GEO po SEO. Kaj lahko dejansko optimiziramo v iskanju z umetno inteligenco?

GEO trg pogosto označuje vsak želen izid kot "optimizacijo": izbira virov, citiranje, vključitev blagovne znamke, ugodno okvirjanje in celo priporočila. To je kategorijska napaka.

Blagovna znamka lahko spremeni svojo spletno stran, pogoje dostopa, informacijsko arhitekturo, vsebino, trditve in nekatere podatke, ki jih posreduje zunanjim platformam. Ne more pa ukazati sistemu pridobivanja, da izbere določen dokument. Ne more prisiliti citiranja ali določiti, kako bo model sintetiziral svoje vire. Prav tako ne nadzira končnega priporočila.

Zato zrel pristop k Generative Engine Optimisation (GEO) zahteva tri različne načine delovanja:

• neposredno optimiziranje nadzorovanih sredstev in pogojev;

• posredno vplivanje na to, kako se informacije izbirajo in uporabljajo;

• spremljanje izidov, ki ostajajo zunaj nadzora blagovne znamke.

Enostavneje povedano:

GEO ni optimizacija odgovora modela. To je optimizacija nadzorovanih pogojev, poskus vplivanja na vmesne procese in merjenje predstavitve, ki je ne nadzira blagovna znamka.

“Po SEO” ne pomeni “brez SEO”

Beseda “po” ne nakazuje, da GEO nadomešča SEO. Nanaša se na kasnejše faze informacijskega toka – točko, pri kateri je mogoče pridobiti, izbrati, uporabiti in pretvoriti razpoložljiv dokument v odgovor.

Za generativne funkcije iskanja Google ostajajo temeljne zahteve SEO pogoj za vstop. Google navaja, da AI Overviews in AI Mode uporabljata njegove osnovne sisteme kakovosti in razvrščanja iskanja, Retrieval-Augmented Generation (RAG) in razširitev poizvedb. Stran mora biti indeksirana in upravičena do prikaza s snippetom, vendar izpolnjevanje teh pogojev ne zagotavlja crawlanja, indeksiranja ali predstavitve.

Ne vsak sistem doseže informacije po isti poti.

OpenAI razlikuje avtomatiziran OAI-SearchBot od ChatGPT-User, ki lahko obišče stran kot rezultat uporabniške akcije. Anthropic dodeljuje ločene vloge Claude-SearchBot in Claude-User. Podobno Perplexity razlikuje PerplexityBot od Perplexity-User, pri čemer lahko pridobivanje, ki ga sproži uporabnik, deluje pod drugačnimi pravili kot avtomatizirano indeksiranje.

Obseg tega članka

V tem članku se izraz generativni iskalni sistem uporablja kot splošni izraz. Ne pomeni, da ima vsak izdelek enako arhitekturo.

Zaporedje:

dostop → pridobivanje → izbira virov → citiranje → absorpcija → sinteza → predstavitev → priporočilo

je analitični model. V določenem sistemu so lahko nekateri koraki iterativni, vzporedni, skriti ali odsotni.

Kaj bi moralo GEO pomeniti?

Tri konkurenčne definicije lahko identificiramo v akademskih raziskavah in industrijskem diskurzu.

Prvotna študija, “GEO: Generative Engine Optimization”, je definirala GEO kot okvir optimizacije črne škatle, zasnovan za povečanje vidnosti vsebine v odgovorih generativnega motorja. Raziskovalci so spreminjali dokumente in merili spremembe v njihovi izpostavljenosti. Poročani rezultat “do 40%” se nanaša na specifičen mejnik, lastne metrike vidnosti in nadzorovano raziskovalno okolje – to ni mejnik za trenutne proizvodne sisteme.

Z vidika Googla sta Answer Engine Optimisation (AEO) in GEO industrijska izraza, ki se nanašata na vidnost v izkušnjah iskanja z umetno inteligenco, vendar optimizacija za AI Overviews in AI Mode ostaja del optimizacije iskanja Google. Google ne zahteva llms.txt, specializirane oznake, umetnega deljenja ali ločenega sloga pisanja za sisteme AI.

Obe definiciji sta uporabni, vendar nobena ne ponuja dovolj nevtralne definicije discipline.

