Rólunk — pontosabban: rólam
A MI-Térkép mögött egy ember áll, nem ügynökség. Kindl Dávid vagyok, rendszerekben gondolkodó tanácsadó, és azt mérem, mit mond a ChatGPT, a Gemini és a többi MI-kereső a vásárlóknak egy vállalkozásról. Nem ígéreteket adok el, hanem mérést. Azért indítottam ezt a praxist, mert láttam, hogy a magyar piacon szinte mindenki láthatatlan az MI számára — és azt is láttam, hogy ezt szinte senki nem méri tisztességesen.
Egyetlen alapelv köré szerveztem az egészet: amit állítok, azt vissza lehet keresni. Ha egy szám nem ellenőrizhető, akkor inkább nem mondom ki. Ez a lap arról szól, ki vagyok, mit mérek, és miért lehet megbízni abban, amit a jelentés ír.
Ki áll a MI-Térkép mögött?
Nappal egy nemzetközi informatikai cég menedzselt szolgáltatási csapatát vezetem delivery-felelősként — adatműveletek, üzemeltetés, platformfeladatok. Ott nap mint nap azt látom, ahogy az MI átrendezi, hol keletkezik az érték: a kivitelezés egyre inkább infrastruktúrává válik, a tényleges előny pedig az ítéletbe és a rendszerszintű döntésekbe csúszik át. A MI-Térkép az önálló praxisom, amelyben ezt a tapasztalatot a magyar kkv-k egy nagyon konkrét vakfoltjára fordítom: arra, hogy a vásárlóik már MI-keresőktől is kérnek ajánlást, és ott a legtöbb magyar cég egyszerűen nincs jelen.
Évek óta figyelem és mérem, hogyan válaszolnak az MI-modellek valódi vásárlói kérdésekre. Nem elméletből — leülök, felteszem ugyanazt a kérdést, amit egy vevő tenne, és rögzítem, hogy a modell kit nevez meg. Ezt többféle modellen, dátumozva, visszakereshetően végzem.
Hadd legyek pontos abban, mit csinálok, és mit nem. Nem kódolok az ügyfélnek, és nem akarok a kivitelezője lenni. Az én szerepem két ponton ér valamit: megmérem a helyzetet, ítéletet alkotok róla, és irányt mutatok. A megmért dolog rendbetétele — a honlap átírása, a strukturált adatok beépítése, a külső jelenlét felépítése — fejlesztőfüggetlen munka, amit a megfelelő kivitelező végez. Így a jelentés nem érdekből mondja, hogy mit kellene csinálni: nem az áll érdekemben, hogy eladjam a saját kivitelezésemet, hanem az, hogy a mérés igaz legyen. Ez a különbség teszi a véleményt hitelessé.
Csopakon élek, a Balaton mellett, és magyarul, angolul, németül dolgozom. Ha kíváncsi a szakmai hátteremre, itt eléri a profilomat: LinkedIn.
Miért pont MI-Térkép a név?
A térkép nem ígéri meg, hogy célba ér. Megmutatja a terepet — pontosan, becsületesen —, az útválasztás pedig az utazóé marad. Pontosan ezt csinálom én is. Nem azt mondom, hogy az MI ajánlani fogja a vállalkozást, mert ezt senki nem ígérheti tisztességgel. Azt mutatom meg, hol áll most a cég az MI szemében, hová vezetnek az utak, és melyik út mibe kerül.
Ez a névben rejlő ígéret szigorúbb, mint amit a piac nagy része vállal. Sokan azt hirdetik, hogy „a ChatGPT majd automatikusan ajánlja Önt”. Ezt egy vásárló percek alatt megcáfolja, és amikor megcáfolja, az egész jelentés hitelét viszi magával. A térkép ezzel szemben olyat ígér, amit be is tudok tartani: hű képet a terepről. A döntés a vállalkozóé marad — ahogy egy térkép mellett is mindig az utazóé.
Soha nem ígérem, hogy az MI ajánlani fogja a vállalkozást. A felkészültség mérhető, és nagyrészt a tulajdonos kezében van; az ajánlás viszont a véleményeken, a külső említéseken és a márka korán múlik, és részben a cégen kívül dől el. A tartható keret más: a versenytársai véletlenül láthatók az MI-ben — én szándékosan teszem láthatóvá Önt. A különbséget részletesen is leírom a SEO és GEO összevetésében és a GEO és ajánlás különbségéről szóló írásban.
Az adatok, amikre építek
A vélemény annyit ér, amennyire ellenőrizhető — ezért minden állítás mögött vagy hivatkozott külső forrás áll, vagy a saját, dátumozott mérésem. Nem dolgozom megérzésből, és nem adok ki becslést mérésként. Három saját vizsgálatra támaszkodom, és mindháromnak nyilvános a módszertana.
Az első egy széles körű felkészültségi felmérés: 256 magyar kkv-weboldalt elemeztem a hét dimenzió szerint, így van összehasonlítási alapom arra, hol áll egy adott cég a mezőnyben. A második egy többmodelles próba: négy nyilvánosan elérhető MI-modellnek tettem fel azonos vásárlói kérdéseket, összesen 48 lekérdezésben, országos, kerületi és belvárosi szinten. A harmadik egy célzott helyi teszt: tizenöt magyar fogászati rendelőt vizsgáltam hat helyszínen — Budapesttől Hévízen át Debrecenig —, és egyetlen olyan rendelő sem volt, amelyet a modellek megbízhatóan, név szerint ajánlottak volna. Mindhárom mérés 2026 májusából való, dátumozott, és a módszere nyilvános.
Ez utóbbi eredmény elsőre meglepő, de pontosan ez a kiindulási helyzet a legtöbb magyar kkv-nál. A helyi ajánlási ráták önmagukért beszélnek: egy nagy mintás összegzés szerint a ChatGPT a helyi vállalkozásoknak csak 1,2 százalékát, a Gemini 11 százalékát, a Perplexity 7,4 százalékát nevezi meg, miközben a Google helyi hármasa 35,9 százalékot mutat. Az MI tehát sokkal válogatósabb, mint a klasszikus keresés — és ez nem a cégek hibája, hanem az új terep alaprajza.
A módszert szándékosan teszem közzé, mert egy mérés annyit ér, amennyire utána lehet járni. A teljes súlyozást, az ellenőrzőpontokat és a próba menetét a módszertan oldalon írom le, a működés pedig lépésről lépésre a hogyan működik oldalon olvasható. Ha a saját helyzetére kíváncsi, a kapcsolat oldalon kérhet ingyenes mini-ellenőrzést, az árakat pedig az árak oldalon nézheti meg.
