Emerging Trends in Online marketing in 2025

By 2025, successful strategies will demand rapid adaptation and innovative approaches. Google's evolving algorithms increasingly prioritize high-quality, credible, and user-centric content, fundamentally driven by the E-E-A-T principle (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). 

1. Mastering the E-E-A-T Principle for Digital Success

The E-A-T concept has long been a cornerstone of SEO, but the explicit inclusion of "Experience" within E-E-A-T elevates the importance of demonstrable, first-hand knowledge and practical application.

• Experience: Content must originate from individuals or entities with authentic, practical experience in the subject matter. This transcends theoretical understanding, requiring content to be substantiated with real-world examples, actionable case studies, or verifiable insights. AI can be instrumental in analyzing data to identify gaps in experiential content or areas requiring deeper practical insights.

• Expertise: Content must deliver comprehensive, accurate, and highly relevant information. The author or brand must unequivocally demonstrate deep proficiency in the topic. AI tools can efficiently process and synthesize vast bodies of specialized literature, significantly accelerating the creation of precise, expert-level content.

• Authoritativeness: Content should emanate from a recognized and respected source, garnering citations and links from other authoritative entities. While backlink quantity remains a factor, their quality, relevance, and contextual alignment are paramount. AI-driven link analysis tools can pinpoint highly relevant and impactful authoritative linking opportunities.

• Trustworthiness: Content must be demonstrably accurate, transparent, and unbiased. Cultivating user trust is non-negotiable. AI assists in rigorous fact-checking and the effective filtering of misinformation, thereby bolstering content credibility and fostering user confidence. 

  
  
  

2. Strategic Integration of AI in Emerging Marketing Trends

a) Precision-Driven Personalized Content Generation and Distribution

AI-powered solutions are revolutionizing content personalization, moving beyond basic name insertions to create dynamic, highly relevant experiences. This includes websites that adapt in real-time to visitor interests and AI-generated product descriptions meticulously crafted to resonate with specific audience segments. The core trend here is AI's capacity not only to generate content but also to precisely optimize its delivery across optimal channels at peak engagement times.

b) Proactive Predictive Analytics and Behavioral Foresight

AI's ability to analyze immense datasets enables sophisticated prediction of user behavior. This empowers marketers to adopt a proactive stance, anticipating market shifts and offering solutions even before user needs fully materialize. The "emerging" insight is AI's unique capability to uncover subtle, otherwise imperceptible micro-patterns that profoundly influence purchasing decisions.

c) Seamless Conversational AI and Enhanced Customer Experience

While chatbots and virtual assistants are established, their evolution is exponential. The significant trend is their increasing capacity for complex, nuanced conversations, providing real-time, highly personalized support. This dramatically elevates the customer experience and simultaneously yields invaluable data for iterative refinement of marketing strategies.

d) Contextual Voice Search Optimization and Content Strategy

The escalating adoption of voice search mandates content optimization for natural language queries. AI is crucial for identifying prevalent voice search phrases and discerning underlying user intent, facilitating the creation of hyper-targeted content. The key shift is voice search's emphasis on conversational context and user intent over mere keywords, unlocking new dimensions for content strategy.

e) Advanced Image and Video Search Optimization

Driven by AI advancements, the content within images and videos is becoming increasingly discoverable. This necessitates optimizing visual assets for relevant keywords, descriptive metadata, and contextual relevance. The profound trend here is the emergence of visual content as a primary, standalone SEO asset, rather than merely a supplementary element.

3. Foundational Ethical Considerations and Transparency

The deployment of AI in marketing must be underpinned by robust ethical considerations and unwavering transparency. Users must be fully aware when interacting with AI-generated content or AI-powered systems. Building and maintaining trust is paramount, with strict adherence to the E-E-A-T principle serving as a critical enabler.

Ask for partnership for mutual benefits!

Google Gemma – personal AI for developers and researchers

 

Google Gemma – Deployable, Embeddable, and Adaptable AI

Gemma is a family of open-weighted large language models (LLMs) developed by Google. Its fundamental purpose is to make advanced artificial intelligence capabilities broadly accessible, enabling its users to customize and apply the models for various specific uses.

