GEO optimizacija, optimizacija za velike jezikovne modele (LLMO) in AEO so izrazi, ki jih v zadnjem času slišimo vse pogosteje. Vsak od njih namiguje na neko novo področje digitalnega marketinga, a ko pogledamo podrobneje, ugotovimo, da vsi izhajajo iz istega jedra – klasične SEO optimizacije.
Ta članek opisuje, kako in zakaj so GEO, LLMO in AEO tako podobni SEO optimizaciji, kje so morebitne razlike, in kako lahko podjetja prilagodijo strategije, da bodo vidna tudi v rezultatih umetne inteligence, še posebej v velikih jezikovnih modelih (LLM).
1. Uvod: Zakaj sploh govorimo o GEO in LLMO?
V svetu digitalnega marketinga se nenehno pojavljajo novi pojmi in izrazi. A večina teh še vedno temelji na znanih osnovah. Tako je tudi pri pojmih GEO (Generative Engine Optimization), LLMO (Large Language Model Optimization) in AEO (Answer Engine Optimization).
V osnovi gre pri vseh treh za optimizacijo, ki povečuje verjetnost, da bo vaša vsebina prikazana, citirana ali povzeta v odgovorih, ki jih generirajo sodobna AI orodja – od ChatGPT in Perplexity do Googlovega Gemini.
Mnogi si zastavljajo vprašanje:
Ali je to povsem nova disciplina, ki zahteva nove pristope, ali gre preprosto za evolucijo SEO optimizacije?
Nanj bomo odgovorili v naslednjih poglavjih.
2. Kako izboljšati vidnost v LLM-jih
Če želimo resno govoriti o optimizaciji za AI, moramo najprej razumeti, kako LLM-ji (veliki jezikovni modeli) pridejo do informacij in katere signale upoštevajo pri generiranju odgovorov.
Poenostavljeno lahko rečemo, da obstajajo tri glavne poti, s katerimi lahko vplivamo na svojo prisotnost v rezultatih AI:
2.1. Prisotnost v učnih podatkih LLM-ja
Vsak LLM je zgrajen na ogromni zbirki podatkov – besedil, kod, dokumentov, forumskih zapisov in drugih virov.
Če je vaša blagovna znamka v teh podatkih pogosto omenjena, in to v povezavi s ključnimi temami, ki so za vas pomembne, potem je večja verjetnost, da bo model pri odgovarjanju na vprašanja te teme uporabil tudi vas kot referenco.
Kaj lahko naredimo:
- ustvarjamo vsebine na lastni spletni strani, ki so bogate z informacijami o naših osrednjih temah,
- pišemo članke za ugledne zunanje portale in strokovne skupnosti,
- skrbimo, da so vsebine dobro strukturirane in semantično jasne.
Čeprav na že uporabljene podatke pri učenju nimamo vpliva, lahko z novimi vsebinami vplivamo na prihodnje verzije modelov.
2.2. Vidnost v zunanjih virih, ki jih AI uporablja sproti
Sodobni LLM-ji ne temeljijo le na “zamrznjenem” znanju iz učnih podatkov.
Vedno bolj pogosto uporabljajo t. i. RAG (Retrieval-Augmented Generation) – to pomeni, da sproti dostopajo do zunanjih virov, kot so spletne strani, baze znanja in klasični iskalniki (Bing, Google).
Če želite, da vas ChatGPT, Gemini ali Perplexity zazna kot relevanten vir, morate poskrbeti, da ste dobro pozicionirani v teh tradicionalnih iskalnikih – kar je, bistvo SEO optimizacija.
2.3. Manipulacije in kratkoročne taktike
Teoretično je možno AI model “pretentati” z namernimi triki, ki omogočajo, da vas chat priporoči.
To so tako imenovane “adversarial” metode, podobne črni SEO optimizaciji, ki lahko prinesejo kratkoročno korist, a dolgoročno škodijo.
3. GEO = SEO optimizacija (vsaj za zdaj)
Če vse zgoraj navedeno povzamemo, vidimo, da ključ do vidnosti v AI rezultatih ostaja enak kot pri klasični SEO optimizaciji:
ustvarjati je potrebno relevantne vsebine na teme, s katerimi želimo povezati svojo blagovno znamko, in poskrbeti, da so te vsebine prisotne tako na lastni strani kot v drugih uglednih virih.
