515 miami-i vállalkozást teszteltünk a mesterséges intelligencia alapú keresőben. 99,6%-uk nem szerepelt az eredmények között.

Bevezetés

Egy 515 miami-dade-i és broward megyei vállalkozást vizsgáló tanulmány megállapította, hogy 99,6%-uk nem kapott valódi hivatkozást a tesztelt, mesterséges intelligencia által generált ajánlásokban.

Egy, a Miami-Dade és Broward megyékben működő 515 vállalkozásra kiterjedő tanulmány megállapította, hogy a hagyományos Google-láthatóság nem garantálja a felvételt az AI által generált ajánlásokba. További kutatások jelentős eltéréseket tártak fel az AI-láthatóság terén a különböző modellek, a keresési kifejezések, a visszakeresési rendszerek és a fogyasztói AI-termékek között.

Főbb megállapítások

Az elsődleges tanulmány 298 egészségügyi, 120 jogi és 97 ingatlanvállalkozást vizsgált , kereskedelmi ajánlási lekérdezéseket használva a ChatGPT, a Claude és a Gemini platformokon.

A vizsgált vállalkozások 99,6%-a nem kapott valódi hivatkozást az AI által generált ajánlási válaszokban.

A hagyományos Google-láthatóság nem garantálja az AI-ajánlásokban való megjelenést. Előfordulhat, hogy egy vállalkozás jól bevált, kiváló értékelésekkel rendelkezik és látható a hagyományos keresőben, mégis hiányzik az AI által generált ajánlások közül a kategóriájában és a helyszínén.

Egy külön tanulmány, amely 360 alapmodell-API-választ elemezett, három visszatérő mintát tárt fel a kialakulóban lévő B2B szolgáltatási kategóriákban: kategória-elutasítás, kategória-helyettesítés és ellenőrizhetetlen szolgáltatói nevek. A fogyasztóknak szánt, adatlekérdezési vagy webes hozzáférési képességekkel rendelkező AI-termékek nagyobb valószínűséggel neveztek meg valódi szolgáltatókat, de az általuk ajánlott szolgáltatók a termékek között jelentős széttagoltságot mutattak.

A kutatások összességéből az derül ki, hogy a mesterséges intelligencia által biztosított láthatóság nem egyetlen, univerzális rangsor. Az, hogy egy vállalkozás megjelenik-e, az AI-modelltől, a modell verziójától, a keresési kifejezés megfogalmazásától, a terméktől, a keresési architektúrától, valamint a vállalkozással vagy kategóriával kapcsolatban függetlenül elérhető információk mennyiségétől függően változhat.

A kutatást az AEOGeoAI végezte, egy Miamiban székhellyel rendelkező, mesterséges intelligencia-alapú keresőoptimalizálással foglalkozó ügynökség, amely azt vizsgálja, hogy a mesterséges intelligencia-alapú keresőrendszerek hogyan fedezik fel, ajánlják és idézik a vállalkozásokat.

A tanulmány áttekintése

Tanulmány	Minta	Főbb megállapítás
Miami AI láthatósági tanulmány	515 Miami-Dade és Broward megyei vállalkozás	99,6% nem kapott valódi hivatkozást a tesztelt ajánlások válaszaiban
Ingatlanipari alcsoport	97 vállalkozás	A Related Group a vizsgált ajánlások 97,9%-ában szerepelt
Jogi alcsoport	120 vállalkozás	Egyetlen vizsgált cég sem kapott valódi hivatkozást
API-modell tanulmány	360 válasz a Claude, a gpt-4o-mini és a Gemini rendszerekben	Az új B2B kategóriákban gyakran előfordultak elutasítások, kategóriacserék és ellenőrizhetetlen szolgáltatói nevek
Fogyasztói AI-összehasonlítás	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai és Gemini web	Jelentős széttagoltság; egyetlen szolgáltató sem jelent meg mind a négy termékben

A probléma: a hagyományos láthatóság nem garantálja az AI-láthatóságot

Előfordulhat, hogy egy vállalkozás jól bevált, kiváló értékelésekkel rendelkezik és jól látható a hagyományos Google-keresésben, mégis hiányzik a kategóriájára és helyszínére vonatkozó, mesterséges intelligencia által generált ajánlások közül.

