Mit tanultunk 10,000 generatív válaszból 2025-ben

Bevezetés

2025-ben a generatív keresés végre átlépte a küszöböt. Már nem kísérleti stádiumban volt, hanem több száz millió ember számára az információkhoz való hozzáférés elsődleges módjává vált.

Hogy megértsük, hogyan változtatja meg ez a változás a felfedezést, elvégeztük az eddigi legnagyobb független GEO-kutatás egyikét:

10 000 generatív választ elemeztünk 7 nagy keresőmotoron, 4 hónap alatt, 5 keresési kategóriában, több mint 100 márka esetében.

Ez a cikk összefoglalja a legfontosabb megállapításokat: mit csinálnak a generatív keresőmotorok, hogyan választják ki a forrásokat, milyen minták alakultak ki, mely márkák nyernek vagy veszítenek, és mit jelent ez az optimalizálás jövője szempontjából.

Ez a végleges „generatív válaszok állapota” jelentés 2025-re vonatkozóan.

1. rész: A projekt áttekintése – Mit teszteltünk

10 000 generatív válasz közül a következőket követtük nyomon:

• bevonási gyakoriság

• idézési minták

• érvelési viselkedés

• hallucináció típusok

• tények időbeli eltérése

• generatív torzítás

• multimodális befolyás

• válaszstruktúrák

• entitásosztályozás

• kategória szintű dominancia

A lekérdezések 5 csoportból származtak:

1. Információs

Meghatározások, útmutatók, magyarázatok, tények.

2. Tranzakciós

Összehasonlítások, termékválasztás, szolgáltatók.

3. Márka szintű

„Mi az X?”, „Kié az X?”, „X vs. Y”.

4. Többféle mód

Képek, képernyőképek, diagramok, videók.

5. Ügynöki

Több lépésből álló munkafolyamatok, kutatási utasítások, eszközhasználati kérdések.

Tartalmazott motorok:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT keresés

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Ez az adatkészlet a legvilágosabb pillanatképet adja arról, hogyan épülnek fel az AI-válaszok a valós életben.

2. rész: A 10 legfontosabb megállapítás (összefoglalás)

Mielőtt elmélyülnénk a témában, íme a legfontosabb tanulságok:

1. A generatív válaszok nagyon kevés forrás felhasználásával íródnak – általában 3–10.

2. Az entitások egyértelműsége volt a legerősebb előrejelzője a felvételnek.

3. Az eredeti adatokat sokkal gyakrabban idézték, mint bármely más tartalmat.

4. Az elavult oldalakat szinte kivétel nélkül kizárták.

5. A kanonikus definíciók alakították a márkák leírását.

6. A multimodális eszközök befolyásolták, hogy mely márkák kerültek kiválasztásra.

7. A hallucinációk száma csökkent, de a téves besorolások száma nőtt.

8. A weboldalak közötti konzisztencia erősen befolyásolta a bizalmi pontszámot.

9. Az ügynökök több lépéses érvelés alapján módosították a válaszokat.

10. A SERP-first SEO tényezők alig jelezték előre a generatív láthatóságot.

Vessünk egy pillantást a részletekre.

3. rész: 1. megállapítás – A modellek a vártnál sokkal kevesebb forrást használnak

Annak ellenére, hogy több tucat vagy több száz oldalt töltenek be:

A generatív válaszok általában 3–10 kiválasztott forrásból épülnek fel.

Ez minden esetben így van:

• rövid válaszok

• hosszú magyarázatok

• összehasonlítások

• több lépéses érvelés

• ügynöki munkafolyamatok

Ha nem tartozik a szűrésen túlmaradt 3–10 forrás közé, akkor láthatatlan.

Ez a legnagyobb változás a SERP-korszakhoz képest:

Láthatóság ≠ rangsorolás. Láthatóság = felvétel.

4. rész: 2. megállapítás – Az entitás egyértelműsége volt a láthatóság legerősebb előrejelzője

A keresőmotorokban a legjobb láthatósággal rendelkező márkáknak egy közös tulajdonságuk volt:

Az AI tökéletes bizonyossággal tudta megválaszolni a „Mi ez?” kérdést.

Három szintű entitás egyértelműséget figyeltünk meg:

1. szint — Kristálytiszta Következetes, egyértelmű, kanonikus. Ezek a márkák dominálták a generatív láthatóságot.

2. szint – Részbenegyértelmű Néhány következetlenség. Ezek a márkák alkalmanként jelentek meg.

3. szint –Kétértelmű Ellentmondó leírások. Ezek a márkák szinte teljesen kizáródtak.

