Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia az internetes keresést és böngészést

Az AI technológiák gyors ütemben alakítják át azt, ahogyan az információkat online keresünk. Az SEO alapjaitól kezdve az AI chatrobotok és a multimodális keresés megjelenéséig az egész keresési ökoszisztéma fejlődik. Ez a jelentés átfogó áttekintést nyújt ezekről a változásokról, kulcstémákra bontva:

1. SEO az AI korszakában

A keresőoptimalizálás (SEO) egy olyan világban alakul át, ahol az AI központi szerepet tölt be a keresési eredményekben. A hagyományos SEO a kulcsszavakra és visszamutató linkekre koncentrált, azonban a modern AI-alapú kereső algoritmusok a felhasználói szándék megértését és a közvetlen válaszok biztosítását helyezik előtérbe. Például a Google AI modelljeinek alkalmazása lehetővé teszi, hogy a keresés a lekérdezések kontextusát is érzékelje, és ne csak kulcsszavakra, hanem értelmes találatokra párosítsa a keresést blog.google. Ez a gyakorlatban azt eredményezi, hogy a felhasználók természetesebb nyelven kereshetnek, és mégis releváns válaszokat kapnak – a Google szerint a BERT (egy NLP modell) mintegy minden tizedik angol nyelvű lekérdezést jobban értelmezett, különösen a hosszabb, beszélgetésszerű kérdések esetén blog.google blog.google.

Egy jelentős változás az „nullás átkattintású” keresések és az AI által generált válaszok megjelenése a keresési eredmények tetején. A Google és a Bing is gyakran jelenít meg AI-generált összefoglalókat (amelyek több weboldalról származnak), mielőtt a hagyományos linkek listája következne. Ezek az AI összefoglalók alapvetően megváltoztatják az SEO stratégiát. Egy friss tanulmány szerint 2025 májusára már a Google keresések közel felében (49%) megjelent egy AI összefoglaló felül, szemben a 2024 végi 25%-kal xponent21.com xponent21.com. Ezek az összefoglalók általában tömör választ tartalmaznak, néhány forráslinkkel kiegészítve, a képernyő legértékesebb részén elhelyezve. Ennek eredményeként a „#1” helyezés a régi értelemben már nem garantálja a láthatóságot – a kimaradó tartalmakat az AI összefoglaló teljesen figyelmen kívül hagyhatja xponent21.com. Összefoglalva: „az AI-alapú keresésben a siker azon múlik, mennyire igazodik a tartalom ahhoz, ahogyan az AI modellek értelmezik a relevanciát, felhasználói szándékot és hitelességet” xponent21.com.

SEO stratégiák változásai: A láthatóság megőrzése érdekében a weboldal tulajdonosok módosítják taktikáikat. A hangsúly most a magas minőségű, hiteles tartalom előállításán van, amelyet az AI algoritmusok megbízhatónak ítélnek beepartners.vc. A marketingesek strukturált adatokat (schema markup) használnak, és optimalizálnak a kiemelt részletek (snippetek) számára, mivel az AI jellemzően ezekből emel át tartalmat összefoglalóihoz beepartners.vc beepartners.vc. Kiemelten figyelnek az E-E-A-T (Szakértelem, Tapasztalat, Hitelesség, Megbízhatóság) jelekre, hogy az AI hitelesnek lássa tartalmukat beepartners.vc. További taktika a tömör, kérdés–válasz formátumú írás – gyakorlatilag a tartalom „snippet-barát” megalkotása, hogy az AI összefoglalója beemelhesse beepartners.vc. Ezek a lépések összhangban vannak a Google iránymutatásával, miszerint „a tartalomnak egyszerre kell tetszenie az AI algoritmusoknak és az emberi olvasóknak, egyensúlyt teremtve a technikai optimalizálás és a hiteles elköteleződés között” seoteric.com seoteric.com.

AI hatása az átkattintásokra: Az AI válaszok azonnal nyújtják a felhasználóknak a szükséges információkat, ami kevesebb átkattintást jelent a weboldalakra. 2025 elejére egy elemzés szerint, ha az AI összefoglaló jelen volt, az első organikus találat átkattintási aránya kb. 34,5%-kal csökkent, míg az ilyen keresések 77%-ában egyáltalán nem kattintottak egyetlen találatra sem adweek.com. Ez radikális változás a múlthoz képest, amikor a legtöbb keresés linkre kattintással zárult. Az SEO stratégiának ezért figyelembe kell vennie a márka láthatóságát magán az AI válaszon belül, és új módszereket kell keresnie forgalomterelésre (ilyen lehet például vonzóbb tartalom vagy alternatív csatornák).

Összegzésül: az AI az SEO-t átfogóbbá és minőségközpontúbbá teszi. A régi módszer, miszerint egy oldal rangsorolása volt a siker kulcsa, átadja helyét annak az elképzelésnek, hogy egy AI által összeállított válaszon belül rangsoroljunk. Azok a márkák, amelyek valóban hasznos, jól strukturált tartalmat készítenek, nagyobb eséllyel kerülhetnek be az AI által kiemelt források közé – így fedezhetik fel őket a felhasználók xponent21.com xponent21.com.

2. AI-alapú keresőeszközök és platformok

A hagyományos keresőmotorok változásai mellett megjelentek az AI-alapú keresőeszközök is, amelyek új módokat kínálnak az információk lekérdezésére. Ilyen ismert példák: ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard és Microsoft Copilot/Bing Chat. Mindegyik más-más stílusú AI-támogatott keresést kínál:

ChatGPT (OpenAI): Eredetileg általános beszélgetési AI-ként készült, de a ChatGPT később képessé vált a böngészésre és kiegészítők használatára valós idejű információk lekérésére. Sokan már keresőasszisztensként használják: természetes nyelven kérdeznek, és egyetlen szintetizált választ kapnak. A ChatGPT alternatívája lehet a keresőknek összetett kérdések, kutatás esetén, noha önmagától nem idéz forrásokat, csak speciális kiegészítőkkel. Népszerűsége robbanásszerűen nőtt – a ChatGPT látogatottsága 2024 elején több mint 180%-kal nőtt, ami azt mutatja, hogy milliók használják információkeresésre adweek.com. Ugyanakkor 2024-ben még mindig csak a keresőtalálatok kis hányadát kezelte (a Google-ének kb. 2–3%-át) onelittleweb.com, mivel a hagyományos keresők óriási volumenben dolgoznak.
Perplexity Ask: A Perplexity.ai egy új AI-natív keresőmotor példája. Egy nagy nyelvi modellt használ, hogy válaszoljon a felhasználói kérdésekre, de lényeges különbség, hogy hivatkozásokat is ad a válasz különböző részeihez tartozó forrásokra. Ez a megközelítés a webes keresést AI összefoglalóval ötvözi, ami erősíti a felhasználói bizalmat. Használata a ChatGPT-vel párhuzamosan szintén nő adweek.com. A Perplexity forrásjelöléssel adott összefoglaló válaszai hatással voltak a hagyományos keresők AI eredményeinek bemutatási módjára is (például a Bing és a Google AI összefoglalói már szintén forrásokat linkelnek).
Google Keresés (Bard és Gemini): A Google generatív AI-t vezetett be keresőjébe, amelyet Keresési Generatív Élménynek nevez. Bard chatrobotja (kezdetben PaLM 2 modell, hamarosan az új, fejlettebb Gemini modellt használja) önálló eszközként és a Google Asszisztenssel is elérhető analyticsvidhya.com. Jól láthatóan jelennek meg a Google AI összefoglalói az eredményoldalakon: ezek AI által megírt összefoglalók, amelyek „több megbízható forrásból származó információt ötvöznek” és egységes választ adnak beepartners.vc. Ezeket az összefoglalókat a Gemini LLM támogatja beepartners.vc. A Google elindította az „AI módot” is a keresésben – ez egy dedikált beszélgetési keresőfelület. AI módban lehetőség van nyomkövető kérdéseket feltenni, multimodális eredményeket kapni (pl. képet feltölteni és arról kérdezni), vagy általában interaktív párbeszédet folytatni a Google motorjával xponent21.com blog.google. Ez lényegében a keresést egy gépelt-lekattintott tevékenységből gazdag párbeszéddé alakítja. A Google szerint AI módban a lekérdezések általában kétszer olyan hosszúak, mint a hagyományosak, mivel az emberek részletesebb kérdéseket tesznek fel blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): A Microsoft Bing keresője az OpenAI GPT-4 modelljével bővült, Bing Chat Copilot néven. Ez az AI az Edge böngésző és a Windows 11 része, mint „társpilóta a weben”. A Bing keresőfelületén a Copilot könnyen áttekinthető választ generál az eredmények tetején, hivatkozott forrásokkal, így a felhasználónak nem kell több oldalt átnéznie microsoft.com. Emellett támogatja az interaktív csevegést – a felhasználók követő kérdéseket tehetnek fel természetes nyelven, és az AI megjegyzi a kontextust. A Microsoft minden termékébe (Windows, Office stb.) kiterjeszti a Copilot koncepcióját, ami azt mutatja, hogy a webes keresés és a személyes hatékonysági feladatok AI segítségével fognak összefonódni.

Összefoglalva, az AI keresőeszközök a keresést beszélgetőbbé és intuitívabbá teszik. Lehetővé teszik, hogy természetes nyelven tegyünk fel kérdéseket, és gyakran egyetlen, összefoglalt választ adnak (a linkek listája helyett), kontextussal és néha forrásokkal. Az alábbi táblázat néhány AI keresőplatform főbb jellemzőit hasonlítja össze:

AI keresőeszköz	Szolgáltató	Jellemzők és megközelítés
ChatGPT (böngészéssel)	OpenAI	Általános célú LLM chatbot, amelyet kérdés-válasz céljából használnak. A böngésző pluginnal képes az interneten keresni és összefoglalni a talált információkat. Azonban a válaszok nem mindig tartalmaznak forrásmegjelölést. Gyakran használják összetett kérdésekhez vagy ötleteléshez.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Mesterséges intelligenciával működő keresőmotor, amely közvetlen válaszokat ad forráshivatkozásokkal. LLM-mel értelmezi a lekérdezéseket és valós idejű webes találatok alapján tömör, hivatkozott választ generál adweek.com. Megbízható válaszokat hangsúlyoz, támogató webhelyekre mutató linkekkel.
Google (Bard és AI Search)	Google	Generatív AI integrálása a keresésbe. A Bard a Google chatbotja (hasonló a ChatGPT-hez) párbeszédalapú lekérdezésekhez. A keresésben a Google AI áttekintései (AI Overviews) a Gemini LLM-et használják, hogy több oldalról összegyűjtött válaszokat adjanak beepartners.vc. A Google új AI módja teljesen párbeszédalapú keresési élményt kínál (utókérdésekkel és akár kép-alapú lekérdezésekkel is), és összesített válaszokat szállít az oldal tetejére xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bing keresője GPT-4-gyel (OpenAI) kibővítve. A Bing Copilot chatfelületen keresztül válaszol a keresésekre, gyakran hivatkozásokkal ellátott összefoglalókat nyújt. Lehetővé teszi a lekérdezések interaktív pontosítását, beépített az Edge böngészőbe. A Microsoft úgy reklámozza, mint egy AI-asszisztens, amely „világos válaszokat ad közvetlenül az eredmények tetején” microsoft.com, ötvözve a webes keresést a hasznos párbeszéddel.

Felhasználói hatás: Ezek az eszközök azt jelentik, hogy a felhasználók több lehetőség közül választhatnak, hogyan keresnek. Nem kell a tökéletes kulcsszavakat megadni – elég teljes kérdéseket feltenni, és azonnali magyarázatot kapunk. Ez különösen hasznos felfedező jellegű lekérdezéseknél (pl. utazás tervezése vagy egy fogalom megértése), ahol egy interaktív párbeszéd pontosíthatja az igényeket. Figyelemre méltó, hogy a Google tapasztalatai szerint azok a felhasználók, akik kipróbálják az AI áttekintést/párbeszédes keresést, jellemzően több utókérdést tesznek fel és mélyebben fedezik fel a témákat, így összességében aktívabbá válik a keresés business.google.com business.google.com. Ugyanakkor a ChatGPT és mások közvetlen kérdés-válasz lehetősége némileg meggyengítette a hagyományos keresők monopóliumát – először fordul elő, hogy az információs lekérdezések egy jelentős része Google-on kívül zajlik. (Ez a rész még mindig kicsi; például 2024 áprilisa és 2025 márciusa között a 10 legfontosabb AI-chatbot összesen kb. 55 milliárd látogatást kapott, míg a 10 legnagyobb kereső összesen 1,86 billiót onelittleweb.com. Másként fogalmazva a chatbotok keresési volumene körülbelül 1/34-e volt a keresőknek – gyorsan növekszik, de egyelőre még nem váltja le a keresést onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Természetes nyelvű keresés és lekérdezésfeldolgozás

A mesterséges intelligencia egyik legjelentősebb hatása a keresésre, hogy a felhasználók természetes, beszédszerű nyelven kereshetnek – és a rendszer valóban megérti a szándékukat. Korábban a felhasználóknak gyakran rövid, kulcsszóalapú (néha tréfásan „keyword-ese”-nek nevezett) lekérdezéseket kellett írniuk a jó találatok érdekében blog.google. Ez változóban van. A modern keresők fejlett természetes nyelvfeldolgozó (NLP) modelleket alkalmaznak – mint a Google BERT és MUM, vagy különböző transzformer-alapú modellek –, hogy kontextusban értelmezzék a lekérdezéseket. Így a rendszer a teljes kifejezést, nem csak az elszigetelt szavakat vizsgálja, hogy rájöjjön, mit is szeretne valójában a felhasználó.

