Néhány évvel ezelőtt, ha valaki bankot, marketingügynökséget, magánklinikát, vagy éppen telefont keresett, többnyire a Google-ben kezdte. Beírt valamit, megnyitott néhány találatot, átfutott két összehasonlító cikket, majd megpróbált döntést hozni. Vagy megkérdezte valamelyik ismerősét, aki természetesen minden témában ismert egy „nagyon jó embert”.

Ma egyre többen inkább a ChatGPT-től, a Geminitől, a Perplexitytől vagy valamelyik másik AI-rendszertől kérnek ajánlást. Nem feltétlenül linkeket akarnak, hanem konkrét választ: melyiket válasszam, melyik illik hozzám, mire figyeljek, melyiket kerüljem el? Ez elsőre csak egy újabb felületnek tűnhet, ahol a márkáknak valahogy meg kell jelenniük. A változás azonban ennél nagyobb. Az AI nem egyszerűen felsorol tíz találatot, majd a felhasználóra bízza, hogy mit kezd velük. Megpróbálja összerakni a választ, összehasonlítani a lehetőségeket, kiszűrni a kevésbé releváns szereplőket, és sokszor konkrét ajánlást is ad. A márka így már azelőtt bekerülhet vagy kieshet a döntési folyamatból, hogy a felhasználó egyáltalán meglátogatná a weboldalát.

Az AI nem feltétlenül a legjobb márkát ajánlja

Az AI-rendszerek természetesen nem tudják objektíven eldönteni, melyik bank, ügynökség, klinika vagy mosógép a legjobb. Azt tudják összerakni, hogy az elérhető információk alapján mely szereplőket lehet értelmesen összekapcsolni az adott kérdéssel. Ehhez nem elég, hogy egy vállalat a saját weboldalán leírja magáról, hogy megbízható, innovatív és ügyfélközpontú. Ez a három szó nagyjából minden második céges bemutatkozásban megtalálható, és ettől még sem az ember, sem a gép nem lesz sokkal okosabb.

Az számít, hogy a márkáról összeáll-e egy felismerhető, következetes és bizonyítható kép. Megtalálható-e világosan, hogy mivel foglalkozik? Kapcsolódik-e hozzá szakértelem, adat, eredmény, ügyfélpélda vagy külső megerősítés? Ugyanazt állítja-e magáról a saját oldalán, mint ami a médiamegjelenésekből, szakértői profilokból, értékelésekből, videókból és más nyilvános forrásokból kirajzolódik? Az AI ugyanis nem csak a vállalat saját kommunikációját látja. A márkáról alkotott kép sok különböző webes felületből áll össze. És ha ezek a források egymásnak ellentmondanak, hiányosak vagy tíz éve nem frissültek, abból ritkán születik magabiztos ajánlás.

Ezért fordulhat elő, hogy egy ismert vállalat alig jelenik meg az AI-válaszokban, miközben egy kisebb, de világosabban pozicionált szereplő rendszeresen bekerül. Nem feltétlenül azért, mert jobb. Lehet, hogy egyszerűen könnyebb megérteni, miben jó, kinek való, és milyen bizonyítékok támasztják alá az állításait.

A kattintás előtt is történik valami

A marketing hosszú ideig abból indult ki, hogy a felhasználót valamilyen felületre kell terelni. Megjelenés, kattintás, weboldal, konverzió. Az AI-alapú keresés ezt a logikát nem szünteti meg, de tesz elé egy új réteget. A felhasználó már a kattintás előtt kaphat egy összefoglalót, egy szűkített listát vagy egy konkrét véleményt. Lehet, hogy végül meglátogatja valamelyik ajánlott márka oldalát, de az is lehet, hogy az AI válasza alapján már eleve csak két-három szereplővel foglalkozik tovább.

A kérdés ezért már nem csupán az, hogy megtalálható-e a vállalat a keresőben. Az is számít, hogy az AI felismeri-e, helyesen érti-e a tevékenységét, relevánsnak tartja-e az adott helyzetben, és mer-e úgy beszélni róla, mint lehetséges választásról. Ez új mérési problémát is jelent. A weboldal látogatottságát, a kattintásokat és a konverziókat eddig is lehetett követni. Sokkal kevésbé egyértelmű azonban, hogyan mérjük azt, hogy egy márka milyen kérdésekben jelenik meg az AI-válaszokban, milyen kontextusban említik, mely versenytársak mellett szerepel, és ajánlásként vagy csupán egy futó névként bukkan fel.

Pedig nem ugyanaz, ha az AI annyit mond, hogy „a piacon többek között az X márka is jelen van”, vagy azt, hogy „az X márka kifejezetten jó választás lehet ebben a helyzetben, mert…”. Az egyik egy említés. A másik már egy döntést befolyásoló állítás.

