciklust. Tizenöt évvel ezelőtt a tartalomgyárak ipari méretekben pumpálták ki az emberek által írt webspamet. A Google nem tiltotta be az embereket. A minőség jutalmazása érdekében továbbfejlesztette rendszereit. Ma a Google AI-tartalomra vonatkozó útmutatása ugyanezt mondja. Nem az a kérdés, hogy egy gép írta-e a szavakat. A probléma az, hogy a tartalom hasznos, megbízható és jó minőségű-e.

Ez ismerősen hangzik mindenkinek, aki a „Pénzed vagy életed” kategóriában dolgozott. Évekkel ezelőtt csapatom egy eszközt használt egy online pénzügyi hírlevél sajtóközleményeinek optimalizálására és terjesztésére. Az egyik, a radar alatti mikrocap részvényekről szóló kiadás új előfizetők hullámát generálta. Egy másik, a hírlevél évfordulóját ünneplő kiadvány sem hozott létre semmit. Ugyanaz az ügyfél. Ugyanaz az ügynökség. Ugyanaz az eszköz. A különbség a tartalom volt. Az olvasók az egyikkel törődtek, a másikat figyelmen kívül hagyták.

Az eszközök felerősítik azt, amit táplálsz velük. Nem javítják ki.

Tehát a slampos harc valójában az ítélet feletti küzdelem. Amikor az eszközök megerősödnek, az azokat használó emberek terhei egyre nagyobbak lesznek. Ez nem modern probléma. Ez egy régi, és a korábbi gondolkodók már jóval azelőtt birkóztak ugyanezzel a kérdéssel, mielőtt bármelyikünk optimalizálta volna a tartalmat a keresésre.

Ezért még mindig számít Henry David Thoreau és Ralph Waldo Emerson vitája. Thoreau figyelmeztetett, hogy az emberek eszközeik eszközeivé válnak. Emerson azzal érvelt, hogy ha valami igazán jobbat építesz, a világ az ajtódhoz vezet. Mindkét nézőpont él a mai mesterséges intelligencia pillanatában. Az egyik óva int az ítélet feladásától. A másik arra emlékeztet bennünket, hogy a nagy munka még mindig nyer.

5 módszer a mesterséges intelligencia használatára csúszás nélkül

Az a véleményem, hogy a keresőoptimalizálók válaszút előtt állnak. A feketekalap-gyakorlók még egy-két körig megpróbálnak macska-egérrel játszani a Google-lal, de a visszacsapás azt jelzi, hogy a kifutópályájuk zsugorodik. A fehér kalapos keresőoptimalizálóknak más lehetőségük van. Használhatják az AI-t munkájuk színvonalának emelésére, ahelyett, hogy csökkentenék.

Íme, hogyan kell ezt megtenni:

• Használja az AI-t elemzésre, ne írásra. A mesterséges intelligencia csoportosíthatja a témákat, a felszíni hiányosságokat, vagy összegezheti az elsődleges forrásokat. Ezután alkalmazza az emberi ítéletet, hogy eldöntse, mi számít.
• Mindent ellenőrizni. Az AI akkor is magabiztos, ha téved. Ellenőrizze minden követelést egy megnevezett forrással szemben. A Google jutalmazza a valódi bizonyítékokon alapuló tartalmat.
• Struktúra oldalak az AI áttekintésekhez. A világos magyarázatok, a hiteles idézetek és a tömör válaszok elősegítik, hogy tartalmai láthatóvá váljanak a mesterséges intelligencia által vezérelt keresési funkciókban.
• Tegyen közzé kevesebbet és szerkesszen többet. A hangerő nem stratégia. A szigor az. Kisebb számú jól megszerkesztett oldal jobban teljesít, mint sok mesterséges intelligencia által generált oldal.
• Adjon hozzá jeleket, amelyeket az AI nem tud hamisítani. Megnevezett szakértők, eredeti idézetek, védett adatok és első kézből származó elemzések választják el a valódi tartalmat a szintetikus töltőanyagtól.

A platformok vonalat húztak. Nem utasítják el az AI-t. Elutasítják a lopást. Azok a keresőoptimalizálók, akik az AI-t parancsikonként kezelik, ennek a vonalnak a rossz oldalán találják magukat. Azok a keresőoptimalizálók, akik asszisztensként kezelik az AI-t, új módokat találnak jobb egérfogók létrehozására.

És ha valami jobbat építesz, a világ még mindig utat tör az ajtódhoz.

John Mueller, a Google munkatársa válaszolt egy olyan iparágra vonatkozó kérdésre, ahol a generatív motoroptimalizálás (GEO) nem számít. Válaszából kiderült, hogyan néz ki a Google szemszögéből.

Generatív motoroptimalizálás és SEO

A vállalkozások megoldásokat követeltek a mesterséges intelligencia-alapú keresésben való rangsoroláshoz, és ha az emberek készpénzzel állnak sorban, hogy vásároljanak valamit, akkor az emberek eladják nekik azt, amit kérnek.

A mesterséges intelligencia keresési optimalizálására összpontosító tanácsadók bukkantak fel, míg a bejáratott keresőoptimalizálók vonakodva kezdték el ezeket a szolgáltatásokat kínálni, miközben azt is megerősítették, hogy ez csak SEO.

A legtöbb SEO beépülő modul most már lehetővé teszi az LLMs.txt létrehozását, egy olyan fájlt, amely az LLM-eket az LLM-re optimalizált leértékelési tartalomra irányítja, amelyet valójában egyetlen keresőmotor vagy mesterséges intelligencia chat sem használ… De az ügyfélnek mindig igaza van.

Iparágak, ahol a GEO nem számít?

A Bluesky tagja, @galloni.net megkérdezte:

"@johnmu.com, vannak olyan iparágak, ahol a GEO egyszerűen még nem számít? Olyan ágazatokra gondolok, mint a felnőttek, a szerencsejáték vagy más olyan területek, ahol továbbra is úgy tűnik, hogy a Google ösztönzi a legtöbb felfedezést."

A Google Mueller azt válaszolta, hogy a Google szemszögéből semmi különöset nem kell tenni az AI-kereséshez.

Mueller így válaszolt:

"Nem vagyok teljesen biztos benne, hogy mit kérdez; a POV-nkban semmi különöset nem kell tennie ahhoz, hogy generatív AI-válaszokat kapjon a keresésben."

Miért nincs semmi különleges?

A Google mesterséges intelligencia keresési eredményei közvetlenül a feltérképezett indexből származnak. Egy adott lekérdezésre a keresési eredmények tetejéről válogatnak, plusz további találatokat a lekérdezésekhez, amelyek általában kapcsolódó keresések, olyan további információk keresése, amelyek a felhasználót érdekelhetik.

Mivel a Google szó szerint a mesterséges intelligencia keresési eredményeit a szokásos keresési indexéből veszi ki, a vállalkozásoknak és a kiadóknak semmi különöset nem kell tenniük ahhoz, hogy a hagyományos SEO-n túlmenően szerepeljenek benne.

Üdvözöljük a hét Pulse oldalán: a frissítések befolyásolják, hogyan alakul a rangsor a spam-frissítés során, mit épít a Google a mesterséges intelligencia válaszaiba, hogyan választják ki az olvasók az Ön webhelyét forrásként, és milyen gyorsan változhat a mesterséges intelligencia láthatósága.

Íme, mi számít Önnek és a munkájának.

A Google megkezdi a 2026. augusztusi spamfrissítés bevezetését

A Google augusztus 18-án kezdte meg a 2026. augusztusi spamfrissítés bevezetését, amely az idei harmadik spamfrissítés.

Főbb tények:

A Keresés állapota irányítópultja szerint a közzététel néhány napot igénybe vehet. A márciusi frissítés kevesebb mint 20 óra alatt befejeződött, júniusban pedig körülbelül két napig tartott. A Google nem jelentett be új spam-szabályzatot vele, és a spamfrissítések oldala sem változott december óta.

Miért számít ez?

A teljes kép megjelenítéséhez várja meg, amíg a közzététel befejeződik, majd augusztus 18-tól olvassa el Search Console-számait. A Google munkatársa, John Mueller kérdéseket tett fel ezzel kapcsolatban e heti frissítés, amely lefedi, miért van szükség a spam frissítésekre és miért nem indul el a közzététel, mielőtt a Google bejelenti.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A Google megkezdi a 2026. augusztusi spamfrissítés bevezetését

A generatív felhasználói felület eléri az AI áttekintését

A Google generatív felhasználói felülete, amely egyéni elrendezéseket és interaktív eszközöket épít a válaszokon belül, elérte az AI áttekintéseket.

Főbb tények:

A Generatív UI menet közben készít egyedi elrendezéseket, interaktív eszközöket és szimulációkat, a kereső kérdéséhez igazítva. AI módban novemberben indult a Gemini 3 mellett. Világszerte élőben, angol nyelven AI módban, és a Google közleménye nem szól arról, hogy mikor fejeződik be az AI áttekintések bevezetése.

Miért számít ez?

Amikor a Search képes jelzálogkalkulátort vagy interaktív diagramot építeni a válaszon belül, az ezen eszközök köré épülő oldalak versenyeznek magával a találati oldallal. Ellenőrizze, hogy mely oldalai szereznek forgalmat a beágyazott eszköznek köszönhetően. Ezek az oldalak jelennek meg a bővítés során.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A Google kiterjeszti a generatív felhasználói felületet az AI módon túl az AI áttekintésekké

A webhelyek új preferált források gombot kapnak

A Google három személyre szabási funkciót vezet be a Keresés, a Discover és a Google Hírek szolgáltatásban, amelyek főcíme egy új Preferált források gomb, amelyet a webhelyek beágyazhatnak oldalaikra.

Főbb tények:

A gombra kattintva hozzáadja a webhelyet preferált forrásként, és az olvasó visszatér oda, ahol abbahagyta az oldalon. A Google dokumentációja szerint a kiválasztott webhelyek nagyobb valószínűséggel jelennek meg a Legjobb történetekben, és előnyben részesített jelvényt viselhetnek az AI áttekintésekben és az AI módban. Eddig több mint 600 000 egyedi forrást választottak ki, szemben a májusi több mint 345 000-rel.

Miért számít ez?

A gomb egy láthatósági kar, amely az algoritmus helyett a közönségen fut keresztül. Miután az olvasó beállította a preferenciát, követi azokat a Top Stories, az AI áttekintések és az AI mód között, és a beágyazási kód már megtalálható a Keresőközpontban.

Mit mondanak a SEO szakemberek

Gianluca Fiorelli, az ILoveSEO.net nemzetközi SEO és AI keresési tanácsadója az X-en reagált a Google bejelentésére:

„Ismét. Személyre szabás mindenhol”

Olvassa el teljes tudósításunkat: A Google kiterjeszti a személyre szabást a keresésre, a felfedezésre és a hírekre

A Reddit ChatGPT hivatkozási visszaesésének nincs megerősített oka

Az új adatok szerint augusztus közepén csökkent a Reddit részesedése a ChatGPT Search idézeteiben, és a vezető magyarázat nem magyarázza meg teljesen.

Főbb tények:

Július 18. és augusztus 7. között a Reddit a ChatGPT Search-hivatkozások 3,83%-át tette ki, ami augusztus 14. és 17. között 0,52%-ra esett vissza, ami 86,4%-os csökkenést jelent. Az augusztus 8-i első visszaesés egybeesik a ChatGPT Search által meghatározott webhelyekre irányuló megnövekedett háttérlekérdezésekkel. A második visszaesés oka továbbra sem világos.

Miért számít ez?

Egy idézettségi mutató váratlanul lecsökkenhet egy hét alatt, gyakran minden előzetes értesítés nélkül, néha pedig nehezen kitalálható okok miatt. Éppen ezért hasznos, ha a Redditre inkább a márka tükörképeként tekint, semmint egyszerű idézési stratégiaként.

Mit mondanak a SEO szakemberek

Lily Ray, az Amsive SEO-ért és mesterséges intelligencia-keresésért felelős alelnöke a következőt írta X-ről Ross Simmonds marketingszakértőnek a hanyatlásról írt kommentárjában:

"Nézze meg, hogy ez a Reddit visszaadja azt, aminek eredetileg lennie kellett"

Olvassa el teljes tudósításunkat: Miért nem magyarázható meg teljesen a Reddit ChatGPT idézetének csökkenése

A hét témája: Nem a helyezések voltak az egyetlen, ami mozgott

Ezen a héten három történet túlmutat a tipikus rangsor frissítéseken. A generatív felhasználói felület lehetővé teszi, hogy az eszköz azonnal létrehozza azt, amire a keresőnek szüksége van. A Preferált források az olvasók által kedvelt dolgokat egy őket követő jellé alakítja át. Eközben a Reddit hozzájárulása a ChatGPT idézetekhez jelentősen csökkent.

A levélszemét-frissítés továbbra is a szokásos rangsoroló eszköz, amely a megszokott módon működik. A többi frissítés attól függ, hogy mi épül be a válaszokba, az olvasói preferenciákba és az idézetekbe. Mivel az olvasói preferenciákat közvetlenül befolyásolhatja, az új preferált források gomb a legpraktikusabb frissítés ezen a héten.

A hét legfontosabb történetei:

A Google generatív felhasználói felületét ezen a héten vezetik be az AI Overviews szolgáltatásba, amely lehetővé teszi az interaktív eszközök létrehozását közvetlenül a keresési eredmények között. A bejelentéssel szerdán foglalkoztam.

Ez a bővítés különösen fontos azoknál a webhelyeknél, amelyek a beágyazott eszközök keresési forgalmától függenek. Egy korábban közzétett Google-dokumentumban a csapat valódi webhelyekkel összehasonlítva értékelte a generált felületeket, és az eredmények arra utalnak, hogy a bevezetés túlmutat az oktatási segédanyagokon.

Mi történt

A generatív felhasználói felület immár világszerte elérhető angol nyelven az AI módhoz, és bevezetésre kerül az AI áttekintésekben. A Google szerdán osztotta meg ezt a frissítést az iskolakezdési funkcióinak részeként, bár a bejelentés nem határozza meg, hogy mikor fejeződik be a teljes generatív felhasználói felület bevezetése az AI áttekintésekben.

Ez a funkció személyre szabott vizuális elrendezést hoz létre, amikor a Google modellje hasznosnak találja, amely magában foglalhat egy interaktív eszközt vagy a lekérdezéshez szabott szimulációt.

Ha például a „pH skála” kifejezésre keres, interaktív vizualizációt láthat az AI áttekintésében. Ha feltesz egy további kérdést, az AI módra vált, és konkrétabb választ ad, például a citrusféléket ábrázolja ugyanabban a skálán.

A Google ezt a bevezetést az oktatásra és a tanulásra irányította, sőt a bevezetés részeként gyakorlati kvízeket is hozzáadott mindkét funkcióhoz. De a generatív felhasználói felület sokoldalú, és már más feladatokat is támogat, mint például a jelzáloghitel-kalkulátor AI módban, amely segít a különböző hitellehetőségek összehasonlításában.

A válaszoktól az interfészekig

A Google Research 2025 novemberében vezette be a generatív felhasználói felületet a Gemini 3-mal együtt, és elindította a Gemini alkalmazásban és az AI módban, ahol az AI Pro és Ultra előfizetők számára elérhetővé vált az Egyesült Államokban. A 2026 májusi I/O rendezvényen a Google bejelentette, hogy azon a nyáron a generatív felhasználói felület mindenki számára ingyenes lesz a Keresésben. A közelmúltban történő bevezetés a következő lépés, amely a fizetős előfizetőktől a globális angol nyelvű változatig terjed AI módban, és már elérhető az AI áttekintésekben is.

Sundar Pichai megosztotta az I/O-n, hogy az AI áttekintések már több mint 2,5 milliárd havi aktív felhasználót érnek el, az AI mód pedig meghaladta az 1 milliárdot.

Az egyik legfontosabb különbség a kettő között, hogy az embereknek aktívan ki kell választaniuk az AI módot, míg az AI áttekintések automatikusan megjelennek az alapértelmezett eredményoldalon. Az emberek ritkábban kattintanak a hagyományos keresési eredményekre, amikor megjelenik egy AI-összefoglaló. A Pew Research Center elemzése azt találta, hogy a mesterséges intelligencia összefoglalóját tartalmazó látogatások mindössze 8%-a vezetett kattintáshoz, szemben a kattintás nélküli 15%-kal. Ezt alaposabban megvizsgáltam a mesterséges intelligencia áttekintései című írásomban, és megvizsgáltam, hogy ez hogyan hat a kiadókra. Az összefoglalók versenyeznek az emberek által olvasott oldalakkal, míg a generált felületek az általuk használt oldalakkal.

Amit a Google tesztelése talált

A novemberi bevezetést támogató dokumentum, „Generatív felhasználói felület: LLM-ek hatékony felhasználói felület-generátorok” februárban érte el az arXiv-et. Azt tesztelte, hogyan reagálnak az emberek, amikor egy generált felületet közvetlenül összehasonlítanak egy valódi weboldallal.

A csapat öt eredményt mutatott a résztvevőknek ugyanarra a promptra: egy ember által létrehozott egyéni webhelyet, a lekérdezés legjobb Google-keresési eredményét, egy generált felületet, valamint két egyszerű LLM-kimenetet leértékelésben és nyers szövegben. A résztvevők előre tárolt eredményeket láttak, így a generálás sebessége nem volt tényező.

A résztvevők a generált felületet részesítették előnyben a legjobb keresési eredményekkel szemben a fő prompthalmazban végzett közvetlen összehasonlítások 90%-ában. Az egyedileg épített webhelyek jól teljesítettek, a győzelmek 50%-a volt a generatív felhasználói felülettel szemben, amely 35,3%-ot nyert. A többiek semleges minősítést kaptak.

A felszólítások keveréke korlátozza, hogy a 90%-os érték meddig mehet el. Az üzenetek fő készlete az LMArenától, egy chatbot-értékelő platformtól származott, és ezek a felszólítások jobban hasonlítottak a chatbot-interakciók kérésére, mint a hagyományos keresési lekérdezésekre. A Google második, az információkeresésre összpontosító készletében a generatív felhasználói felület az esetek 73,5%-ában még mindig az első helyen szerepelt, míg a legjobb keresési eredmény mindössze 19%-a. A tanulmány azt sugallja, hogy a szűkebb rés a felszólítások típusai közötti különbségekből adódik.

A tesztben szereplő egyéni webhelyek nem jól bevált webhelyekről származtak. A Google szabadúszó fejlesztőket bérelt fel, akik webhelyenként 100-130 dollárt fizettek, egyenként három-öt óra munkával. Arra kérték ezeket a fejlesztőket, hogy a felhasználói élményt részesítsék előnyben a SEO-val szemben. Tehát ezek nem kiforrott, nagyon kifinomult eszközoldalak voltak.

Az egyéni webhelyek közötti különbség pillanatkép, nem pedig plafon. A Google a robusztus generatív felhasználói felületet a legújabb modelljei egyik feltörekvő képességeként írja le. A modell minden új generációja jobb eredményt ért el, mint az előző tesztjeik során. Például az LMArena készleten a jelentett kimeneti hibaarány a Gemini 2.0 Flash esetén 29%-ról nullára esett a Gemini 3 esetén.

A Google itt osztályozza saját funkcióját, és megnevezi a jelenlegi korlátozásokat. A generálási idő egy-két perc is lehet, és néha hibák csúsztathatnak a kimenetbe. A további kutatások támogatására a Google kiadja a PAGEN-t, a szerződött szakértői oldalak adatkészletét is, így a vállalaton kívüli kutatók is végezhetnek hasonló összehasonlításokat.

Mely eszközök a legkönnyebben reprodukálhatók

A generatív felhasználói felület egyetlen weboldalt hoz létre szkriptekkel, amelyek a lekérdezésből, valamint a kereső- és képeszközökből épülnek fel. Ez a hatókör határozza meg, hogy mely webhelyeszközökhöz férhet hozzá hihetően.

A generatív felhasználói felület reprodukálásához a legegyszerűbb eszköz az általános bevitel és a nyilvános matematika futtatása. A jelzáloghitel-kalkulátorok, a mértékegység-átalakítók és a tanulási szimulációk mind megfelelnek ennek a leírásnak, és a Google már bemutatott közülük többet.

A nem nyilvános adatoktól, bejelentkezett munkafolyamatoktól vagy az oldal által elérhető integrációktól függő eszközöket nehezebb lehet reprodukálni. A papír a generált interfészeket „tünékenynek” nevezi, amely egy prompthoz készült, nem pedig tárolt.

A Google úgy írja le, mint annak a csapatnak a helye, amelyik elkészítette volna az eszközt:

"A Generatív felhasználói felület lehetővé teszi számunkra, hogy azonnali (AI-alapú) termékmenedzsmentet, UX-tervezői és mérnöki csapatokat alakítsunk ki, hogy egy perc leforgása alatt interaktív élményt hozzunk létre egy adott felszólításhoz. Bár nem olyan kompetens, mint a humán szakértők, a Generative UI lehetővé teszi az egyéni tapasztalatok megszerzését bármilyen kéréshez."

Ez a képlet-adat-határ azonban nem rögzített. Az I/O-n a Google a generatív felhasználói felület mellett minialkalmazásokat és irányítópultokat is megtekintett az előfizetők számára, így az egyszeri generált oldal és az állóeszköz közötti távolság máris csökken.

Az óvatosabb értelmezés az, hogy a képletalapú eszközök egyre inkább átfedésben vannak a generatív felhasználói felülettel, de a védett adatok és munkafolyamatok hosszabb ideig különállóak és relevánsak maradhatnak.

Miért fontos ez a keresőszakértőknek?

Az oktatási webhelyek szembesülnek a legközvetlenebb átfedéssel a generatív felhasználói felülettel szemben, mivel a Google kezdetben olyan tanulmányi eszközöket vezetett be, mint az interaktív magyarázók, szimulációk és gyakorló tesztek. A Kereséshez hozzáadott gyakorló kvízek közvetlenül versenyeznek a teszt-felkészítő tartalommal.

