Google’s Approach to AI Search for 2027: What Business Leaders Should Know

Google is increasingly integrating generative AI into Search through features such as AI Overviews and AI Mode. For businesses, this is changing how online visibility should be understood — but it does not mean that traditional SEO has become obsolete.

Google’s updated Q4 2026 detailed guidance makes an important point: businesses do not need a separate set of “GEO hacks” to succeed in AI-powered Search. The fundamentals remain the same: technically accessible websites, useful and reliable information, and genuinely valuable content. Here is a 5 minute read about the essencials:

From SEO to AI Search Visibility

Google recommends continuing to apply established SEO best practices to generative AI search experiences.

This means that businesses should still pay attention to:

• a clear and technically sound website structure;

• crawlability and indexability;
  

• useful, reliable and people-first content;

• clear information about products and services;

• original expertise and first-hand experience;

• appropriate structured data and other established SEO practices.

At the same time, Google explicitly advises against focusing on artificial “AEO/GEO hacks”. Techniques such as unnecessary content chunking, creating special AI text files such as llms.txt, or trying to manufacture inauthentic online mentions are not presented as requirements for visibility in Google’s AI search experiences.

The message is relatively straightforward: 
build a good website for people, make it understandable to search systems, and provide information that is genuinely worth finding.

Original Content Becomes More Important

One of the most significant points in Google's guidance is its emphasis on non-commodity content.

AI systems can already generate large amounts of generic information. Consequently, simply publishing another version of information that is already widely available provides relatively little differentiation.

Businesses can create greater value by publishing information that reflects:

• real professional expertise;

• first-hand experience;

• original research or data;

• case studies;

• practical observations;

• unique analysis;

• documented results;

• and perspectives that cannot easily be reproduced from generic sources.

For businesses, this changes the role of a website.

A website should not merely describe what a company does. It can also demonstrate why the company is knowledgeable, what it has learned, and what unique information it can contribute.

Google Introduces Generative AI Performance Reporting

Google is also introducing a dedicated Generative AI performance report in Search Console.

The report provides information about a website's visibility in Google's generative AI search experiences, including AI Overviews and AI Mode.

This is an important development because AI visibility can now be monitored separately from conventional Search performance.

Businesses can use the report to examine which pages receive visibility in generative AI experiences and analyse performance across dimensions such as pages, countries, dates and devices.

This creates a new opportunity for measuring how content performs in an increasingly AI-driven search environment.

Instead of asking only:

“Where does our website rank in Google?”

businesses can increasingly ask:

“Which of our pages are being surfaced by Google's generative AI search experiences?”

The Next Step: AI Agents

Google's guidance also points beyond today's AI search interfaces toward agentic experiences.

AI agents are systems that can interact with websites and digital services on behalf of users. Instead of simply finding information, an AI agent may eventually be able to interpret a company's services, navigate its website, submit information, initiate processes, request quotations, make appointments or interact with other digital systems.

This creates a potential transition from:

Search → Find information → Visit website

towards:

AI agent → Understand information → Interact with the business

For companies, this means that website accessibility and machine-readable information may become increasingly important.

The question may eventually be not only whether an AI system can find a business, but whether an AI agent can understand and use the business's digital services.

What Businesses Should Do Now

There is no need to rebuild a website simply because AI Search is developing.

A sensible strategy is to strengthen the fundamentals while monitoring how the technology evolves:

1. Maintain strong technical SEO.
   Make the website accessible, crawlable, indexable and logically structured.

2. Invest in genuinely useful content.
   Avoid producing large quantities of generic AI-generated material simply to increase page volume.

3. Demonstrate real expertise.
   Publish experience, research, case studies, data, examples and insights that provide information beyond common knowledge.

4. Monitor generative AI visibility.
   Use Google Search Console's Generative AI performance reporting to understand how the website is appearing in AI-powered Search.

5. Avoid artificial GEO/AEO tactics.
   Do not assume that special formatting tricks or AI-specific files automatically create visibility.

