LLM-ek vs. hagyományos keresőalgoritmusok: Amit a SEO-knak tudniuk kell

Bevezetés

A keresés már nem tíz kék linkből áll – és 1998-as megjelenése óta először változik az információk visszakeresésének alapvető mechanizmusa.

Évtizedeken át a SEO a hagyományos rangsorolási rendszerek körül forgott, mint például:

• A Google PageRank

• Penguin, Panda, Hummingbird

• Core Web Vitals

• Szemantikai indexelés

• Tudásgráf kapcsolatok

Ezek a rendszerek még mindig léteznek – és még mindig fontosak –, de most egy teljesen más motor háttérbe szorítja őket:

nagy nyelvi modellek (LLM-ek).

Az olyan platformok, mint a ChatGPT Search, a Perplexity, a Gemini és a Bing Copilot már nem a hagyományos értelemben vett keresőmotorok. Ezek válaszadási motorok, amelyek az oldalak rangsorolása helyett az információkat szintetizálják. Neurális hálózatokra, beágyazásokra és tanult szemantikai kapcsolatokra támaszkodnak, nem pedig rangsorolási jelekre.

A SEO-k számára ma már kritikus fontosságú az LLM-ek és a hagyományos keresés közötti különbség megértése. A két rendszer eltérően viselkedik, különböző jeleket jutalmaz, és egyre inkább eltérő eredményeket szolgáltat.

Ez az útmutató pontosan elmagyarázza, miben különböznek ezek a rendszerek, és mit kell tenniük a SEO-knak, hogy mindkét világban láthatóak maradjanak.

Az alapvető különbség: visszakeresés vs. generálás

A hagyományos keresés egy visszakeresési rendszer. Az LLM-ek generációs rendszerek.

Hagyományos keresés

→ Dokumentumokat keres → Rangsorolja őket → Linkeket jelenít meg

LLM-ek

→ Megérti a lekérdezéseket → Visszakeresi a kontextust → Közvetlen választ generál → Hivatkozik (ha szükséges)

Ez a változás mindent megváltoztat – a láthatóság meghatározásától a tekintély méréséig.

Hogyan működnek a hagyományos keresési algoritmusok

A hagyományos keresőmotorok, mint például a Google, egy mérnöki és rangsorolási jeleken alapuló folyamatot követnek.

1. Bejárás

A botok felfedezik az URL-eket és tárolják a tartalmat.

2. Indexelés

A tartalom tokenizálásra, kategorizálásra és entitásokhoz való kapcsolásra kerül.

3. Visszakeresés

A megfelelő dokumentumokat olyan tényezők alapján találják meg, mint:

• kulcsszavak

• szándékegyezés

• szemantikai relevancia

4. Rangsorolás

A Google több száz jelzőt használ, többek között:

Hatósági jelek

• Visszalinkelések

• Domain életkora

• Témakör szerinti tekintély

Tartalmi jelek

• EEAT

• Szemantikai egyértelműség

• Kulcsszóhasználat

• Oldal szerkezete

Tapasztalati jelek

• Oldal sebessége

• Mobilbarát

• Alapvető webes mutatók

Elkötelezettségi jelek

• CTR

• Lépésszám

• Látogatás időtartama

A hagyományos SEO ezeknek a jeleknek a befolyásolásán alapul.

A Ranktracker eszközök – Rank Tracker, Web Audit, Backlink Checker, Keyword Finder – ezt a visszakeresési rendszert veszik alapul, így pontos képet kaphat arról, hogy a keresőmotorok hogyan értelmezik és rangsorolják az oldalait.

Hogyan működik az LLM-alapú keresés?

Az LLM-keresés teljesen más. Ahelyett, hogy az oldalakat értékelné, a jelentést értékeli.

A folyamat a következőképpen néz ki:

1. A lekérdezés megértése

Az LLM-ek értelmezik a szándékot, a háttérinformációkat és a felhasználói kontextust.

2. Visszakeresés (RAG)

Egyes rendszerek forrásokat keresnek (Perplexity), mások beágyazásokat használnak (ChatGPT Search).

3. Érvelés

A modell:

• források összehasonlítása

• konszenzust azonosít

• eltávolítja a zajt

• koncepciók rendszerezése

4. Válasz generálás

Az LLM szintetikus, tudásalapú választ generál, nem pedig rangsorolt listát.

5. Hivatkozások kiválasztása

A rendszer a következő alapján dönti el, mely forrásokat idézi:

• egyértelműség

• ténybeli konzisztencia

• géppel olvashatóság

• strukturált adatok

• hatóság

• entitás erőssége

• visszakeresési relevancia

Itt válik elengedhetetlenül fontossá az AIO (AI optimalizálás) és a GEO (generatív motoroptimalizálás) – mert a gép értelmezi a tartalmat, nem rangsorolja azt.

A SEO-knak meg kell érteniük a legfontosabb különbségeket

A hagyományos SEO és az LLM láthatósága különböző optimalizálási stratégiákat igényel. Az alábbiakban bemutatjuk azokat a kritikus különbségeket, amelyeket csapatának el kell sajátítania.

