Most már van egy AI visibility szakértőd hívhatóan. Íme, mit kérdezz tőle.

Most már van egy AI visibility szakértőd, akit bármikor kérdezhetsz. Íme, mit kérdezz tőle.

Az MCP-kapcsolat előtt a munkafolyamat így nézett ki: megnyitod a dashboardot, leolvasol egy számot, átmásolod egy dokumentumba, eltöltesz egy órát azzal, hogy kitaláld, miért változott, majd tippelsz, mi legyen a következő lépés.

Az MCP-kapcsolat után ez az egész folyamat egyetlen beszélgetéssé olvad össze. Az LLM-ed – Claude, Cursor, bármit használsz – valós időben látja az AI visibility pontszámodat, a citation trendeket, a sentiment adatokat és a versenytársakkal szembeni lemaradásodat. Meg tudja magyarázni, miért változott egy szám. Javaslatot tud adni, mit írj, hogy javíts rajta. Ha kész vagy, publikálni is tudja a cikket. Mindezt ugyanabban a chatablakban.

Ez nem az automatizálás kedvéért van. Ez a különbség aközött, hogy elolvasol egy riportot, és aközött, hogy ott ül a szobában egy stratéga, aki már el is olvasta.

Kérdések, amiket már most feltehetsz

Így néz ki egy valódi munkamenet, amikor a Reaudit az MCP szerveren keresztül a Claude Desktopra van csatlakoztatva.

1. „Mutasd az AI visibility pontszámomat”

Kérdezd: „Mennyi a jelenlegi AI visibility pontszámom a 3dplotter esetében, és hogyan változott az elmúlt négy hétben?”

Amit visszakapsz: az összesített pontszámodat, platformonkénti bontásban, valamint egy trendjelzőt, amely megmutatja, melyik motor húzza fel vagy le a számot. Ha a pontszám csökkent, tudod, hol keress, mielőtt felteszed a következő kérdést.

2. „Mely query-k hozzák valójában a brandemlítéseket?”

Kérdezd: „Sorold fel a hónapban brandemlítést generáló legfontosabb query-ket, sentimenttel és forrásmotorral együtt.”

Amit visszakapsz: azokat a konkrét promptokat, amelyeket az emberek az AI motoroknak feltettek, amikor a brandod megjelent, hogy mely platformok hoztak fel, és hogy milyen sentiment kapcsolódik az egyes említésekhez. A legtöbb brand felfedezi, hogy az említései egy szűk query-kör köré csoportosulnak – gyakran összehasonlító és alternatíva-keresések, nem pedig közvetlen brandkeresések. Ha ezt tudod, az megváltoztatja, mit írsz.

3. „Hasonlíts össze a legfőbb versenytársammal – hol nyerek és hol veszítek?”

Kérdezd: „Adj egy egymás melletti összehasonlítást a [versenytárs]-sal citation szám, sentiment és visibility pontszám alapján.”

Amit visszakapsz: a nyers számokban mutatkozó különbséget, hogy melyik motoron a legnagyobb a lemaradás, és hol vagy valójában előrébb. Az LLM ezután össze tudja kötni a citation lemaradást konkrét tartalmi témákkal – így nem csak egy számot látsz, hanem egy okot is.

4. „Milyen tartalmat készítsek abból kiindulva, ahol veszítek?”

Kérdezd: „A citation lemaradásom alapján milyen cikktémák zárnák be a rést?”

Amit visszakapsz: konkrét témajavaslatokat, amelyek azokhoz a query-khez kapcsolódnak, ahol a versenytársak megjelennek, te viszont nem. Nem általános tartalmi tanácsokat – a tényleges adataidra épülő ajánlásokat. Az eredmény készen áll arra, hogy bekerüljön egy briefbe.

5. „Írd meg azt a cikket, és publikáld a WordPressre”

Kérdezd: „Készíts egy piszkozatot arról a cikkről, és toljad fel a WordPress oldalamra.”

Amit visszakapsz: egy teljes piszkozatot schema markupkal ellátva, WordPress piszkozatként publikálva, közvetlenül az MCP-kapcsolaton keresztül. Nincs másolás-beillesztés. Nincs lapváltogatás. Az insight és a válasz ugyanabban a munkafolyamatban él.

6. „Állíts be heti riasztást, ha csökken a visibility-m”

Kérdezd: „Értesíts minden hétfőn, ha az összesített AI visibility pontszámom több mint három ponttal esik hétről hétre.”

Amit visszakapsz: egy beállított riasztást. Nem kell emlékezned arra, hogy ellenőrizd. Az adat jön hozzád.

Miben más ez, mint egy képernyőképet beilleszteni a ChatGPT-be

Az emberek gyakran úgy próbálnak AI-elemzést kérni az adataikról, hogy lefotózzák a dashboardot, vagy exportálnak egy CSV-t, és feltöltik. Ez működik – egyszer. Az LLM el tudja olvasni, amit adsz neki, de nem tud utánkérdezni élő adatok alapján, nem tudja, mi változott azóta, hogy legutóbb feltöltöttél valamit, és nincs kontextusa a konkrét versenytársaidról vagy a tartalmi előzményeidről.

