Az AI rendszerek entitásokat, strukturált adatot és bizonyítékokat értékelnek. Mi ezeket a jelrendszereket építjük fel – teljeskörűen.
Az audit megmutatja, hogyan látja jelenleg az AI a márkáját: entitásként azonosítható-e, milyen schema hiányok vannak, mennyire stabil a NAP és a digitális jelenlét, és milyen AI-idézhetőségi problémák látszanak.
Objektív, 10 dimenzión mért értékelési rendszer, amely megmutatja, hol áll a márkája az AI-ajánlhatóság szempontjából.
A GEO célja nem a kattintás, hanem az, hogy a vállalkozás forrásként, ajánlásként vagy válaszként szerepeljen AI-alapú keresésekben. Amikor a felhasználó kérdez, az AI válaszol – a kérdés az, hogy téged idéz-e.
Pontos fogalmi definíciókat és magyarázatokat hozunk létre, amelyek az AI számára kivághatók és beilleszthetők a generált válaszokba.
A tartalom megnevezett szerzőkhöz és intézményekhez kötött, számszerű adatokkal alátámasztott – az AI megbízhatóbb forrásként kezeli.
Rövid, kivágható válaszrészek, kérdés–válasz struktúra és definíciós logika, amelyet a Retrieval-Augmented Generation rendszerek preferálnak.
Schema markup, metaadatok és logikus HTML-szerkezet biztosítja a gépi értelmezhetőséget minden AI-platform számára.
Szemantikus belső linkelés és fogalmi hierarchia, amely az AI számára egyértelművé teszi a tartalom és a márka összefüggéseit.
Rendszeres lekérdezések a főbb AI-platformokon, AI-összefoglalókban való megjelenés nyomon követése és optimalizálás.
Ha a márkád nem entitás, nem fog szerepelni az AI válaszokban. Az entitásépítés során a céget, szolgáltatásokat és szakértőket egységes, koherens rendszerbe szervezzük.
Definiáljuk a céget mint egyértelműen azonosítható Organization vagy LocalBusiness entitást – névvel, azonosítókkal, tevékenységi körrel és kapcsolati adatokkal.
Minden egyes szolgáltatást önálló Service entitásként definiálunk: leírással, árral, célközönséggel és kapcsolódó fogalmakkal – az AI számára feldolgozható formában.
Az alapítók és szakértők Person entitásként jelennek meg – biografikus adatokkal, publikációkkal, szakmai profillal és a szervezethez való kapcsolattal.
Az összes entitás közötti szemantikus kapcsolatok felépítése: ki kivel dolgozik, mi minek a részterülete, hogyan kapcsolódnak a fogalmak egymáshoz.
Az AI nem "olvassa" az oldalt – strukturált adatot dolgoz fel. A Schema markup a gépileg olvasható kommunikáció az AI-rendszerekkel.
LocalBusiness, Organization, ContactPoint – a vállalkozás gépi azonosítója.
Service és Product schema az összes kínált megoldáshoz, árral és leírással.
Kérdés–válasz strukturált adatok, amelyek az AI válaszaiba kerülnek.
Cikkek, útmutatók és szakmai tartalmak gépileg feldolgozható jelölése.
Szerzők, szakértők és alapítók E-E-A-T jelekkel ellátott Person schema.
BreadcrumbList a logikus oldalhierarchia és navigáció gépi jelzéséhez.
AggregateRating és Review schema az ügyfélvélemények strukturált megjelenítéséhez.
QAPage és Question schema a részletes kérdés–válasz tartalmakhoz.
Nem csak auditálunk – implementálunk is. A teljes AI-láthatósági rendszert felépítjük, bevezetjük és ellenőrizzük.
Az AI-láthatóság nem egyszeri projekt – folyamatos karbantartást, monitorozást és optimalizálást igényel. Az AI-rendszerek változnak, a verseny növekszik.
Rendszeres lekérdezések a főbb AI-platformokon (ChatGPT, Gemini, Perplexity) – figyeljük, hol és hogyan jelenik meg a márka.
Az AIentity 100 pontos rendszerben rendszeres újraértékelés, amely megmutatja az előrehaladást és az aktuális helyzetképet.
Frissességi jelek fenntartása, új RAG-barát tartalom hozzáadása, schema frissítések és technikai optimalizálás.