A GPT-től a Geminiig: A nyelvi modellek fejlődése

Bevezetés

Tíz évvel ezelőtt a nyelvi modellek még újdonságnak számítottak – érdekesek, korlátozottak és többnyire akadémiai célokra használták őket. A GPT-2 ügyetlen bekezdéseket generált. A BERT javította a keresési rangsort. A T5 átalakította a mondatszintű feladatokat. De minden még mindig szűk körű, specializált és egyértelműen „gépszerű” volt.

Aztán 2020-ban a GPT-3 megváltoztatta a technológia fejlődési irányát.

Attól a pillanattól kezdve az LLM-ek már nem csak kutatási érdekességek voltak, hanem a keresés, a tartalom, az ügyfélszolgálat, az ötletelés, az elemzés és – egyre inkább – az egész digitális ökoszisztéma motorjává váltak.

2025-re az AI-térkép néhány alapmodell köré konszolidálódott: az OpenAI GPT-sorozata, a Google Gemini, az Anthropic Claude, a Meta LLaMA és egy egyre növekvő nyílt forráskódú és hibrid rendszerekből álló konstelláció. Minden generáció kitolta a méret, a multimodalitás, a következtetés, a biztonság és a valós idejű intelligencia határait.

A marketingesek, SEO-k és digitális stratégák számára nem opcionális ennek az evolúciónak a megértése. A GPT → Gemini → frontier modellek közötti átállás teljesen újradefiniálta:

• hogyan értékelik a tartalmat

• hogyan generálódnak a válaszok

• hogyan osztják el a tekintélyt

• hogyan nyernek láthatóságot a márkák az AI ökoszisztémákban

Ez az útmutató a teljes fejlődést ismerteti – nem technikai történelemként, hanem útitervként, amely feltárja, merre tartanak az AI-keresés, az AIO, a GEO és az LLM-vezérelt felfedezés.

1. fázis: A transzformátor előtti korszak (2017 előtt)

A modern LLM-ek megjelenése előtt az NLP a következőket tartalmazta:

• statisztikai modellek

• n-gramok

• bag-of-words

• korai neurális hálózatok (RNN-ek, LSTM-ek)

Ezek a rendszerek lokálisan, de nem kontextuálisan tudták megérteni a szöveget. Nem tudták:

• jelentés értelmezése

• hosszú szekvenciák megértése

• távoli ötletek összekapcsolása

• koherens bekezdések generálása

Ők fektették le az alapokat – de az igazi forradalom 2017-ben kezdődött.

2. fázis: A transzformerek megjelenése (2017–2019)

2017-ben a Google kiadta az „Attention Is All You Need” című tanulmányt.

Ezzel bemutatta a Transformer-t, a mai minden jelentős LLM mögött álló architektúrát.

Miért voltak fontosak a transzformátorok?

• Könnyen méretezhetők

• Párhuzamosan dolgozták fel a szöveget

• Figyelmet fordítottak a kontextus modellezésére

• Hosszú távú függőségeket rögzítettek

• Erőteljes reprezentációkat (beágyazásokat) tettek lehetővé

Ez a változás felkészítette a világot a GPT-korszakra.

3. szakasz: A GPT áttörése (2018–2022)

Az OpenAI GPT-sorozata felforgatta a modern LLM-térképet.

GPT-1 (2018)

Egy szerény transzformátor, amelyet a BookCorpuson képeztek ki. Bizonyíték arra, hogy a méretezhetőség működött.

GPT-2 (2019)

Meglepően folyékony szöveggel sokkolta a világot. Az OpenAI kezdetben nem volt hajlandó kiadni, mert féltek a visszaélésektől.

GPT-3 (2020)

A fordulópont. 175 milliárd paraméter. Kevés lövéses tanulás. Általános intelligencia a feladatok között.

A marketing, a SEO, a szövegírás, az ötletelés és a stratégia egyik napról a másikra átalakult.

GPT-3.5 és ChatGPT (2022)

A fogyasztói áttörés. Az RLHF révén az LLM-ek hasznosnak, nem pedig robotikusnak tűntek. A ChatGPT a történelem leggyorsabban növekvő termékévé vált.

GPT-4 (2023)

Fejlett érvelés, multimodalitás és biztonság. A valódi ügynöki viselkedés előfutára.

GPT-5 (2025)

Az első „AI operációs rendszer”, nem csak szöveggenerátor – amely a következőket támogatja:

• ChatGPT keresés

• autonóm munkafolyamatok

• multimodális visszakeresés

• érvelő ügynökök

• valós idejű értelmezést

A GPT modellek „nyelvi eszközökből” általános kognitív motorokká váltak.