Az entitás egyértelműsége legyőzi:

• visszautalások

• domain értékelés

• tartalom hossza

• kulcsszó sűrűség

• domain életkora

Ez az első számú GEO-tényező az egész adatkészletünkben.

5. rész: 3. megállapítás — Az eredeti adatok minden más tartalomtípust felülmúltak

A generatív motorok túlnyomórészt a következőket részesítették előnyben:

• saját tanulmányok

• statisztikák

• benchmarkok

• fehér könyvek

• kutatási jelentések

• felmérési eredmények

Bármilyen tartalmat, amely máshol nem létezett.

Az eredeti adatokkal rendelkező márkák:

• 3–4-szer magasabb felvételi arány

• 5× stabilabb hivatkozások

• közel nulla hallucinációs kockázat

A motorok elsődleges forrásból származó bizonyítékokat akarnak, nem átírt SEO-tartalmakat.

6. rész: 4. megállapítás – A frissesség fontosabb volt, mint a tekintély

Ez még minket is meglepett:

A keresőmotorok következetesen alacsonyabb rangsorolást adtak az elavult oldalaknak, még akkor is, ha azok nagy tekintélyű domainekről származtak.

A frissesség rendkívül fontos volt.

Az elmúlt 90 napban frissített oldalak jobban teljesítettek:

• magasabb DR versenytársak

• hosszabb tartalom

• több linkelt oldal

• régebbi, örökzöld útmutatók

A modellek a frissességet = hitelességnek értelmezik.

7. rész: 5. megállapítás – A kanonikus definíciók alakítják, hogy az AI hogyan írja le Önt

Közvetlen összefüggést figyeltünk meg a következők között:

• a márka kanonikus oldalának formátuma

• a generatív összefoglalókban használt megfogalmazás

Az egyszerű, strukturált definíciók megbízhatóan szó szerint megjelentek a válaszokban.

Ez azt jelenti, hogy:

Te alakíthatod, hogy a generatív web hogyan ír le téged —

a kanonikus definícióid alakításával.

Ez az új „snippet optimalizálás”.

8. rész: 6. megállapítás – A multimodális eszközök váratlan szerepet játszottak

A generatív motorok egyre gyakrabban használták:

• képernyőképek

• UI példák

• termékképek

• diagramok

• videók

támogató bizonyítékként.

Azok a márkák, amelyek:

• konzisztens dizájn

• jól megvilágított képek

• megjegyzésekkel ellátott vizuális elemek

• videó bemutatók

gyakrabban jelentek meg és pontosabban írták le őket.

Vizuális egyértelműség = generatív egyértelműség.

9. rész: 7. megállapítás – A hallucinációk száma csökkent, de a téves besorolások száma nőtt

A hallucinációk száma jelentősen csökkent az összes keresőmotorban.

De egy új probléma merült fel:

Helytelen besorolás – az AI a márkákat rossz kategóriába sorolta.

Példák:

• a SaaS platformot „eszköznek” nevezni „csomagnak” helyett

• a termékkategóriák téves azonosítása

• a versenytársak összekeverése

• két márka funkcióinak összevonása

• az anyavállalat és a termék összekeverése

Ezek a hibák szinte mindig a következőkre vezethetők vissza:

• gyenge kanonikus adatok

• következetlen terméknevezés

• elavult támogatási oldalak

Azok a márkák, amelyek havonta frissítették a definíciókat, jelentősen alacsonyabb téves besorolási arányt mutattak.

10. rész: 8. megállapítás – A weboldalak közötti konzisztencia nagy súllyal esett latba a kiválasztás során

A motorok egymást ellenőrizték:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• szociális profilok

• séma

• harmadik felek véleményei

egymással.

Ha a tények egyeztek → a bizalom nőtt. Ha a tények ellentmondtak egymásnak → kizárás történt.

A weboldalak közötti konzisztencia az első 5 rangsorolási tényező között volt.

11. rész: 9. megállapítás – Az agensszerű érvelés egyes márkákat előnyben részesített, másokat pedig hátrányosan érintett

Az agensszerű lekérdezések több lépésből álló utasítások:

„Kutass X-et, hasonlítsd össze a szolgáltatókat, foglald össze a lehetőségeket, és ajánld a legjobbat.”

Megfigyeltük:

Az erősen strukturált összehasonlításokkal rendelkező márkákat gyakrabban választották.

A keresőmotorok a következőket keresték:

• előnyök és hátrányok

• átlátható árak

• egyértelmű pozícionálás

• használati esetek listája

• funkciók részletes leírása

Azok a márkák, amelyek elrejtették gyengeségeiket vagy homályosították funkcióikat, kiesettek a listából.