Például a Google bemutatta, hogyan segített a BERT értelmezni a „2019 brazil traveler to usa need a visa” keresést. AI nélkül a Google talán nem vette volna észre a „to” szó jelentőségét, és inkább az amerikai utazókról adott volna találatot Brazíliába. A BERT kontextuális megértésével a Google helyesen értelmezte, hogy brazil állampolgár utazik az USA-ba, és releváns információt adott vissza blog.google. Általánosságban az AI modellek figyelembe veszik az összekötő szavakat és elöljárókat („to” – „hoz/hez/höz”, „for” – „részére”, stb.), amelyeket korábban figyelmen kívül hagytak, pedig jelentősen módosíthatják a jelentést blog.google. Így sokkal pontosabbak lesznek a hosszabb, beszédszerű lekérdezések találatai.

A felhasználó szemszögéből a keresés egyre inkább egy hozzáértő asszisztenshez intézett beszélgetéshez hasonlít. Teljes kérdésekkel vagy problémaleírásokkal is lehet keresni. A keresőrendszer, az NLP segítségével, értelmezi a finom árnyalatokat. Valójában a Google 2020 óta gyakorlatilag minden angol lekérdezésnél AI-nyelvi modelleket alkalmaz a szándék pontosabb megértése érdekében reddit.com. Ezért is valósultak meg például a hangalapú keresés funkciói – a mesterséges intelligencia egy beszédszerűen megfogalmazott kérdést is úgy tud kezelni, mint egy begépeltet.

Párbeszédszerű lekérdezések: Az AI lehetővé tette az többszörös fordulóból álló párbeszédes keresési módot is. A Bing Chat vagy a Google AI módjában például lehet egyet kérdezni, megkapni a választ, majd utána kérdezni: „És mi a helyzet jövő hétvégén?”, vagy „Mondja el egyszerűbben!”, a rendszer pedig megjegyzi a kontextust. Ez hatalmas előrelépés a lekérdezés-feldolgozásban. Az AI gyakorlatilag párbeszédállapotot tart fenn – ez olyasmi, amit a régi keresők nem csináltak. A Microsoft Bing Copilot például kifejezetten bátorítja az utókérdéseket, sőt, javaslatokat is ad a további felfedezéshez microsoft.com microsoft.com. Az eredmény: a keresés már nem egy egyszeri lekérdezés – hanem iteratív folyamat, amely olyan, mint egy szakértővel folytatott beszélgetés. Ahogy a Microsoft is leírja: „A Copilot Search igazodik a felhasználó igényeihez… lehetővé téve a beszélgetésszerű, interaktív, szakértőhöz hasonló párbeszédet.” microsoft.com.

A természetes nyelvű keresés előnyei: Ez a váltás jelentősen csökkenti az információkeresés akadályait. Nem kell bonyolult keresőoperátorokat vagy pontos kulcsszavakat ismerni. Elég olyanokat kérdezni, mint „Hogyan lehet megszerelni a szivárgó csapot, ami nem akar elállni?” vagy „Melyek a legjobb 3 csillagos Michelin-éttermek Párizsban és mitől különlegesek?” – összetett lekérdezések, amelyeket az AI képes feldolgozni és megérteni. A háttérben a kereső akár több keresést is elvégezhet helyettünk (például a Google AI módja „lekérdezés-szétbontó” (query fan-out) technikát alkalmaz, több részlekérdezést bonyolít le a háttérben blog.google) – de a felhasználó számára ez csak egyetlen gördülékeny kérdésnek tűnik.

A természetes nyelvi képességek kapcsolódnak a hangalapú kereséshez és a virtuális asszisztensekhez is, amiről később még részletesen lesz szó. A lényeg ugyanaz: ha a hangszóródnak teszel fel kérdést, elvárod, hogy azt értelmezze, és hasznos választ adjon. Az NLP fejlődésének köszönhetően a hangalapú lekérdezések sokkal pontosabbak, mint néhány éve, és ez elősegítette az elterjedést (2023–2024-ben a világ internetezőinek kb. 20%-a használ hangalapú keresést, ez a szám a korábbi növekedés után mostanra stabilizálódott yaguara.co).

Összefoglalva: az AI-alapú NLP sokkal jobbá tette a keresőket a lekérdezések szemantikai értelmezésében. A felhasználók természetesebben kereshetnek, és olyan találatokat kapnak, amelyek valóban tükrözik a kérdésük szándékát – nem csak kulcsszavakat párosítanak. Így a keresés sokkal beszélgetésebbé, intuitívabbá válik, és ez készíti elő a terepet a hang- és chat-alapú interakciók felé, amelyek egyre elterjedtebbek.

4. Vizuális, hangalapú és multimodális keresés

Az AI révén a keresés túllép a képek, hangok és egyéb modalitások szöveges keretein. A modern keresés már nem szorítkozik a klasszikus szövegdobozra – kereshetünk úgy is, hogy a kamerát valamire ráirányítjuk, vagy hangosan felteszünk egy kérdést. Ezek a multimodális keresési technológiák gyorsan fejlődnek:

Vizuális keresés: Az AI-alapú képfelismerés lehetővé tette, hogy képek vagy kamera bemenet alapján keressünk. Az olyan eszközök, mint a Google Lens vagy a Bing Visual Search segítenek tárgyakat azonosítani, képen lévő szöveget lefordítani, termékeket megtalálni és még sok minden mást, pusztán egy fotó elkészítésével. A vizuális keresés a kamerát keresési lekérdezéssé alakítja. A háttérben számítógépes látásmodellek elemzik a képet, hogy felismerjék a tárgyakat, szövegeket vagy nevezetességeket, majd a rendszer ehhez hasonló vagy kapcsolódó információkat keres online. Ez hihetetlenül népszerű lett – a Google Lens szolgáltatással havonta már több mint 20 milliárd vizuális keresést hajtanak végre business.google.com. Az emberek mindenre használják a növény- vagy rovarazonosítástól kezdve az étlap szkennelésén át (értékelésekért), egészen a vásárlásig (pl. készítenek egy fotót egy kabátról, amit szeretnének, és megkeresik, hol kapható). A Google szerint a Lens-keresések negyede a vásárláshoz kapcsolódik, ami jól mutatja a vizuális keresés kereskedelmi jelentőségét business.google.com. Az AI fejlesztések révén a Lens nem csak egyetlen tárgyat tud felismerni, hanem egész jeleneteket ért – 2025-ben a Google bejelentette a multimodális AI keresést az AI Módban: feltölthetünk egy képet, majd kérdéseket tehetünk fel arról a képről – vagyis ötvözi a látást és a nyelvértést. Az AI (a Gemini modellel) képes megérteni „az egész jelenetet, beleértve a tárgyak kapcsolatát, anyagait és formáit is”, valamint megválaszolja a kérdéseket, releváns linkeket ajánlva további információkhoz blog.google blog.google. Például megmutathatunk egy sakktábla felállításról készült képet, és megkérdezhetjük: „Ez jó nyitás?” – az AI pedig elemzi a képet és tájékozott választ ad.
Hangalapú keresés: Az AI beszédfelismerési és természetes nyelvfeldolgozó képességeinek köszönhetően a hangalapú keresés mára általánossá vált. Okostelefonos asszisztensek (Google Assistant, Siri) vagy okoshangszórók (Amazon Echo/Alexa, stb.) lehetővé teszik, hogy hanggal kérdezzünk. 2024-ben körülbelül az emberek 20–21%-a használ rendszeresen (legalább hetente) hangalapú keresést yaguara.co yaguara.co, és ez a szám még magasabb a mobileszközökön (több mint a mobilos felhasználók negyede használja hanggal). Az emberek általában gyors, útközbeni lekérdezésekhez élnek a hangkereséssel – például útbaigazítás, időjárás, egyszerű tudásalapú kérdések –, valamint helyi keresésekhez („Keresd meg a legközelebbi kávézót!”). Az AI itt dupla szerepet tölt be: először a beszéd szöveggé alakításában (fejlett beszédfelismerő modellek segítségével), másodszor a lekérdezés szövegének feldolgozásában, ahogy korábban is tárgyaltuk. A hangkeresés hatása, hogy hosszabbak és beszédesebbek a lekérdezések (a Google megfigyelte, hogy „a hangalapú keresések 80%-a beszélgető jellegű”, vagyis teljes kérdésként vagy utasításként hangzanak el). Ez arra kényszeríti a keresőket, hogy hasonlóan válaszoljanak – gyakran hangosan felolvasva a választ. Például ha a hangasszisztenst kérdezzük: „Mi Brazília fővárosa?”, AI-vel lekeresi a választ, majd szöveg-beszéd AI mondja vissza: „Brazília fővárosa Brasília.” A hangkeresés miatt a keresőknek biztosítaniuk kell, hogy eredményeik közvetlen válaszként is megfeleljenek (gyakran a kiemelt snippet/knowledge graph adatok révén). Egy tanulmány szerint a kiemelt snippetek a hangalapú keresési eredmények kb. 41%-át teszik ki – mert az asszisztens egy rövid, könnyen felolvasható választ preferál yaguara.co. Az AI javítja a hangalapú interakciók minőségét is – az asszisztensek egyre jobban értik a beszélgetés kontextusát (pl. ha azt kérdezed: „Ki rendezte az Eredetet?”, majd utána: „Milyen más filmeket rendezett ő?”, az asszisztens már tudja, hogy ő Christopher Nolan).
Multimodális és ambient keresés: Most érkezik el az a korszak, amikor a keresés kevert bemeneteket – szöveget, hangot, képet – kezel, és a válasz is multimodális lehet. A Google „multisearch” funkciója, amely 2022-ben jelent meg, lehetővé teszi kép és szöveg együttes használatát egy lekérdezésben (pl. fotózz le egy ruhát, és add hozzá a „piros színben” kérdést, hogy azt a ruhát pirosban találd meg) econsultancy.com. Ezt az AI teszi lehetővé, amely képes összekapcsolni a vizuális adatokat a nyelvvel. Általánosságban is egyre inkább megvalósul az ambient keresés koncepciója: amikor a keresés zökkenőmentesen beépül a környezetünkbe vagy rutinunkba, sőt, néha megelőzi, hogy mire lesz szükségünk. Például AR szemüveggel automatikusan felugorhat információ arról, amire nézünk; a telefon pedig proaktívan jelezheti a naptárunkhoz, utazásunkhoz vagy a közeli látnivalókhoz kapcsolódó infókat anélkül, hogy külön keresnénk. Ez a multimodális képességeket ötvözi a kontextusérzékenységgel. A Google víziója, ahogy egyik alelnökük kifejtette: a keresés ambient lesz – „bármikor, bárhonnan, explicit utasítás nélkül elérhető”, mint egy mindentudó, mindig jelenlévő barát 1950.ai. Már most is láthatók a jelei: a Google Live és Lens szolgáltatásai révén valós időben lehet beszélgetni arról, amit a kamera lát (feltehetünk kérdéseket egy élő jelenet kapcsán) blog.google, és az asszisztensek a helyzet (pl. tartózkodási hely, email – ha engedélyezzük) alapján személyre szabott válaszokat adhatnak (például utazás alkalmával javasol programokat a repülőjegyed emailje alapján blog.google).

A vizuális, hangalapú és multimodális keresés eredménye egy intuitívabb felhasználói élmény. Többé nem csak szavak begépelése a lehetőség. Ha látsz valamit, lefotózod – és már kereshetsz is rá. Ha elfoglalt vagy vezetsz, egyszerűen hangosan kérdezel. Ha egy fotón vagy videón belül van információ, az AI ki tudja keresni. Ez jelentősen csökkenti a keresés körüli súrlódást, és lehetővé teszi számos helyzetben a keresést, amikor a gépelés nem kényelmes (emiatt elterjedtek a hang- és kamerás keresések a mobilon). Az üzleti világ alkalmazkodik ehhez azzal, hogy tartalmukat multimédia-baráttá teszik – pl. leíró alt szöveget (alt text) alkalmaznak a képeken (hogy az AI értelmezhesse), és gondoskodnak arról, hogy információik a knowledge graphokban is elérhetők legyenek, hogy a hangasszisztensek is rátaláljanak.

5. Személyre szabás és ajánlórendszerek AI segítségével

A keresés és a felfedezés egyre inkább személyre szabott, köszönhetően annak, hogy az AI hatalmas mennyiségű felhasználói adat elemzésével igazítja az eredményeket és ajánlásokat. A személyre szabás ebben a kontextusban azt jelenti, hogy két ember ugyanarra a keresésre eltérő találatokat láthat, vagy különböző tartalmakat ajánlanak fel nekik, érdeklődésük, tartózkodási helyük, korábbi viselkedésük és egyéb tényezők alapján. Az AI a motor, amely ezekről dönt, a mintákból tanulva.

Keresési személyre szabás: A Google már évek óta végez enyhe személyre szabást (pl. helyi eredmények előresorolása, keresési előzmények javaslatokhoz). Az AI ezt most jóval továbbviszi. Például a Google következő AI keresési fejlesztései lehetővé teszik, hogy bekapcsoljuk a személyes kontextust, ahol az AI a korábbi kereséseinkből, sőt akár más alkalmazásainkból (pl. Gmail, ha engedélyezzük) is képes adatot használni a személyre szabott válaszokhoz blog.google. Ha például azt keresed, hogy „programok a hétvégére”, és hozzáférést adtál az emailedhez és a helyzetedhez, az AI nagyon személyre szabott javaslatokat adhat: pl. „5 mérföldre van egy zenei fesztivál, és egy korábban foglalt étterem a közeledben szabadtéri koncertet tart szombaton.” Ezt példákkal is bemutatta a Google: „Az AI Mód megmutathatja azokat az éttermeket, ahol szabadtéri ülőhely van, a korábbi foglalásaid és kereséseid alapján, és eseményt is javasolhat ott, ahol megszállsz (a repülőjegy és szállodafoglalásaid alapján).” blog.google. Mindez privát módon a saját fiókban történik, és a Google hangsúlyozza, hogy a felhasználó irányítja (be kell kapcsolni, és bármikor megszüntethető az adatkapcsolat) blog.google blog.google.

