PR- és kommunikációs csapatoknak
Öt kérdés egy AI-láthatósági jelentéshez
Annak, aki ilyen jelentést kap vagy készít: házon belüli csapatnak, ügynökségnek vagy eszköznek. Tedd fel ezeket a kérdéseket írásban, mielőtt a pontszám egy döntés alapjává válik.
Ez az oldal azt sorolja fel, mit érdemes megkérdezni egy AI-láthatósági jelentésről, nem azt, hogyan kell mérni. Megrendelőnek és készítőnek egyaránt szól: annak a csapatnak, amely a jelentést kapja, és annak a csapatnak, ügynökségnek vagy eszköznek, amely készíti. Ez a weboldal semmit sem árul, és egyetlen eszközt, ügynökséget vagy jelentést sem értékel. Vissza: AI-válaszok és PR.
Egy AI-válasz csak egy próba, nem mérés.
Először: milyen döntéshez kell ez a jelentés?
Ezt még az öt kérdés előtt tisztázd. Egy havi ellenőrzéshez kevesebb elég, mint egy olyan jelentéshez, amely költségvetésről dönt, vagy a vezetőség elé megy.
Sok AI-láthatósági jelentés azt számolja, milyen gyakran említ téged egy válaszmotor, például a ChatGPT vagy a Gemini, mekkora az említéseid aránya a versenytársakéhoz képest (share of voice), milyen a hangnem, és milyen forrásokra hivatkozik. Ez hasznos, de attól, hogy megemlítenek, még nem biztos, hogy helyesen írnak le.
Az öt kérdés
Q1. Hányszor tették fel az egyes kérdéseket?
Miért: a válaszok kérdezésről kérdezésre változnak.
Egy jó válasz így hangzik: „Minden kérdést sokszor, minden válaszmotoron. Itt a pontos szám.”
Q2. Milyen tényekkel vetették össze, ki írta le őket, és mikor?
Miért: attól, hogy megemlítenek, még nem biztos, hogy helyesen írnak le, és a barátságos hangnem még nem pontosság.
Egy jó válasz így hangzik: „Olyan tényekkel, amelyeket a cég csapata hagyott jóvá, és még az első kérdés előtt leírtunk. A téves állításokat az említésektől külön számoljuk.”
Kezdd kicsiben: indulj öt olyan ténnyel, amelyeket még a héten jóvá tudsz hagyni: a cég neve, mivel foglalkozik, hol, egy termékadat és egy kapcsolattartó. Ami rendelet vagy díjszabás miatt változik, az várhat.
Q3. Mekkora a szokásos ingadozás, és nagyobb-e ennél a változás?
Miért: ami az ismétlések és a különböző napokon végzett futtatások közötti ingadozáson belül marad, az zaj, nem hír.
Egy jó válasz így hangzik: „Itt a tartomány, amelyben az ismétlések és a különböző futtatások eredményei mozognak. A mostani negyedéves változás ezen belül van, ezért nem nevezzük trendnek.”
Q4. Melyik nyelven, melyik országból, és kinek a szavaival?
Miért: egy angolul, egyetlen helyről lekérdezett jelentés nem feltétlenül azt mutatja, amit a vevőid Németországban, Ausztriában, Svájcban vagy Magyarországon látnak.
Egy jó válasz így hangzik: „Németül és magyarul, ezekről a piacokról kérdezve, úgy megfogalmazva, ahogy a vevőid kérdeznek. A kérdéseket csatoltuk, a hiányokat felsoroltuk.”
Q5. Mit mér a pontszám, és újra lefuttathatná-e valaki?
Miért: az eszközök másként határozzák meg a fő pontszámot, és ha a válaszmotorok, a modellverziók, a dátumok vagy a definíció megváltoznak, ez a negyedév nem vethető össze az előzővel.
Egy jó válasz így hangzik: „A válaszmotorokat, a verziókat és a dátumokat naplózzuk. A definíció le van írva, és nem változott.”
Sajtóközleményeknél azt is kérdezd meg: külön mutatja-e a jelentés magát a közleményt, a közleményről szóló sajtómegjelenéseket és a saját weboldaladat? Egy lehetséges módszert mutat a Sajtóközlemény mérése: előtte és utána oldal.
Megrendelőnek és készítőnek egyaránt
A „Még nem, és itt a tervünk” szintén jó válasz. Az ügynökségek és a házon belüli csapatok maguk is lefuttathatják ezt az öt kérdést a saját műszerfalaikon, mielőtt bárki megkérdezné őket. A kérdések azért vannak, hogy jól tudd olvasni a jelentést, nem azért, hogy próbára tegyék a készítőit.
