AI Search Lab: Heti 1 órás LLM lekérdezés-teszt munkafolyamat

Az AI-keresési márkamegjelenés méréséhez nem kell drága SaaS. A thMenu 11 hónapja minden csütörtökön futtat egy 1 órás "AI Search Lab"-ot — 18 állandó lekérdezés, 4 LLM, kézi log Google Sheetbe. Eredmény: 14%-kal pontosabb hivatkozásérzékelés, mint az automatizált trackerek, gyakorlatilag nulla téves riasztás.

A 18 lekérdezésből álló szet

Minden héten ugyanaz a 18 lekérdezés — csak a válaszok változnak. Rögzített szet nélkül nincs trendelemzés. Megoszlás: 3 márka, 6 összehasonlító, 6 informatív és 3 voice-style.

A hangalapú lekérdezések súlya nőtt az Apple Intelligence és a Gemini 2026 után — a beszélgetéses keresés aránya 38%. Ennek mellőzésével a szándékjelzés egyharmada elveszik.

4 LLM összehasonlítás

Minden lekérdezés lefut ChatGPT-n (GPT-5), Claude-on (Opus 4.7), Geminin (2.5 Pro) és Perplexityn. Heti 72 teszt. A thMenu átlaga: hivatkozás 32 tesztben, azaz 44%-os láthatóság. Ez az AI-referrer forgalom előrejelző mutatója.

Tesztenként négy oszlopot rögzítünk: hivatkozás megléte, hivatkozott URL, párhuzamosan hivatkozott versenytárs, hangnem. A kézi olvasás kiszúrja az iróniát és a sorrendi árnyalatokat, amit a scraperek elnéznek.

Kézi + automata hibrid

A SaaS-trackerek (Profound, Otterly) gyorsak, de vakok — "hivatkozás megvan" jelzést adnak, anélkül, hogy értékelnék a hangnemet vagy az URL helyességét. 47 hetes naplónk szerint az automatika 11 hét alatt 14 téves pozitív riasztást adott, a kézi 1-et.

Ideális felállás: automata hétközben a mennyiségért, 1 órás kézi ellenőrzés csütörtökön a minőségért. Együtt 94%-os jelmegbízhatóság ésszerű költségen.

GYIK

Elég egy LLM? Nem — a motorok közötti hivatkozási átfedés mindössze 31%.

Cseréljem a szettet? Tartsd a magot 12+ hónapig, negyedévente adj hozzá 2-3 voice lekérdezést.

Hogyan jelentsek? Heti láthatósági grafikon és hangulati hőtérkép; havi összefoglaló egy oldalon.

Hasznosnak találtad? Oszd meg.