Tipikus AI-láthatósági hibák, amikkel eddig találkoztam
Avagy: hogyan költ el a magyar vállalkozói réteg milliókat arra, hogy a gépek biztosan ne találják meg.
Megjelent ·
Az elmúlt egy évben elég sok magyar céges weboldalt, hirdetési fiókot és „digitális jelenlétet” néztem át gépi szemmel. Vagyis nagyjából úgy, ahogy a ChatGPT, a Claude, a Perplexity vagy a Google AI-rétege látja őket.
A tapasztalat röviden: a magyar vállalkozások jelentős része az AI számára nem rosszul látható. Egyáltalán nem látható.
Ez azért probléma, mert a vevők egyre nagyobb része már nem keres, hanem kérdez. A válaszba pedig jellemzően az kerül be, akiről a gép értelmezhető információt talál.
Cégeket nem nevezek meg, mert nem az a cél, hogy bárkit kellemetlen helyzetbe hozzunk. Inkább az, hogy olvasás közben felismerd a saját cégedet.
(Fogod.)
1. A gyártó, aki hangosbemondón hirdet egy hangszigetelt szobából
Van egy komoly gyártókapacitással dolgozó cég, amely havonta több százezer forintot költ Google Ads-re. Rendben, ez önmagában még nem bűn.
A gond az, hogy közben a teljes digitális jelenléte gépi szemmel gyakorlatilag olvashatatlan. A bemutatkozó anyag ugyanazon az oldalon két, egymásnak ellentmondó kapacitásadatot közöl. Az egyik a másik két és félszerese. Válassz.
A „friss” céges prezentáció valójában egy évekkel korábbi anyag átnevezett másolata, referenciák sehol, és mindez kizárólag magyarul egy olyan cégnél, amely exportra dolgozik.
Az AI ilyenkor nem feltétlenül áll neki azon töprengeni, hogy „hm, itt valami nem stimmel”. Egyszerűen nem mond semmit.
Egy nyelvi modell nem fog veled vitatkozni azon, melyik kapacitásadat az igaz. Inkább idéz valaki mást, akinél nincs mit kibogozni.
A hirdetés közben szépen viszi a pénzt. Mert a hirdetés történetesen az a csatorna, ahol fizetni is lehet azért, hogy ne kelljen különösebben érthetőnek lenni.
2. Az egészségügyi szolgáltató, aki fizet a Google-nek, hogy jöjjön — aztán megtiltja neki, hogy bejöjjön
Ez az egyik személyes kedvencem.
Egy egészségügyi szolgáltató havi százezer forintot költ Google-hirdetésekre, miközben a robots.txt fájlja — egy félrekonfigurált Cloudflare-beállítás miatt — tiltja a Google botjait.
Nem egyet. Nem néhányat.
Az összes crawlert. Mindent.
„De hát a hirdetés működik!”
Igen. És itt következik az a technikai poén, amitől az egész már nem vicces, hanem inkább drága: a Google hirdetési botja, az AdsBot megkerüli az általános robots.txt-tiltást.
Vagyis pontosan az a része működik a rendszernek, amelyik pénzt visz ki. Az pedig, amelyik ingyen hozhatna be látogatókat, gyakorlatilag halott.
Organikus találat: nulla.
AI-említés: nulla.
Számla: pontos, havi, megbízható.
Ez nagyjából olyan, mintha fizetnél egy portásnak, hogy hívja be a vendégeket, miközben az ajtóra kiírod: BELÉPNI TILOS.
A portás lelkes. Az ajtó zárva.
3. A marketingcég, amelyik átöltözött — de csak deréktól felfelé
Egy marketingszolgáltató szépen újraírta a weboldala embernek szóló részét. Új üzenetek, új pozicionálás, új szövegek.
Gratulálok, tényleg jobb lett.
Csakhogy közben a gépi réteghez — a metaadatokhoz, a strukturált adatokhoz és minden máshoz, amiből a nyelvi modell dolgozik — nem nyúltak.
Az ember tehát már az új céget látja. A gép még mindig a régit olvassa.