Morda se bodo kakšne specifike pojavile v prihodnosti, vendar trenutno iskalniki vse bolj vključujejo AI v svoje rezultate, LLM-ji pa se vedno bolj naslanjajo na obstoječe iskalniške indekse. Meje med GEO in SEO optimizacijo so tako precej zamegljene.
4. Kako se GEO razlikuje od SEO optimizacije
Čeprav sta zaenkrat GEO in SEO optimizaciji zelo pokrivni, nekateri strokovnjaki opažajo nianse, ki jih velja razumeti. Ne gre za razlike, ki bi GEO optimizacijo upravičile kot povsem ločeno storitev, so pa pomembne pri načrtovanju strategije.
4.1. Nehiperpovezane omembe blagovne znamke imajo večjo težo
V klasični SEO optimizaciji ima večino teže pridobivanje povezav z drugih spletnih mest (backlinks), saj jih iskalniki uporabljajo kot glasove zaupanja (PageRank). Če vaša stran prejme kakovostno povezavo z druge strani, to poveča avtoriteto domene.
Pri GEO pa lahko velik vpliv dosežejo tudi nepovezane omembe – torej primeri, ko je blagovna znamka omenjena v besedilu brez hiperpovezave.
LLM-ji vrednotijo pojavnost imena, kontekst in sočasno pojavljanje z drugimi pojmi. S tem krepijo razumevanje, da je blagovna znamka pomemben igralec na določenem področju, tudi če povezave ni.
To pomeni, da bodo v kontekstu GEO zaželeni tudi zapisi v uglednih revijah, strokovnih forumih ali družbenih omrežjih, ki jih ssicer pri izvajanju SEO optimizacije ne koristimo pogosto.
4.2. Manjša vrednost nepovezanih povezav in vsebin brez povezave z dejavnostjo
V SEO optimizaciji se nekatera podjetja še vedno odločajo za gradnjo povezav na straneh, ki niso tematsko povezane z njihovo dejavnostjo, zgolj zaradi avtoritete domene.
Takšna taktika ima pri GEO zelo omejen učinek, saj LLM-ji ocenjujejo relevantnost po kontekstu vsebine, ne zgolj po povezavi.
Če povezava ali vsebina ni v kontekstu ključne teme, ki jo želite pokrivati, bo imela majhen ali ničeln vpliv na vašo prisotnost v AI rezultatih.
4.3. Nekateri tipi vsebin vplivajo drugače
Analize kažejo, da obstajajo razlike v tem, katere vrste strani LLM-ji raje citirajo v primerjavi s tem, kaj je učinkovito pri SEO optimizaciji.
Pri LLM-jih imajo večji pomen:
- Osrednje strani spletne strani (npr. začetna stran, stran »O nas«, ceniki).
- Dokumenti (npr. PDF, tehnični priročniki, raziskovalni dokumenti).
Manjši pomen imajo:
- Strani z dolgimi seznami ali zbirkami (listing pages), ki so ustvarjene za navigacijo in SEO optimizacijo, a vsebujejo malo konteksta.
To pomeni, da pri GEO ne smemo zanemariti dokumentov in ključnih strani, ki so v klasični SEO optimizaciji pogosto drugotnega pomena.
4.4. Korist od posebnih struktur dokumentov
LLM-ji besedila razdeljujejo na manjše “koščke” (chunks) in vsakega obravnavajo ločeno. Če skozi dokument konsistentno ponavljamo ključne informacije – na primer ime podjetja in povezane pojme – bo AI lažje razumel kontekst.
Ta pristop, imenovan “globalni kontekst dokumenta”, povečuje verjetnost, da bo AI iz posameznega delčka pravilno razumel, kdo ste in kaj ponujate.
4.5. Uporaba virov, ki jih SEO optimizacija ne pokriva
LLM-ji se učijo tudi iz virov, ki v splošnem nimajo vpliva na SEO optimizacijo.