1. Kulcsszavak vs. entitások

Hagyományos keresés:

A kulcsszavak továbbra is fontosak – különösen a lekérdezések, URL-ek, címek és fejlécek illesztése esetén.

LLM keresés:

Az entitások sokkal fontosabbak.

A modellek prioritásai:

• márkák

• termékek

• koncepciók

• emberek

• kapcsolatok

Az LLM-ek nem „kulcsszó sűrűség alapján rangsorolnak”. Koncepcionális egyértelműség alapján érvelnek.

Mit kell tennie a SEO-knak:

• az egységesség erősítése

• strukturált adatok használata

• szemantikai klaszterek létrehozása

• kerülje az entitásjeleket gyengítő szinonimákat

• használjon következetes névkonvenciókat az oldalakon

A Ranktracker SERP Checkerje itt különösen értékes – feltárja azokat az entitásokat, amelyeket a Google egy témához társít, segítve Önt abban, hogy alakítsa az LLM-ek ugyanazon téma értelmezését.

2. Rangsorolási jelek vs. képzési jelek

Hagyományos keresés:

Az oldalak rangsorolása a következő alapján történik:

• visszautaló linkek

• EEAT

• tartalom relevanciája

• felhasználói elkötelezettség

LLM keresés:

Az LLM-ek a következőkre támaszkodnak:

• a képzési adatokból tanult minták

• beágyazások

• ténybeli konszenzus

• hatósági klaszterek

• milyen gyakran jelenik meg márkád magas színvonalú kontextusokban

• az információk konzisztenciája a különböző forrásokban

Ha a Google rangsorolása az oldalakról szól, akkor az LLM láthatósága a mintákról szól.

A SEO-k feladata:

• elavult információk eltávolítása

• ellentmondó tények kiküszöbölése

• ugyanazon narratívák megerősítése több oldalon

• a szerzők konzisztenciájának fenntartása

Az AIO alapvetően arról szól, hogy a modelleknek megbízható jeleket adjon a képzés és a visszakeresés során.

3. Visszalinkelések: továbbra is fontosak, de másképp használják őket

Hagyományos keresés:

Visszalinkelések = tekintély, bizalom és rangsorolási erő.

LLM keresés:

Visszalinkelések = a ténybeli konszenzus megerősítése.

A modellek a következőket keresik:

• megbízható domainokon átívelő ismétlődő minták

• ténybeli klaszterek iránti megerősítő torzítás

• a márkáddal kapcsolatos szemantikai jelek

A magas minőségű, témához illeszkedő visszautalások erősítik az Ön megjelenését a beágyazási térben, így a modellek nagyobb valószínűséggel hivatkoznak Önre.

A Ranktracker Backlink Checker és Backlink Monitor eszközei nemcsak a SEO, hanem az LLM láthatóság szempontjából is kritikus fontosságúak.

4. Tartalomszerkezet: rangsorolás vs. értelmezhetőség

Hagyományos keresés:

A szerkezet javítja a rangsort.

LLM keresés:

A szerkezet javítja a megértést.

Az LLM-ek előnyben részesítik:

• Kérdések és válaszok formátumok

• rövid ténybeli összefoglalók

• egyértelmű definíciók

• pontokba szedett listák

• séma jelölés

• egyértelmű nyelv

A hagyományos SEO az olvashatóságot jutalmazza. Az LLM SEO a gépi értelmezhetőséget jutalmazza.

A Ranktracker AI Article Writer programja azonnal AIO-kompatibilis struktúrát hoz létre – tényszerű összefoglalók, tiszta szakaszok és jól szervezett kontextus.

5. Frissesség vs. aktualitás megértése

Hagyományos keresés:

A frissesség jelzi a rangsort.

LLM keresés:

Az aktualitás befolyásolja a visszakeresést és az érvelést, de nem a rangsort.

A Perplexityhez hasonló RAG rendszerek a legfrissebb oldalakat töltik le, de ha a tartalom nem egyértelmű és tényszerű, akkor nem fogják felhasználni.

Mit kell tennie a SEO-knak:

• adatok frissítése

• statisztikák naprakész tartása

• tartalom rendszeres frissítése

• verziókonzisztencia fenntartása

6. Hivatkozások vs. rangsorolás

Hagyományos keresés:

A Google a linkeket rangsorolt eredményként jeleníti meg.

LLM keresés:

Az LLM-ek néhány forrást választanak ki idézésre.

Ez az új verseny.

Az idézés értékesebb, mint a rangsorolás, mert az idézetek befolyásolják:

• márka láthatóság

• szakértelem megítélése

• a vásárlási folyamat legelején történő felfedezés

• a generált válaszokba vetett bizalom

Az idézetek az új „pozíció nulla”.

7. Viselkedési jelek vs. megerősítő jelek

Hagyományos keresés:

A felhasználói viselkedés (átkattintás, tartózkodási idő) befolyásolja a rangsort.

