Egy szakmai blogcikk megírásának jelentős része valójában nem írás.
Témát kell választani, meg kell érteni, mire kíváncsi az olvasó. Forrásokat kell keresni. El kell dönteni, mi tartozik a cikkbe. Fel kell építeni a gondolatmenetet, majd következik az első változat, az ellenőrzés, a szerkesztés és végül a keresőoptimalizálás.
Egy kisvállalkozásban mindezt gyakran ugyanaz az ember végzi, aki közben ügyfelekkel foglalkozik és a vállalkozását működteti.
Érthető tehát, hogy a blogírás mesterséges intelligenciával, az AI szövegírás, a ChatGPT blogírás és az AI tartalomkészítés iránt egyre nagyobb az érdeklődés.
A generatív AI valóban képes felgyorsítani bizonyos írási feladatokat. Shakked Noy és Whitney Zhang 453 diplomás szakemberrel végzett, a Science folyóiratban megjelent kísérletében a ChatGPT-t használó résztvevők átlagosan körülbelül 40 százalékkal rövidebb idő alatt végezték el a vizsgált szakmai írási feladatokat, miközben a független értékelők által mért szövegminőség átlagosan 18 százalékkal javult.
Ez azonban nem azt jelenti, hogy egy jó blogcikkhez elegendő megadni a címet, majd megkérni az AI-t, hogy írjon róla kétezer szót.
A gyorsabb tartalomgyártás és a jobb tartalom két külön kérdés.
A mesterséges intelligencia akkor igazán hasznos, ha a kutatási, rendszerezési és szerkesztési munkát gyorsítja, miközben a cikk szakmai iránya emberi kézben marad.
Ha pedig az a kérdés, miért érdemes egyáltalán időt fordítani hosszabb szakmai tartalmakra a rövid közösségi médiás bejegyzések korában, erről részletesebben a „Miért működik még mindig a blog?” című cikkben írtam.
Hol megy el valójában az idő egy blogcikknél?
Kívülről a blogírás lineáris folyamatnak tűnhet:
téma → szöveg → közzététel
A gyakorlatban inkább így néz ki:
téma → célcsoport → keresési szándék → kutatás → források → vázlat → első változat → szakmai kiegészítés → ellenőrzés → szerkesztés → SEO → publikálás
Az AI ezek közül több lépésben is segíthet.
A lényeg azonban éppen az, hogy ne próbáljuk az egész folyamatot egyetlen utasítással kiváltani.
Ha azt kérjük:
„Írj 2000 szavas SEO-cikket a könyvelésről.”
az AI-nak magának kell kitalálnia, kinek ír, milyen problémát oldjon meg, mely információ fontos, milyen forrásokra támaszkodjon és mi legyen a cikk állítása.
Az eredmény nyelvileg akár megfelelő is lehet, tartalmilag viszont könnyen általánossá válik.
A gyorsabb blogírás ezért nem elsősorban gyorsabb gépelést jelent.
Kevesebb időt kell tölteni azokkal a részfeladatokkal, amelyekben az AI valóban hatékony.
1. A témakeresést kezdd valódi ügyfélkérdésekkel
Az AI pillanatok alatt képes száz blogtémát felsorolni. Ez önmagában kevés értéket jelent.
Egy vállalkozás számára azok a témák érdekesek, amelyek kapcsolódnak a saját ügyfelei problémáihoz.
Érdemes ezért összegyűjteni például:
- az ajánlatkérésekben szereplő kérdéseket;
- az ügyfelek bizonytalanságait;
- a rendszeresen magyarázatra szoruló fogalmakat;
- a vásárlás előtti kifogásokat;
- a gyakori félreértéseket;
- a telefonbeszélgetések visszatérő témáit.
Ezt az anyagot már érdemes AI-val elemeztetni.
