Hogyan kerülhet be a céged az AI ajánlásaiba?
Úgy, hogy előbb eldöntöd, melyik motorról beszélsz. Az AVE Studio 2026. augusztus 12-i mérésében a ChatGPT a 60 futásból 7-ben támaszkodott egyáltalán forrásra, a Perplexity mind a 60-ban — vagyis ugyanaz a munka az egyik motort mozdítja, a másikat nem. Ez a lap végigveszi, mit érdemes csinálni, és melyik motoron mit várhatsz tőle.
Frissítve ·
Mit mértünk, mielőtt bármit állítanánk
Tizenkét magyar és angol kérdést tettünk fel, amelyeket egy cég valóban feltesz, amikor szolgáltatót keres — és mindegyiknek a fordítottját is („kit ne bízzak meg”). Három motoron futott: ChatGPT, Gemini, Perplexity. Kérdésenként és motoronként öt ismétlés (k=5), összesen 180 futás, 2026. augusztus 12-én. Nem a válaszok szövegét néztük, hanem azt, hogy a motor milyen forrásokra támaszkodott — mert a válasz futásról futásra átrendeződik, a forráskészlet viszont stabil marad. Az alábbi számok ebből a körből valók.
A három motor három külön játék
A magyar piacon szinte minden útmutató egyetlen dologként kezeli „az AI-t”. Az AVE Studio mérése szerint ez a legdrágább félreértés a témában: a három nagy motor annyira máshogy dolgozik, hogy ugyanaz a ráfordítás az egyiken mindent hoz, a másikon semmit.
| Motor | Forrásra támaszkodó futás | Ahány kérdésben volt forrása | Mit jelent ez neked |
|---|---|---|---|
| ChatGPT | 7 / 60 (12%) | 2 / 12 | Többnyire emlékezetből felel. Amit a modell nem tud rólad, azt élőben sem keresi ki — a bejárhatóság önmagában nem mozdítja. |
| Gemini | 43 / 60 (72%) | 11 / 12 | Vegyes. Gyakran keres, de szűken válogat: a mérésben kérdésenként jóval kevesebb forrásra hivatkozott, mint a Perplexity. |
| Perplexity | 60 / 60 (100%) | 12 / 12 | Tiszta keresés. Minden válasz mögött friss, élőben lehívott források állnak — itt a klasszikus, elérhetőségre és tartalomra épülő munka azonnal számít. |
A különbség a „kit ne bízzak meg” típusú kérdéseknél a legélesebb: azokban a ChatGPT az AVE Studio mérésében 30 futásból egyszer sem keresett. Vagyis amikor a vevőd arról kérdezi, kit kerüljön el, a ChatGPT tisztán abból dolgozik, amit korábban megtanult — oda friss oldallal nem lehet beérni, csak azzal, amit mások írnak rólad, elég régóta és elég sok helyen.
Tíz lépés, ebben a sorrendben
A sorrend nem esztétikai kérdés. Az első három lépés nélkül a többi nem tud hatni, a nyolcadiktól pedig visszamérhető, hogy hatott-e.
1. Nézd meg, hogy egyáltalán elér-e a gép
A robots.txt-ben ma három külön botosztály él, és a legtöbb cég csak az egyikről tud. Van a keresőindexelő (Googlebot, Bingbot), van a lekérdezéskori olvasó (OAI-SearchBot, PerplexityBot) és van a tanuló (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended). Ezeket külön lehet engedni és tiltani, és a legtöbb kimaradás itt dől el, nem a tartalomnál. Tipikus eset, amit mérni szoktunk: egy szaklap beengedi a keresőt, de kizárja a tanuló botokat — az ott megjelenő cikked indexelhető marad, a ChatGPT emlékezetébe viszont soha nem kerül be. Ha a saját oldaladról van szó, ez a döntés a tiéd; ha máshol publikálsz, előre nézd meg.
Konkrétan: nyisd meg a sajat-domained.hu/robots.txt címet, és keresd ki külön a GPTBot, a ClaudeBot, a Google-Extended, az OAI-SearchBot és a PerplexityBot sorát. Ha egyik sincs benne, akkor a „*” szabály vonatkozik rájuk — és jó eséllyel nem az van benne, amit szeretnél.