Az eredmény egyfajta digitális tudathasadás: ha megkérdezed az AI-t a vállalkozásról, olyan céget ír le, amely a saját bevallása szerint már nem is létezik.
Kicsit olyan, mint videóhívásban ingben ülni, miközben alul pizsama van rajtad. Csak ebben az esetben a gép történetesen az asztal alá is belát.
4. A GEO-szolgáltató, aki szállodát üzemeltet — csak nem tud róla
Igen, a saját szakmámból is hoztam példát. A suszter cipője errefelé is vígan él és virul.
Egy AI-láthatósággal foglalkozó cég a saját strukturált adatait, vagyis a JSON-LD-jét máshonnan ollózta össze. Ez önmagában még csak kínos lenne.
A baj az, hogy bent maradtak olyan értékek is, amelyek szerint a cég szállodai szolgáltatást nyújt, a termékei között pedig egy külföldi kozmetikai vállalat készítményei szerepelnek.
Az emberi látogató ebből semmit nem vesz észre.
A gép viszont pontosan ezt olvassa, hiszen a JSON-LD éppen neki készül. Ez tulajdonképpen a cég hivatalos önvallomása a gépek felé.
És ebben az önvallomásban az áll, hogy szobát adnak ki és arckrémet árulnak.
Az AI nem feltétlenül kezd nyomozásba. Feldolgozza, amit kapott.
Aki mások AI-láthatóságát építené, előtte nem árt, ha a sajátjában is rendet rak.
5. A nyelvválasztó, amiből országhatár lett
Klasszikus WordPress-történet.
Kellett volna egy nyelvválasztó a magyar és az angol verzió közé. Ehelyett született egy külön domain, rajta /hu és /en slugokkal, mindenféle érdemi összekötés nélkül.
Nincs hreflang. Nincs kanonikus kapcsolat. Nincs semmi, ami elmondaná a gépnek, hogy ez valójában ugyanannak a cégnek két nyelvi változata.
A gép szemében így nem egy kétnyelvű vállalkozás létezik, hanem két különálló, egyenként félkész entitás, amelyek ráadásul egymás tartalmát is duplikálják.
A cég gyártott magának egy digitális ikertestvért, aztán a kettő osztozik azon a láthatóságon, ami egynek is kevés lenne.
Sejtosztódással sajnos nem szaporodik a márkaérték. Inkább feleződik.
6. A Facebook-bajnok, akit az AI hírből sem ismer
Egy szolgáltató cég éveken át komoly összegeket költött Facebook-kampányokra.
Követők, lájkok, elérés. A social riport gyönyörű.
Aztán valaki megkérdezte a ChatGPT-t, kit ajánlana az adott kategóriában, és a cég sehol.
Teljes az értetlenség:
„De hát mi mindenhol ott vagyunk!”
Nem.
Egy helyen vagytok ott. Az pedig egy fallal körülvett kert.
A Facebook tartalmát az AI-modellek nem látják, nem indexelik, nem tanulnak belőle. Minden forint, amit oda toltál, a kerítésen belül maradt.
Olyan, mintha tíz évig bérelt telken építkeznél, aztán meglepődnél, hogy a földhivatalban nincs a neveden semmi.
Az AI a nyílt web tanítványa. Ami a kertben történt, az a kertben marad.
7. A díjnyertes weboldal, amit a gép üres lapnak lát
Gyönyörű oldal.
Animációk, görgetésre úszó elemek, látványos átmenetek, portfólióba kívánkozó dizájn.
Aztán megnézed, mit kap belőle egy AI-crawler — amelyek túlnyomó többsége ma sem futtat JavaScriptet —, és a válasz:
egy üres div.
Semmi szöveg. Semmi struktúra. Semmi.
A teljes cég egy fehér lap.
Ez a digitális haute couture: a kifutón lélegzetelállító, csak éppen gépi szemmel nem létezik.
Az AI nem nézi végig a demót. A forráskódot olvassa. Ha pedig ott nincs semmi, a cégről sincs sok minden, amit kiolvashatna.
8. Az árlista, amit a gépek elől PDF-be menekítettek
Ez már külön műfaj.
