Ugrás a tartalomra

Szakácskönyv

AI-láthatóság ellenőrzőlista: húsz pont, amit tényleg meg tudsz nézni

Nem tippek, hanem ellenőrzések: mindegyik pontról egy délután alatt eldönthető, hogy nálad igaz-e.

Frissítve ·

Ez a lista a klaszter csillagpontja: összefogja azt, amit a többi recept külön-külön részletez. A szerkesztési elve az, hogy minden pont ELLENŐRIZHETŐ legyen — nem „legyen jó a tartalmad”, hanem olyan állítás, amiről meg tudod nézni, hogy igaz-e nálad. A sorrend nagyjából a javítás sorrendje is: elöl a hozzáférés és az entitás, mert ezek nélkül a többi nem tud dolgozni; utána az idézhetőség; a végén a mérés fegyelme. Nem kell egyszerre mindet: ha a lista első harmada zöld, már többet tettél, mint a legtöbben. Ami fontos: a lista nem pontozó. Nincs olyan összesített szám, amit ki lehetne belőle hozni, és szándékosan nincs — egy kompozit pontszám elrejti, hogy melyik rétegben van a baj, márpedig a javítás rétegenként különbözik. Egy megjegyzés a használatához: érdemes leírni, melyik pont hol tart, dátummal. Nem azért, mert jól mutat, hanem mert két hónap múlva ez lesz az egyetlen mód eldönteni, hogy a változás a te munkádtól van-e. A lista fele ellenőrzés, a másik fele emlékeztető arra, hogy mit mértél már meg.

A húsz pont

  • A fontos oldalaid szerveroldalon renderelődnek

    Nézd meg a kiszolgált HTML-t, ne a böngészőben látottat: ha a lényegi szöveg csak JS után áll össze, a lekérő üres lapot lát.

    llms.txt

  • A robots.txt-edet géppel értelmezted, nem szemre

    Futtass rá egy értelmezőt minden fontos URL-re, minden AI-user-agenttel — a gyakori hiba nem a hiányzó tiltás, hanem a túl széles.

    AI-crawlerek a robots.txt-ben

  • Tudod, melyik bot-osztályt engeded be

    Tanító, retrieval és felhasználó által indított: három külön döntés, három külön üzleti következménnyel.

    AI-crawlerek a robots.txt-ben

  • A tiltásaid létező útvonalra mutatnak

    Egy átnevezés után a szabály ott marad, de már semmire nem illeszkedik — és ami semmire nem illeszkedik, semmit nem jelez.

    AI-crawlerek a robots.txt-ben

  • A neved egyetlen dologra mutat

    Kérdezz rá a nevedre kontextus nélkül több felületen; ha vegyes vagy idegen találatot kapsz, entitás-kétértelműséged van.

    Entitás-kanonizálás

  • Van egy stabil @id-d, és mindenhol ugyanaz

    Oldalanként eltérő azonosító nem egy céget ír le sokszor, hanem sok céget egyszer.

    Organization schema és sameAs

  • Minden sameAs URL él és a tiéd

    Egy törölt elemre mutató sameAs rosszabb, mint a hiányzó: törött identitás-állítás, ami az egész node-ra visszaüt.

    Organization schema és sameAs

  • Minden oldal a TELJES node-ot viszi

    A crawler minden URL-t önmagában olvas; egy csonk node annak az oldalnak az olvasója számára MAGA az entitás.

    Organization schema és sameAs

  • A legfontosabb öt tényed mindenhol ugyanaz

    Név, székhely, alapítás, kategória, méret — az ellentmondás drágább, mint a hiány.

    Entitás-kanonizálás

  • Tudod, van-e jogosultságod nyilvántartási tételre

    Ha nincs két-három független forrásod, előbb azokat szerezd meg — a tétel a jelenlét következménye, nem az eszköze.

    Wikidata-tétel cégeknek

  • Tudod, hogy van-e tudáspanelod

    Kijelentkezve, más eszközről és régióból nézd; ha nincs, az igénylés nem alkalmazható lépés.

    Google tudáspanel

  • A mondataid kiemelve is állítanak valamit

    Olvasd el őket szövegkörnyezet nélkül: ha így semmit nem mondanak, nem idézhetők.

    Hogyan idézzen a Perplexity

  • A számaidhoz forrás vagy módszer tartozik

    Egy módszertan nélküli szám ugyanolyan súlytalan, mint egy jelző.

    Hogyan idézzen a Perplexity

  • A frissesség látható és igaz

    A dátum előreállítása tartalomváltozás nélkül rövid távon sem hoz, hosszabb távon hiteltelenít.

    Hogyan idézzen a Perplexity

  • A látható szöveg megmondja, KI készítette

    Idézhetnek úgy is, hogy a neved nem jelenik meg — a jelölésben lévő szerző-mező ehhez kevés.

    Hogyan idézzen a Perplexity

  • Ismételve mérsz, nem egyszer

    Egy futás egy minta; a szórás maga az eredmény, és pont azt szokták elhagyni.

    AI-láthatósági önteszt

  • Először név nélkül kérdezel

    A rásegítés után már azt méred, TUD-e rólad, nem azt, hogy ESZÉBE JUTSZ-e.

    AI-láthatósági önteszt

  • Szétválasztod a tudást a megtalálástól

    Kérdezz forrásmutató és forrás nélküli felületen is: a kettő különbsége maga a diagnózis.

    Miért nem ajánl az AI

  • Tudod, melyik réteget javítod

    A retrieval hetekben, a betanított memória modellgenerációkban mér — a türelem is beavatkozás.

    Miért nem ajánl az AI

  • Kizártad a szokásos alternatív okokat

    Algoritmusfrissítés, saját technikai változás, új versenytárs, szezonalitás — mind valószínűbb, mert bizonyíthatóbb.

    AI-áttekintés és forgalomesés

Gyakori kérdések

Milyen sorrendben csináljam?
Nagyjából a lista sorrendjében. A hozzáférés és az entitás az alap: ha a gép nem jut be, vagy nem tudja, melyik vagy, akkor a tartalmi munka egy kétértelmű entitáshoz tapad. Utána jön az idézhetőség, a végén a mérési fegyelem — bár az utóbbit érdemes már az elején elkezdeni, hogy legyen kiindulóállapotod.
Kell ehhez fejlesztő?
A pontok körülbelül feléhez igen — a szerveroldali renderelés, a jelölés és a robots.txt kódot érint. A másik fele tartalmi és szervezési kérdés, amit fejlesztő nélkül is meg tudsz csinálni: a tények egységesítése, a látható szerzőség, a mondatok formája, a mérés.
Mennyi idő végigmenni rajta?
Az ELLENŐRZÉS néhány óra, ha van hozzáférésed a saját site-odhoz és egy AI-felülethez. A JAVÍTÁS ennél sokkal hosszabb, és pontonként nagyon eltérő: a robots.txt egy perc, egy független forrás megszerzése hónapok. Ezért érdemes előbb végigmenni és felmérni, mielőtt bármihez hozzákezdesz.
Van összpontszám?
Nincs, és szándékosan nincs. Egy kompozit szám elrejtené, hogy melyik rétegben van a probléma, márpedig a javítás rétegenként teljesen más — a hozzáférés hetekben, a betanított memória modellgenerációkban mér. Egy szám, ami ezt a kettőt összeátlagolja, nem információ, hanem zaj.