6. Watch the development of AI agents.
   As agentic technologies mature, businesses may need to consider how easily their websites and digital services can be interpreted and interacted with by AI systems.

A New Definition of Digital Visibility

The development of AI Search does not necessarily mean that SEO is being replaced.

Rather, the concept of digital visibility is expanding.

A successful business website increasingly needs to be:

visible to search engines → useful to people → understandable to AI systems → measurable in AI Search → potentially usable by AI agents.

For business leaders, the practical conclusion is simple: 
do not chase every new AI optimisation trend. Build a technically sound website, publish information that has genuine business value, demonstrate real expertise, and measure how your visibility evolves as search becomes increasingly AI-driven.

The companies best positioned for this transition are likely to be those whose websites contain something that AI systems cannot easily manufacture themselves: credible expertise, original information, real experience and demonstrable value.

 IRIS²: Europe's Answer to Starlink Enters Full-Scale Build-Out

Brussels — The European Union has moved its flagship satellite programme IRIS² from planning to full-scale deployment, weeks after signing an implementation agreement that expands the constellation to 348 satellites and pushes its budget to €15.6 billion.

The multi-orbit constellation — Infrastructure for Resilience, Interconnectivity and Security by Satellite — is the EU's third flagship space programme after Galileo and Copernicus. It is intended to end Europe's dependence on non-European operators such as SpaceX's Starlink and Amazon's Project Kuiper for strategic and governmental communications.

Bigger, faster, more expensive

The implementation agreement, concluded in August 2026 between the European Commission, ESA and the SpaceRISE consortium after seven months of negotiations, adds 66 satellites in higher low Earth orbit to the original 290-satellite design. The expanded constellation will comprise 330 LEO satellites and 18 in medium Earth orbit, with the first launches brought forward to 2029. Governmental services are expected to become operational around 2030.

The revised €15.6 billion price tag is funded through a combination of the EU budget for 2028–2034, contributions from ESA, member states and private financing. Defence and security requirements are the primary driver of the expansion, though the Commission also cites emergency response, critical infrastructure protection and broadband coverage for connectivity dead zones across Europe and Africa.

Industry mobilised

Manufacturing contracts are already in place. In September 2026, Eutelsat — which leads the LEO segment — awarded contracts to Belgian startup Aerospacelab for 264 satellite platforms and to Airbus Defence and Space for the remaining 66. Thales Alenia Space will deliver the communication payloads for all 330 LEO satellites.

The SpaceRISE consortium of SES, Eutelsat and Hisdesat holds the 12-year concession to build and operate the system, with ESA providing technical oversight.

 

Security by design

IRIS² differentiates itself from commercial broadband constellations through a security-first architecture. The system integrates quantum cryptography via the European Quantum Communication Infrastructure (EuroQCI) and follows a secure-by-design approach across space and ground segments.

Services target three user groups: EU institutions and member-state governments (encrypted communications for ministries and embassies), commercial customers (connectivity for transport, energy, banking and offshore industries), and defence and security forces.

International dimension

Poland formalised a €656.3 million contribution supporting 12 satellites and a ground station in Warsaw. In September 2026, the European Commission and South Korea signed an agreement to study Seoul's potential integration into the constellation — a first signal that IRIS² may not remain a purely European asset.

For enterprises, the rollout means a new sovereign connectivity option from the end of the decade: EU-accredited, encrypted satellite links as an alternative to US-owned infrastructure, with early services expected to follow shortly after the 2029 first launches.

 

Further read: 

• European Commission — IRIS² Secure Connectivity programme page
• European Commission — IRIS² factsheet

 

A JEV és az LLM modellek együttműködése: Forradalom a vállalkozói döntéshozatalban

A JEV és az LLM modellek együttműködése: Forradalom a vállalkozói döntéshozatalban

A mesterséges intelligencia világában a 2026-ban legújabb innovációk közül a JEV AI modell és a hagyományos LLM-alapú modellek (például ChatGPT, GPT-4) kombinációja kínálja a legnagyobb döntéshozás támogatási potenciált vállalkozások számára. Ez a két megközelítés nem csak kiegészíti, hanem felerősíti egymás erősségeit, lehetővé téve a hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb döntéshozatalt mindennapi üzleti folyamatokban.