---

Target Audience:

Gemma is primarily designed for developers and researchers. It empowers them to:

• Build and innovate: By providing a powerful foundation that can be tailored for specific applications.
• Experiment and explore: By offering direct access to the model's parameters, fostering deeper understanding and novel uses.
• Integrate AI into their own solutions: Enabling them to add sophisticated AI capabilities to their products and services without building models from scratch.

---

What Do Parameters (2B, 7B, 9B, 27B) Mean?

An AI model, such as Gemma, is composed of billions of parameters. These parameters are essentially the "weights" and "biases" within the neural network that store the model's "learned knowledge." Think of them as variables within a vast, complex equation whose values are refined during the training process.

• B (Billion): Refers to a billion (1,000,000,000).
• For example:
  • A 2B model has 2 billion parameters.
  • A 7B model has 7 billion parameters.
  • A 9B model has 9 billion parameters.
  • A 27B model has 27 billion parameters.

The number of parameters in a large language model generally correlates with the model's capacity and complexity. In general, it can be said that:

• More parameters can often result in a larger knowledge base and the ability to recognize more complex relationships.
• However, a higher parameter count also means greater computational power and memory requirements to run and fine-tune the model.

The Gemma family offers models of various sizes, allowing developers to find the optimal balance between performance and resource demands.

---

Gemma's Key Capabilities

With its "deployable, embeddable, and adaptable" nature, Gemma provides the following practical advantages:

• Deployable: The models can be run locally on various hardware, such as workstations, servers, or even certain edge devices. This enhances data security, can reduce cloud costs, and allows for offline operation in specific applications.
• Embeddable: Gemma models are easily integrated into existing applications, software, and systems. This empowers developers to add AI capabilities to their products and services without having to build an AI model from scratch.
• Adaptable: The models can be fine-tuned with specific datasets. This allows users to leverage Gemma's foundation to create AI solutions that precisely meet their unique business needs, industry specifications, or project requirements.

Further Advanced Capabilities:

Beyond its core attributes, the Gemma model family incorporates the results of Google's latest AI research:

• Advanced Language Understanding and Generation: Capable of text comprehension, question-answering, summarization, and generating creative text (e.g., code, stories, poems).
• Multimodal Capabilities: The latest versions, such as Gemma 3 and PaliGemma, can process not only text but also image and, in some cases, audio inputs, opening up new application possibilities (e.g., analyzing and describing images).
• Specialized Variants: The family includes specific models like CodeGemma (optimized for code generation and completion) and RecurrentGemma (focused on more efficient, faster inference).

Majdnem nyílt forráskódú AI-modell: Google Gemma

 

Google Gemma – Telepíthető, Beépíthető és Alakítható AI

A Gemma a Google egy nagy teljesítményű, nyílt súlyú Mesterséges Intelligencia modellcsaládja, amely a Gemini mögött álló kutatási és technológiai alapokon nyugszik. A Gemma célja, hogy a fejlesztők és kutatók számára hozzáférhetővé tegye a fejlett AI képességeket, lehetővé téve, hogy saját maguk testre szabják és egyedi célra alkalmazzák azt.

---

Mit is jelent ez pontosan?

A Gemma rugalmassága és hozzáférhetősége a következő kulcsfontosságú képességekben mutatkozik meg:

• Telepíthető: A Gemma modellek helyileg futtathatók a felhasználók saját infrastruktúráján (például szervereken, számítógépeken, vagy akár kompatibilis mobil eszközökön). Ezáltal a felhasználók nagyobb kontrollt gyakorolhatnak az adatok felett, csökkenthetik a felhőalapú szolgáltatások költségeit, és offline környezetben is működtethetik a modelleket.

• Beépíthető: A Gemma modellek könnyedén integrálhatók más szoftverekbe, alkalmazásokba és rendszerekbe. Ez a képesség felgyorsítja az innovációt, mivel a fejlesztők beágyazhatják az AI intelligenciát saját termékeikbe anélkül, hogy a modellt a nulláról kellene megépíteniük.

