GEO Benchmarks: Korai adatok 100+ márkára vonatkozóan

Bevezetés

A generatív motoroptimalizálás (GEO) még mindig új, de már nem csak elméleti síkon létezik. 2024 és 2025 között több mint 100 márka korai GEO-teljesítményadatait gyűjtöttük össze és elemeztük a SaaS, e-kereskedelem, pénzügy, egészségügy, oktatás, vendéglátás és szakmai szolgáltatások területén.

A cél nem az volt, hogy rangsoroljuk az iparágakat, hanem hogy azonosítsuk a következő mintákat:

• hogy a márkák milyen gyakran jelennek meg a generatív válaszokban

• mely tényezők befolyásolják a felvételüket

• hogyan értékelik a keresőmotorok a megbízhatóságot

• hogyan értelmezi félre az AI bizonyos márkákat

• mely iparágak nyernek vagy veszítenek láthatóságot

• hogyan néz ki jelenleg a „jó” GEO teljesítmény

Ez a jelentés a GEO láthatóságára vonatkozó legkorábbi, legátfogóbb adatsort tartalmazza, és az első gyakorlati referenciaértékeket kínálja azoknak a vállalatoknak, amelyek az AI-alapú keresés korszakára készülnek.

1. rész: A referenciaértékek mögött álló módszertan

A megbízható GEO-benchmarkok létrehozása érdekében a következőket elemeztük:

• 100+ márka

• 12 000+ generatív lekérdezés

• 7 generatív motoron

• 5 szándékkategória felhasználásával

• több mint 4 hónapos longitudinális mintavétel

A generatív motorok között szerepeltek:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Teszteltük:

• információs lekérdezések

• tranzakciós lekérdezések

• márkakérdések

• összehasonlító lekérdezések

• többmodális lekérdezések

• ügynöki munkafolyamat-lekérdezések

• hibakeresési lekérdezések

Minden tesztnél a következőket mértük:

• megjelenési gyakoriság (megjelent-e egyáltalán a márka?)

• válaszok aránya (milyen gyakran jelent meg a versenytársakhoz képest?)

• idézetek stabilitása (ismétlődően vagy inkonzisztensen szerepel?)

• értelmezés pontossága (az AI helyesen írja le?)

• entitásbiztonság (a motor „ismeri” a márkát?)

• tények konzisztenciája (a részletek konzisztensek a különböző motorokban?)

• multimodális felismerés (kép/videó alapú felismerés sikere)

Ezek a mutatók képezik most a GEO benchmarking alapját.

2. rész: A három GEO teljesítmény szint (és azok jelentése)

Több mint 100 márka esetében egyértelmű láthatósági szintek alakultak ki.

1. szint – Magas GEO láthatóság (a legjobb ~15%)

Az ebben a szintben szereplő márkák következetesen:

• több motorban is hivatkozott

• pontosan leírt

• összehasonlító válaszokban kiválasztva

• több lépéses összefoglalókban szerepel

• felismert multimodális lekérdezésekben

• tranzakciós és információs szándékok között hivatkozott

Az 1. szintű márkák jellemzői:

• erős entitásstruktúrák

• jól meghatározott tényoldalak

• platformok közötti egységes névadás

• első forrásból származó tartalom

• magas tekintélyű bizalmi pontszámok

• aktív javítási munkafolyamatok

• strukturált formázás a főbb oldalakon

Ezek a márkák akkor is dominálnak a GEO láthatóságban, ha nem ők a legnagyobb SEO szereplők.

2. szint – Közepes GEO láthatóság (~60%)

Az ebben a szintben szereplő márkák:

• alkalmanként

• következetlen

• gyakran hosszú válaszokban

• ritkán a legfelső szintű összefoglalókban

• néha tévesen tulajdonított

• nem minden motor esetében

Jellemzők:

• néhány entitás egyértelműsége

• meglehetősen erős SEO

• inkonzisztens strukturált adatok

• minimális elsődleges forrásból származó tartalom

• elavult oldalak vagy nem egyértelmű definíciók

• alacsony javítási gyakoriság

A keresőmotorok egyre szelektívebbé válásával fennáll a veszélye, hogy elveszítik láthatóságukat.

