Keresőoptimalizálás-SEO

Technikai SEO a generatív korban: GEO-hoz optimalizált struktúrák, llms.txt és schema

SEO alapok4 hét ezelőtt018 mins perc

Keresőoptimalizálás -SEO

Technikai SEO a generatív korban: GEO-hoz optimalizált struktúrák, llms.txt és schema

A technikai SEO napjainkban forradalmi változáson megy keresztül, köszönhetően a generatív mesterséges intelligencia (AI) térnyerésének. Az új algoritmusok, keresési szokások, valamint az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) feltűnése megköveteli, hogy a weboldalak szerkezete, tartalma és metaadatai is alkalmazkodjanak az új követelményekhez. Ebben a cikkben részletesen bemutatjuk, hogyan alakítja át a generatív korszak a technikai SEO-t, külön figyelmet szentelve a GEO-hoz optimalizált struktúráknak, a llms.txt állománynak és a strukturált adatoknak (schema).

Az első részben áttekintjük, miként változtatja meg a generatív keresés a keresőoptimalizálási stratégiákat, és milyen új kihívásokkal kell szembenézniük a webmestereknek. Ezt követően elmerülünk a földrajzi (GEO) optimalizáció rejtelmeiben, kiemelve, hogyan segítik ezek a struktúrák a jobb helyi megtalálhatóságot és relevanciát. Kitérünk a llms.txt-re, amely egy vadonatúj, az LLM-ek igényeihez szabott fájltípus, és megmutatjuk, miként segíti ez a keresőrobotokat abban, hogy a generatív AI még pontosabb válaszokat adjon.

A strukturált adatok és schema.org jelentősége is egyre nő, hiszen ezek segítségével a keresőmotorok és az AI modellek is könnyebben és pontosabban értelmezik a weboldalak tartalmát. Végül a jövőbeli trendeket vesszük sorra, rávilágítva, hogyan alakíthatja át a technikai SEO-t a folyamatosan fejlődő generatív mesterséges intelligencia.

Az írás során mind a kezdők, mind a haladó SEO szakemberek számára hasznos és gyakorlati tanácsokat adunk. Konkrét példákat, táblázatokat és esettanulmányokat mutatunk be, hogy mindenki számára világosak legyenek az új irányok. A cikk végén egy 10 pontos GYIK rész is segíti a legfontosabb kérdések gyors megválaszolását. Ha érdekel, miként készülhetsz fel a generatív SEO új korszakára, mindenképpen olvass tovább!

Generatív SEO alapjai: új megközelítések és kihívások

A keresőoptimalizálás (SEO) hosszú évek óta folyamatosan változik, azonban a generatív mesterséges intelligencia érkezése valódi paradigmaváltást hozott. A klasszikus SEO eddig főként arra koncentrált, hogy a weboldal tartalma, szerkezete és technikai beállításai megfeleljenek a keresőrobotok igényeinek. Azonban a generatív keresés, amely LLM-eket (Large Language Models, nagy nyelvi modellek) használ, új típusú információ-feldolgozást valósít meg: nemcsak az oldalakat értelmezi, hanem természetes nyelvű válaszokat is képes generálni a felhasználók kérdéseire.

A generatív SEO egyik legnagyobb kihívása, hogy a weboldalaknak már nem elég csak a keresőmotorok számára láthatóvá válniuk. Az LLM-ek képesek feldolgozni és összefoglalni az információkat, így elsődleges kérdéssé válik, hogy webes tartalmunk hogyan jelenik meg a generált válaszokban. Ez azt jelenti, hogy a tartalmaknak nemcsak relevánsnak, hanem jól strukturáltnak, tisztán értelmezhetőnek és kontextusban is értékesnek kell lenniük.

A generatív keresők, mint például a Google Search Generative Experience (SGE), vagy a Bing Chat, már most is megmutatják, hogy az LLM-ek által generált válaszok összetettebbek, mint a korábbi „10 kék link” találati lista. Az AI-rendszerek egyre több adatforrást használnak, és a weboldalakat nemcsak a cím vagy a leírás alapján rangsorolják, hanem a tartalom szerkezete, aktualitása, és a strukturált adatok alapján is.