Még ilyen mély integráció nélkül is az AI folyamatosan igazítja azt, amit látunk. A ajánlórendszerek (például a YouTube videóajánlatai, a Netflix sorozatajánlatai, vagy a Google Discover hírcsatorna cikkei) erre a klasszikus példa. Ezek gépi tanulási modellekkel próbálják megjósolni, mire fog legnagyobb eséllyel rákattintani a felhasználó legközelebb. Elemzik a korábbi viselkedésedet (megtekintett videók, kattintott linkek, eltöltött idő stb.), és ezt összevetik több millió másik felhasználó mintáival, hogy olyan tartalmat emeljenek ki, ami érdekelhet. Az AI lehetővé teszi, hogy ezek a rendszerek finom mintákat fedezzenek fel – például megtanulhatja, hogy akik az A és B cikket is elolvasták, gyakran kedvelik a C cikket is, ezért ezt ajánlja fel annak, aki már A-t és B-t elolvasta. Az ilyen széleskörű kollektív ajánlás (collaborative filtering) az AI segítsége nélkül nem volna lehetséges ekkora adatmennyiségen.

Előnyök: A személyre szabás azt jelenti, hogy gyakran olyan eredményeket kapsz, amelyek relevánsabbak számodra. Ha mindig vegetáriánus recepteket keresel, egy mesterséges intelligenciával támogatott kereső magasabbra rangsorolhatja a vegetáriánus tartalmakat azáltal, hogy megtanulja a preferenciádat. Ha rendszeresen rákattintasz egy bizonyos hírforrásra, egy ajánlómotor több tartalmat fog mutatni attól a forrástól. Az e-kereskedelem erősen támaszkodik MI-alapú ajánló rendszerekre: az Amazon „Ez is tetszhet Önnek” vagy „Gyakran együtt vásárolt termékek” javaslatai MI vezéreltek, ahogyan az is, hogy milyen sorrendben jelennek meg a termékek. Sőt, olyan cégek, mint az Amazon, most már generatív MI-t is bevetnek arra, hogy valós időben személyre szabják a termékleírásokat és ajánlásokat (például más-más termékjellemzőket emelnek ki attól függően, hogy az MI szerint az adott felhasználói szegmens mit részesít előnyben) aboutamazon.com.

Kockázatok és megfontolások: Bár a személyre szabás javíthatja a felhasználói élményt, aggályokat is felvet. Az egyik ilyen az úgynevezett „szűrőbuborék” hatás – ha egy MI mindig a már fogyasztott tartalomhoz hasonló tartalmat ajánl fel, előfordulhat, hogy nem találkozol eltérő nézőpontokkal vagy új információkkal. Például, egy személyre szabott hírfolyam akaratlanul is megerősítheti valakinek a politikai elfogultságát, ha főként olyan cikkeket jelenít meg, amelyekkel az illető egyetért. A platformok tisztában vannak ezzel, és próbálnak egyensúlyt teremteni a relevancia és a változatosság között, de ez etikai szempontból folyamatos kihívást jelent. Egy másik aggály a magánélet védelme – a személyre szabás a személyes adatok gyűjtésére és elemzésére épül. Felhasználók és szabályozók egyaránt kérdezik: Milyen adatokat használnak fel? Megvan hozzá a hozzájárulás? Mennyire biztonságosan tárolják ezeket az adatokat? A magánélet témájára a következő szakaszban még visszatérünk.

Üzleti szempontból a személyre szabás rendkívül erős eszköz. Növeli az elköteleződést (az emberek szívesebben kattintanak rájuk szabott tartalmakra), és javíthatja az átváltási arányokat is (vásárlásnál, ha a „megfelelő” terméket ajánlják, az könnyebben vezet vásárláshoz). Egy egész Ajánlások MI iparág épült ki erre (például a Google Cloud is kínál Recommendation AI szolgáltatást kiskereskedőknek). Ezek a MI modellek folyamatosan finomítják javaslataikat olyan technikákkal, mint a megerősítéses tanulás – „tanulják”, hogy rákattintottál-e egy javaslatra vagy átsiklottál felette, és idővel egyre jobbak lesznek.

Valós idejű és prediktív személyre szabás: Egy újabb trend az, hogy a MI már a lekérdezés előtt próbálja megjósolni az igényeidet. Például, a telefonod akár kérés nélkül is megjelenítheti az „otthonig tartó becsült menetidő”-t délután 5 körül, mert „tudja”, hogy általában ilyenkor szoktál hazaindulni – ez a környezeti személyre szabás egy egyszerű formája. Vagy a Google Discover olyan témákat mutathat, amelyek kapcsolódnak valamihez, amire nemrég rákerestél, feltételezve, hogy érdekelnek ezek. Ezek a prediktív funkciók elmoshatják a keresés és az ajánlás közötti határt: a MI tulajdonképpen a személyes kontextusod alapján keres helyetted.

Összefoglalva, a MI-alapú személyre szabás azt jelenti, hogy a webes élmény egyre inkább felhasználónként egyedi. A keresési találatok, ajánlások, és tartalomfolyamok MI modelleken szűrődnek keresztül, amelyek tanulnak a viselkedésünkből. A cél, hogy a felfedezés hatékonyabb legyen – kevesebb időt tölts felesleges információk átnézésével, és többet azzal, ami igazán érdekel. A másik oldala ennek az, hogy mindezt átláthatóan és méltányosan kell megvalósítani, anélkül, hogy sérülne a magánélet vagy kialakulna egy visszhangkamra – ezek olyan kihívások, amelyekkel a társadalom jelenleg is aktívan küzd.

6. MI a szűrésben, rangsorolásban és webes találatok értelmezésében

A mesterséges intelligencia kulcsszerepet játszik a háttérben abban, hogyan szűrik ki a keresőmotorok a spameket, hogyan rangsorolják a legjobb találatokat, és hogyan értelmezik, mit jelentenek ezek a találatok a felhasználók számára. Ezek a funkciók kevésbé láthatók, de alapvetőek a minőségi keresési eredmények biztosítása szempontjából.

Szűrés és spam csökkentése: A modern keresőmotorok MI-alapú rendszereket használnak az alacsony minőségű vagy kártékony tartalmak felismerésére és kizárására a rangsorolásból. A Google saját SpamBrain nevű MI rendszere arra készült, hogy kiszűrje a spam oldalakat, átverős tartalmakat és más „szemetet”, amit a felhasználóknak nem lenne szabad látniuk developers.google.com. Gépi tanulást alkalmaz a spam mintázatok felismerésére (például linkfarmok vagy automatikusan generált értelmetlen szövegek felismerése), sokkal hatékonyabban, mint a manuális szabályok. A Google szerint a SpamBrain fejlesztéseinek köszönhetően ma már a Google-keresések több mint 99%-a mentes a spamtől developers.google.com. Csak 2022-ben a SpamBrain 200-szor több spam oldalt észlelt, mint amikor 2018-ban elindult seroundtable.com. Ez azt jelenti, hogy amikor keresel, MI már valószínűleg kiszűrte a szemét nagy részét, így a kapott eredmények valódi, releváns oldalakról származnak. Hasonló módon, az MI segít kiszűrni a nem megfelelő (pl. erőszakos, gyűlöletkeltő vagy felnőtt tartalmakat) tartalmakat a keresési javaslatok vagy találatok közül, betartva a szabályzatokat és helyi törvényeket.

Rangsorolási algoritmusok: Annak eldöntése, hogy mely találatok jelenjenek meg a legelső helyeken, összetett feladat, amelyre az MI különösen alkalmas. A Google rangsorolási algoritmusa például gépi tanulási jelzéseket is figyelembe vesz – ilyen például a RankBrain, amelyet 2015-ben vezettek be, és MI-t használ a rangsorolások módosításához annak alapján, hogy a felhasználók hogyan reagálnak a találatokra (megtanulja, mely eredmények elégítik ki a kereső szándékát), illetve az összetett vagy kétértelmű keresések jobb kezelése érdekében. Később a Neural Matching és BERT is beépült, hogy a keresőmotor jobban összekapcsolja a fogalmilag rokon kifejezéseket és megértse a keresések összefüggéseit. 2020-ra a Google szerint a BERT-et szinte minden angol keresésnél alkalmazták a rangsorolás és relevancia javítására reddit.com. Ez azt jelenti, hogy amikor keresel, egy MI nem csak azokat az oldalakat találja meg, amelyek az általad gépelt kulcsszavakat tartalmazzák, hanem azokat is, amelyek fogalmilag választ adnak a kérdésedre. Például ha azt keresed, hogy „hogyan lehet gyorsan megtanulni gitározni”, a keresésben nem szerepel az, hogy „gyakorolj skálákat naponta”, de egy MI-alapú kereső felismeri, hogy egy ilyen tanács hasznos válasz lehet, mert érti, hogy az gyors tanulásra vonatkozó ajánlás.

A neurális hálózatok alkalmazása a rangsorolásban segít például a szinonimák vagy egy oldal összefoglaló témájának felismerésében is. Ha egy oldal konkrétan nem tartalmaz egy keresőkifejezést, de egyértelműen választ ad a keresés szándékára, az MI segíthet azt előrébb rangsorolni. Ez hasznosabb keresési eredményekhez vezet.

Eredmények értelmezése és összefoglalása: Egyre inkább jellemző, hogy a MI nem csak előkeresi és rangsorolja a találatokat, hanem értelmezi is őket a felhasználónak. Ez leglátványosabban a kiemelt snippetek vagy direkt válaszok generálásában jelenik meg. Például, ha egy ténykérdésre keresel rá, a Google akár egy snippetben is megjeleníthet egy közvetlen választ. Hagyományosan ez a snippet egy oldal konkrét részlete volt. Most, generatív MI alkalmazásával a kereső már egy szintetizált választ is készíthet (ahogyan azt az MI Overview-eknél láttuk). Ezzel több találat információt értelmezi és össze is foglalja azokat.

Ám ezzel az értelmezéssel problémák is járnak. A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hajlamosak a hallucinálásra – néha olyan információkat generálnak, amelyek hihetőnek tűnnek, de valójában hamisak vagy nem támasztja alá őket forrás. Keresési környezetben ez ahhoz vezethet, hogy az MI összefoglalók véletlenül hibákat vagy téves állításokat is tartalmazhatnak. A Washingtoni Egyetem Informed Public Kutatóközpontjának vizsgálata látványos példát adott erre: amikor egy generatív keresőmotort egy kitalált fogalomról („Jevin társadalmi visszhangok elmélete”) kérdeztek, az MI magabiztosan adott egy részletes magyarázatot hivatkozásokkal együtt – de mind az elmélet, mind a hivatkozások kitaláltak voltak cip.uw.edu. A rendszer gyakorlatilag „megálmodott” egy választ, mert nem akarta beismerni, hogy nincs válasza. Ahogy Andrej Karpathy, MI szakértő fogalmazott: „Egy LLM 100%-ban álmodik, és jellemző rá a hallucinációs probléma. Egy keresőmotor 0%-ban álmodik, nála inkább a kreativitás hiányzik.” cip.uw.edu. Más szóval, a hagyományos kereső nem talál ki információt (csak azt mutatja, ami létezik), de hiányzik belőle az MI képessége, hogy egyetlen, jól összeszedett választ adjon; míg az MI képes egy világos választ adni, de ha nincs megfelelő alapja, akár tényeket is kitalálhat.

Ennek mérséklésére a keresők hibrid megközelítéseket alkalmaznak, mint például a visszakeresés-alapú generálás (Retrieval-Augmented Generation, RAG). A RAG-ban az MI mielőtt válaszolna, előbb neurális kereséssel releváns dokumentumokat keres, majd rákényszerítik a nyelvi modellre, hogy a válaszait ezekre a dokumentumokra alapozza (és gyakran még hivatkozza is őket). Ezt az eljárást hasznosítja például a Bing chatje és a Google SGE, így az MI válaszai valós tartalomhoz kötöttek maradnak. Ez jelentősen csökkenti a hallucinációt, de nem szünteti meg teljesen. A CIP kutatói megjegyezték, hogy még visszakeresett dokumentumok mellett is előfordulhat, hogy egy MI kikapcsolja a szövegkörnyezetet – például rosszul idéz vagy tényeket helytelenül kapcsol össze cip.uw.edu cip.uw.edu. Az MI helyes fogalmazásának és forrásmegjelölésének finomhangolása jelenleg is aktív fejlesztési terület.

Az MI azt is segíti, hogy a rendszer felhasználói szándékot ismerjen fel, ne csak a lekérdezésben szereplő szavakat. Például a Google rendszerei igyekeznek eldönteni, hogy a keresés vásárlási szándékú (kereskedelmi szándék), helyi jellegű (helyi találatokat keres), hírkeresés stb., és ehhez igazítják a találati oldal megjelenését (pl. vásárlási linkek, térkép, hírcikkek stb. jelennek meg). Ezt az osztályozást is MI modellek végzik, amelyek a lekérdezést és a felhasználói kontextust egyaránt elemzik.