Az eszközszakaszokkal rendelkező kiadók nagyobb átfedésben vannak a generatív felhasználói felülettel; Például egy pénzügyi oldal fizetési kalkulátora vagy egy egészségügyi oldal BMI-eszköze most már megfeleltethető egy generált felülettel az eredményben, amely a kattintást küldte volna.

A következő negyedévben a Search Console eszközoldal-lekérdezések megjelenítési és kattintásaira vonatkozó adatainak elemzése feltárja, hogy a közzétételnek van-e hatása, még akkor is, ha az okot nem lehet pontosan meghatározni.

Az ingyenes eszközöket kínáló SaaS-vállalatok is veszélyben vannak. Például egy ingyenes átalakítót vagy osztályozót, amelyet az ügyfelek bevonására használnak, helyettesíthet egy közvetlenül a keresési eredmények között generált felület, amely potenciálisan rögzíti az első interakciót.

A tartalmi stratégiákkal kapcsolatos tanácsot adó ügynökségeknek most érdemes mérlegelniük, hogy van-e értelme egy eszköz létrehozásának, mielőtt bemutatnák azt. A linkek és forgalom vonzására tervezett számológép versenyezhet egy olyan verzióval, amelyet a Google azonnal le tud készíteni a lekérdezés szakaszában. Erősebb megoldás egy olyan eszköz kifejlesztése, amely az ügyfél tulajdonában lévő adatain alapul, amely kevésbé fedi át közvetlenül a Google ajánlatait.

Amit még senki nem tud mérni

A Search Console új generatív mesterségesintelligencia-teljesítmény-jelentése, amely egyes tulajdonokon június óta fokozatosan jelenik meg, oldal, ország, eszköz és dátum szerint kategorizálva jeleníti meg az AI áttekintések és az AI-mód megjelenítéseit. Azonban nem tesz különbséget a generált interfész és a szabványos AI áttekintés között, és nem követi nyomon a kattintásokat sem. Ezért ha a generált eszközök kevesebb kattintást eredményeznek a segédoldalakon, ez a csökkenés megkülönböztethetetlen lesz az AI áttekintések egyéb hatásaitól.

Az eheti bejelentésig a Google nem tisztázta, hogy mely lekérdezéstípusok váltják ki a generatív felhasználói felületet, és azt sem közölte, hogy a funkció milyen gyakran jelenik meg. Ezen aktiválási adatok nélkül a webhelytulajdonosok csak az eszközök típusai alapján tudják megbecsülni a kitettségüket.

Ezenkívül a preferenciaadatok a felhasználói döntéseket tükrözik egy ellenőrzött laboratóriumi beállításban, nem pedig a valós viselkedést. Az értékelők egymás mellett hasonlították össze az elkészült oldalakat, a generációs várakozás kihagyásával. A kutatási verzió szerint ez a folyamat gyakran 1-2 percet vett igénybe, de a streamelés körülbelül felére csökkentette ezt a várakozási időt. A cikk nem ad késleltetési adatokat a jelenlegi keresési szolgáltatásokhoz, és nem teszteli, hogy a felhasználói beállítások konzisztensek-e a várakozás után.

Előre tekintve

A generatív felhasználói felület bevezetése az AI áttekintésekben jelenleg folyamatban van, a bejelentésben nincs meghatározott befejezési dátum. Azt sem határozza meg, hogy mely nyelveket tartalmazza, míg az AI mód elindítása globálisan angolul történik.

A Google közleménye a jövőbeni céljaikról szóló nyilatkozattal zárul:

"A Generative UI korai napjai vannak, és fontos korlátok vannak. Ennek ellenére izgatottan várjuk a jövőt, ahol a felhasználóknak nem az alkalmazások vagy vizuális oldalak véges könyvtárából kell választaniuk, hanem egy végtelen katalógushoz férhetnek hozzá, ahol a megfelelő, efemer felületet a helyszínen állítják elő az igényeiknek megfelelően."

Nincs szükség triggeradatokra a felkészüléshez. Sorolja fel azokat az eszközöket a webhelyén, amelyeket egy létrehozott oldal nyilvános információkból újjá tud építeni, és jegyezze meg, melyek azok, amelyek kizárólag az Ön által tárolt adatoktól függenek. Amikor generált felületek kezdenek megjelenni a követett lekérdezésekhez, ez a lista jelzi, hogy hol kell először keresni.

További források

A mai Ask an SEO kérdés a következő:

"Gyanítom, hogy a webhelyem tartalommal kapcsolatos kannibalizálási problémákkal küzd – több oldal verseng hasonló kulcsszavakért. Hogyan azonosíthatom a kannibalizációs problémákat nagy léptékben, és mi a legjobb módja az oldalak egységesítésének vagy megkülönböztetésének anélkül, hogy elveszítenék a meglévő helyezéseket?"

Nagyszerű kérdés, és könnyen észlelhető és megoldható, különösen olyan webhelyek esetében, amelyek nagy nyelvi modelleket (AI) használnak tartalom létrehozásához. Az LLM-ek nem csak vékony tartalmat állítanak elő, hanem ismétlődő tartalmat is készítenek, ami ehhez a problémához vezet. Nem számít, mennyire jó a felszólítás.

Íme három egyszerű módja ennek az ingyenes és fizetős eszközökkel:

• Google Search Console.
• Feltérképező robotok és metaadatok.
• SEO eszközök rangkövetőkkel.

Google Search Console

A tartalom kannibalizálásának egyik legegyszerűbb módja a Search Console.

1. A teljesítmény-irányítópulton, amikor bejelentkezik, kattintson a „teljes jelentés” elemre.
2. Keresse meg a kívánt lekérdezést az oldal középső részében (használja a lekérdezésszűrőt, és írja be a fő kulcsszót vagy kifejezést).
3. Kattintson a kulcsszó kifejezésre, és megjelenik az összes URL-cím, amely ehhez a kifejezéshez tartozik.

Ne essen pánikba, ha több URL-t lát; ez normális. Kannibalizáció akkor fordulhat elő, ha ketten vagy többen nagyjából egyenletesen osztják fel a forgalmat ugyanabban az időben. Egy másik jel, ha minden oldal a Google harmadik-ötödik oldala körül ragad, ahol az egyik korábban a legjobb 10-ben volt. Ha ez a versengő oldalak megjelenése után történt, az valószínűleg kannibalizálás.

Ebben a helyzetben érdemes lehet:

• Kombináld a kettőt.
• Törölje az újat, miközben hozzáadja a hiányzó beszédpontokat az elsőhöz.
• Találja meg a módját, hogy eléggé eltérő legyen, hogy más lekérdezési igényeknek is megfeleljen.

Most ismételje meg ezt a folyamatot néhány másik nagy mennyiségű kulcsszónál, és nézze meg, hogy ezeknél is előfordul-e ugyanaz a probléma. Ha megteszik, ez a kannibalizáció újabb jele lehet.

Egy dolgot ne felejtsen el: Ha a két oldal kiegészíti egymást, ahol az egyik útmutató, a másik pedig egy konverziós oldal, akkor ez nem kannibalizálás, és a Google tudja, melyik oldal milyen célt szolgál. SEO és marketingszakemberként végzi a munkáját. A forgalmat a felhasználó szándéka alapján kapják meg, ami lehet ugyanaz a kulcsszó, de az utazásuk egy másik szakaszában.

Pro tipp: A webhelyek auditálásakor ezt a termékoldalakra, egy kategóriára vagy több kategóriára, blogbejegyzésekre és a teljes webhelyre teszem, ha van néhány verzió (nyelvek, nagykereskedelmi vs. fogyasztói stb.). Ha tudom, hogy az egész webhelyre kiterjedő vagy meghatározott oldalcsoportok és típusú oldalakról van szó, akkor gyorsabban észlelem és kijavítom az okot.

Lásd még: Kérdezzen meg egy SEO-t: jobb a tartalom frissítése vagy új oldalak létrehozása?

Feltérképező robotok metaadatok és H címkék gyűjtésére

A Screaming Frogtól és a Sitebulb-tól a Botify-ig és a Deepcrawl-ig nincs hiány bejárókban. Mindegyik képes begyűjteni metaadatokat, beleértve a címcímkéket és a H címkéket. Egyesek szinkronizálódnak a rangkövető eszközökkel, a Search Console-lal és az analitikával, ami még jobb. Ha úgy gondolja, hogy tömeges kannibalizációról van szó, futtasson egy feltérképezést, és bontsa ki a cím és a H1 címkéket.

Ezután rendezze a táblázatot vagy a listát az eszközben, és nézze meg, hogy melyek ismétlődnek vagy hasonlók. Ha tudja, nézze meg, hogy hasonló mértékű forgalmuk van-e, vagy az eredeti oldalak veszítettek-e forgalmat az új, hasonló oldalak indulása alapján. Ezek a kannibalizáció jelei lehetnek, és nem biztos, hogy új tartalmak és oldalak okozzák a problémát. Lehetséges, hogy a meglévő oldalak összezavarják a keresőmotorokat.

Ha módosította a termékoldalait, és változatokat adott hozzá, előfordulhat, hogy a kanonikus címkék beállítása nem megfelelő, így az új oldalak versenyezhetnek az eredetivel. Ugyanez vonatkozik a beépülő modulok frissítésére és a címkék, webhelykeresési lekérdezések vagy kategóriaoldalak blokkolásának megszűnésére a robots.txt fájlban, illetve a metarobotok módosítására. Ha megváltoztatja, hogyan utasítja a keresőmotorokat a feltérképezésre, indexelésre és figyelmen kívül hagyásra, kannibalizációs problémákat okoz.

SEO rangkövetők

A 100-as paraméter Google-ból való kiiktatásával a rangkövetők komoly akadályokba ütközhetnek, mivel a rangsor követésének költségei az egekbe szöknek, vagy már nem tudnak pontos és legjobb 100-as eredményeket adni. Jelenleg azonban olyan eszközök állnak rendelkezésre, mint a Semrush, az Ahrefs és az Authority Labs, és segíthetnek.

Ezen eszközök mindegyike lehetővé teszi a 20-as évek közepétől az 50-es évek közepéig ragadt kulcsszókifejezések megtekintését, és megmutatja, hogy hány URL jelenik meg a kifejezéshez. Egyesek, mint például a Semrush, megmutatják, melyik oldal vagy oldalak jelentek meg az elmúlt egy évben, míg az olyanok, mint az Authority Labs kulcsszókifejezések szerint rangsorolják az összes URL-t, így hihetetlenül egyszerű a kannibalizálás észlelése.

Ha több oldala van egyszerre, és egyik sem kerül be a legjobb 10-be, vagy folyamatosan változnak, akkor a keresőmotorok összezavarodhatnak, hogy melyik oldal a hivatalos. Más szóval, kannibalizációs problémája van.

A kannibalizáció kiküszöbölésére

Az oldalak és tartalmak kannibalizálásának javítása hihetetlenül egyszerű; ez csak a webhelyétől és a kannibalizáció típusától függ.

• A metarobotok programozottan alkalmazhatók oldalak sorozatára, és utasítsa a keresőmotorokat, hogy ne indexeljenek bizonyos mappákat, ne duplikáljanak oldalakat, paramétereket stb.
• Kanonikus linkek meg tudja mondani, hogy mi az oldal hivatalos verziója, ha változatok, ismétlődések és más kannibalizációs problémák fordulnak elő.
• Frissítse belső linkjeit és győződjön meg arról, hogy a hivatkozott kulcsszavak megfelelő szándéka a megfelelő oldalra kerül, azaz ha az „alma” körüli megfogalmazás az alma vásárlására vonatkozik, lépjen egy konverziós oldalra. Ha informatív, és elmagyarázza, honnan származik az alma, linkelje az almát az almáról szóló tájékoztató oldalra.
• Hozzon létre egy listát azokról a témákról, amelyekről a tartalomkezelő csapat nem tud írni hacsak nem törli a SEO segítségével, hogy megakadályozza, hogy új oldalak versengjenek a régi oldalakkal. Az Ön feladata nem az, hogy elmondja nekik, hogy nem írhatják meg; segít nekik új beszédtémát vagy szöget találni, amely kiegészíti azt az oldalt, amelynek rangsorolnia kell.

Megtörténik a kannibalizáció, és nagymértékben megtörténhet, ami hatással van a bevételekre. Ha azonosítja, hogy egy webhelyen hol történik, és miért történik, viszonylag egyszerűen kijavíthatja. Remélem ez segít.

A hivatkozási eszközök alapvetően különböznek a rangkövetőktől, és ezt a különbséget szinte mindig korlátozásként tekintik vagy állítják.

A legutóbbi, digitális marketinggel foglalkozó szakemberek körében végzett felmérésem egyik válaszadója egyértelműen fogalmazta meg az esetet. Nem lehet visszafejteni, hogy mi működik, ha a válasz minden kérdésnél megváltozik, így ami marad, az közelebb áll a márkaismertség jeléhez, mint a diagnosztikához. Elég sok embertől hallottam ennek néhány verzióját, mivel ez az alapértelmezett olvasmány ezen a téren, és ez egy korrekt. Ez a felmérés szándékosan mutatta be a válaszadók által elmondottakat, cáfolat nélkül, ezért akkor megvágtam a válaszomat. Ez a válasz.

A POV-juk elgondolkodtatott, és ami következik, hova vezetett ez a gondolkodás idáig. Elöljáróban még egyszer elmondom, hogy a CitationIQ-t, egy mesterséges intelligencia-optimalizálási adatplatformot futtatom, tehát kereskedelmi érdekem van az ehhez hasonló dolgokra adott válaszok iránt. Nyugodtan engedményezzen ennek megfelelően.

A kérdés, amit felteszek, nem ugyanaz

Az alapértelmezett olvasat azt feltételezi, hogy az eszköz feladata az, hogy megmagyarázza, miért jelent meg vagy nem. Ez az elvárás egyenesen a rangkövetésből fakad, ahol a pozíció volt az eredmény, és a diagnosztikai munka kiderítette, mi mozgatta meg. Ezt vissza akarni ésszerű. Az a szám, amelyre cselekedhet, hasznosabb, mint az a szám, amelyet csak megfigyelhet.

Egy másik kérdésből jöttem rá. Nem azt, hogy miért jelent meg, hanem, hogy az általad üldözött kifejezés továbbra is vitatott-e, vagy megoldódott-e. Ez két különböző dolog, amit ugyanabból a bizonyítékból kívánni, és a másodikra ​​jutottam, amely jelenleg kereskedelmi szempontból számít.

Mert ha a válasz megoldódott, és a válasz nem a tiéd, akkor a diagnosztikai kérdés már meg van válaszolva úgy, hogy a visszafejtés semmilyen módon nem javít. A végfelhasználót nem érdekli, hogy kié a válasz. A választ akarták, meg is kapták, és soha nem a forrás kiléte volt számukra a lényeg.

A letelepedett hasznosabb szó, mint a rangsorolt

Szerintem ez történik.

A hagyományos SEO bővíthetőként kezelte a kifejezéseket. Sokféleképpen lehetett megkérdezni ugyanazt, mindegyik megszámlálható, mindegyik külön lehetőség volt, és az egész módszer az volt, hogy ezeket a variációkat olyan mennyiségekké összesítsék, amelyeket érdemes követni. Az új rendszerek ugyanazt a kifejezést összecsukhatóként kezelik. Átlagosan veszik a variációkat a források között, és egy választ adnak vissza, amelyet a személy elfogad, és amely alapján cselekszik. Ezt értem konvergencia alatt.

Ha jogom van hozzá, akkor közel áll az inverzióhoz. Az ipar húsz évet töltött azzal, hogy bővítse ezeket a rendszereket.

De a konvergencia nem olyan tiszta, mint amilyennek hangzik. A modellek nem találnak megbízhatóan egy választ. A 2026. júniusi ellenőrzés során három modellre és 250 kategóriára vonatkozó 3750 válaszból álló vizsgálat során mindhárman csak az esetek 41,6%-ában értettek egyet a legjobb márkával. A hasznosabb szám ugyanabból az auditból az alatta található. A többségi megállapodás, ahol a három közül legalább kettő ugyanazt a csúcsmárkát nevezte el, elérte a 91,6%-ot.

Tehát a modellek rendezése mely márkák jogosultak, nem pedig arra, hogy melyik az első. A készlet kicsi és stabil. A sorrend mozog. Amikor valaki újra futtat egy promptot, és egy másik felső választ kap, az egy rögzített halmazon belüli mozgás, és annak bizonyítékaként kezelve, hogy semmi sem rendeződött, rossz réteget olvas be.

Ez megváltoztatja azt, amit egy idéző ​​eszköz mond. Nem a pozíciód, ami soha nem volt és nem is lesz stabil, hanem az, hogy van-e még benne hely a kifejezésben. Ha 10 lekérdezés, amelyet 10 lehetőségként kezelt, mind ugyanarra a rövid listára vonatkozik, akkor ez egy lehetőség volt, és most már tudja.

Valaki azt fogja mondani, hogy ez megint a kiemelt részlet-vita. Nem az, bár a közgazdaságtan hasonló. Snippets összecsukta a kattanást, és érintetlenül hagyta a választerületet. A kifejezés vitatható maradt, az egyik kiadó tartotta a dobozt, és láthattad, ki tartotta, és menj, vedd el. Ahrefs ekkor mérte fel a károkat. A konvergencia másként működik, mert a válasz egyszerre több forrásból épül fel, így gyakran senkinek nincs mit vennie. Azoknak a szakembereknek, akik azt mondják, hogy látták már ezt, igazuk van a hatást illetően, és tévednek a mechanizmust illetően, és a mechanizmus dönti el, hogy a régi válasz még mindig működik-e.

De vajon valódi-e ebből valami?

A legerősebb kifogás az, hogy a konvergencia annak a műterméke, ahogyan mérhető. Tiszta munkamenetek, szintetikus promptok, nincs felhasználói előzmény. Ha minden valódi felhasználó személyre szabott élményt kap, a konvergencia olyan dolog lehet, ami csak egy tesztterületen belül létezik.

Úgy tűnik, hogy a személyre szabás nem oldja fel a konvergenciát. Úgy tűnik, hogy áthelyezi. A tíz vásárlói személyre kiterjedő, 2000 vizsgálat során megállapították, hogy a kategóriavezetők nagyrészt személyrezisztensek, nagyjából 80%-os konzisztenciával rendelkeznek, függetlenül attól, hogy a modell szerint kit kérdezett, míg a közepes piaci márkák az ajánláskészlet akár 75%-át is felcserélték a személy változásával. A vezetők a helyükön maradnak, függetlenül attól, hogy ki kér, és a lemorzsolódás alattuk történik. Ami azt jelenti, hogy a személyre szabás az általam leírt problémára koncentrál, nem pedig annak megoldására.

A szintetikus azonnali kifogásra nem tudok ilyen tisztán válaszolni. Ebben a kategóriában senki, köztük én, jelenleg nem végez méréseket a valós lekérdezések ellenőrzött eloszlásaihoz képest. Ez egy igazi korlát annak, amit jelenleg bármelyik eszköz igényelhet, beleértve az enyémet is. (A skála pedig itt „mindegyre” utal, nem „1 000 000 példányból vettünk mintát, és X-et találtunk”. Szép, de csak egy töredéke a teljesnek.)

A térképen kevesebb hely van, mint azt feltételeztük

A Google dokumentumai szerint az AI áttekintések és az AI-mód több kapcsolódó keresést is végrehajthat altémákban és adatforrásokban, mielőtt választ hozna létre. Tehát az a kifejezés, amelyet egy személy beír, gyakran nem is az, amit a rendszer keres. Ez az a tömörítés, amely egy réteggel korábban történik, mint ahogy a legtöbb ember keresi.

Itt van az a rész, amely népszerűtlen lesz. A valóban elkülönülő kereskedelmi lehetőségek tere mindig kisebb volt, mint a megfogalmazások tere. A konvergencia nem csökkentette. A konvergencia láthatóvá tette.

Ennek egy verzióját néztem meg belülről. A Bingnél eltöltött éveim alatt a kategóriaszintű figyelemkoncentrációt jól megértették, és ez határozta meg, hogy merre mennek az erőforrások. A szórakoztatás, az autók és a hírek vonzották az embereket és a szerverkapacitást, mert ott volt az összkereslet. Az olyan kategóriák, mint a varrás vagy a kötés, rendkívül fontosak voltak azoknak az embereknek, akiknek fontosak voltak, és arányosan kevesebbet kaptak. Ez egy közönséges erőforrás-menedzsment, amelyet az információkeresésre alkalmaznak, és két évtizeddel azelőtt igaz volt, hogy bárki nyelvi modellt tanított volna a nyílt weben.

Az újdonság az, hogy most a koncentráció dönti el a válaszokat a költségvetés helyett. A Trine Egyetem és a Texas A&M kutatói kísérletet végeztek. Egy valódi márkából álló termékkészleteket építettek össze kilenc ellenőrzött kitalált termékkel, azonos értékelésekkel, árakkal, értékelések számával és összetevők leírásával. Az egyetlen különbség a név volt. A valódi márkát a 670 érvényes próba mindegyikében javasolták, három modellben, két nyelven és négy termékkategóriában. Egyszer sem jelent meg egy kitalált márka.

A modell nem értékelte a termékeket. Egy név felismerése volt. Ez megmondja, hogyan néz ki most a győzelem, és nem ez a legjobb válasz. Ez a legtöbbet leírt entitás egy olyan kategóriában, ahol a leírás már felhalmozódott. Ugyanez a júniusi ellenőrzés a 250 lekérdezés mindössze 8%-ában talált valódi versenyvákuumot, vagyis olyan kategórialekérdezéseket, amelyekben egyáltalán nem volt domináns márka.