Operativna definicija

Generative Engine Optimisation je praksa, ki temelji na dokazih, pri kateri se spreminjajo nadzorovani informacijski viri in pogoji dostopa, da se ustvarijo boljši pogoji za generativne iskalne sisteme, da najdejo, izberejo, uporabijo in natančno predstavijo informacije – ob tem pa merijo izide, ki ostajajo zunaj neposrednega nadzora blagovne znamke.

Ta definicija ne vključuje:

• neposrednega nadzora nad odgovorom;

• usposabljanja ali fino nastavljanje modela ponudnika;

• vsake aktivnosti SEO ali PR;

• le spremljanja;

• zagotavljanja omembe, citiranja ali priporočila.

GEO, AEO, LLMO in vidnost AI

Ti izrazi opisujejo prekrivajoče se, a ločene objekte.

Vidnost AI je merilno področje, ne sinonim za GEO.

Blagovna znamka je lahko pogosto omenjena, vendar opisano netočno. Lahko prejme citate, ne da bi bila priporočena. Lahko se dosledno pojavlja kot vir informacij, vendar ne kot ponudnik ustrezne rešitve.

GEO kontrolna površina

GEO kontrolna površina, ki jo predlaga Brand Semantics, organizira aktivnosti glede na raven agencije, ki je na voljo blagovni znamki.

Model ne predlaga, da vsak element pripada izključno eni kategoriji. Citiranje je na primer proces, na katerega lahko blagovna znamka poskuša vplivati, in izid, ki ga mora opazovati.

Razvrstitev opisuje ustrezni način upravljanja, ne le položaj elementa znotraj pipeline.

Kaj lahko blagovne znamke neposredno optimizirajo

Neposredna optimizacija je mogoča, kjer blagovna znamka nadzira objekt intervencije in lahko preveri, da je bila sprememba izvedena.

Tehnični dostop je nadzorovan; vključitev ni

V iskanju Google lahko blagovna znamka nadzira, ali so njene strani tehnično dostopne za crawlanje, indeksiranje in predstavitev snippetov. Ne more zagotoviti, da bo Google indeksiral stran ali jo prikazal v generativni funkciji.

Enaka razlika velja za druge platforme:

• OAI-SearchBot podpira vključitev strani v funkcije iskanja ChatGPT, medtem ko GPTBot zadeva vsebino, ki se lahko uporablja pri razvoju modelov. Nadzor je neodvisen.

• Claude-SearchBot podpira indeksiranje, namenjeno izboljšanju kakovosti, relevantnosti in natančnosti rezultatov iskanja Claude, medtem ko Claude-User obravnava pridobivanje, ki ga sprožijo uporabniki.

• PerplexityBot podpira iskalne površine, medtem ko Perplexity-User lahko obišče stran kot odgovor na uporabniško zahtevo. Perplexity navaja, da slednje običajno ignorira robots.txt, ker je pridobivanje sproženo s strani uporabnika.

Zato ne obstaja enotna odločitev “dovoli AI” ali “blokiraj AI”. Avtomatizirano indeksiranje, pridobivanje na zahtevo, razvoj modelov in pravila požarnega zidu za spletne aplikacije (WAF) je treba obravnavati ločeno.

Vsebina, trditve in strukturirani podatki

Blagovna znamka lahko izboljša:

• natančnost svojih definicij;

• preglednost svoje metodologije;

• kakovost svojih podatkov;

• jasnost svojih virov;

• strukturo svojega argumenta;

• svežino svojih informacij;

• ločitev med dejstvi, interpretacijami in omejitvami;

• doslednost imen, izdelkov in kategorij.

To ne pomeni obstoja univerzalnega sloga pisanja, ki zagotavlja citiranje.

Google priporoča uporabno, edinstveno in nekomoditizirano vsebino, vendar zavrača potrebo po specializiranem slogu pisanja za generativno iskanje, idealni dolžini dokumenta ali umetnem deljenju vsebine na kratke fragmente.

Strukturirani podatki so prav tako nadzorovan element. Lahko pomagajo iskanju Google razumeti vidno vsebino in določiti upravičenost za določene bogate rezultate, vendar tehnično pravilna implementacija ne zagotavlja, da bodo ti rezultati prikazani. Strukturirani podatki morajo odražati informacije, ki so na voljo uporabniku.

