LLM-ek összehasonlítása: Melyik motorok indexelnek és idéznek a legjobban?

Bevezetés

Minden marketinges most felveti a kérdést:

„Melyik AI-modell fogja ténylegesen indexelni a tartalmamat, hivatkozni a márkámra és megemlíteni a weboldalamat?”

Az LLM-alapú keresés térnyerése – ChatGPT Search, Google Gemini, Bing Copilot, Perplexity, Anthropic Claude, Apple Intelligence, Mistral/Mixtral, Meta LLaMA – azt jelenti, hogy a SEO messze túlmutat a Google keresőrobotján.

Különböző modellek:

• másképp olvassa a weboldalakat

• másképp vonja ki az információkat

• tárolja a tényeket másképp

• másképp hivatkozzon

• másképp rangsorolja a forrásokat

• másképp bízzon a márkákban

Egyes modellek agresszíven hivatkoznak. Mások ritkán hivatkoznak. Egyes modellek a web nagy részét indexelik. Mások a strukturált tényeket részesítik előnyben. Egyes modellek élő eredményeket vonnak le. Mások a képzési memóriára támaszkodnak.

Ez az útmutató az első átfogó, összehasonlító elemzést nyújtja arról, hogy mely LLM-ek indexelik a legjobban a tartalmát, és melyek adnak a legnagyobb esélyt arra, hogy idézzék vagy megemlítsék a válaszaikban.

1. Az LLM-indexelés 3 típusa

A motorok összehasonlítása előtt meg kell értenie, hogyan indexelik a tartalmat.

1. típus – Előzetes képzéses indexelés (belső memória)

Ez az, amit a modell a képzés során „megtanul”.

Használja:

• GPT-4, GPT-4.1, GPT-5

• Claude

• LLaMA

• Mistral/Mixtral

• Gemma-alapú modellek

Erősségek:

✔ Jó fogalmi megértés

✔ Erős a népszerű entitások felidézésében

✔ Stabil, hosszú távú definíciók

Gyengeségek:

✘ Korlátozott hozzáférés új tartalmakhoz

✘ Nem tudja pontosan idézni az URL-eket

✘ Az idő múlásával elveszíti a részleteket (katasztrofális felejtés)

2. típus – Visszakeresési indexelés (Live Fetch + RAG)

A modell valós időben használ külső forrásokat.

Használja:

• Perplexity

• Bing Copilot (Prometheus)

• ChatGPT Search

• Apple Intelligence (részben)

Erősségek:

✔ A legpontosabb

✔ Mindig frissül

✔ Új tartalmakat jelenít meg

✔ Hivatkozásokat biztosít

Gyengeségek:

✘ Strukturált, kivonható tartalomra van szükség

✘ A nem egyértelmű vagy promóciós írásokat bünteti

✘ Domain-hatóságot igényel a visszakereséshez

3. típus — Hibrid személyes/kontextus indexelés

Ötvözi az LLM-et, az eszköz kontextusát és a strukturált metaadatokat.

Használja:

• Apple Intelligence

• SiriOS

• Spotlight

• Helyi eszközök LLMs

• Vállalati másodpilóták

Erősségek:

✔ Személyre szabott

✔ Multimodális visszakeresés

✔ Eszközön belüli adatvédelmi szűrők

✔ Az alkalmazások és a strukturált adatok prioritása

Gyengeségek:

✘ Sokkal kevesebb webes tartalmat indexel

✘ Kiváló struktúrát igényel

✘ Az alkalmazásokat jobban értékeli, mint a weboldalakat

2. Az LLM-ek rangsorolása a web indexelési képességeik alapján

A legjobb indexelő motorok (teljes webes lefedettség)

Rang	LLM	Indexelési módszer	Lefedettség	Megjegyzések
1	Perplexitás	Élő visszakeresés + RAG	★★★★★	A legjobb valós idejű indexelés; a legerősebb hivatkozási réteg
2	Bing Copilot	Prometheus visszakeresés	★★★★★	Legerősebb, tekintélyalapú indexelés
3	ChatGPT keresés	OpenAI keresés + Bing hibrid	★★★★☆	Erős keresőrobot + kiváló kivonatolás
4	Google Gemini	Google Index + AI	★★★★☆	Hatalmas index, de szelektív a hivatkozásokban
5	Anthropic Claude	Weblight visszakeresés (korlátozott)	★★★☆☆	Erős a tényekben, korlátozott az aktuális hírekben
6	Mistral/Mixtral RAG telepítések	Változó	★★★☆☆	A megvalósítástól függ
7	Apple Intelligence	Spotlight/Safari/Siri	★★☆☆☆	Erős hangsúly a strukturált/helyi tartalmakon
8	Meta LLaMA	Nyílt forráskódú, nincs natív feltérképezés	★☆☆☆☆	Indexelés csak finomhangolás/RAG segítségével

3. Az LLM-ek források idézésére való képességük szerint rangsorolva

Ez az, ami a SEO-kat igazán érdekli.

