Az ügynöki keresés felemelkedése: Hogyan választják ki az eredményeket az AI-ügynökök

Bevezetés

A keresés a passzív lekérdezés-válasz modelltől egy aktív, célorientált, ügynöki rendszer felé mozdul el.

Ahelyett, hogy egyszerűen csak válaszolnának egy kérdésre, az agensszerű keresőmotorok:

• elemzik a szándékodat

• bontsa fel alfeladatokra

• végezzen cselekvéseket

• információkat kell gyűjteniük

• hasonlítsa össze a lehetőségeket

• hozzon döntéseket

• megoldásokat javasolni

• munkafolyamatok végrehajtása

Ez az új paradigma – az agensszerű keresés – az AI-t válaszgenerátorból olyan keresőügynökké alakítja, amely kezdeményező szerepet vállal az Ön nevében.

A generatív motorok autonóm asszisztensek felé fejlődnek, amelyek:

• dönteni, mely források megbízhatók

• kiválasztani, mely lépéseket hajtsa végre

• értékelni az egymással versengő információkat

• mérlegelni a kompromisszumokat

• kiválasztani a „legmegfelelőbb” eredményeket

• személyre szabja az ajánlásokat az értelmezés alapján

Ez teljesen megváltoztatja az optimalizálást.

A GEO már nem arról szól, hogy „a legjobb válasz” legyen. Arról szól, hogy a legjobb bemenet legyen az AI-ügynökök számára, amelyek meghatározzák a láthatóságát.

1. rész: Mi az agens keresés?

Az agensszerű keresés akkor történik, amikor a keresőrendszer:

• értelmezi a felhasználó célját

• önállóan dönti el, mit kell tenni

• több allekérdezést hajt végre

• értékelje az információkat

• kiválasztja az eredményt

• indokolja érvelését

Ez alapvetően eltér a hagyományos kereséstől.

Hagyományos keresés

A felhasználó kérdez → A motor linkeket ad vissza.

Generatív keresés

A felhasználó kérdez → Az AI összefoglalja a tartalmat → hivatkozik a forrásokra.

Agentikus keresés

A felhasználó kérdez → AI:

1. meghatározza a célt

2. feladatokra bontja

3. információkat keres

4. összehasonlítja a lehetőségeket

5. elvégzi az érvelést

6. meghatározza a „legjobb” eredményt

7. intézkedik (opcionális)

8. megmagyarázza az eredményt

Az agens keresés autonóm, kitartó és ítéletalapú.

2. rész: Miért jelenik meg most az agensszerű keresés?

Négy áttörés hajtja elő ezt a változást.

1. Multimodális modellek

Az olyan modellek, mint a GPT-4.2, a Claude 3.5 és a Gemini Ultra képesek megérteni:

• szöveg

• képek

• videó

• hang

• táblázatok

• kód

• dokumentumok

Az ügynökök végre rendelkeznek elegendő kontextussal ahhoz, hogy intelligensen cselekedjenek.

2. Memória és személyre szabás

Az ügynökök már nem egyetlen lekérdezésre reagálnak – hosszú távú felhasználói profilokat építenek, ami lehetővé teszi:

• beállítások

• minták

• korlátozások

• múltbeli eredmények

• döntési előzmények

A keresés személyre szabottá válik.

3. Eszközhasználati képességek

Az AI ügynökök most már képesek:

• internetezés

• információk kivonása

• webhookok indítása

• kód futtatása

• űrlapok kitöltése

• dokumentumok tervezeteinek készítése

• táblázatok elemzése

A keresés cselekvésorientáltá válik.

4. Megerősítő tanulás a döntéshozatalhoz

A modellek mostantól értékelik:

• bizalom

• bizalom

• kockázat

• költség

• relevancia

• alkalmasság

Ez a keresést autonóm ítélőképességgé alakítja, nem pedig információkereséssé.

3. rész: Hogyan választják ki az eredményeket az AI-ügynökök?

Az ügynöki keresés több lépésből álló döntési folyamatot követ.

Ennek a folyamatnak a megértése elengedhetetlen a GEO számára.

1. lépés – A szándék megértése

Az ügynök meghatározza, hogy a felhasználó valójában mit szeretne.

Példa: Felhasználó: „Segítsen kiválasztani egy SEO eszközt.” AI-ügynök értelmezése:

• szükséglet: összehasonlítás

• korlátozások: költségvetés + funkciók

• preferencia: könnyű használat

• cél: ajánlás

A szándék elemzése során láthatatlan márkák soha nem jelennek meg a végső válaszban.