LLM keresés:

Modellek használata:

• megerősítő tanulás

• finomhangolás

• utasításkövetési minták

A viselkedési adatok a visszakeresési rendszereket befolyásolják, nem pedig a modell érvelését.

Ez azt jelenti, hogy:

Az LLM-ek nem jutalmazzák a kattintáscsalogatókat, hanem a világosságot.

8. Mi váltja ki a láthatóságot

Hagyományos keresés:

Optimalizált oldal → Kulcsszó egyezés → Magas rangsor → Kattintások

LLM keresés:

Entitás egyértelműsége → Ténybeli konszenzus → Erős jelek → Hivatkozás a generált válaszban

A megértést jutalmazzák, nem a „rangsorolási tényezőket”.

Hogyan kell alkalmazkodniuk a SEO-knak: az új kettős stratégia

Mostantól két különböző algoritmusra kell optimalizálnia:

1. Hagyományos keresés

→ Rangsorolás a Google-on és a Bing-en → Forgalom az organikus listákból

2. LLM ökoszisztéma

→ Láthatóság az AI által generált válaszokban → Márka megjelenése a ChatGPT / Perplexity / Gemini összefoglalókban

Ehhez „kettős SEO-stratégia” szükséges.

Így néz ki ez a gyakorlatban.

A kettős rétegű SEO keretrendszer (2025 és azon túl)

1. réteg – Hagyományos SEO

• kulcsszó-kutatás

• témakörök

• visszalinkelések

• technikai SEO

• oldalon belüli SEO

• feltérképezhetőség

• belső linkelés

• oldal sebessége

• UX

Minden alapvető.

A Ranktracker teljes csomagja (Rank Tracker, Keyword Finder, Web Audit, Backlink Checker) erre a rétegre lett tervezve.

2. réteg — AI optimalizálás (AIO/GEO)

Ez a réteg a következőket tartalmazza:

Gépes olvashatóság

• séma

• összefoglalók

• Kérdések és válaszok formázása

• egyértelmű definíciók

Entitás konzisztencia

• stabil márkanevek

• strukturált szerzői profilok

• következetes terméknevezés

Ténybeli integritás

• ellenőrizhető állítások

• naprakész statisztikák

• oldalak közötti konzisztencia

Szemantikai tekintély

• sűrű tematikus klaszterek

• kanonikus magyarázatok

• ismételt, megerősített narratívák

Ez a réteg határozza meg, hogy az LLM-ek:

✔️ hivatkoznak-e a márkádra

✔️ felhasználja-e a tartalmát

✔️ bevonja Önt a szintetizált válaszokba

Gondoljon rá így:

A SEO indexelést biztosít. Az AIO hivatkozásokat biztosít.

Mindkettő fontos – de különböző okokból.

Mit kell most prioritásként kezelnie a SEO-nak

• ✔️ Erősítsd az entitásokat

Márkádnak egyértelműnek kell lennie az AI-rendszerekben.

• ✔️ Tisztázott, tényszerű tartalmak közzététele

Az LLM-ek az értelmezhetőséget jutalmazzák.

• ✔️ Bővítsd a tematikus klasztereket

Mélység = tekintély.

• ✔️ Használjon strukturált adatokat

A sémák segítenek az LLM-eknek a jelentés kivonásában.

• ✔️ Javítsa ki az elavult és ellentmondásos tartalmakat

Az ellentmondások hallucinációkhoz vezetnek.

• ✔️ Hiteles visszautaló linkek létrehozása

A tekintély klaszterek alakítják az LLM-ek megértését.

• ✔️ Figyelje az AI keresés volatilitását

Használja a Ranktracker SERP Checker és Rank Tracker eszközeit, hogy figyelemmel kísérje az LLM-vezérelt algoritmusváltozások okozta eltolódásokat.

A jövő: az AI az alapértelmezett felfedezési réteggé válik

A fogyasztók egyre gyakrabban teszik fel a kérdést:

„Mit mond az AI?” 

– nem pedig „Mit listáz a Google?”

Ez egy végleges változás.

A hagyományos SEO nem fog eltűnni, de már nem lesz az információkhoz vezető elsődleges kapu. Egy nagyobb ökoszisztéma részévé válik, ahol az AIO, a GEO, az entitásoptimalizálás és az LLM láthatósága határozza meg, hogy emlékeznek-e a márkádra, hivatkoznak-e rá és ajánlják-e.

Azok a SEO-k fogják uralni a piacot, akik korán alkalmazkodnak. Azok, akik ragaszkodnak a kizárólag kulcsszavakra épülő SEO-hoz, a régi rangsorolási rendszerekkel együtt eltűnnek.

Mert a generatív keresés korszakában:

A tekintély = az AI által történő hivatkozás. A láthatóság = a válaszokban való megjelenés. A siker = a modell által való megértés.

A legjobb SEO-k nem küzdenek a változás ellen – felkészülnek rá.