Ugrás a tartalomra
AVE StudioAI Visibility Engineering
2. FOK · TARTÓSAN ISMERJENEK

K3 · 3. szakasz — Lehorgonyzás: a korpusz

Corpus Campaign· KEOjelenlét az AI-modellek tanulási forrásaiban

Knowledge Engine Optimization

A hiteles, kanonikus, olvasható, idézhető nyilvántartás, amelyből az AI-modellek tanulnak — hogy minden új modell úgy legyen betanítva, hogy helyesen ismerje és idézze fel a cégedet.

Olvasd el a definíciót
— hely a modellek memóriájában

Hiába jó a tartalmad, ha nem jelenik meg azokban a forrásokban, amelyekből az AI-modellek tanulhatnak. A márkád jelenlétét ezekre a csatornákra tervezzük, ellenőrizhető bizonyítékokkal és teljesíthetetlen ígéretek nélkül.

A
gépi márkaérték (Machine Equity)

A gépi márkaérték (Machine Equity) az az üzleti vagyon, amely abból származik, hogy az AI-rendszerek egy márkát képesek felismerni, megérteni, felidézni, ajánlani — és a felhasználó megbízásából tranzakcióvá váltani. Három rétegből áll: bérelt elérés (retrieval-láthatóság), saját memória (betanított modell-felidézés) és gépi vásárlóképesség (ügynök-oldali tranzakció-képesség). Becsületesen csak rétegenkénti, tartományos mérőszámok portfóliójaként mérhető — soha nem egyetlen összevont pontszámként.

Olvasd el a definíciót
körforgása

  1. 1 · MÉRÉS — hol állsz és mely kérdések számítanak (Citation Tracker, Selector)
  2. 2 · JAVÍTÁS — miért ugrik át az AI, és kódszintű javítás (Gap Analysis, Gap Closure)
  3. 3 · LEHORGONYZÁS — egyértelmű entitás és jelenlét a tanulási forrásokban (Entity Anchor, Corpus Campaign)
  4. 4 · BIZONYÍTÁS ↺ — web nélküli alapmérés és delta minden új modellgenerációnál (Model Memory Audit, Release Audit)
→ AI-TRANZAKCIÓ — amikor az ügynök vásárol (agentic commerce · roadmap)

A KG Doctor és a Claim Coherence Engine — a stúdió saját műszerei — a teljes kört kiszolgálják.

Futási sorrend:
K1K2K3K4
→ egymásra épül · ‖ párhuzamosan fut · ↺ modellgenerációnként ismétlődik

Az AVE Studio nem rövid távú kampányokat futtat: a partnerei gépi márkaértékét építi, modellgenerációkon át.

A probléma

Az AI-modellek hatalmas szövegállományokból, úgynevezett korpuszokból tanulják meg a világról szóló ismereteiket. Minden modellnek van egy időbeli tudáshatára (cutoff): csak az addig elérhető információk kerülhetnek be a betanításába, a később megjelent tartalmat legkorábban egy következő modellgeneráció tanulhatja meg. Ha a márkád nincs jelen a megfelelő forrásokban, a következő generáció sem feltétlenül fog tudni róla.

Három beavatkozási terület egy negyedéves tervben

01Megjelenés dokumentált AI-licencmegállapodással rendelkező médiumokban

Célzott megjelenéseket tervezünk olyan médiumokban, amelyek dokumentált AI-licencmegállapodással rendelkeznek (AP, FT, Guardian, Le Monde, News Corp, Axel Springer, Schibsted, Reddit; minden állítást forráslinkkel igazolunk), valamint olyan magyar felületeken, amelyeket az AI-robotok nagy gyakorisággal látogatnak.

02Időzítés a modellfrissítésekhez

A publikálási időpontokat a modellgenerációk várható frissítési ritmusához igazítjuk. Kiszámoljuk, mikorra kell megjelennie a tartalomnak ahhoz, hogy még esélye legyen bekerülni a következő generáció által feldolgozott források közé.

03Ellenőrzés és bizonyítékok

Megvizsgáljuk, szerepel-e a tartalom a Common Crawl nyílt webarchívumában, és a szervernaplók alapján valóban meglátogatták-e az oldalt az AI-modellek adatgyűjtő robotjai, például a GPTBot vagy a ClaudeBot.

