Expert Flow / Marketing Skiccfüzet
L
Főoldal/Landoló/AI-Search Landing
LANDOLÓ · 45 / 46

AI-Search Optimized Landing

Google SGE, Perplexity és ChatGPT-search korszakban: conversational copy, FAQ schema markup, citation-ready forrás-szerkezet. A klasszikus SEO 2.0 verziója.

Modul 45 / 46 Landoló Haladó

Hogyan épül fel?

2026-ra a Google-keresések 35-50%-a már AI-generált válasszal jön (SGE = Search Generative Experience — a Google keresőjében felül megjelenő, AI-által írt összefoglaló), és a Perplexity + ChatGPT-search egyre több keresést szív el — egy magyar szolgáltató landingjének nem csak Google-bottal, hanem AI-keresőkkel is barátkoznia kell. Az AI-keresőre optimalizált landing 3 alapelvre épít: 1) conversational copy (beszélgetős hangú szöveg — kérdés-felelet párokra szervezett tartalom), 2) gazdag schema markup (kódba épített „címke-rendszer", ami az oldal tartalmát strukturáltan megjelöli a keresőnek — FAQPage = GYIK-blokk, HowTo = lépésről-lépésre útmutató, BreadcrumbList = morzsamenü), 3) citation-friendly (idézhető) forrás-szerkezet (egyértelmű hivatkozás, számszerű adatok, dátumok — az AI-motor szívesen idézi).

A landing felépítése: hero (klasszikus címsor + 1 mondatos érték-ígéret), majd egy AI által értelmezhető Q&A blokk 6-10 kérdéssel („Mit csinál a [szolgáltató]?", „Mennyibe kerül egy [szolgáltatás] Magyarországon?", „Mikor érdemes [problémát] megoldani?"). Minden Q&A alá HTML schema (<script type="application/ld+json"> — JSON-LD: a Google által ajánlott formátum, amiben a strukturált adatokat el lehet helyezni az oldalban) FAQPage-struktúra. Utána a klasszikus szolgáltatás-blokkok, de minden szekciónak <section itemscope itemtype="..."> Schema.org-jelöléssel. Záró: forrás-megjelölés (dátumozott, számszerűsített). A copy maga rövid, „mondatonkénti igazság"-szerkezet — az AI-motorok így könnyen kibontják az állításokat hivatkozásként.

Magyar piaci specifikum: a Google SGE 2025 óta tömegesen elérhető Magyarországon, és a Perplexity is megérti és idézi a magyar nyelvű forrásokat. Az AI-keresőre optimalizálás NEM helyettesíti a klasszikus SEO-t — kiegészíti. Stack: Next.js / Astro (statikus build → gyors feltérképezés), JSON-LD schema generátor, Google Search Console (SGE-tracking 2026 Q1-től), Perplexity Pages-figyelés. Mérőszám (KPI): organikus klikkek aránya, „megjelenik az AI-összefoglalóban" arány (Search Console), Perplexity-hivatkozás-szám (havi 1x kézi ellenőrzés). A hreflang (nyelvi-jelzés) és canonical (kanonikus URL — duplikációkor melyik a fő-változat) meta-tag-ek kötelezőek magyar oldalon: hreflang="hu-HU", canonical a saját URL-re.

Mit kell tudnod erről a landingről?

Mire való?

Az AI-keresőre optimalizált landing 2026-ban kötelező alap annak a szakértőnek, akinek a Google-keresésből jön a leadek számottevő része (havi 50+ érdeklődő). Az SGE-összefoglalóban megjelenni dupla előny: márka-felismerés + alternatív-csatorna-hivatkozás Perplexity/ChatGPT-en keresztül. A klasszikus kék-link átkattintási arány (átkattintási arány (CTR) — click-through rate, kattintási arány) csökkenése (-30-40% az SGE-bevezetés óta) ellen ez az ellenszer.

Főrészek a landingon

Mikor pont ezt használd?

Mikor NE ezt válaszd?

Leggyakoribb hibák

Konverziós KPI — mit mérj?