Összefoglalva, az MI szerepe a találatok szűrésében, rangsorolásában és értelmezésében tekinthető a keresőmotor agyának:

Tisztítja a bemenetet (kiszűri a spamet és a káros tartalmakat),
az eredményeket intelligensen rendezi (a leghasznosabb és legmegbízhatóbb információkat teszi felülre),
és egyre gyakrabban magyarázza vagy összegzi is ezeket az eredményeket (például kivonatok vagy MI-válaszok formájában azonnal hasznosabbá téve a keresési találatokat).

A felhasználók számára ez jobb eredményeket hoz kevesebb erőfeszítéssel – viszont ehhez bizalomra is szükség van, hogy az MI megfelelően kezeli az információkat. Ennek a bizalomnak a fenntartása miatt óvatosak a cégek: például, a Google fokozatosan vezette be a generatív összefoglalókat, hangsúlyozva, hogy ezek kísérletiek, épp az értelmezési nehézségek miatt. Az átláthatóság (például forráslinkek megadása) az egyik megoldás arra, hogy a felhasználók ellenőrizni tudják az MI által adott válaszokat microsoft.com microsoft.com. Ahogy az MI fejlődik, várhatóan még okosabb szűrés (például tévinformációk vagy ellentmondások azonosítása), árnyaltabb rangsorolás (akár személyre szabott találati lista, ami a felhasználó egyéni szokásaira van optimalizálva), és gazdagabb értelmezés (például MI tematikusan összefoglal teljes témákat, vagy többféle nézőpontot mutat egymás mellett) várható.

7. Az MI hatása a digitális hirdetésekre és a tartalomkészítésre a felfedezhetőség szempontjából

Az MI-alapú keresés megjelenése alapjaiban rengeti meg a web gazdaságát – főként a digitális hirdetéseket (ez egy 200+ milliárd dolláros iparág, ami nagyrészt a keresési forgalomra épül) és a módot, ahogyan a tartalomkészítők próbálnak közönséget elérni.

Hirdetések egy MI-keresés világában: A keresőmotorok, mint a Google, hagyományosan úgy keresnek pénzt, hogy hirdetéseket jelenítenek meg a találati listák mellett. Ha a felhasználók ezekre kattintanak, a Google bevételhez jut. De mi történik, ha az MI közvetlenül adja meg a választ? A kevesebb kattintás kevesebb megjelenítést és kattintást is jelenthet a hirdetésekre. Sőt, a korai adatok már riasztják a hirdetőket: ahol az MI-válaszok kerülnek előtérbe, jelentősen visszaestek az organikus kattintások, és sok keresés anélkül zárul, hogy a felhasználó bármire is kattintana (ahogyan említettük, MI-válaszolt kereséseknél akár 77% is lehet a kattintás nélküli arány adweek.com). Ha a felhasználó elégedett az MI-összefoglalóval, lehet, hogy le sem görget a hirdetésekhez vagy a további organikus linkekhez.

A Google ezt pontosan érzékeli, és aktívan kísérletezik azzal, hogyan integrálja a hirdetéseket az MI-élménybe. Sundar Pichai (a Google vezérigazgatója) megnyugtatta a befektetőket, hogy vannak „jó ötleteik natív hirdetési koncepciókra” az MI-chat-válaszokban adweek.com. Az aktuális Search Generative Experience-ben a Google valóban helyez el hirdetéseket – általában pár szponzorált linket vagy vásárlói találatot – az MI-összefoglaló dobozban vagy közvetlenül alatta, jól láthatóan megjelölve. Ezeket úgy tervezik, hogy természetesen illeszkedjenek, így ha a felhasználó nem is kattint a klasszikus kék linkre, elképzelhető, hogy találkozik releváns szponzorált ajánlattal. Például, ha az MI-összefoglaló a legjobb olcsó okostelefonokról szól, megjelenhet egy szponzorált találat egy adott készülék ajánlattal a témán belül.

Viszont ez kényes egyensúly. Az MI feladata, hogy a felhasználónak arra adjon választ, amit keres; a hirdetések túlságosan tolakodó beillesztése ronthatja az élményt. Google-vezetők kifejezték a bizalmukat, hogy ha az MI-vel jó lesz a felhasználói élmény, idővel a hirdetéseket is képesek lesznek jól beilleszteni adweek.com – vagyis először a felhasználók használatát szeretnék biztosítani, a bevételt csak másodsorban. Érdekes lehetőség, hogy az MI-alapú keresés célzottabb hirdetéseket tehet lehetővé. Ha az MI jobban érti a keresési szándék finomságait, olyan hirdetést is mutathat, ami tényleg a felhasználó pillanatnyi érdeklődésére rezonál. Például egy túrázással kapcsolatos MI-beszélgetésben éppen akkor jelenhet meg adott felszerelés reklámja, amikor a felhasználó aktívan gondolkodik a szükségletein. Ez az kontekstuális hirdetés egy MI-megértés által felturbózott változata.

Egyes reklámszakértők azt jósolják, hogy a klasszikus, kulcsszavas hirdetésvásárlás háttérbe szorulhat. Ha a felhasználók már nem kulcsszavakat írnak, hanem kérdéseket tesznek fel, a hirdetők hogyan illeszkedjenek be ebbe? Egy volt Google-hirdetési vezető szerint „húsz év után először hiszem el, hogy a kulcsszavak halottak” adweek.com – vagyis az iparág a jövőben inkább témákra vagy szándékokra célozhat, amiket az MI felismer, nem pedig konkrét keresőszavakra.

Jelenleg a Google keresőhirdetési üzlete még mindig hatalmas, de nyomás alatt van. A versenytársak – például az Amazon a termékkereséseket illetően – hirdetési részesedést hódítanak el, és ha az MI csökkenti a könnyen pénzesíthető keresések számát, a Google dominanciája is csökkenhet. Egy az Adweek által idézett piaci előrejelzés szerint a Google amerikai keresőhirdetési részesedése a tíz évvel ezelőtti 64%-ról 2027-re várhatóan 51,5%-ra esik vissza adweek.com – részben az MI, részben a konkurencia miatt. Ugyanakkor, ha az MI-keresés több elköteleződést hoz (például a felhasználók több kérdést tesznek fel egymás után), új lehetőségek nyílhatnak hirdetések elhelyezésére egy-egy hosszabb keresési folyamat során, még ha az egyes lekérdezések kattintásai csökkennek is. A Bing például a chatfelületében is helyez el hirdetéseket, és ha ezek relevánsak, jó átkattintási arányról számolnak be.

Tartalomkészítés és felfedezhetőség: Az érem másik oldalán a tartalomkészítők – hírportálok, bloggerek, céges weboldalak – állnak, akik hagyományosan abból éltek, hogy a keresőmotorokforgalmat tereltek hozzájuk (akár SEO-n keresztül, akár a felhasználók kattintottak reklámokra). Az MI-keresés ezt két módon forgatja fel:

Kevesebb forgalom kiadók számára: Ha a válaszok rögtön a keresőoldalon jelennek meg, a felhasználók nem kattintanak tovább a forrásokra. A kiadók emiatt aggódnak a forgalom- és bevételkiesés miatt. Korábban láttuk, hogy a kattintás nélküli keresések aránya 2023-ban már meghaladta a 65%-ot, és a közeljövőben ez várhatóan 70% fölé emelkedik 1950.ai. Egyes kiadók szerint az MI-kivonatok a „kiemelt részlet” problémáját emelik új szintre – az MI sok oldal tartalmából alkot választ, a felhasználó pedig anélkül jut hozzá, hogy az érintett oldalakra lépne. Ez felborítja a webes ökoszisztéma hagyományos egyensúlyát, melyben a keresőmotorok látogatókat tereltek az oldalakra, ahol azok hirdetésekből vagy előfizetésekből éltek. Ha az MI lesz a fő interfész, a tartalomkészítő nem kap sem elismerést, sem forgalmat. Új kereteket keresnek – például voltak javaslatok arra, hogy az MI-válaszokban jelenjen meg világos forrásjelzés, vagy akár közvetlen díjazás az eredeti alkotó számára (ez a vita a Google News-kivonatok korszakából ismerős). A szabályozó hatóságok is figyelnek: az EU és mások vizsgálják, hogy a kiadók tartalmainak MI-s használata sértheti-e a szerzői jogokat, vagy szükség van-e bevételmegosztásra bizonyos esetekben 1950.ai.
MI-generált tartalom áradat: Maga a tartalomgyártás is forradalmasodott az MI miatt. A marketingesek és szerzők már rendelkeznek eszközökkel (például GPT-4), amelyekkel tömegesen tudnak blogokat, termékleírásokat, közösségi média posztokat stb. előállítani. Ez jó a termelékenység szempontjából – egy kis vállalkozás is tud tartalmat gyártani, hogy javítsa honlapja láthatóságát nagy írói stáb nélkül. Ugyanakkor tartalomtúlkínálathoz vezet. Ha mindenki tucatnyi MI-írt cikket pumpál, a web megtelhet ismétlődő vagy gyenge minőségű tartalommal. A keresőmotoroknak így még jobbnak kell lenniük a szűrésben (ahogy az „emberközpontú” hasznos tartalom frissítések is ezt célozzák). A Google szerint önmagában nem tilos MI-generált tartalom, de ha a tartalom kizárólag rangsorolásmanipulációs céllal (spamként) készül, az büntetésre számíthat, akár ember, akár MI írta seo.ai. Tehát egyre fontosabb lesz a minőség, nem pedig a mennyiség. Valójában meg is emelkedik a léc: bár átlagos, „rendben” szintű hétköznapi tartalmat már mindenki tud géppel előállítani, kitűnni csak az tud, aki eredetiséget, saját tapasztalatot vagy szakértelmet tud felmutatni. SEO-körökben egyre többet beszélnek arról, hogy az E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) az MI-korszakban még fontosabb – például, ha van első kézből származó tapasztalatod vagy saját kutatásod, akkor értékesebbnek minősít a rendszer, mint egy újraírt összefoglaló beepartners.vc.

Ugyanakkor az MI segítheti is a tartalomkészítőket az optimalizálásban. Képes elemezni a keresési adatokat, és javaslatot tenni, hogy milyen témákról írjanak, vagy hogyan optimalizálják a tartalmat a kiemelt részletekhez (például kérdés-válasz formátumban írva, mert az MI és a hangvezérelt asszisztensek a rövid, lényegretörő Q&A-t részesítik előnyben). A tartalomajánló algoritmusok (mint a YouTube vagy a TikTok rendszerei) is MI-alapon dolgoznak, hogy a tartalomkészítők anyagait eljuttassák potenciális új közönségekhez. Ez akkor előnyös, ha az MI helyesen párosítja a tartalmat a valódi érdeklődőkkel. Megjelent az „MI-korszak SEO-ja” is, ahol már nem (csak) az a kérdés: „hogyan kerüljek a Google első oldalára?”, hanem: „hogyan legyek az a forrás, amit az MI-asszisztensek szívesen idéznek vagy linkelnek?”. Ennek technikái lehetnek például: adatpontosság (így hiteles forrás leszel), strukturált séma-metaadatok használata (hogy az MI könnyen értelmezze az anyagot), és márkaépítés (ha az MI tudja, hogy a te oldalad tekintélyes és megbízható, szívesebben idéz tőled).

Reklámtartalom-készítés: Maguk a hirdetők is használnak mesterséges intelligenciát tartalom előállítására – például számos hirdetési szövegváltozatot generálnak, majd a platform AI-ja kiválasztja, melyik teljesít a legjobban. A Google Ads már bevezette azokat az AI-eszközöket, amelyek weboldal tartalma alapján tudnak hirdetéscímeket és leírásokat generálni. Így az MI leegyszerűsíti a hirdetések készítésének folyamatát, ami potenciálisan hatékonyabbá teszi a hirdetést. Emellett képes automatikusan különböző közönségekhez igazítani a hirdetéseket (dinamikus személyre szabás, például különböző képek megjelenítése eltérő demográfiai csoportoknak). A közösségi média hirdetéseknél az MI segít a célzásban és a kreatív optimalizációban is (például a Facebook algoritmusai, amelyek megtanulják, mely hirdetéskreatívok generálnak nagyobb elköteleződést adott felhasználói csoportoknál).

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia alapjaiban alakítja át a digitális reklámozás és tartalomkészítés ösztönzőit és módszereit. A hirdetőknek új formátumokhoz kell alkalmazkodniuk (például hogy üzenetük bekerüljön egy MI-csevegés válaszába, vagy jelen legyenek, amikor egy MI ajánlásokat tesz). A kiadók és tartalomkészítők új stratégiákat keresnek, hogy megtartsák láthatóságukat és bevételeiket – például MI-által hivatkozott forrássá válnak, diverzifikálják forgalomforrásaikat, vagy maguk is kiaknázzák az MI-t kiemelkedő tartalom létrehozására. Ez egy gyorsan változó terület, az iparág pedig élénken figyeli, miként változik az egyensúly az AI-válaszok és a hivatkozási forgalom között. Lehetségesek új partnerségi vagy kompenzációs modellek is (például 2023-ban az OpenAI elindított egy böngésző plugint, amely ténylegesen letöltötte és megjelenítette a felhasználónak a webhelyek tartalmát, akár a hirdetések megtartásával is – ez egy mód arra, hogy a kiadók is értéket kapjanak az MI használata mellett). Az egyetlen biztos dolog az, hogy a digitális marketing kézikönyveit újraírják.