Ebben a kutatásban a „hiányzik” kifejezésnek konkrét jelentése van. Nem azt jelenti, hogy az AI-modell nem ismeri a vállalkozást. Azt jelenti, hogy a vállalkozás nem kapott valódi hivatkozást vagy ajánlást a tesztelt konkrét kereskedelmi lekérdezésekben.

Ez a megkülönböztetés fontos. Amikor egy ügyfél a ChatGPT-től vagy a Gemini-től kér helyi vállalkozásra vonatkozó ajánlást, a Google-rangsor nem garantálja, hogy a vállalkozás megjelenik a válaszban. Ha a vállalkozás nem szerepel az AI ajánlásában, az ügyfél nem látja azt az adott keresési élmény során – függetlenül attól, hogy a vállalkozás mennyire látható a hagyományos keresésben.

A 515-Business Miami-tanulmány

Minta

• Egészségügy: 298 vállalkozás
• Jogi szolgáltatások: 120 vállalkozás
• Ingatlan: 97 vállalkozás
• Összesen: 515 vállalkozás

Keresési formátum

Minden keresési lekérdezés a következő mintát követte: „a legjobb [szakterület] [városban]”

Például: „a legjobb személyi sérüléssel foglalkozó ügyvéd Miamiban”, „a legjobb fogszabályozó Miamiban”, „a legjobb ingatlanügynök Miamiban”.

Tesztelt modellek

• ChatGPT – gpt-4o-mini
• Claude – Haiku 4.5
• Gemini – 2.5 Flash Lite

Módszertan

Minden keresési lekérdezést háromszor futtattunk le modellenként a konzisztencia tesztelése érdekében.

A tesztelt ajánlási válaszok 99,6%-a nem tartalmazott hiteles hivatkozást

Eredmények

Az 515 vállalkozás 99,6%-a nem kapott valódi AI-hivatkozást a tesztelt ajánlási válaszokban.

Sektora szerinti bontás:

Egészségügy (298 vállalkozás):

• 297 vállalkozás nem kapott valódi idézetet (99,7%)
• 1 vállalkozás kapott hivatkozást

Jogi szektor (120 vállalkozás):

• 120 vállalkozás nem kapott valódi idézetet (100%)
• 0 vállalkozás kapott idézést

Ingatlan (97 vállalkozás):

• 96 vállalkozás nem kapott érvényes bírságot (98,9%)
• 1 vállalkozás kapott bírságot
• A Related Group (egy nagy intézményi ingatlanfejlesztő) a vizsgált ingatlanajánlási válaszok 97,9%-ában szerepelt

Modellek közötti mintázat:

• Egyetlen vállalkozás sem kapott hivatkozást mindhárom tesztelt modelltől
• Az 515 vállalkozás közül 99,4%-ról legalább egy modellválaszban esett szó egy rokon kategóriában, de soha nem nevezték meg őket a tesztelt vállalkozásként
• Amikor a modellek válaszoltak, túlnyomórészt nagy intézményeket (kórházi hálózatokat, AmLaw-ügyvédi irodákat, óriásfejlesztőket) ajánlottak a hasonló független vállalkozások helyett

Mit mutat – és mit nem mutat – ez a tanulmány

A tanulmány azt mutatja:

• A hagyományos Google-láthatóság nem garantálja az AI-ajánlások láthatóságát
• A független vállalkozásokat ritkán említették a tesztelt kereskedelmi lekérdezésekben
• Bizonyos nagy intézmények ismétlődően felbukkantak
• Az AI-ajánlások eredményei kategóriánként és rendszerenként eltérőek voltak

A tanulmány nem mutatja:

• Az AI-rendszereknek nincs ismeretük a vállalkozásokról
• A hagyományos SEO-jelzéseknek nincs befolyásuk
• Hogy minden AI-keresési lekérdezés ugyanazt az eredményt adja
• Hogy minden helyi vállalkozás hiányzik minden AI-rendszerből
• Hogy egyetlen tanulmány képes megállapítani az általános AI rangsorolási tényezőket

A második tanulmány: Miért nem értenek egyet az AI-rendszerek?

Kutatási kérdés

Az alapvető LLM-API-k megbízhatóan azonosítják-e a valódi szolgáltatókat a feltörekvő kereskedelmi kategóriákban?

