AI a marketing csapatban · Lecke 06

Keresők, AI válaszmotorok és a láthatóság

A közönség egyre többször AI-tól kérdez, nem keresőben lapoz. Mit jelent ez a marketing láthatóságra nézve.

Vissza a tananyaghoz


A változó belépőpont

A tartalom eddig a keresőn keresztül talált olvasót. Ez az út átalakul, mert a kérdések egy része már AI válaszmotorokhoz megy, amelyek összefoglalót adnak, nem linklistát. A marketing kérdése így kettős lett. Hogyan találjon meg a kereső, és hogyan idézzen a válaszmotor.

A jó hír, hogy a kettő nagyrészt ugyanazt kívánja. Világos szerkezetű, tényekben gazdag, forrásként használható tartalmat, egyértelmű szerzővel és frissességgel. A felszínes, kulcsszóra írt tartalom mindkét világban veszít.

1
Válaszolható tartalom. A jó anyag konkrét kérdésekre ad ellenőrizhető választ, nem témát karistol. A válaszmotor az idézhetőt szereti.
2
Szerkezet a gépnek is. Címhierarchia, adatséma, tiszta hivatkozások. A tartalom gépi olvashatósága ma rangsorolási kérdés.
3
Szerző és hitelesség. A névtelen tartalomgyár kora leáldozóban. A valós szakértő neve, múltja, következetes jelenléte jelzéssé vált.
4
Frissesség karbantartással. A régi, de karbantartott anyag értékesebb, mint az új és magára hagyott. A tartalomvagyonnak gazdája legyen.

Az AI írta tartalom és a kereső

A gyakorlati tapasztalat és a keresők kommunikációja ugyanabba az irányba mutat. Nem az számít, ki írta a szöveget, hanem az, hogy hasznos-e. A gépi segítséggel készült, de valódi tudást hordozó tartalom jól teljesít. A gépi futószalagon gyártott, tudás nélküli tömegtartalom pedig egyre rosszabbul, mert pont az különbözteti meg a jót, amit a futószalag nem tud, a saját tapasztalat, a saját adat, a saját vélemény.


A marketing csapat legjobb védekezése és támadása ugyanaz. Olyan tartalomvagyont építeni, ami csak nála van. Saját esetek, saját számok, saját módszertan. Ezt a gép sokszorozni tudja, elavulttá tenni nem.


Források és további olvasnivaló

A Google saját útmutatását a generatív keresésről a Mit mond a Google a generatív AI keresési optimalizálásról cikkben dolgoztam fel.