8. Etikai és adatvédelmi szempontok az MI-alapú böngészésben

Az MI integrációja a keresésbe és böngészésbe nemcsak fejlődést hoz, hanem etikai és adatvédelmi kihívásokat is felvet, amelyek körültekintő megfontolást igényelnek:

Dezinformáció és torzítás: Ahogy szó volt róla, az MI rendszerek olykor nagy magabiztossággal szolgáltatnak helytelen információkat. Ez etikai kérdéseket vet fel – a felhasználókat félrevezethet egy nagyon meggyőzőnek hangzó MI-válasz, amely valójában téves. Például, ha egy egészségügyi vagy jogi kérdésre rosszul felel az MI, annak súlyos következményei lehetnek. Etikailag az MI keresőszolgáltatóknak minimalizálniuk kell ezeket a „hallucinációkat” és egyértelműen jelezniük kell, ha bizonytalanok. Erre látunk is törekvéseket: az MI-kereső felületek gyakran tartalmaznak figyelmeztetést (pl. “A generatív MI kísérleti, lehet, hogy nem pontos”) blog.google, és arra ösztönzik a felhasználókat, hogy ellenőrizzék a hivatkozott forrásokat is. A torzítás kérdése is előkerül az MI esetében. Ezek a modellek webes adatokból tanulnak, amelyek társadalmi torzításokat vagy eltérő nézőpontokat tartalmazhatnak. Megfelelő kezelés nélkül az MI például tükrözheti a nemi vagy faji előítéleteket (például bizonyos szakmákat adott nemhez társít), vagy túlsúlyozhatja a többségi nézeteket a kisebbségi vélemények kárára. Etikailag a cégek dolgoznak az igazítás (alignment) technikákon, melyek célja igazságosabbá és tényszerűbbé tenni az MI válaszait – ez azonban folyamatos kihívás, amely átláthatóságot és sokszínű értékelést igényel.

Átláthatóság: Ha egy MI ad választ, fel kell-e tárnia, hogyan jutott ahhoz az eredményhez? Sokan úgy vélik, igen. Ezért is fontosak a forrásmegjelölések – a felhasználónak joga van tudni, “kinek az állítása alapján” helyes az adott válasz. Régebben is éppen ezért ért kritikákat több zárt MI-rendszer: túl nagy volt a “fekete doboz” probléma, nem derült ki, mi alapján válaszolt a gép. Ha az MI kereső idézeteket vagy legalább magyarázatot ad (például “Ezt az információt a Wikipédiában és a Britannica-ban találtam”), átláthatóbb lesz, és a felhasználó ellenőrizheti az adatokat microsoft.com microsoft.com. Egyre inkább elvárás az is, hogy az MI elismerje a bizonytalanságot, ahelyett hogy kitalál válaszokat. A hagyományos kereső egyszerűen azt is jelezhette, hogy “Nincs találat” egy nagyon speciális kérdésre. Az MI-nek viszont hajlama, hogy mindenre válaszol, akár kitalálva az információt is. Etikailag előnyösebb, ha az MI néha így válaszol: “Nem vagyok benne biztos” vagy “Erre nem találtam információt”. Jelenleg számos MI-chatbotot treníroztak úgy, hogy bizonyos kérdésekre ne válaszoljon, vagy ismerje el, ha nem tudja (például a ChatGPT mondhatja: “Erre nincs információm”, ha tényleg nincs). Ez a megközelítés sokkal jobb, mint félrevezetni a felhasználót, még ha kevésbé kielégítőnek is tűnhet.

A felhasználók adatainak védelme: Az MI-alapú böngészés gyakran azt jelenti, hogy több felhasználói adatot dolgoznak fel személyre szabás vagy eredményjavítás céljából. Ez adatvédelmi aggályokat vet fel: hogyan tárolják ezeket az adatokat? Kik férhetnek hozzá? Kiszivároghatnak vagy visszaélhetnek velük? Jelentős eset történt 2023 elején, amikor Olaszország adatvédelmi hatósága ideiglenesen betiltotta a ChatGPT-t adatvédelmi aggályokra hivatkozva reuters.com. A szabályozó hatóság azt kifogásolta, hogy az OpenAI-nak nem volt jogalapja a modell betanításához felhasznált hatalmas mennyiségű személyes adat gyűjtésére, és hogy a felhasználókat nem tájékoztatták megfelelően arról, hogyan tárolják és használják fel adataikat (beleértve a beszélgetéseket is) reuters.com reuters.com. Válaszában az OpenAI módosításokat vezetett be: részletesebb adatkezelési tájékoztató, életkor-ellenőrző eszköz (mivel a kiskorúak adatainak védelme is problémás volt), valamint lehetőség a felhasználók számára, hogy letiltsák csevegéseik felhasználását a modell további tanításához reuters.com. Az eset rávilágít arra, hogy az MI-eszközöknek meg kell felelniük az adatvédelmi törvényeknek. Az EU Általános Adatvédelmi Rendelete (GDPR) és hasonló jogszabályok előírják az adatgyűjtés céljait, valamint azt, hogy a felhasználók kérhetik az adataik törlését vagy a rendszerből való kilépést. Az olyan szolgáltatások, mint a ChatGPT, már biztosítják, hogy a felhasználók kikapcsolhassák a csevegési előzmények naplózását (így párbeszédeiket nem használják fel a további AI-tréninghez).

Emellett, amikor MI-alapú keresőügynök böngészik helyettünk a neten, felmerül: mennyi kontextust osztunk meg? Például, ha egy MI segít repülőjegyet foglalni, lehet, hogy használja földrajzi helyzetünket vagy más személyes adatot is. Biztosítani kell, hogy ezek az adatok ne szivárogjanak ki harmadik fél számára. Az MI-tervezőknek gyakran védelmi korlátokat kell beépíteniük: egyrészt hogy az érzékeny adat ne jelenjen meg a válaszokban, másrészt hogy a háttérrendszerben is megfelelően védjék. Egyszerű példa: ha megkérdezzük az MI-től, “Mi a pontos helyzetem?”, azt valószínűleg el kellene utasítania, adatvédelmi okokból (és tényleg, sok asszisztens nem is árulja el, kivéve, ha kifejezett kérésre, engedéllyel történik).

Adatbiztonság: Minél több adatot kezel az MI, annál fontosabb ezek védelme. Az MI modellek maguk is akaratlanul megjegyezhetnek személyes adatokat a tanulási adathalmazból. Előfordult már, hogy a GPT-2 egyes korai verziói néha teljes szövegrészeket, akár szerzői jog által védett cikkek vagy kód verbatim idézeteit “köpték vissza”. Emiatt a cégek igyekeznek eltávolítani a személyazonosításra alkalmas adatokat (PII) a tanítási halmazból, és ezért ellentmondásos, ha felhasználói beszélgetéseket használnak továbbfejlesztéshez. Az üzleti ügyfelek különösen óvatosak – sok cég kitiltotta a dolgozókat a ChatGPT üzleti információk bevitelétől, félve, hogy az kiszivároghat. (Például a Samsung egyes dolgozói érzékeny kódot másoltak a ChatGPT-be, és az így bekerült az OpenAI tanítóanyagába – potenciális szivárgást okozva.) Válaszul az MI-vállalatok üzleti verziói garanciákat nyújtanak arra, hogy az adatokat nem használják modellfejlesztéshez, titkosítást és naplózást alkalmaznak, hogy megfeleljenek a vállalati biztonsági elvárásoknak.

Tartalmak etikus felhasználása: Etikai kérdés tartalomkészítői oldalról is felmerül – fair-e, hogy az MI az egész web tartalmát felhasználja válaszgenerálásra? Egyesek szerint ez alkotó módon hasznosítja az információt, s ezzel társadalmi előnyt jelent. Mások (például művészek, írók) úgy érzik, az MI ingyen élősködik az alkotásaikon, hitel vagy ellenszolgáltatás nélkül. Ez vitákhoz, sőt perekhez vezet (például írók perelik az OpenAI-t, amiért engedélyük nélkül használta fel könyveiket tanítási célra). A végső döntések várhatóan alakítani fogják az MI tanító adatállományainak jogi szabályozását. Az EU készülő MI-rendelete már előírhatja, hogy a generatív MI-k közöljék, milyen szerzői jog által védett anyagot használtak reuters.com. Keresőmotorok is biztosíthatnak majd kifejezett letiltást a kiadóknak (például egy speciális címkével: “ne vonja be tartalmam MI-összefoglalóba”), hasonlóan ahhoz, ahogy a keresőindexből ki lehet maradni robots.txt-vel. Sőt, a Google már utalt egy “NoAI” meta címke bevezetésére, amelyet a weboldalak használhatnak, hogy tartalmukat kizárják az MI-tréningből vagy összefoglalókból – ez valószínűleg hamarosan tovább fog fejlődni.

Felhasználói autonómia és függőség: Etikai szempont a felhasználói magatartás és vélemények formálása is. Ha az MI-asszisztensek lesznek az elsődleges „információs kapuőrök”, nem válhatnak-e a felhasználók túlzottan egyforrásúvá? Könnyebbé válhat így rossz szándékú szereplők számára, hogy befolyásolják az MI-t és félretájékoztassanak akár milliókat is? Ez hatalmat ad annak, aki az MI-modellt irányítja. A társadalom emiatt valószínűleg felügyeletet és elszámoltathatóságot fog követelni – például független auditokat az MI rendszerek igazságossága, pontossága terén. Másrészt az MI demokratizálhatja az információhoz való hozzáférést azoknak is, akiknek a hagyományos felületek nehezen használhatók – például írni-olvasni nem tudók vagy fogyatékkal élők immár szóban kérdezhetnek és választ kaphatnak. Ez egy etikai előny is: javítja a befogadást és a tudáshoz való hozzáférést.

Adatvédelem és személyre szabás egyensúlya: Amint az 5. szakaszban említettük, a magas szintű személyre szabott MI-szolgáltatások nagy hasznot hozhatnak, de ehhez szükségük van személyes adatok felhasználására. A megfelelő egyensúly megtalálása kulcsfontosságú. A legvalószínűbb megközelítés a felhasználói kontroll biztosítása – vagyis a felhasználók dönthessék el, hogy bekapcsolják-e a személyre szabást, és egyértelműen legyenek tájékoztatva, milyen adatokat használnak fel (ahogy a Google tette, amikor engedélyezte a Gmail-integrációt a kereső MI-ben, de csak a felhasználó beleegyezésével: blog.google). Emellett a robusztus anonimizálás kiépítése – vagyis az adatok aggregált vagy az eszközön történő feldolgozása – segíthet az adatvédelem megóvásában (például bizonyos MI-funkciók helyileg futnak az eszközödön, így a nyers adatok soha nem hagyják el azt).

Összefoglalva: az MI etikai és adatvédelmi környezete a böngészésben a bizalmon alapul. A felhasználóknak hinniük kell abban, hogy az MI pontos, elfogulatlan információkat nyújt, és vigyáz a személyes adataikra. Ehhez folyamatosan javítani kell az MI átláthatóságán (források feltüntetése, bizonytalanság bevallása, ellenőrzés lehetőségének megadása), az adatkezelésen (adatszabályoknak való megfelelés, felhasználói irányítás biztosítása), valamint a tartalmi etikán (a tartalomkészítők szellemi tulajdonának és munkájának tisztelete). Az MI-t keresésben alkalmazó cégeknek reflektorfényben kell helyesen cselekedniük. Várható, hogy tovább fejlesztik az MI viselkedését (pl. kevesebb „hallucináció”, ahogy a modellek javulnak), bővítik az adatvédelmi beállításokat (részletesebb adatkezelési opciók, megőrzési idő kontrollok), illetve akár új jogszabályi keretek is megjelenhetnek (ahogy a kormányok korábban az adatvédelem és online tartalmak terén tettek).

9. Jövőbeni előrejelzések: MI-ügynökök, környezeti keresés és virtuális asszisztensek

Előretekintve, a „keresőmotor”, „böngésző” és „asszisztens” közötti határvonal tovább halványul. A MI-ügynökök, amelyek önállóan végrehajtanak feladatokat online, a közeljövőben megjelennek, és a keresés egyre jobban beépül a mindennapi életünkbe (környezeti számítástechnika). Íme néhány fontos előrejelzés és trend a böngészés/keresés jövőjéről:

Önálló MI-ügynökök feladatokhoz: A jövő MI-rendszerei nemcsak információt keresnek, hanem feladatokat is végrehajtanak a felhasználók nevében. Ennek korai példái már láthatók a Google kereső MI „ügynöki képességeiben”. A Google bemutatott egy MI-t, amely ha jegyeket keresett egy koncertre, képes volt több jegyértékesítő oldalt átfésülni, összehasonlítani az ajánlatokat, sőt elkezdte kitölteni a vásárlási űrlapot – a végső döntést a felhasználóra hagyva blog.google. Azaz az MI nem csak az információt („milyen jegyek vannak”) kereste meg, hanem a tranzakciós folyamat egy részét is végrehajtotta („jegyek száma megadása, árak összehasonlítása”). Ez egy olyan jövő felé mutat, ahol az MI valódi mindenes concierge lehet. Képzeld el: „MI, foglalj nekem egy hetes tengerparti nyaralást 2000 dollár alatti költségkerettel” – és az MI repülőjegyeket, szállodákat, értékeléseket böngész, majd tervet mutat vagy engedélyed után lefoglalja az egészet. A Microsoft is ebbe az irányba tart, ahol co-pilotjai nem csak információkat keresnek, hanem elvégeznek dolgokat számodra (a Windows Copilot már képes beállításokat módosítani vagy összefoglalni dokumentumokat; jövőbeli változatai automatikusan kezelhetik a naptáradat vagy e-mailjeidet is). Ezek az ügynökök nemcsak a webkeresésre, hanem integrált szolgáltatásokra és API-kra is támaszkodnak. A webet egyaránt adatbázisnak és „tevékenységi piactérnek” kezelik. Például egy MI-ügynök lefoglalhat étteremi asztalt az OpenTable API-jával, vagy űrlapot tölthet ki egy kevésbé strukturált honlapon scraping segítségével. Ez érdekes kérdéseket vet fel: A weboldalaknak szükségük lesz MI-barát felületekre (API-kra, strukturált adatra), hogy ezek az ügynökök tudják használni őket? Valószínűleg igen. A Google Duplex (amely már most képes telefonon foglalni éttermi asztalt) már ezt az ügynöki jövőt vetíti előre. Az SEO-ban/marketingben már most is találgatják az „MI tölcsérek” (AI funnels) lehetőségét – vagyis nem csak a humán felhasználóknak, hanem az MI-ügynökök „utasításláncainak” is optimalizálsz, amelyek kiválasztják helyetted a termékeket, szolgáltatásokat vagy tartalmakat. Fontos: ha az MI-ügynökök döntik el, melyik márkát vagy terméket választják ki helyetted, a vállalkozásoknak el kell érniük, hogy az „MI figyelmét” megkapják. Ez új optimalizálási irányzatot szülhet, MI-ügynök-optimalizációt (AI agent optimization), ahogy az SEO is létrejött. Egy SEO-szakértő így fogalmazott: „Az MI-rendszerek döntik el, mely márkákat ajánlják, a céged feladata, hogy a te márkádat válasszák.” xponent21.com. Ehhez elengedhetetlen lesz a kiváló termékadat, jó árak és megbízható brand, hiszen az MI (a felhasználó helyett döntve) valószínűleg a felhasználói elégedettséget maximalizálja (pl.: előnyben részesíti a jobb értékelésű/több garanciás márkákat). Tehát a vállalatoknak nemcsak az emberi vásárlókért, hanem az MI-ért is „küzdeniük” kell majd.
Környezeti keresés és folyamatos asszisztencia: A környezeti keresés fogalma azt jelenti, hogy a keresés az életünk hátterében, proaktívan zajlik. A mindennapjainkban egyre több okoseszköz vesz körül bennünket. A jövőben kiterjesztett valóság (AR) szemüveged folyamatosan felismeri, amit nézel, és információkat ad (feliratok, iránymutatás, fordítás) anélkül, hogy kérned kellene. Ez is egyfajta keresés, amelyet a kontextus indít el. Például sétálsz az utcán, az AR-szemüveg mutatja a melletted lévő éttermek értékelését – ez egy környezeti keresési élmény, ahol a hely, látvány és MI egyesül. Másik példa: kontekstszenzitív hangasszisztensek, amelyek „figyelnek” (ha engedélyezed!). Miközben beszélgetsz valakivel, asszisztensed csendben összegyűjt hozzá kapcsolódó tényeket, és kérésre azonnal hozzá tud szólni. Vagy gondolj az autó MI-asszisztensére, ami proaktívan figyelmeztet: „Kevés az üzemanyag és 2 mérföldre van egy olcsó benzinkút” – vagyis „keres” árakat, helyeket, mert felismeri az aktuális szükségletet. A környezeti számítástechnikában a prediktív MI a kulcs: előre látja a szükségleteket. A Google keresési vezetője, Elizabeth Reid szerint a cél az, hogy annyira egyszerű legyen Google-t kérdezni, mint egy „mindentudó barátot”, aki természetesen, a környezetbe simulva válaszol 1950.ai. Lehet, hogy néhány éven belül már alig fogunk gépelni: a szenzorok (kép, hely, egészség stb.) és az MI tudni fogja, mikor kell hasznos információt megjelenítenie. Az adatvédelem itt is kulcsfontosságú – a környezeti keresésnek szigorúan felhasználó által irányítottnak kell lennie (senki sem szeretné, ha egy asszisztens „hallgatózna” és akaratlanul felfedné az információidat). Várható, hogy a jövő eszközeiben külön környezeti módokat lehet majd kapcsolgatni, ahogy ma az „Hey Siri” vagy „OK Google” aktiválása is felhasználófüggő.
Következő generációs virtuális asszisztensek: Az olyan digitális asszisztensek, mint a Siri, Google Assistant, Alexa, stb., a nagy nyelvi modellek integrációjával lényegesen erőteljesebbek lesznek. A Google már bejelentette az Assistant with Bard szolgáltatást, amely lényegében a hangasszisztenst a Bard (saját nagy nyelvi modell) képességeivel ötvözi analyticsvidhya.com. Ez azt jelenti, hogy az asszisztens nem előre meghatározott válaszokat ad, hanem gazdag, beszélgetésszerű válaszokat generál, összetett feladatokat végez el. Várható, hogy képesek lesznek többlépcsős kéréseket is gördülékenyen kezelni (pl. „Asszisztens, segíts egy osztálytalálkozó szervezésében: keress helyszínt, kérdezd le az elérhetőségeket, állíts össze menetrendet”). Az asszisztensek várhatóan személyiségalapúbbak lesznek és hosszabb, összefüggő párbeszédeket is kezelnek majd (talán végre teljesül a sci-fi álom a valódi társalgó MI-segítőről). Könnyen lehet, hogy néhány éven belül elterjednek az „MI-titkárok” – ügynökök, amelyek a napirendedet kezelik (leveleidet összegzik, megbeszéléseket szerveznek, feladatokat javasolnak stb.). A Microsoft 365 Copilot már ebbe az irányba lép az irodai munkában, de a magánéletben is megjelennek majd hasonló ügynökök.
Integráció az IoT-vel és más adathalmazokkal: A jövő keresése elérheti a személyes adatáramokat is – kereshetsz akár a saját „életnaplódban”. Ha okoseszközeid mérik az egészséged, megkérdezheted: „Mikor futottam utoljára 5 km felett?” – és az MI az okosórád adataiból felel. Vagy: „Keresd meg azt a receptet, amit múlt hónapban főztem, gombával” – és az MI a sütő naplójában vagy jegyzeteidben keres. Vagyis a keresés túllép a nyilvános weben, a személyes és szenzoralapú adatokra is kiterjed, amelyet az MI összeköt. Ez egyszerre erőteljes és érzékeny (adatvédelem!), így a megvalósítás óvatos lesz.
Neurális interfészek és új modalitások: Néhány nagy technológiai cég közvetlen agy–számítógép interfészeken kísérletezik. Ha ez valaha megvalósul, a „keresés” akár egy gondolat gyorsaságával is működhet. Ez ma még spekuláció, de jól mutatja az irányt: a súrlódás csökkentését. Kézzelfoghatóbb, hogy a multimodális MI-modellek (ilyen pl. a következő GPT-k és a Google Gemini) zökkenőmentesen kezelik majd a szöveget, képet, hangot és videót. Így lesz MI-d, ami videót néz helyetted, és válaszol a tartalmára. Például: „MI, nézd meg ezt az 1 órás értekezletfelvételt, és foglald össze a legfontosabb döntéseket!” Ez olyan, mint a keresés audiovizuális tartalomban. Vagy élő fordítás és összefüggés: viselj fülhallgatót, amely nemcsak lefordítja a beszédet, hanem információt is ad róla (pl. ha elhangzik egy cégnév, azonnal „súgja” a róla szóló friss híreket).
Társadalmi és üzleti változások: Ahogy az MI-ügynökök egyre több keresési és böngészési feladatot végeznek el, bizonyos munkakörök átalakulhatnak vagy eltűnhetnek. Például az utazási ügynök, ügyfélszolgálati munkatárs szerepe abba az irányba tolódhat, hogy MI-ügynököket felügyel, amelyek végzik a tényleges feladatokat. A keresőmarketing (SEO/SEM) teljesen átalakulhat (egyesek szerint az Answer Engine Optimization, illetve a céged/szolgáltatásod MI-asszisztensekbe való integrálása lesz a fő cél). A cégeknek saját adataikat (API-kon, feedeken keresztül) be kell tudniuk vinni ezekbe az ökoszisztémákba, hogy „láthatóak” maradjanak. Új partnerségek jelenhetnek meg, például vállalatok közvetlenül „etethetik” tartalmukkal az MI-platformokat garantált megjelenés érdekében (néhány hírkiadó már tárgyal arról, hogy tartalmaikat a Microsoft Bing MI-jének biztosítsák).

Felhasználói oldalról, ha az MI teljesen beépül a hétköznapokba, a digitális írástudásnak is része lesz az MI-megértés: például annak tudása, hogyan tegyünk fel jó kérdéseket (promptolási készségek), és hogyan ellenőrizzük az MI válaszait. Az oktatásban is megjelenhet az MI-eszközök használata, de az is kritikus, hogy megtanítsák: soha ne fogadj el mindent kritikátlanul, amit az MI „mond”.

Lényegében a böngészés és a keresés jövője egy AI által közvetített élmény felé halad, ahol a felhasználó szándékát minimális súrlódással lehet teljesíteni – sok esetben akár anélkül, hogy a hagyományos weboldalak közbe lennének iktatva. A keresés cselekvés-orientáltabbá válik (nem csupán információt talál, hanem végre is hajt valamit), és kontekstuálisan érzékenyebbé lesz. A hagyományos böngészés inkább egy rétegtevékenységgé válhat azok számára, akik mélyebb kutatást szeretnének végezni, vagy szeretnek manuálisan felfedezni – miközben a mindennapi kérdések nagy részét („találd meg ezt”, „vegyél ilyet”, „mutasd meg hogyan”, „mond el most”) AI kezeli majd hangalapú vagy egyéb interfészeken keresztül.

A következmények óriásiak: az információ elérhetőbbé válik, de közben egyre inkább AI közvetíti azt. Azok a vállalatok, amelyek ezeket az AI köztes rendszereket (például Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) működtetik, még nagyobb befolyásra tehetnek szert, ami kiemeli a verseny és a nyílt ökoszisztémák fontosságát. Ugyanakkor reménykeltő is: AI ügynökök segíthetnek áthidalni a hozzáférhetőségi szakadékokat (akik korábban nem tudták jól használni az internetet), illetve elintézhetik az unalmas feladatokat, felszabadítva az embereket kreatívabb tevékenységekre.

Összefoglalva: ambient, ügynökalapú és beszélgetéses számítástechnika korszakába tartunk. Olyan lesz, mintha egy szuperokos társ navigálna helyettünk a digitális világban. A keresés fő alapelvei – a legjobb információ megtalálása – megmaradnak, de az, hogyan keressük meg és adjuk át ezt az információt, drámaian változni fog: az AI révén mélyen beépül mindennapi életünkbe.

10. Technikai alapok: LLM-ek, neurális keresés és vektor-adatbázisok

A keresés AI-vezérelt átalakulását az alapvető technológiák fejlődése hajtja. Ezeknek az alapoknak az ismerete segít megérteni, hogyan működik az AI-alapú keresés:

Nagy nyelvi modellek (LLM-ek): Ezek óriási neurális hálózati modellek (például a GPT-4, PaLM vagy a Google Gemini), amelyeket óriási szöveges korpuszokon tanítottak. Az LLM-ek a beszélgetéses és generatív keresés agya – emberihez hasonló válaszokat generálnak, és képesek bonyolult nyelvi inputot érteni. Technikai szempontból az LLM egy mély „transformer” modell, amely a nyelv statisztikai mintáit tanulta meg milliárdnyi mondat „olvasásával”. Nem tényszerű adatokat keres ki egy hagyományos adatbázisból; ehelyett implicit módon rengeteg tudást kódolt be a paramétereibe. Amikor kérdést kap, lényegében egy valószínű választ jósol, a tanulás során látott minták alapján cip.uw.edu. Például rengeteg dokumentumból azt tanulta meg, hogy a „Franciaország fővárosa – Párizs” szerű mondatok gyakran követik a „Franciaország fővárosa” kifejezést, így erre tud pontosan válaszolni. Az LLM-ek nagyon jók a nyelvi feladatokban (összefoglalás, fordítás, szövegérvelés stb.), ezért központi szerepük van a lekérdezések értelmezésében és válaszok generálásában. Ugyanakkor, az LLM-ek nem adatbázisok, ezért nem garantált a tényszerű pontosság vagy a naprakész tudás – kivéve, ha össze vannak kötve egy ilyen rendszerrel. A modern kereső AI egyik nagy területe az, hogy az LLM-eket együttműködésre bírják kereső indexekkel – így megkapjuk egy LLM folyékonyságát, valamint az adatbázis/web tényszerű alapját.
Neurális keresés és vektorreprezentációk: A hagyományos keresők fordított indexeket és kulcsszó-egyezést használnak. Ezzel szemben a neurális keresés a szavakat és a dokumentumokat vektorokként (számok tömbjeiként) egy magas dimenziószámú térben ábrázolja. Ezt olyan neurális hálók teszik lehetővé, amelyek beágyazásokat (embeddingeket) hoznak létre: numerikus reprezentációkat szövegről (vagy képről, hangról stb.), ahol a hasonló tartalmak közeli pontokra kerülnek ebben a térben. Például a „kutya” és „kölyökkutya” szavak vektorai közelebb esnek egymáshoz, még ha különböző szavak is, mert hasonló kontextusokban jelennek meg. Ez lehetővé teszi a szemantikus keresést: ha „kölyökkutya nevelési tippeket” keresel, a neurális kereső megtalálhatja azt a cikket, amelynek címe „Hogyan neveld új kutyádat”, még ha a „kölyökkutya” szó nem is szerepel benne, mert a „kutya” szemantikailag közel áll a „kölyökkutyához”. Ezeket a beágyazásokat neurális modellek (gyakran transformer-alapúak) állítják elő, és ma már az AI-alapú keresés gerincét alkotják. A Google BERT-hez hasonló modelleket használ lekérdezések és dokumentumok beágyazásához, javítva az egyezést. A Bing is hasonlatosan működik. AI chat keresés esetén a háttérben gyakran vektorkeresést végez a rendszer: a kérdésedet beágyazza, és a vektorindexből megkeresi a legközelebbi dokumentumvektorokat. Ez túlmutat a kulcsszóegyezésen, és fogalmi hasonlóságot keres infoworld.com. Vektor-adatbázisok: A nagyléptékű neurális kereséshez speciális adatbázisokat fejlesztettek, amelyek képesek hatékonyan tárolni és visszakeresni vektorokat. Egy vektor-adatbázis (pl. Pinecone, Milvus vagy a Facebook FAISS könyvtára) milliókat vagy milliárdokat képes tárolni és gyorsan visszaadni a lekérdezéshez legközelebbi vektorokat infoworld.com infoworld.com. Ez kulcsfontosságú az AI kereséshez – így szedi elő az AI a releváns tudást, hogy alátámassza válaszát. Például amikor a Bing AI-tól azt kérdezed: „Mik az előnyei a műanyag újrahasznosításnak?”, a rendszer beágyazza a kérdést, megkeresi az indexelt weboldal-beágyazások között a kapcsolódó tartalmat (pl. azokat az oldalakat, ahol a műanyag újrahasznosítás előnyeit/vagy hátrányait tárgyalják), előhívja a releváns szövegeket, és azokat betáplálja az LLM-nek, hogy összehangolt választ készítsen. A vektorkeresés különösen jó a strukturálatlan adat és természetes nyelvű keresések (valamint multimodális adatok) esetében. Nemcsak szövegre korlátozódik: a képeket (gépi tanulási modellek által) szintén vektorokká lehet alakítani, lehetővé téve a „képalapú keresést” vektor-hasonlóság szerint. Ugyanígy, hang és videó is vektorizálható. Lényegébe véve, a vektor-adatbázisok és keresés megnyitotta annak lehetőségét, hogy emberihez hasonló módon, jelentés alapján kereshetünk – nem csupán karakterláncok egyezése alapján infoworld.com. Ez teszi a keresési találatokat relevánsabbá, és ez az egyik oka annak, hogy a modern keresés sokkal okosabbnak tűnik.
Visszakeresés-kiegészített generálás (RAG): Az LLM-ek és vektorkeresés kombinációjából született az RAG megközelítés, amelyet már érintettünk. Technikailag az RAG rendszer két fő komponensből áll: egy visszakeresőből (ez gyakran egy vektorkereső, amely a lekérdezésre leginkább releváns N darab dokumentumot ad vissza), és egy generátorból (az LLM, amely ezekből a dokumentumokból + magából a kérdésből állít össze végleges választ). Így a rendszer ellensúlyozza az LLM naprakész tudásban vagy a részletekben mutatott hiányosságait, mert valódi forrásokat is bevon cip.uw.edu. Az eredmény egy folyékonyan megfogalmazott, (remélhetőleg) valódi adatokon alapuló válasz. Ez a megközelítés hajtja például a Bing Chatet, a Google SGE-t, és számos olyan AI-asszisztenst, amelynek friss adatokra van szüksége. Technikai szempontból a RAG a jó embeddingeken (megfelelő információ megtalálása) és a prompt engineeringen (hogyan adjuk át a kinyert szöveget az LLM-nek) múlik. Gyakran a visszakeresett szöveget egy olyan prompttal fűzik össze, mint „A következő információk alapján válaszolj a kérdésre…”, majd a felhasználó kérdése kerül hozzá. Az LLM ennek alapján dolgozza ki a választ.
Neurális rangsorolás és megerősítéses tanulás: A visszakeresésen túl az AI-t a találatok sorba rendezésére és finomítására is használják. A keresőcégek már egy ideje gépi tanulást (learning-to-rank algoritmusokat) alkalmaznak, és a kattintási adatokból tanult modellekkel becsülik meg, mely találatot tegyék előre. Most már mélytanuló modellek (mint a Google RankBrain-je vagy tanult transformerek) teszik ezt. A statikus rangsoroláson túl például a Bing chat rendszere iteratív megközelítést alkalmaz: többféle lehetséges választ is generálhat, vagy megerősítéses tanulással (reinforcement learning) + emberi visszacsatolással hangolja az AI válaszadását (az OpenAI híresen RLHF-fel – „reinforcement learning from human feedback” – tanította a ChatGPT-t, hogy a válaszok igazodóbbak és hasznosabbak legyenek). Emellett, mivel az AI válaszokat generál, biztosítani kell, hogy azok megfeleljenek bizonyos irányelveknek (pl. gyűlöletbeszéd tilalma). Ehhez AI moderációs modelleket (osztályozókat) alkalmaznak, amelyek ellenőrzik az AI kimenetet, és ki tudják szűrni vagy módosítani a szabályokat sértő válaszokat. Ez is az egyik technikai alap: minden AI-lekérdezésnél általában egy biztonsági modell is fut párhuzamosan, amely kiértékeli a kérést és a választ is.
Infrastruktúra (számítási kapacitás és késleltetés): Technikailag az AI keresés biztosítása nagy léptékben komoly infrastruktúrális kihívás. Az LLM-ek nagyon számításigényesek – egy GPT-4 lekérdezés jóval több CPU/GPU erőforrást fogyaszt, mint egy hagyományos kulcsszavas keresés. Ugyanígy, nagy vektorindexeken vektorkeresést végezni speciális hardvert igényel (GPU-kat vagy TPU gyorsítókat, sok RAM-ot vagy közelítő legközelebbi szomszéd algoritmusokat a gyorsításhoz). A cégek folyamatosan optimalizálnak. A Google például TPU chipeket telepített adatközpontjaiba, hogy a BERT modelleket gyorsan tudja futtatni kereséshez blog.google. A Microsoft a Bingnél „Orchestrator”-nak nevezett rendszert használ, amely eldönti, mikor érdemes a nagy GPT modellt hívni, hogyan cache-lje az eredményeket stb., hogy menedzselje a költségeket és gyorsítson. A késleltetés nagy kérdés – az emberek azt várják, hogy 1-2 mp alatt választ kapjanak. Egy LLM általában néhány mp-ig dolgozik, mire választ generál. Rengeteg mérnöki munka szükséges, hogy ez zökkenőmentes legyen (például tokenenként streameljük a választ, így azonnal úgy tűnik, mintha elkezdene válaszolni, még ha a teljes válasz később készül el). Idővel hatékonyabb modellek jönnek majd (például „distilled” vagy „quantized” modellek), amelyek gyorsabban futnak ‒ sőt akár eszközön (lokálisan), személyre szabottan vagy offline működhetnek.
Tudásgráfok és hibrid rendszerek: Bár az LLM-ek és vektorok most a legmenőbbek, sok esetben a keresés továbbra is hagyományos strukturált adatokat használ. A Google Tudásgráfja – entitások (személyek, helyek, dolgok és azok kapcsolatai) adatbázisa – számos tényalapú keresésnél gyors adatdobozzal felel. Az AI ezt nem váltotta le; inkább kiegészíti (például, ha a tudásgráfban van adat, az AI azt priorizálja a helyesség érdekében). A keresési eredmények gyakran több rendszer erősségét ötvözik: oldalpaneles adatpanel (strukturált adat), néhány hagyományos kék link, és most már AI összefoglaló is a tetején. Hibrid megközelítés, hogy mindenből a legjobbat kapjuk.
Nyílt forráskód és egyedi modellek: Fontos kiemelni, hogy nem csak a nagy cégek fognak AI-alapú keresést működtetni. Léteznek nyílt forráskódú LLM-ek és vektor-adatbázisok, amelyekkel szervezetek saját speciális keresőrendszereket építhetnek – például, ha egy cég a saját belső dokumentumaira alkalmaz AI-alapú keresést. Olyan vektor-adatbázisok, mint a FAISS vagy a Weaviate, helyben is telepíthetők, és kisebb LLM-ek (vagy nagyobbak, API-n keresztül) válaszolhatnak a kérdésekre. Ez a demokratizáció azt jelenti, hogy az említett technikai alapok nem csak a nagy tech vállalatok kiváltsága, hanem fejlesztők számára is elérhető standard eszközökké válnak. Ez vezet speciális keresőalkalmazásokhoz – pl. egy orvoskutatási keresőmotorhoz, amely egy LLM-en alapulva, orvosi cikkeken és egy vektorindexen keresve ad szintézist egy adott orvosi kérdéshez. Vagy vállalati keresőhöz, amely a cég összes dokumentumában kereshet, és például így válaszolhat: „Van-e X témában céges szabályzatunk?”

Összefoglalva: az AI-vezérelt keresés technikai alapjai a nyelvfeldolgozásra és megértésre szolgáló neurális hálózati modellekből (LLM-ek, transformerek), valamint az adatok neurális reprezentációiból (embeddingek és vektor-alapú keresés) állnak. Az előbbiek adják az agyat a nyelv megértéséhez és generálásához; az utóbbiak jelentik az emlékezetet, hogy a tudást hatékonyan lehessen tárolni és visszakeresni infoworld.com infoworld.com. Együtt, az olyan technikákkal kiegészülve, mint a RAG cip.uw.edu, képesek azokról a fejlett keresési élményekről gondoskodni, amelyeket eddig tárgyaltunk. Ahogy a kutatás halad előre, ezek a modellek várhatóan még többre lesznek képesek (pl. multimodális modellek, amelyek szöveget és képet is értenek), és hatékonyabbá válnak. Az algoritmusok fejlődése (mint a jobb hasonlóságkeresési módszerek, kevesebb „hallucinációt” okozó tréning technikák stb.) folyamatosan fogja csiszolni az AI-alapú keresési élményt – vagyis idővel gyorsabb, pontosabb és megbízhatóbb lesz.

11. Az AI-uralt webkeresés üzleti és társadalmi hatásai

Az AI térnyerése a keresésben nem csupán a technológiát változtatja meg – széleskörű hatásai vannak az üzleti életre, a társadalomra és a globális információs környezetre:

Üzleti hatások:

Forgalom és erőviszonyok átrendeződése: Azok a weboldalak, amelyek korábban például keresőforgalomból éltek, visszaesést tapasztalhatnak, mivel az AI válaszai elvonják a kattintásokat. Az online kiadók (híroldalak, „how-to” oldalak stb.) máris aggodalmukat fejezik ki, hogy tartalmaikat felhasználják a válaszokhoz, anélkül, hogy a látogatók ténylegesen felkeresnék oldalaikat (és ezzel megfosztják őket a hirdetési bevételektől). Ez kényszerítheti a webes üzleti modellek megváltoztatását. Elképzelhető lehet például, hogy a kiadók kompenzációs megállapodásokat keresnek (hasonlóan ahhoz, ahogy egyes országokban a híroldalak a Google News ellen harcoltak), vagy kifejezetten arra optimalizálják tartalmaikat, hogy ők legyenek a kiválasztott források az AI-összefoglalókban, vagy diverzifikálnak, és nem csak a keresőforgalomtól függenek (hírlevelek, közösségi média stb. révén közvetlenül érik el közönségüket). Az adatok azt mutatják, hogy az organikus forgalom már most csökken – az előrejelzések szerint 2025-re a legnagyobb weboldalak lényegesen kevesebb forgalmat kapnak keresőkből, mint évekkel korábban 1950.ai. Ez pénzügyi nyomást helyez a kiadókra; alkalmazkodni vagy összeolvadni kényszerülhetnek. Több fizetős fal vagy előfizetéses modell is elterjedhet, ha a hirdetési bevételek visszaesnek.
Új szereplők lehetőségei: A keresőpiac felborulása új lehetőségeket teremt. Eddig szinte egyet jelentett a „Google keresés” az információ megtalálásával. Most azonban új szereplők (OpenAI, a megszűnt Neeva, Brave’s Summarizer, számos startup keresőasszisztens) előtt megnyílt az út, akik AI-alapú keresési élményt kínálnak. Ténylegesen, alternatívák, mint a ChatGPT és a Perplexity elképesztő növekedést értek el használatban, igaz egyelőre alacsony bázisról adweek.com. Míg a Google még mindig uralja a piacot, figyelemre méltó, hogy 2023 áprilisában a Google globális keresőforgalma kicsit (1%-kal) csökkent (év/év alapon), miközben a ChatGPT és Perplexity látogatottsága 180%-kal nőtt adweek.com. Ez arra utal, hogy egyes felhasználók bizonyos kérdésekben részben már átvándorolnak ezekhez. Ha a Google nem reagált volna saját AI-megoldásával, könnyen lemaradhatott volna egy paradigmaváltásban. Most lényegében technológiai verseny zajlik: Google, Microsoft (OpenAI-val), és mások (például a Meta, Amazon, Apple a saját AI-terveikkel) vetélkednek azért, hogy meghatározzák, mi lesz a következő generációs keresés. Üzleti szempontból ez kulcsfontosságú: amelyik cég a legjobb AI-keresési élményt nyújtja, hatalmas piaci részesedést nyerhet. A Google hosszan tartó kereső-monopóliuma már nem garantált egy AI-központú világban (bár hatalmas mérete és adathalmaza előnyt ad neki az AI-oktatásban és a piaci jelenlét fenntartásában).
Pénzkereset és új hirdetési modellek: Már említettük, hogy a hirdetési piac is átalakul. Innovációra lesz szükség a hirdetések terén. Megjelenhetnek beszélgetős hirdetések, ahol például az AI-asszisztens közli: „Szeretne ehhez egy terméket? Itt egy szponzorált javaslat.” Vagy márkázott AI segítők (például ha egy e-kereskedelmi oldal AI-ügynökétől kérünk tanácsot, diszkréten a saját termékeit ajánlja). A keresőhirdetések elmozdulhatnak a kulcsszavas licitálástól az szándékokra vagy téma szerinti licitálásra, vagy akár AI-válaszon belüli helyezésekre (pl. ha valaki az egyik idézett forrás lehet egy AI-összefoglalóban, az SEO-hoz hasonló, de elképzelhető, hogy ezért valamilyen formában fizetni lehet – bár ez, ha nincs átláthatóan közölve, ronthatja a bizalmat). Hosszútávon kérdés: ha az AI-keresés csökkenti az összes kattintás és ezzel a hirdetési helyek számát, drágább lesz-e a maradék hirdetési felület? Elképzelhető – a szűkösség magasabb árakat hozhat (elemzők szerint a kevesebb, de célzottabb hirdetés is hozhat annyi vagy több bevételt). Ha viszont a cégek nehezebben tudnak hirdetni, lehet, hogy máshova csoportosítják a költéseiket (például influenszer marketingre vagy olyan platformokra, mint az Amazon, ami egyszerre kereskedő és hirdetési platform).
Új szolgáltatások és piacok: Az AI-keresés teljesen új iparágakat indíthat el. Például személyi AI-asszisztensek szolgáltatásként – lehet, hogy egyszer mindannyiunknak lesz egy saját, felhőalapú, nekünk szabott AI-ja, és cégek kínálhatnak prémium AI-képességeket (például pénzügyi tanácsadásra specializált AI-t). Vagy vertikális AI-keresők, amelyek előfizetéssel monetizálnak – például egy jogi kereső AI, amelyért ügyvédi irodák fizetnek. A keresés és más szektorok (oktatás, egészségügy, ügyfélszolgálat) közötti határok elmosódnak, ahogy az AI univerzális felületté válik. A vállalkozásoknak fel kell készülniük az ügynök AI-k gazdaságára: biztosítani kell, hogy információjuk és szolgáltatásaik hozzáférhetők legyenek az AI számára (API-kon keresztül stb.), sőt, lehet, hogy saját AI-t használnak majd ügyfélkapcsolatra.
Munkaerő és készségek: A keresés és marketing területén a munkakörök átalakulnak. Az SEO-szakértők egyre inkább tartalomstratégákká és AI-trénerekké válhatnak – tekintélyes tartalmat és olyan metainformációkat kell készíteniük, amelyeket az AI algoritmusok előnyben részesítenek. Ugyanakkor az alacsonyabb szintű tartalomgyártás (sok alap cikk írása SEO miatt) háttérbe szorulhat, mivel ezt az AI már tudja, inkább a magasabb minőségű, egyedi szakértelmet nyújtó tartalom lesz a fontos. Ügyfélszolgálatban, ahogy az AI egyre több kérdést fog kezelni (webchatben vagy hanghívásban is), a munkakör inkább a bonyolultabb esetek vagy az AI felügyeletére tolódik. Összességében az AI hatékonyabbá teheti a munkákat, de új készségeket követel (például AI promptolás, AI eredmények ellenőrzése stb.).