Adatkészlet

40 lekérdezés × 3 modell × 3 ismétlés = 360 alapmodell-API-válasz

Tesztelt kategóriák

• Feltörekvő B2B-szolgáltatások (AI-keresési ügynökségek, kevesebb mint 2 éve alakultak)
• Kifejlett kereskedelmi kategóriák (ügyvédi irodák, marketingügynökségek)
• Információs lekérdezések (hogyan működik a mesterséges intelligencia, mi az AEO)
• Szomszédos kategóriák kalibrálása (Web3-marketing, AI-hangügynökök, ESG-tanácsadás)
• Kulcsszó- és kifejezésalapú keresések (rövid formájú vásárlói lekérdezések)

Három visszatérő válaszminta

Kategória elutasítása

A modell nem nevez meg konkrét szolgáltatókat, hanem általános információkat ad a kategóriáról.

Kategória-helyettesítés

A modell a kért kategóriába tartozó szolgáltatók helyett kapcsolódó eszközöket, tanácsadó cégeket vagy szolgáltatásokat nevez meg. Például, ha mesterséges intelligenciával foglalkozó keresőügynökségeket kérünk tőle, a modell ehelyett PR-cégeket vagy marketingtanácsadó cégeket ajánl.

Ellenőrizhetetlen szolgáltatói nevek

A modell hihetően hangzó szolgáltatói neveket generál, amelyekről azonban nem lehet ellenőrizni, hogy valódi vállalkozásokról van-e szó.

Fogyasztói AI-termékek összehasonlítása

Ugyanazokat a vásárlói szándékot tükröző lekérdezéseket teszteltük négy fogyasztóknak szánt AI-termék esetében: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai és Gemini web.

Fő megállapítás: Azok a fogyasztóknak szánt AI-termékek, amelyek rendelkeznek adatlekérdezési vagy webes hozzáférési képességekkel, nagyobb valószínűséggel neveztek meg valódi szolgáltatókat ugyanazokra a lekérdezésekre, de jelentős széttagoltságot mutattak.

Egyetlen szolgáltatót sem nevezett meg mind a négy termék. A megnevezett szolgáltatók köre a termékek között minimálisan fedte egymást.

Különbség az URL-hivatkozásokban: Az alap API-válaszokból lényegében hiányoztak az URL-hivatkozások (a 360-ból 357 nem tartalmazott külső URL-eket), míg a fogyasztói termékek forrásokat idéztek és valódi cégeket neveztek meg. Ez egy alapvető különbségre hívja fel a figyelmet: egy modell a megtanult paraméterek alapján generálhat választ anélkül, hogy forrás-URL-t keresne vagy jelenítene meg, míg egy keresési funkcióval rendelkező termék képes aktuális webes forrásokat lekérni és azokat a felhasználó elé tárni.

A kombinált kutatás tanulságai

Az AI láthatósága nem egy olyan egységes rangsor, amely a hagyományos keresési teljesítményből következtethető.

1. Az AI láthatósága a lekérdezéstől függ. Előfordulhat, hogy egy vállalkozás egy bizonyos lekérdezési megfogalmazás esetén megjelenik, egy másiknál viszont nem.
2. Az AI láthatósága a modelltől függ. Különböző modellek (Claude, GPT, Gemini) eltérő válaszokat adnak azonos lekérdezésekre.
3. Az AI láthatósága a terméktől függ. A ChatGPT, a Perplexity, a Claude.ai és a Gemini web ugyanazon kategória és helyszín esetében különböző szolgáltatókat ajánl.
4. Az AI láthatóságát befolyásolja a keresési architektúra. Az alapmodell-API-k a megtanult paraméterek alapján adnak választ; a webhozzáféréssel rendelkező fogyasztói termékek forrásokat keresnek és idéznek.
5. A kategória érettsége befolyásolhatja, hogy a modellek mennyire megbízhatóan azonosítják a szolgáltatókat. A feltörekvő kategóriák (amelyek kevesebb mint 2 éve jöttek létre) több kategória-elutasítást, helyettesítést és ellenőrizhetetlen szolgáltatói neveket eredményeztek az alapmodellekben. A már megalapozott kategóriák megbízhatóbb szakértői megnevezéseket eredményeztek.
6. A független dokumentáció befolyásolhatja, hogy egy vállalkozás megtalálható-e és ajánlható-e. Egy olyan vállalkozás, amely erős hagyományos SEO-val rendelkezik, de minimális harmadik féltől származó entitásbizonyítékkal bír, hiányozhat az AI-ajánlásokból.