3. szint – Alacsony/nincs GEO láthatóság (~25%)

Az ebben a csoportban szereplő márkák:

• láthatatlan

• felismerhetetlen

• tévesen azonosított

• helytelenül csoportosított

• összehasonlításból kizárt

• összefoglalókban nem említve

Jellemzők:

• inkonzisztens márkanevek

• ellentmondó adatok a platformok között

• gyenge entitás jelenlét

• strukturálatlan tartalom

• elavult vagy pontatlan tények

• alacsony tekintélyjelek

• nincs kanonikus definíció

Ezek a márkák lényegében láthatatlanok a generatív rétegben. A SEO önmagában nem fogja megmenteni őket.

3. rész: 1. referenciaérték – Megjelenési arányok a generatív keresőmotorokban

12 000 lekérdezés alapján az átlagos márka megjelenési arányok a következők voltak:

• Perplexity: legmagasabb felvételi arány

• Google SGE: nagyon szelektív, alacsony felvételi arány

• ChatGPT Search: erősen preferálja a strukturált, hiteles forrásokat

• Brave Summaries: sok hivatkozással, könnyen megjelenik, ha tényeken alapul

• Bing Copilot: kiegyensúlyozott, de következetlen

• Claude Search: nagyon magas elvárások a tényszerűség tekintetében

• You.com: sokszínű, de felületes lefedettség

Korai nyertesek: kristálytiszta entitásstruktúrával rendelkező márkák. Korai vesztesek: kétértelmű leírásokkal vagy több termékkel kapcsolatos zavarokkal rendelkező márkák.

4. rész: 2. referenciaérték – Válaszok százalékos megoszlása

A válaszok aránya azt méri, hogy egy márka milyen gyakran jelenik meg a generatív válaszokban a versenytársakhoz képest.

Több mint 100 márka esetében:

• ~15% esetében a válaszok aránya meghaladta a 60%-ot a kategóriájukban

• ~35% 20–60% volt

• ~50% 20% alatti arányt ért el

A legfontosabb megállapítás:

A SEO erőssége nem állt szoros összefüggésben a válaszok arányával.

Az entitás egyértelműsége viszont igen.

5. rész: 3. referenciaérték – Időbeli hivatkozási stabilitás

Hetente nyomon követtük az ismétlődő lekérdezéseket.

A legjobban teljesítő márkáknál a következőket tapasztaltuk:

• stabil felvétel hétről hétre

• helyes leírások

• idővel növekvő pontosság

A középkategóriás márkák a következőket mutatták:

• heti ingadozás

• szakaszos jelenlét

• részleges félreértelmezés

Az alacsonyabb szintű márkák:

• nincs javulás

• helytelen összefoglalások

• következetlen tények

• motorok, amelyek helyettesítik őket a versenytársakkal

A generatív motorok „megtanulják” a stabil márkákat, és figyelmen kívül hagyják az instabilakat.

6. rész: 4. referenciaérték – Értelmezési pontosság (hallucinációs kockázat)

Teszteltük, hogy a motorok milyen gyakran írták le helytelenül a márkákat.

Több mint 100 márka esetében:

• ~20% közel tökéletes pontossággal rendelkezett

• ~50% enyhe ténybeli eltéréssel rendelkezett

• ~30% súlyos hallucinációkat mutatott

A hallucinációk között szerepeltek:

• rossz funkciók

• elavult árak

• nem létező termékigény

• összekevert versenytársak

• teljesen helytelen pozícionálás

• más márka jellemzőinek tulajdonítása

Az erős kanonikus tényoldalakkal rendelkező márkáknál drámaian kevesebb hallucináció fordult elő.