A JEV és LLM modellek együttműködése forradalmasíthatja a vállalkozói döntéshozatalt, hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb folyamatokat biztosítva. A két modell kiegészítő erősségei kihasználásával a vállalkozások versenyelőnyt érhetnek el a piacon. 

Mi a JEV AI modell?

A JEV a TypeSafe AI által fejlesztett, 2026. szeptember 15-én bemutatott újszerű AI modell, amely nem szöveget generál, hanem strukturált, típusos értékeket, valószínűségeket és biztonsági pontosságokat ad vissza. Ez a megközelítés automatizálás és szoftverintegráció szempontjából forradalmi, hiszen 40–200-szor gyorsabb és 40–400-szor olcsóbb a piaci nagy nyelvmodelleknél (LLM) hasonló feladatokra.

A JEV három alaptípusú kérdéskezelést támogat:

• Choice (Választás): Választás előre meghatározott opciók közül.

• Score (Pontozás): Pontozás rendelt szintjein.

• Noul (Igen/Nem értékelés): Igen/nem értékelés 0–1 valószínűséggel.

Ezek a kérdéstípusok párhuzamosan futnak, és strukturált válaszokat adnak, nem szabad szöveget. A modell RLCD (Reinforcement Learning for Calibrated Decisions) módszerrel lett tréningezve, amely kalibrált döntési valószínűségek optimalizálására épül, így nincsenek hallucinációk vagy típushibák a válaszokban.

 

20 perces részletes ismertető videó a JEV használatáról

 

Mi az LLM-alapú MI modellek erőssége?

Az LLM-alapú mesterséges intelligencia modellek (például ChatGPT, GPT-4) nyelvi megértésükkel, kreativitásukkal és kontextuális válaszaikkal tűnnek ki. Ezek a modellek kiválóak a következő területeken:

• Kreatív feladatok: Szöveggenerálás (pl. marketinganyagok, e-mailek, dokumentációk).

• Kontextuális elemzés: Ügyfélvisszajelzések, jogi vagy technikai dokumentumok összegezése.

• Emberi interakciók: Chatbotok, ügyfélszolgálat, ahol empátia és nyelvi rugalmasság szükséges.

Hogyan lehet a két modellt együtt alkalmazni?

A JEV és LLM-alapú modellek kombinációja vállalkozói környezetben kiegészítő erősségek kihasználásán alapul. Az LLM-k a nyelvi megértés és kreativitás területén kitűnnek, míg a JEV gyors, strukturált döntésekkel, alacsony költséggel és kódbarát formátumokkal szolgál.

Feladatmegosztás a specializáció alapján:

Az LLM-kre bízhatjuk a kreatív feladatokat, mint például szöveggenerálás vagy kontextuális elemzés, míg a JEV-re a döntési automatizálás és valós idejű feldolgozás feladatait.

Példák a gyakorlatban:

• E-kereskedelem: Az LLM generálhat termékleírásokat, míg a JEV kosáranalízist végezhet, például ajánlások generálása céljából.
• Pénzügy: Az LLM kezelheti az ügyfélkérdéseket chatboton keresztül, míg a JEV hitelkockázatot pontozhat.
• Logisztika: Az LLM elemezheti a fuvarozási szerződéseket, míg a JEV útvonal optimalizálást végezhet.
• HR: Az LLM finomíthatja az álláshirdetések szövegét, míg a JEV önéletrajzokat szűrhet kompetenciák alapján.

JEV és LLM együttműködése marketingben

A JEV és LLM modellek kombinációja a marketingben is hatékonyan alkalmazható, ahol mindkét technológia erősségeit kihasználhatjuk.

Példák:

E-mail marketing:
Az LLM generálhat személyre szabott e-mail szövegeket, míg a JEV osztályozhatja az ügyfeleket a vásárlási szándékuk alapján, és döntheti el, hogy melyik üzenet változatot küldje ki.

