A 2025 Állapota LLM optimalizálási jelentés

Bevezetés

• 2025 fordulópontnak bizonyult az LLM-vezérelt tartalomfelfedezés számára. A nagy, általános célú LLM-ek (felhőalapúak) továbbra is dominánsak, de a speciális modellek, az eszközön található LLM-ek és a vertikális motorok is hirtelen növekedést mutattak.

• A multimodális képességek – szöveg, képek, videók, sőt UI + adatbeolvasás – ma már számos vezető motorban alapfelszereltségnek számítanak, emelve a tartalom gazdagságának, a strukturált adatoknak és a formátumok közötti kompatibilitásnak a mércéjét.

• A keresés és a felfedezés már nem csak a rangsorolásról szól, hanem az ajánlásokról, az entitások megbízhatóságáról és a gépi olvashatóságról is. Az LLM-optimalizálás (LLMO) egy teljes tudományággá fejlődött, amely ötvözi a SEO-t, az információs architektúrát, a sémákat, az entitásstratégiát és az AI-készültséget.

• A nyílt forráskódú LLM-ek demokratizálták a hozzáférést a kiváló minőségű AI-eszközökhöz és SEO-adatokhoz, lehetővé téve a kis csapatok számára, hogy saját „SEO-motorokat” építsenek.

• 2025-ben azok a márkák lesznek a nyertesek, amelyek tartalmukat adatvagyonként kezelik: strukturált, ellenőrzött, entitás-konzisztens és több modellre optimalizált – felhőalapú LLM-ek, eszközön található ügynökök és vertikális motorok egyaránt.

1. A 2025-ös LLM-tájkép – Mely modellek és platformok domináltak

Modell/platform típus	Főbb erősségek	Megfigyelt gyengeségek / korlátok
Nagy felhőalapú LLM-ek (GPT-4/4o, Gemini, Claude stb.)	Széles körű ismeretek, mélyreható érvelés, multimodális (szöveg + kép + korai videó), gazdag összefoglalás és generálás. Kiváló általános célú tartalmakhoz, tervezéshez, stratégiához, széles témakörök lefedéséhez.	A hallucinációk továbbra is kockázatot jelentenek, különösen a niche területeken. Néha túlzottan általánosít; a képzési adatokra támaszkodik. Nagy mennyiségű tartalom esetén magas a redundáns kimenetek aránya.
Vertikális / specializált / nyílt forráskódú LLM-ek (pl. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, niche területek modelljei)	Hatékonyság, költséghatékonyság, könnyen finomhangolható, magas teljesítmény domain-specifikus lekérdezéseknél (pl. technikai SEO, jogi, pénzügyi), helyszíni vagy helyi ellenőrzés. Alacsonyabb hallucinációk szűk domainokban.	Szűkebb tudásbázis, korlátozott általánosítás a központi domainen kívül, korlátozott multimodális támogatás (videó, komplex média még felzárkózóban). Gondos finomhangolás és adatkarbantartás szükséges.
Eszközön belüli LLM-ek / Edge-AI modellek (mobil, asztali, beágyazott)	Adatvédelem, személyre szabás, alacsony késleltetés, offline feldolgozás, közvetlen integráció a felhasználói kontextussal/adatokkal. Kiválóan alkalmas első lépéskénti szűrésre, felhasználói szintű személyre szabásra és helyi felfedezésre.	Nagyon korlátozott tudásmélység; helyi cache-re vagy kis adatmennyiségre támaszkodik; korlátozott frissítések; gyengébb globális visszahívás; jól strukturált, egyértelmű tartalomra van szükség az elemzéshez.
Multimodális / többformátumú motorok	Megértik és generálnak szöveget, képeket, videókat, hangokat, felhasználói felületeket – gazdagabb tartalomformátumokat, jobb összefoglalókat, vizuális tartalom indexelést és a sima szövegen túlmutató, szélesebb SEO-formátumokat tesznek lehetővé.	Optimalizálása bonyolultabb, gazdagabb eszközök előállítását igényli (képek, videók, sémák, metaadatok), megnöveli a gyártási költségeket, szigorúbb minőségi és hitelességi szabványokat igényel a hallucinációk és félreértelmezések elkerülése érdekében.