Például:
„Az alábbiak valódi ügyfélkérdések. Csoportosítsd őket témák szerint, keresd meg a visszatérő problémákat, majd javasolj belőlük olyan blogcikkeket, amelyek önállóan is érdemi választ adhatnak egy-egy kérdésre.”
Itt fontos különbség történik.
A témát nem az AI találja ki a semmiből.
A vállalkozás valós ügyfélismeretét rendszerezi.
A módszert részletesebben a „Hogyan találjon cikkötleteket a vevői kérdéseiből?” című cikkben mutatom be.
2. Különítsd el a témát és a keresési szándékot
A kulcsszó önmagában még nem mondja meg, milyen cikkre van szükség.
Tegyük fel, hogy egy könyvelő a „könyvelőváltás” témáról szeretne írni.
Az olvasót többféle kérdés érdekelheti:
-Mikor érdemes könyvelőt váltani?
-Hogyan zajlik a könyvelőváltás?
-Milyen iratokat kell átadni?
-Mennyibe kerül a könyvelőváltás?
-Év közben is lehet könyvelőt váltani?
Ugyanaz a téma, eltérő keresési szándékok.
Az AI jó eszköz lehet ezek feltérképezésére és rendszerezésére. A végső választásnál azonban érdemes figyelembe venni a vállalkozás saját tapasztalatát és azt is, milyen kérdéseket tesznek fel ténylegesen az ügyfelek.
Ez közelebb visz az olyan tartalomhoz, amely keresőoptimalizálási szempontból is értékes, miközben valódi emberi kérdésre válaszol.
3. Kutass AI-val, de kérd a forrásokat is
Egy blogcikk elkészítésének egyik legidőigényesebb része a háttérkutatás.
A generatív AI itt jelentős segítséget adhat.
Kérhető például:
„Kutass fel megbízható forrásokat arról, hogyan hat a rendszeres testmozgás a munkahelyi koncentrációra. Elsősorban szakirodalmi áttekintéseket, metaanalíziseket és intézményi forrásokat használj. Minden fontos állításhoz add meg az eredeti forrást.”
Az AI így kutatási asszisztensként működik.
Összegyűjti a lehetséges forrásokat, rendszerezi a megállapításokat és segít gyorsabban áttekinteni egy témát.
Ez azonban egy fontos ellenőrzési lépést nem tesz feleslegessé:
a lényeges állításokat az eredeti forrásban is ellenőrizni kell.
A nyelvi modellek képesek pontatlan információt vagy hibás hivatkozást előállítani. Minél nagyobb következménye van egy állításnak – például egészségügyi, jogi vagy pénzügyi témában –, annál fontosabb az elsődleges forrás ellenőrzése.
Az AI itt időt takarít meg a keresésben, de forráskritikát továbbra is ember végzi.
4. Először vázlatot készíts, utána szöveget
Ez az egyik legegyszerűbb módja az AI-val írt cikkek minőségi javításának.
A teljes szöveg helyett először csak a szerkezet készüljön el.
Például:
„A cikk címe: Mennyibe kerül egy könyvelő egy kisvállalkozásnak? A célcsoport magyar mikro- és kisvállalkozások. Készíts logikus cikkvázlatot. A cikk segítsen megérteni, milyen tényezők befolyásolják az árat, és milyen szempontok alapján érdemes ajánlatokat összehasonlítani. Kerüld a mesterségesen SEO-szerű alcímeket.”
A vázlat gyorsan áttekinthető.
Még a szöveg megírása előtt észrevehető, ha:
- hiányzik egy fontos kérdés;
- két szakasz ugyanarról szól;
- rossz a gondolatmenet sorrendje;
- túl széles lett a téma;
- valamelyik rész felesleges.
Egy rosszul felépített kétezer szavas szöveget sokkal több munka újraszerkeszteni, mint egy tízpontos vázlatot.
Ezért az AI egyik legnagyobb időnyeresége már az írás megkezdése előtt jelentkezhet.