A korábbi cikkekben alaposan megvizsgáltam a bizalmat. A lényeg az, hogy ezeknek a rendszereknek megbízható forrásokra van szükségük, mert a szintetizált válasz csak annyira jó, mint amiből felépült. A felismerés a rendelkezésre álló legolcsóbb megbízhatósági proxy, így a modellek erre támaszkodnak. Ezek egyike sem sokkolhat senkit. Az a megdöbbentő, hogy mindezt ismerjük, és még mindig úgy döntünk, hogy a rangot nem látni az a probléma, amelyet meg kell oldani.

Miért nem nézi ezt inkább az ipar?

Kevesebb külön lehetőség azt jelenti, hogy kevesebb vállalkozás nyerhet, és azok, amelyek nyernek, a szóhasználaton kívül mással is nyernek.

Ez egy egzisztenciális keret egy olyan tudományághoz, amelynek közgazdaságtana azt feltételezte, hogy végül mindenki megtalálja a maga rést. A hosszú farok soha nem volt csak taktika. Az volt az ígéret, hogy mindenkinek van hely, hogy egy kis üzemeltető türelemmel és tartalmi költségvetéssel tud valami védhetőt építeni. A konvergenciával való őszinte szembenézés azt jelenti, hogy kisebb megcélozható lehetőséggel kell szembenézni, mint amelyre sok karrier épült, beleértve az enyémet is.

Nem hiszem, hogy a gyakorlók ezt rosszhiszeműen elkerülik. Teljesen érthető az ösztönzés, hogy ne nézzek, és én magam sem érkeztem hozzá vidáman.

Még egy dolog bonyolítja a képet. A mesterséges intelligencia márka láthatóságának szinte minden publikált mérése olyan cégektől származik, amelyek AI márka láthatósági méréseket értékesítenek. A fenti három tanulmány közül kettő szállítói kutatás feltárt konfliktusokkal. Ez ugyanaz a konfliktus, amit magamról kijelentettem, az egész bizonyítékbázison felbukkanva, és ez ok arra, hogy ebben a darabban minden számot lazán tartsak.

Ahol ez az érv elfogy

A konvergencia átmeneti lehet. A visszakeresési architektúrák megváltoznak, a modellcsaládok eltérnek egymástól, és a mai kanonikus mérlegelési halmaz 18 hónapon belül újra széttöredezhet. Nem tudom megjósolni ezt a kockázatot.

A nagyobb korlát a lekérdezés típusa. A fentiek mindegyike a legerősebb az információs és kategória szintű kérdéseknél, és a leggyengébb az egyes kereskedelmi kérdéseknél. Konvergencia bekapcsolva mi az X nagyon keveset árul el róla legjobb X az Y-hez a Z korlátozás alatt. A keresztmodell-megállapodások adatai éppúgy neheznek rám, mint itt rám, mert a 41,6%-os adat a kereskedelmi kategóriás lekérdezésekből származott, és pont ez az, ahol az érvelésem a legtöbb munkát és a legkevesebb támogatást hordozza. Ha ez csak az információs lekérdezésekre vonatkozik, akkor lényegesen kevésbé számít, mint azt gondolom. Ezt nem hiszem el, de az eddig megjelentek alapján nem tudom kizárni.

Tehát mi váltja fel a kifejezések lefedettségét?

Ezt még nem dolgoztam ki teljesen, és remélem hallani fogom a véleményeiteket ezzel kapcsolatban.

Úgy gondolom, hogy egyes irányok ígéretesebbek, mint mások. Az a nyilvánvaló, és egyben a legnehezebb is, hogy a forrásmodellek konvergálnak, ahelyett, hogy egy másik forrás versengene egy kifejezésért, mert azt éveken keresztül független leírással lehet megszerezni, nem pedig tartalmi naptárban.

Az oldalszintű optimalizálás helyett az entitásszintű állásfoglalás közvetlenül következik a felismerésből. Ha a modell az általa ismert név alapján választ, akkor a befektetés mértéke a név, nem az oldal.

Azok a kategóriák, ahol a konvergencia még nem történt meg, valósak, és a mechanizmus megmondja, hol keresse. Kandpal és munkatársai megállapították, hogy a modell válaszadási képessége nyomon követi, hány releváns dokumentumot látott az előképzés során. Mallen és munkatársai azt találták, hogy a méretezés javítja a felidézést a népszerű végén, miközben a ritka részt nagyjából ott hagyja, ahol elkezdődött. A ritka kategóriák azok, ahol a porszívók ülnek, és az egészségügyi technológia mutatta a legmagasabb vákuum arányt abban a júniusi ellenőrzésben, 20%-kal. A vékony fedő egy nyílás, és egy ideiglenes.

Néhány lekérdezés pedig egyszerűen nem nyerhető meg, és inkább fel kell hagyni velük, mint megküzdeni velük. Ez a legkevésbé kielégítő tétel a listán, és valószínűleg a legértékesebb is, mert a kiegyenlített mondat megkérdőjelezésének költsége nem csak az elpazarolt kiadás. Ez az a kifejezés, amelyet nem vitattál meg helyette.

Amihez folyamatosan visszatérek, az az, hogy a konvergencia nem a mérés kudarca. Ez egy olyan mérési módszer, amelyet ez az iparág korábban nem láthatott, és úgy tűnik, hogy azt méri, hogy mennyi hely maradt, szerintem. Ez kényelmetlen. A ténylegesen látható kisebb térkép azonban még mindig felülmúlja az általad elképzelt nagy térképet.

Ha ezt a saját adataival teszteli, és más választ kap, hallani szeretnék róla. Hagyjon megjegyzést alább, vagy lépjen kapcsolatba közvetlenül.

Mélyebben foglalkozom azzal, hogy ezek a rendszerek hogyan építik fel és tartják meg a márkáról alkotott képüket A gépi rétegitt érhető el.

Ez a bejegyzés eredetileg a Duane Forrester Decodes oldalon jelent meg.

A Google három személyre szabási funkciót vezet be a Keresés, a Discover és a Google Hírek szolgáltatásban, amelyeket egy új, interaktív Preferált források gomb fejt ki. A Google csütörtökön egy blogbejegyzésben jelentette be a változásokat, amely a Google News új Discover feed-vezérlőivel és hangos eligazításaival is foglalkozik.

A Google megjegyzi, hogy eddig több mint 600 000 egyedi forrást választottak ki a Preferred Sources segítségével, a májusi több mint 345 000-hez képest.

Új preferált források gomb

A webhelyek mostantól interaktív Preferált források gombot ágyazhatnak be oldalaikra. Ha rákattint, a webhely előnyben részesített forrásként jelenik meg, és az olvasó visszakerül oda, ahol abbahagyta a kiadó oldalán. Ezzel szemben a régi jelvény a Google forrásbeállítási eszközéhez küldi az olvasókat.

A preferált forrásként kiválasztott webhelyek a Google dokumentációja szerint nagyobb valószínűséggel jelennek meg a Legjobb történetekben. A mesterséges intelligencia áttekintésében és a mesterséges intelligencia módban a kiválasztott helyek „preferált” jelvénnyel kiemelhetők. Az új beágyazás gombkódja elérhető a Google Keresőközpont dokumentációjában.

Natural Language Discover Controls

A következő napokban a Google alkalmazás felhasználói bármelyik Discover-kártyán megérinthetik a hárompontos menüt. Innentől saját szavaikkal elmondhatják a Google-nak, hogy milyen témákat vagy linkeket szeretnének többé-kevésbé látni. A hírcsatorna módosítja és megjegyzi ezeket a kéréseket.

A Discover már lehetővé teszi az emberek számára, hogy kövessék vagy leállítsák a témák követését, és közöljék a Google-lal, hogy mely témákat vagy forrásokat nem szeretnék látni. A természetes nyelv opció harmadik módjaként írásos kérést ad hozzá a hírfolyam alakításához.

Új hangos eligazítási vezérlők

A Google mostantól lehetővé teszi a napi hangos eligazítások téma szerinti testreszabását az Android Google Hírek alkalmazásában. Minden tájékoztatón fel kell tüntetni, hogy egy történet honnan származik, és a teljes cikkre hivatkozik.

A Google a decemberben bejelentett új mesterségesintelligencia-pilótaprogramban a kiadók körét köszöni a tájékoztatók kulcsfontosságú történetekbe való mélyebb merüléséért.

Miért számít ez?

Ha már felvette a Google által az év elején bevezetett Preferált Források jelvényt, ellenőrizze, hogy az új gomb automatikusan lecseréli-e azt, vagy új beágyazásra van szüksége. Az új gombra való váltás fontosabb most, hogy a források száma megnőtt a májusi több mint 345 000-hez képest. Az új gomb a megerősítést követően visszaküldi az olvasókat az oldalára, nem pedig a Google forrásbeállítási folyamatában hagyja őket.

Előre tekintve

Tekintse meg a Google Keresőközpont dokumentációját, hogy megkapja az új gomb kódját. A Discover természetes nyelvű vezérlőinek csak „az elkövetkező napokban” van megerősített megjelenési dátuma.

Miért kap a Google időnként spam frissítéseket? John Mueller, a Google válaszol erre a kérdésre, és elmagyarázza, miért nem szabadul meg a Google rendszeresen a spamektől a meglévő algoritmusokkal.

Spam algoritmusok és frissítések

Sokféle keresési spam létezik, és a Google rendszerei különböző algoritmusokkal kezelik őket. Van valami SpamBrainjük, ami egy mesterséges intelligencia, amely kitalálja, mely oldalak spamek. Vannak minőségi tényezők, amelyek kiszűrik a spam jellegű webhelyeket, és vannak linkalgoritmusok, amelyek azonosítani tudják a nem hiteles linkelési tevékenységeket.

Miért van a Google spam frissítésekkel?

Miért van tehát a Google rendszeres spam-frissítései? Ezt kérdezte Eli Schwartz SEO a LinkedInen.

A kérdése:

„Miért van szükség 26 év után frissítésre, hogy megszabaduljunk a spamektől, ahelyett, hogy a meglévő algoritmusokkal önmagában történne?”

John Mueller, a Google ezt válaszolta:

„Rengeteg olyan rendszerünk van, amely folyamatosan frissül (a legtöbbjük automatikusan frissül), de amikor nagyobb/tágabb változtatásokat hajtunk végre a rendszereken, igyekszünk bejelenteni azokat, hogy az emberek számára könnyebb legyen, ha nagy ugrást látnak a mutatóikban.

Ennek ellenére néha nehéz megtalálni a megfelelő egyensúlyt az átláthatóság biztosítása és a felesleges aggodalmak okozása között.”

Felesleges frissítési gondok

Úgy tűnik, Mueller válasza azt sugallja, hogy vannak olyan változtatások a Google algoritmusaiban, amelyeket nem jelentenek be, mert előfordulhat, hogy nem érintik az átlagos keresőoptimalizálást vagy webhely-megjelenítőt. Valószínűleg ezek a változtatások célja a nyilvánvalóan átméretezett spam és kis értékű programozott tartalom felfogása.

De ha a Google jelentős változást hajt végre, akkor a keresőoptimalizálóknak érdemes tudni, hogy valami új vagy más történik.

2026. június 3-án a Google bevezette a Search Console szolgáltatásban a generatív mesterségesintelligencia-teljesítményjelentéseket, amelyek a Keresés generatív AI-funkcióiban, például az AI-áttekintésekben és az AI-módban megjelenő megjelenítések dedikált nézeteit. Végre hivatalos AI áttekintések jelentek meg, amelyek megmutatják, hogy ezek a funkciók milyen gyakran érintik oldalait. Amit nem tartalmaz, az az AI tevékenység mögötti lekérdezések, és a jelentés csak a felhasználói felületre vonatkozik. 2026. augusztus 11-én a saját tulajdonomon újra igazoltam, hogy sem a Search Analytics API, sem a BigQuery tömeges exportálása nem teszi közzé a generatív mesterségesintelligencia-adatokat, így nincs hivatalos módja az AI-mód forgalmának lekérdezés szinten történő nyomon követésére.

Kivéve, hogy a lekérdezések úgyis előkerülnek. Valódi mesterséges intelligencia-beszélgetések töredékei, az „igen folytassuk”-hoz hasonló válaszok, nyomon követések és egész beillesztett felszólítások közönséges lekérdezésekként kezdtek megjelenni a teljesítményjelentésben. Anastasia Kourou posztolt a furcsa húrokról a LinkedIn-en, és John Mueller, a Google munkatársa válaszolt, megerősítve, hogy ezek az adatok mindig is elérhetők voltak a teljesítményjelentésben, és a Google dokumentációjára mutatott.

Külön megírtam a teljes fiókot 16 hónapnyi saját adataimmal, és bevezettem a módszeremet, amellyel ezeket a lekérdezéseket kivonom a Google Search Console MCP-n keresztül, így a következőkben csak a Search Console mesterséges intelligencia-lekérdezésének gyakorlati módjait ismertetem, valamint egy ingyenes eszközt, amelyet saját, személyre szabott gépi tanulási modellem működtet, amely elvégzi ezt Ön helyett.

A tülekedés a lekérdezésekért

Amint a kiszivárogtatás nyilvánossá vált, a keresőoptimalizálók elkezdték kidolgozni a módszereket a lekérdezések eltávolítására.

A korai hullám, még 2025 júniusában, a szószámlálási reguláris kifejezés volt, amely a hosszú társalgási lekérdezéseket csak a hossz alapján tette felszínre, például bármit, ami több mint 32 szót tartalmazott. Barry Schwartz összeszedte ezeket a korai próbálkozásokat, Metehan Yeşilyurt, Vijay Chauhan és David Konitzny nevéhez fűződik. A megközelítések azóta sokkal konkrétabbak lettek.

1. módszer: Glenn Gabe teljes készlete Excelben

A teljesítményjelentés felhasználói felülete minden táblázatot 1000 sorra korlátoz, így egy nagy webhelyen a lekérdezési adatok nagy része rejtve marad, mielőtt elkezdené. Glenn Gabe válasza az, hogy kihagyja a felhasználói felületet. A teljes lekérdezéskészletet lekéri a Search Analytics API-n keresztül az Excel Analytics Edge használatával, majd megkéri Claude-ot, hogy rendezze a listát, és jelölje meg a valószínűsíthető AI módú lekérdezéseket. Ha már használja az Excelt, ez a teljes leltárt az általa ismert munkafolyamatba helyezi.

2. módszer: Jean-Christophe Chouinard egyéni reguláris kifejezése

Jean-Christophe Chouinard ugyanezt a problémát kereste a jelentésből. 2026. augusztus 14-én közzétett egy reguláris kifejezést a LinkedIn-en, amely közvetlenül a teljesítményjelentés Lekérdezés szűrőjében jelöli meg a párbeszédes karakterláncokat az Egyéni reguláris kifejezés használatával. Úgy építette fel, hogy összehasonlította az emberek által általában beírt üzeneteket az LLM-be, az általa hozzáférhető adatokból, a GSC-ben az AI-áttekintések előtt ritkán látható karakterláncokkal.

Az eredmény egy hosszú váltakozás, amely magában foglalja a felszólító igéket (írni, vázolni, generálni, összefoglalni, magyarázni, viselkedni), üdvözléseket, elismeréseket (igen, ok, jól hangzik, igen, tovább), visszautasításokat és nyomon követéseket (tovább, folytasd, mutasd meg még, bármilyen más lehetőség). Illessze be a szűrőbe, és azonnal, ingyenesen megtekintheti a már megnyitott jelentést.

A 2026. január 12-i esettanulmány külön is kimutatta, hogy a Search Console nyomon követi az AI módban leadott kattintásokat, de a mögöttük lévő lekérdezések szinte kizárólag anonimizáltak, ez a figyelmeztetés minden módszerre vonatkozik.

3. módszer: Amin Foroutan Advanced GSC Visualizer

Az Amin Foroutan Advanced GSC Visualizer egy ingyenes Chrome-bővítmény, amely egy kattintással API-hozzáféréssel speciális diagramokat, megjegyzéseket és mesterséges intelligencia asszisztenst rögzít a Search Console adataihoz. Nincs benne AI mód-specifikus szűrő.

4. módszer: Saját MCP-kiszolgálók

A Search Console MCP-mben a beszélgetésérzékelő be van építve a genai_conversation_queries nevű eszközként, a BigQuery MCP-m pedig ugyanezt az érzékelőt futtatja a tömeges exportálás ellen, ahol a lekérdezések névtelen csoportja él. Mindkettő helyileg fut, így az adatok csak Ön és a Google között mozognak. Amit jól csinálnak, az az automatizálás és a méretezés, minden sorban lekérdezési szintű címkékkel. A határ inkább a beállítás, mint az észlelés, mivel MCP-kliensre és konfigurációra van szükség, így azok megfelelnek a technikai felhasználóknak.

A 4 módszer egymás mellett

Tekintse meg a Limits oszlopot, és az első három résen osztozik. A mintalisták és a futásonkénti rendezés nem képes megbízhatóan elkapni az éles eseteket, például a rangkövető próbákat, az ügynökköteg-promptokat, a beillesztett karakterláncokat vagy a „helyem van” szondákat. Angol nyelvre is készültek, így a tamil nyelvű válasz vagy egy kódkevert hinglish karakterlánc címkézetlenül áthalad. A 4. módszer ezt a problémát egyéni ML-modellel oldja meg.

Miért kell ehhez egy ML modell?

Hagyományos módszerekkel nagyon nehéz pontosan megtenni minden lekérdezést elnevezett gyűjtőcsoportokba, különböző nyelveken, a furcsa gép által generált karakterláncokkal együtt. Mert nagyon sok szélső eset van, stb. Tehát az egyetlen megbízható módja ennek a működésének a gépi tanulási modell betanítása.

Ezért úgy döntöttem, hogy építek egyet.

Hogyan építettem fel a detektort

A detektor két részből áll. A determinisztikus szabályok birtokolják a pontos osztályokat (válasz műtermékek, nyomkövető szondák, ügynök bekötési felszólítások), és egy betanított modell birtokolja a homályos határvonalat a társalgási, a hosszú farok és a hétköznapi között.

A modell a FacebookAI xlm-roberta-alapja, amely 100 nyelvre van előtanulva, és a saját Search Console beszélgetéskivonatára, valamint nyolc nyelvű szintetikus sorokra van finomhangolva, beleértve a kódkevert tanglish és hinglish nyelvet is. Valamivel több mint 120 000 pontozott lekérdezés során érvényesítettem, és kétszer áttanítottam a hibára. Egy nullára skálázható Cloudflare konténeren kvantálva fut, és ugyanez a modell most egy ingyenes eszközt is működtet, amelyet bárki bármilyen beállítás nélkül használhat.

Az Eszköz

Ez az eszköz a mesterséges intelligencia mód és az AI áttekintése lekérdezési osztályozó, amely ingyenes ezen az oldalon, és nem kell regisztrálnia vagy megadnia az e-mail címét.

Ha a GSC MCP-útvonal erőfeszítésnek tűnt, akkor ez ugyanaz az érzékelő, amelyről az erőfeszítést eltávolították.

Hogyan működik

A Search Console vagy a BigQuery lekérdezések CSV-exportálása után több fájl kerül egy futtatásra.

1. lépés: A modell a lekérdezéseket hét csoport egyikébe sorolja.

2. lépés: Ha hozzáad egy Search Console generatív AI-jelentést, az eszköz kivonja az oldaladatokat, és leképezi ezeket a lekérdezésekre. (A jelentésben megjelenik egy „AI oldal” oszlop. A teljes URL-t a CSV exportálásakor láthatja.)

A determinisztikus szabályok közvetlenül a böngészőben jelölik meg a nyilvánvaló csoportokat, és ezek a lekérdezések soha nem hagyják el az eszközt. Ezt azért teszem, mert minimalizálni szeretném a feldolgozott adatok mennyiségét, és fel akarom gyorsítani a dolgokat.

Minden más a modellhez kerül, besorolásra kerül a memóriában, és ezek közül semmi sem kerül tárolásra. Minden lekérdezés egy csoporttal és egy megbízhatósági pontszámmal érkezik vissza. Egyszerű szavakkal, a csoportok teljes beszélgetési lekérdezések, rövid válaszok, például „igen folytassuk”, nyomon követési pontok, például „mi a helyzet a profi tervvel”, rangkövető szondák, ügynöki bekötési utasítások, beillesztett karakterláncok és szokásos keresések. Szűrhet csoport, osztályozó és megbízhatóság szerint, majd minden címkézett sort exportálhat CSV-fájlba sorkorlát nélkül.

Hogyan kell használni

Öt lépés, elejétől a végéig.

1. Tegye fel kérdéseit. Körülbelül 1000 lekérdezés alatt a teljesítményjelentés normál exportálása már befejeződött. A nagyobb webhelyek több szűrt exportálást is egymásra halmozhatnak, a teljes listát áthúzhatják az API-n keresztül a Search Analytics for Sheets vagy a Looker Studio segítségével, vagy kiírhatják a BigQuery tömeges exportálási táblázatát CSV-fájlba. Ha Ön keresőoptimalizáló, akkor már tudja, hogyan lehet több mint 1000 lekérdezést leadni a GSC-től.
2. Dobja a CSV-t vagy a CSV-ket az oldalra.
3. Nyomja meg az Osztályozás gombot.
4. Szűrjön vagy keressen a címkézett táblázatban.
5. Exportálja a címkézett CSV-fájlt.

Korlátozások

Az eszköz kényelmesen kezeli akár 100 000 egyedi lekérdezést futtatásonként a böngészőben, és egy nagy futtatáshoz nyitva kell tartani a lapot, ami elfogadom, hogy ez egy nagyon 2010-es számítási mód. A második korlátozás a Google Search Console-ban az AI mód követésének minden módjára vonatkozik, beleértve az enyémet is. A Google anonimizálja a ritka lekérdezéseket; A beszélgetési karakterláncok ritkák, és a készlet egy része soha nem jelenik meg, ezért kezelje a kimeneti eredményeket alulszámlálásként. A BigQuery-exportálásom azt mutatja, hogy a megjelenítéseim 57,7%-a szerepelt az anonimizált készletben az elmúlt 59 nap során, 2026. augusztus 11-én mérve.