Mindez azt eredményezi, hogy a technikai SEO új szintre lépett. A webmestereknek proaktívan kell gondolkodniuk az LLM-ek igényeiről, fel kell ismerniük az új típusú keresőrobotokat és azok működését. Az új megközelítések között kiemelt szerepet kapnak a GEO-hoz optimalizált struktúrák, az LLM-ek számára kialakított llms.txt fájl, valamint a kiterjesztett strukturált adat (schema), amelyek mind segítik, hogy tartalmunk a generatív keresőkben is kiemelkedően teljesítsen.

GEO-hoz optimalizált webstruktúrák szerepe SEO-ban

A földrajzi (GEO) optimalizáció jelentősége a SEO-ban napjainkban erőteljesen növekszik, különösen a generatív keresések terjedésével. A felhasználók egyre gyakrabban keresnek lokális információkat – például „közeli kávézó”, „fogorvos Budapesten” –, és az LLM-eknek képesnek kell lenniük ezekre releváns, helyi válaszokat adni. Ezért a weboldalaknak is fel kell készülniük arra, hogy struktúrájukban, tartalmukban és metaadataikban is hangsúlyozzák a földrajzi relevanciát.

Milyen elemekből áll a GEO-hoz optimalizált struktúra?

Helyspecifikus oldalak:
Külön aloldalakat érdemes létrehozni az egyes városokra, kerületekre vagy régiókra. Például egy országos szolgáltató weboldalán minden városnak külön oldalt célszerű készíteni, ahol a helyi információk, térképek, elérhetőségek szerepelnek.

Strukturált adatok használata:
A LocalBusiness, PostalAddress, GeoCoordinates típusú schema elemek alkalmazása egyértelműbbé teszi a keresőrobotok számára, hogy pontosan hol található a szolgáltatás vagy a bolt. Például:

{
 "@context": "https://schema.org",
 "@type": "LocalBusiness",
 "name": "SEO Minta Kft.",
 "address": {
   "@type": "PostalAddress",
   "streetAddress": "Kossuth Lajos utca 10",
   "addressLocality": "Budapest",
   "postalCode": "1053",
   "addressCountry": "HU"
 },
 "geo": {
   "@type": "GeoCoordinates",
   "latitude": "47.4945",
   "longitude": "19.0548"
 }
}

URL-struktúra optimalizáció:
Gyakori, hogy a helyi oldalak külön URL-t kapnak, például: example.hu/budapest/ vagy example.hu/szolgaltatasok/szeged/. Ez segíti a keresőmotorokat abban, hogy könnyedén feltérképezzék a különböző földrajzi célpontokat.
Névjegy és helyi jelzések:
Az oldalon egyértelműen jelezni kell a helyi kapcsolatot, akár szövegesen, akár vizuális elemekkel (térkép, címkék, helyi telefonszám, stb.). Ez nemcsak a keresőmotorok, hanem a látogatók számára is hasznos.

Miért fontos a GEO-hoz optimalizált struktúra a generatív SEO-ban?

A generatív AI modellek – például a Google SGE vagy a Bing Chat – már nem csupán a keresőmotorok indexelési logikájára támaszkodnak, hanem összetett szemantikai kapcsolatok alapján dolgoznak. Egy jól optimalizált GEO-struktúra lehetővé teszi, hogy a generatív modellek pontosabb helyi válaszokat generáljanak a felhasználói keresésekre. Például, ha valaki azt kérdezi: „Hol találok jó pizzériát a Széll Kálmán tér közelében?”, az LLM-ek csak akkor tudnak releváns ajánlásokat adni, ha a weboldalakon részletes, jól strukturált helyi adatok szerepelnek.

Előnyök és hátrányok táblázata

Előnyök	Hátrányok
Jobb helyi rangsorolás a keresőkben	Több idő- és erőforrásigényes karbantartás
Növekvő organikus forgalom lokális keresésekből	Több tartalom készítése szükséges
Relevánsabb AI generált válaszok	Helyi oldalak duplikációs problémái előfordulhatnak
Fokozott bizalom a felhasználók részéről	Összetettabb analitika kezelése

Konkrét példa:

Egy magyarországi autószerviz-hálózat, amely minden nagyobb városban működik, a következőt teheti:

Külön aloldalakat hoz létre minden városra („autószerviz-pecs”, „autószerviz-debrecen”)
Mindegyik oldalon strukturált adatot használ LocalBusiness típusban
Az oldalakon feltünteti a helyi elérhetőségeket, nyitvatartást, lokális akciókat
Ezáltal az LLM-ek könnyen azonosítják, hol található a legközelebbi szerviz, és konkrét válaszokat tudnak adni a helyi keresésekre a generatív keresőfelületeken.

llms.txt: Új fájltípus a generatív keresés támogatásához

Ahogy a robots.txt fájl segíti a klasszikus keresőmotorokat a weboldal feltérképezésében, úgy jelenik meg az LLM-ek igényeire szabott új fájltípus, a llms.txt. Ez egy viszonylag friss innováció, amely megkönnyíti a nagy nyelvi modellek (pl. ChatGPT, Gemini, Bard) számára a webtartalom értelmezését és feldolgozását.