A tisztázás érdekében

A cikkbenaz AI-láthatóság arra utal, hogy egy vállalkozást megemlítenek-e, ajánlanak-e vagy hivatkoznak-e rá egy meghatározott, AI által generált lekérdezésre adott válaszban.

A valódi hivatkozás olyan választ jelent, amely a tesztelt vállalkozást releváns szolgáltatóként azonosítja, és nem csupán mellékesen említi meg.

Az alapmodell-API olyan modellt jelent, amelyhez API-n keresztül lehet hozzáférni, anélkül, hogy a Perplexity vagy a ChatGPT webes verzióihoz hasonló, a fogyasztóknak szóló webes keresési és forrásmegjelenítő réteg lenne használatban.

A kategóriához kapcsolódó válasz olyan választ jelent, amely a vállalkozás kategóriáját vagy iparágát tárgyalja, és megnevezi a versenytársakat, de nem említi a tesztelt vállalkozást.

Mire kell figyelnie egy vállalkozásnak egy AI-keresőoptimalizálási tanácsadó kiválasztásakor?

Egy hiteles tanácsadónak képesnek kell lennie a következőkre:

1. Alapvonalat kell megállapítania

A tényleges kereskedelmi lekérdezéseket tesztelje, mielőtt ajánlásokat tenne.

2. Meghatározza a mért rendszereket

Pontosan meg kell határoznia, mely modelleket és fogyasztói AI-termékeket tesztelték.

3. A lekérdezési készlet dokumentálása

A vállalkozásnak tudnia kell, hogy a tesztelés kiterjedt-e a következőkre:

• „legjobb [szolgáltatás] [városban]” lekérdezések
• „legjobb [szolgáltató] a közelemben” lekérdezések
• kategóriaspecifikus keresések
• kérdésalapú keresések

4. Határozza meg a versenytársak körét

Kiket ajánlanak helyette? Mely intézmények vagy kategóriák jelennek meg, amikor a tesztelt vállalkozás nem?

5. Különböztesse meg a láthatóság különböző típusait

Egy vállalkozás lehet:

• említés (véletlenül szerepel a szövegben)
• ajánlott (szolgáltatóként megnevezve)
• linkelt (URL-lel hivatkozva)
• forrásként hivatkozott (tekintélyként hivatkozott)

Ezek nem azonos eredmények.

6. Ismételje meg a tesztet idővel

Az AI-rendszerek változnak. Az egyszeri eredmény csupán egy pillanatfelvétel.

A mérés célja nem egy állandó, univerzális rangsor létrehozása. Célja annak megállapítása, hogy egy adott AI-rendszer egy meghatározott lekérdezésre egy meghatározott időpontban milyen eredményt ad vissza.

Az 515 vállalkozást felölelő tanulmány ezt a fajta közvetlen mérési megközelítést alkalmazta: konkrét kereskedelmi lekérdezéseket, több modellt, ismételt futtatásokat és egy meghatározott módszert a valódi üzleti hivatkozások megkülönböztetésére a véletlenszerű vagy kétértelmű említésektől.

Mit tehetnek a vállalkozások

Először mérjen

Tesztelje a tényleges lekérdezéseket több rendszeren, mielőtt az optimalizálásba fektetne.

Gyűjtsön független bizonyítékokat

Készítsen pontos, hiteles információkat a vállalkozásról a saját weboldalán kívül is. Gondoskodjon arról, hogy a vállalkozás megjelenjen megbízható harmadik fél által üzemeltetett platformokon, hitelesített címjegyzékekben és független szerkesztői tartalmakban.

Javítsák a strukturált információkat

Gondoskodjon arról, hogy a fontos vállalati információk egyértelműek és géppel olvashatók legyenek. A helyes sémamarkup, a hitelesített vállalati információk és a források között konzisztens entitásadatok javítják a visszakereshetőséget.

Kövesse nyomon a változásokat

Ismételje meg a tesztelést, ahogy a modellek, a termékek és a visszakeresési rendszerek változnak. Az AI ajánlási viselkedése nem statikus.

Kerülje az egyetlen platformra vonatkozó feltételezéseket

A ChatGPT-ben való láthatóság nem feltétlenül jelenti azt, hogy a Perplexity, a Gemini vagy a Google AI Overviews rendszerekben is látható lesz. Minden rendszer másképp végzi a visszakeresést, és különböző szolgáltatókat ajánl.