A modell futtatása valódi pénzbe kerül, és ahogy már ismersz, nem adok el semmit, és egyik eszközöm sem igényel semmilyen regisztrációt vagy fizetőfalat. Tehát bizonyos korlátozásokat és felső határokat kell beiktatnom, hogy mindenki használhassa ezt az eszközt.

Szóval, játssz szépen. Nem akarsz te lenni, aki tönkreteszi a dolgokat.

Az eszköz béta állapotban van, és ha sok ember kezdi használni, lelassul, és a feldolgozás tovább tarthat. Ebben az esetben várjon, és próbálja újra.

Továbbá kérjük, vegye figyelembe, hogy az időmet és a szakértelmemet ingyenesen ajánlom fel, így nem kérek ügyfélszolgálatot stb. Igen, meg kell írnom ezt a dolgot, mert vannak, akik nem úgy viselkednek, mint egy ésszerű felnőtt.

Több mint 100 000 lekérdezés

100 000 egyedi lekérdezés felett inkább kötegelt futtatást kell végrehajtanunk. Küldje el a sajátját, és az ügynökségem megfelelő kötegelt munkaként futtatja le, majd e-mailben elküldi Önnek a teljes eredményeket. Az eredményeket teljes, végrehajtható jelentéssé is alakíthatjuk, vagy segíthetünk szélesebb körű AI SEO munkájában.

Ezt a bejegyzést eredetileg a Suganthan oldalon tették közzé.

A LinkedIn hírfolyamát ebben a hónapban eltöltött düh, az algoritmusok háborogása, a Substack felfedezéséről szóló panaszok, a gépek végre győztesét hirdető esszék valós számokra épülnek, amelyek rossz következtetésre mutatnak. Ez az érvelés, amelyet Tony Uphoff Substack-bejegyzésében fogalmazott meg. (Uphoff és én mindketten a Ziff-Davisnél dolgoztunk 1988 és 1993 között. Már akkor is minden platformváltást a kereskedelmi kiadók területén valaki az üzlet végeként kezelt.)

Az Uphoff Substack bejegyzése szerint az organikus kattintások száma nagyjából 42%-kal esett vissza, mióta a Google mesterséges intelligencia áttekintése átskálázta a keresési eredményeket. Ez a szám a Define Media Group 64 webhely Search Console-adatainak levonásával érhető el, és ez a szám megegyezik a Pew Research panel régebbi megállapításával, miszerint a keresők mindössze 8%-a kattint organikus eredményre, amikor az AI-áttekintéssel szemben megjelenik15.

A LinkedIn organikus elérése 47%-kal csökkent az előző évhez képest, mióta a platform átépítette feed-rangsorát a 360Brew köré, egy 150 milliárd paraméterű modell, amely a reakciók számolása helyett a bejegyzések szakértelmét és várakozási idejét olvassa ki. A Pangram Labs több mint egymillió bejegyzést tartalmazó vizsgálata azt találta, hogy a LinkedIn hosszú formátumú tartalmának 41%-a teljes mértékben mesterséges intelligencia által írt, ami a mért platformok legmagasabb aránya, ennek is köszönhető, hogy a LinkedIn július 30-án hozzáadott egy „úgy tűnik, mint mesterséges intelligencia” jelentésgombot.

Aztán ott van a munkaerő száma. A Mercer 2026-os Global Talent Trends felmérése szerint a két évvel ezelőtti 28%-hoz képest 40%-ra tette ki az alkalmazottak félelmét attól, hogy elveszítik a munkát a mesterséges intelligencia miatt. A Challenger, Gray & Christmas a mesterséges intelligencia okát követte nyomon a 2026 első felében bejelentett több mint 101 000 bejelentett leépítésben, ami nagyjából a duplája a 2025-ös egész éves ütemnek.

Állítsa sorba a dátumokat, és Uphoff szerint ez nem tűnik fokozatosnak. A Substack tavaly év végén felülvizsgálta a Notes felfedezését. A Google mesterséges intelligencia áttekintései az induláskori lekérdezések kis részéből idén tavasszal nagyjából a felére nőtt. A LinkedIn ugyanabban a negyedévben szállította a 360Brew-t. Három független cég költözött ugyanabban a hat hónapos ablakban, éppen ezért nem véletlenül érzik az átélők.

A szerkezeti zavarok nem ugyanaz a probléma, mint a hanyatlás

Uphoff tényleges érvelése nem kifejezetten ezekre a platformokra vonatkozik. Ez egy olyan megkülönböztetésről szól, amely szerinte az iparág folyamatosan hiányzik. A visszautasítás azt jelenti, hogy az Ön által csinált dolognak nincs menthető verziója, a szerkezeti zavar azonban azt jelenti, hogy a funkció továbbra is számít, és a formája megváltozik Ön alatt.

Korábban is átélte ezt a szakadékot, a ThomasNetnél, amikor a nyomtatott címtárak digitálissá váltak, és az UBM TechWebnél, amikor a 2008-as pénzügyi válság ugyanabban a hónapban ütötte fel a fejét, mint a nyomtatás-digitális összeomlás. Mindkét esetben a leghangosabb reakció az épületben nem a stratégia volt; az emberek dühösek voltak a csatornára, ami eltűnt, nem pedig az üzlet arra a fogadásra, hogy továbbra is csatlakozik hozzá. Az Uphoff zárósorát érdemes vastagon kiemelni: „A gépek nem vesznek el tőled semmit, aminek a bérbeadásában még nem állapodtál meg.”

A 2000-es évek Search Engine Strategies konferenciái tele voltak olyan emberekkel, akik meg voltak győződve arról, hogy a Google következő algoritmusfrissítése megöli az üzleti modelljüket. Néhány ilyen vállalkozás meg is halt. Azok, akik túlélték, abbahagyták az algoritmussal való vitát, és elkezdték kérdezni, hogy valójában milyen funkciót látnak el egy olvasó vagy vevő számára, majd a csatorna helyett e funkció köré építették újra. Azt hiszem, a gyakorlók ezt a darabot ugranak át a leggyorsabban, mert az algoritmussal vitatkozni sokkal inkább úgy tűnik, mintha megtennénk valamit, mint az újraépítés.

Ahol visszanyomnám

Itt szeretnék nagyobb pontosságot, mint amit Uphoff oszlopa ad. A saját „nyugták” rovatában nem minden szám élte túl a vizsgálatomat.

A Business Insider 85%-os forgalmi összeomlása, az Uphoff idézetei a Wall Street Journal diagram, hogy a Folyóirat július 22-én, három héttel a darabja megjelenése előtt javítva. A korrigált 12 havi záró adatok szerint a Business Insider 43%-os, nem pedig 85%-os, a 28%-os visszaesés mellett USA Today és 44%-os esést A Washington Post. Az eredeti diagram már széles körben elterjedt a SEO iparágban, beleértve a több tízezer megtekintést elérő bejegyzéseket is, mielőtt a korrekció utolérte volna.

Ez nem cáfolja Uphoff érvelését. A 43%-os forgalomcsökkenés továbbra is alátámasztja, hogy „ez strukturális, nem hanyatlás”. De emlékeztetni kell arra, hogy a mesterséges intelligencia korszakának számai elég gyorsan mozognak ahhoz, hogy a múlt hónapban megosztott verzió már elavulttá válhat, és egy javított adatra hivatkozni a javítás megjegyzése nélkül pontosan az a fajta dolog, ami aláássa a bizalmat a darab minden más számában.

Mit kell tenni valójában

Uphoff rovata a stratégia helyett egy zsigeri ellenőrzéssel zárul, ami tisztességes választás egy vezetői esszéhez, de a SEO szakembereket a következő lépés nélkül hagyja. Íme az én verzióm, amely ennek a közönségnek készült.

Először is válassza szét a csatorna mutatóit a függvénymutatóktól. Kövesse nyomon az organikus kattintásokat és a LinkedIn elérést, ha akarja, de a valódi irányítópultot arra építse fel, hogy az AI-rendszerek idézik-e a tartalmat, az e-mail-feliratkozók konvertálnak-e, és hogy nő-e a saját oldalakra irányuló közvetlen forgalom. Ezek azok a számok, amelyek megmondják, hogy az Ön által végrehajtott funkció érintetlen-e még akkor is, ha a régi csatornaszámok esnek.

Másodszor, ellenőrizze, hogy mi a tulajdona. Az e-mail listákat, a belső felektől származó adatokat és a közvetlen ügyfélkapcsolatokat nem árazza át az algoritmus frissítése vagy a jelentés gomb. Ha a láthatóság nagy része továbbra is egy adott platform hangulatától függ, akkor ez üzleti kockázatot jelent ebben a negyedévben, nem pedig beszédtéma a következő bejegyzésben.

Harmadszor, hagyja abba a tartalom mérését az alapján, hogy rangsorolják-e, és kezdje el az alapján mérni, hogy idézést, mentést vagy választ kap-e. A LinkedIn saját algoritmusa mostantól jutalmazza a mentéseket és a reakciókat. A Google mesterséges intelligencia áttekintései a kinyerésre strukturált és névre szóló beszerzési tartalmat jutalmazzák. A régi jelre való írás az új rendszerre épülő rendszerben a leggyorsabb módja annak, hogy összetévesztjük a szerkezeti zavart a hanyatlással.

Az én nézetem egyszerűbb, mint ahogyan azt Uphoff esszéje hangoztatja. Az ebben a rovatban említett platformok mindegyike megváltoztatta a jutalmakat ebben az évben. Egyikük sem hagyta abba az értékek jutalmazását. Azok a szakemberek, akik 2026 hátralévő részét azzal töltik, hogy bizonygatják, hogy továbbra is szállítják, bármilyen csatornán is szállítják, 12 hónap múlva sokkal okosabbnak fognak tűnni, mint azok, akik még mindig egy feed-algoritmussal vitatkoznak a megjegyzésekben.

John Mueller, a Google a frissítések időzítésével kapcsolatos kérdésre válaszolt. Sok keresőoptimalizáló észrevette, hogy a rangsor ingadozása általában megelőzi a frissítés bejelentését. Mueller világossá tette, mi történik a színfalak mögött.

Keresési volatilitás a frissítések előtt

Úgy tűnik, a rangsorok a hivatalos bejelentések előtt felfelé és lefelé indulnak, és a keresőoptimalizálók elkezdenek fecsegni, hogy valami történik. Napokkal vagy hetekkel később a Google bejelenti a frissítést. Miért nem hívja meg a Google a frissítést, amikor mindenki észreveszi?

Ezt akarta tudni egy SEO.

Muhammad Saad megkérdezte a LinkedIn-en:

„Észrevettem a Search Console-ban, hogy úgy tűnik, körülbelül 3–5 nappal a bejelentésük előtt elkezdik kivezetni a frissítéseket.”

A Google Mueller így válaszolt:

"Nem terjesztjük ki őket előre. Igyekszünk a bejelentést a lehető legközelebb vinni a tényleges "gombnyomáshoz" (ami az időzónák miatt néha kihívást jelent)."

Google rangsoringadozások

Körülbelül tizenkét évvel ezelőtt volt idő, amikor a keresőoptimalizálók riasztani kezdtek egy észlelt frissítés miatt, és néhány hétig nagy teendőket készítettek, majd a következő hónapban egy újabb vélt frissítés kezdte elölről a fecsegést.

Annyira rendszeressé és tartóssá vált, hogy Brett Tabke, a WebmasterWorld SEO fórum munkatársa minden hónapban létrehozott egy dedikált Google Update szálat, hogy a keresőoptimalizálók a hét minden napján, a hét minden napján, 24 órában beszélhessenek a rangsorolás ingadozásairól.

De természetesen a Google nem minden nap vagy havonta frissít frissítéseket. Szóval mi folyik itt? Ennek része az is, hogy a frissítések miatti pánik kitörése jót tesz a SEO üzletágnak, de leginkább az, hogy a Google helyezései mindig ingadoznak, mert az internet állandóan változó állapotban van. Következésképpen lesznek felkapott témák, vírusos cikkek, amelyek új trendeket táplálnak, és hírek.

Azt hiszem, rossz céget célozunk a gép-hozzáférésért folytatott harcban. A kiadók arról döntenek, hogy letiltják-e a Google mesterséges intelligenciáját, vagy engedélyezik-e azt. A Reddit a július 30-i bevételi felhívásának egy részét pontosan erre a kérdésre költötte, és az asztalnál minden lépést úgy fedeznek, mint egy csúcstalálkozót. Eközben a web legnagyobb gépi olvasója a Metához tartozik. Többet olvas, mint a mindenki által blokkolt botok, szinte semmit nem küld vissza, és úgy tűnik, senki sem vitatja meg, hogy a Zuckrawlereket blokkolni kell-e.

A Meta bejárói lettek a többség, miközben a GPTBot maradt a legtöbb blokkolva

A DataDome, a botvédelmi gyártó 2026 második negyedévében 17,7 milliárd mesterségesintelligencia-ügynökkérést jelentett hálózatában, ami 45%-kal több, mint az első. A növekedés nem a Google-tól vagy az OpenAI-tól származott. A Meta-ExternalAgent 74%-kal nőtt az előző negyedévhez képest, a Meta-WebIndexer 163%-kal nőtt, és együtt a Meta két ügynöke jelenleg a DataDome által látott mesterségesintelligencia-ügynökforgalom nagy részét végzi, és szinte semmi sem érkezik vissza a hivatkozásokban. A cikk további részének elolvasása előtt érdemes hangosan elmondani valamit: a DataDome botvédelmet árul, így a telemetriája érdeklődéssel érkezik; a pontos számokat egy hálózat nézeteként kezelje. Az irányt nehezebb figyelmen kívül hagyni, különösen, ha a robots.txt fájlokat nézi: Ugyanazon cég számítása szerint a GPTBot továbbra is a legtöbbet blokkolt mesterséges intelligencia bejáró az interneten. Az a bot, amely köré a web szervezte meg a védekezését, nem az a bot, amely az olvasást végzi.

A Google kiérdemelte a találkozót a forgalom kifizetésével, a Meta soha senkinek nem tartozott a látogatással

Úgy gondolom, hogy ez a szakadék azért létezik, mert a Google és a Meta volt a történelemben. A Google vezette a forgalmat. 20 éven keresztül egyértelmű volt az üzlet: a Google olvassa a webhelyét, a Google látogatókat küld. Amikor a Google mesterséges intelligencia-összefoglalói elkezdték megtartani ezeket a látogatókat, a kiadók megszegett ígéretként élték meg, ezért a válasz újratárgyalásnak tűnik, a blokkolással, az engedélyezéssel és a perekkel.

A Meta mindig is arról szólt, hogy bent tartsa a felhasználót, amit a Google most is igyekszik továbbfejleszteni. Soha senki nem várt Metától látogatást, így amikor a Meta bejárói a nyílt web legsúlyosabb olvasóivá váltak, nem volt ígéret megszegni. Egyszerűen nem veszteségként jelentkezik. És mégis: TA felhasználó megtartása modellt tökéletesítő cég ma már mindenki más munkájának legnagyobb fogyasztójaés a cég, amellyel újratárgyalnak, ennek a modellnek a másolásával van elfoglalva.

Ha a platformok megtartják a felhasználót, nem marad miről tárgyalni

A kiadóknak nincs miről tárgyalniuk, ha a platformok megpróbálják maguknak tartani a felhasználót. Az a forgalom, amely a régi megállapodást működőképessé tette, fokozatosan megszűnik, így az alkudozás összezsugorodik ahhoz, hogy pénzt kapjanak az AI-t képező és tápláló tartalomért. Ez szinte mindenki számára vesztes pozíció, hacsak nem vagy már hatalmas. A Meta megírja ezeket a csekkeket, de csak a legtetején: 2026 márciusában akár évi 50 millió dollár értékben licencszerződést írt alá a News Corp-pal, amely magában foglalja a Meta AI-válaszokat és a modellképzést, valamint hasonló megállapodásokat a CNN-nel, a Fox News-szal, a USA Today-vel és még néhány mással. Az asztalon néhány tucat a legnagyobb médiamárka található, miközben a Meta bejárói mindenkit olvasnak. A Reddit megköthet egy licencszerződést és egy nyilvános talán-sétálunk egy bevételi felhívást. Egy bolt, egy blog, egy szakmai kiadvány ezt nem teheti meg 2026-ban.

Ez egy őszinte módot hagy a kiadóknak a nyerésre: „Rendben, meg tudjuk csinálni nélküled”, és aztán ténylegesen megteremtjük ezt a valóságot. Erősebb közvetlen kapcsolat a közönséggel, a saját tulajdonú csatornák, amelyeket a platformok nem tudnak felhígítani, esetleg valami olyasmi, ami visszalépésnek tűnik a decentralizált web felé, és távolodik a platformközpontútól. Ezek egyike sem gyors, és egyik sem fut át ​​azokon a tárgyalótermeken, ahol a Google-tárgyalások zajlanak.

A Meta olvasása szinte semmibe nem kerül, de nem ez a lényeg

A Meta soha nem küldött forgalmat a webhelyeknek, és soha nem is ígért ilyet, így a több milliárd oldalt olvasó robotok nem vesznek el semmit, ami valaha volt, szinte semmibe sem kerül. De ez a Meta, aki olyan emberek hátára építi az üzletét, akik valódi munkát végeznek anélkül, hogy kompenzálnák őket. Ez helytelen, és az is hibás marad, hogy bármelyik webhely érzi-e a költségeket, vagy sem.

És amit a DataDome jelentett, az csak az első viselkedése ennek a látogatói osztálynak. Ugyanazok a gépek, amelyek ma olvassák az Ön webhelyét, holnap fizetnek majd, ha elolvassák vagy vásárolnak onnan, és a web által a márkafelismerés által most meghatározott hozzáférési feltételek azok, amelyekkel akkor élni fog.

Tehát mit csinál valaki, aki egy átlagos weboldallal rendelkezik a Metával kapcsolatban? Az őszinte válaszom az, hogy „ma semmi, de tartsd szemmel.” A szemmel tartás azt jelenti, hogy tudni kell, hogy valójában ki olvassa a webhelyét, nem pedig azt, hogy melyik AI-cég szerepel a címszavakban, mert a kettő szétválik. A mindenki által látható tárgyalás a Google-lal folyik. Az olvasó, akit szinte senki sem figyel, az Métáé. A naplófájljai ismerik a különbséget, még akkor is, ha a címsorok nem. Tehát rájuk figyelj, ne a címekre.

Ez a bejegyzés eredetileg a No Hacks oldalon jelent meg.

Sok marketingcsapat és magánszemély feltételezi, hogy a Facebookon és az Instagramon való nagy közösségi jelenlét azt jelenti, hogy az AI-válaszokban és az AI-áttekintésekben hivatkozni fognak rájuk. Ez nem mindig van így. Az AI-motorok mostanában folyamatosan hivatkoznak közösségi tartalmakra. Azonban nem hivatkoznak rád, mert nagy a követőid. Bármit idéznek, ami pontosan megválaszolja az előttük álló kérdést. Például egy 5000 követős fiók valódi szakértelemmel vagy kemény számokkal felülmúlhatja az 500 000 követős márkafiókot, amely kitöltést tesz közzé. Az elérés nem befolyásolás.

Ebben a bejegyzésben a márkamarketingesekkel és a kereséssel folytatott beszélgetéseim alapján osztom meg gondolataimat. Az, hogy a mesterséges intelligencia hogyan használja a közösségi oldalakat, mindig visszatér egy ponthoz: a közösségi oldalak mára valódi hely, ahol hivatkozhatnak rájuk. A mesterséges intelligencia azonban a kérdést megválaszoló tartalmat jutalmazza, nem pedig a legtöbb követővel rendelkező fiókot. Korábban már írtam arról, hogy látható maradok, amikor a keresés szétválik az AI-motorok között. Ez a következő rész az AI-keresésről szóló tudósításomban. Itt azt vizsgálom, hogy a mesterséges intelligencia mely platformokban bízik meg, milyen kérdések esetén, és hogyan válhatok a forrásává.

A Google AI áttekintései 19,5 milliószor idézik a Facebookot

A több mint 300 millió egyesült államokbeli havi keresés elemzése megmutatja, hogy a Google mesterséges intelligencia milyen gyakran nyúl a közösségi oldalakhoz. A Facebook 19,5 millió AI-áttekintésben szerepelt forrásként. Az Instagramra körülbelül 877 000, a TikTokra pedig körülbelül 78 000 alkalommal hivatkoztak. Körülbelül minden 15. amerikai keresésből egy Facebook- vagy Instagram-tartalmat helyez el a Google AI-válaszában.

Ez a tartalom sokkal több emberhez jut el, mint az a fiók, amelyik közzétette. Egy nyilvános bejegyzés alakíthatja azt, amit a mesterséges intelligencia elmond valakinek, aki soha nem nyitja meg az alkalmazást, soha nem követi a márkát, és soha nem látja a bejegyzést hírfolyamban. Tehát a közösségi oldal egy igazi csatorna az idézetekre. A fogás az, hogy ki kapja az idézetet.

A nagy követés a Facebookon vagy az Instagramon nem ugyanaz, mint az idézés

Az idézett bejegyzések gyakran nem a nagyok. A kis fiókok és az egyes bejegyzések válaszokat kapnak azokra a kérdésekre, amelyeket havonta emberek milliói tesznek fel:

• A Google egy Instagram-bejegyzés segítségével válaszolt a „mobilfizetési alkalmazás” kérdésére, amely becslések szerint havi 18,5 millió keresést tartalmaz.
• Egy baseballcsapat Facebook-bejegyzése azt a választ adta, hogy „hol nézzük a Brewers versus Reds játékot”.
• Egy TikTok videó a következőt válaszolta: „Yankees versus Dodgers”.

Azért idézték őket, mert válaszoltak a kérdésre, nem pedig azért, mert a legtöbb követőjük volt.

Az AI befolyása és a társadalmi befolyás két különböző dolog. Megkaphatod az egyiket a másik nélkül. Láttam például, hogy egy 3000 követővel rendelkező fiók válaszba keveredett egy hatalmas követővel rendelkező alkotóval szemben. Ez azért történt, mert a pontos kérdéshez megfelelő tartalom volt. Nem a követők számáról van szó. Inkább arról van szó, hogy ki mondja.