2. lépés – Feladatbontás

Az ügynök a célt alfeladatokra bontja:

• a legjobb eszközök azonosítása

• funkciók összehasonlítása

• az árak értékelése

• vélemények ellenőrzése

• használati esetek vizsgálata

• pontozni az opciókat

A GEO befolyásolja, hogy mely eszközök jelennek meg az egyes alfeladatokban.

3. lépés – Információkeresés

Az ügynök az alábbiak segítségével szerzi be az adatokat:

• böngészés

• adatgyűjtés

• API-hívások

• beágyazás visszakeresés

• többmotoros keresés

• belső memória

Márkádnak minden visszakeresési módszerrel elérhetőnek kell lennie.

4. lépés – Értékelés és szűrés

Az ügynökök az alábbiak segítségével szűrik az adatokat:

• bizalom

• aktualitás

• ténybeli konzisztencia

• eredet

• márka tekintélye

• szemantikai relevancia

• entitás egyértelműsége

Ebben a szakaszban a legtöbb márka kiesik a versenyből.

5. lépés – Érvelés és összehasonlítás

Az ügynök:

• összehasonlítja a jellemzőket

• előnyök/hátrányok azonosítása

• teljesítmény rangsorolása

• mérlegeli a felhasználói preferenciákat

• kompromisszumok elemzése

A strukturált tartalomnak összehasonlításra alkalmasnak kell lennie.

6. lépés – Döntés és kiválasztás

Az ügynök:

• kiválasztja a legjobb opciót

• rangsorolt listát állít össze

• ajánlja az elsődleges eredményt

Ez az új „első oldal”.

7. lépés – Cselekvés végrehajtása (opcionális)

Az ügynökök:

• regisztrálja a felhasználót

• tervezeteket készít

• kutatásokat végez

• rendszereket épít

• munkafolyamatok testreszabása

A keresés már nem csak információ — hanem végrehajtás is.

4. rész: Mit jelent ez a GEO számára

Az ügynöki keresés teljesen átalakítja az optimalizálást.

Az alábbiakban bemutatjuk a legfontosabb változásokat.

1. változás: Az AI-ügynökök nem „felsorolnak”, hanem „kiválasztanak”

Csak egy eredmény választható.

A GEO-ban a győztes mindent visz.

2. változás: Az AI-ügynökök a magas bizalmi pontszámmal rendelkező márkákat részesítik előnyben

Az ügynökök értékelik:

• eredet

• szakértelem

• ténybeli megbízhatóság

• szervezetek átláthatósága

• frissítések aktualitása

• multimodális konzisztencia

A bizalom lesz az új rangsorolási tényező.

3. változás: Az összehasonlíthatóság rangsorolási tényezővé válik

Az ügynökök azokat a márkákat részesítik előnyben, amelyek:

• strukturált összehasonlítások

• átlátható árazás

• egyértelmű funkciók listája

• kifejezett felhasználási esetek

Az átláthatatlan márkák veszítenek.

4. változás: Az ügynökök a stabil identitású márkákat részesítik előnyben

Ha:

• nevezéktan

• termékstruktúra

• üzenetek

• definíciók

inkonzisztens, az AI elkerül téged.

5. változás: A többmotorú optimalizálás kötelező

Az ügynökök az alábbi forrásokból nyerik az adatokat:

• Google

• Bing

• ChatGPT Böngészés

• Perplexity

• Claude Search

• Brave

• You.com

• harmadik fél API-k

A GEO egyetlen motoron túlmutat.

6. változás: Az ügynökök az elsődleges forrásból származó adatokat jutalmazzák

Az eredeti, hiteles, empirikus tartalmakat nagyobb mértékben fogják használni, mint az általános tartalmakat.

Az ügynökök azt akarják:

• tanulmányok

• jelentések

• saját adatok

• benchmarkok

• felmérések

Az adatkészlet részévé válni.

5. rész: Hogyan optimalizáljuk az ügynöki keresést

Megjelenik a GEO munkafolyamatok új generációja.

1. munkafolyamat: Entitás stabilitás

Győződjön meg arról, hogy:

• márkanév

• terméknevek

• kategorizálás

• meghatározások

mindenhol konzisztens legyen.

2. munkafolyamat: Összehasonlítás optimalizálása

Olyan tartalmakat tegyen közzé, amelyek:

• helyesen hasonlítja össze termékeit

• magyarázza az erősségeket és korlátokat

• összhangban van a kategóriájával

• AI-olvashatóságra formázva

Az ügynökök szeretik a világos, strukturált összehasonlításokat.