Mi az a llms.txt, és miért van rá szükség?

A llms.txt célja, hogy szabályozza, milyen weboldalakat, tartalmakat és adatstruktúrákat olvashatnak, tanulhatnak vagy referenciaként használhatnak az LLM-ek. A generatív AI modellek nem indexelnek és értelmeznek ugyanúgy, mint a hagyományos keresőrobotok – számukra speciális szabályokat lehet érvényesíteni a llms.txt-n keresztül.

Példák, hogy mit szabályozhat a llms.txt:

Mely oldalakat, mappákat engedélyezünk vagy tiltunk az LLM-ek számára
Adatformátumokra, például API végpontokra vonatkozó szabályok
Speciális LLM-eknek (pl. csak a Gemini vagy ChatGPT számára) dedikált utasítások

Hogyan néz ki egy llms.txt fájl?

A szabvány még kialakulóban van, de egy lehetséges alapstruktúra:

User-agent: gpt-4
Disallow: /admin/
Allow: /public/
User-agent: gemini
Disallow: /private/
Allow: /

Ebben a példában a gpt-4 nevű modell nem férhet hozzá az /admin/ mappához, de a /public/ elérhető számára. A gemini nevű LLM esetében a /private/ tiltott, minden más elérhető.

Előnyök és hátrányok táblázata

Előnyök	Hátrányok
Pontosabb AI indexelés és adatfeldolgozás	Még nem teljesen egységes az iparági szabvány
Biztonságosabb adatkezelés	További adminisztráció szükséges
Különböző LLM-ekre szabott szabályok	Technikai tudás szükséges a bevezetéshez
Későbbi elemzésekhez könnyebb adatgyűjtés	Korlátozott dokumentáció, gyorsan változó terület

Miért fontos a llms.txt a generatív SEO szempontjából?

A generatív AI modellek által vezérelt keresés sokkal interaktívabb, és gyakran a weboldalak tartalmát, szerkezetét, valamint metaadatait is feldolgozza. A llms.txt segítségével meghatározhatjuk, hogy milyen tartalmak kerüljenek be az LLM-ek képzési és generálási folyamataiba, illetve melyek ne. Ez különösen fontos lehet bizalmas információk, szerzői jogi védelem alatt álló tartalmak, vagy csak belső használatra szánt adatok esetén.

A jóll beállított llms.txt növeli az esélyét, hogy a weboldal a megfelelő információkat adja át a generatív keresők számára, miközben megvédi a nem kívánt tartalmakat az automatikus feldolgozástól.

Strukturált adatok és schema jelentősége a technikai SEO-ban

A strukturált adatok – elsősorban a schema.org által meghatározott szabványok szerint – kulcsszerepet játszanak a modern technikai SEO-ban, különösen a generatív korszakban. Korábban a strukturált adatok főleg a keresőmotorok számára tették lehetővé a tartalom pontosabb értelmezését, de ma már a mesterséges intelligencia modellek is nagyban támaszkodnak ezekre.

Mi az a strukturált adat?

A strukturált adatok segítségével a weboldal tartalmát a keresőmotorok (és LLM-ek) számára értelmezhető, gépileg olvasható formában adjuk meg. A leggyakoribb formátum a JSON-LD, amely a vagy a részben is elhelyezhető. Ezek az adatok tartalmazhatnak információkat például a vállalkozásról, eseményekről, termékekről, értékelésekről, személyekről és sok másról.

Példa egy egyszerű Product schema-ra:

{
  "@context": "https://schema.org/",
  "@type": "Product",
  "name": "SEO Tanfolyam",
  "image": "https://example.hu/seo-tanfolyam.jpg",
  "description": "Gyakorlati keresőoptimalizálás oktatás kezdőknek és haladóknak.",
  "brand": "SEO Akadémia",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "priceCurrency": "HUF",
    "price": "49900"
  }
}

Miért fontos a strukturált adat a generatív SEO-ban?