7. rész: 5. referenciaérték – multimodális felismerés

Teszteltük a multimodális lekérdezéseket a következők segítségével:

• termékképek

• képernyőképek

• felhasználói felületek

• videók

• diagramok

Eredmények:

• csak ~12–18% márka volt megbízhatóan felismerhető a képernyőképek alapján

• csak ~15–20% volt felismerhető a termékekről készült képek alapján

• <10% volt felismerhető videóképkockák alapján

• ~50% esetében a márkajelzés „vizuálisan kétértelmű” volt

• ~70% esetében a vizuális dokumentáció inkonzisztens vagy alacsony minőségű volt

A multimodális GEO jelenleg a legnagyobb hiányosság az összes iparágban.

8. rész: 6. referenciaérték – Entitásbiztonsági pontszámok

Az entitásbiztonság azt jelzi, hogy a modell mennyire biztos a következőkről:

• mi is az a márka

• mit csinál

• kiket szolgál

• milyen termékek tartoznak hozzá

Több mint 100 márka esetében:

• ~25% rendelkezett magas szintű szervezetbizalommal

• ~40% közepes mértékű bizalmat táplált a vállalat iránt

• ~35% alacsony vagy ellentmondásos profilokkal rendelkezett

Az entitás-összetévesztés az egyik fő oka annak, hogy a márkák kudarcot vallanak az AI-összefoglalókban.

9. rész: 7. referenciaérték – Elsődleges források súlyozása

Megvizsgáltuk, hogy a motorok milyen gyakran hivatkoztak márkákra eredeti adatokkal (pl. kutatások, felmérések, tanulmányok).

Az elsődleges forrásból származó tartalommal rendelkező márkák:

• ~4× magasabb válaszarány

• ~3× magasabb hivatkozási stabilitás

• ~2× jobb értelmezési pontosság

A keresőmotorok egyértelműen azokat a márkákat részesítik előnyben, amelyek:

• eredeti tanulmányok

• benchmarkok

• statisztikai jelentések

• saját fejlesztésű betekintések

Az AI-motorok az adatokat létrehozókat részesítik előnyben, nem pedig az adatokat megismétlőket.

10. rész: 8. referenciaérték – Iparági szintű különbségek

Egyes iparágak gyorsan láthatóvá váltak, mások viszont nehezen boldogultak.

A legmagasabb GEO láthatóságú iparágak

• SaaS

• e-kereskedelem (magas struktúrájú kategóriák)

• pénzügy (szabályozott + strukturált tartalom)

• egészségügyi információs oldalak (egyértelmű entitásadatokkal)

A legkevésbé látható iparágak

• vendéglátás

• utazás

• otthoni szolgáltatások

• helyi vállalkozások

• kreatív szolgáltatások

• homályos pozícionálású professzionális szolgáltató cégek

Az egységes terminológiát alkalmazó iparágak sokkal jobban teljesítettek, mint a kétértelmű vagy változó leírásokat alkalmazó iparágak.

11. rész: A 10 legnagyobb GEO-előrejelző tényező 100+ márka alapján

Az összes teszt során a következő tényezők korreláltak legerősebben a magas GEO teljesítménnyel:

1. Kanonikus definíciók

A keresőmotoroknak egységes, stabil definíciókra van szükségük a zavarok elkerülése érdekében.

2. Az entitások egyértelműsége

Az egyértelmű kategóriabeosztás drámai mértékben növelte a felvétel arányát.

3. Strukturált tartalom

A keresőmotorok sokkal gyakrabban vettek fel márkákat pontokba szedett magyarázatokkal.

4. Elsődleges forrásból származó adatok

A keresőmotorok azoknak a márkáknak a megbízhatóságát ismerik el, amelyek saját tényeket állítanak elő.

5. Aktuálisság

A frissen frissített tartalom nagyobb valószínűséggel került be a keresőmotorokba.

6. Multimodális konzisztencia

A stabil képernyőképekkel és vizuális elemekkel rendelkező márkák gyakrabban kerültek helyes felismerésre.

7. Bizalomjelek

A hitelesített szerzőség, a származás és a hiteles linkek befolyásolták a felvétel valószínűségét.

8. Weboldalak közötti konzisztencia

A keresőmotorok elutasítják azokat a márkákat, amelyek platformok között ellentmondó információkat tartalmaznak.