Ha a blogot rendszeresen szeretnéd építeni, az egyes cikkek vázlata mellett érdemes magasabb szinten is megtervezni a témákat. Ehhez kapcsolódik a „Hogyan készíts éves tartalomtervet?” című cikk.
5. Ne az egész cikket írasd meg egyszerre
A „írj egy teljes blogcikket” típusú utasítás gyors eredményt ad, de könnyen létrejönnek az AI-szövegek jellegzetes hibái:
- ismétlődő gondolatok;
- túl általános magyarázatok;
- hasonló hosszúságú szakaszok;
- kiszámítható felsorolások;
- üres bevezető mondatok;
- mesterségesen kerek összegzések.
Jobb eredményt adhat a szakaszonkénti munka.
Először elkészül a vázlat.
Ezután az első fejezet.
Majd ellenőrizhető:
Van benne új információ?
Kell példa?
Van bizonyítandó állítás?
Kapcsolódik a következő részhez?
Csak ezután következik a következő szakasz. Első pillantásra ez lassabb módszernek tűnhet, de a végén azonban kevesebb újraírást igényel.
6. Add oda az AI-nak a saját szakmai tudásod
A generatív AI egyik problémája, hogy könnyen átlagolja az interneten elérhető információkat.
Ebből korrekt, mégis felcserélhető tartalom születhet.
A szakmai blog értékét viszont éppen az adhatja, amit a vállalkozás saját tapasztalatából tud.
Egy könyvelő például megadhatja:
„Az elmúlt évben több olyan ügyfelem érkezett, akik azért váltottak könyvelőt, mert hónapokig csak adatbekéréskor kommunikáltak velük. A gyakorlatban azt látom, hogy a vállalkozók számára az elérhetőség legalább olyan fontos szempont, mint az ár. Ezt építsd be a könyvelőválasztásról szóló részbe.”
Ettől a szöveg már nem egyszerűen általános internetes információt ismétel.
Megjelenik benne a szakember tapasztalata.
A Google jelenlegi útmutatása is ebbe az irányba mutat: a kereső a hasznos, megbízható, emberek számára készített tartalmat hangsúlyozza és értéket jelent az eredeti tapasztalat, elemzés és hozzáadott nézőpont.
Ez AI-val készített cikkeknél különösen fontos.
Az automatizált szöveg és az emberi szakmai szerkesztés közötti különbségekkel részletesebben az „AI-val írt vagy ember által szerkesztett tartalom – melyik működik jobban?” című cikk foglalkozik.
7. Használd az AI-t kritikus szerkesztőként is
Az AI használata nem ér véget az első változat elkészítésével, sőt, sok esetben szerkesztőként hasznosabb, mint szerzőként.
Egy elkészült cikkre például adható ilyen feladat:
„Elemezd kritikusan ezt a cikket. Keresd meg az ismétléseket, általános állításokat, logikai ugrásokat, bizonyítatlan tényállításokat és azokat a bekezdéseket, amelyek kevés információt adnak. Egyelőre ne írd át a szöveget, csak jelöld a problémákat.”
Ez más munkamód, mint a „javítsd ki” utasítás. Először láthatóvá teszi a hibákat, ezután a szerző döntheti el, melyiket érdemes javítani.
Hasznos ellenőrzési kérdések lehetnek még:
„Melyik három bekezdés a leggyengébb, és miért?”
„Hol ismétlem ugyanazt más szavakkal?”
„Mely állításokhoz lenne szükség forrásra?”
„Melyik szakasz hangzik leginkább általános AI-szövegnek?”
„Mit hagynál el a cikkből anélkül, hogy információ veszne el?”
Ezzel az AI nem egyszerűen gyorsabban ír.
Segít gyorsabban szerkeszteni is.
8. A SEO-t a cikk után finomítsd
Az AI SEO szövegírás egyik gyakori hibája, amikor a kulcsszó diktálja az egész szöveget.
