GEO SEO:n jälkeen. Mitä voidaan oikeasti optimoida tekoälyhaussa?

GEO-markkinat usein merkitsevät jokaista toivottua lopputulosta “optimoinniksi”: lähteen valinta, viittaus, brändin sisällyttäminen, suotuisa kehys ja jopa suositus. Tämä on kategoriaerrore.

Brändi voi muuttaa verkkosivustoaan, pääsyolosuhteitaan, tietorakennettaan, sisältöään, väitteitään ja osaa ulkoisille alustoille toimitetuista tiedoista. Se ei voi ohjata hakujärjestelmää valitsemaan tiettyä asiakirjaa. Se ei voi pakottaa viittausta tai määrittää, miten malli synteesiä lähteitään. Eikä se hallitse lopullista suositusta.

Kypsä lähestymistapa Generative Engine Optimisation (GEO) vaatii siten kolme erilaista toimintatapaa:

• hallittujen varantojen ja olosuhteiden suora optimointi;

• epäsuora vaikuttaminen siihen, miten tietoa valitaan ja käytetään;

• tulosten seuraaminen, jotka jäävät brändin hallinnan ulkopuolelle.

Yksinkertaisemmin sanottuna:

GEO ei ole mallin vastauksen optimointia. Se on hallittujen olosuhteiden optimointia, yritys vaikuttaa väliin tuleviin prosesseihin ja mittaus esityksestä, jota brändi ei hallitse.

“SEO:n jälkeen” ei tarkoita “ilman SEO:ta”

Sana “jälkeen” ei viittaa siihen, että GEO korvaisi SEO:n. Se viittaa tiedon virran myöhempiin vaiheisiin – hetkeen, jolloin saatavilla oleva asiakirja voidaan hakea, valita, käyttää ja muuttaa vastaukseksi.

Google Haun generatiivisten ominaisuuksien osalta SEO:n perusvaatimukset pysyvät sisäänpääsykriteerinä. Google ilmoittaa, että AI Overviews ja AI Mode käyttävät sen ydinhakujärjestelmiä ja -rankkausjärjestelmiä, Retrieval-Augmented Generation (RAG) ja kyselyjen laajentamista. Sivun on oltava indeksoitu ja kelvollinen esiintymään snippetissä, mutta näiden ehtojen täyttäminen ei takaa indeksointia, indeksointia tai esittämistä.

Ei jokainen järjestelmä saavuta tietoa samaa reittiä.

OpenAI erottelee automatisoidun OAI-SearchBotin ChatGPT-Käyttäjästä, joka voi vierailla sivulla käyttäjätoiminnan seurauksena. Anthropic määrittelee erilliset roolit Claude-SearchBotille ja Claude-Käyttäjälle. Perplexity erottelee myös PerplexityBotin Perplexity-Käyttäjästä, jossa käyttäjän aloittama haku voi toimia eri sääntöjen mukaan kuin automatisoitu indeksointi.

Tämän artikkelin laajuus

Koko tämän artikkelin ajan generatiivista hakujärjestelmää käytetään kattoterminä. Se ei tarkoita, että jokaisella tuotteella olisi sama arkkitehtuuri.

Järjestys:

pääsy → haku → lähteen valinta → viittaus → omaksuminen → synteesi → esitys → suositus

on analyyttinen malli. Tietyssä järjestelmässä jotkut vaiheet voivat olla iteratiivisia, rinnakkaisia, piilotettuja tai puuttuvia.

Mitä GEO:n tulisi tarkoittaa?

Kolme kilpailevaa määritelmää voidaan tunnistaa akateemisessa tutkimuksessa ja teollisuuden keskustelussa.

Alkuperäinen tutkimus, “GEO: Generative Engine Optimization”, määritteli GEO:n mustan laatikon optimointikehikoksi, joka on suunniteltu lisäämään sisällön näkyvyyttä generatiivisten moottoreiden vastauksissa. Tutkijat muokkasivat asiakirjoja ja mittasivat niiden altistumisen muutoksia. Raportoitu tulos “jopa 40%” koski tiettyä vertailukohtaa, sen omia näkyvyysmittareita ja hallittua tutkimusympäristöä – se ei ole vertailukohta nykyisille tuotantojärjestelmille.

Googlelta katsottuna Answer Engine Optimisation (AEO) ja GEO ovat teollisuustermistöjä, jotka liittyvät näkyvyyteen tekoälyhaun kokemuksissa, mutta optimointi AI Overviews ja AI Mode -tiloille pysyy osana Google Haun optimointia. Google ei vaadi llms.txt, erikoismerkintää, keinotekoista jakamista tai erillistä kirjoitustyyliä tekoälyjärjestelmille.

Molemmat määritelmät ovat hyödyllisiä, mutta kumpikaan ei tarjoa riittävän neutraalia määritelmää tälle alalle.

