1000 cég tesztje: tízből hét magyar cégről pontatlan képet ad az MI (x)

Az MI által generált válaszokat a vállalatok saját weboldalainak valós adataival vetették össze. Az ezres mintából rengeteg meglepő, esetenként ijesztő üzleti tanulság rajzolódott ki, ami rámutat arra, hogy a klasszikus keresőoptimalizálás szabályai drasztikusan megváltoztak.

Kutatási módszertan

Hrenkó András és a hrenko.ai csapata kigyűjtötte Budapest és a 19 megye 50 legnagyobb bevételű vállalatát. Ezt a listát N8N automatizációs rendszerrel feldolgozták a következő módszerrel:

• a JINA.ai webscraperrel egyesével feltérképezték a cégek weboldalait
• általános, a felhasználók által használt promptokkal lekérdezték a három LLM rendszert a cégekre és arra kérték őket, hogy azt is írják le, mennyire ajánlanák őket egy 0-5-ös skálán
• egy „judge”, azaz elbíráló komponens összevetette az LLM-ek válaszait a JINA.ai adataival és 1-10 skálán kiértékelte az eredményt

Milliárdos cégek, amelyek be sem léptek a webre

Azt gondolná az ember, hogy egy milliárdos bevételű cég ma már nem engedheti meg magának az online jelenlét hiányát. A kutatás azonban rögtön az elején rávilágított egy meglepő tényre: a vizsgált minta 10 százalékánál a vállalatoknak egyszerűen nincs érdemi, feldolgozható hivatalos weboldala. Ez 100 hazai, komoly forgalmat bonyolító céget jelent, akik a weben legfeljebb egy Facebook profillal, esetleg egy céginformációs adatbázis generált aloldalával, üres domainnel vagy egy „feltöltés alatt” álló hibaoldallal vannak jelen. Számukra az új technológiai korszak diagnózisa kíméletlen: az LLM csetbotok számára teljesen láthatatlanok.

A féligazságok és a fantomcégek kora

Mi a helyzet azokkal, akik fent vannak a neten? A pontossági lécet a teszt során 50 százalékra állították be. Üzleti szempontból ugyanis, ha egy cég bemutatkozásának a fele hiányzik vagy téves, az már komoly kockázatot jelent.

A számok letaglózóak. A nyelvi modellek értékelésének zöme a 3 és 5 pont közötti tartományban ragadt. A ChatGPT teljesített a legjobban 4,7-es átlaggal, míg a Gemini és a DeepSeek átlaga csupán 3,7 volt. A legmegdöbbentőbb adat, hogy a top 1000-ből egyetlen olyan magyar vállalat sem akadt, amely 9-es vagy 10-es, azaz megbízható és hibátlan értékelést kapott volna.

A valós weboldallal rendelkező magyar csúcsvállalatok 74,3 százalékáról a modellek olyan választ adtak, amely legalább felerészben pontatlan. Ez azt jelenti, hogy tízből több, mint hét nagyvállalat profilját az MI jelentős részben elavult adatokból ollózza össze, vagy egyszerűen lehagyja róluk a legfontosabb, leginkább profitábilis húzóágazataikat. Sőt, a vállalatok több mint 60 százalékánál az MI lényegében nagyrészt kitalált profilt, egy fantomcéget generál (ezek a 4-es vagy annál is rosszabb pontszámot elérő esetek).

Halálos vakvágány: amikor az MI a konkurenciához küldi a vevőt

A legnagyobb üzleti kárt a kapcsolattartási adatok pontatlansága okozza. Ha egy chatbot rossz telefonszámot ad meg egy potenciális vásárlónak, az azonnali konverzióvesztést jelent. Míg a ChatGPT és a Gemini a telefonszámok 3%-nál tett be placeholder számokat (pl. +36 1 234 5678 stb) a DeepSeek 45%-ban válaszolt ilyeneket.