Tehát ne a legnagyobb számláid alapján ítéld meg a mesterséges intelligencia befolyását. Nyissa meg a vásárlói által látott válaszokat, keresse meg a használt mesterséges intelligencia pontos forrását, derítse ki, miért hivatkoztak rá, és tegye ezt a forrást célponttá, legyen az Ön, alkotó vagy közösségi szál.

A Facebook, az Instagram, a TikTok és a Reddit mindegyike különböző kérdésekre hivatkozik

A mesterséges intelligencia nem kezeli egy dologként a társadalmat. Különböző platformokról merít a különböző kérdésekhez. Ráadásul meg is nézheti, hogyan történik:

• Facebook: Időszerű, helyi és közösségi kérdések. „Eladó használt kenuk” húzza a Facebookot.
• Instagram: Kultúra és vásárlás. A „legjobb utazási helyek” húzza az Instagramot.
• TikTok: Trendek és hogyan kell. „Mit jelent a kör az F1-ben” egy TikTok klip.
• Reddit: Első kézből szerzett tapasztalat és hibaelhárítás. „A legjobb rc autók gyerekeknek” húzza a Reddit.
• YouTube: Lépésről lépésre, oktató tartalom.

Mielőtt eldönti, hová költ, derítse ki, hogy a mesterséges intelligencia melyik platformot kezeli a piac kérdéseinek megfelelő megoldásként, és milyen tartalmat választ ott.

A vásárlás pillanatában az Instagram és a Facebook más-más munkát végez

A vásárlás pillanata az, ahol a felosztás a legélesebbé válik. Amikor valaki készen áll a vásárlásra vagy éppen vásárolt, a Facebook és az Instagram egyértelmű szerepekre oszlik:

• Az Instagram a vásárlási felület. Az esetek nagyjából 90%-ában a Google mesterséges intelligencia a tölcsér alján idézi, a kérdés a vásárlással kapcsolatos: hol lehet vásárolni, ára, akciós-e.
• A Facebook az értékesítés utáni felület. Leginkább a vásárlás után jelenik meg, a tölcsér alján található idézetek körülbelül 23%-ában, ami több mint kétszerese az Instagram-aránynak, a hibaelhárítás, a visszaküldés és a hogyan kell.

A két motor a közösségi szolgáltatásokat is eltérően használja:

• Google leginkább hely- és készletjelzéseket szeretne. Az esetek durván 11–14%-ában a közösségi oldalra hivatkozik egy vásárlás mellett, a felszólítás a „közelben” vagy „nyitva van” kérdés.
• ChatGPT alig érinti a helyi. Ehelyett az ajánlatokra és az árakra támaszkodik, amelyek mindegyike a közösségi idézetek 20-24%-a körül mozog a vásárlások közelében, élesebb felszólításokkal, amelyek gyakran egy adott terméket neveznek meg: GPU-modell, eszközmárka, cipők kiadása.

Olvassa el ezeket a százalékokat irányadóként, mivel a minta még érlelődik. Ennek ellenére a minta következetesen megmaradt az adatok között.

Amikor a Google mesterséges intelligencia a Facebookra vagy az Instagramra hivatkozik egy vásárlási kérdésben, az esetek 85%-ában megnevez egy nagy kereskedőt vagy piacteret. A terméket gyártó cégek a márka megemlítéseinek mindössze 3-4%-át kapják. Ráadásul az idézett márkák körülbelül 75%-a pontosan egyszer jelenik meg. A felhasználó rákérdez egy termékre. Az AI bizonyítékként hivatkozik a közösségi tartalomra, és a válasz egy kiskereskedőhöz küldi a vásárlót. A termékspecifikus árképzési és elérhetőségi kérdések hosszú farka nyitva áll azon márka előtt, amely először tesz közzé egyértelmű tartalmat.

Az AI is több kutatást végez, és kevesebb márkát ajánl, és szinte minden iparágban megjelenik. Az egy évvel ezelőttihez képest a ChatGPT több forrásra hivatkozik, és többet keres. Mindazonáltal leszűkíti az általa ajánlott márkák listáját. Több kutatás, kevesebb slot. Ennek eredményeként a mesterséges intelligencia forrása, amelyben megbízik, és az általa megnevezett márka minden eddiginél fontosabb.

Alkalmazkodás a társadalmi és a mesterséges intelligencia hatásának dinamikájához

A javításnak két oldala van: hogyan írsz, és hogyan dolgozol. Az AI tényként hivatkozik arra, hogy mit tud kihozni. Egy tág fogalom vagy egy személyes történet nem ad semmit; egy konkrét, adatokkal alátámasztott vonalat vonnak be. „A 400 B2B vásárló részvételével végzett felmérésünk azt találta, hogy 72%-uk inkább az önkiszolgáló bemutatót részesíti előnyben, mint egy bevezető értékesítési hívást” – ezt a mondatot idézi az AI. Négy szokás vezet oda:

• Vezessen a számmal. Az eredményt vagy százalékot az első sorba írja be, ne három bekezdést lejjebb.
• Változtassa a történeteket esettanulmányokká. Adja meg a módszert, a számokat és a lépéseket, ne csak azt, hogy milyen érzés volt.
• Vágja le az önéletrajz tartalmát. Az AI a problémákra ad választ, nem az eredményekre.
• Legyen nyilvános és szöveges formában. A videóban vagy egy privát csoportban elakadt tartalom olyan szöveg, amelyet az Ön piacán működő AI-ügynökök nem tudnak elérni.

• Tudja meg, hogy a mesterséges intelligencia hivatkozik-e a közösségi oldalra az Ön piacán. Futtassa le a vásárlói által feltett kérdéseket a Google AI áttekintéseken és a ChatGPT-n keresztül, és nézze meg, mikor és melyik platformon jelenik meg a közösségi oldal.
• Keresse meg a pontos forrást, és azt, hogy miért hivatkoztak rá. Rögzítse a használt fiókot, bejegyzést vagy szálat, és azt, ami miatt érdemes volt idézni: a számokat, az első kézből származó részleteket, a formátumot. Ez az ön rövidítése.
• Akkor cselekedj. Legyen ez a forrás, ha olyan tartalmat tesz közzé, amelyre érdemes hivatkozni, vagy működjön együtt azokkal az alkotókkal és közösségekkel, amelyekben az AI már megbízik, mert a mesterséges intelligencia megbízható forrásai jóval túlmutatnak a saját csatornáin.
• Az idézeteket számold, ne a követőket. Ha az irányítópult nem tudja megmondani, hogy megjelenik-e az AI válaszaiban a piac kérdéseire, akkor rosszul mér.
• Adjon neki egy tulajdonost, és ellenőrizze rendszeresen. Közösségi bejegyzései mostantól keresési munkát végeznek, nem csak közösségi munkát, így a közösségi, a SEO és a PR közötti régi megosztottság már nem illeszkedik ahhoz, ahogyan az AI tartalmat idéz. Valakinek tudnia kell, hogyan jelenik meg a mesterséges intelligencia válaszaiban, és folyamatosan ellenőriznie kell a piac kérdéseit. A siled marketing itt nem állja meg a helyét, mert a mesterséges intelligencia a keresésből, a közösségi oldalról, a PR-ből, a hírnévből és a véleményekből egyszerre támaszkodik az egyetlen válasz kialakításához.

Elvihető ajánlatok keresési, mesterséges intelligencia és közösségi marketingszakemberek számára

Nagynak lenni más, mint idézettnek lenni. Mit jelent ez a tervezés szempontjából:

• Kezelje a közösségi oldalt mesterséges intelligencia felfedezési csatornaként, ne csak kampánymunkafolyamatként. A Facebook 19,5 millió Google AI-áttekintésben jelenik meg, és az Egyesült Államokban 15 keresésből egy találkozik metatartalommal, így amit közzétesz, az már meghatározza a márkáddal kapcsolatos válaszokat.
• Ne mérje fel a közösséget az eléréssel és a követők számával. Még kis fiókok és egyszeri bejegyzések is választ kapnak azokra a kérdésekre, amelyeket havonta emberek milliói tesznek fel, tehát mérje meg, hogy megjelenik-e a piacra vonatkozó mesterséges intelligencia-válaszokban, és ki más.
• Igazítsa erőfeszítéseit ahhoz, hogy az AI hogyan használja az egyes platformokat. A Facebook, az Instagram, a TikTok és a Reddit mindegyike más-más témakörben rendelkezik hatáskörrel, tehát ami úgy néz ki, mint egy közösségi naptár, az valójában több különböző feladat.
• Ha Ön készíti el a terméket, a kereskedő nyeri el a vásárlási pillanatot. A mesterséges intelligencia az esetek 85%-ában megnevez egy nagy kereskedőt, a termékgyártók pedig az esetek 3-4%-át kapják, ezért írd fel a termékre, az árra és a vásárlás helyére, és állítsd be azokat a hosszú farkú kérdéseket, amelyek senkinek a tulajdonosai.
• Tervezz olyan mesterséges intelligenciát, amely több kutatást végez, és kevesebb márkát nevez meg. Több forrásra hivatkozik, de kevesebb céget ajánl, így az a forrás, amelyben megbízik, és az általa megnevezett márka, többet számít, mint korábban.
• Egyetlen működési modellt futtasson, ne szilárd csapatokat. A mesterséges intelligencia egyszerre támaszkodik a keresésre, a közösségi oldalra, a PR-re, a hírnévre és az értékelésekre, így biztosítsa az AI láthatóságát egyetlen tulajdonosnak, határozza meg a kategória válaszait alakító pontos bejegyzéseket és alkotókat, és vonja be őket.

Minél több közösségi hírfolyamra válaszol a mesterséges intelligencia, annál több lehetőség van befolyásolni őket, és az AI által idézett forrássá válni.

A legtöbb csapat megváltoztatta a mesterséges intelligencia írásának módját, de sokkal kevesebben változtattak azon, hogyan döntenek először arról, hogy miről írjanak.

Az eredmény egy furcsa fajta eltérés: mesterséges intelligencia-barát, megfelelően strukturált, összefoglalt és megjelölt tartalom egy olyan céllistára irányul, amelyet egy táblázat keresési mennyiség alapján történő rendezésével állítottak össze. Láttuk, hogy az írás halad tovább, de a prioritások meghatározása nem.

A keresési mennyiség szűrőként most aktívan ellened dolgozik. Szisztematikusan kiszűri a vásárlók által feltett legnagyobb szándékú kérdéseket, azon egyszerű oknál fogva, hogy senki sem írja be ezeket a kérdéseket a keresőmezőbe. Ehelyett egy asszisztensnek mondják, és az eszközei soha nem látják őket.

Íme, hogyan történik ez, és minek kell helyette elsőbbséget adni.

Mi változott a motorháztető alatt

Kezdjük a mechanizmussal. Amikor valaki kérdést tesz fel egy AI-asszisztensnek, a kérdés nem fut le egyetlen keresésként.

A Google mesterséges intelligencia funkcióiról szóló dokumentációja kifejezetten erről szól:

„Mind az AI-áttekintések, mind az AI-mód alkalmazhat egy „lekérdezési fan-out” technikát, több kapcsolódó keresést indítva el altémákban és adatforrásokban a válasz kidolgozásához.”

A Google azt is megjegyzi, hogy modelljei további támogató oldalakat azonosítanak a válasz generálása közben, ezért az AI-eredmények általában szélesebb forrásokra hivatkoznak, mint egy klasszikus eredményoldal. A ChatGPT valami hasonlót csinál, amit a dokumentáció úgy ír le, hogy a lekérdezés előtt átírja a felhasználó promptját a keresési lekérdezésekbe. Bár az OpenAI más nevet használ, a mögöttes ötlet ugyanaz.

Szóval a keresés nem múlt el. El van költözve. A modell ezt most a felhasználó nevében végzi, egyetlen promptot sok lekérdezésre bont, és a választ sok különböző oldalon lévő szövegrészekből állítja össze.

Ez az egyetlen változás az, ami megszakítja a hangerőt, mint prioritási jelet. A verseny már csak egy kulcsszó SERP-jén túl van, és a szintézis egyik forrásává vált. A keresésnek ebben a korszakában az oldala olyan alkérdésekre hivatkozhat, amelyeket soha nem célzott meg, vagy kimaradhat egy olyan témából, amelyről azt hitte, hogy a tulajdonosa, mert csak a címszóra terjedt ki.

A kérdések, amelyeket az eszközei nem tudnak megszámolni

A Kulcsszóeszközök jelentik az emberek által begépelt karakterláncok iránti keresletet. A felszólítások nem így néznek ki. Hosszabbak, beszélgetőképesek, és általában leírják a helyzet lekérdezés helyett.

Itt ugyanaz a személy, keresés vagy felszólítás:

Nézze meg az utasításokat. Mindegyik magában hordoz korlátokat, meghozandó döntést és hallgatólagos ellenvetést. Mindegyik sokkal többet ér a vállalkozás számára, mint a hagyományos keresés, mert a kérdező kontextust biztosít, és közelebb áll a cselekvéshez.

Azt is észre fogja venni, hogy minden prompt nem ad vissza semmit a kötet oszlopában, mert aligha írja be valaki ezt a pontos mondatot.

A csapda az, ha mennyiség szerint rendezünk, a hagyományos keresés minden alkalommal nyer, míg a tényleges prompt egyáltalán nem kerül fel a listára. Végül a legkönnyebben megszámolható lekérdezéseket részesíti előnyben, nem pedig azokat, amelyekre a legértékesebb a válasz.

4 dolog, amit inkább előnyben kell részesíteni

Ez a négy műszak hozta meg a legnagyobb változást számomra. Nem igényelnek új szerszámokat, inkább megváltoztatják azt, amit keresel.

1. A részkérdések prioritása legyen, ne a vezető kifejezés

Ha egy felszólítás az allekérdezésekre irányul, akkor ezek az allekérdezések a valódi célpontok. Tehát vegye fel a fejét, és írja le azt a nyolc-tíz dolgot, amire valakinek meg kell válaszolnia, mielőtt ténylegesen cselekedhetne. A „legjobb CRM kisvállalkozások számára” esetében ez az árképzési szintek, az átállási erőfeszítések, az integrációk, a szerződés időtartama és az, hogy mi történik az adatokkal, ha kilép.

Ezután ellenőrizze, hogy oldala valóban válaszol-e ezekre, vagy csak gesztusokat mutat-e nekik. A legtöbb oldal az utóbbit teszi.

2. Az entitások és fogalmak prioritása, ne a karakterláncok

A szintézis inkább a jelentésre egyezik, mint a pontos megfogalmazásra, így a pontos egyezésű ismétlés sokkal kevesebbet vásárol, mint korábban. A válaszban az érdemel ki helyet, ha megfelelően foglalkozik a témával: megnevezi a releváns termékeket, szabványokat, módszereket és alternatívákat, és elmagyarázza, hogyan kapcsolódnak egymáshoz. A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy kevesebb oldal épül ugyanannak a kifejezésnek a változataira, és több oldal épül egy alaposan körülírt téma köré – lényegében érték.

3. A döntést helyezze előtérbe, ne a meghatározást

Az emberek már nem nagyon kérnek definíciókat az asszisztensektől, mert azokat azonnal megkapják. AI-asszisztenseket használnak a döntéshozatalhoz. Tehát az összehasonlítások, a kiválasztási kritériumok, a kompromisszumok és a kifogások most az elsődleges célpontok, nem pedig a vevői útmutató végére csavart szakaszok. Ha a tartalom nem támogatja az összehasonlítást, akkor nem sok haszna lesz annak, ha egy modell válaszol egy összehasonlítási kérdésre.

4. Tartsa a hangerőt ott, ahol még mindig dönt

A keresési mennyiségnek továbbra is megvannak az előnyei. Sok lekérdezés még mindig rövid, tranzakciós, és egy normál SERP által megoldott, például márkakifejezések, termékkifejezések, helyi szándék és „közelben” keresések. Ezek számára a hangerő továbbra is tökéletesen jó jel, és nem szabad őket a beszélgetési felszólítások köré építeni. Használja mindkét szempontot, és legyen egyértelmű, hogy melyik oldal melyikhez tartozik.

Hol található a nyersanyag

Egyikhez sem kell új eszköz. A bemenetek már körülötted vannak:

• People Is Ask és kapcsolódó keresések az alkérdések alakjához.
• Reddit, Quora és iparági fórumok, ahol valódi emberek kontextus szerinti beszélgetéseit találja.
• Saját értékesítési hívásai és támogatási jegyei.
• Maguk az asszisztensek. Kérdezze meg az egyik fejkifejezést, és figyelje meg, mely alkérdésekre választ választ.

Az értékesítési hívások itt az alulértékelt hívások, mert az ügyfelek szinte pontosan úgy írják le problémáikat az eladónak, ahogyan azt egy asszisztensnek.

Hogyan rangsoroljunk egy listát számok nélkül

Ez ellentétesnek tűnik az iparágban egy ideje jelen lévő keresőoptimalizálók számára. Ha egy kérdésnek nincs volumene, hogyan rangsorolja azt a havi 2400 keresést végzőhöz képest? Nem lehet, legalábbis nem ugyanabban a léptékben. Amit tehetsz, az az, hogy pontozd a proxykat:

• Üzleti érték. Ha erre válaszol, közelebb kerül valaki a vásárláshoz? 40 ember döntés közben feltett kérdése felülmúlja 4000 tétlenül kíváncsi ember kérdését.
• Bizonyítékot kérnek. Nincs szükség hangerőre; életbizonyítékra van szüksége. Egy Emberek is kérdeznek doboz, egy fórumszál, három értékesítési hívás egymás után, amelyek ugyanazt a forgatókönyvet írják le.
• Lefedettségi rés. Félig válaszolsz már? Keressen lehetőségeket egy meglévő oldal megerősítésére ahelyett, hogy újat írna.
• Megválaszolhatóság. Tudsz rá konkrétan, konkrétumokkal válaszolni? A homályos kérdések homályos tartalmat eredményeznek, és a homályos tartalomra nem hivatkoznak.

Megértem, hogy ez árnyaltabb és fárasztóbb, mint az oszlopok egyszerű rendezése, de ez az adaptáció sokkal több adatot és (remélhetőleg) láthatóságot adhat, ami konverziókhoz vezet.

Honnan tudhatná, ha működne

A mérési és keresőoptimalizálási jelentés ebben a mesterséges intelligencia által vezérelt SEO-korszakban az a terület, ahol sok keresőoptimalizálónak dilemmája van. Mindazonáltal csak két dologra bonthatja le:

Először is, hogy a mesterséges intelligencia forrásai valóban küldenek-e embereket, és hogy mely oldalakon landolnak. Ehhez megfelelően be kell állítani az elemzést, mert a GA4 alapértelmezett AI Assistant csatornája több csatornára osztja fel ezt a forgalmat, és alapértelmezés szerint alászámolja azt.

Másodszor, a szokásos organikus teljesítményed. Egy oldal, amely megfelelően lefedi az alkérdéseit, hajlamos a hosszú farkú rangsorokat felvenni, függetlenül attól, hogy egy asszisztens idézi-e vagy sem.

Amit nem tehet, az az, hogy egy konkrét idézetet tulajdonít vissza egy adott prioritási döntéshez. Az asszisztensek (még) nem adják meg ezeket az adatokat, ezért kezelje ezt egy időben mért irányprogramként, és ne egy kampányként, amelyet egy pólónak tulajdoníthat.

Ez nem egy nekrológ a kulcsszókutatáshoz

Nagyon világos akarok lenni: a kulcsszókutatás nem halt meg. Ami halott, az az, hogy a keresési mennyiség oszlopot döntőbíróként kezeljük abban, hogy mi érdemel meg egy oldalt.

Annak kidolgozása, hogy a közönség mit szeretne tudni, milyen sorrendben és milyen szándékkal áll mögötte, most értékesebb, mint akkor, amikor a SERP volt az egyetlen felület, amelyre optimalizált, mert a választ összeállító modell sokkal kevésbé elnézi a témát félig lefedő oldalt.

Át Neked

Ha konkrét kiindulópontot szeretne:

• Vegye ki a 10 legnépszerűbb kereskedelmi oldalt, és írja le mindegyikhez azt a felszólítást, amelyet egy valódi vevő használna, hogy elérje azokat. Nem a kulcsszó, inkább az egész mondat, megszorítások és minden.
• Sorolja fel azokat az alkérdéseket, amelyekre felhívja a figyelmet, és jelölje be azokat, amelyekre az oldala ténylegesen válaszol.
• Először a legerősebb oldalon lévő hiányosságokat javítsa ki, majd egyenként haladjon lineáris sorrendben (kereskedelmi életképesség szerint rendezve).

A keresési mennyiség sosem volt a cél. Ez a kereslet proxyja volt, és jól működött mindaddig, amíg a kereslet beírt karakterláncokként érkezett. Most, hogy egyre nagyobb része érkezik leírt helyzetként, a proxy leállította annak a dolognak a nyomon követését, amelyet képviselt. Ha a lekérdezési listák még mindig nem úgy hangzanak, mint ahogy az ügyfelek beszélnek, érdemes minden más előtt átrendezni.

A Google közzétett egy új kutatási tanulmányt, amely megállapította, hogy a határmenti LLM-ek a tesztelt tények 95–98%-át kódolják, de nem képesek közvetlenül felidézni a kérdésekre adott válaszok 26–34%-át. A probléma egy része az, hogy a felidézés nehezebbé válik, ha a kérdések megfordítják a tantárgy/objektum entitás sorrendjét, amelyben egy ténnyel találkoztak a képzés során.

Paraméteres információ

A paraméteres információ lényegében az az információ, amelyet az LLM-ek kódoltak a képzés során. Ezek az információk a weboldalakról, dalszövegekből, könyvekből, utasításokból, kódokból és minden másból származnak, amire az LLM-et képezték.