2. Egy kérdés, egy oldal — és a cím legyen maga a kérdés
A mérésben azok a lapok ülnek a válaszok mögött, amelyek címe szó szerint az a kérdés, amit a felhasználó feltesz. Nem kulcsszó, nem szlogen: kérdés. Ebből következik, hogy egy oldal egy kérdést vigyen. Ha öt dologra akarsz válaszolni, öt lap kell, nem egy hosszú, ötfejezetes. Ez egyben a legolcsóbb hiba, amit ki lehet javítani: a meglévő szolgáltatásoldalad címét át lehet írni arra, amit a vevő valóban kérdez.
Konkrétan: írd össze azt az öt mondatot, amit a vevőd tényleg begépel. Nézd meg, melyikre van ma lapod. Amelyikre nincs, az a következő lap címe.
3. Az első bekezdés legyen kiemelhető válasz
A motorok mondatokat emelnek ki, nem oldalakat. Ha az első bekezdésed felvezet, akkor nincs mit kiemelni belőle. Írd meg úgy, hogy önmagában, kontextus nélkül is teljes válasz legyen a címben feltett kérdésre — és ha valaki csak ezt az egy bekezdést olvassa el, akkor is kapjon használható feleletet. A cikk többi része ezután jöhet a szokásos rendben.
Konkrétan: olvasd el a saját nyitóbekezdésedet úgy, mintha az lenne az egyetlen mondat, amit a gép idéz. Ha nem válasz, írd újra.
4. A neved és az állítás ugyanabban a mondatban legyen
Ez a lépés egy saját kudarcunkból származik. Amikor az AVE Studio kiadta a magyar model-mindshare tanulmányát, a Perplexity öt futásból ötben idézte belőle a számot — és egyszer sem nevezett meg minket. A szám utazott, a márkanév nem ment vele. Azóta szabály nálunk: ha egy mondatban szám van, akkor abban a mondatban ott a név is. Nem azért, mert szebb, hanem mert a kiemelés mondat-szinten történik, és a szomszéd mondatban lévő cégnév már nem utazik együtt az adattal.
Konkrétan: keresd meg az oldaladon az összes számot tartalmazó mondatot, és nézd meg, benne van-e a cégnév. Ha nincs, tedd bele.
5. Adj konkrétumot: számot, dátumot, módszert
Az általánosságot nincs mit kiemelni. A mérésben a legerősebb magyar lapok mind számsűrűek — ellenőrzési pontok darabszáma, súlyozás, skála, elemzett cégek száma. Fontos, hogy ez nem igazolásról szól, hanem kiemelhetőségről: a konkrét mondatnak van széle, az általánosnak nincs. Ha van saját adatod, írd ki a módszerrel együtt (mit, mikor, hányszor mértél). Ha nincs, akkor a saját munkádból származó megfigyelés is konkrétabb, mint egy iparági közhely.
Konkrétan: minden állításodhoz tegyél oda egy számot, egy dátumot vagy egy módszert. Ha egyikhez sem tudsz, az az állítás valószínűleg nem is a tiéd.
6. Egy név, egy leírás — mindenhol ugyanaz
Ha a cégedet háromféleképpen hívják a weboldalon, a LinkedIn-en és a cégjegyzékben, akkor a modellnek három félig ismert entitása lesz, nem egy ismert. Ugyanez igaz a leírásra: ha minden felületen mást mondasz arról, hogy mit csinálsz, akkor a modell azt tanulja meg, hogy bizonytalan. Rögzítsd egy helyen a nevet, a rövid leírást, a székhelyet és a szolgáltatásokat, és minden felületre onnan menjen — beleértve a strukturált adatot (schema.org) is.
Konkrétan: írd le egy fájlba a hivatalos nevet, a 25 szavas leírást, a székhelyet és a szolgáltatás-listát, és ezt másold minden felületre — a schema.org Organization blokkba is.