Podroben načrt entitet, trditev in virov je obravnavan v Infrastruktura Brand Semantics: kako pravilno razumeti vašo blagovno znamko v iskanju AI. Tukaj so ti elementi pomembni kot nadzorovani vnosi – ne kot zagotovilo končne predstavitve.

Kaj lahko le vplivamo

Blagovna znamka lahko ustvari boljše pogoje za pridobivanje, izbiro virov in natančno sintezo, vendar ne nadzira teh odločitev.

Pridobivanje in izbira virov

Potencialne intervencije vključujejo:

• tehnično dostopnost;

• semantično usklajenost med dokumentom in poizvedbo;

• jasno terminologijo;

• prisotnost relevantnih trditev;

• aktualne podatke;

• dostopnost v jeziku uporabnika;

• zunanje vire, ki potrjujejo pomembne informacije.

Vendar pa celoten nabor kandidatov, vse pomožne poizvedbe in teže, ki jih platforma uporablja, ostajajo neznane. Pridobivanje in izbira virov sta torej področji vpliva in delno neopazni procesi.

Odsotnost vidnega citata ne pomeni, da vir ni imel vloge pri pridobivanju ali generiranju. Brez dostopa do notranjih dnevnikov platforme del procesa ostaja neopazen. Določeni nevidni vir ne bi smel biti pripisan oblikovanju odgovora brez dodatnih dokazov.

Citiranje in absorpcija nista enaka

Blagovna znamka lahko izboljša dokument, vendar ne more uvesti stopnje citiranja na strani.

Stopnja citiranja je izid, ne objekt optimizacije.

Študija “Od izbire citatov do absorpcije citatov” razlikuje med:

• izbira citata – izbira in predstavitev vira;

• absorpcija citata – vpliv citirane strani na jezik, dejstva, dokaze ali strukturo odgovora.

Znotraj analiziranega nabora podatkov izbira citatov in globina vpliva nista bili ekvivalentni. Študija je prav tako ugotovila, da so bile strani z večjim opaznim vplivom bolj verjetno dobro strukturirane, semantično usklajene in bogate z izkoriščenimi dokazi. To so opisne povezave, ne dokaz, da bo ena sama strukturna sprememba povzročila višjo absorpcijo. Objavljeno je predtisk.

Polna metodologija za razlikovanje med citiranjem in absorpcijo zahteva ločeno analizo. Za namene tega modela je ustrezna razlika:

• struktura in dokazi so nadzorovani vnosi;

• izbira citatov in absorpcija so področja vpliva;

• stopnja citiranja in absorpcija trditev so opazovani izidi.

Zunanje vire

Digitalni PR, odnosi z založniki in korekcija zunanjih virov lahko podpirajo GEO, vendar ne vsaka omemba predstavlja GEO intervencijo.

Zunanja objava postane del GEO programa, ko:

1. podpira določeno trditev ali odnos entitet;

2. naslavlja specifično vrzel v viru;

3. je povezana z eksplicitno hipotezo vpliva;

4. je nato spremljana za izbiro, citiranje ali predstavitev.

Blagovna znamka nadzira svoje podatke, raziskave in outreach. Ne nadzira uredniške odločitve založnika ali kasnejše izbire publikacije s strani sistema.

Polna analiza lastnih, zasluženih in tretjih virov pripada drugje v vsebinskem sklopu. Ta članek jih le razvršča glede na raven nadzora, ki je na voljo.

Okvirjanje in priporočilo

Blagovna znamka lahko:

• jasno opredeli svojo kategorijo;

• pojasni relevantne primere uporabe in omejitve;

• objavi primerjave na podlagi eksplicitnih meril;

• popravi netočne informacije;

• ustvari doslednost med svojo ponudbo, občinstvom in težavo, ki jo rešuje.

Ne more pa določiti, ali jo sistem predstavi kot prvo priporočilo, eno od več možnosti, nišno rešitev ali blagovno znamko, ki je nepomembna za scenarij.

Stopnja priporočil, pomembnost odgovora in okvirjanje so opazovani izidi. Trditi, da lahko blagovna znamka “optimizira priporočila”, ji dodeljuje raven nadzora, ki je nima.

Primer: ena sredstvo, štiri ravni agencije

Recimo, da ponudnik programske opreme za poslovanje objavi svoj lasten poročilo, ki primerja metode za merjenje učinkovitosti procesov.