Tanulság: 2025-ben már nem lesz egyetlen modell domináns. Az optimalizálásnak figyelembe kell vennie a többmodellű, többformátumú ökoszisztémát. A sikerhez rugalmas, strukturált és médiumokban sokszínű tartalomra van szükség.

2. Az LLM-optimalizálás legfontosabb trendjei és változásai ebben az évben

🔹 A többformátumú tartalom alapvető fontosságúvá válik

• A csak szöveget tartalmazó oldalak továbbra is relevánsak, de az AI-motorok egyre inkább képeket, diagramokat, videofelvételeket, beágyazott metaadatokat, strukturált sémákat és alternatív formátumokat várnak el.

• A különböző médiatípusokon optimalizáló márkák jobb láthatóságot értek el több csatornán (AI-összefoglalók, képalapú keresés, multimodális áttekintések, videókkal gazdag válaszok).

🔹 Strukturált adatok + entitásmodellezés = alapvető SEO-infrastruktúra

• A sémamarkup (JSON-LD), az egyértelmű entitásnevezés, a strukturált adatformátumok – ezek ugyanolyan fontosak lettek, mint a címsorok és a kulcsszavak használata.

• A modellek egyre inkább az entitások egyértelműségére támaszkodtak a hasonló márkák vagy termékek megkülönböztetésében – a világos, strukturált metaadatokkal nem rendelkező márkák egyre gyakrabban kaptak téves attribútumokat, vagy teljesen kimaradtak az AI kimeneteiből.

🔹 A nyílt forráskódú és belső modellek demokratizálják az adatokhoz és az AI-hez való hozzáférést

• A kis- és közepes méretű csapatok egyre inkább támaszkodnak a nyílt LLM-ekre saját SEO/adatintelligencia-infrastruktúrájuk kiépítéséhez – rangsor-követők, entitás-kivonók, tartalom-auditok, backlink-elemzések, egyedi SERP-elemzők.

• Ez csökkenti a drága, kizárólag vállalatok számára elérhető platformoktól való függőséget, és kiegyenlíti a versenyfeltételeket.

🔹 Az eszközön található és adatvédelmet előtérbe helyező AI átalakítja a személyes felfedezéseket

• A készüléken található LLM-ek (telefonok, operációs rendszerbe integrált asszisztensek) elkezdték befolyásolni a felfedezést a felhőalapú keresés előtt – ez azt jelenti, hogy a tartalomnak helyi AI-kompatibilisnek (egyértelműnek, tömörnek, félreérthetetlennek) kell lennie, hogy túlélje ezt az első lépést.

• A személyre szabás, a magánélet védelme és a felhasználó-specifikus kontextus ma már tényező abban, hogy a tartalom egyáltalán megjelenik-e a felhasználó számára.

🔹 A tartalom minőségbiztosítása, a kormányzás és az etikus AI-használat ma már alapvető fegyelem

• Az AI generációjának növekedésével a kockázat is növekszik: hallucinációk, félrevezető információk, téves attribúciók, márkák összekeverése.

• Az emberi felügyeletet, strukturált adatellenőrzést, tényszerű ellenőrzést és az AI-segítség átláthatóságát ötvöző erős minőségbiztosítási keretrendszerek – ezek választották el a jó hírű márkákat a zajtól.

• Az etikus AI-tartalomgyakorlatok a márka iránti bizalom jelzőjévé váltak, befolyásolva az AI-vezérelt ajánlásokat és a láthatóságot.

3. Hogyan fog kinézni a „jó” LLM-optimalizálás 2025-ben

A többmodellű világban az „optimalizált tartalom” a következő tulajdonságokkal rendelkezik:

• ✅ Géppel olvasható struktúra: sémák, JSON-LD, jól formázott címsorok, válasz-először bevezető, egyértelmű entitások.

• ✅ Több formátumra készen áll: szöveg és képek, infografikák, opcionálisan videók, HTML + metaadatok + alternatív szöveg, mobilra optimalizált.