• A teszt során a ChatGPT az esetek 26 százalékában teljesen kitalált, fals telefonszámot generált a felhasználóknak. Több esetben is előfordult, hogy a hivatalos vállalati elérhetőség helyett a modell egy hasonló végződésű, de a valóságban nem létező számot adott meg.
• Az emailek esetében is hasonló a helyzet: a modellek az esetek 30 százalékában generáltak tippelt, sokszor egyenesen a versenytársakhoz vezető emailcímeket.
• A weboldalak linkjeinél pedig a DeepSeek és a Gemini a vállalatok 40%-ánál irányította volna teljesen rossz url-re az érdeklődőket, a ChatGPT kimagaslik közülük 73%-os teljesítményével.

A vidéki vakfolt és az iparági szakadék

Az adatok mélyebb elemzése megmutatta, hogy a mesterséges intelligenciának van egy nagyon erős fővárosi torzítása. A súlyos tévedések szinte kivétel nélkül a vidéki vállalatokat érintették, míg a budapesti és Pest megyei cégeknél szignifikánsan precízebbek voltak az algoritmusok. A torzítás mértéke nagyon eltérő: a ChatGPT a legkiegyensúlyozottabb: „csak” fél ponttal ír pontosabban budapesti cégekről, mint vidékiekről. A modell vidéken is közepesen használható marad. A DeepSeek és a Gemini pontossága viszont drámaian romlik amint elhagyjuk a Pest megye táblát: mindkét modell fővárosi átlaga kb. 5 pont körüli, de a vidéki átlaguk ~3.7–3.9

A tulajdonosi háttér is vízválasztó. A Google Gemini és a DeepSeek egyértelműen a multinacionális leányvállalatokat ismeri jobban, kihasználva azok hatalmas, nemzetközi digitális lábnyomát. A ChatGPT viszont meglepő módon a hazai pálya bajnoka lett: a tisztán magyar tulajdonú vállalatokat írta le a legpontosabban.

Iparágak terén a transzparens szektorok, mint az egészségügy, közművek, az IT vagy a turizmus jelentik az MI igazi komfortzónáját. A nehéz ipari szektorok (gép-, jármű-, vegyi-/műanyag-, építőipar), a logisztika és a faipar viszont igazi kihívás mindhárom LLM szerint.

Mesterséges szimpátia: ma már büntetendő a diszkréció

Kutatás során bevezettek egy mesterséges szimpátia indexet is. Arra kérték a nyelvi modelleket, értékeljék 1-től 5-ig terjedő skálán, mennyire ajánlanák jó szívvel az adott céget egy ügyfélnek. Itt jól látszik a 3 LLM különböző „személyisége”:

• ChatGPT mindenkire lelkesedik: 76%-nak ad 5-öt. Nem igazán diszkriminál, fenntartás nélküli „tömeg-szerelmes”.
• DeepSeek a középút: nem ad 0-t (0 db), ritkán ad 5-öt, a 4-es osztályzatot szereti (49.6%). Óvatos udvariasság.
• Gemini a szigorú bíró: 135 cégnek 0-t adott. Ő hajlandó egyedül kimondani: „nem ajánlanám”.

A lista élére természetesen a folyamatosan a hírekben szereplő, erős PR-ral és nagy médiaexponáltsággal rendelkező hazai és nemzetközi márkák kerültek, ők begyűjtötték a maximális pontszámokat. A skála alján viszont megjelentek olyan több tízmilliárdos forgalmú hazai ipari és agrárcégek, amelyeket az MI 1-es vagy 2-es értékeléssel lényegében leminősített.

Az ok a digitális láthatatlanság. Az MI számára az ismeretlen egyenlő a megbízhatatlannal. Ha egy vállalatról nem talál elég hírt, szakmai cikket vagy publikus információt, a modell a biztonság kedvéért alacsony bizalmi pontszámot ad neki.