Azt, hogy miért nem elég egy kérdezés, számológéppel is végigszámolhatod: mennyire bízhatsz a saját naplódban.
Kimásolható ellenőrzőlista
Egy kérdést így idézhetsz: „makefield.io/hu/pr/jelentesek Q3”, vagy így linkelhetsz rá: makefield.io/hu/pr/jelentesek#q3.
Mit kérdezz meg egy AI-láthatósági jelentésről?
makefield.io/hu/pr/jelentesek, 1. verzió, utoljára ellenőrizve: 2026. október 26.
Először: milyen döntéshez kell ez a jelentés?
- Hányszor tették fel az egyes kérdéseket?
- Milyen tényekkel vetették össze, ki írta le őket, és mikor?
- Mekkora a szokásos ingadozás, és nagyobb-e ennél a változás?
- Melyik nyelven, melyik országból, és kinek a szavaival?
- Mit mér a pontszám, és újra lefuttathatná-e valaki?
Sajtóközlemények: külön szerepel-e a jelentésben a közlemény, a közleményről szóló sajtómegjelenések és a saját weboldalunk?
Mit publikáltak a szakmai szervezetek
Az AMEC, a PRCA és az IAB nem magyar szervezetek, anyagaik angol nyelvűek.
- AMEC GEO Principles (2026. május): megismételhető kérdések, dokumentált módszerek, átlátható feltevések; az AI-válaszok „directional evidence rather than absolute truth” (irányt mutató bizonyítékok, nem abszolút igazság); ne támaszkodj egyetlen pontszámra, platformra vagy eszközre (a B&T beszámolója szerint).
- PRCA, „Beyond Visibility: How to Measure GEO” (2026. június): óv a hiúsági mutatóktól, és célként nevezi meg a pontosságot.
- IAB, „Measuring Visibility in the AI Era” (2026. augusztus), 32. oldal: „Single-response measurement is not measurement.” (Az egyetlen válaszon alapuló mérés nem mérés.) Az IAB emellett tartományokat és megbízhatósági szintet kér, a hallucinációk és a ténybeli hibák arányát, piaconkénti eredményeket, és kimondja: „the source of truth must be brand-supplied” (a viszonyítási alapként szolgáló tényeket a márkának kell megadnia).
- A válaszok változnak: a SparkToro és a Gumshoe 2026 januári tesztjében (nagyjából 600 önkéntes, 12 kérdés, közel 3000 futtatás) kevesebb mint 1 a 100-hoz volt az esélye annak, hogy kétszer ugyanazt a márkalistát kapják. Mindkét cég ezen a területen árul szolgáltatást, ezért ez gyártói vizsgálat (a Search Engine Land beszámolója szerint).
Szavak ezen az oldalon
- GEO: Generative Engine Optimisation, vagyis az a munka, amely azzal foglalkozik, hogyan írnak le téged az AI-válaszok.
- Share of voice: az említéseid aránya a versenytársak említéseihez képest.
- Hallucináció: kitalált tartalom egy AI-válaszban.
- Ingadozás: mennyire térnek el egymástól az eredmények, ha ugyanazt a kérdést újra felteszik.
Amit ez az oldal nem állít
- Nem állítja, hogy bármely jelentés, eszköz vagy ügynökség rossz, és egyiket sem értékeli.
- Nem helyettesíti a célok kitűzését.
- A Makefield saját kis tesztje arról, hogyan változnak a válaszok: a floor-teszt (angol nyelvű). A megfogalmazást hasonlította össze, nem a tényeket.
Hogyan hivatkozz erre
Denes Csaszar, „Öt kérdés egy AI-láthatósági jelentéshez”, Makefield, makefield.io/hu/pr/jelentesek, utoljára ellenőrizve 2026. október 26., 1. verzió.
Utoljára ellenőrizve 2026. október 26. Mi változott: 1. verzió, először megjelent 2026. október 28.
A Makefield berlini független kutatási projekt az AI-válaszok pontosságáról. Ez a weboldal semmit sem árul.
A válasz és a jelentés: Hogyan olvasd a saját AI-láthatósági auditodat négy kérdést tesz fel egyetlen AI-válaszról. Ez az oldal ötöt tesz fel a sok válaszból készült jelentésről.
További oldalak PR-csapatoknak: Kérdezd meg az AI-t a szervezetedről · Sajtóközlemény mérése: előtte és utána