• ✅ Magas szintű ténybeli és hivatkozási integritás: pontos adatok, megfelelő forrásmegjelölés, rendszeres frissítések, linkek konszenzusa, szerzői átláthatóság.

• ✅ Entitás egyértelműsége és konzisztenciája: mindenhol azonos márka-/terméknevek, konzisztens belső linkelés, kanonizálás, szükség esetén jelentésmegosztás.

• ✅ Beépített közönségszegmentálás: tartalomváltozatok vagy rétegek különböző tudásszintekhez (kezdő, középhaladó, szakértő), különböző felhasználói szándékokhoz, különböző felhasználási esetekhez.

• ✅ Minőségbiztosítás és irányítás: szerkesztői felügyelet, emberi + AI-ellenőrzés, etikai megfelelés, adatvédelmi szempontok, átláthatóság az AI-támogatott írás tekintetében.

• ✅ Visszalinkelés és külső konszenzus: hiteles hivatkozások, külső említések, független ellenőrzés – elengedhetetlen a hitelességhez mind az emberi, mind az AI-felhasználás esetében.

Azok a márkák, amelyek megfelelnek ezeknek a referenciaértékeknek, jelentősen nagyobb „láthatósági rugalmassággal” rendelkeznek – jól teljesítenek a keresőmotorokban, a felhőalapú LLM-ekben, az eszközön található ügynökökben és a vertikális AI-motorokban.

4. Kockázatok és kihívások nagy léptékben

A haladás ellenére az LLM-optimalizálás 2025-ben még mindig jelentős kockázattal jár:

• ⚠️ Modellfragmentáció – az egyik modell optimalizálása ronthatja a többi modell teljesítményét. Ami egy felhőalapú LLM esetében működik, az zavarhatja az eszközön található modelleket, és fordítva.

• ⚠️ Termelési ráfordítások – több formátumú, sémában gazdag, magas minőségű tartalom létrehozása erőforrás-igényes (képek, videók, metaadatok, minőségbiztosítás, frissítés).

• ⚠️ Hallucináció és félrevezető információk kockázata — különösen niche vagy technikai területeken; a gondatlan AI-támogatott tartalom továbbra is hibákat terjeszt.

• ⚠️ Adatkarbantartási terhek — a strukturált adatok, entitásoldalak, külső hivatkozások, tudásgráfok mind karbantartást igényelnek; az elavult információk rontják a hitelességet.

• ⚠️ Versenyfutás — minél több márka alkalmazza az LLMO-t, annál magasabb lesz az átlagos színvonal; az alacsony minőségű tartalom háttérbe szorul.

5. Mit sugallnak az adatok (2025-ös belső és külső jelek)

A SEO-csapatok összesített esettanulmányai, marketingauditok, AI-alapú hivatkozáskövetés és a 2025-ös teljesítmény-benchmarkok alapján:

• 🎯 Az LLM-olvashatóságra optimalizált oldalak + strukturált adatok 30–60%-kal gyakrabban jelentek meg AI-vezérelt válaszmezőkben, összefoglaló widgetekben és generatív áttekintésekben, mint a hagyományos tartalmak.

• 📈 A többformátumú tartalommal (szöveg + kép + sémák + GYIK) rendelkező márkák magasabb „többmodell-visszahívási arányt” értek el — különböző LLM-ekben, eszközön belüli ügynökökben és vertikális keresőeszközökben egyaránt következetesen megjelentek.

• 🔁 A tartalomfrissítési ciklusok lerövidültek – a jól teljesítő tartalmakat gyakrabban kellett frissíteni (mivel az LLM-ek gyorsan dolgozzák fel az új adatokat), ami a csapatokat az állandó frissítési munkafolyamatok felé terelte.

• 🔐 A nyílt forráskódú LLM + házon belüli intelligencia-csatornák jelentősen csökkentették a költségeket – néhány kis csapat drága vállalati eszközöket saját hosztolt, nyílt modellű rendszerekkel váltott fel, így a hasonló betekintések 70–80%-át a költségek töredékéért érte el.

Ezek a jelek erősen támogatják a robusztus LLM-optimalizálásba való befektetést a részleges, egyszeri erőfeszítések helyett.