7. Legyél ott, ahol a motor amúgy is jár
Az AVE Studio mérésében a linkedin.com a tizenkét kérdésből hétben ott ült a források között — több kérdésben, mint bármelyik magyar cégoldal. A citált LinkedIn-tartalmak nem posztok, hanem hosszú, tagolt szakcikkek, kérdés-címmel. Mellette a YouTube (hat videó) és a szakmai fórumok jönnek be rendszeresen. Ez rövid távon többet ér, mint egy újabb aloldal a saját domaineden: a saját oldal a hosszú távú vagyon, a harmadik felek felülete viszont már ma benne van a válaszokban.
Konkrétan: válaszd ki azt az egy kérdést, amire a legjobb válaszod van, és írd meg hosszan egy külső felületen is — más szögből, mint a saját lapodon, visszalinkkel.
8. A negatív kérdésre is legyen lapod
A vevőd nemcsak azt kérdezi, kit válasszon, hanem azt is, kit kerüljön el. Az AVE Studio mérésében 178 említésből egyetlen esetben sem nevezett meg a motor kerülendő céget — helyette kritériumokat sorolt. Vagyis a „kit ne” választ a motor ellenőrzőlistából szereli össze, és annak a keretével indokol, aki a listát megírta. Aki tehát tisztességesen publikálja, mikor ne bízzanak meg egy szolgáltatóban, az a saját mércéjét adja a motor kezébe — beleértve azt is, hogy ez a mérce ellene is fordítható.
Konkrétan: írd le, milyen jelek alapján NE válasszanak téged sem. Ha ez fáj, akkor jó helyen tapogatózol.
9. Írd ki a dátumot, és tartsd is karban
A mérésben szereplő lapok szinte mindegyike kiírja a megjelenés vagy a frissítés dátumát; amelyik nem, az a leggyengébb közöttük. Ez nem trükk: egy dátum nélküli lapról sem az olvasó, sem a gép nem tudja eldönteni, hogy még érvényes-e. Ha frissítesz, azt is írd ki, és a strukturált adatban is jelenjen meg.
Konkrétan: tedd ki a dátumot a láthatóra és a strukturált adatba is, és tegyél emlékeztetőt negyedévre.
10. Mérj, ne higgy — se nekünk, se magadnak
A fenti kilenc lépés mind ellenőrizhető állításokból következik, de a te piacodon a te kérdéseiddel másképp sülhet el. Az egyetlen módja megtudni: felteszed ugyanazokat a kérdéseket többször, több motoron, és megnézed, mi változik a források között. Egyetlen lekérdezés semmit nem bizonyít — a válaszok futásról futásra átrendeződnek. Az ismétlés az, ami adatot csinál belőle.
Konkrétan: tedd fel ugyanazt a kérdést öt külön alkalommal, és írd fel, mely oldalak jelennek meg a válasz alatt. A visszatérők a valódi mezőny.
Mit mozdít melyik kar
A klasszikus kar az, amit a keresőoptimalizálásból ismersz: elérhetőség, tartalom, struktúra, frissesség. A viselkedési kar az, ami a modell emlékezetére hat: hogy mások mit írnak rólad, mennyire következetesen, és mióta. Az AVE Studio mérése szerint a kettő nem ugyanazt a motort mozdítja.
| Amit csinálsz | Perplexity / Gemini | ChatGPT emlékezete |
|---|---|---|
| Bejárhatóság, sitemap, sebesség | azonnal számít | közvetve |
| Új, kérdés-című oldal a saját domainen | napokon belül beülhet | önmagában nem elég |
| Strukturált adat, következetes entitás | számít | számít |
| Említés mások oldalain, sok helyen | számít | ez a fő kar |
| Saját mért adat, amit mások idéznek | erős | erős, de lassú |
A gyakorlati következtetés: ha holnapra kell eredmény, a Perplexity-oldali munkát csináld. Ha arra kell válasz, miért nem említ a ChatGPT, arra hónapok kellenek, és nem a saját oldaladon dől el.
Hét kérdés magadról — két perc
Ez nem pontozós teszt, hanem a hét legdrágább hiány. Amelyikre nemmel felelsz, az egy konkrét feladat a fenti listáról.