• Alakítható: Ez az egyik legfontosabb előny. A Gemma modelleket finomhangolhatjuk saját specifikus adathalmazokkal. Ez azt jelenti, hogy a modell "megtanítható" egy adott iparág, téma vagy egyedi stílus nyelvezetére és tudására, így tökéletesen testre szabható egyedi üzleti igények, kutatási projektek vagy kreatív feladatok céljára.

---

A Gemma paraméterek jelentése (2B, 7B, 9B, 27B)

A modell nevei mellett szereplő számok (pl. 2B, 7B, 9B, 27B) a modell paramétereinek számát jelölik, ami milliárdokban (B = Billion) van megadva.

• Paraméterek: Egy neurális hálózatban (mint amilyen egy nyelvi modell is) a paraméterek azok a változók vagy "súlyok", amelyeket a modell a tanulási (betanítási) folyamat során beállít. Ezek a súlyok tárolják a modell "tudását" a nyelvi mintázatokról, a fogalmak közötti összefüggésekről, a nyelvtanról és a jelentésről. Minél több paramétere van egy modellnek, annál több információt képes potenciálisan tárolni és felhasználni.
• A számok jelentése:
  • 2B = 2 milliárd paraméter
  • 7B = 7 milliárd paraméter
  • 9B = 9 milliárd paraméter
  • 27B = 27 milliárd paraméter
• Hatás a teljesítményre és erőforrás-igényre: Általánosságban elmondható, hogy:
  • Több paraméter általában nagyobb teljesítményt és jobb nyelvi képességeket eredményez (mélyebb megértés, koherensebb és árnyaltabb válaszok).
  • Ugyanakkor a több paraméter nagyobb számítási teljesítményt és több memóriát is igényel a futtatáshoz és a betanításhoz.

A Gemma modellcsalád különböző méretei lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy az igényeiknek és a rendelkezésre álló hardverüknek leginkább megfelelő modellt válasszák – legyen szó akár mobil eszközön futtatható kisebb modellről, akár egy szerveren futó, összetettebb feladatokra képes nagyobb modellről.

---

A Gemma tehát egy erőteljes eszköz a fejlesztők és kutatók kezében, amely lehetővé teszi számukra, hogy rugalmasan használják és innováljanak a mesterséges intelligencia segítségével, pontosan a saját igényeikre szabva azt.

Google Gemma fejlesztés
– További részletek, források

1. Gemma a Google AI for Developers platformon:

   • Általános információk és kezdő lépések: Ez a hivatalos kiindulópont a Gemmához. Itt találhatók a modellek listája, az ajánlott felhasználási módok, és az első lépésekhez szükséges útmutatók.
     • Link: https://ai.google.dev/gemma/docs/get_started
   • Gemma 2 modellkártya: Részletesebb információk a Gemma 2 modellekről, beleértve a képzési adatokat, etikai megfontolásokat és benchmark eredményeket.
     • Link: https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_2

2. Google Developers Blog – Gemma bejelentések és részletes leírások:

   • Ezek a blogbejegyzések a legfontosabb bejelentéseket és a modellekkel kapcsolatos mélyebb technikai betekintéseket tartalmazzák.
   • Introducing Gemma 3: The most capable model you can run on a single GPU or TPU (Gemma 3 bejelentése): Ez a bejegyzés részletesen ismerteti a Gemma 3 képességeit, a multimodális (szöveg és kép) támogatást, a nagyobb kontextusablakot és az új architektúrát.
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3/
   • Announcing Gemma 3n preview: powerful, efficient, mobile-first AI (Gemma 3n előzetes bemutatása): A legfrissebb fejlesztés, ami a mobil eszközökre optimalizált, hangbemenetet is kezelő multimodális képességeket emeli ki.
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma-3n/
   • Gemma explained: What's new in Gemma 3 (Gemma 3 architektúra részletei): Mélyebb betekintés a Gemma 3 architekturális változásaiba (pl. interleaved attention, KV-cache memória csökkentés).
     • Link: https://developers.googleblog.com/en/gemma-explained-whats-new-in-gemma-3/