Míg korábban az volt a cél, hogy hányadik helyen jelenik meg egy cég a Google találatai között, ma már az az igazi kérdés, hogy ismeri-e, és jó szívvel idézi-e a márkát a mesterséges intelligencia. A tartalom szerepe átalakult: már nem csak a felhasználónak készül, hanem az MI számára is jól értelmezhetőnek kell lennie.

A tanulság: MI vs. hagyományos keresőmotorok – nem versenytársak, hanem külön szerepek

Fontos tisztázni egy alapvető félreértést: a mesterséges intelligencia nem megöli a hagyományos keresőmotorokat (legalábbis rövid távon), hanem a keresés maga válik kétrétegűvé. A felhasználói viselkedés elemzései tisztán megmutatják, hogy az MI és a hagyományos keresőmotorok nem versenytársak, sokkal inkább kiegészítik egymást.

Amikor a vásárlónak gyors, szintetizált válaszra van szüksége, vagy egy komplex, többlépéses döntést kell meghoznia (például két szolgáltatás összehasonlításakor), ma már egyre gyakrabban az MI-hoz fordul. Ezzel szemben a keresőmotorok megmaradtak a friss hírek, a helyhez kötött lokális szolgáltatások és legfőképpen a validáció eszközének. A képlet egyszerűvé vált: az MI adja az első gyors választ, a kereső pedig a megerősítést. A probléma csak az, hogy ha a te céged hiányzik abból a legelső MI-válaszból, a vásárló el sem jut odáig, hogy a keresőben validálja a létezésedet.

Itt jön a képbe az új korszak, ahol a hagyományos keresőoptimalizálást (SEO) felváltja, vagy legalábbis kiegészíti az MI-optimalizáció, a Generative Engine Optimization (GEO).

Milyen gyakorlati lépéseket kell tenned, ha nem akarod, hogy a ChatGPT a konkurenciádhoz küldje a fizetőképes keresletet?

Ahhoz, hogy az AI idézzen téged, az ő nyelvezetét kell beszélned. Ez azt jelenti, hogy nem általános marketing sallangot írsz, hanem konkrét kérdésekre adsz egyértelmű, jól strukturált válaszokat. Használj listákat, tiszta összehasonlításokat és gyakori kérdéseket (FAQ blokkokat). Ha a weboldalad szövege kristálytiszta, az algoritmus is ezt az üzenetet fogja továbbadni.

A második kritikus pont a digitális védőpáncél felépítése. A márkád ma már nem korlátozódik a saját weboldaladra, hanem egy önálló digitális entitásként működik a hálózaton. A mesterséges intelligencia a teljes internetből tanul, és óriási súllyal veszi figyelembe a külső említéseket és a kontextust. Ha a cégedről nincsenek cikkek, iparági hivatkozások, független értékelések vagy publikus szakmai anyagok, akkor az AI szemében gyanússá válsz. Ahogy az adatokból láttuk, az algoritmus a csendes cégeket könyörtelenül lepontozza. Építs tudatos PR-jelenlétet, és lépj ki a fényre, mert a digitális diszkréció ma már egyenes út a láthatatlansághoz.

Érdemes tehát elgondolkodni azon, vajon a te cégedről mit mesélnek a gépek. Hogy ezt ne kelljen a véletlenre bíznod, a hrenko.ai oldalon összeraktak egy ingyenes AI QuickScan tesztet. Ezzel kiderítheted, hogy a saját vállalkozásod is beleesett-e a digitális vakfoltba, vagy a ChatGPT esetleg épp a konkurenciához küldi-e az ügyfeleidet. Ha a kapott eredmény torz vagy hiányos, van rá megoldás: olyan weboldalakat készítenek, amiket szeretnek az AI-k.

A mesterséges intelligencia fantasztikus eszköz, de ha a cégednek nincs erős, gépek által is jól olvasható digitális lábnyoma, a jelenlegi modellek kíméletlenül be fognak árazni, vagy rosszabb esetben teljesen félretájékoztatják a potenciális partnereidet.