Ez nem csak SEO

Az AI-láthatóságot kényelmes lenne egyszerűen a SEO következő fejezetének nevezni. Van is köztük kapcsolat, hiszen továbbra is fontos, hogy a tartalom elérhető, feldolgozható és jól strukturált legyen. Ha az AI nem találja meg az információt, nehéz lesz vele bármit kezdenie. De a technikai megtalálhatóság csak az egyik része a történetnek. Attól, hogy egy oldal jól indexelhető, a márka még nem lesz automatikusan hiteles, ismert vagy ajánlható. Ehhez már kell a PR, a tartalom, a szakértői jelenlét, a reputáció, a következetes márkaüzenet és némi valódi bizonyíték is. A „mi vagyunk a piac vezető szakértői” típusú mondatok önmagukban ebben a világban sem váltak erősebbé.

Az AI-válaszokban megjelenő márkakép ezért a marketing, a kommunikáció, a SEO, az ügyfélszolgálat, a jog és sokszor a felsővezetés közös területe. Ami rögtön felvet egy kellemetlen, de fontos kérdést: ki felel azért, amit az AI mond a vállalatról? Sok cégnél jelenleg valószínűleg senki. Vagy mindenki egy kicsit, ami vállalati nyelven gyakran ugyanazt jelenti.

Nem minden kérdésben kell válasszá válni

Az AI-láthatóság nem arról szól, hogy egy márkának minden lehetséges kérdésben szerepelnie kell. Ez egyrészt nem reális, másrészt nem is lenne különösebben hasznos.

A fontosabb stratégiai kérdés az, hogy milyen döntési helyzetekben szeretne a vállalat releváns választás lenni. Egy bank esetében más kérdések számítanak, mint egy kórháznál, egy webáruháznál vagy egy kommunikációs ügynökségnél. Van, ahol a termékkategória a lényeg, máshol a bizalom, az ár, a szakértelem, a gyorsaság vagy egy nagyon konkrét probléma megoldása. Nem ugyanaz a kérdés, hogy „melyek a legismertebb marketingügynökségek Magyarországon?”, mint az, hogy „melyik ügynökségnek van tapasztalata nemzetközi B2B-kampányokban?”. Az elsőhöz ismertség kell. A másodikhoz már bizonyítható szakértelem.

Az AI-láthatósági stratégia ezért nem azzal kezdődik, hogy „szeretnénk gyakrabban megjelenni a ChatGPT-ben”. Először azt kell eldönteni, milyen kérdésekben szeretne a márka hiteles és ajánlható válasszá válni. Ezután lehet megnézni, hogy az ehhez szükséges tartalmak, említések, adatok és bizonyítékok valóban léteznek-e.

Erről szól majd az AI szemével

Az AI szemével sorozatban azt vizsgáljuk meg, hogyan áll össze egy márka képe az AI-rendszerekben, mitől válik egy vállalat felismerhetővé és ajánlhatóvá, és milyen tévhitek nehezítik jelenleg a tisztánlátást. Szó lesz arról, miért nem minden márkaemlítés ér ugyanannyit, mit lehet tenni, ha a ChatGPT rosszul tudja, mivel foglalkozik egy vállalat, hogyan válhat egy natív cikk a kampányidőszak után is használható forrássá, és miért nem oldja meg önmagában az AI-láthatóságot sem egy llms.txt fájl, sem száz, lelkesedésből legyártott „AI-optimalizált” cikk.

Bemutatom majd az ANSWER Frameworköt is, amely hat szempont alapján segít végiggondolni, hogy egy márka mennyire elérhető, ismert, feldolgozható, következetes, bizonyítható és végül ajánlható az AI-rendszerek számára. A cél nem az, hogy újabb hárombetűs rövidítésekkel terheljük a marketingeseket. Azokból már így is van elég. Inkább azt szeretnénk megérteni, hogyan változik meg a márkák láthatósága egy olyan környezetben, ahol a felhasználó egyre gyakrabban nem találatokat, hanem kész választ kap. A következő nagy verseny ugyanis nem csak a kattintásokért folyik. Hanem azért is, hogy amikor az AI válaszol, legyen oka megemlíteni a márkádat – és lehetőleg ne rosszul.

A szerzőről: Krankovics Béla digitális növekedési és AI-láthatósági szakértő, a ComLab digitális és technológiai igazgatója. Több mint két évtizede foglalkozik digitális forgalomoptimalizálással, tartalomdisztribúcióval és adatvezérelt növekedési rendszerek fejlesztésével. Jelenleg azt kutatja és fejleszti, hogyan válhatnak a márkák felismerhetőbbé, hitelesebbé és ajánlhatóbbá az AI-rendszerek válaszaiban.

De íme a szerző is az AI szemével:

A cikk borítóképe az AI segítségével készült.