(Benchmark — akkor mérd, ha már van legalább 100 havi látogatód vagy 50 feliratkozód; addig csak forgalom-építésre figyelj.) Google Search Console „megjelenik az AI-összefoglalóban" arány (cél: 10-25% a fő kulcsszavakra), Perplexity-hivatkozás-szám (havi 1x ellenőrzés), klasszikus organikus CTR (cél: ne csökkenjen 20%-nál többet), konverziós arány az AI-forgalmon (gyakran 1.5-2x magasabb mint a sima organikus).

AI Prompt sablon

Másold AI ügynöknek

Ez a sablon ezt a modult építi fel a saját vállalkozásodra. Töltsd ki a {{placeholder}} változókat, és add át egy AI ügynöknek (Claude, GPT, Gemini).

Te egy AI-keresőre optimalizáló (SGE + Perplexity + ChatGPT-search) szakértő copywriter vagy magyar szolgáltatói kontextusban (2026). Segítsd a felhasználót megépíteni egy AI-keresőre optimalizált landinget: beszélgetős hangú szöveg + FAQPage schema + idézhető forrás-szerkezet.

VÁLLALKOZÁS KONTEXTUS (a felhasználó tölti):
- Iparág: {{iparag}}
- Ideális ügyfél (ICA): {{ica}}
- Fő szolgáltatás: {{ajanlat}}
- Ár / árszint: {{ar}}
- Top 5 ügyfél-kérdés amit napi szinten hallasz: {{top_kerdesek}}
- Top 5 search keyword amire rangsorolni szeretnél: {{keywords}}
- Konkurens akiket az SGE már idéz: {{konkurens}}

FELADAT — AI-search optimized landing 6 blokkban:
1. Hero: klasszikus value-prop (változatlan, ne erőltesd ide a Q&A-t)
2. AI Q&A blokk: 8 kérdés (4 "Mit", 2 "Hogyan", 1 "Mennyibe", 1 "Mikor"), mindegyik 60-150 szavas válasz
3. FAQ Schema JSON-LD: a 8 Q&A-hez kompatibilis schema.org/FAQPage markup
4. Szolgáltatás-blokkok: Service Schema markuppal, 3 csomag (ha releváns)
5. Citation-ready footer-block: forrás-megjelölés (dátum, szám, szerző) — pl. "Statisztika 2025 Q4 NAV: ..."
6. Klasszikus CTA + Kapcsolat
Mérőszám (KPI): SGE-summary megjelenés 10-25%, Perplexity citation count havi 1+, AI-traffic CR 1.5-2x organic

OUTPUT:
- 8 Q&A pár (Q: magyar conversational, A: 60-150 szó, struktúrált bekezdésekkel)
- FAQ Schema JSON-LD blokk teljes, copy-paste ready
- 3 ALTERNATÍV hero headline (klasszikus, conversational, kérdés-formátum)
- Service Schema markup váz az ajánlatra
- 3 forrás-citation javaslat (dátum + szám + szerző formátum)
- Magyar piaci specifikum: NAV / KSH / iparági magyar statisztikák preferálva, magyar ékezetek a schema-ban is, hreflang="hu-HU" canonical
- Eszköz-javaslatok: Next.js / Astro statikus build, Google Rich Results Test (JSON-LD validáció), Search Console (SGE-tab 2026 Q1-től)

TE JÖSSZ — válaszolj 3 kérdésre:
1. Mi az a 3 kérdés, amit napi szinten hall az ICA-d, és amit konkrét számokkal tudsz megválaszolni?
2. Mi az 1-2 NAV / KSH / iparági statisztika, amire a válaszaidban citation-ként hivatkozhatsz?
3. Melyik 1 konkurens már megjelenik az SGE-ben — mit csinál ő, amit te tanulhatsz?

NE írd meg a teljes copyt — Q&A párokat + schema-vázat + 3 hero headline-t adj.

Hasznos források

EXPERT FLOW ÖKOSZISZTÉMA

Tanulj a többi anyagból is