Az LLM-ek a strukturált adatokat sokkal könnyebben tudják értelmezni, mint a szabad szöveget. Így ha például egy felhasználó azt kérdezi a Google SGE-ben: „Mennyibe kerül egy gyorstalpaló SEO tanfolyam Magyarországon?”, akkor az LLM-ek a strukturált adatok alapján pontos, kontextusfüggő választ tudnak adni, nem csak szövegrészleteket emelnek ki.

Előnyök:

Nagyobb esély a Rich Snippet megjelenésére a keresőben
Jobban értelmezhető tartalom AI modellek számára
Növeli az oldal autoritását és megbízhatóságát
Segíti a lokális SEO-t (pl. LocalBusiness, Event, Organization típusokkal)

Hátrányok:

Kialakítása és karbantartása időigényes lehet, főleg nagy oldalaknál
Hibás implementáció esetén könnyen elutasíthatják a keresőrobotok
Folyamatos frissítést igényel a schema.org változásaival

Milyen schema típusokat érdemes alkalmazni generatív SEO-ban?

LocalBusiness: Helyi vállalkozások számára elengedhetetlen.
Product: Webáruházaknak, termékoldalakhoz.
Article: Blogok, híroldalak.
Event: Rendezvény szervező oldalaknak.
FAQ: Gyakran Ismételt Kérdések megjelenítéséhez.
HowTo: Útmutatók, magyarázó anyagok.

Gyakorlati tanácsok a strukturált adatok bevezetéséhez:

Használj validátort
Mindig ellenőrizd a strukturált adatokat a Google Rich Results Test vagy a Schema Markup Validator segítségével.
Ne túlzásba vidd
Csak azt a schema-t alkalmazd, ami ténylegesen releváns az oldal tartalmához.
Folyamatosan frissítsd
Kövesd a schema.org fejlesztéseit, és igazítsd hozzá a markup-ot.
Dokumentáld a változtatásokat
Nagyobb site-ok esetén vezess változásnaplót a strukturált adatokról, hogy könnyen visszakövethető legyen, mikor mit módosítottál.

Jövőbeli trendek: technikai SEO a generatív mesterséges intelligenciával

A technikai SEO jövője szorosan összefonódik a generatív mesterséges intelligencia fejlődésével. Az LLM-ek (nagy nyelvi modellek) egyre inkább dominálják a keresési élményt: képesek természetes nyelvű, kontextushoz illeszkedő válaszokat generálni, amelyek túlmutatnak a hagyományos keresési találatokon. Ez gyökeresen átalakítja az eddigi SEO-módszertanokat, és még nagyobb hangsúlyt helyez a tartalomszerkezetre, az adatminőségre és a relevanciára.

Mik lesznek a legfontosabb technikai trendek?

Automatizált tartalomstrukturálás
A jövőben egyre több weboldal alkalmaz automatikus eszközöket, amelyek strukturált adatokat generálnak a tartalomból, vagy épp segítenek a schema folyamatos frissítésében. Ezek az eszközök képesek lesznek például felismerni és markup-pal ellátni a helyi információkat, termékadatokat vagy eseményeket.
LLM-barát weboldalak fejlesztése
A dizájn és a tartalom előállítása során már az elején figyelembe kell venni, hogy az LLM-ek milyen információkat képesek könnyen értelmezni. Ez azt jelenti, hogy a tartalomnak még világosabban strukturáltnak, egyértelműbbnek kell lennie – például jól tagolt szövegek, tömör összefoglalók, kiemelt adatok formájában.
Adatvédelem és LLM-szabályozás (pl. llms.txt egyre szélesebb körű használata)
Mivel az AI modellek tanulási folyamata átlépi a hagyományos indexelési kereteket, egyre fontosabb lesz, hogy a weboldalak pontosan szabályozzák, milyen információk kerülhetnek be az LLM-ekbe, illetve melyek nem.
Személyre szabott keresési élmények
Az AI modellek képesek lesznek a felhasználók előzményei, preferenciái alapján személyre szabott keresési eredményeket és javaslatokat adni. Ez a SEO számára új optimalizációs lehetőségeket jelent, hiszen a tartalomnak még inkább a célközönség igényeihez kell igazodnia.