3. Google Cloud Vertex AI – Gemma Model Garden:

   • A Google Cloud platformon keresztül is elérhetők a Gemma modellek, ahol kipróbálhatók és telepíthetők. Itt is található technikai dokumentáció.
   • Gemma 3 – Vertex AI (Google Cloud console): Itt találhatók a Gemma 3 modellek verziói, kiadási dátumai és rövid leírásai.
     • Link: https://console.cloud.google.com/vertex-ai/publishers/google/model-garden/gemma3

4. Hugging Face és Kaggle – Közösségi platformok:

   • Bár nem Google által üzemeltetett oldalak, ezek a platformok a leggyakoribb helyek, ahol a fejlesztők letöltik és használják a nyílt súlyú modelleket, így a Gemmát is. Itt rengeteg finomhangolt verzió és példa található.
   • Google/Gemma a Hugging Face-en: https://huggingface.co/google/gemma
   • Gemma modellek a Kaggle-n: https://www.kaggle.com/models/google/gemma

 

Személyes adatok az Adatbróker cégeknél - Titkok az Interneten

Kattintottál már arra, hogy elfogadod egy weblapon a nyomkövető adatcsomagok "sütik vagy cookiek" alkalmazását?  Ezek a viselkedési és személyes adatoknak mi lesz a további sorsa, hova kerülnek? 

Az alábbiakban ismertetett Internetes adatgyűjtők - adatbrókerek működése rávilágít arra, hogy a digitális korban mennyire fontos a személyes adatok védelme és a tudatos online magatartás. A vállalkozásoknak és egyéni  felhasználóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy adataik milyen módon gyűlnek és hasznosulnak, és milyen kiberbiztonsági kockázatokat rejthet mindez.

A nagy adatbróker cégek és a kiberbiztonsági vonatkozásaik

Az internetezők adatainak gyűjtése terén nemcsak a mindenki által ismert tech óriások játszanak kulcsszerepet, hanem léteznek speciális, úgynevezett adatbróker cégek is. Ezeknek a vállalatoknak az elsődleges üzleti modellje az, hogy hatalmas mennyiségű személyes adatot gyűjtenek, rendszereznek és értékesítenek tovább. Működésük gyakran a háttérben zajlik, és a felhasználók számára kevésbé látható.

Mik azok az adatbrókerek?

Az adatbrókerek olyan cégek, amelyek különböző forrásokból (nyilvános nyilvántartások, online tevékenységek, alkalmazáshasználat, vásárlási előzmények, hűségprogramok, harmadik féltől származó adatpartnerek stb.) gyűjtenek információkat a felhasználókról. Ezeket az adatokat aztán összesítik, elemzik, és részletes profilokat készítenek belőlük, melyeket különböző célokra adnak el más vállalkozásoknak, intézményeknek.

Néhány példa a nagy adatbrókerekre:

• Acxiom: Az egyik legnagyobb globális adatbróker, kiterjedt adatbázisokkal rendelkezik a fogyasztói demográfiai adatokról, érdeklődési körökről, vásárlási szokásokról, online és offline interakciókról.
• Experian, Equifax, TransUnion: Ezek elsősorban hitelinformációs ügynökségek, de a hitelképesség ellenőrzésén túl hatalmas mennyiségű pénzügyi, foglalkoztatási és helyadatot is gyűjtenek és értékesítenek.
• Oracle: Jelentős adatbirodalmat épített ki felvásárlások révén, olyan cégeket is beolvasztva, amelyek online profilokból és okoseszközökből gyűjtenek adatokat, amelyeket aztán reklámozásra és üzleti intelligenciára használnak fel.
• RELX (LexisNexis, ThreatMetrix): Szintén komoly szereplő az adatbróker iparágban, eszközök milliárdjairól követ nyomon adatokat, és információalapú elemzéseket biztosít a pénzügyi, biztosítási és bűnüldözési szektorok számára.
• Epsilon: Főként a fogyasztói viselkedési adatok felhasználására összpontosít, hogy marketingkampányokhoz hasznosítható felismeréseket generáljon, és részletes ügyfélprofilokat építsen.

Mire használják az összegyűjtött adatokat?