Pedig a keresőoptimalizálás célja nem egy kifejezés minél többszöri ismétlése.
A Google saját útmutatása szerint a keresési rendszerek elsősorban olyan tartalmakat igyekeznek előnyben részesíteni, amelyek hasznosak, megbízhatók és emberek számára készültek. Az AI használata önmagában sem előnyt, sem automatikus hátrányt nem jelent. A tömegesen előállított, érdemi hozzáadott érték nélküli tartalom viszont problémás lehet.
Ezért célszerűbb először jó cikket készíteni.
Utána következhet az AI-val támogatott SEO-ellenőrzés:
- szerepel-e természetesen az elsődleges kulcskifejezés;
- megfelelő-e a cím;
- érthetőek-e az alcímek;
- vannak-e kapcsolódó fogalmak;
- milyen meta leírás illik a cikkhez;
- mely korábbi cikkekhez érdemes belső linket tenni;
- van-e olyan kérdés, amelyre külön szakaszban érdemes válaszolni.
A SEO így szerkesztési réteg, nem a cikk gondolatmenetének helyettesítője.
9. A belső linkelést is lehet AI-val előkészíteni
Egy jól felépített blog cikkei nem elszigetelt oldalak.
Kapcsolódnak egymáshoz.
Ha például az olvasó egy adott témáról először egy gyakorlati útmutatót talál meg, abból továbbléphet egy részletesebb háttércikkhez vagy egy kapcsolódó problémához.
Egy új cikk készítésekor ezért érdemes megadni az AI-nak a már meglévő bejegyzések listáját, majd megkérdezni:
„Mely korábbi cikkek kapcsolódnak ehhez tartalmilag? Jelöld meg azt a mondatot is, ahová természetesen beilleszthető a belső link.”
Ez gyorsíthatja a belső linkelést, de itt is szükséges az emberi ellenőrzés.
A link akkor értékes, ha segít továbbhaladni az olvasónak és nem pusztán SEO-okból került a szövegbe.
10. Egy hosszú cikkből több tartalom is készülhet
Egy alapos szakmai cikk elkészítése jelentős munka.
Érdemes ezért nem egyetlen felületben gondolkodni.
A kész blogcikkből AI segítségével előállítható például:
- hírlevélvázlat;
- Facebook-bejegyzés;
- rövid szakmai összefoglaló;
- GYIK;
- következő cikkek ötletlistája;
- videó vagy podcast vázlata.
A fontos sorrend:
először legyen egy jó, ellenőrzött alapanyag.
Ezután az AI már hatékonyan tudja más formátumokhoz átdolgozni, így az AI tartalomkészítés kevésbé jelent folyamatos új szöveggyártást.
Inkább a már létrehozott szakmai tudás jobb kihasználását.
Mennyivel gyorsabb valójában az AI-val történő írás?
Erre nincs egyetlen általános százalék.
A Noy–Zhang-kísérletben a ChatGPT használata 40 százalékos átlagos időcsökkenést eredményezett bizonyos középszintű szakmai írási feladatoknál. Ez erős bizonyíték arra, hogy a generatív AI képes gyorsítani az írási munkát.
Ebből azonban nem következik, hogy minden blogcikk pontosan 40 százalékkal gyorsabban készül.
Egy kutatást, saját tapasztalatot, forrásellenőrzést, képeket és szakmai mérlegelést igénylő cikk egészen más feladat, mint egy rövid üzleti dokumentum elkészítése.
Az OECD 2025-ös áttekintése szintén arra jutott, hogy a generatív AI számos írási, összefoglalási és más tudásmunkában képes növelni a termelékenységet, miközben a hatás jelentősen függ a feladattól és a használat módjától.
Ezért érdemes saját folyamatban mérni az eredményt.