Az MCP-kapcsolat állandó, strukturált hozzáférést ad a Claude-nak a Reaudit fiókodhoz. Amikor azt kérdezed, „miért esett vissza a visibility-m ezen a héten?”, egyszerre tud kereszthivatkozni a citation volumenre, a sentiment változásokra és a versenytársak aktivitására, mert mindez az adat elérhető a számára. A válasz a te helyzetedre épül, nem általános tanácsok az AI visibility-ről.

Valójában ez a váltás. Nem a sebesség. A gondolkodás minősége.

A stratégiai kérdések, amiket ez megnyit

Amint a kapcsolat él, a kérdések érdekesebbek lesznek, mint hogy „mennyi a pontszámom”.

Kérdezheted: „Mi kellene ahhoz, hogy megelőzzem a [versenytárs]-t a Perplexityn?” – és kapsz egy gap-analízist, hozzákapcsolt tartalmi tervvel. Kérdezheted: „Miben tér el a brandem megjelenése a francia és az angol AI-válaszokban?” – és kapsz egy lokalizációs elemzést anélkül, hogy külön riportokat húznál elő. Kérdezheted: „A Google AI-ra vagy a Perplexityre fókuszáljak ebben a negyedévben?” – és kapsz egy választ az alapján, hol erősebb a citation sebességed.

Mindehhez nem kell SQL, API-hívások vagy bármi exportálása. Csak tudni kell, milyen kérdést tegyél fel.

Hogyan állítsd be

Az MCP szerver @reaudit/mcp-server néven jelent meg az npm-en. Telepítsd egyszer, hitelesíts a Reaudit OAuth 2.0 folyamatán keresztül – nincs manuálisan kezelendő API-kulcs –, és csatlakoztasd a Claude Desktopot vagy a Cursort az MCP kliens beállításain keresztül.

Amint csatlakoztatva van, mind a 92 Reaudit eszköz elérhető természetes nyelven keresztül. Visibility pontszámok, brandemlítések, versenytárs-összehasonlítások, citation források, tartalomgenerálás, WordPress publikálás, social ütemezés, riasztások – mindez egyetlen beszélgetésből elérhető.

Egy nem technikai marketingszakembernek a beállítás tíz percnél kevesebbet vesz igénybe. A nehezebb rész eldönteni, melyik kérdést tedd fel először.

GYIK

Mi az az AI visibility pontszám?

Összesíti a citation volument, a sentimentet és a relevanciát a Reaudit által követett AI motorokon, 0–100 skálán kifejezve, naponta frissítve.

Kell fejlesztő a beállításhoz?

Nem. Az MCP szerver npm-en keresztül települ, az OAuth hitelesítési folyamatot pedig a Reaudit felülete kezeli. Egy beállítási varázslót követsz — nincs szükség manuális konfigurációra.

Mely AI motorokat követi a Reaudit?

A Starter csomag a Google AI Overview, a Google AI Mode, a Perplexity és a ChatGPT lefedettségét tartalmazza. A Professional csomag hozzáadja a Claude-ot, a Gemini-t, a Microsoft Copilotot, a Meta AI-t, a DeepSeeket, a Grok-ot és a Mistralt — összesen tizenegy motort.

Működik az MCP a Claude Desktopon kívül más eszközökkel is?

Igen. Bármely MCP-kompatibilis kliens működik a Cursor a másik gyakori beállítás. Ahogy az MCP ökoszisztéma növekszik, egyre több kliens fogja támogatni.

Hogyan kezelitek az adataimat?

Az MCP szerver OAuth-on keresztül csatlakozik a Reaudit fiókodhoz. Az LLM ezen a hitelesített kapcsolaton keresztül olvassa az adataidat — nem tárolja vagy őrzi meg azokat külön.

A szerzőről

Triantafyllos Rose Samaras

Alapító és CEO

Triantafyllos Rose Samaras a Reaudit alapítója és vezérigazgatója, az úttörő AI Search Visibility Platformnak, amely segít a vállalkozásoknak megérteni és optimalizálni, hogyan jelennek meg az AI keresőmotorokban. Felismerve, hogy az online keresések 25%-a már AI platformokon, például a ChatGPT-n, a Claude-on és a Perplexity-n keresztül történik, Triantafyllos azonosított egy kritikus piaci rést: a hagyományos SEO eszközök teljesen vakok voltak erre az új keresési paradigmára. Míg a vállalatok milliókat fektettek a Google optimalizálásba, nulla rálátásuk volt arra, hogyan érzékelik, idézik és ajánlják az AI rendszerek a márkájukat. A Reaudit azért jött létre, hogy válaszoljon arra a kérdésre, amelyet minden modern vállalkozásnak fel kell tennie: "Hogyan látja az AI a márkámat?" Görögországban élve Triantafyllos egy globálisan versenyképes AI vállalatot épít, bizonyítva, hogy az innováció bárhonnan jöhet. Szenvedélyesen segít a vállalkozásoknak eligazodni a hagyományos keresésről az AI-vezérelt felfedezésre való átmenetben.