A kutatók a következő kérdésre kerestek választ: Miért nem emlékeznek vissza az LLM-ek bizonyos információkra, amelyekre képezték őket? Korábban úgy gondolták, hogy az LLM-ek talán nem kaptak elegendő információt, de a kutatók azt találták, hogy ez nem mindig igaz a határ menti LLM-ek esetében.

A kutatók kifejtik, hogy a kódolás telített, ami azt jelenti, hogy a kérdések megválaszolásához szükséges információk általában már megtalálhatók az LLM-ekben.

Azt írják:

„A kódolás telített, a visszahívás nem. Az olyan határmenti LLM-eknél, mint a Gemini-3-Pro és a GPT-5, a ténykódolás közel telített, a tények 95-98%-a kódolva van. Ezek a modellek azonban nem emlékeznek vissza közvetlenül a tények 26-34%-ára, vagy 11-12%-ára még gondolkodással sem.

Ennek megfelelően a visszahívási hibák okozzák a GPT-5.2 hibáinak több mint 70%-át, és az erősebb modelleknél nagyobb arányban, ami arra utal, hogy a visszahívás valóban szűk keresztmetszet.

Ez azt jelenti, hogy a szűk keresztmetszet nem az, hogy a határmenti LLM-ek nem rendelkeznek elég tényekkel és információval. A szűk keresztmetszet az információhoz való hozzáférésben rejlik.

Alany és objektum entitások

A kutatás érdekes felfedezése, hogy az LLM-ek egyik oka annak, hogy nem tudtak konkrét tényeket felidézni, az az, hogy a tényhez kapcsolódó alanyi entitást és tárgy entitást meghatározott sorrendben tanulták meg. Amikor egy fordított sorrendet tartalmazó lekérdezést küldenek az LLM-nek, az LLM-nek nehezebben tudja felidézni a tényt, mivel más sorrendben tanulta meg.

A kutatási cikk elmagyarázza, mik az alany és objektum entitások:

"Az alany és az objektum szerepét az a forrásszöveg határozza meg, amelyből a tényt kivonták (pl. Wikipédia-dokumentum): az alany az az entitás, amely először jelenik meg a szövegben, és az objektum ezt követően jelenik meg."

Aztán elmagyarázza, mit jelent az alany és az objektum megfordítása:

„Azt a kérdést, amelynek válasza az objektum, közvetlen kérdésnek nevezzük, míg azt a kérdést, amelynek válasza az alany, fordított kérdésnek nevezzük.”

A Google magyarázója a következő példával illusztrálja az alany/objektum entitáspárt:

„Az Oasis az első fellépését a Boardwalk klubban játszotta.”

A fenti példában az „Oasis” az alanyi entitás, a „The Boardwalk club” pedig az objektum entitás.

Tehát az „Oasis” és a „The Boardwalk club” példájában, amikor ezek a párok következetesen először fordulnak elő az Oasisnál, az LLM képtelen felidézni azt a tényt, amikor a lekérdezés tárgya/tárgya megfordult.

Most egy újabb érdekes felfedezés következik. Az LLM képes felismerni azt a tényt, amikor egy feleletválasztós kérdésben alternatívák között szerepel a fordított alany és tárgy entitás.

A kutatók nem magyarázzák meg, hogy az LLM miért képes felismerni a választ, ha az egy feleletválasztós kérdés része. Bizonyítékként használják fel, hogy a válasz az LLM-ben van kódolva és felismerhető.

A kérdés megfogalmazása jelentéktelen hatással volt a visszahívásra

A kutatók azt tesztelték, hogy a kérdések újrafogalmazása megváltoztatta-e a határ menti LLM-ek azon képességét, hogy felidézzék a tényeket. Azt találták, hogy ez nem befolyásolta jelentősen a modell azon képességét, hogy felidézzen egy tényt. Ami számított, az az alany/objektum sorrendjének megfordítása.

A hosszú farkú tényeket nehéz felidézni

Egy másik érdekes megállapítás, hogy a határ menti LLM-ek nehézségeket tapasztaltak a hosszú farkú tényekkel kapcsolatban, amit a kutatók ritka tényeknek neveztek. A népszerű tények és a ritka tények kódolása között kicsi volt a különbség, de nagyobb volt az emlékezés szempontjából. A ritka tények felidézésének képtelensége gyakran nem annak tudható be, hogy az LLM-ek nem tanulták meg az információkat. Csak a visszahívási szakaszban szűk keresztmetszetek voltak.

Tesztelt megoldás: Több gondolkodás

A kutatók tesztelték a gondolkodást a tények felidézésére, és felfedezték, hogy az LLM-ek képesek voltak felidézni a kódolt tények 40-65%-át, amelyeket korábban nem lehetett közvetlenül felidézni. A továbbgondolás hátránya, hogy számításilag drága. A kutatók azt is megjegyzik, hogy további problémát jelent, hogy tudjuk, mikor kell több gondolkodást kiváltani.

Az LLM képzés méretezése nem megoldás

Végül a kutatók megjegyezték, hogy a határterületi LLM-ek méretezése nem jelent megoldást a visszahívási problémára.

SEO és tárgy/objektum entitás párok

Az alany és objektum entitás párok sorrendjével kapcsolatos megérzés az, hogy előnyös lehet azokat a legáltalánosabb módon rendezni, ahogy a lekérdezések rendezik őket. Ez nem derül ki a kutatási cikkből. Nem is olyan dolog, ami bizonyított. Intuitív módon azonban ésszerű lehet az alanyi entitásokat és az objektum entitásokat a leggyakoribb sorrendpárosításuk szerint rendezni.

Bár a kutatási cikk nem mondta ki, hogy ezeknek az entitásoknak a közös rendezése segít egy LLM-nek egy adott weboldal kiválasztásában, ez egy ésszerű hipotézis a SEO szempontjából.

Az AI-asszisztensek most már képesek elvégezni azt az összehasonlítási munkát, amelyet a helyi ügyfelek korábban maguk végeztek. A helyi keresés ezt a munkát az ügyfélre bízta: valaki begépelt egy lekérdezést, kapott egy listát a lehetőségekről, megnyitott néhányat, és kiválasztott. Kérjen most egy asszisztenstől egy üzleti ajánlást, és visszaküldi a már kiválasztott rövid listát.

A Google az AI módot különösen hasznosnak írja le olyan kérdésekben, amelyek feltárást, érvelést vagy összetett összehasonlítást igényelnek, és amilyenre korábban több keresésre is szükség lehet.

Az organikus keresés során egy vállalkozás ellenőrizheti a rangsorát, és nagyjából tudja, hol áll. A Google generatív AI teljesítményjelentése megmutatja, hogy milyen gyakran jelentek meg az Ön webhelyére mutató linkek a mesterséges intelligencia funkcióiban. A jelentés nem mutatja meg azt a lekérdezést, amely az egyes megjelenítésekhez vezetett, vagy hogy mi történik más asszisztensekkel.

A listára kerülés a nevezési díj

A listák, a vélemények és a hírnév mind befolyásolhatják, hogy egy asszisztens egyáltalán figyelembe vesz-e egy vállalkozást a válaszaiban.

Ezekkel a jelekkel foglalkoztam a Reviews, Reputation & Listings: The Local Signals AI Now Reads részben, és azóta egyik sem változott.

Amit a Google mond, az van a válasz mögött

A Google azt állítja, hogy a Keresésben elérhető mesterséges intelligencia funkciói ugyanabban a rangsorolási és minőségi rendszerben gyökereznek, mint a normál eredmények. Két olyan technikát nevez meg, amely a válaszok generálásának folyamatára jellemző.

Retrieval-augmented Generation (RAG), amelyet a Google földelésnek is nevez, a meglévő rangsorolási rendszereket használja a releváns oldalak keresési indexéből való kiemelésére. A mesterséges intelligencia az oldalak szavaiból állítja elő a választ, miközben az azt támogató oldalakra hivatkozik.

A query fan-out egy olyan technika, amely több kapcsolódó keresés egyidejű futtatását foglalja magában, és több találatot gyűjt össze, mint amennyit az eredeti kérdés önmagában adna vissza.

Ahhoz, hogy a vállalkozás webhelyének tartalma hozzájáruljon a Google mesterséges intelligencia válaszaihoz, a Google által letölthető oldalon kell lennie. Ha valaki egy csendes éttermet kér vendégebédére, azt le kell írni valahol, ahol a Google olvashatja, például a véleményekben vagy a leírásban.

Amikor a Google több forrásból is lekéri ugyanarról a vállalkozásról eltérő információkat, akkor nem dokumentálja, hogy egy adott válaszban hogyan rendezi a különbséget, így segít biztosítani, hogy ugyanazok az információk jelenjenek meg minden Ön által irányított oldalon.

Az Uberall azt állítja, hogy a gyorskiszolgáló éttermi referenciaértéke lekérdezésenként általában három-öt ajánlott márkát hozott létre. Ez egy szállító egy iparágat olvas, és ez érzékelteti, milyen kicsi lesz a terület.

A legtöbb helyi keresőoptimalizálási erőfeszítés annak biztosítására irányul, hogy egy vállalkozás megfelelő minősítéssel rendelkezzen ahhoz, hogy ajánlható legyen. A listák pontosságának megőrzése, az aktív felülvizsgálati profil fenntartása és a források közötti következetesség biztosítása mind hozzájárul ehhez a jogosultsághoz.

Bár fontos, hogy megfeleljen a Google követelményeinek, ez nem garantálja automatikusan, hogy tartalmai szerepelni fognak a mesterséges intelligencia által vezérelt funkciókban.

Mit jelenít meg és mit hagy ki a Search Console

A Google az AI áttekintéseket és a mesterséges intelligencia mód adatait behajtja a fő teljesítményjelentésbe, a webes keresés típusa alatt, minden mással keverve. Ezek a kattintások az összesítésben szerepelnek, és nem különíthetők el.

A Generative AI teljesítményjelentés különválasztja őket, és a Google még mindig bevezeti, így még nem minden ingatlan rendelkezik vele. Számolja a megjelenítéseket, azaz azt az időpontot, amikor egy webhelyre mutató hivatkozások megjelentek a Google egyik generatív AI-funkciójában, és ezeket oldal, ország, eszköz és dátum szerint bontja le.

Nincs lekérdezési dimenzió, így a megjelenítés azt jelenti, hogy egy oldalra mutató hivatkozás jelent meg, semmi több. Nem különbözteti meg a vállalkozást ajánló választ azoktól, amelyek egy versenytársat ajánlottak, és az alatta lévő vállalkozást forrásként tüntették fel.

Ez a jelentés csak a Google-ra vonatkozik. A Search Console-ban semmi sem számol be arról, hogy a ChatGPT, Perplexity vagy Claude mit mondott valakinek, aki megkérdezte, melyik helyi vállalkozást használja.

A Whitespark elemzése, amellyel júliusban foglalkoztam, 540 lekérdezést tesztelt három amerikai városban és hat iparágban. A közvetlen helyi szándékú lekérdezések 15%-ánál, az információs lekérdezések 92%-ánál és a hibrid lekérdezések 97%-ánál talált mesterséges intelligencia áttekintéseket, olyan kérdéseket, mint például a „baleset után kell-e ügyvédet fogadnom”, amelyek vásárlási döntést tartalmaznak egy információigénylésen belül. Ezek azok a lekérdezések, ahol az AI-válasz meghatározhatja, hogy az ügyfél mely vállalkozásokat vegye figyelembe.

Miközben a jobb jelentésekre várunk, a csapatok kétféleképpen mérik a teljesítményt. Egyesek rögzített helyi lekérdezéseket futtatnak a fő asszisztensekkel szemben ütemezetten, és rögzítik, hogy mely vállalkozásokat nevezik el. Ez lefedi a lekérdezéseket azokon a napokon, amikor futottak, és az asszisztensek válaszai a megfogalmazás, a hely és a munkamenet függvényében változnak, így a számok irányadóak.

A vállalkozások egy másik módja annak, hogy felmérjék a teljesítményt, ha szétválasztják a mesterséges intelligencia hivatkozási forgalmát az elemzésben, ahol ezek az adatok vannak, és nyomon követik a mennyiséget és a viselkedést az idő múlásával. Ez azt mutatja, hogy mi történt azután, hogy valaki átkattintott, ami kisebb csoport, mint azok, akik látták a választ.

A Google útmutatása óva int azoktól a külső felektől származó eszközöktől, amelyek hozzáférést kérnek a belső rangsorolási vagy mesterséges intelligenciarendszereihez.

Adjon idéznivalót az asszisztensnek

A Google optimalizálási útmutatója leírja, hogyan helyezheti el a legjobban a tartalmat az AI-funkciókba való beillesztéshez. Először is, egy webhelynek szerepelnie kell a Search generatív AI funkcióiban, hogy megjelenhessen bennük.

A Google ezt a beállítást egyes webhely-tulajdonosoknak terjeszti, másoknak nem. Az Include az alapértelmezett. Az alárendelt tulajdonság a legközelebbi szülőtől örökli, manuálisan konfigurált beállítással, hacsak a gyermek nem írja felül azt. Ha a beállítás elérhető, érdemes megbizonyosodni arról, hogy a webhely nincs kizárva, és az egyes helyeket saját tulajdonként üzemeltető vállalkozásoknak ezeket is ellenőrizniük kell, mivel a helytulajdon örökölheti a felette lévő domain kizárását.

A Google irányelvei azt is javasolják, hogy a robots.txt fájlban és a CDN-ben tartsa nyitva a feltérképezési engedélyeket, és tegye elérhetővé a fontos tartalmat szövegként. Hangsúlyozzák a strukturált adatok fontosságát, amelyek igazodnak a látható oldaltartalomhoz, valamint az aktuális vállalkozásprofil-adatokhoz.

A Google fel tudja dolgozni a JavaScript-tartalmat, ha az nincs blokkolva, bár útmutatója szerint a JavaScript-keretrendszerű webhelyek általában bonyolultabbak. A megjelenítés minden egyes lépése egy újabb pont, ahol előfordulhat, hogy a vállalkozás nyitvatartási ideje nem jelenik meg.

A mesterséges intelligencia válaszai olyan oldalakról is származhatnak, amelyek felett egy vállalkozásnak nincs befolyása. Előfordulhat, hogy felbukkan egy elavult címtár, amely a tavalyi órákat tartalmazza, egy régi cikk vagy egy versenytárs összehasonlító oldala, amely a versenytárs kifejezéseivel írja le a vállalkozást. A júliusban bemutatott tesztek megmutatják, mi történhet, ha ezek a leírások nem pontosak.

Győződjön meg arról, hogy a nyitvatartási idő, a szolgáltatások és a szolgáltatási terület egyértelmű szöveggel szerepel a webhelyen, és megegyezik az adatokkal. Így Ön a Google számára pontos információkat közvetlenül a vállalkozástól kap.

A Google optimalizálási útmutatója néhány gyakori tévhitet is tisztáz. A Google Kereső figyelmen kívül hagyja az llms.txt-t és a hasonló mesterséges intelligencia-szövegfájlokat, és nem szükséges apró darabokra bontani a tartalmat, hogy a Google AI-rendszerei megértsék.

Amikor az ügynökök elkezdik a foglalást

A Google az AI-ügynököket olyan rendszerekként írja le, amelyek feladatokat hajtanak végre az emberek számára, például foglalást foglalnak le vagy terméklehetőségeket hasonlítanak össze. Azt mondja, hogy a böngészőügynökök közvetlenül hozzáférhetnek egy webhelyhez, elemezhetik a megjelenített képernyőképeket, megvizsgálhatják a DOM-ot, és értelmezhetik a képernyőolvasók által használt akadálymentesítési fát.

Ez utóbbi fontossá teszi annak ellenőrzését, hogy egy webhelyen vannak-e akadálymentesítési hiányosságok. A címkézetlen divként épített gomb, a csak a helyőrző szövege által azonosított űrlapmező vagy a csak a képen belül létező telefonszám problémát jelent a képernyőolvasók számára. A Google nem mondta, hogy ezek a hibák leállítják az ügynököt, de az akadálymentesítési fa az egyik réteg, amelyet szerinte a böngészőügynökök értelmezhetnek.

A Google rámutat egy web.dev útmutatóra, amely a jelenlegi böngészőügynökök számára készít webhelyet, és az olyan protokollokat írja le, mint az Universal Commerce Protocol (UCP), mint kialakulóban lévő.

Egy helyi vállalkozás számára az ügynökökre való felkészülés valószínűleg azt jelenti, hogy ugyanazokkal az egyértelmű információkkal kell rendelkezniük, mint korábban említettük, valamint egy zökkenőmentesen működő foglalási vagy rendelési rendszert, amely anélkül működik, hogy bárkinek be kellene lépnie és ki kellene javítania egy hibás űrlapot.

Ahol ez elhagyja a helyi vállalkozásokat

Azok az ügyfelek, akik helyi ajánlást kérnek egy asszisztenstől, egy rövid listát kaphatnak, nem pedig egy oldalt a lehetőségekről, és azt látják, mielőtt bármit is elérnének, amit az üzlet irányít.

A Google teljesítményjelentése még mindig kidolgozás alatt áll, az ennek nyomon követésére szolgáló eszközök pedig kialakulóban vannak. A Google nyilvános útmutatása nem magyarázza meg, hogy egy helyi vállalkozás miért kap egy másik nevet, és a Search Console sem fedi fel ezt a döntést. Amíg ez nem változik, a prioritás az, hogy a vállalkozás adatai pontosak és konzisztensek legyenek a különböző forrásokban, és szövegként elérhetők legyenek a Google által feltérképezhető oldalakon.

A SEJ Live ezt augusztus 26-án veszi fel. A 2. munkamenet a potenciális ügyfelek hozzárendelését tárgyalja csatornák között, beleértve az MI-keresést, a 3. munkamenet pedig olyan helyi oldalak felépítését tárgyalja, amelyeket az AI-motorok olvashatnak, megbízhatnak és idézhetnek, a panelen Darren Shaw-val, a Whitesparktól. A regisztráció ingyenes, a felvételeket is tartalmazza.

Az Anthropic bejelentette, hogyan működik a vízjel, és megerősítette az összes korábban közölt részletet a MirrorMark nevű hasonló vízjelezési módszerről. A MirrorMark-hoz hasonlóan a vízjel maga a véletlenszerűségi minta, amely tükrözi az LLM véletlenszerűségét, amikor szöveget generál.

Hogyan működik a vízjel

Ellentétben azzal, amit egyes AI-befolyásolók mondanak, nincsenek Unicode-karakterek, amelyek be vannak ágyazva a szövegbe. Tehát nem másolhatja be és illesztheti be egy szövegfájlba, hogy eltávolítsa vagy azonosítsa.

Ezenkívül nem az em dash használatáról van szó, és nem az LLM-ek által általában használt mintákról sem, mint például a „Nem ez, hanem az” írásmód. Nem annak a valószínűségét keresi, hogy valamit mesterséges intelligencia írt.

Egy adott vízjelmintát keres.

Az LLM-ek létrehozzák a következő valószínű szöveget egy sorozatban, de véletlenszerűséggel. Nem mindig választja ki a legvalószínűbb következő szót; van egy véletlenszerű elem a kiválasztott szóban. A SynthID ezt a véletlenszerűséget használja fel egy vízjelkulcs és a megelőző szavak kontextusa által diktált minta beállítására. Mivel a SynthID-stílusú vízjel finoman megváltoztatja a szóválasztás véletlenszerűségét, a generált szöveg megkülönböztethetetlen a normál generált szövegtől. A felhasználók nem tudják azonosítani a vízjelet a vízjelkulcs nélkül.

Anthropic magyarázza:

"Ez a minta nem észlelhető az olvasó számára, de mindenki számára észlelhető, akinek van kódoló kulcsa. Vízjel használatakor a választás továbbra is véletlenszerűen történik, de a véletlenszerűség forrása más. Ahelyett, hogy egy tetszőleges véletlenszám-generátort használna a következő szó kiválasztásához, a vízjel a kulcsot és néhány előtte lévő szót használja, hogy eldöntse, melyik szót választja ki, de a modell még mindig üdvözölheti. ellenőrizze a szavak sorrendjét, és nézze meg, hogy összhangban van-e azzal a döntéssel, amelyet Claude a kulcs használata esetén választana.

A SynthID egy verziója

A bejelentés szerint az új vízjel a SynthID-Text verziója, amelyet a Google DeepMind fejlesztett ki 2024-ben. Ez nem SynthID, hanem annak egy változata. Az ilyen típusú vízjelek technika állása jelentősen javult az elmúlt két évben.

A közleményben ez áll:

„Claude szöveges vízjele a SynthID-Text megközelítés egy változata, amelyet a Google DeepMind tett közzé egy Nature-cikkben 2024-ben. A Scott Aaronson 2022-es javaslatára visszanyúló megközelítések családjába tartozik, amelyek mindegyike ugyanazt a tervezési elvet követi, mint amit fentebb leírtunk – a vízjel csak a szavak véletlenszerűségének forrását változtatja meg.”

Legyőzhető az Anthropic's Watermark?

Igen, átfogalmazva legyőzhető. Az Anthropic szerint a könnyű szerkesztés valószínűleg nem fogja legyőzni.

Az Anthropic szerint:

„Nem szerkesztheti valaki egyszerűen a szöveget, hogy megkerülje a vízjelet?
Bizonyos mértékig igen. A könnyű szerkesztés valószínűleg nem távolítja el teljesen a vízjelet; egy teljes újraírás, ahol minden szó ki van cserélve. Utóbbi esetben természetesen vitatható, hogy a szöveget leírhatjuk-e már AI által generáltnak.”

A SynthID azt a vízjel szómintát keresi, amelyet a szöveg létrehozásakor szúrtak be. Tehát ha eleget átfogalmazod vagy szerkeszted a dokumentumot, akkor a vízjelként működő szavak törlődnek.

Ez nem SynthID

A SynthID-t 2024-ben fejlesztették ki, és az elmúlt két évben fejlődött a legkorszerűbb.