4. fázis: A Google ellencsapása – Gemini (2023–2025)

A Gemini a Google válasza a GPT-re – de alapvetően eltérő tervezési filozófiával:

A Google LLM-jei úgy lettek kialakítva, hogy közvetlenül integrálódjanak a teljes Google-ökoszisztémába.

A Gemini:

• lényegében multimodális

• mélyreható keresés-kiegészítés

• szorosan integrálva a Keresővel, a Térképekkel, a YouTube-mal, a Dokumentumokkal és az Androiddal

• tényalapú megalapozottságra optimalizált

• hatalmas saját adatbázisokon képzett

Míg a GPT az általános érvelésből fejlődött ki, a Gemini a Google-méretű információhozzáférésből fejlődött ki.

Gemini 1.0 (2023)

A multimodalitásra összpontosít: szöveg, képek, kód, hang.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Bevezette az ultrahosszú kontextusablakokat (akár több millió tokenig).

Gemini 2.0 (2025)

Teljes AI-ügynök réteg az összes Google-termékben. Szorosan kapcsolódik a Google AI-áttekintéseihez, amelyek domináns felfedezési réteggé váltak.

A GPT célja a megértés.

A Gemini célja a visszakeresés, az érvelés és az integráció a világgal.

Ez az eltérés rendkívül fontos a SEO-k számára.

5. fázis: Claude, LLaMA és a nyílt ökoszisztéma

Az evolúció nem csak a GPT-re és a Gemini-re korlátozódott.

Claude (Anthropic)

A konstitucionális AI-ra, a biztonságra és a stabil érvelésre összpontosított. Az „elemző modell” lett – ideális a professzionális munkafolyamatokhoz.

LLaMA (Meta)

A legmodernebb mesterséges intelligenciát nyílt forráskódúvá tette. Kisebb, specializált LLM-ek robbanásszerű terjedését ösztönözte.

Mistral, Falcon, Mixtral

Hatékony modellek, amelyek hatékonyságra és bevezetésre vannak optimalizálva.

Ez az ökoszisztéma hozzájárult a következőhöz:

• gyorsabb innováció

• jobb biztonság

• több speciális AI-ügynök

• új visszakeresési architektúrák

• multimodális bővítés

Az LLM-ek területe többirányú fejlődésnek indult – nem csak egy vállalat vezeti a változást.

A marketingesek számára fontos változások

A GPT → Gemini → frontier modellek evolúciója öt átalakulást indított el, amelyek közvetlenül érintik a SEO-t, az AIO-t és a generatív láthatóságot.

1. A nyelvi kiegészítéstől a következtető motorokig

A korai GPT modellek prediktívek voltak. A GPT-4, GPT-5, Gemini és Claude 3 érvelőkké váltak:

• gondolkodási lánc

• többlépcsős logika

• tervezés

• eszközhasználat

• strukturált adatok értelmezése

Ez növeli a következőkre irányuló igényt:

• ténybeli egyértelműség

• tiszta struktúra

• géppel olvasható formázás

A Ranktracker webes auditja támogatja ezt azáltal, hogy azonosítja az LLM-ek számára problémát jelentő tartalmi minőségi kérdéseket.

2. A keresési visszakereséstől az AI-válaszok szintéziséig

A Gemini és a GPT-5 Search nem rangsorokat, hanem válaszokat jelenít meg.

Az LLM-ek most:

• információk összefoglalása

• források értékelése

• csak a legmegbízhatóbb domainnevek idézése

• összevonja a webes ismereteket

A láthatóság már nem csak a rangsorolási tényezőktől függ – attól is függ, hogy az AI-modellek mennyire értik és bíznak a tartalmában.

3. A kulcsszavaktól az entitásokig

Az LLM-ek nem a kulcsszavakat egyeztetik – hanem az entitásokat térképezik fel.

A következőkre támaszkodnak:

• strukturált adatok

• ténybeli konzisztencia

• szemantikai klaszterek

• márkád ereje mint „dolog”

Ezért kell most a SEO-knak optimalizálniuk:

• márkád entitása

• termék entitások

• szerző entitások

• tematikus tudásgráfok

A Ranktracker SERP Checker segít feltárni a valós entitáskapcsolatokat, amelyekre az AI modellek támaszkodnak.

4. A rangsorolási erőként szolgáló backlinkektől a konszenzusjelekként szolgáló backlinkekig

A backlinkek korábban:

a rangsor meghatározására szolgáltak.

