Co to jest Generative Engine Optimization (GEO)?

Na czym polega GEO?

Optymalizowanie Generatywnych Silników (GEO) pozwala wyświetlać treści dopasowane do zapytań użytkowników wyszukiwarek, co umożliwia lepsze doświadczenia podczas korzystania z wyszukiwarki (np. użytkownik uzyska odpowiedź przed przejściem do konkretnej strony, na której musiałby dany fragment jeszcze znaleźć).

Skrót GEO pochodzi z języka angielskiego od pojęcia Generative Engine Optimization. Dotyczy metod optymalizacji treści pod kątem najnowszych algorytmów wyszukiwania, które obejmują modele wielojęzyczne (NLP) oraz dużych modeli językowych (LLM).

Proces optymalizacji generatywnych silników (GEO) stosuje sztuczną inteligencję (AI) do wyboru wyświetlanych odpowiedzi na zapytania użytkowników wpisywane do wyszukiwarek. Dzięki czemu użytkownik może odczytać szukaną treść na stronach wyników wyszukiwania (ang. Direct Answers) jeszcze przed przejściem do docelowej strony.

Rola sztucznej inteligencji (AI) w GEO

Ciągły rozwój LLM (czyli dużych modeli językowych) znacząco wpływa na udoskonalanie sposobów działania wyszukiwarek internetowych.

Coraz częściej w procesie zbieraniu informacji przez wyszukiwarki wykorzystywane są modele generatywne czego wynikiem jest wyświetlanie trafnych odpowiedzi na zapytania użytkowników.

Odczyt i szybkie wyświetlanie precyzyjnych odpowiedzi przez Generatywne silniki (GE) znacząco polepsza doświadczenia użytkowników (UX) korzystających z wyszukiwarki.

Różnice między SEO i GEO

W porównaniu do procesu pozycjonowania sklepów i stron internetowych (SEO) polegającego m.in. na umieszczaniu słów kluczowych, optymalizacji kodu źródłowego, wdrożenia odpowiedniej strategii linkowania (ang. link building), to Generative Engine Optimization polega na przewidywaniu zamiarów i zachowania użytkowników korzystających z wyszukiwarki.

Aktualizacja algorytmu Google Hummingbird (Koliber) z 2013 roku pierwszy raz spowodowała to, iż wyszukiwarka bardziej skupiła się na semantyce zapytań, czyli lepszym rozumieniu ich znaczenia. Wyniki przedstawiane w wyszukiwarce były lepiej dopasowane do intencji użytkownika, a na wysokich pozycjach rzadziej pojawiały się serwisy z treściami niskiej jakości.

W 2015 startuje Google RankBrain. System oparty na sztucznej inteligencji, który pomaga Google odczytywać zapytania użytkowników i stojące za nimi intencje (searcher intent/user intent) oraz wyświetlać najbardziej adekwatne dla nich wyniki.

Wyszukiwarki oparte o Generatywne Silniki (GE) mają jeden główny cel, jakim jest: kompleksowe i bardziej precyzyjne przewidywanie zamiarów użytkowników, dzięki czemu mogą dostarczać tworzone przez algorytmy treści trafnie odpowiadające na wpisane pytanie i nawet na kolejne zapytania. Generative Engine Optimization powstało w wyniku swojego rodzaju ewolucji wykorzystywanych wcześniej metod.

• Przykład: wpisując do wyszukiwarki opartej na GE zapytanie dotyczące ceny konkretnego modelu smartfona, oprócz wyników związanych z cenami otrzymamy również dodatkowe informacje (np. parametry techniczne), które mogłyby być naszym kolejnym zapytaniem wpisanym do wyszukiwarki (przewidywanie intencji użytkowników).

Wyszukiwarka korzystająca z silników generatywnych może zostać śmiało porównana do ChatGPT, który pełni rolę interfejsu korzystającego za nas z wyszukiwarki i odpowiada na zadane przez nas pytania czy wykonuje dodatkowe polecenia.

Pojawienie się GEO to wyzwanie dla marketerów

Bez wątpienia technologie związane ze sztuczną inteligencją (AI) oraz big data zmieniają nasz świat i różne branże muszą się dostosowywać do nowych warunków. Dynamika pojawiania się nowych technologii wymusza na marketerach konieczność wdrażania się do nowych warunków prowadzenia biznesu.

Pierwsza rekomendacja to konieczność zrozumienia w jaki sposób funkcjonują nowe technologie, takie jak duże modele językowe (LLM). Należy zrozumieć jak gromadzone i podsumowywane są informacje w celu odpowiedzi na zapytania użytkowników. Na tej podstawie Silniki Generatywne (GE) mogą w przyszłości generować trafniejsze i bardziej precyzyjne odpowiedzi – może to przyczynić się do zastąpienia tradycyjnych wyszukiwarek, takich jak Google i Bing.

Warto też zapoznać się jakie są możliwości generowania odpowiedzi przez ChatGPT. Wyniki są imponujące, ale często treści proponowane przez ChatGPT są schematyczne i wtórne. ChatGPT może skutecznie wspierać copywriterów w pisaniu wartościowych tekstów, natomiast opieranie się tylko i wyłącznie na treściach generowanych bez udziału / weryfikacji człowieka jest niewskazane i nie polecane przez specjalistów.

Autorzy Silników Generatywnych (GE) pracują nad rozwojem narzędzi wykrywających treści tworzonych przy użyciu AI. Po opracowaniu metod bezbłędnego znajdowania takich treści, technologia z pewnością zostanie zaimplementowana do algorytmów wyszukiwarek opartych na Silnikach Generatywnych (GE).

Celem takich działań jest nadanie wyższego priorytetu treściom niegenerowanym przez AI w wynikach generatywnych wyszukiwarek. Z tego powodu każdy marketer powinien dokładnie przeanalizować czy na dłuższą metę ułatwianie sobie pracy przy użyciu AI będzie korzystne.

Wbrew postępu technologicznemu tworzenie i publikacja treści oraz mierzenie jej skuteczności nadal będą oparte głównie na użyteczności (czytelna i konkretna treść, odpowiednia typografia, itp.).

Bez względu na stopień zaawansowania AI, to jakość, autorytet, a także wyczerpywanie tematu będą nadal tymi elementami, które zawsze będą odróżniać wartościowe treści przygotowane przez człowieka, od tych wygenerowanych przez sztuczną inteligencję. Cały czas warto tworzyć interesujące i angażujące treści na dany temat (gdzie AI będzie miało problemy z odpowiedzią). Dobry tzw. „deep content” napisany przez człowieka na pewno przetrwa próbę czasu.