Társadalmi hatások:

Információhoz való hozzáférés: Ha az AI-keresés beváltja az ígéretét, nagy egyenlősítővé válhat az információ-hozzáférésben. Azok, akik eddig nehezen boldogultak a kereséssel (nyelvi akadályok, olvasási nehézségek stb. miatt), ezentúl természetes nyelven kérdezhetnek és válaszokat kapnak. Emellett képes az összetett információkat egyszerűbb formában összefoglalni, hidat képezve a tudásbeli szakadékok felett. Például egy beteg megértheti AI segítségével orvosi leletét egyszerű nyelven. Ez a felhatalmazás pozitív, ugyanakkor centralizálja is az információáramlást. Ha mindenki néhány AI-rendszer válaszaira hagyatkozik, ezek kapuőrökké válhatnak. Ez felveti azt a kérdést, hogy ki irányítja az AI-t, és milyen torzításai lehetnek a válaszoknak. A társadalomnak valószínűleg mechanizmusokra lesz szüksége (szabályozás, független auditok, többféle AI-forrás), hogy egyetlen narratíva vagy agenda se legyen ráerőltetve a felhasználókra az AI által.
Kritikus gondolkodás és oktatás: A könnyű válaszok kétélű fegyverek. Egyfelől a gyors, tényszerű válaszok felszabadítanak minket a mélyebb gondolkodásra – nem kell mindent fejből tudni, ha az AI megmondja. Másfelől, ha a felhasználók nem keresik fel a forrásokat, csak elfogadják az AI eredményeit, könnyen elveszik a részletek vagy félrevezethetik őket, ha az AI téved. Az oktatásban hangsúlyosabbá válik a médiatudatosság és a tényellenőrzési készség („az AI ezt mondta, de hogyan igazoljuk?”). Várható a hitelesítő eszközök megjelenése is – például böngészőbővítmények, amelyek automatikusan kiemelik, honnan származnak az AI közölt tények.
Információs diverzitás: A hagyományos keresés több találatot mutat, a felhasználó választhat, melyik linket nyitja meg – így többféle nézőpontot kaphat. Az AI viszont mindent egy narratívába sűríthet. Vajon ez a narratíva elég változatos és reprezentatív lesz? Vitás kérdésekben ideális esetben az AI több nézőpontot is kínál („Ezen a területen egyes szakértők ezt, mások azt mondják”). Erre már vannak fejlesztések, cél a differenciált válaszadás. Ugyanakkor fennáll a tudás-monokultúra veszélye, ha ez nincs jól kezelve. Viszont az is elképzelhető, hogy az AI épp a buborékjellegű szűrőket töri meg, és a válaszaiban számos forrás nézőpontját ötvözi – miközben egy felhasználó magától csak a neki tetsző linket kattintaná. A végeredmény a diversitásban így végső soron az AI algoritmusaitól és azok tervezésétől függ majd.
Torzítás és méltányosság: Társadalmi szinten is felmerül, hogy az AI felerősítheti a tanítási adataiban meglévő torzításokat. Megfelelő kontroll nélkül az AI-kereső például társadalmi előítéleteket tükrözhet, vagy alulképviselheti a kisebbségi nézőpontokat. Ez akaratlanul is formálhatja a közvéleményt, vagy marginalizálhat csoportokat. A méltányosság biztosítása az AI válaszaiban – például kiegyensúlyozott forrásbázissal, érzékeny szempontok figyelembevételével – aktívan kutatott és vitatott kérdés. Például amikor valaki azt kérdezni, hogy „Miért olyanok az X csoport tagjai, mint Y?”, az AI-nak nagy körültekintéssel kell kezelnie, hogy ne egyszerűsödjenek le a válaszai előítéletesé, vagy ne hozza vissza a képzési adathalmazból származó sértő sztereotípiát. Ilyenkor szükség lehet a kérdés kiigazítására vagy tények bemutatására, amelyek ellensúlyozzák a torzítást.
Szabályozás és irányítás: Mivel az AI egyre központibb szerepet játszik, a kormányzatok is odafigyelnek rá. Említettük Olaszország ChatGPT-ügyét. Az EU AI-törvénye (AI Act), amely pár éven belül hatályba léphet, kötelezettségeket ír elő a „magas kockázatú AI-rendszerekre” – feltehetően ide számítanak azok is, amelyek közvéleményre hatnak (ilyen lehet a kereső is). Ez nagyobb átláthatóságot követelhet az AI válaszok generálásában, vagy akár algoritmikus felügyeletet. Versenyjogi kérdések is felmerülnek: ha néhány cég uralja az AI-t, az problémát okozhat? Már most is látható az AI-tudás néhány nagyvállalatnál koncentrálódik. Ugyanakkor a nyílt forráskódú kezdeményezések ellensúlyozhatják ezt, és a szabályozók ösztönözhetnek nyitott ökoszisztémát (például interoperabilitásra kötelezhetik az AI-asszisztenseket, ahogy korábban bármely weboldal megjelenhetett a Google keresőben).
Társadalmi interakció és viselkedés: Ahogy a virtuális asszisztensek egyre kompetensebb társakká válnak, szociológiai változások is várhatók – az emberek egyre gyakrabban fordulhatnak AI-hoz információért vagy akár társaságként is, és kevesebb interakció lehet emberi szakértőkkel vagy társakkal. Például barát vagy tanár helyett mindig az AI-t kérdezhetik. Ez változtathat a tudás személyes átadásán. Izolációs problémákhoz is vezethet, ha nincs egyensúly – de fordítva, az AI segíthet azoknak is (pl. autizmus spektrumon vagy szociális szorongásos embereknek), hogy nyugodt környezetben gyakorolhassanak kommunikációt. A teljes társadalmi hatás nehezen jósolható, de ahogy az AI-asszisztensek elterjednek, kialakulnak a használatukhoz tartozó új normák is (pl. udvarias-e AR-asszisztenst használni beszélgetés közben? Meglátjuk, mint anno az okostelefonok esetében).
Globális esélyegyenlőség: Az is pozitívum, hogy az AI-modellek többnyelvűek lehetnek, és a világ sok része számára segítenek az online térbe lépni. Már a Bing és a Google AI-ja is sok nyelvet támogat. Valaki egy vidéki térségben, alacsonyabb iskolai végzettséggel, de egy egyszerű okostelefonnal hangalapú lekérdezéssel, anyanyelvén is hozzáférhet tudáshoz, akár felolvasva – szemben azzal, ha ezt csak angolul tudná keresni. Ez felgyorsíthatja a fejlődést és az oktatást. Sok cég dolgozik azon, hogy minél több és akár kevésbé elterjedt nyelveken is képezzék modelljeiket. Fontos azonban, hogy ezekben a nyelvekben is minőségi, hiteles tartalom legyen, ne csak egy szemszög fordításaival találkozzunk.

Összességében az AI-uralta keresés üzleti és társadalmi hatásai mélyrehatóak. Lényegében megváltoztatjuk, hogyan kapcsolódik az emberiség a felhalmozott tudáshoz. Az üzleti életnek alkalmazkodnia kell az új felfedezési és versenyhelyzetekhez, valószínűleg jobban együttműködve az AI-platformokkal, vagy saját AI-képességeket fejlesztve. A társadalom normáinak, az oktatásnak és akár a szabályozásnak is fejlődnie kell, hogy ez az új paradigma mindenki számára hasznos legyen, és a károkat minimalizálja. Izgalmas jövő vár ránk – hasonlóan ahhoz, amikor maga az internet vált meghatározóvá, de most a közvetítő egy AI lesz.

Következtetés:

Az internetes keresés és böngészés jövője, amelyet a mesterséges intelligencia hajt, személyre szabottabb, beszélgetésalapúbb és integráltabb élményt ígér. Az SEO-stratégiák egyre inkább a MI értelmezéséhez igazodnak; új, MI-alapú eszközök jelennek meg, amelyek közvetlenül válaszolják meg kérdéseinket; a természetes nyelvi és multimodális keresések válnak normává; digitális asszisztenseink pedig egyre képzettebbek és proaktívabbak lesznek. Mindezek mögött a nagy nyelvi modellek és a neurális vektoros keresés az a technológia, ami lehetővé teszi ezt a változást.

Miközben a kényelem és az elérhetőség előnyei óriásiak, ezek a fejlemények arra is késztetnek bennünket, hogy újragondoljuk üzleti modelljeinket, etikai normáinkat, és azt, hogyan értékeljük az információt. Az internet, ahogy eddig ismertük, statikus oldaljegyzékből dinamikus, MI által szerkesztett tudás- és feladatmegoldó platformmá alakul. Ebben az átalakulásban a kiegyensúlyozott, nyitott web megőrzése – ahol az információ hiteles, sokszínű, és az alkotókat jutalmazzák – lesz az egyik fő kihívás.

A keresés MI-alapú átalakulásának kezdetén állunk. A következő évek valószínűleg olyan újításokat hoznak, amelyeket még elképzelni is nehéz, és tanulságokkal is szolgálnak majd a kezdeti hibákból. Ha a felhasználói igényekre, a méltányosságra és az érintett felek (technológiai vállalatok, kiadók, szabályozók, felhasználók) együttműködésére összpontosítunk, a keresés jövője olyan lehet, ahol a mesterséges intelligencia mindenkinek segít abban, hogy pontosan megtalálja, amit keres – mindezt magabiztosan és könnyedén.

Források:

Search Engine Land (2025), Hogyan alakítja át az MI az SEO-t seoteric.com seoteric.com
Xponent21 (2025), Az MI-áttekintések dominálják a keresési találatokat xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
Microsoft Bing Blog (2023), Bemutatkozik a Copilot Search microsoft.com microsoft.com
Google Blog (2019), A keresések eddigi legjobb megértése blog.google blog.google
Bee Partners (2025), SEO optimalizálása MI-áttekintésekhez beepartners.vc beepartners.vc
Adweek (2025), A Google MI-keresés korszaka adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
Onelittleweb Study (2025), MI-chatbotok vs keresőmotorok onelittleweb.com onelittleweb.com
Yaguara (2025), Hangalapú keresés statisztikái yaguara.co yaguara.co
Think with Google (2024), Mennyire ismered a Google Keresőt? business.google.com
Google Product Blog (2025), Multimodális keresés az MI-módban blog.google blog.google
CIP, UW (2024), Generatív MI-keresés megbízhatósága cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
Google Developers Blog (2023), Webes spam jelentés 2022 developers.google.com
InfoWorld (2023), Vektoralapú adatbázisok a keresésben infoworld.com infoworld.com
1950.ai (2023), MI-áttekintések és a környezeti internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
Reuters (2023), Olaszország visszaállítja a ChatGPT-t a tiltás után reuters.com reuters.com