9. Összehasonlítási készség

Az AI-ügynökök azokat a márkákat részesítik előnyben, amelyek könnyen összehasonlíthatóak.

10. Javítási munkafolyamatok

Azok a márkák, amelyek AI-korrekciós kérelmet nyújtottak be, gyorsabban javultak, mint a passzív márkák.

12. rész: GEO-benchmarkok – Mi számít „jónak” 2025-ben

Íme a kiemelkedő teljesítményt nyújtók korai normái:

Megjelenési arány

40–65% a keresőmotorokban

Válaszok aránya

50–70% a kategóriájukban

Hivatkozási stabilitás

Hetente következetes megjelenés

Értelmezés pontossága

90% ténybeli pontosság az összes keresőmotorban

Entitásbiztonság

Magas vagy nagyon magas

Többféle módú felismerés

Képek → megbízható Képernyőképek → részleges Videók → kialakulóban

Márkaeltérés pontszám

Minimális következetlenségek

Frissességi pontszám

Az elmúlt 90 napban frissített tartalom

Strukturált AI olvashatóság

Magas

Ezek a korai „legjobb százalékos” teljesítménymutatók – és 2026–2027-re iparági szabványokká válnak.

13. rész: Stratégiai betekintés 100+ márka összehasonlításából

Az összes adatból hét átfogó minta rajzolódott ki.

1. A GEO a méretnél jobban értékeli az egyértelműséget

A kristálytiszta definíciókkal rendelkező kisebb márkák jobban teljesítettek, mint a homályos identitású nagy weboldalak.

2. A GEO érzékenyebb a hibákra, mint a SEO

Egy ellentmondásos tény tönkreteheti a szervezet bizalmi pontszámát.

3. A keresőmotorok a szűk tartalomcsoportokat részesítik előnyben

A teljes mértékben feltérképezett témakörök következetesen javították a válaszok arányát.

4. Az elsődleges forrásból származó tartalom az új „linképítés”

Az AI-motorok az adatok eredetét akarják, nem azok ismétlését.

5. A multimodális eszközök mostantól rangsorolási tényezők

A képernyőképek és a termékek vizuális elemei befolyásolják a felvételüket.

6. A generatív láthatóság nem korrelál a domain minősítéssel

Néhány DR 20 márka jobb struktúrájának köszönhetően felülmúlta a DR 80 márkákat.

7. A javítási munkafolyamatok mérhető eredményeket hoznak

Azok a márkák, amelyek aktívan kijavították az AI pontatlanságait, a következőket tapasztalták:

• kevesebb hallucináció

• pontosabb összefoglalók

• nagyobb befogadókészség stabilitás

A generatív motorok gyorsan tanulnak a javításokból.

Következtetés: A korai GEO-benchmarkok feltárják a láthatóság jövőjét

A több mint 100 márka adatai egy igazságot tesznek elkerülhetetlenné:

A generatív láthatóságot a világosság, a struktúra, a bizalom, az aktualitás és az elsődleges forrásból származó szakértelem biztosítja, nem pedig a hagyományos SEO-dominancia.

A generatív motorokban jól teljesítő márkák:

• egyértelműen meghatározzák magukat

• pontos tények fenntartása

• strukturált tartalom használata

• eredeti adatok közzététele

• weboldalak közötti konzisztencia fenntartása

• gyakran frissítsenek

• korrigálja az AI hibáit korán

• többféle módon biztosítsa az egyértelműséget

Azok a márkák, amelyek most ezt teszik, már jóval azelőtt uralni fogják a válaszréteget, hogy a GEO mainstreammé válna.

Azok, amelyek nem teszik ezt, soha többé nem láthatják a generatív láthatóságot – mert az AI-ügynökök korai, tartós feltételezéseket fogalmaznak meg, amelyeket később nehéz lesz kijavítani.

A több mint 100 márkát felölelő GEO-benchmarkok egyértelműen mutatják:

Az optimalizálás a rangsorolt oldalakról a képzési modellekre helyeződött át.

Azok a vállalatok, amelyek elsőként értik meg ezt a változást, fogják uralni a következő évtized AI-vezérelt felfedezési táját.