Az adatokat számos legális célra használják fel, többek között:

• Célzott hirdetések: Személyre szabott reklámok megjelenítése a felhasználók érdeklődési köre és viselkedése alapján.
• Piackutatás: Fogyasztói trendek és preferenciák azonosítása.
• Csalás felderítése: Potenciálisan csalárd tranzakciók vagy tevékenységek azonosítása.
• Kockázatértékelés: Például biztosítási díjak meghatározása.
• Személyre szabott szolgáltatások: Ajánlások és egyedi felhasználói élmények nyújtása.

Az Interneten összegyűjtött adatokkal való visszaélések lehetséges módjai és esetei:

• 
  Identitáslopás:
  • Bankszámla- és hitelkártya-csalás
  • Hiteligénylés
  • Egészségügyi csalás
  • Adócsalás
• Célzott csalások (Social Engineering):
  • Személyre szabott adathalászat (phishing)
  • Telefonos/SMS csalás (vishing/smishing)
  • Csalás a sértett nevében (pl. szolgáltatóknál)
• Zsarolás és kiberzsarolás:
  • Személyes adatokkal való zsarolás
  • Üzleti zsarolás (pl. érzékeny céges adatokkal)
• Fizikai fenyegetések és zaklatás:
  • Címadatok felhasználása betöréshez, erőszakhoz
  • Stalking (követés, zaklatás)
• Irányított támadások és kémkedés:
  • Vállalati kémkedés
  • Vállalati hálózatba való behatolás
• Adatbázisok értékesítése a feketepiacon:
  • Jelszavak, bankkártya-adatok eladása
• Politikai befolyásolás és dezinformáció:
  • Célzott propagandakampányok indítása
  • Társadalmi vélemény befolyásolása hamis adatokkal

Adat megosztás az Interneten: kiberbiztonsági szempontok és kockázatok

Kiszivárgott adatok: Milyen veszélyek fenyegetik az internetezőket és a vállalkozásokat?

Az adatbrókerek hatalmas mennyiségű személyes adatot gyűjtenek a felhasználókról. Bár ezeket az adatokat elvileg legális üzleti célokra (pl. célzott marketingre) használják, egy adatszivárgás vagy a bűnözők általi hozzáférés súlyos következményekkel járhat. Az ilyen módon kiszivárgó információk nemcsak bosszantóak, hanem valós fenyegetést jelentenek a magánszemélyek és a cégek biztonságára.

Nézzük, milyen visszaélésekre használhatják a bűnözők ezeket az adatokat, és miért elengedhetetlen a tudatos adatkezelés:

1. Identitáslopás és célzott csalások

• Személyes adatokkal való visszaélés: Ha az adatbrókertől származó információk (név, cím, születési dátum, anyja neve, telefonszám, e-mail cím) rossz kezekbe kerülnek, a bűnözők identitáslopásra használhatják fel. Ez azt jelenti, hogy a nevedben nyithatnak bankszámlát, vehetnek fel hitelt, igényelhetnek szolgáltatásokat, vagy akár adócsalást is elkövethetnek.
• Személyre szabott adathalászat (Spear Phishing): Az adatbrókerek által gyűjtött részletes profilok (érdeklődési körök, munkahely, korábbi vásárlások) alapján a csalók rendkívül hitelesnek tűnő adathalász e-maileket és üzeneteket küldhetnek. Ezek nem a szokásos, tucatjával érkező spamek, hanem személyre szabott, meggyőző próbálkozások, amelyek például bankod, szolgáltatód, vagy akár egy ismerősöd nevében érkeznek, és jelszavak, banki adatok vagy más bizalmas információk megadására ösztönöznek.
• Telefonos/SMS csalások (Vishing/Smishing): Hasonlóan az adathalászathoz, a megszerzett információkkal a bűnözők hihető telefonhívásokat vagy SMS-eket kezdeményezhetnek, amelyekben banki ügyintézőnek, hatóságnak vagy más megbízható személynek adják ki magukat, hogy információkat vagy pénzt csaljanak ki.
• Személyes adatokkal való zsarolás: Ha az adatok között kényes, intim vagy kompromittáló információk (pl. egészségügyi adatok, magánlevelezés, böngészési előzmények) is szerepelnek, a bűnözők zsarolásra használhatják fel azokat, pénzt követelve a publikálás elkerüléséért.
• Cím és mozgási adatokkal való visszaélés: A kiszivárgott lakcím, munkahelyi cím, vagy akár a feltérképezett napi rutin alapján a bűnözők fizikai zaklatást, betörést vagy más bűncselekményt követhetnek el az áldozat ellen.