Toiminnallinen määritelmä

Generative Engine Optimisation on todisteisiin perustuva käytäntö hallittavien tietovarantojen ja pääsyolosuhteiden muokkaamisesta, jotta luodaan paremmat olosuhteet generatiivisten hakujärjestelmien löytää, valita, käyttää ja tarkasti edustaa tietoa – samalla mitaten tuloksia, jotka jäävät brändin suoran hallinnan ulkopuolelle.

Tämä määritelmä ei sisällä:

• suoraan vastauksen hallintaa;

• palveluntarjoajan mallin kouluttamista tai hienosäätöä;

• jokaisen SEO- tai PR-toiminnan;

• vain seurantaa;

• viittauksen, sitoumuksen tai suosituksen takaamista.

GEO, AEO, LLMO ja tekoälyn näkyvyys

Nämä termit kuvaavat osittain päällekkäisiä mutta erillisiä kohteita.

Tekoälyn näkyvyys on mittausalue, ei GEO:n synonyymi.

Brändi voi mainita usein, mutta kuvata virheellisesti. Se voi saada viittauksia ilman suositusta. Se voi esiintyä johdonmukaisesti tietolähteenä, mutta ei relevantin ratkaisun tarjoajana.

GEO-ohjauspinta

GEO-ohjauspinta, jonka on ehdottanut Brand Semantics, järjestää toiminnot brändille saatavilla olevan toimijuuden tason mukaan.

Mallin ei tule ehdottaa, että jokainen elementti kuuluu yksinomaan yhteen kategoriaan. Esimerkiksi viittaus on prosessi, johon brändi voi yrittää vaikuttaa ja lopputulos, jota sen on havaittava.

Luokittelu kuvaa oikeaa hallintatapaa, ei vain elementin sijaintia putkistossa.

Mitä brändit voivat optimoida suoraan

Suora optimointi on mahdollista, kun brändi hallitsee toimenpiteen kohteen ja voi vahvistaa, että muutos on toteutettu.

Tekninen pääsy on hallittavissa; sisällyttäminen ei ole

Google Haussa brändi voi hallita, ovatko sen sivut teknisesti saatavilla indeksoitavaksi, indeksoitavaksi ja snippet-esitettäväksi. Se ei voi taata, että Google indeksoi sivun tai esittää sen generatiivisessa ominaisuudessa.

Sama erottelu pätee muihin alustoihin:

• OAI-SearchBot tukee sivujen sisällyttämistä ChatGPT-hakutoimintoihin, kun taas GPTBot liittyy sisältöön, jota voidaan käyttää mallin kehittämisessä. Ohjaimet ovat itsenäisiä.

• Claude-SearchBot tukee indeksointia, joka on tarkoitettu parantamaan Clauden hakutulosten laatua, merkitystä ja tarkkuutta, kun taas Claude-Käyttäjä käsittelee käyttäjien aloittamaa hakua.

• PerplexityBot tukee hakupintoja, kun taas Perplexity-Käyttäjä voi vierailla sivulla käyttäjän pyynnön seurauksena. Perplexity ilmoittaa, että jälkimmäinen yleensä ohittaa robots.txt, koska haku on käyttäjän aloittama.

Ei siis ole olemassa yhtä “salli tekoäly” tai “estää tekoäly” -päätöstä. Automaattinen indeksointi, haku kysynnä, mallin kehittäminen ja verkkosovelluspalomuurin (WAF) säännöt on käsiteltävä erikseen.

Content, väitteet ja rakenteellinen data

Brändi voi parantaa:

• määritelmien tarkkuutta;

• menetelmän läpinäkyvyyttä;

• tietojensa laatua;

• lähteidensä selkeyttä;

• argumenttinsa rakennetta;

• tietojensa ajankohtaisuutta;

• eroa faktojen, tulkintojen ja rajoitusten välillä;

• nimien, tuotteiden ja kategorioiden johdonmukaisuutta.

Tämä ei tarkoita, että olisi olemassa yleistä kirjoitustyyliä, joka takaa viittauksen.

Google suosittelee hyödyllistä, erottuvaa ja ei-kaupallistettua sisältöä, mutta hylkää tarpeen erikoiskirjoitustyylille generatiivisessa haussa, ihanteellista asiakirjan pituutta tai sisällön keinotekoista jakamista lyhyiksi paloiksi.

Rakenteellinen data on myös hallittava elementti. Se voi auttaa Google Haku ymmärtämään näkyvää sisältöä ja määrittämään kelpoisuuden tiettyihin rikkaita tuloksiin, mutta teknisesti oikea toteutus ei takaa, että näitä tuloksia näytetään. Rakenteellisen datan on heijastettava käyttäjälle saatavilla olevaa tietoa.

Entiteetti-, väite- ja lähdekarttojen yksityiskohtainen suunnittelu käsitellään Brand Semantics Infrastructure: kuinka saada tekoälyhaku ymmärtämään brändisi oikein. Tässä elementit ovat tärkeitä hallittavina syötteinä – eivät lopullisen esityksen takuuna.