Egyes modellek automatikusan hivatkoznak. Mások soha nem hivatkoznak, ha nem kérik őket.

A leginkább hivatkozásbarát motorok:

Rang	LLM	Hivatkozási viselkedés	Erősség
1	Zavar	Kötelező hivatkozások	★★★★★
2	Bing Copilot	Következetes hivatkozások ténybeli lekérdezések esetén	★★★★★
3	ChatGPT keresés	Fejlődő hivatkozási réteg; nagyon erős	★★★★☆
4	Gemini AI áttekintések	Korlátozott, de nagy hatással bíró hivatkozások	★★★★☆
5	Claude	Biztos esetben hivatkozik; előnyben részesíti a átláthatóságot	★★★☆☆
6	Apple Intelligence	Minimális idézetek; az összefoglalásokat részesíti előnyben	★★☆☆☆
7	Mistral/Mixtral	Teljesen a RAG integrációtól függ	★★☆☆☆
8	LLaMA-alapú alkalmazások	Általában nincs hivatkozás, kivéve, ha úgy tervezték	★☆☆☆☆

Egyértelmű győztes:

A Perplexity a világ legjobb hivatkozási motorja.

4. Az LLM-ek rangsorolása a márkák említésének gyakorisága szerint

Ez azt méri, hogy a márkád milyen gyakran jelenik meg a válaszokban – még kifejezett hivatkozások nélkül is.

A legtöbb említést generáló motorok:

Rang	LLM	Említés viselkedés	Ideális
1	GPT-4.1 / GPT-5 (ChatGPT keresés)	Magas említési gyakoriság	SaaS, eszközök, termékek
2	Claude 3.5	Magas pontosság, etikai ellenőrzések	Szakmai kategóriák
3	Bing Copilot	Az entitás megbízhatóságától függ	Vállalati eszközök
4	Gemini	Erős entitás-érvelés	Meghatározások és strukturált témák
5	Zavar	Hivatkozásokon keresztüli említések	Bármilyen tényeken alapuló tartalom
6	Mistral/Mixtral	Az említési viselkedés a finomhangolástól függ	Niche iparágak
7	Apple Intelligence	Csak akkor említ, ha kontextuálisan releváns	Helyi és alkalmazások
8	LLaMA modellek	A képzési adatokon alapuló említések	Régi témák

5. Az LLM-ek rangsorolása a bizalom és a biztonság szűrése alapján

Ez befolyásolja, hogy a tartalmát kiszűrik-e, mielőtt hivatkoznának rá.

Rang	LLM	Szigorúság	Hatás
1	Claude	Rendkívül szigorú	Nehezebb idézni, de magas színvonalú említések
2	Apple Intelligence	Nagyon szigorú	Semleges, biztonságos, tényszerű tartalmat részesít előnyben
3	Copilot	Vállalati szintű szigorú	Tiszta, tényszerű, strukturált tartalomra van szüksége
4	Gemini	Közepesen magas	A túlzott reklámot bünteti
5	ChatGPT	Kiegyensúlyozott	Előnyben részesíti a világosságot és a tények konzisztenciáját
6	Perplexity	Alacsonyabb szűrők	A hangnem helyett a relevanciát részesíti előnyben
7	Mistral/Mixtral	Változó	Nyitott, gyakran engedékeny
8	LLaMA	Fejlesztő által meghatározott	A megbízhatóság az implementációtól függően változik

6. A legjobb LLM-ek a SEO-felfedezéshez (valódi rangsor)

Indexelés + hivatkozás + említés + bizalom + tekintély súlyozása:

A legjobb motorok a SEO láthatósághoz:

1. Perplexity – legerősebb visszakeresés + legtöbb hivatkozás

2. Bing Copilot – legerősebb hitelességi szűrők + következetes források

3. ChatGPT Search – kiváló hibrid felfedezés + magas említési arány

4. Google Gemini – hatalmas index, szelektív, de nagy hatással bíró hivatkozások

5. Claude – etikus, megbízható, de konzervatív a márkaemlítésekkel kapcsolatban

6. Mistral/Mixtral (RAG környezet) – kiváló vállalati ökoszisztémákhoz

7. Apple Intelligence – erős a helyi/eszközmegosztási lekérdezésekben

8. LLaMA – nincs natív indexelés; fejlesztőkre támaszkodik

Ez a rangsor stabil marad, amíg:

• Az OpenAI Search teljes körű bevezetése

• Az Apple Intelligence valós idejű webes visszakeresést ad hozzá

• A Mistral bővíti a szuverén keresési partnereinek körét

• Meta elindítja nyílt webes keresőrobotját (lehetséges)

7. Melyik LLM-et érdemes először optimalizálni?

1. Perplexity

Miért: leggyorsabb hivatkozások + legkönnyebb győzelmek + valódi visszautalások Fókusz: szerkezet, frissesség, tekintély

2. ChatGPT Search

Miért: legnagyobb általános felhasználói piac + nagy említési volumen Fókusz: entitások egyértelműsége, definíciók, összehasonlítások

3. Bing Copilot

Miért: vállalati felfedezés + megfelelőségi piacok Fókusz: bizalom, tényszerű pontosság, sémák

4. Gemini

Miért: az AI-áttekintések hatalmas keresési expozíciót eredményeznek Fókusz: strukturált tények, konzisztencia, témakörök

5. Claude

Miért: professzionális és etikus ökoszisztémák Fókusz: semlegesség, források, átlátható tények

6. Mistral/Mixtral

Miért: EU-vállalkozás, nyílt forráskódú eszközök, RAG-rendszerek. Fókusz: beágyazott egyértelműség, dokumentáció, darabosíthatóság.

7. Apple Intelligence

Miért: hang- és eszközhasználók, helyi és alkalmazáskeresés Fókusz: Siri-barát nyelv, strukturált adatok

8. LLaMA Systems

Miért: fejlesztői elfogadottság + beágyazott AI a SaaS-ban Fókusz: RAG-kompatibilis tartalom, technikai egyértelműség

8. Az LLM láthatósági ponttáblázat (teljes áttekintés)

Ez összefoglalja az egészet:

LLM	Indexelés	Hivatkozások	Említések	Megbízhatóság Szigorúság	Legjobb felhasználási eset
Perplexitás	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★☆☆☆	SEO + hivatkozások
Bing Copilot	★★★★★	★★★★★	★★★★☆	★★★★☆	Vállalati felfedezés
ChatGPT keresés	★★★★☆	★★★★☆	★★★★★	★★★☆☆	Fogyasztói AI keresés
Gemini	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	★★★★☆	AI áttekintések
Claude	★★★☆☆	★★★☆☆	★★★★☆	★★★★★	Etikus/professzionális
Mistral/Mixtral	★★★☆☆	★★☆☆☆	★★★☆☆	★★☆☆☆	RAG + vállalkozás
Apple Intelligence	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★☆☆☆	★★★★★	Hang + eszköz
LLaMA	★☆☆☆☆	★☆☆☆☆	★★☆☆☆	változó	Belső alkalmazások

9. Hogyan támogatják a Ranktracker eszközök minden LLM motort

A Ranktracker minden hivatkozási és visszakeresési rendszerre kiterjed.

Webes audit

Tökéletes a struktúrához → elengedhetetlen a Perplexity, Copilot, Gemini, Apple számára.

Kulcsszókereső

Felfedi azokat a kérdésszerű lekérdezéseket, amelyekre az LLM-ek leggyakrabban válaszolnak.

AI cikkíró

RAG-hez, idézetekhez és összefoglalókhoz optimalizált válaszblokkokat hoz létre.

SERP-ellenőrző

Megmutatja a Gemini és Copilot visszakeresés által használt entitás-összehangolást.

Visszalinkelés-ellenőrző / Visszalinkelés-figyelő

Kritikus fontosságú a tekintély szempontjából → növeli a Bing/Perplexity visszakeresési prioritását.

Rank Tracker

Méri az AI által megzavart kulcsszavakat és azt, hogy a generatív motorok hol befolyásolják a SERP-eket.

Záró gondolat:

Nincs „legjobb LLM” – csak a legjobb LLM a láthatósági céljaidhoz

Ha hivatkozásokat szeretne → Perplexity. Ha vállalati bizalmat szeretne → Bing Copilot. Ha általános AI-keresési láthatóságot szeretne → ChatGPT Search. Ha keresőmotor-befolyást szeretne → Gemini. Ha etikai pontosságot szeretne → Claude. Ha EU + RAG ökoszisztémákat szeretne → Mistral/Mixtral. Ha hang-/eszköz-expozíciót szeretne → Apple Intelligence. Ha fejlesztői integrációt szeretne → LLaMA.

Azok a márkák fogják megnyerni a következő évtized SEO-ját, amelyek nem a Google-ban szerepelnek, hanem azok, amelyek LLM-eket képeznek arra, hogy felismerjék, megbízzanak bennük és mindenhol hivatkozzanak rájuk.

Ez a cikk az útiterv.