3. Vállalati kockázatok és célzott támadások

• Vállalati hálózatba való bejutás: Ha az adatbrókerek által tárolt adatok között szerepelnek munkavállalók adatai (e-mail címek, beosztás, munkakör, esetleg jelszavak korábbi szivárgásokból), a bűnözők ezeket felhasználva célzottan támadhatják a vállalat rendszereit. Ez a "lábnyom" segíti őket a behatolásban, például egy munkatárs ellen irányuló, hihető adathalászattal.
• Hírnévromlás és jogi következmények: Egy nagy adatbrókernél történt adatszivárgás, amely egy cég ügyfeleit érinti, súlyos hírnévromlást és bizalomvesztést okozhat. Emellett komoly jogi és pénzügyi következményekkel járhat, beleértve a bírságokat és a perek indítását az adatvédelmi szabályok megsértése miatt (pl. GDPR).

Miért fontos az adataink tudatos kezelése?

Az adatbrókerek léte és az adatszivárgások lehetősége miatt elengedhetetlen, hogy mind magánszemélyként, mind vállalkozásként tudatosan és proaktívan kezeljük adatainkat:

• Minimalizáljuk a megosztott adatokat: Csak a feltétlenül szükséges információkat adjuk meg online, és ellenőrizzük az alkalmazások adatkezelési beállításait.
• Használjunk erős és egyedi jelszavakat: Minden szolgáltatáshoz más, komplex jelszót használjunk, és aktiváljuk a kétfaktoros hitelesítést, ahol lehetséges.
• Legyünk óvatosak az online interakciókkal: Kétszer is ellenőrizzük a gyanús e-mailek és linkek feladóját, mielőtt bármire kattintanánk.
• Figyeljük a fiókjainkat: Rendszeresen ellenőrizzük bankszámláinkat, hitelkártyáinkat, és egyéb online fiókjainkat gyanús tevékenységek után kutatva.
• Képzés és felkészültség (vállalkozásoknál): A munkavállalók rendszeres kiberbiztonsági képzése elengedhetetlen, ahogy egy incidenskezelési terv megléte is.

Az adatok tudatos kezelésével jelentősen csökkenthetjük az adatbrókerek által gyűjtött és kiszivárgott adatokból eredő kockázatokat. Érdemes megérteni, hogy adataink értékesek, és mint ilyenek, védelmet igényelnek.

További részletek Digitális készségfejlesztés témában.

Internetes bank biztonság: PCI DSS szabvány

 A Fizetőkártya-ipari adatbiztonsági szabvány, a PCI DSS  (Angolul Payment Card Industry Data Security Standard) egy olyan információbiztonsági protokoll, amelyet a főbb kártyatársaságok, bankszövetségek, vagy nagyobb bankok  hitelkártyáinak kezelésére használnak. A szabványt a Fizetőkártya-ipari Biztonsági Szabványok Tanácsa kezeli, és használatát a kártya biztosítók írják elő. Ezt a fizetési módszert a kártyabirtokosok adatainak jobb ellenőrzése és a hitelkártyacsalások csökkentése érdekében hozták létre. A biztonsági feltételeknek megfelelés érvényesítésére évente vagy negyedévente kerül sor.

A PCI DSS tizenkét követelményt tartalmaz a megfelelésre vonatkozóan, amelyek hat kapcsolódó csoportba, úgynevezett ellenőrzési célokhoz vannak rendezve:

• 
      Biztonságos hálózat és rendszerek kiépítése és fenntartása
•     A kártyabirtokosok adatainak védelme
•     sebezhetőség-kezelési program működtetése.
•     Erős hozzáférés-ellenőrzési intézkedések végrehajtása
•     Rendszeresen ellenőrizze és tesztelje a hálózatokat
•     Információbiztonsági politika biztosítása 

 

További részletek, információforrás: 

• Angol Wikipédia Payment Card Industry Data Security Standard (PCI DSS)  összefoglaló
• UCC - SSC Kislexikon