-
Az AI keresőpiac igazi nyertesei: mi rejlik az LLM monitoring mögött?
Az utóbbi években az AI-alapú keresőszolgáltatások és SEO-eszközök finanszírozása jelentős figyelmet kapott a befektetők körében. A piac azonban korántsem olyan egyszerű, mint ahogy elsőre tűnik: a legnagyobb összegeket nem feltétlenül a látszólag innovatív LLM (nagy nyelvi modellek) monitoring eszközök kapják, hanem azok a platformok, amelyek valódi működési értéket és üzleti előnyt biztosítanak a marketing szakemberek számára. Az Adobe tavalyi, 1,9 milliárd dolláros Semrush-felvásárlása jól példázza, hogy a befektetők nem a monitoring dashboardokat keresik, hanem a komplex, ügyfélkapcsolatokra és terjesztésre épülő, „agentic SEO” megoldásokat. Az AI láthatóság monitorozása – ígéret vagy mulandó trend? 2024-ben az AI láthatóság követése, azaz annak mérése, hogy egy márka hogyan jelenik meg például ChatGPT-ben vagy más…
-
Hogyan írja át az AI a nemzetközi SEO térképét: a földrajzi azonosítás problémái
Az AI alapú keresőrendszerek alapjaiban változtatják meg azt, ahogyan a márkák megjelennek a különböző piacokon. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) nem csupán a tartalmak rangsorolását alakítják át, hanem összemosják a földrajzi határokat, így a helyi, regionális tartalmak gyakran globális alapértelmezetté válnak. Ez a folyamat torzíthatja a piaci láthatóságot, és komoly kihívásokat jelent a nemzetközi SEO szakemberek számára. Cikkünkben részletesen bemutatjuk az AI által okozott földrajzi azonosítási hibák okait, következményeit, valamint azt, hogyan lehet felkészülni és reagálni ezekre a változásokra. Az AI és a földrajzi határok összemosódása a keresésben A klasszikus keresőoptimalizálás világában a helymeghatározás egyértelmű volt: az IP-cím, a nyelv, valamint a piaci specifikus domainnevek (például ccTLD-k) irányították, hogy a…
