Ugrás a tartalomra

3. szakasz · Lehorgonyzás — jelen lenni ott, ahonnan a modellek tanulnak

Korpuszkampány · KEO jelenlét az AI forrásaiban

Knowledge Engine Optimization

Az a hiteles, kanonikus, olvasható és idézhető nyilvántartás, amelyből az AI-modellek tanulnak – hogy minden új modell a valóságnak megfelelően tanulja meg, ki vagy.

Knowledge Engine Optimization definíciója
— hely a modellek memóriájában

Hiába jó a tartalmad, ha nem jelenik meg azokban a forrásokban, amelyekből az AI-modellek tanulnak. Megírjuk és elhelyezzük az anyagokat ezeken a csatornákon — ez a KEO gyakorlati része, a publikálásig végigvíve.

A gépi márkaérték körforgása — Korpuszkampány

  1. 1 · Mérés — „Hol állok ma?” Motoronként külön, tartománnyal (Alapmérés, Kérdésválasztó)
  2. 2 · Javítás — „Miért hagynak ki?” Oldalról oldalra, majd kódban javítva (Hiányelemzés, Hiánypótlás)
  3. 3 · Lehorgonyzás — „Miből tanuljon rólam a gép?” Egyértelmű entitás és jelenlét a tanulási forrásokban (Entitáshorgony, Korpuszkampány)
  4. 4 · Bizonyítás ↺ — „Mozdult-e, és mit hozott?” Web nélküli alapmérés és visszamérés minden új modellgenerációnál (Memóriavizsgálat, Utómérés)
→ AI-tranzakció — amikor az AI-ügynök vásárol helyetted (agentic commerce · tervezett)

A stúdió két saját műszere, a Tudásgráf-diagnosztika és az Állításegyeztetés, a kör mind a négy szakaszában dolgozik.

Futási sorrend:
K1K2K3K4
→ egymásra épül · ‖ párhuzamosan fut · ↺ modellgenerációnként ismétlődik
Az AVE Studio nem rövid távú kampányokat futtat: a partnerei
Gépi márkaérték (machine equity)

A gépi márkaérték (Machine Equity) az az üzleti vagyon, amely abból származik, hogy az AI-rendszerek felismerik, megértik, felidézik és ajánlják a márkádat, és a felhasználó megbízásából tranzakcióvá is tudják váltani. Három rétegből áll: a bérelt elérés (mennyit talál meg belőled a motor kereséskor), a saját memória (mire emlékszik rólad a modell a tudásából) és a gépi vásárlóképesség (tud-e nálad vásárolni egy ügynök). Becsületesen csak rétegenként, tartományban megadott mérőszámok együtteseként mérhető, egyetlen összevont pontszámmal soha.

Gépi márkaérték (machine equity) definíciója
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 – AP, FT, Guardian, Le Monde, News Corp, Axel Springer, Schibsted, Reddit –, amelyek szerződést kötöttek AI-cégekkel; minden állítást forráslinkkel igazolunk. Emellett olyan magyar felületeken is, amelyeket az AI-robotok gyakran 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 szolgáltatásunk mögött saját fejlesztésű, kifejezetten erre a feladatra készült alkalmazás áll – nem kézzel vezetett táblázatok és nem általános célú eszközök.

Korpuszjelenlét-ellenőrzőnk: megnézzük a Common Crawlban, jelen vagy-e, és a szervernaplókból bizonyítjuk, hogy az AI-robotok tényleg jártak nálad – mindezt a modellfrissítések ritmusához igazítva.

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: megmutatjuk a Common Crawl-jelenlétet és a szervernaplókból származó bizonyítékokat.
  • Záró újramérés: a munka tényleges hatását az új modellgeneráción a különálló Utómérés 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.

Gyakori kérdések

Mennyibe kerül a korpuszkampány?

A Korpuszkampány már 190 000 Ft + áfa negyedévente. A médiaköltség ezen felül átlátható továbbszámlázás: nem nyeljük el és nem árazzuk túl, a kezelési díj a médiaköltség 15%-a — az ipari 10–20%-os sáv közepe.

Mit kapok kézhez?

Negyedéves megjelenési tervet kapsz, a modellek kiadási naptárához igazítva; a szóba jövő médiumok listáját, forrásokkal igazolt AI-licenccel; és bizonyítékot arról, hogy a megjelenéseid tényleg elérhetők a modellek gyűjtői számára – Common Crawl-találatot és szervernaplóból vett robotlátogatást.

Garantáljátok, hogy bekerülök a modellek tudásába?

Nem – és aki ezt garantálja, az túlígér: a modellek betanítását senki nem irányítja. Amit mi adunk: időzítés a modellek tudáshatárához igazítva, a megfelelő orgánumok és bizonyíték arról, hogy a tartalom a gyűjtők számára elérhető volt. Sikerdíjat elvből nem kérünk olyanra, amiről nem tudjuk bizonyítani, hogy tőlünk van.

Miért érdemes most elkezdeni? A modellek tudáshatára és az új verzió megjelenése között több hónap telik el – ami a mai korpuszba nem kerül bele, az a következő generációnak sem lesz meg. A kampány tehát nem attól sürgős, hogy mi mondjuk, hanem attól, hogy a naptár nem várható ki.

Kíváncsi vagy, mit lát rólad az AI?

Kezdd az ingyenes belépő méréssel – kötelezettség nélkül.

Kérd az ingyenes belépő mérést