Reklámkampányok optimalizálása:
Az LLM elemzi a reklám szövegeket és kreatívan finomítja az üzeneteket, míg a JEV valós időben dönt a reklám elhelyezéséről és költségvetéséről a konverzió valószínűsége alapján.

Ügyfélszegmentáció:
Az LLM segít az ügyfelek viselkedésének és preferenciáinak megértésében, míg a JEV automatikusan osztályozza az ügyfeleket különböző szegmensekbe, és javasolja a legmegfelelőbb marketing stratégiát.

Szociális média kezelése:
Az LLM generálhat tartalmat a szociális média platformokra, míg a JEV elemzi a közösségi média adatok alapján a legnépszerűbb posztolási időpontokat és a tartalom típusa alapján a leghatékonyabb stratégiát.

Termékajánlások:
Az LLM segít a termékleírások és ajánlások szövegének megírásában, míg a JEV a vásárlási előzmények és a felhasználói magatartás alapján dönti el, hogy melyik terméket ajánlja az adott ügyfélnek.

Technikai integráció

A két modell sorozatos feldolgozása lehetővé teszi a hatékonyabb munkafolyamatokat. Például:

1. Az LLM elvégzi a nyers szöveg előfeldolgozását (pl. e-mail kategóriázása).

2. A JEV veszi át a strukturált adatot (pl. a panasz súlyosságának pontozása), és automatizált döntést hoz.

3. Az LLM generálja a végső emberbarát választ.

Ezt a folyamatot API-k és middleware segítségével lehet megvalósítani. Például Python script használatával:

# LLM (pl. GPT-4) hívása szövegfeldolgozásra
llm_response = openai.ChatCompletion.create(model="gpt-4", messages=[{"role": "user", "content": "Osztályozd ezt az e-mailt: 'A termékem tönkrement...'"}])

# JEV hívása a struktúrált döntésre
jev_input = {"state": llm_response.choices[0].text, "questions": [{"type": "Score", "levels": ["Alacsony", "Közepes", "Magas"]}]}
jev_response = typesafe_ai.Jev.run(jev_input)

# Eredmény kombinálása
final_action = f"Prioritás: {jev_response.score}, Válasz: {generate_human_response(jev_response)}"

 Költség- és hatékonyságoptimalizálás 

A JEV-t érdemes tömeges, ismétlődő döntésekre használni, ahol az LLM túl lassú vagy drága lenne. Az LLM-t pedig komplex, egyedi feladatokra tartogassuk, ahol a kreativitás vagy emberi érintés elengedhetetlen.

A monitorozás is fontos: kövesd nyomon, hogy melyik modell hol teljesít jobban. Ez A/B teszteléssel is megvalósítható.

Kockázatok és megoldások a JEV használatával

A két modell együttműködése során adatvesztés, LLM hallucinációi vagy JEV korlátozott rugalmassága lehet a fő kockázat. Ezek kezelésére:

• Egységes API réteg javasolt (pl. FastAPI) használata az adatvesztés elkerülése érdekében.

• JEV-vel lehet validálni a kritikus döntéseket az LLM hallucinációinak elkerülése érdekében.

• LLM-t kell használni a kreatív részekre, ahol a JEV rugalmassága korlátozott.

Jövőbeli lehetőségek

A jövőben várható, hogy hibrid modellek fognak megjelenni, amelyek mindkét funkciót ötvözik. Emellett open-source alternatívák, mint a DiffusionGemma vagy OpenJev, már most is kísérleteznek a JEV-szerű megközelítés replikációjával.

A JEV és LLM modellek együttműködése forradalmasíthatja a vállalkozói döntéshozatalt, hatékonyabb, olcsóbb és gyorsabb folyamatokat biztosítva. A két modell kiegészítő erősségei kihasználásával a vállalkozások versenyelőnyt érhetnek el a piacon.

Ha szeretnéd kipróbálni a modern üzleti megközelítést, tapasztald meg a hatékonyság növekedését saját magad! Elérhetőségeink