A szolgáltatás mögött: saját fejlesztésű rendszer

Minden szolgáltatásunkat házon belül épített, erre a feladatra tervezett alkalmazás támogatja — nem kézi táblázatok és nem általános célú eszközök.

Korpusz-jelenlét verifikáló: Common Crawl-ellenőrzés és szerverlog-alapú AI-crawler-bizonyíték, a modellfrissítések ritmusához igazított ütemezéssel.

Mit kapsz
  • Negyedéves kampányterv: konkrét és követhető feladatokkal.
  • Megjelenési napló: minden tételt dokumentálunk. Csak valódi, kiérdemelt sajtó- és szakmai jelenléttel dolgozunk; álprofilokat és mesterséges manipulációt nem használunk.
  • Riport az AI-robotok látogatásairól: bemutatja a Common Crawl-jelenlétet és a szervernaplókból származó bizonyítékokat az AI-robotok látogatásairól.
  • Záró újramérés: a munka tényleges hatását az új modellgeneráción a különálló Release Audit méri vissza.

A becsületes vállalás itt nem lábjegyzet, hanem a szolgáltatás alapja

  • Nem ígérünk olyat, amit senki sem tud garantálni. Azok az ajánlatok, amelyek biztos bekerülést ígérnek az AI-modellek betanításába, félrevezetők. A betanítási anyagba kerülés nem irányítható közvetlenül, és előre nem bizonyítható.
  • Azt vállaljuk, amit ténylegesen befolyásolni lehet. A legjobban dokumentált csatornákon építjük a márka jelenlétét, majd utólag ellenőrizhető méréssel vizsgáljuk az eredményt. AI-licencre csak forrás alapján, robotlátogatásra csak mérési bizonyíték alapján hivatkozunk.
  • Az időbeli korlátokat nem lehet megkerülni. Az új tartalom hatása legkorábban egy következő modellgenerációban jelenhet meg. A modell tudáshatára és az új verzió kiadása közötti idő önmagában több hónap lehet.
  • Az, hogy egy AI-robot meglátogatta az oldalt, még nem jelenti azt, hogy a modell megtanulta a tartalmat. A robotlátogatás fontos előjel, de nem bizonyíték. A valódi bizonyítékot az új modellgeneráción végzett újramérés adja.

A riport magyar és angol nyelven készül.

Becsületességi jegyzet

Az iparági adatokat mindig tartományként és forrásmegjelöléssel közöljük. Az llms.txt az AI-robotok számára készített tájékoztató fájl, nem olyan eszköz, amely biztosítaná a betanításba kerülést. A munkához ügyfélprofilra, és lehetőség szerint szervernaplókra van szükség. A folyamatot a Release Audit zárja le: ott derül ki ellenőrizhetően, milyen hatást ért el a munka.

Gyakori kérdések
Mennyibe kerül a korpusz-kampány?
190 000 Ft + ÁFA-tól negyedévente. A médiaköltség ezen felül átlátható pass-through: nem nyeljük el és nem árazzuk túl, a kezelési díj a médiaköltség 15%-a — az ipari 10–20%-os sáv közepe.
Mit kapok kézhez?
A modell-kiadási naptárhoz igazított negyedéves megjelenési tervet, licencelt-orgánum registryt, és crawl-bizonyítékot: Common Crawl és AI-crawler evidenciát arról, hogy a megjelenéseid tényleg elérhetők a modellek gyűjtői számára.
Garantálják, hogy bekerülök a modellek tudásába?
Nem — és aki ezt garantálja, az túlígér: a modellek betanítása fölött senkinek nincs kontrollja. Amit mi adunk: cutoff-tudatos időzítés, a megfelelő orgánumok, és bizonyíték, hogy a tartalom a gyűjtők számára elérhető volt. Sikerdíjat elvből nem kérünk olyanra, amit nem tudunk kauzálisan bizonyítani.

Kíváncsi vagy, mit lát rólad az AI?

Indulj az ingyenes belépő méréssel — kötelezettség nélkül.

Kérd az ingyenes felmérést