Meg tudod mondani fejből, mely bot-osztályokat engedi be a robots.txt-d?
Ha nem, az 1. lépés a tiéd — és lehet, hogy egy régi beállítás zárja ki a felét annak, amit szeretnél.
Van olyan lapod, aminek a címe szó szerint a vevőd kérdése?
Ha nincs, akkor a mezőnyben mindenki másnak van, és a motor az ő címükre illeszt.
Az oldalad első bekezdése önmagában megválaszolja a címben feltett kérdést?
Ha felvezet, akkor nincs benne kiemelhető mondat, és a gép a szomszédodét emeli ki.
A számot tartalmazó mondataidban ott van a cégnév?
Ha nincs, az adatod idézhető ugyan, de nélküled — ezt mi magunkon mértük.
Ugyanaz a neved és a leírásod a weboldalon, a LinkedIn-en és a cégjegyzékben?
Ha nem, a modellnek több félig ismert változatod van, és ezek egymást gyengítik.
Szerepel a céged bárhol máshol, mint a saját domainedon?
Ha nem, akkor a ChatGPT emlékezeti rétegében nincs mibe kapaszkodnia — az a réteg mások oldalaiból épül.
Van kiírt dátum a szakmai lapjaidon?
Ha nincs, sem az olvasó, sem a gép nem tudja eldönteni, érvényes-e még, amit írtál.
Öt hiba, amit a leggyakrabban látunk
Mindent egy hosszú oldalra tenni
A „minden az AI-láthatóságról” típusú gyűjtőlap egyetlen kérdésre sem a legjobb válasz. A motor kérdésre illeszt, nem témára — öt rövidebb, pontos lap többet hoz, mint egy hosszú, amelyik mindenről szól félig.
Számokat írni forrás nélkül
A magyar mezőnyben több szolgáltatásoldalon áll olyan statisztika, aminek nincs megadva a forrása. Ez rövid távon jól mutat, de az első olyan olvasó előtt megbukik, aki utánanéz — és az AI-korszakban pont az ilyen olvasó a döntéshozó.
Egyetlen lekérdezésből következtetni
Aki egyszer megkérdezi a ChatGPT-t a saját cégéről, és örül vagy elkeseredik az eredménytől, az zajt mér. A válasz futásról futásra átrendeződik; ismétlés nélkül nincs mit összehasonlítani.
A saját márkanevedre kérdezni
Ha a nevedet beleírod a kérdésbe, a motor kénytelen rólad beszélni — ez nem bizonyítja, hogy ajánlana. A valódi próba a márkázatlan kategória-kérdés: az, amit a vevőd tényleg begépel, a te neved nélkül.
Azt hinni, hogy egy sajtómegjelenés önmagában bevisz
A sajtómegjelenés emberi hitelesség, és ettől még értékes. De ha az adott lap kizárja a tanuló botokat, akkor az a cikk a modell emlékezetébe soha nem kerül be — a saját három szaklap-megjelenésünkről mérve tudjuk, hogy egyetlen mért kérdés forrásai közt sem szerepeltek.
Mibe kerül, ha ránk bízod
Az AVE Studio műszer-alapon áraz, nem átalánydíjas retainerben. A belépő a Citation Tracker, 95 000 Ft + ÁFA-tól; az egyszeri instrumentumok 95 000–195 000 Ft + ÁFA-tól mozognak, a folyamatos mérés 80 000 Ft + ÁFA havonta. A „-tól” az alap-scope-ot fedi: egy nyelv, alap kérdés-készlet. Ajánlatot a mérés eredményéből adunk, nem becslésből — és ha a mérés azt mutatja, hogy nincs mit csinálni, azt mondjuk meg.
Gyakori kérdések
- Mennyi idő alatt jelenik meg a cégem az AI válaszaiban?
- Motorfüggő, és nem ígérünk rá dátumot. A Perplexity-nél napok is elegendők lehetnek: a saját model-mindshare tanulmányunk a megjelenés után öt nappal már ott volt a forrásai között. A ChatGPT emlékezeti rétege ennél lényegesen lassabb, és nem is a saját oldaladon dől el. Aki ennél pontosabb határidőt mond, az olyat állít, amit nem tud.