3. munkafolyamat: Strukturált, „ügynökbarát” tartalom

Tartalmazza:

• táblázatok (szövegalapúak)

• előnyök/hátrányok

• árak bontása

• munkafolyamatok

• használati esetek magyarázata

Az ügynökök a strukturált tartalmakat pontosabban összefoglalják.

4. munkafolyamat: Többféle formátumú tartalom összehangolása

Az ügynökök a következőket használják:

• képek

• képernyőképek

• videók

• diagramok

a funkciók ellenőrzésére.

Biztosítsa a multimodális konzisztenciát.

5. munkafolyamat: Eredet, időbélyegzés és ellenőrzés

Az ügynökök nem bíznak a bélyegző nélküli állításokban.

Használat:

• C2PA

• JSON-LD

• kanonikus URL-ek

• pontos időbélyegek

A hitelesség géppel ellenőrizhetővé válik.

6. munkafolyamat: Javítási protokollok

Ha az ügynökök félreértik a márkáját:

• javítások beküldése

• tények oldalainak frissítése

• meghatározások pontosítása

• séma megerősítése

Az ügynökök tanulnak a javításokból – de csak akkor, ha Ön időben cselekszik.

7. munkafolyamat: Személyiség és preferenciák optimalizálása

Az AI ügynökök személyre szabják az ajánlásokat.

A tartalmának támogatnia kell:

• kezdő profilok

• szakértői profilok

• költségérzékeny profilok

• vállalati profilok

Írjon több személyiségnek, hogy maximalizálja az ajánlások sokszínűségét.

6. rész: Az ügynöki keresés új „rangsorolási tényezőket” hoz létre

2026-ra az AI-ügynökök a következőket használva értékelik a márkákat:

1. Bizalmi grafikon pontszám

Mennyire megbízható a márkája az interneten?

2. Entitás egyértelműségi pontszám

Összhangban vannak-e a definíciói és a metaadatok?

3. Összehasonlító erősség pontszám

Segít-e a tartalmad az AI-nek megérteni az előnyeidet?

4. Aktualitási pontszám

Mennyire friss és naprakész az információja?

5. Forrásstabilitási pontszám

Rendszeres, kanonikus forrásokat tart fenn?

6. Származási pontszám

Tartalma hitelesen ellenőrizhető?

7. Multimodális illeszkedés pontszám

Összhangban vannak-e a szövegek, képek és videók?

Ezek a PageRank jövőbeli megfelelői.

7. rész: Az Agentic Search GEO ellenőrzőlista (másolás és beillesztés)

Entitás stabilitás

• Egyértelmű márka definíciók

• Stabil terméknevek

• Pontos Wikidata-bejegyzések

• Következetes leírások

Bizalom és eredet

• C2PA által aláírt eszközök

• Ellenőrzött szerzők

• Frissített sémák

• Friss időbélyegek

Összehasonlíthatóság

• Funkciók lebontása

• Használati esetek listája

• Előnyök/hátrányok szakaszok

• Átlátható árak

Többmodális optimalizálás

• UI képernyőképek

• Termékképek

• Videó bemutatók

• Megjegyzésekkel ellátott diagramok

Visszakeresési készség

• Tiszta technikai SEO

• Crawlable tartalom

• Világos információs architektúra

• Gyors betöltési sebesség CDN-en keresztül

Monitoring és korrekció

• Heti AI-tesztek

• Javítási javaslatok

• Tényoldalak frissítése

• Versenyzői összehasonlítás ellenőrzése

Ez biztosítja az ügynöki keresés készenlétét.

Következtetés: Az agensszerű keresés átírja a láthatóság szabályait

Közel két évtizeden át a SEO a rangsorolásról szólt. Aztán a generatív keresés a válaszok láthatóságáról szólt. Most az agens keresés a döntésbe való bevonásról szól.

Az AI-ügynökök választanak:

• melyik márkák jelennek meg

• mely termékeket ajánlják

• mely munkafolyamatokat javasolják

• mely források megbízhatóak

• mely eredmények alapján cselekszenek

A sikerhez a márkáknak:

• megerősítik a bizalmat

• tisztázzák az identitást

• optimalizálják a strukturált tartalmat

• első forrásból származó értéket nyújtanak

• fenntartják a multimodális pontosságot

• korrigálni az AI félreértéseit

• felkészülni az autonóm érvelésre

Az agenskeresés korszaka megkezdődött – és azok a márkák, amelyek készen állnak az AI-vezérelt döntéshozatalra, birtokolni fogják a felfedezés jövőjét.