Például három cikken keresztül feljegyezhető:
kutatás: 45 perc → 25 perc
vázlat: 30 perc → 10 perc
első változat: 90 perc → 45 perc
ellenőrzés és szerkesztés: 45 perc → 55 perc
Ez már megmutatja, hol keletkezik valódi időnyereség.
Érdekes módon az AI mellett akár több idő is kerülhet a szerkesztésre.
Ez önmagában nem probléma.
Ha kevesebb idő megy el az üres oldal előtti gondolkodással és több a tényleges minőségellenőrzéssel, a munkafolyamat összességében még javulhat.
Felismeri a Google az AI-val írt cikkeket?
Ez az egyik leggyakoribb kérdés az AI szövegírás és a ChatGPT SEO kapcsán.
A Google hivatalos álláspontja alapján azonban érdemes máshová helyezni a hangsúlyt.
A kereső nem egyszerűen az alapján értékel egy oldalt, hogy ember vagy AI vett-e részt a létrehozásában.
A kérdés inkább az, milyen tartalom született.
Hasznos?
Pontos?
Megbízható?
Van saját értéke?
Segít az olvasónak?
A Google kifejezetten azt írja, hogy a generatív AI hasznos lehet kutatásra és az eredeti tartalom strukturálására. A sok oldal automatikus létrehozása érdemi felhasználói érték hozzáadása nélkül viszont sértheti a kereső tömeges tartalommal kapcsolatos spamirányelveit.
Vagyis a kérdés kevésbé az:
„Megbünteti-e a Google az AI-szöveget?”
Hasznosabb így:
„Ad-e ez a cikk olyasmit az olvasónak, amit egy automatikusan előállított általános összefoglaló nem adna?”
Miért veszélyes a túl gyors tartalomgyártás?
Az AI-val néhány óra alatt annyi szöveg állítható elő, amennyihez korábban napok kellettek.
Technológiailag ez jelentős változás.
Tartalomstratégiai szempontból viszont könnyen csapda.
Ha egy vállalkozás hetente tíz középszerű cikket tesz közzé, attól még nem feltétlenül épül tízszer gyorsabban a szakmai láthatósága.
Az olvasó szempontjából még egyszerűbb a helyzet.
Kevés értéke van a huszadik olyan cikknek, amely ugyanazt mondja el, amit már húsz másik weboldalon is megtalál.
A jó AI-munkafolyamat célja ezért nem az, hogy több cikk készüljön, inkább az, hogy ugyanannyi rendelkezésre álló időből jobb kutatás, jobb szerkezet és következetesebb publikálás legyen lehetséges.
Ez azért is fontos, mert egy szakmai blog eredménye általában fokozatosan épül fel. A „Mennyi idő alatt hoz eredményt egy blog?” című cikkben részletesebben bemutatom, miért érdemes hónapokban és években gondolkodni az egyes publikációk néhány napos teljesítménye helyett.
Egy használható AI-blogírási munkafolyamat
Egy kisvállalkozás számára a következő folyamat már kellően egyszerű ahhoz, hogy rendszeresen használható legyen.
1. Valós kérdés
Induljon az ügyfelek problémáiból vagy egy világosan azonosítható keresési szándékból.
2. Kutatás
Az AI segítsen forrásokat és nézőpontokat keresni. A fontos állítások kerüljenek ellenőrzésre az eredeti forrásokban.
3. Vázlat
Először a gondolatmenet készüljön el.
4. Saját tudás
Kerüljenek bele tapasztalatok, példák, megfigyelések és szakmai következtetések.
5. Első változat
Az AI segíthet megfogalmazni a szakaszokat a jóváhagyott vázlat alapján.
6. Kritikai ellenőrzés
Pontosság, ismétlés, logika, források és általános megfogalmazások vizsgálata.
7. Emberi szerkesztés
A szöveg kapja meg a vállalkozás saját hangját és szakmai hangsúlyait.
8. SEO
Kulcskifejezések, cím, meta leírás, belső linkek és keresési szándék utolsó ellenőrzése.
