Mit tegyél akkor, ha már nem csak a Google, hanem az AI is az első olvasóid között szerepel? A generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű fejlődése új korszakot nyit a keresőoptimalizálásban: üdvözöld tehát a GEO-t!
GEO – A keresőoptimalizálás új generációja
A GEO, vagyis Generative Engine Optimization, egy újfajta gondolkodásmódot hoz a tartalomkészítésbe. Míg a hagyományos SEO a keresőmotorok (pl. Google, Bing) algoritmusai számára teszi érthetőbbé és vonzóbbá a tartalmat, addig a GEO azt vizsgálja, hogyan dolgozza fel és idézi tartalmunkat egy mesterséges intelligencia – például a ChatGPT, a Grok, a Google SGE vagy a Perplexity.
Ezek a generatív motorok nem a találati listák szűk keresztmetszetében gondolkodnak, hanem összefoglalnak, újramondanak és ajánlanak – és ebbe csak az a tartalom kerül bele amit hiteles, jól strukturált, kontextusában gazdag forrásként érzékelnek.
Az elmúlt években a SEO (Search Engine Optimization) szinte minden digitális marketingstratégia sarokköve lett – de 2024-ben új korszak kezdődött: belépett a GEO. Ez nem csupán technikai újítás, hanem szemléletváltás is: a hagyományos keresőmotorokra optimalizált szövegeket ma már egyre inkább generatív AI-modellek olvassák, értelmezik – és ajánlják tovább.
A GEO tehát abban különbözik a hagyományos SEO-tól, hogy nem csak a kulcsszavakra és metaadatokra koncentrál. Ehelyett azt vizsgálja, hogyan olvassák és értékelik az AI-alapú keresőmotorok a tartalmat. A jól strukturált, kontextusában gazdag, releváns szöveg és a válaszalapú tartalomformálás kulcsfontosságú.
GEO számokban
A GEO mögötti trend nem spekuláció. A Vajrobol et al. (2024) kutatása szerint a generatív AI-modellek által idézett tartalmak 89%-a jól strukturált, kérdés-válasz alapú, edukatív jellegű volt. Ugyanez a tanulmány rámutatott arra is, hogy a „semleges”, csak kulcsszóra épülő tartalmak gyakorlatilag láthatatlanok maradnak az AI-alapú válaszokban, így a korábbi gyakorlat, miszerint a szövegeket kizárólag SEO baráttá és kulcsszó optimalizálttá kell tenni, kezdi elveszteni jelentőségét.
Egy másik jelentős publikáció, Aggarwal et al. (2024, KDD Conference) részletes elemzése szerint a nagy nyelvi modellek preferálják azokat az oldalakat, ahol:
- világos a hierarchia (H2–H3 alcímek, listák, rövid bekezdések),
- szerepelnek konkrét hivatkozások (másik blogra, kutatásokra),
- a tartalom válaszkész, azaz előre sejteti, milyen kérdésekre ad megoldást.
Ezek a szempontok nem csak elméletben fontosak – a GEO-elvek szerint készített tartalmak 40%-kal nagyobb eséllyel jelennek meg a generatív válaszokban a kutatások alapján.
Mire figyeljünk GEO-barát tartalomnál?
A GEO nem váltja ki a SEO-t, hanem kiegészíti – mégpedig stratégiailag.
Strukturált HTML és markup: A megfelelő HTML-címkézés (pl. <h2>, <strong>, schema.org) szintén segít az AI-modelleknek felismerni a tartalom súlyát és szerkezetét.
Válaszkészség mindenek felett: Használjunk kérdés-válasz formátumot, FAQ blokkokat, listákat, praktikus tanácsokat. Az AI-ok ezekre vadásznak.
Kontextusgazdag kulcsszóhasználat: Ne csak kulcsszavakat szórjunk el, hanem dolgozzunk ki fogalmi tereket, ami alapján az AI tudja, milyen szakterülethez kapcsolódunk.
Hivatkozások és hitelesség: Hozz létre belső és külső linkeket. A szakmai hitelesség erősíti a GEO-jelenlétet is.
Hogyan használjuk a GEO-t a Midomediánál?
Marketingügynökségként nálunk a GEO nem extra opció – alapstratégia.
A Midomedia saját blogstratégiája is erre épít: olyan tartalmakat készítünk, amelyek nemcsak a keresőben szerepelnek jól, de idézhetők, ajánlhatóak és feldolgozhatóak generatív AI-modellek által is. Ez már nem a jövő – ez a jelen.
✅ Blogcikkeinket kifejezetten GEO-barát formátumban írjuk (mint ez itt).
✅ Tartalommarketing projektjeinkben a GEO-szempontokat már a szövegírásnál érvényesítjük.
✅ Ügyfeleink számára egyedi GEO-auditot is készítünk: SEO+GEO egyben.
Ha komolyan gondolod az online jelenlétet, ne csak a kulcsszavakban gondolkozz – tanítsd meg az AI-t arra, hogy téged idézzen!
Felhasznált források:
Transforming SEO in the Era of Generative AI: Challenges, Opportunities, and Future Prospects
GEO: Generative Engine Optimization
