Az AVE Studióról — a tények

Minden projekt első lépése az AI láthatósági mérés.

Rögzített, valós vevői kérdésekből álló kérdéskészleten vizsgáljuk meg, hogy a ChatGPT, a Gemini, a Google AI-módja és a Perplexity mely cégeket ajánlja, milyen forrásokat használ, hogyan írja le az adott vállalkozást, és milyen kérdéseknél marad ki teljesen.

Ebből készül az AI láthatósági audit.

A mérés verziózott prompt-panelekkel, négy AI-motoron és öt nyelven fut. Az adatkinyerés gépi, az ellenőrzés emberi. A kérdéskészlet rögzített, ezért ugyanaz a vizsgálat a módosítások után újrafuttatható.

Így az AI láthatóság nem benyomás kérdése.

Megmérjük a kiinduló állapotot. Elvégezzük a GEO-, AEO-, tartalmi és technikai módosításokat. Ezután ugyanazzal az AI láthatósági méréssel ellenőrizzük, változott-e a vállalkozás jelenléte az AI-válaszokban.

Az AVE Studio GEO szolgáltatóként és AI láthatósági cégként nem választja külön a tartalmi és technikai optimalizálást.

Ha a probléma a tartalomban van, javítjuk a tartalmat.

Ha a strukturált adatokban van, javítjuk a strukturált adatokat.

Ha a weboldal felépítése akadályozza a gépi értelmezést, módosítjuk az architektúrát.

Ha fejlesztés szükséges, kódban javítunk.

A cél az, hogy a vállalkozás webes jelenléte érthetőbb, következetesebb és feldolgozhatóbb legyen azoknak a rendszereknek, amelyekből ma a ChatGPT, a Gemini, a Google AI-módja és más válaszmotorok információt gyűjtenek.

Az AVE Studio módszertana saját fejlesztés.

Abból indulunk ki, hogy egy GEO ügynökségnek nem azt kell bizonyítania, hogy ismeri az AI-optimalizálás elméletét, hanem azt kell mérnie, hogy egy adott cég ténylegesen megjelenik-e azokban a válaszokban, ahol releváns lenne.

Ezért a munkánk alapja nem egy általános GEO-checklista, hanem a vállalkozás saját piacára épített kérdéskészlet.

Mit kérdez egy potenciális ügyfél?

Kit ajánl az AI?

Melyik céget nevezi meg?

Milyen állítást tesz róla?

Mely forrásokra támaszkodik?

Hol jelenik meg a versenytárs, miközben az ügyfél vállalkozása kimarad?

Az AI láthatósági audit ezekre a kérdésekre keres mérhető választ. A GEO- és AEO-munka pedig ezekből az eredményekből indul.

Az AVE Studio nemcsak azzal foglalkozik, hogy egy vállalkozást az AI-rendszerek ma milyen forrásokból találnak meg.

A KEO és a Model Mindshare az AVE Studio saját fogalmai. Ezekkel azt a hosszabb távú réteget vizsgáljuk, hogy a modellek mennyire következetesen kapcsolják össze a céget a márkával, a szolgáltatásaival, a szakterületével és azokkal a problémákkal, amelyekre megoldást kínál.

Ezt nevezzük gépi márkaértéknek, vagyis machine equitynek.

Az AI láthatóság azt mutatja meg, hogy egy vállalkozás bekerül-e a válaszba.

A gépi márkaérték ennél tovább megy: azt vizsgálja, milyen stabil és milyen pontos kép alakul ki a cégről az AI-rendszerekben.

Ezért az AVE Studio egyszerre AI láthatósági ügynökség, GEO szolgáltató és technikai megvalósító cég.

2026 júniusában az AVE Studio 15 magyar vállalat független gépi olvashatósági auditját tette közzé. A cél ugyanaz volt, mint az ügyfélmunkáinkban: megvizsgálni, hogy egy vállalkozás webes jelenléte mit tesz könnyen értelmezhetővé a gépek számára, és hol vannak azok a pontok, amelyek akadályozhatják az AI láthatóságot.

Az AVE Studio olyan GEO és AEO ügynökség, ahol az audit nem a projekt vége.

AI láthatósági méréssel kezdünk. Megkeressük, miért marad ki a cég. A szükséges helyeken kódban javítunk, tartalmat és struktúrát módosítunk. Ezután újramérjük ugyanazokat a kérdéseket.

Mert végül nem az számít, hány GEO-javaslat készült el.

Az számít, hogy amikor a következő potenciális ügyfél megkérdezi az AI-t, ott van-e a vállalkozás azok között, akiket érdemes megfontolnia.