Következtetés

A hagyományos üzleti siker – erős Google-rangsor, magas értékelések, megalapozott hírnév – nem garantálja a láthatóságot az AI által generált ajánlásokban.

A kutatások arra utalnak, hogy a kategória érettsége, a modell viselkedése, a lekérdezések megfogalmazása, a keresési architektúra és a vállalkozásról rendelkezésre álló független információk mennyisége mind befolyásolhatja, hogy az adott vállalkozás megjelenik-e egy AI által generált ajánlásban.

A gyakorlati következtetés egyértelmű: mérjük az AI-láthatóságot függetlenül, ahelyett, hogy feltételeznénk, hogy az összefügg a hagyományos keresési teljesítménnyel.

Azok a vállalkozások, amelyekről következetesen és független forrásokból igazolják, hogy legitim vállalkozások, valódi szakértelemmel, valós telephelyekkel, hiteles referenciákkal és tevékenységüket alátámasztó valós bizonyítékokkal rendelkeznek, kedvezőbb helyzetben lehetnek a tartós mesterséges intelligencia (AI) általi láthatóság kialakításához. Az optimalizálás hozzájárulhat ahhoz, hogy ezeket az információkat könnyebben megtalálják és értelmezzék. Azonban ez nem helyettesítheti a háttérben álló bizonyítékokat a végtelenségig.

Teljes módszertan

515-üzleti tanulmány:

• Miami-Dade és Broward megyében működő vállalkozások
• Három szektor: egészségügy (298), jogi szolgáltatások (120), ingatlan (97)
• Keresési formátum: „legjobb [szakterület] [városban]”
• Három ismétlés lekérdezésenként, modellenként
• Modellek: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Pontozás: valódi hivatkozás vs. kategóriához közeli vs. nulla
• Dátum: 2026. július

360-Response API-tanulmány:

• 40 lekérdezés öt csoportban (feltörekvő B2B, érett kereskedelmi, információs, szomszédos kategória, kulcsszó-kifejezés)
• 3 modell × 3 ismétlés = 360 alap API-válasz
• További tesztelés: ~20 fogyasztói termékre vonatkozó válasz termékenként (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Értékelés: valódi szolgáltatói hivatkozás, URL-hivatkozás, versenytárs azonosítás jelenléte/hiánya
• Szakértői értékelés: 2026. július 21.
• Dátum: 2026. július

Mindkét tanulmány elérhető a Zenodo-n a teljes módszertannal, adatokkal és kiegészítő anyagokkal együtt:

• 515-Business tanulmány: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• 360-Válasz API-tanulmány: DOI 10.5281/zenodo.21483146

Az AEOGeoAI-ról

Az AEOGeoAI egy Miamiban székhellyel rendelkező, mesterséges intelligencia (AI) keresőoptimalizálással foglalkozó ügynökség, amely az AI-keresési láthatóságra, az Answer Engine Optimization (AEO) és a Generative Engine Optimization (GEO) területekre specializálódott. Az ügynökség segít a vállalkozásoknak megérteni és javítani azt, hogyan jelennek meg a ChatGPT-ben, a Google AI Overviews-ban, a Gemini-ben, a Claude-ban, a Perplexity-ben és más AI-keresőmotorokban, amikor a potenciális ügyfelek ajánlásokat kérnek.

Az AEOGeoAI mesterséges intelligencia láthatósági auditokat, mesterséges intelligencia keresési rangsorolási tanulmányokat, hivatkozáselemzéseket, entitásoptimalizálást, valamint eredeti kutatásokat végez arról, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek hogyan fedezik fel, értékelik, ajánlják és hivatkoznak a vállalkozásokra. Munkája arra összpontosít, hogy segítse a vállalatokat abban, hogy javítsák láthatóságukat olyan keresések esetén, mint például „a legjobb [szolgáltatás] Miamiban”, „a legjobb [vállalkozástípus] a közelemben” és egyéb kereskedelmi célú mesterséges intelligencia keresési lekérdezések.

Azok a vállalkozások, amelyek javítani szeretnék láthatóságukat a ChatGPT-ben, a Google AI Overviews-ban, a Gemini-ben, a Claude-ban, a Perplexity-ben és más AI-keresőrendszerekben, itt tudhatnak meg többet a miami-i vállalkozások számára kínált AI-keresőoptimalizálási szolgáltatásokról