Primer: odprtokodni repozitoriji na GitHubu nimajo vpliva na iskalniške uvrstitve, a so dragocen vir podatkov za AI, zlasti pri tehničnih in programerskih temah.
Podjetja, ki ciljajo na tehnično občinstvo, lahko v te vire dodajo kontekst in informacije o blagovni znamki ter tako povečajo prisotnost v AI odgovorih.
4.6. Omejena obdelava JavaScript vsebin
Večina AI pajkov trenutno ne izvaja JavaScripta. To pomeni, da lahko vsebine, ki se naložijo šele ob izvajanju skript na strani odjemalca, ostanejo nevidne LLM-jem.
Čeprav bo ta omejitev verjetno odpravljena, za zdaj velja naslednje: ključne informacije morajo biti dostopne v osnovnem HTML-ju, ne samo v dinamično naloženi obliki.
5. Povzemimo
Če strnemo vse našteto, ugotovimo, da so spodnje iztočnice:
- skrb za indeksiranje in dostopnost vsebine,
- strukturiranje podatkov na način, ki ga algoritmi zlahka razumejo,
- gradnja omemb blagovne znamke na drugih spletnih mestih,
- ustvarjanje vsebin z močnim kontekstom,
… v bistvu del klasične SEO optimizacije.
Nekatere razlike med SEO optimizacijo in GEO optimizacijo vendarle obstajajo, a trenutno niso tako velike, da bi zahtevale striktno ločevanje med SEO in GEO optimizacijo.
Podjetja, ki imajo dobro urejeno SEO optimizacijo, so praviloma vidna tudi v rezultatih LLM-jev, ker temeljni principi – relevantna, kakovostna, dostopna vsebina in dobra avtoriteta – delujejo v obeh primerih.
GEO kot naravna razširitev SEO optimizacije
Čeprav se bo tehnologija razvijala in bodo AI sistemi morda zahtevali določene prilagoditve, bodo strokovnjaki za SEO optimizacijo med prvimi, ki bodo te spremembe lahko vpeljali. Njihovo delo že zdaj združuje zahteve algoritmov in pričakovanja uporabnikov – torej natanko tisto, kar bodo potrebovali tudi generativni iskalniki v prihodnosti.
Dejstvo je, da so kanali, viri in formati, ki jih LLM-ji uporabljajo, že v veliki meri prepleteni s tradicionalnimi iskalniki. Ko bo ta povezava še močnejša, bo ločnica med SEO optimizacijo in GEO še bolj zabrisana.
Priporočila za optimizacijo v praksi
- Ne razmišljajte o GEO kot o povsem novi zadevi – glejte ga kot nadgradnjo SEO optimizacije, ki vključuje razumevanje, kako AI bere, strukturira in uporablja podatke.
- Spremljajte svoje omembe – ne le povezave, ampak tudi omembe blagovne znamke v uglednih virih, forumih in strokovnih skupnostih.
- Vključite zanemarjene formate – posvetite več pozornosti dokumentom (PDF, raziskave), ki so lahko dragoceni v AI kontekstu.
- Gradite relevanten kontekst – povezave in vsebine naj bodo tematsko usklajene z vašim področjem.
- Poskrbite za tehnično dostopnost – ključne informacije morajo biti dostopne brez JavaScript nalaganja.
Zaključek
Trenutno velja preprosto pravilo: če dobro izvajate SEO optimizacijo, boste imeli dobre možnosti za vidnost tudi v generativnih iskalnikih.
Edina razlika je, da morate v strategijo dodati še elemente, ki LLM-jem olajšajo razumevanje in povezovanje vaše blagovne znamke z relevantnimi temami.
Podjetja, ki bodo začela prilagajati svojo SEO optimizacijo tudi za AI, bodo dolgoročno zgradila močnejšo prisotnost in večje zaupanje, ne glede na to, ali bo uporabnik iskal prek Googla, Binga ali ChatGPT.
Če želite, da se vaša blagovna znamka uvršča visoko v ChatGPT, Gemini in drugih generativnih iskalnikih, oddajte povpraševanje še danes – skupaj bomo pripravili strategijo GEO in SEO optimizacije, ki prinaša rezultate.