A SynthID legújabb verziója, a MirrorMark, kiterjeszti a SynthID-t azáltal, hogy a vízjelet szétteríti a generált szövegben, és a környező szavakat használja kontextusként az egyes részek elhelyezésének meghatározásához, ami ellenállóbbá teszi a szerkesztéssel szemben.

A SynthID egy nulla bites vízjel, ami azt jelenti, hogy vízjelet vagy vízjelet észlel. A MirrorMark több bitnyi információt is képes kódolni, lényegében szétszórva a vízjelet a generált szövegben.

Íme, mire képes egy 2026-os verzió, például a MirrorMark:

• Többbites kódolást ad hozzá.
• Az LLM szöveggenerációjának véletlenszerűségét tükrözi.
• A CABS-t, a kontextushoz rögzített kiegyensúlyozott ütemezőt használja, amely eldönti, hogy a különböző vízjelek hova legyenek beágyazva.
• Kifejezetten úgy tervezték, hogy ellenálljon a szerkesztésnek (mint az Anthropicé, amely ellenáll a könnyű szerkesztésnek).

Nem azt mondom, hogy az Anthropic a MirrorMarkot használja. De azt mondom, hogy mielőtt az összes tojást a SynthID kosárba helyezné, amely két éves, hasznos lehet megnézni, mire képes a SynthID 2026-os verziója.

Főbb kivonatok az Anthropic vízjeléből

Íme a legfontosabb kivonatok abból, amit az Anthropic felfedett:

• Claude vízjellel látja el a jövőbeli szövegkimeneteket.
  Az Anthropic szerint a jövőbeni Claude-modellek vízjeles szöveget fognak generálni az EU AI-törvényének való megfelelés részeként.
• A vízjel egy szöveggenerálás során létrehozott minta.
  Nem Unicode, metaadatok vagy rejtett karakterek. A vízjel a szókiválasztási folyamaton keresztül jön létre.
• Claude vízjele a SynthID-Text egy változata.
  Az Anthropic szerint módszere a Google DeepMind 2024-es SynthID-Text megközelítésén alapul.
• A vízjel megváltoztatja a szavak kiválasztásához használt véletlenszerűség forrását.
  Claude még mindig véletlenszerűen választ a hihető szavak között, de a vízjel kulcsot és az azt megelőző szavakat használják ennek a véletlenszerűségnek a meghatározására.
• A vízjel kimutatható mintát hoz létre Claude szóválasztásában.
  Valaki, aki rendelkezik a kulccsal, ellenőrizheti, hogy a szavak sorrendje összhangban van-e azzal a döntéssel, amelyet Claude adott volna a kulcs használatával.
• A szöveghez nincs hozzáadva semmi.
  Az Anthropic kifejezetten azt mondja, hogy nincsenek rejtett karakterek, nincsenek extra tokenek, és nincsenek látható kiegészítések.
• A vízjeles szöveget nem lehet megkülönböztetni a nem vízjeles szövegtől.
  Az Anthropic szerint a vízjelnek nincs hatása a minőségre vagy a generált tartalomra.
• A vízjel nem készteti Claude-ot szokatlan szóválasztásra.
  Az Anthropic azt mondja, hogy nem torzítja Claude-ot bizonyos szavak felé.
• A kevesebb szó kevésbé észlelhetővé teszi.
  Az Anthropic szerint a vízjel-észlelés gyengén működik kis mintákon. Több szóval jobban működik.
• A vízjel gyengébb a ténytartalomban.
  Kevésbé megbízható, ha kevesebb szó közül lehet választani a tényszerű tartalomtípuson alapuló korlátok miatt.
• A vízjel gyengébb, ha korrektúra típusú szerkesztésekhez használják.
  Antropikus azt mondja, ha tekérje meg, hogy csak a nyelvtant és az írásjeleket szerkessze, semmi mást, a vízjel csak a maroknyi javításban élhet, ami talán túl kevés a regisztrációhoz.”
• Az Anthropic egy vízjel-észlelő API kiadását tervezi.
• A nem szöveges képfájlok, mint például a JPG, PNG és SVG, C2PA metaadatokat használnak.
• A vízjelezés triviális hatással van a sebességre, és nem jár több token költséggel.

Üdvözli a Pulse: a frissítések hatással vannak arra, hogy kik térképezhetik fel webhelyét, mit rögzít az AI-index az oldalairól, és hogyan fogja a Google összehasonlítani kampányait hasonló vállalkozásokkal. Íme, amit tudnod kell a munkádhoz.

A Cloudflare mesterséges intelligencia blokkolása szeptemberben lefedi a Googlebotot

2026. szeptember 15-től a Cloudflare blokkolja azokat a bejárókat, amelyek mind indexelnek keresésre, mind pedig MI-tanítási adatokat gyűjtenek minden olyan webhelyen, amely blokkolja a képzést.

Főbb tények:

Szeptember 15-től a Cloudflare felismeri a Googlebotot és a Bingbotot olyan robotként, amely egyaránt indexel a kereséshez és gyűjti az AI képzési adatokat. Minden olyan beállítás, amely blokkolja az AI-képzést, azokat is blokkolja, beleértve a régi „Block AI bots” kapcsolót is. Dönthet úgy, hogy ezt megelőzően leiratkozik. Az egyik webhely tulajdonosa már észrevette, hogy a Googlebot blokkolva van, bár az okot nem erősítették meg.

Miért számít ez?

Az AI-botblokkoló funkció aktiválása a múltban a Google-t is magában foglalja. Szeptember 15. előtt feltétlenül ellenőrizze a beállítást.

Olvassa el teljes tudósításunkat: Jelentés, hogy a Cloudflare AI botblokkolás megakadályozza, hogy a Googlebot indexelje a webhelyeket

A ChatGPT saját indexe ugyanolyan módon szolgálta ki a webhelyeket, ajánlatok nélkül

A Resoneo úgy találta, hogy az OpenAI-tartalommal nem rendelkező webhelyeket az OpenAI házon belüli keresési indexe ugyanúgy kiszolgálja, mint a licencelt partnereit.

Főbb tények:

A francia tanácsadó cég elolvasta a júliusban rögzített ChatGPT-válaszokat, a ChatGPT forgalmában egy mezőt használva, amely megnevezte, honnan származnak az egyes eredmények. Az OpenAI saját indexéből megjelenített oldalak ugyanazokat az eredményeket adtak vissza, függetlenül attól, hogy a kiadónak volt-e megállapodása. Az OpenAI július végén eltávolította ezt a mezőt, így ugyanazt a mérést nem lehet könnyen megismételni.

Miért számít ez?

A tartalmi megállapodás nem az, ami bekerül a legtöbb ingyenes válasz mögötti indexbe. Az index megőrzi az oldal címét és körülbelül 200 karaktert a tetejétől, tehát minden tartalom, amelyet a sablon az első bekezdés előtt megjelenít, gyakorlatilag kihasználja ezt a helyet.

Mit mondanak a SEO szakemberek:

Radu Stoian, az Enhance Media műszaki igazgatója úgy olvasta, hogy a megállapítások inkább az infrastruktúrára vonatkoznak, mint a modellekre.

"Az AI-keresés legnehezebb része talán nem az LLM. Ez a keresési index (és a kábelköteg, de ez egy másik vita)."

Olvassa el a teljes tudósításunkat: A ChatGPT keresési indexe kis webhelyeket is kiszolgál, az adatok megmutatják

A Google Analytics összehasonlítja a kampányokat

A Google közölte, hogy az Ask Advisor ügynöke összehasonlítja a kampányok teljesítményét a Google Analytics szolgáltatásban a hasonló vállalkozások anonimizált átlagaival.

Főbb tények:

A Google bejelentette, hogy az egyike a számos mesterséges intelligencia-frissítésnek a hirdetések és az Analytics szolgáltatásban. Az Analytics már az iparági kategóriából és a webhelyről érkező jelekből felépülő társcsoportba helyezi az Ön tulajdonát az összehasonlításhoz, és Ön módosíthatja azt. A Google nem közölte, hogy az Ask Advisor használja-e ezt a csoportot, vagy létrehozza-e a sajátját, illetve hogy mikor éri el a fiókokat.

Miért számít ez?

Egy benchmark csak akkor értékes, ha az Önéhez hasonló vállalkozásokat tartalmaz. Analitika lehetővé teszi ennek a csoportnak a testreszabását, és nagyobb irányítást kínál, mint a Google Merchant Center jelentéskészítése.

Olvassa el teljes tudósításunkat: A Google bejelentette a kampány-összehasonlítást a Google Analytics szolgáltatásban

Mit mondanak a SEO szakemberek:

Maryam Safari, a PubliCare online marketing menedzsere átállította a GA4-fiókját angolra a béta elindítása érdekében, de továbbra is látta a régebbi Analytics Forgalomfigyelő panelt, ami azt sugallja, hogy a nyelv önmagában nem a kapuzási tényező a fokozatos bevezetésben. Óvatossága azzal kapcsolatos, hogy mi rejlik az ügynök mögött.

„Egy ügynök, aki a hibás nyomon követés tetején ül, gyorsabban adja meg a rossz válaszokat.”

A Google újra benyújtja SerpApi-követeléseit a licencfeltételekkel

A Google módosította a SerpApi elleni DMCA-panaszát, amely most a tartalomlicencelési szerződéseinek feltételeit is tartalmazza.

Főbb tények:

A múlt hónapban egy szövetségi bíró elutasította a Google mindkét állítását, mondván, hogy a Google soha nem bizonyította, hogy a szerzői jogok tulajdonosai engedélyezték a lekopás elleni rendszerét. A Google azóta újra kitöltötte a szerződési feltételeket, amelyek célja ezt a hiányt pótolni. A szerzői jog által védett tartalom nélküli eredményekkel kapcsolatos követeléseket véglegesen elutasították.

Miért számít ez?

Ez az eset valójában arról szól, hogy kitaláljuk, ki gyűjtheti össze a Google keresési eredményeit nagyarányúan. A rangkövetők, a SERP-monitorok és az AI láthatósági eszközök mind a keresési eredményektől függenek, és ha a Google nyer, az általuk továbbadott adatokat nehezebb megvédeni. Még semmi sem végleges, mert SerpApi válasza a következő bejelentés.

Olvassa el a teljes ismertetőnket: A Google a SerpApi Suit-ot tartalomlicencelési feltételekkel módosítja

A hét témája: Három hozzáférési mód változott ebben a hónapban

A feltérképezéshez, az indexeléshez és az adatokhoz való hozzáférést egyszerre módosítottuk. A Cloudflare mostantól szabályozza, hogy mely feltérképező robotok érhetik el oldalait, és szeptembertől a Google-ra vonatkozó döntései megváltoznak. Az OpenAI meghatározza, hogy az oldal mely részei szerepeljenek az indexében, és kiderül, hogy a tartalomügylet nem a belépési ára volt. Egy bíróság dönt majd arról, hogy ki gyűjtheti össze a Google keresési eredményeit nagyarányúan, és a Google a közelmúltban ismét beadta a kérelmet, hogy a kérdés továbbra is nyitva maradjon.

Ezeket a problémákat korábban egy robots.txt fájllal vagy szerződéssel rendezte, de most lehetőség van újragondolásra. Az Analytics változása az egyetlen történet, amely funkcióként érkezik, nem pedig szabályként.

A hét legfontosabb történetei:

A Google most népszerűsíti a YouTube-alkotói partnerségeket a márkaalapú keresési eredmények, valamint a nézettség, az elköteleződés és a feliratkozók tekintetében, de a bemutató könyv soha nem magyarázza meg, hogy egy belső adattudományi csapat nélküli márkának hogyan kell mérnie ezt.

A „Creator Marketing: Build Edition”-ba temetett esettanulmányok valami konkrétabbat tesznek, mint az alkotói tartalom működésének bizonyítása. Bebizonyították, hogy ugyanazt a mérőszámot mozgatja, mint amit a keresőoptimalizálók két évtizedet töltöttek a közvetlen optimalizálással: a márkás keresési keresletre.

A négy fő esettanulmány közül három az elérési és elköteleződési mutatók alapján vezet, amelyekkel szemben a YouTube több mint 15 éve értékesített. Az Adobe oldala vezet a Kinigra Deon 5,9 millió előfizetőjével, ami egy skálamutató, nem pedig egy növekedési mutató. A L'Oréal esettanulmánya 82%-os megugrással vezet a megemlítésenkénti nézettségben, ami elköteleződési szám. Coach sikertörténete a Z generáció ismertségének 60%-os növekedésével vezet, ez egy felmérési mutató.

A Supergoop az, amelyik vezet a keresésben

A Supergoop esettanulmánya a kivétel. A márka főcímszámai, a Glowscreen hőstermékre irányuló keresések 93%-os növekedése és magára a Supergoop márkanévre irányuló keresések 55%-os növekedése az egyetlen szám ebben a dokumentumban, amely közvetlenül a márkanévvel ellátott keresési kifejezésekben szerepel, nem pedig a nézettség, a feliratkozók vagy a felmérésen alapuló ismertség tekintetében. Az, hogy a Google egy alkotói esettanulmányt épít fel a keresleti viselkedés köré, amelyet egy keresősávra vezethet vissza óraszámláló helyett, olyan pozicionálási lépés, amelyet érdemes komolyan venni, még akkor is, ha ez jelenleg a Google saját játékkönyvében szereplő mintaméret.

A L'Oréal vezetői keresőoptimalizálással érvelnek a nézettségi számmal

A L'Oréal esettanulmányát is érdemes szétszedni. Ariana Parasco, a márka márka- és fogyasztói elkötelezettségért felelős SVP-je a L'Oréal alkotói névsorának stratégiáját a következőképpen írja le:egy mindig működő felfedezési infrastruktúra, amely idővel felértékelődik.” Az ehhez az idézethez csatolt mérőszám egy nézettségi szám, nem egy keresési szám, tehát a nyelv és az adatok egymás előtt futnak. A Parasco leírása, egy olyan eszköz, amely még sokáig felfedezési értéket generál azután is, hogy a kampányköltség leállt, klasszikus SEO-érv a tartalom értékének növeléséről. Ez a szakadék a nyelvi márka vezetői által elért nyelv és a mérőszám között, amiért a Google nem érdemes jelenteni.

A Google nem helyezte át az alkotói marketinget a keresési eredmények köré, és a játékkönyv másik három kiemelt esettanulmánya is ezt bizonyítja. A Google itt tett közzé egy esettanulmányt, amely a márkajelzéssel ellátott keresési növekedést mint főcímmutatót kívánja vezetni, ahelyett, hogy alapértelmezés szerint a feliratkozók, elköteleződések vagy megtekintések számát tenné, és ez egy olyan sablon, amelyet más hirdetők és más esettanulmányok valószínűleg hamarosan követni fognak. A Supergoop ért oda először. A játékkönyv többi része nem utolérte, és a mérési útmutatás sem.

Amit a Supergoop oldala nem árul el

Ez az útmutatási hiány stratégiai lehetőséget jelent. Még az egyetlen esettanulmánytól elkülönülve is, a Supergoop keresési növekedési számai anélkül érkeznek meg, hogy közzétett volna hozzárendelési ablakot, nincs kiindulási időszak, és nincs magyarázat arra vonatkozóan, hogy a márka hogyan különítette el az alkotói kampány hatását a márkás keresésre attól a fizetős médiától vagy a fényvédők iránti szezonális kereslettől, amely ugyanabban a hónapban futott. A 93%-os növekedés értelmetlen anélkül, hogy tudnánk, mekkora százalékban, milyen ablakon, milyen szabályozás ellenében. Ha a Supergoop oldala az a sablon, amelyet a Google más hirdetőktől szeretne üldözni, akkor a mögötte álló módszertant az eredmény mellett kell közzétenni, nem pedig utalni rá.

Hogyan építsd fel azt az ügyet, amelyet a KPSZ

Tehát, íme, hogyan készítsd el a Supergoop-ügy saját verzióját, feltételezve, hogy ez az a történet, amelyet a piac- és piackezelő valójában szeretne, és nem az előfizetők száma.

Állítsa be márkás keresésének alaphelyzetét, mielőtt az alkotói tartalom megjelenne. A márkajelzéssel ellátott lekérdezések megjelenítéseit és az átkattintási arányt a Search Console-ból, vagy egy márkanév-indexet egy olyan eszközből, mint a Glimpse vagy a Google Trends, egy meghatározott kampány előtti időtartamra, ideális esetben négy-hat hétre, így a jelentett emelkedést valós számokhoz mérik, nem pedig utólag rekonstruálják.

Különítse el a keresési mennyiséget a keresésrögzítéstől. A márkás keresés iránti kereslet növekedése, amely nem párosul a saját organikus átkattintási arányának növekedésével ugyanazon márkakifejezéseknél, azt jelenti, hogy egy mesterséges intelligencia áttekintése, egy versenytárs ajánlata vagy az alkotó saját videója felfogja ezt a keresletet, mielőtt az elérné az Ön webhelyét. Kövesse nyomon a két számot egymás mellett, ahelyett, hogy csak a mennyiséget jelentené.

Futtasson kitartást, ne egy előtte-utána összehasonlítást. Tartson ki egy földrajzi vagy közönségszegmenst az alkotói körből, és hasonlítsa össze a márkakeresési viselkedést azokkal a piacokkal, amelyek ezt látták. Ez az egyetlen módja annak, hogy konkrétan az alkotói kampányt írjuk jóvá, nem pedig az ugyanazon a héten futó fizetős médiát vagy PR-t, és ez a lépés hiányzik minden esettanulmányból ebben a füzetben, beleértve a Supergoop-ot is.

A Google bebizonyította, hogy egy alkotói kampány képes megmozgatni a márkás keresési keresletet, és hajlandó ezt nyilvánosan elmondani. Nem bizonyította, hogy most így mérik az alkotói marketinget, és amíg további három esettanulmány nem hasonlít a Supergoopéhoz, addig az oldalt a gondos reprodukálásra vonatkozó koncepció bizonyítékaként kezelem, nem pedig új iparági alapértelmezésként.

A webhelyemen az elmúlt napban található legnagyobb mesterségesintelligencia-robot nem MI-robot volt. Nagyjából 1500 alkalommal érkezett meg Common Crawl nevén; semmit nem küldött vissza, és amit akart, az az SSH-kulcsom volt.

Egy szám miatt kerestem.

A Cloudflare pénzügyi igazgatója azt mondta az elemzőknek, hogy a gépforgalom elérheti az emberi forgalom 1000-szeresét

A Cloudflare pénzügyi igazgatója, Thomas Seifert a cég második negyedéves eredménykimutatása kapcsán elemzőknek azt mondta, hogy „ha a jelenlegi tendenciák folytatódnak, úgy gondoljuk, hogy öt év múlva a nem emberi forgalom 1000-szerese lesz az emberi forgalomnak”. Aztán a sor, amely megragadja a főcímeket: „Az emberek kerekítési hibának számítanak az interneten, nem azért, mert csökken az emberi forgalom, hanem éppen ilyen gyorsan nő a nem emberi forgalom.”

Két dolgot érdemes elmondani, mielőtt bárki a vasvillához nyúlna. Először is, Seifert kéretlenül hozzátette a saját figyelmeztetését: „azzal a nagy figyelmeztetéssel, hogy az út minden pontján rossznak neveztem.” A Cloudflare korábban arra számított, hogy a gépforgalom 2027-ben áthalad az emberforgalomon, és ez 2026 májusában történt. alattbecslés, ami a legerősebb érv a vetület komolyan vétele mellett.

Másodszor, az alapul szolgáló mérés valós. A Cloudflare ugyanazon a héten közzétett saját bejegyzése szerint az összes HTML-oldalkérelem kevesebb mint fele érkezik embertől. nekem ezzel nincs érvem. A géplátogatók valódiak, és ennek a weboldalnak az egész tárgya.

A vita arról szól, hogy mit számít a szám.

Így néz ki egy nap feltérképező forgalom a saját webhelyemen

A Cloudflare mesterséges intelligencia bejáró nézetét lehívtam a nohacks.co oldalra az augusztus 7-én este végződő 24 órára. Körülbelül 3000 kérés, amelyeknek nagyjából egyharmada sikertelen volt, ami több mint 1000%-kal több, mint az előző időszakban.

Bejáróval: CCBot 1,510. ChatGPT-User 375. ClaudeBot 296. Googlebot 245. PetalBot 107. Tizenhárom másik 353 osztja meg közöttük.

A CCBot a Common Crawl bejárója, a régóta működő non-profit webarchívum, amelynek korpusza képezte azoknak a modelleknek a nagy részét, amelyekről most mindenki vitatkozik. Papíron, hogy ez a legnagyobb látogatóm, feltűnő.

Aztán exportáltam az útvonalakat.

Az SSH kulcsaimat kérte, nem a cikkeimet

Íme az AI feltérképező forgalom legkeresettebb útvonalai a kérések számával, pontosan úgy, ahogyan az exportálásból kijöttek:

• /.ssh/known_hosts (42 kérés)
• /phpinfo.php (31 kérés)
• /.boto (30 kérés)
• /.env.production (29 kérés)
• /.vscode/launch.json (28 kérés)
• /.env.test (27 kérés)
• /firebase-service-account.json (26 kérés)
• /.gitconfig (24 kérés)
• /server/.env (24 kérés)

Így megy ez száz úton: /id_rsa, /id_ecdsa, /private-key, /ssl/localhost.key, /key.json, /serviceAccountKey.json, /.aws/config, /actuator/configprops, /api/v1/env, /Dockerfile, /values.yamlés /@fs/proc/self/environamely egy fejlesztői szerver ismert útvonal-bejárási hibájára tett kísérlet.

Ezen a száz útvonalon keresztül: 1028 kérés, 6,7 MB átvitel és nulla hivatkozás. A ténylegesen általam írt bármire vonatkozó kérések száma a semmihez nem ér. Ez volt a legközelebb a tartalmamhoz /blog/wp-login.phpegy WordPress bejelentkezési vizsgálat, amely olyan webhelyre irányul, amelyen még soha nem futott WordPress, és két kérés a /blog/null.