6. Előrejelzések: Hová tart az LLM-optimalizálás 2026–2027-ben

• 🔥 Az ügynöki keresőmotorok és az AI-ügynökök fogják dominálni az interakciókat — ez azt jelenti, hogy a „válasz-először, adatgazdag, feladatorientált” tartalom felülmúlja a hagyományos rangsoroláson alapuló tartalmat.

• 🌍 A multimodális és formátumok közötti indexelés alapértelmezett lesz – a vizuális elemek, videók, hanganyagok, felhasználói felületek és diagramok ugyanolyan indexelhetőek és rangsorolhatóak lesznek, mint a szövegek.

• 🏠 Az eszközön található, adatvédelmet előtérbe helyező mesterséges intelligencia nagy részét a keresési forgalomnak szűri, mielőtt az eljutna a felhőbe – a helyi SEO és a helyi mesterséges intelligencia optimalizálása egyre fontosabbá válik.

• 🧠 A vertikális/domain-specifikus LLM-ek fontossága növekedni fog – a niche-ek (egészség, jog, szoftver, pénzügy) számára kifejlesztett speciális modellek a rendkívül pontos, vertikális tudatosságú tartalmakat fogják jutalmazni.

• 📊 A valós idejű SEO-elemzés + AI-vezérelt tartalom-minőségbiztosítás standard lesz — a folyamatos tartalom-egészségügyi és megbízhatósági ellenőrzések (séma, pontosság, entitás-összehangolás) beépülnek a munkafolyamatokba.

• 🤝 A hibrid SEO-csapatok (ember + AI) felülmúlják a tisztán emberi vagy tisztán AI-vezérelt csapatokat – egyensúlyt teremtve a méret, az ítélőképesség, a kreativitás, az etikai megfelelés és a domain-szakértelem között.

7. Stratégiai ajánlások marketingesek és SEO-csapatok számára

Ha 2026-ban vezető pozíciót szeretne elfoglalni, akkor:

1. Kezelje a tartalmat adatként, ne csak marketing szövegként.

2. Fektessen be többformátumú tartalomkészítésbe (szöveg, képek, videó, adattáblák).

3. Építsen ki és tartson fenn strukturált adatokat + entitásazonosságot: sémát, entitásoldalakat, kanonikus névadást, konzisztens belső linkelést.

4. Használjon nyílt forráskódú LLM-eket a SEO-eszközök kiegészítésére, ne pedig azok helyettesítésére.

5. Állítson be AI-támogató minőségbiztosítási munkafolyamatokat, kombinálva a szerkesztői felülvizsgálatot az AI-alapú ellenőrzésekkel.

6. Építsen ki állandó tartalomfrissítési folyamatokat – az LLM-ek gyorsan feldolgozzák és hivatkoznak az új adatokra.

7. Helyezze előtérbe az átláthatóságot, a hivatkozásokat és a pontosságot – mert az AI-motorok nagyra értékelik a bizalom jeleit.

8. Optimalizáljon a többmodellű láthatóságra, ne csak egy domináns keresőmotorra.

Következtetés

2025-ben a SEO átalakul az algoritmikus optimalizálásról az intelligenciaoptimalizálásra.

Már nem csak a kulcsszavakkal és a visszalinkelésekkel versenyzünk. Most már a modellekkel is versenyzünk – azok képzési adataival, érvelési motorjaival, visszakeresési rétegeivel, tudásábrázolásukkal.

Azok a márkák lesznek sikeresek, amelyek tartalmukat nem statikus weboldalakként, hanem élő adatelemekként kezelik – strukturált, géppel olvasható, ellenőrzött, média-gazdag és az LLM-ek, ügynökök és vertikális motorok sokszínű ökoszisztémájához optimalizált formában.

Ha a 2010-es években a SEO az algoritmusok legyőzéséről szólt, akkor a 2020-as években a SEO az intelligencia – mesterséges és emberi – bizalmának elnyeréséről szól .

A 2025-ös LLM-optimalizálási jelentés nem retrospektív. Hanem egy útiterv. És az előre vezető út azoké, akik a méretre, az egyértelműségre, a hitelességre és az intelligenciára építenek .