- Elég, ha jól rangsorolok a Google-ben?
- Nem árt, de nem elég. Az AVE Studio mérésében a ChatGPT a futások 88%-ában egyáltalán nem támaszkodott élő forrásra — ott a Google-pozíciód nem tud hatni. A Perplexity-nél viszont a friss, elérhető tartalom közvetlenül számít. Ezért nem lehet egyetlen mondatban válaszolni arra, hogy „az AI”-ban hogyan állsz.
- Kell külön schema vagy llms.txt a ChatGPT-hez?
- Strukturált adat: igen, hasznos, mert az entitásodat teszi egyértelművé. Az llms.txt hasznossága ma nem bizonyított, és semmiképp nem helyettesíti a sitemapet vagy a rendes bejárhatóságot. Ha választani kell, előbb azt tedd rendbe, amit a gyűjtők dokumentáltan használnak.
- Miért nem elég új oldalakat gyártani?
- Mert a mennyiség nem az a jel, amire a motorok reagálnak. Két saját lapot publikáltunk augusztus elején, és a rá következő mérésben egyik sem került be a forrásokba — ugyanakkor a hónapokkal korábbi, mért adatot tartalmazó tanulmányunkat két motor is idézte. A különbség nem a darabszám volt, hanem hogy volt-e a lapon olyan konkrétum, amit ki lehet emelni.
- Mibe kerül?
- A belépő a Citation Tracker, 95 000 Ft + ÁFA-tól; az egyszeri instrumentumok 95 000–195 000 Ft + ÁFA-tól mozognak, a folyamatos mérés 80 000 Ft + ÁFA havonta. Csomagár nincs, modulonként árazunk.
- Garantáljátok, hogy bekerülök a válaszokba?
- Nem, és aki garantálja, attól kérdezd meg, mit mér. Sem mi, sem más nem tudja szabályozni, mit ad vissza egy modell — a mi dolgunk az, hogy megmérjük, hol állsz, megmondjuk, mi mozdítja a te esetedben, és utána újra megmérjük, hogy mozdult-e. Ha nem mozdult, azt is közöljük.
- Mit mértek pontosan?
- Nem a válasz szövegét, hanem a forráskészletet: mely oldalakra támaszkodik a motor, amikor a te kategóriádban kérdezik. Minden kérdés többször fut, több motoron, és a pozitív kérdés mellett a fordítottja is („kit ne”). Így derül ki, mely források írják egyszerre az ajánló és az elutasító választ is — ezek a valódi döntéshozók a kategóriádban.
- Mi van, ha a modell rosszul tud rólam?
- Ez gyakoribb, mint a teljes hiány, és külön munka. A modell ritkán talál ki dolgokat a semmiből; jellemzően azt keveri össze, amit félig tud — például egy hasonló nevű céggel vagy egy régi profillal. A javítás ugyanaz a következetességi munka, mint a 6. lépésben: egy név, egy leírás, mindenhol ugyanaz, elég sok helyen ahhoz, hogy a félig tudott verzió alulmaradjon.
Amit ez a lap nem ígér
Nem mondunk határidőt, nem mondunk garantált pozíciót, és nem állítjuk, hogy a fenti mérés a te piacodra is érvényes. Egyetlen mérési körből származik, három motoron, tizenkét kérdésen, 2026. augusztus 12-én — a magunk kérdéseivel. Azért írtuk ki a módszert és a darabszámokat, hogy ellenőrizhető legyen, és azért írjuk ki a dátumot, hogy tudd, mikor évül el. Ha valaki ennél többet ígér, kérd el tőle ugyanezt a hármat: mit mért, hányszor, mikor.
Kapcsolódó lapok
Nézzük meg, hol állsz most
Ha kíváncsi vagy, mit válaszol ma a három motor a te kategóriádban, azt meg tudjuk mérni — a te kérdéseiddel, ismétléssel, dátummal. Az eredményt akkor is megkapod, ha az derül ki, hogy nincs mit javítani.