Mitä voidaan vain vaikuttaa

Brändi voi luoda paremmat olosuhteet haulle, lähteen valinnalle ja tarkalle synteesille, mutta se ei hallitse näitä päätöksiä.

Haku ja lähteen valinta

Mahdolliset toimenpiteet sisältävät:

• tekninen saavutettavuus;

• asiakirjan ja kyselyn välinen semanttinen yhteensopivuus;

• selkeä terminologia;

• relevanttien väitteiden läsnäolo;

• ajankohtaiset tiedot;

• saatavuus käyttäjän kielellä;

• ulkopuoliset lähteet, jotka tukevat tärkeitä tietoja.

Kuitenkin täydellinen ehdokasjoukko, kaikki apukyselyt ja alustalle sovelletut painot pysyvät tuntemattomina. Haku ja lähteen valinta ovat siten vaikuttamisen alueita ja osittain havaittavia prosesseja.

Näkyvän viittauksen puuttuminen ei tarkoita, että lähde ei olisi vaikuttanut hakuun tai generointiin. Ilman pääsyä alustan sisäisiin lokitietoihin osa prosessista pysyy havaittavissa. Tiettyä näkymätöntä lähdettä ei tule antaa kunniaa vastauksen muokkaamisesta ilman lisätodisteita.

Viittaus ja omaksuminen eivät ole sama asia

Brändi voi parantaa asiakirjaa, mutta se ei voi toteuttaa viittausastetta sivulla.

Viittausaste on lopputulos, ei optimoinnin kohde.

Tutkimus “Viittauksen valinnasta viittauksen omaksumiseen” erottelee:

• viittauksen valinta – lähteen valinta ja esittäminen;

• viittauksen omaksuminen – viitatun sivun vaikutus vastauksen kieleen, faktoihin, todisteisiin tai rakenteeseen.

Analysoidussa tietojoukossa viittauksen laajuus ja vaikutuksen syvyys eivät olleet ekvivalentteja. Tutkimus havaitsi myös, että sivut, joilla oli suurempi havaittu vaikutus, olivat todennäköisemmin hyvin jäsenneltyjä, semanttisesti yhteensopivia ja rikkaita poimittavista todisteista. Nämä ovat kuvailevia suhteita, eivät todiste siitä, että yksittäinen rakenteellinen muutos aiheuttaa suurempaa omaksumista. Julkaisu on ennakkotiedote.

Koko metodologia viittauksen erottamiseksi omaksumisesta vaatii erillisen analyysin. Tämän mallin osalta relevantti erottelu on:

• rakenne ja todisteet ovat hallittavia syötteitä;

• viittauksen valinta ja omaksuminen ovat vaikuttamisen alueita;

• viittausaste ja väitteen omaksuminen ovat havaittuja lopputuloksia.

Ulkopuoliset lähteet

Digitaalinen PR, julkaisijasuhteet ja ulkoisten lähteiden korjaaminen voivat tukea GEO:ta, mutta ei jokainen maininta ole GEO-toimenpide.

Ulkopuolinen julkaisu tulee osaksi GEO-ohjelmaa, kun se:

1. tukee määriteltyä väitettä tai entiteettisuhdetta;

2. käsittelee tiettyä lähdeaukkoa;

3. on yhteydessä eksplisiittiseen vaikuttamishypoteesiin;

4. seurataan myöhemmin valintaa, viittausta tai esitystä varten.

Brändi hallitsee omia tietojaan, tutkimustaan ja ulkoista vuorovaikutustaan. Se ei hallitse julkaisijan toimituksellista päätöstä tai järjestelmän myöhempää valintaa julkaisusta.

Koko analyysi omistetuista, ansaituista ja kolmansista lähteistä kuuluu muualle sisältöklusteriin. Tämä artikkeli luokittelee ne vain hallinnan tason mukaan.

Kehys ja suositus

Brändi voi:

• määritellä kategoriansa selkeästi;

• selittää relevantit käyttötapaukset ja rajoitukset;

• julkaista vertailuja eksplisiittisten kriteerien perusteella;

• korjata virheellistä tietoa;

• rakentaa johdonmukaisuutta tarjouksensa, yleisönsä ja ratkaisemansa ongelman välille.

Se ei voi määrittää, esittääkö järjestelmä sen ensimmäisenä suosituksena, yhtenä vaihtoehtona useista, niche-ratkaisuna tai brändinä, joka on merkityksetön tilanteessa.

Suositusaste, vastauksen merkitys ja kehys ovat havaittuja lopputuloksia. Väitteen, että brändi voi “optimoida suosituksia”, antaminen sille hallinnan tason, jota se ei omaa.

Esimerkki: yksi varanto, neljä toimijuuden tasoa

Oletetaan, että liiketoimintalähtöinen ohjelmistotoimittaja julkaisee oman raporttinsa, joka vertaa menetelmiä prosessitehokkuuden mittaamiseksi.