12. rész: 10. megállapítás – A SEO erőssége nem jelezte előre a generatív láthatóságot

Ez a legegyértelműbb megállapítás:

A magas rangú SEO-márkák gyakran gyengén teljesítettek a generatív válaszokban.

Miért?

Mert a generatív láthatóság a következőktől függ:

• átláthatóság

• következetesség

• tekintély

• aktualitás

• eredetiség

• megbízhatóság

• strukturált adatok

—nem a kulcsszavak rangsorától.

Láttunk olyan márkákat, amelyek:

• A DR 20 teljesítménye meghaladja a DR 80 teljesítményét

• A 100 oldalas webhelyek felülmúlják a 10 000 oldalas webhelyeket

• a fókuszált domainnevek felülmúlják a széles körű domainneveket

A generatív motorok a koherenciát jutalmazzák, nem a mennyiséget.

13. rész: Figyelemre méltó másodlagos megállapítások

A 10 legfontosabb megállapításon túl több további mintát is találtunk:

1. A motorok büntetik a kétértelmű termékek ökoszisztémáit

Ha túl sok átfedő termék van, a világosság összeomlik.

2. A hosszú bekezdések rosszul teljesítettek

A strukturált tartalom következetesen előnyben részesült.

3. A modellek a „definíció-első” tartalmakat jutalmazzák

Kezdje a válasszal → majd bővítse ki.

4. A modellek nem szeretik az elavult képernyőképeket

A régi felhasználói felület megzavarta a multimodális felismerést.

5. A motorok a márkacsaládok helyett a különálló márkákat részesítik előnyben

A szülő/gyermek kapcsolatok gyakran elmosódtak vagy összeolvadtak.

6. A keresőmotorok jelentősen visszaminősítették az affiliate webhelyeket

Az eredetiség hiánya = kizárás.

7. A domain tekintélye csak a bizalom szempontjából volt fontos, nem pedig a felvétel szempontjából

Ez csak egy jel volt, nem pedig a meghatározó tényező.

14. rész: Iparági szintű betekintés 10 000 válaszból

Legerősebb generatív láthatóság

• SaaS

• pénzügy

• egészségügyi információk

• kiberbiztonság

• elemzés

• fejlesztői eszközök

Ezek az iparágak egyértelmű definíciókkal és strukturált dokumentációval rendelkeztek.

Leggyengébb

• vendéglátás

• utazás

• otthoni szolgáltatások

• kreatív ügynökségek

• helyi szolgáltatók

Ezek az iparágak homályos és következetlen elnevezésekkel küszködtek.

15. rész: Mit tehetnek a márkák ezekkel az ismeretekkel (cselekvésorientált összefoglaló)

1. Erősítsd meg a kanonikus definícióidat

Ez határozza meg, hogy az AI hogyan írja le Önt.

2. Tegye közzé eredeti kutatásait

Ez megsokszorozza a generatív láthatóságot.

3. Tartsa fenn a szigorú weboldalak közötti konzisztenciát

Ez növeli a bizalmat és az inkluzivitást.

4. Havonta frissítsd a legfontosabb oldalakat

Az aktualitás nem opcionális.

5. Hozzon létre összehasonlításra alkalmas tartalmat

Az ügynökök szeretik a strukturált bontásokat.

6. Tartsa fenn a multimodális összehangoltságot

A képek, képernyőképek és a felhasználói felület most fontosak.

7. Szüntesse meg az ellentmondásokat

Az AI a keresőmotoroknál is szigorúbban bünteti a kétértelműséget.

8. A legfontosabb az entitások egyértelműsége

Ez a GEO alapja.

Következtetés: A generatív válaszok új információs gazdaságot tárnak fel

A 10 000 generatív válaszban szereplő adatok egy dolgot erősítenek meg:

Egy válaszgazdaságba lépünk be – nem pedig egy linkgazdaságba.

A láthatóság már nem függ:

• rangsorok

• visszalinkelések

• kulcsszó mennyiség

• SERP felületek

Hanem a következőktől:

• egyértelműség

• tények

• szerkezet

• aktualitás

• eredetiség

• entitás koherencia

• multimodális megértés

• konzisztens webes identitások

A generatív motorok nem a legnagyobb webhelyeket jutalmazzák. A legérthetőbb, legmegbízhatóbb és legstrukturáltabbakat jutalmazzák.

Amit 10 000 generatív válaszból tanultunk 2025-ben, az egyszerű:

Ha láthatóságot akarsz az AI korszakában, akkor az AI gondolkodásmódjához kell optimalizálnod – nem ahhoz, ahogyan az emberek korábban kattintottak.