9. Újrafelhasználás
A kész cikkből készülhetnek rövidebb tartalmi formátumok.
Ez elsőre hosszabb folyamatnak tűnhet, mint egyetlen prompt, a különbség az eredményben van.
A leggyorsabb cikk nem feltétlenül a legjobb cikk
A generatív AI egyik legnagyobb csábítása a sebesség.
Néhány másodperc alatt megjelenik ezer szó a képernyőn, ezért könnyű azt érezni, hogy a munka nagy része elkészült.
Valójában a szöveg mennyisége csak egy része a blogcikk értékének.
-a kutatás,
-a jó kérdés,
-a szakmai tapasztalat,
-a forráskritika,
-a szerkezet.
-A szerkesztés.
Ezek adják azt, amitől egy cikk több lesz egy nyelvileg rendezett szövegnél.
És éppen ezért lehet hosszú távú értéke is. Egy jól megválasztott témájú, rendszeresen karbantartott cikk hónapokkal vagy évekkel a publikálása után is elérheti azokat, akik ugyanarra a kérdésre keresnek választ. Ennek működését a „Miért dolgozik egy jó blogcikk éveken át?” című bejegyzésben vizsgálom részletesebben.
A mesterséges intelligencia akkor segít igazán gyorsabban írni, amikor ezeket a munkafázisokat támogatja, ahelyett hogy megpróbálná eltüntetni őket.
Összegzés
A blogírás mesterséges intelligenciával valóban gyorsabbá teheti a tartalomkészítést.
Az AI segíthet témákat rendszerezni, keresési szándékot feltérképezni, forrásokat keresni, vázlatot készíteni, első változatot megfogalmazni, ismétléseket felismerni, SEO-elemeket előkészíteni és a kész tartalmat más formátumokra átdolgozni.
A legnagyobb időnyereség azonban nem feltétlenül abból származik, hogy az AI gyorsabban ír nálunk.
Abból, hogy kevesebb időt töltünk kereséssel, rendszerezéssel, üres oldal előtti gondolkodással és mechanikus szerkesztési feladatokkal.
A szakmai tudás, a források értékelése és a végső szerkesztés továbbra is emberi feladat marad, így a mesterséges intelligencia nem egyszerűen tartalmat gyárt.
Segít több figyelmet hagyni arra, amitől a tartalom valóban a vállalkozás sajátja lesz.
Kutatási háttér
A cikk produktivitással kapcsolatos fő állítása Shakked Noy és Whitney Zhang 2023-ban a Science folyóiratban publikált randomizált kísérletére támaszkodik. A 453 diplomás szakember részvételével végzett vizsgálatban a ChatGPT-t használók átlagos feladatideje 40 százalékkal csökkent, miközben az értékelt eredmény minősége 18 százalékkal nőtt.
Forrás: Noy, S. & Zhang, W. (2023): Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence. Science, 381(6654), 187–192.
Az OECD 2025-ös áttekintése több generatív AI-produktivitási kutatást összegez, és arra jut, hogy az AI számos szövegalkotási és tudásmunkában mérhető hatékonyságnövekedést eredményezhet, miközben az eredmény erősen függ a feladattól és a használat módjától.
Forrás: OECD (2025): The effects of generative AI on productivity, innovation and entrepreneurship.
A keresőoptimalizálással kapcsolatos részek a Google Search Central aktuális útmutatásaira épülnek. A Google szerint a generatív AI használható kutatásra és eredeti tartalom strukturálására is. A kereső szempontjából a pontos, hasznos, megbízható és emberek számára értéket adó tartalom a lényeg. A nagy mennyiségű automatizált tartalom érdemi hozzáadott érték nélkül a tömeges tartalommal kapcsolatos spamirányelvekbe ütközhet.
Források: Google Search Central: Google Search’s guidance on using generative AI content on your website; Creating helpful, reliable, people-first content; Google Search spam policies.
