-
Miért nem indexálja a Google a weboldalam oldalait?
A weboldalak indexálásának problémái gyakran okoznak fejtörést a SEO szakemberek és weboldal-tulajdonosok körében. Az egyik leggyakoribb kérdés, ami felmerül, hogy miért nem kerülnek indexálásra bizonyos oldalak, még akkor sem, ha minden tűnőlegesen helyesen van beállítva. Ilyen esetben fontos, hogy alaposan átnézzük a lehetséges okokat, és megértsük, hogy miért nem jelennek meg a kívánt keresési eredmények között. Miért nem kerülnek indexálásra az oldalak? A legelső lépés, amit érdemes megtenni, hogy ellenőrizzük, valóban nem indexálták-e az oldalt, vagy csupán nem rangsorol jól. Lehet, hogy az oldal indexálva van, de nem található meg a releváns kulcsszavakra, így az látszólag hiányzik az indexből. Az alábbiakban néhány főbb okot vizsgálunk meg, amelyek miatt egy oldal…
-
Google megerősítette: használ hasonlót a MUVERA-hoz!
A Google legutóbbi bejelentései alapján egy új technológia, a Multi-Vector Retrieval via Fixed-Dimensional Encodings (MUVERA) használata került a középpontba. Gary Illyes, a Google SEO szakértője egy közelmúltban tartott eseményen megerősítette, hogy a cég alkalmaz egy MUVERA-hoz hasonló rendszert, bár a Graph Foundation Model (GFM) kapcsán már nem volt ilyen határozott. Az új MUVERA módszer célja, hogy javítsa a keresési eredmények visszakeresésének hatékonyságát azáltal, hogy a bonyolult többdimenziós keresést gyors, egydimenziós kereséssé alakítja. MUVERA: A jövő keresési technológiája A MUVERA technológia lényege, hogy a tokenek halmazait fix dimenziós vektorokká alakítja, amelyek szoros kapcsolatban állnak az eredeti hasonlósággal. Ez lehetővé teszi, hogy a rendszer optimalizált egydimenziós keresési módszereket alkalmazva gyorsan találjon ígéretes…
-
Új részletek a Google Query Fan-Out technikájáról az AI módban
Az AI Módban alkalmazott lekérdezés elágazási technika új részletei a Google-tól A Google nemrégiben új információkat osztott meg a lekérdezés elágazási technikáról, amely az AI Módban működik. Robby Stein, a Google keresési termékekért felelős alelnöke, egy interjú során részletesen kifejtette, hogyan generálja és hajtja végre a Google a saját lekérdezéseit. A lekérdezés elágazási technika lényege, hogy a rendszer egy kezdeti kérdés alapján több háttérkeresést indít, ezáltal szélesebb spektrumú eredményeket nyújtva a felhasználóknak. E rendszer aktív a Deep Search és bizonyos AI Overview találatok esetében is, és a nagy nyelvi modellek (LLM) valamint a valós idejű adatok, például a Shopping Graph és a Google Finance adatai alapján működik. Mi is az…
-
SEO Krízis: Miért Nem Működik, És Mit Tehetünk?
Bill Hunt, az iparág elismert szakértője, új megközelítéseket javasol a SEO stratégiákban, különösen a mesterséges intelligencia (AI) térnyerésének időszakában. A digitális marketing világában végzett több mint 25 éves tapasztalatával Hunt rávilágít arra, hogy a SEO nem „meghalt”, hanem inkább a szakemberek egyfajta bénultságban szenvednek, amely a technológiai újításokkal és a hagyományos alapelvek elhanyagolásával függ össze. Miért nem működik a SEO? Bill Hunt véleménye szerint a SEO jelenlegi kihívásainak gyökerei a szokásokban és a figyelemelterelésben rejlenek. Sokan közülünk a mesterséges intelligencia körüli hype-t követik, ami elvonja a figyelmet a SEO alapvető elemeiről. Hunt három fő problémát emel ki: a bénultság, a mesterséges intelligenciával kapcsolatos zűrzavar és az alapelvek figyelmen kívül hagyása.…
-
Google új MUVERA technológiájának titkai: Amit tudnod érdemes!