Minden érdemi információ — árak, szolgáltatások, műszaki adatok — letölthető PDF-ben él. Ideális esetben egy beszkennelt vagy lefotózott változatban.
A weboldalon közben ennyi áll:
„Részletek a letölthető anyagunkban!”
A szkennelt PDF a gép számára pixelhalom. Az információ technikailag ott van, csak éppen olyan formába zárva, amelyet a válaszmotorok a gyakorlatban nem bontanak ki.
Mintha a kirakat helyett a széfben tartanád az árcédulákat.
Biztonságos, az biztos.
A vevő elől is.
9. A cég, amelyik négy néven fut, és a gép nem tudja eldönteni, melyik az igazi
A weboldal láblécében az egyik cégnév szerepel. A Google-cégprofilban egy másik írásmód. A Facebookon a fantázianév. A számlán pedig a Kft. teljes neve, amit rajtuk kívül nagyjából senki nem használ.
Az ember ezen gond nélkül átlép.
A gép viszont entitásokban gondolkodik, és négy lazán hasonlító névből nem feltétlenül egy erős céget rak össze, hanem négy gyengét.
Így egyik sem jut el arra a szintre, ahol az AI kellő magabiztossággal ajánlaná.
A gépi márkaépítés első szabálya kiábrándítóan unalmas:
hívd magad mindenhol ugyanúgy.
Aki ezt nem tudja tartani, annak a többi már szinte mindegy.
10. A nyitvatartás, ami egy fényképen él
Végül az abszolút alapszint.
A vendéglátóhely nyitvatartása és étlapja kizárólag egy Facebook-posztba feltöltött fotón létezik.
Amikor egy turista megkérdezi az AI-t, hol érdemes enni a környéken, a modell azokat a helyeket tudja könnyebben ajánlani, amelyeknek az adatai olvasható formában is léteznek.
A fotóra írt nyitvatartás a gép számára nem adat.
Dekoráció.
Mi a közös ezekben?
Első ránézésre tíz különböző hibáról van szó.
Valójában ugyanannak a problémának tíz változatáról: a magyar vállalkozói réteg túlnyomó része az emberi szemnek épít, miközben a gépi rétegről alig tud valamit.
Költ hirdetésre, dizájnra, social médiára. Csupa látványos és jól számlázható dologra.
Közben az a réteg, amelyből az AI-modellek a válaszaikat összerakják, üres, ellentmondásos vagy egyszerűen zárva van.
És itt következik a kellemetlen rész.
Az AI nem haragszik ezért. Nem sértődik meg. Nem büntet.
Egyszerűen mást ajánl.
Azt a versenytársat, akinek az adatai olvashatók, a neve mindenhol ugyanaz, és a saját strukturált adatai szerint történetesen nem szállodát üzemeltet.
A láthatatlanság ezért nem semleges állapot. A láthatatlanság azt jelenti, hogy a kérdésre valaki más neve kerül a válaszba — napi több milliárd kérdésnyi tételben.
A jó hír, hogy a lista szinte minden pontja mérhető és javítható.
Nincs benne varázslat és nincs „AI-mágia”. Mérnöki munka: megnézzük, mit lát a gép, majd rendbe rakjuk azt, amit lát.
Ha kíváncsi vagy, a te céged melyik pontnál szerepel ebben a posztban — tapasztalatból mondom, legalább egynél valószínűleg igen —, egy AI-láthatósági audit pontosan ezt mutatja meg.
Addig is egy ingyenes házi feladat: kérdezd meg a ChatGPT-t, a Claude-ot vagy a Perplexityt a saját kategóriádról.
Ha nem vagy benne a válaszban, most már nagyjából azt is tudod, melyik fejezet környékén érdemes keresni az okát.
A szerző az AVE Studio alapítója. A stúdió azt méri, megnevezik-e a cégeket az AI válaszmotorok, és kódban szállítja azt a javítást, amitől a gép egyértelműen azonosítani tudja a céget és a tartalmát. A cikkben szereplő esetek valós auditokból származnak, azonosításra alkalmas részletek nélkül.