Most már:

megerősítik a képzési adatok ténybeli stabilitását.

Az LLM-ek mintákat tanulnak – a hiteles webhelyeken való ismétlés erősíti a bizalmat.

A visszautaló linkek csoportjai alakítják a modellek működését:

• helyezze el márkáját a beágyazási térben

• tartalom ellenőrzése

• határozza meg szakértelmét

A Ranktracker Backlink Checker továbbra is elengedhetetlen az LLM-korszakban.

5. A forgalomtól a hivatkozásalapú láthatóságig

Az LLM ökoszisztémákban:

Láthatóság = hivatkozás

—nem pedig

magas rangsorolás

Ahhoz, hogy hivatkozásba kerüljön, a tartalmának:

• tisztázza

• hiteles

• egyértelmű

• frissített

• szemantikailag konzisztens

Ez az AIO (AI optimalizálás) és a GEO (generatív motoroptimalizálás) alapja.

GPT vs Gemini: Hogyan különböznek egymástól a vezető modellek (2025)

Az alábbiakban a marketingesek számára készült összehasonlítás található.

1. Érvelés vs. visszakeresés

GPT-5:

• legerősebb érvelés

• tervezési képességek

• mély kontextuális megértés

• következtetés és absztrakció

Gemini 2.0:

• legerősebb visszakeresés

• integrálva a Google Keresőbe

• kiváló multimodális alapok

• kiváló valós idejű tényhozzáférés

2. Képzési adatok filozófiája

GPT:

• széles körű nyilvános és licencelt adatok keveréke

• hangsúly a nyelvi sokszínűségen

• érvelés-első

Gemini:

• a Google saját adatbázisainak intenzív használata

• a tényszerű alapok hangsúlyozása

• először a visszakeresés

3. Kimeneti stílus

GPT:

• kifejezőbb

• rugalmasabb

• kiváló generálás és ötletelés

Gemini:

• strukturáltabb

• tömörebb

• kiváló a tényszerű, megalapozott válaszokban

4. Keresési hatás

GPT-5 keresés (ChatGPT): Egy új keresési módszer, amely válogatott, modelleken alapuló információkat használ.

Gemini / AI áttekintések: Közvetlenül a Google keresési ökoszisztémájába szőve.

A SEO-k számára mindkét út ma már elengedhetetlen csatorna a láthatóság szempontjából.

Mit jelent ez az evolúció a SEO, az AIO és a GEO számára

A GPT → Gemini → frontier modellek közötti átállás egy új SEO paradigmát kényszerített ki:

SEO = rangsorolás

AIO = értelmezés

GEO = hivatkozás

Ha mindhármat kombinálja, márkája a következővé válik:

• látható

• érthető

• hivatkozott

• ajánlott

Ez az evolúció stratégiaibbá és technikaiabbá tette a SEO készségeket:

• a strukturált adatok fontosabbak

• a tényszerűség konzisztenciája fontosabb

• az entitások egyértelműsége fontosabb

• a domain tekintélye fontosabb

• a tartalom szervezése fontosabb

• a szemantikai kapcsolatok fontosabbak

A Ranktracker ökoszisztémája természetesen igazodik ehhez a változáshoz, mivel eszközei a következőket figyelik:

• hagyományos rangsorolási jelek (Rank Tracker)

• a tekintély (Backlink Checker)

• szemantikai relevancia (SERP Checker)

• géppel olvashatóság (Web Audit)

• AI-kompatibilis formázás (AI Article Writer)

A jövő: a Gemini utáni határmodellek (2026–2030)

Olyan modellek felé haladunk, amelyek:

• ügynöki

• valós idejű

• eszközhasználat

• önfrissítő

• többugrásos érvelők

• multimodális látás, hang, videó és érzékelő adatok terén

• összekapcsolva keresővel, eszközökkel és felhőalapú rendszerekkel

A felfedezés AI-alapúvá válik:

• kevesebb SERP

• több szintetizált válasz

• több AI asszisztens

• több valós idejű érvelés a visszakeresés helyett

A hagyományos keresési tölcsér feloldódik, helyébe a következő lépések lépnek:

szándék → AI → végső válasz

Az LLM-ek, nem a keresőmotorok lesznek az információkhoz vezető kapu.

A GPT-től a Gemini-ig való fejlődés nem termékverseny – hanem egy új információs architektúra kezdete.

És azok a SEO-k, akik ezt megértik, fogják vezetni a következő évtizedet.