Előnyök és kihívások táblázata

Trend	Előnyök	Kihívások
Automatizált adatstrukturálás	Gyorsabb frissítés, kevesebb manuális munka	Technikai hibák lehetősége
LLM-barát weboldalak	Jobb AI indexelés, több megjelenés	Kreatív tartalomkorlátok
Személyre szabott keresés	Pontosabb célzás, jobb felhasználói élmény	Adatvédelmi aggályok
llms.txt szabályozás	Biztonság, kontroll	Folyamatos karbantartás

Gyakorlatban mire készüljünk?

Mérjünk és elemezzünk: Az AI-alapú SEO eredményességét folyamatosan, kísérletekkel, A/B tesztekkel mérjük.
Képezd a csapatot: A technikai SEO-ból szinte minden érintett munkakörnek (fejlesztő, tartalomkészítő, analitikus) értenie kell az új trendeket.
Kövesd a szabványokat: Az IETF, schema.org, keresőóriások (Google, Bing) ajánlásait mindig figyeld.
Legyél naprakész: A generatív AI és a SEO olyan gyorsan fejlődik, hogy a mai „best practice” holnap már alapelvárás lehet.

Összefoglalás

A generatív kor technikai SEO-ja többé már nem csupán optimalizációs trükkökből áll. A szerkezeti, strukturális és adatvédelmi megközelítések, valamint a GEO-hoz való alkalmazkodás nélkülözhetetlenné váltak. Ha a weboldalunkat időben felkészítjük a generatív AI-vezérelt keresés igényeire, nemcsak a találati listán maradhatunk elöl, hanem az AI által generált válaszokban, ajánlásokban és összefoglalókban is kiemelt szerepet kaphatunk.

GYIK (Gyakran Ismételt Kérdések) 🤔

Mi az a generatív SEO?
👉 A generatív SEO a mesterséges intelligencia által vezérelt keresési élményhez igazodó optimalizálási stratégia, amely kifejezetten az LLM-ek (pl. ChatGPT, Gemini) működését és tartalomfeldolgozását veszi figyelembe.
Miben különbözik a GEO-hoz optimalizált SEO a hagyományostól?
👉 A GEO-optimalizáció kifejezetten a helyi keresésekre, tartalmakra fókuszál, így hatékonyabbá teszi a lokális találati listákban való megjelenést.
Hogyan készítsem el a llms.txt fájlt?
👉 A llms.txt hasonló a robots.txt-hez. Meghatározhatod benne, mely oldalakat és mappákat érhetnek el az LLM-ek, külön-külön is szabályozható minden AI modell (pl. gpt-4, gemini).
Miért fontos a strukturált adat a jövő SEO-jában?
👉 Mert a strukturált adat segíti a keresőmotorokat és az AI-kat a pontosabb tartalmi értelmezésben, így nő az esélye, hogy előkelő helyen jelenjünk meg a találatok vagy AI válaszok között.
Milyen előnyei vannak a llms.txt bevezetésének?
👉 Ellenőrizhetővé teszi, milyen tartalmak kerülnek be az LLM-ek adatbázisába, ezáltal javul az adatbiztonság és célzottabbá válik a SEO.
Hogyan lehet elkerülni a duplikált tartalmakat a helyi oldalaknál?
👉 Egyedi tartalommal, helyspecifikus információkkal és külön strukturált adatokkal érdemes gazdagítani minden helyi oldalt.
Milyen SEO eszközök segítenek a generatív korszakban?
👉 Olyan eszközök, mint a Screaming Frog, SEMrush, vagy a Google Search Console, valamint újabb AI-elemzők (pl. Jasper, Surfer SEO) is hasznosak lehetnek.
Kell-e félnem attól, hogy az LLM-ek „ellopják” az oldalam tartalmát?
👉 A megfelelő llms.txt és szerzői jogi beállítások mellett kontrollálható, milyen tartalmak kerülnek be az AI modellek tudásbázisába.
Hogyan frissítsem a schema-t, ha új típus jelenik meg?
👉 Kövesd a schema.org vagy a keresőóriások blogjait, és rendszeresen alkalmazd a változásokat az oldaladon.
Mennyire befolyásolja a generatív AI a jövő keresési piacát?
👉 Jelentősen! Az AI már most is átalakítja a keresési találatok megjelenítését, és a következő években még meghatározóbb szerepet kap – ezért érdemes időben lépni a technikai SEO minden területén.