A Google nemrégiben megerősítette, hogy a keresőmotorja egy olyan módszert alkalmaz, amely hasonlít a Multi-Vector Retrieval via Fixed-Dimensional Encodings (MUVERA) eljárásra. Gary Illyes, a Google munkatársa, a Search Central Live Deep Dive esemény során beszélt erről, és bár elismerte a MUVERA létezését, a Graph Foundation Model (GFM) alkalmazásáról kevésbé volt határozott. A MUVERA egy új eljárás, amely a keresési folyamatokat forradalmasítja azáltal, hogy a komplex többdimenziós keresési feladatokat egy gyorsabb, egydimenziós kereséssé alakítja. Ez a módszer a tokenek halmazait rögzített dimenziójú vektorokba sűríti, amelyek közelítik az eredeti hasonlóságokat. A MUVERA által alkalmazott megoldás lehetővé teszi, hogy optimalizált egyvektoros keresési módszerekkel gyorsan megtalálja a potenciális releváns találatokat, amelyeket aztán újra rangsorol…
-
AI Áttekintések: 10%-kal Növelik a Kereséseket a Google-nál
Az új Google Q2-es pénzügyi jelentései alapján kiderült, hogy az AI-overview funkciók jelentősen növelik a keresési aktivitást. Az adatok szerint ezek a funkciók több mint 10%-kal növelték a lekérdezések számát azokban az esetekben, ahol megjelennek. A Google által közzétett statisztikák azt mutatják, hogy a keresési bevételek éves szinten 12%-kal emelkedtek, és a cég havonta több mint 980 trillió token feldolgozására képes. A mesterséges intelligencia hatása a keresésekre A Google vezérigazgatója, Sundar Pichai kiemelte, hogy az AI funkciók, például az AI-overview, ösztönzik a felhasználókat, hogy több keresést végezzenek. Ez különösen a fiatalabb felhasználók körében figyelhető meg, akik számára az AI-eszközök új lehetőségeket kínálnak az információk megszerzésére. Az AI-overview funkciók bevezetése előtt…
-
Hatékony SEO: Kérdés Térképek AI Alapú Visszakereséshez
A keresőoptimalizálás (SEO) világában egyre nagyobb szerepet kap a kérdés-mappák és a query fan-out fogalma, amely a tartalom struktúrázását segíti. A query fan-out egy olyan módszer, amely lehetővé teszi a központi kérdések széleskörű kibővítését, hogy a felhasználók és a mesterséges intelligencia által feltett kapcsolódó kérdésekre is választ adjanak. Ez a megközelítés nem új, de a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) megjelenésével újra aktuálissá vált. A fan-out technika lényege, hogy a fő témát kisebb, logikusan összekapcsolt kérdésekre bontja, így a tartalom átfogóbbá válik. Miért fontos a query fan-out a modern SEO-ban? A query fan-out alkalmazása azért vált kulcsfontosságúvá, mert az AI-alapú keresési rendszerek nem az egész weboldalakat dolgozzák fel, hanem a tartalmat…
-
A Pew Kutatás Megkérdőjelezett Érvényessége a Google AI Eredményekre
A Pew Research Center legutóbbi tanulmányában azt állította, hogy a Google mesterséges intelligencia (AI) által generált összefoglalók csökkentették a weboldalak forgalmát. Azonban az elemzés módszertana körüli kérdések arra utalnak, hogy ezek a megállapítások hibásak lehetnek. A Pew Research metodológiai megközelítése, a minta nagysága és a statisztikai megbízhatóság sok kritikát kapott, amely megkérdőjelezi az eredmények érvényességét. Google hivatalos nyilatkozata A Google egy hivatalos közleményben reagált a Pew kutatásra, amelyben kifejtette, hogy a tanulmány megállapításai nem tükrözik a felhasználók AI összefoglalókkal és a hagyományos kereséssel való interakciós mintáit. A Google szerint a felhasználók egyre inkább az AI funkciókat keresik, és egyre több kérdést tesznek fel, ami új lehetőségeket teremt a tartalomkészítők számára.…
-
ChatGPT és a Google: Hogyan működik a fallback rendszer?
A legújabb SEO hírek között érdekes felfedezésre bukkantunk, amely a ChatGPT és a Google közötti összefüggéseket tárgyalja. A kutatások során kiderült, hogy a ChatGPT, amikor nem találja a Bing keresőmotor indexében a keresett weboldalt, a Google keresési eredményeit használja tartalmi forrásként. Ez a megállapítás új perspektívát nyújt a mesterséges intelligencia és a hagyományos keresőoptimalizálás kapcsolatában. A ChatGPT és a Google keresési eredményei A kutató, Aleyda Solís, egy egyszerű kísérlet során tesztelte, hogy a ChatGPT hogyan indexel egy weboldalt. Az általa létrehozott új oldal, amely a „LLMs.txt Generators” címet viselte, még nem volt indexelve a Bing által. A teszt során a ChatGPT nem tudta megtalálni az oldalt, és azt válaszolta, hogy…
-
Google Search Central APAC 2025: A Tartalmi Minőség Új Korszaka
A Google Search Central APAC 2025 rendezvény harmadik napján a keresési lekérdezések megértésére, a tartalom minőségére és a keresési eredmények megjelenítésének folyamatára helyezték a hangsúlyt. Az évente végzett több mint 800,000 keresési minőségteszt és 4,700 változtatás azt mutatja, hogy a Google folyamatosan fejleszti algoritmusait, hogy a legjobb találatokat biztosítsa a felhasználóknak. Fontos megérteni, hogy a Google nem minden nyelven alkalmazza a lekérdezések szegmentálását, és a strukturált adatok nem közvetlen rangsorolási tényezők, de pozitív közvetett hatásuk lehet a keresési eredményekre. A keresési lekérdezések értelmezése Cherry Prommawin, a Google szakértője részletesen bemutatta, hogyan értelmezi a Google a felhasználók lekérdezéseit. A lekérdezések nem mindig egyértelműek, különösen olyan nyelveken, mint a kínai vagy a…