Ez az utolsó részlet többet számít, mint amilyennek látszik. Bármi is legyen ez, nem olvassa el az oldalaimat, mielőtt rákérdez. Egy listán dolgozik, ugyanazon a listán működik mindenhol, és a webhelyem egy sor a ciklusban.

Ez egy hitelesítő adatolvasó. A Common Crawl követi a hivatkozásokat és lekéri az oldalakat, és nincs oka arra, hogy egy podcast-webhelytől elkérje a Firebase szolgáltatási fiók kulcsát.

Nem tudtam ellenőrizni a forráscímeket a megszemélyesítés bizonyítására, mert a kérésenkénti IP-adatokat nem tudom elérni a tervemmel. A Common Crawl közzéteszi a tesztet: az eredeti CCBot forgalom dokumentált címblokkokból származik, és fordítottan oldja fel a következőre végződő gazdagépnevekre crawl.commoncrawl.org. Valaki, aki rendelkezik ezekkel a naplókkal, egy perc alatt elintézi. Azt tudom mondani, hogy mi érkezett, mit kért, és hogyan címkézték: A Cloudflare mesterséges intelligencia irányítópultja ezt a Common Crawl-nak, mint operátornak tulajdonítja, és minden kérést beleszámít a mesterséges intelligenciarobotok összesített adataiba.

Ami az engem leginkább nyugtalanító részhez vezet. Megkerestem ezeket a kéréseket a biztonsági események között, de semmit sem találtam, mert a biztonsági napló csak azokat a kéréseket rögzíti, amelyek egy szabályt kioldanak. Nem blokkolom ezt a forgalmat, így áthalad, kiszolgálják, és nem hagy nyomot. Pontosan egy helyen jelenik meg az egész irányítópulton: az AI bejáró nézetben, amely a ChatGPT-User és a Googlebot mellett található a listában, egy nonprofit kutatási archívum neve alatt. A hitelesítő adatolvasó számomra teljesen olvasható ügynökforgalomként, és teljesen láthatatlan biztonsági eseményként.

Az utak közül kettő új, és ezek azok, amelyekre folyamatosan gondolok

A listán vannak eltemetve /.mcp.json30 alkalommal kérték, és /.continue/config.jsonkért 24.

Ez a kettő az ügynökszerszám konfigurációja: egy MCP-kiszolgáló definíciója és egy kódolási asszisztens beállítási fájlja. Mindkettő rutinszerűen rendelkezik API-kulcsokkal és hozzáférési jogkivonatokkal, mert ezt helyezi el bennük, hogy az ügynök elérje szolgáltatásait.

Valaki hozzáadta az ügynök hitelesítő adatait a szabványos titkos keresési szólistához. Ugyanaz az automatikus söprés, amelyet az internet minden webhelyétől kértek /.env mivel a nagyjából forever most azt a fájlt is kéri, amely felsorolja, hogy az ügynökei mely eszközöket hívhatják meg, és mivel hitelesítenek. Senki nem jelentette be, és gyorsan történt. Ha bármilyen ügynököt futtat, a szólista még azelőtt megérkezett, hogy a legtöbb ember befejezte volna az első MCP-kiszolgáló megírását.

A Cloudflare ugyanazon a héten tette közzé magát a javítást

A bevétel-felhívás keretezésének legerősebb ellensúlya a Cloudflare saját mérnöki írása ugyanazon a héten.

Ügynöki internetes bejegyzésük szerint a jól viselkedő robotoktól érkező nagy forgalom olyan oldalakat tölt le, amelyek nem változtak, és ez kérések milliárdjaihoz vezet. Az ő szavaik szerint „hatalmas gépi erőfeszítés, amely semmiféle eredményhez kötődik”.

A gépi erőkifejtés és a gépigény különböző mennyiségek. A saját naplóim ugyanannak a pontnak az élesebb változata, mint amire számítottam: a gépforgalmamban a legnagyobb hozzájáruló nem csupán haszontalan volt, hanem ellenséges is, és még mindig számított.

Ha Ön a webhely tulajdonosa, a haszontalan forgalom meghatározása a meta feltérképezése a webhelyén, és soha semmit nem küld vissza. A felosztásról augusztus 1-jén írtam. Egy kutatórobot nevét viselő szkenner, miközben az Ön felhőalapú hitelesítő adataira vadászik, egy kategória alatt van, és mindkettő ugyanabban a sávban landol ugyanazon a diagramon.

Tehát amikor a grafikon emelkedik, a webhely tulajdonosának az a kérdés, hogy mekkora a forgalom valójában.

Segítsen létrehozni a problémát, piacra dobni a problémát, eladni a megoldást

Világos, hogy a Cloudflare miként pozicionálja magát itt, és ezt ki kell hívni. Segítsen létrehozni a problémát, piacra dobja a problémát, eladja a megoldásokat. Csak augusztus első hetében: egy bot-forgalmi előrejelzés a bevételi felhívásról, egy blogbejegyzés, amely számszerűsíti, hogy az internet mekkora része már nem ember, egy ügynök-készenléti szkenner, amely jelzi, hogy még nem áll készen, egy mesterséges intelligencia-láthatósági termék, amely pontozza Önt, egy híd, amely a webhely eszközeit az ügynökök elé tárja, és egy alapértelmezés, amely szeptemberben elkezd blokkolni néhányat, ha az ügynökök különben nem blokkolnak.

Ezen termékek mindegyike ésszerű válasz valami valódira. Ez az, ami miatt a mintát érdemes észrevenni, nem pedig elvetni. A problémát mérő, a problémát megfogalmazó és a javítást értékesítő cég egy cég, és most a mérő és a szelep is övék.

Óvatos akarok lenni, mert sok mindent támogattam, amit a Cloudflare tett. A feltérképezésenkénti fizetés a helyes ötlet volt. Tartalom A függetlenség napja a helyes ötlet volt. Ha a webhelytulajdonosoknak valódi választási lehetőséget biztosítunk afelől, hogy mely gépek kerüljenek be, az legyőzi azt a bíróságot, amely helyettük dönt, ez az, amivel érveltem, amikor a Kilencedik Kör felvetette ezt a kérdést augusztus 4-én.

Mindez egyszerre lehet igaz. A Cloudflare egyszerre tud néhány jót, néhány irányban jót és néhány vázlatosnak tűnő dolgot. A legtöbb cég képes rá. Az a hiba, hogy eldöntjük, ők a jófiúk vagy a rosszfiúk, majd végigolvasunk mindent, amit csinálnak.

Menjen, és nézze meg saját naplóit

Vegyük komolyan a forgalmi számokat, és vegyük a megérdemelt sóval a keretezést. A legtöbb kérés a gépekre vonatkozik. Ez mért, és ez igaz.

Ezután nyissa meg saját bejáró elemzését, és olvassa el az útvonalakat, ne az összesítést. Az enyém három dolgot mondott el, amit ma reggel nem tudtam: hogy a legnagyobb mesterséges intelligencia bejáróm egy szkenner, hogy a sávszélességem megabájtjait égette el a semmire, és hogy a szólista, amelytől mostantól működik, tartalmazza azokat a konfigurációs fájlokat, amelyekben azt hiszi, hogy az ügynökeszközömben él.

Ennek a részletnek egyike sem szerepel senki kivetítésében. A kötet az. Ebből tizenötszáz érkezett egyetlen nap alatt egyetlen kis weboldalra, mindegyik beleszámít az elemzőknek leírt ezer az egyhez Seifertbe, és egyikük sem akart semmit, amit írtam.

Ez a bejegyzés eredetileg a No Hacks oldalon jelent meg.

Júliusban három héten át végeztem egy felmérést, amelyben megkérdeztem az AI-keresés láthatóságával foglalkozó embereket, mit gondolnak a mérésére épített platformokról. 163 válasz. Ez egy önválogatott minta, amelyet a saját hálózatomon és annak újramegosztásán keresztül (valamint a LinkedIn és az X fizetett hirdetései között) toboroztam, tehát az iparág egy szegletében és környékén elkötelezett szakembereket ír le, nem az egész iparágat. A százalékok itt nagyjából hét pontos különbséget hordoznak, és a végén visszatérek a minta méretére, mert kiderült, hogy ez a történet része.

Íme, mi sült ki belőle.

A szakadék

Arra kértem az embereket, hogy értékeljék, mennyire értékesek lennének a különböző típusú mesterséges intelligencia láthatósági adatok: A lekérdezések összehangolása a kulcsszavakon túl. Versenytárs összehasonlítás. Függetlenül attól, hogy az említés képzésből vagy visszakeresésből származik. Csonkszintű hozzárendelés. Idézet állapota.

Ezen az ötön az átlag az volt 4,20 az 5-ből.

Aztán megkérdeztem, hogy most érdemes-e befektetni a költségvetést egy erre a célra szolgáló platformba.

3.19.

Ez a felmérés két számban. A válaszadók harmada értékelte az adatokat rendkívül értékesnek, a platformbefektetést pedig langyosnak vagy még rosszabbnak ítélte, ugyanazon ülésen, perc különbséggel. Csupán 44%-uk gondolja úgy, hogy egyáltalán megéri az ebbe a kategóriába tartozó eszközt vásárolni. Csaknem egyharmaduk 1-re vagy 2-re értékeli (az 5 a legmagasabb).

Az adatokat négy pillanatfelvételben gyűjtöttem össze, ahogy beérkeztek a válaszok: 36, majd 75, majd 100, majd 163. Egyik szám sem mozdult el a pont tizedénél többet a teljes futás során. Bármi is legyen ez, nem mintavételi műtárgy. Korán leülepedt, és ott maradt, míg a minta megnégyszereződött.

Amit Ők Mondtak

123 ember (75%) írt valamit a nyitott szövegdobozba. Megkérdeztem, mi volt a legnagyobb megválaszolatlan kérdésük, vagy mi a legnagyobb problémájuk a kipróbált platformokkal. Szolgáltatáskérés listára számítottam. Nem ezt kaptam.

• Felvetett témák és a válaszok százaléka:
• Bizalom, pontosság, átláthatatlan módszertan – 24%
• ROI és az üzleti értékhez való hozzárendelés – 20%
• Nem-determinizmus, variancia, személyeskedés – 15%
• Szintetikus felszólítások vs valós felhasználói igény – 11%
• Nem intézhető: „Most mit csináljak” – 9%
• Ár vagy költség – 7%
• Idézet vs említés vs ajánlás – 4%
• Egy adott szövegrészhez való hozzárendelés – 4%
• Prompt-count limits – 4%
• Nincs GSC megfelelője az LLM-eknek – 3%

(Sokan egynél több problémát is felvetettek, és mindegyiket minden érintett téma alá beszámították, így ezek több mint 100%-ot tesznek ki.)

A válaszok textúrája szerintem többet számít, mint a számok.

Többen leírták ugyanazt a strukturális problémát a prompt-lista követéssel: kiválasztod a promptokat, ami azt jelenti, hogy előre eldöntöd, hogy minek látszódj, majd a saját listádhoz méred magad. Az egyik önbeteljesítő jóslatnak nevezte.

Kapcsolódó, és élesebb: ezeknek az eszközöknek nincs nevezőjük. A pontszámok kitalált prompt listákból származnak, nem pedig megfigyelt lekérdezések mennyiségéből, így a szokásos modellvarianciát a rendszer nyerésként vagy veszteségként jelenti az ügyfélnek, és nincs alatta, hogy melyiket.

Az egyik válaszadó azzal érvelt, hogy az idézőeszközök alapvetően különböznek a rangkövetőktől: nem lehet visszafejteni, hogy mi működik, ha a válasz minden kérdésnél megváltozik, így ami marad, az közelebb áll a márkaismertség jeléhez, mint a diagnosztikához.

Az egyik ügynökség fizető előfizetője azt mondta, hogy amikor megnyomták a platformokat, hogy megmutassák matematikájukat, pontosan az egyikük húzta le a rolót.

Egy több mint 50 ügyfelet működtető ügynökség egyértelműen megfogalmazta a nyomást: nem tudják eladni az AI láthatóságát szolgáltatásként mérőeszközök nélkül, és nem tudják igazolni az eszközöket, amíg el nem adják a szolgáltatást.

Egy ember, aki két évtizeddel az iparágban dolgozott, egyenletesebben fogalmazta meg, mint bárki más: a harmadik felektől származó SEO-adatok mindig irányadóak voltak, nem pedig az evangélium, és ez rendben is van, amíg senki nem tesz mást.

És a legélesebb, amely egyenesen a gyártókat célozza meg: Nem teheti meg azt, amit ezek az eszközök akarnak, mert minden modell minden felhasználója más élményt kap. Kígyó olaj. Varázsbab.

Nem fogok itt semmivel sem vitatkozni. Ezt mondják a gyakorlók, amikor megkérdezik, és a kérdezés értéke lecsökken, ha azt a teret töltöm, hogy elmagyarázzam, miért tévednek.

Az ár nem kifogás

7%-kal emelkedett a költség. 57% azt emelte ki, hogy „nem hiszem el a számot”, vagy „nem tudom ezt a pénzzel összekapcsolni”.

Ez az arány a leghasznosabb a felmérésben. Bármi is hátráltatja ezt a kategóriát, a válasz nem az, hogy az eszközök túl drágák.

Amit a válaszok mutatnak egymásról

Az egyéni válaszok olvasása panaszokat okoz. A kereszthivatkozások valami mást adnak, és három minta megmaradt, amikor teszteltem őket.

Azok, akik bizalmi aggályokat vetnek fel, pontosan annyira értékelik az adatokat, mint mindenki más, és pontosan annyit költenek. A mögöttes adatértékre vonatkozó értékelésük: 4,20, szemben a többiek 4,19-cel (századpont eltérés). Költségvetésük: statisztikailag megkülönböztethetetlen. De a platformba való befektetési hajlandóságuk 2,76-ra csökken, szemben a többiek 3,36-tal, és jóval kevésbé valószínű, hogy bármiért is fizetnek.

Ugyanaz az értékelés. Ugyanaz a pénz áll rendelkezésre. Más következtetés. Bármi is blokkolja ezt a szegmenst, nem az a fontos, hogy mennyit érnek az adatok, és nem azt engedhetik meg maguknak. Az, hogy elhiszik-e.

Szinte senki sem építi az alternatívát. A válaszadók 8%-a építette meg saját szerszámát. A bizalmat vagy a nem-determinizmust felkeltő emberek 9%-a. A 78%-ban, akik a pontosságot elengedhetetlennek nevezik egy eladónál, 6%.

Nem olvasom ezt képmutatásnak. Ennek felépítése valóban nehéz (tudom!), és a legtöbb gyakorlónak nem mérnöki munkája van, de átfogalmazza az ellenvetést. „A számokban nem lehet megbízni” nem működik diagnózisként, amely alapján bárki fellép. Ez egy kérés, hogy valaki más oldja meg rendesen.

Az adatok értékelése és a platform finanszírozása közötti szakadék minden szerepkörben azonos. Az ügynökségek, a házon belüli csapatok, a független tanácsadók mind kerekítési hibán belül vannak egymáshoz képest. Nem az ügynökségek olcsók, vagy a házon belüli csapatok el vannak kényeztetve. Ez az egész piac.

Ami mozgatja, az az, hogy vásárolt-e. A jelenlegi előfizetők között a különbség szinte eltűnik. Mindenki máshoz képest háromszor nagyobb.

Nem tudom megmondani, melyik irányba halad. A vásárlás eloszlathatja a kétséget, vagy kétségtelen emberek lehetnek azok, akik vásárolnak. A felmérés nem tudja megkülönböztetni ezeket, és nem is fogok másként tenni. De ez az egyetlen legnagyobb rész az adatkészletben, és ez arra utal, hogy a kifogás az előfizetésen belül másképp néz ki, mint az előfizetésen kívül.

A témákban is van erre utalás, bár a számok elég kicsik ahhoz, hogy inkább szuggesztívnek, semmint megalapozottnak nevezzem: az előfizetők nagyobb valószínűséggel mondták azt, hogy az adatok nem mondják meg nekik, mit tegyenek, és kevésbé valószínű, hogy kételkednek az adatokban. Azok, akik nem vásároltak, kételkednek a számokban. Azok, akik vásároltak, elfogadják a számokat, és nem tudnak cselekedni. Hogy ez strukturális-e vagy a tapasztalat vagy tudás hiánya, azt nem tudom megmondani.

Amit valójában akarnak

Rangsorolás a részesedés értékelése szerint, mindegyik 4 vagy 5: a lekérdezések igazodása a kulcsszavakon túl, 90%. Versenytárs összehasonlítás ugyanabban a lekérdezésben, 83%. Akár képzésből, akár visszakeresésből származik az említés, 83%. Részletszintű hozzárendelés, 75%. Hivatkozási státusz, 71%.

A fontos rendszerek: a Google AI áttekintései és AI-módja 95%, ChatGPT 94%, Gemini 75%, Claude 64%, Perplexity 34%, másodpilóta 25%. Semmi más nem törölte az 5%-ot. Ezt a kérdést öt kiválasztásra korlátoztam, és a válaszadók 46%-a mind az ötöt használta, ezért kezelje ezeket padlóként.

87%-a úgy írja le gyakorlatát, hogy ezen aktívan dolgozik, vagy bevált a munkája során. Ez nem egy közönség, akinek meg kell győznie a probléma valódiságáról.

A Kérdezz senkit, amit nem tud kitölteni

A legtöbbet felhozott kifogás a módszertani átláthatatlanság volt: Mutasd meg, honnan származnak ezek az adatok, és miért higgyem el.

Ésszerű dolog, amit akarni. Amint már említettük, ezt a kategóriába tartozó szállítók sem adhatják Önnek.

Most mindenkit emlékeztetnem kell arra, hogy én készítettem egy ilyen platformot. Ez konfliktus, és ennek tudatában el kell olvasnia a következőket. Emiatt van véleményem arról is, hogy az eladók mit árulhatnak el és mit nem, mivel nekem magamnak kellett ezt felhívnom.

Egy kockázati alapú vállalatnál a módszertan van az eszköz. Közzététele a terméket ingyenes eszközzé alakítja égési sebességgel és táblával. Bármelyik eladó, aki úgy tűnik, kinyitotta a dobozt, megmutatott Önnek egy kiválasztott részhalmazt, ami azt jelenti, hogy az Ön által kért közzététel vagy kereskedelmi szempontból végzetes, vagy színházi jellegű, és nincs harmadik lehetőség. Ez nem csak a GEO eszközökre jellemző. Ez igaz minden valaha létezett mérési vállalkozásra, beleértve azokat a kulcsszóeszközöket is, amelyekben az iparág húsz éve megbízik anélkül, hogy valaha is látott volna bennük. Közel egy évtizedig dolgoztam az egyik ilyen rendszerben, így nem találgatom, ha azt mondom, hogy tudom a különbséget.

Azt is szeretném tisztázni, hogy ez így van az én érv, nem megállapítás. A felmérés nem mérte. A felmérés azt mutatja, hogy az ezt kifogásoló embereknek ugyanolyan költségvetésük van, mint mindenki másnak, ami azt jelenti, hogy nem keresnek okot arra, hogy ne vásároljanak. Ez valódi ellenvetés. Egyszerűen nincs elérhető válasz abban a formában, ahogy kérdezik.

Ami egy nehezebb kérdést hagy maga után: ha nem rendelkezel a módszertannal, akkor valójában mi késztetné elhinni egy számot? Reprodukálhatóság? Közzétett eltérés? Harmadik fél auditja? A válaszokban senki sem javasolta. Úgy tűnik, hogy ez a szakadék több figyelmet érdemel, mint amennyire most kerül.

A rész, amelyen folyton gondolkodom

Több válaszadó is felhozott egy olyan esetet, amit nem utasíthatok el: lehet, hogy ez elvileg nem mérhető. A rendszerek nem determinisztikusak. Minden felhasználói élmény személyre szabott. Egy pillanatfelvétel arról, amit egy modell kedden mondott egy szintetikus felszólításra, lehet, hogy semmit sem mér, ami bármire általánosítana.

Szerintem ez nem helyes. De nem tudom bizonyítani, hogy nem, és senki sem tudja, aki műszerfalat ad el neked.

Ez elvezet ahhoz a számhoz, amelyet elkerültem. Az IBISWorld nagyjából 715 000 embert foglalkoztat SEO és internetes marketing tanácsadás területén csak az Egyesült Államokban. Közülük 163-an válaszoltak erre a felmérésre. Egy a 4400-ból.

Hétszer osztottam meg. Kétszer jelent meg a hírlevelemben, megjelent két elismert iparági hírlevélben, körülbelül húsz emberrel erősítették meg ezen a helyen, és fizettem egy hét promóciót két platformon. Mindegyik kérdés udvarias volt. A válasz csordogált.

Az egyetlen leghatékonyabb dolog, amit tettem, az volt, hogy abbahagytam az udvarias kérdezést, és rámutattam, milyen kevesen zavartak, ami két nap alatt több választ adott, mint az előző héten összesen.

Nincs tiszta olvasatom, hogy ez mit jelent. Lehet, hogy a hírfolyam mennyisége meghaladja a nyomon követési képességet. Előfordulhat, hogy a részvételi kérelmeket a regisztráció előtt mintaegyezteti és szűri. Lehetséges, hogy az AI-keresés körüli diskurzus hangosabb, mint annak gyakorlata. Egyszerűen személyesebb lehet, hogy a saját hatóköröm csökken. Őszintén szólva, lehet, hogy ezek közül az összes vagy egyik sem.

De nehéz összehozni egy olyan iparágat, amely ezt egzisztenciális fenyegetésként írja le egy ilyen nehezen összeállítható mintával. Ez a szakadék aközött, hogy mennyit beszélnek erről, és aközött, hogy mennyit csinálnak belőle, a legőszintébb megállapítás lehet itt.

Az adat 4,20/5. A platformok értéke 3,19/5. És a 715 000-ből 163 ember adott rá három percet erre.

Ez a bejegyzés eredetileg a Duane Forrester Decodes oldalon jelent meg.