✔️ Ezek mind azt mutatják, hogy a mesterséges intelligencia-alapú keresések teljesen új szabályok szerint értelmezik és rangsorolják a weboldalakat. Lelkületileg tehát az AI optimalizálás kihívásaira érdemes felkészülnöd❗

AEO – Answer Engine Optimization a gyakorlatban

Az AEO célja, hogy a tartalmad közvetlen választ adjon a felhasználói kérdésekre. Ez különösen fontos az AI-alapú keresésekben, ahol a rendszer nem listát, hanem választ ad.

Mit kell csinálni❓

• Kérdés–válasz struktúra: építs be GYIK (FAQ) szekciót, ahol rövid, tömör válaszokat adsz.
• Schema markup használata: a FAQ és Q&A schema segít az AI rendszereknek felismerni, hogy a tartalom válaszokat tartalmaz.
• Egyszerű nyelvezet: kerüld a túl bonyolult mondatszerkezeteket, hogy az AI könnyen feldolgozza.
• Felhasználói szándék elemzése: derítsd ki, milyen kérdéseket tesznek fel a célközönséged, és ezekre adj konkrét választ.

GEO – Generative Engine Optimization lépésről lépésre

A GEO arra fókuszál, hogy a generatív AI rendszerek (pl. ChatGPT, Gemini) számára releváns, kontextusban gazdag tartalmat hozz létre.

Mit kell csinálni❓

• Kontextusépítés: ne csak definíciót adj, hanem példákat, esettanulmányokat, összehasonlításokat.
• Tartalom mélysége: a generatív AI akkor tud jó választ adni, ha a tartalom több szempontból körbejárja a témát.
• Entitások és kapcsolatok: említs releváns fogalmakat, hogy az AI összefüggéseket tudjon építeni.
• Frissítés és aktualitás: a generatív rendszerek előnyben részesítik az aktuális, naprakész információkat.

LLMO – Large Language Model Optimization konkrét technikái

Az LLMO célja, hogy a nagy nyelvi modellek (pl. ChatGPT) számára érthető és feldolgozható legyen a tartalom.

Mit kell csinálni❓

• Strukturált szöveg: használj H1–H3 címeket, felsorolásokat, táblázatokat. Az AI könnyebben feldolgozza a jól tagolt tartalmat.
• Metaadatok és SEO pluginok: az AIO SEO pluginben pontosan add meg a Focus Keyword-öt (AI optimalizálás), meta title-t és description-t. Arra az esetre írom ha az általad alkalmazott CMS mondjuk a WordPress.
• Egységes terminológia: mindig ugyanazt a kifejezést használd, ne variáld túl sok szinonimával.
• Adatok és példák: a nyelvi modellek jobban értelmezik a tartalmat, ha számokkal, statisztikákkal és konkrét példákkal van alátámasztva.
• Kód és markup: ha technikai témáról írsz, adj kódpéldát vagy snippetet, mert az AI ezeket különösen jól tudja feldolgozni.

💡Mivel érdemes hát a tartalomfejlesztést megtámogatni az AI optimalizálás gyakorlatában❓

Olyan megoldással ami például segíti az adott tartalomkezelő rendszeren belüli munkádat.

Érdemes részletes, pontokba szedett checklist -et alkalmazni a három fontos lehetőség kiaknázásához, amiről feljebb írtam (AEO, GEO, LLMO).

💭 Hogy mik azok a checklist-ek, mire gondolok❓

A checklist-ek röviden olyan pontokba szedett ellenőrző listák, amelyek segítenek abban, hogy tartalomkészítés közben semmi fontos ne maradjon ki.

👉 Például az AI optimalizálás témámban:

• AEO checklist: tartalmazza, hogy legyen GYIK szekció, rövid válaszok, schema markup.
• GEO checklist: figyelmeztet, hogy adj példákat, kontextust, friss adatokat.
• LLMO checklist: ellenőrzi, hogy van-e strukturált szöveg, metaadat, egységes kulcsszóhasználat.

Tehát ezek olyan gyorsan átfutható listák, amelyek biztosítják, hogy minden cikk megfeleljen az AI optimalizálás követelményeinek.

Némi programozási beavatkozással például a WordPress tartalomkezelő rendszerek esetén, nem olyan nehéz az ilyet kivitelezni. Megírjuk a functions.php fájlba, ami szépen beépül a TinyMCE szerkesztőjébe. Igazából ez már szerintem részletkérdés.