AI SEO, GEO Ar AEO Optimizavimas.SEO Mirė? SEO Trečiadienis

Pastaruoju metu atsirado daug naujų terminų: AI SEO, AEO, GEO ir įvairūs kiti „EO“. Iš pirmo žvilgsnio gali atrodyti, kad atsirado visiškai nauja optimizavimo disciplina.

Bet jeigu pažiūrėsime, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas, vaizdas pasidaro daug paprastesnis. AI nekuria atsakymų iš niekur. Dažniausiai AI ieško informacijos paieškos sistemose, analizuoja rastus rezultatus ir tik tada sugeneruoja atsakymą vartotojui.

Todėl pagrindinis klausimas yra ne tai, ar SEO mirė. Klausimas yra kitas: jeigu AI naudoja paieškos sistemų rezultatus, ar tikrai AI SEO yra kažkas atskiro nuo tradicinio SEO?

AI SEO nėra tradicinio SEO pakaitalas. Tai papildomas sluoksnis ant tradicinio SEO.

Kas yra LLM?

LLM reiškia „Large Language Model“. Paprastai tariant, tai yra didysis kalbos modelis, kuris moka skaityti, suprasti tekstą, apibendrinti informaciją ir sugeneruoti atsakymą į vartotojo klausimą.

Šiandien populiariausi LLM yra ChatGPT, Google Gemini, Claude, Microsoft Copilot ir Perplexity.

Verslininkui svarbu suprasti ne patį techninį pavadinimą, o veikimo principą. LLM yra tarsi asistentas, kuris gali perskaityti daug informacijos ir iš jos paruošti žmogui suprantamą atsakymą.

Iš kur LLM (AI) gauna informaciją?

LLM gali naudoti du pagrindinius informacijos šaltinius.

Pirmas šaltinis yra vidinė modelio duomenų bazė. Tai informacija, su kuria modelis buvo apmokytas. Jeigu modelis neturi interneto prieigos, jis gali atsakyti tik pagal tai, ką jau „žino“.

Antras šaltinis yra internetas. Kai LLM turi prieigą prie interneto arba paieškos sistemos, jis gali pirmiausia surasti naują informaciją, ją perskaityti ir tik tada sugeneruoti atsakymą.

Būtent čia atsiranda RAG.

Kas yra RAG?

RAG reiškia „Retrieval-Augmented Generation“. Paprastai tariant, tai yra metodas, kai AI prieš atsakydamas pirmiausia suranda informaciją, o tada sugeneruoja atsakymą.

Čia yra du svarbiausi žingsniai. Pirmiausia vyksta informacijos suradimas. Tada vyksta atsakymo generavimas.

Todėl RAG galima paaiškinti labai paprastai: AI neatsako vien iš savo atminties. Jis pirmiausia pasitikrina informaciją internete ar duomenų bazėse, o tada pateikia atsakymą vartotojui.

Kaip atrodo LLM be interneto?

Paprastas pavyzdys. Paleidžiamas senesnis LLM modelis be interneto prieigos ir jam užduodamas klausimas:

Kas yra Amerikos prezidentas?

Modelis be interneto prieigos gali atsakyti:

Amerikos prezidentas 2023 metais yra Joe Biden.

Kodėl taip nutinka?

Ne todėl, kad modelis specialiai meluoja. Jis tiesiog atsako pagal informaciją, kurią turi savo vidinėje duomenų bazėje. Jeigu ta informacija buvo aktuali 2023 metais, modelis nežino, kas įvyko vėliau.

Čia labai gerai matosi skirtumas tarp LLM be RAG ir LLM su RAG.

Kaip veikia LLM su RAG?

Jeigu LLM turi prieigą prie interneto, procesas keičiasi.

Vartotojas užduoda tą patį klausimą:

Kas yra Amerikos prezidentas?

AI neatsako iš karto. Pirmiausia jis siunčia užklausą į paieškos sistemą, suranda patikimus šaltinius, perskaito informaciją ir tik tada sugeneruoja atsakymą.

Tokiu atveju atsakymas gali būti:

Amerikos prezidentas 2026 metais yra Donaldas Trumpas.

Skirtumas paprastas. Be RAG modelis atsako iš senos vidinės informacijos. Su RAG modelis pirmiausia patikrina naujausią informaciją.

Kodėl RAG svarbus SEO specialistui?

RAG yra esminis konceptas, nes jis parodo, iš kur AI paima informaciją atsakymams.

Jeigu AI atsakymui sugeneruoti naudoja paieškos rezultatus, tada SEO tampa ne mažiau svarbus, o dar svarbesnis.

Jeigu jūsų svetainė nėra randama Google ar Bing paieškoje, AI dažnai jos taip pat nenaudos atsakymui sugeneruoti.

Čia ir prasideda pagrindinis argumentas: AI SEO nėra visiškai nauja disciplina. Tai papildomas sluoksnis ant tradicinio SEO.

Kas yra Fan-Out?

Kitas svarbus principas yra Fan-Out skaidymo metodas. Fan-Out reiškia, kad viena vartotojo užklausa išskaidoma į kelias mažesnes ir konkretesnes užklausas.

Pavyzdžiui, vartotojas klausia:

Kaip padidinti elektroninės parduotuvės pardavimus?

AI gali šią užklausą išskaidyti į kelias papildomas paieškas:

Kaip padidinti organinį srautą iš Google?
Kaip pagerinti konversijų rodiklį?
Kokie mokamos reklamos kanalai veikia Lietuvoje?
Kokios yra geriausios e. komercijos praktikos?

Vadinasi, AI ne visada ieško tik pagal vieną pirminę frazę. Jis bando suprasti visą vartotojo ketinimą ir surinkti informaciją iš kelių susijusių kampų.

Kas vyksta po Fan-Out?

Kiekviena mažesnė užklausa siunčiama į paieškos sistemą.

Jeigu naudojamas Gemini, užklausos siunčiamos į Google. Jeigu naudojamas ChatGPT Search, dažniausiai naudojami Bing rezultatai. Jeigu naudojamas Claude, gali būti naudojamas Brave Search.

Kiekviena Fan-Out užklausa gauna savo SERP rezultatą.

Tada LLM perskaito šiuos rezultatus, apjungia informaciją ir sugeneruoja vieną atsakymą vartotojui.

Kodėl tai vis dar yra SEO?

Pažiūrėkime į grandinę labai paprastai.

Vartotojas užduoda klausimą. AI išskaido jį į mažesnes užklausas. Tos užklausos siunčiamos į paieškos sistemą. Paieškos sistema grąžina rezultatus. LLM tuos rezultatus perskaito ir sugeneruoja atsakymą.

Kurioje vietoje čia atsiranda SEO?

SEO atsiranda paieškos rezultatų atrankoje. Jeigu paieškos sistema turi nuspręsti, kurie puslapiai yra patikimi, aktualūs ir verti būti rodomi, ji remiasi tais pačiais principais, kurie svarbūs tradiciniame SEO.

Todėl AI matomumas nėra atskirtas nuo SEO matomumo.

Google oficiali pozicija: tai vis dar SEO

Google Search Central tinklaraštyje apie optimizavimą generatyvinėms AI paieškos funkcijoms Google aiškiai paminėjo, kad AEO ir GEO yra terminai, kuriais apibūdinamas darbas siekiant matomumo AI paieškoje.

Tačiau iš Google Search perspektyvos optimizavimas generatyvinei AI paieškai yra optimizavimas paieškos patirčiai. Kitaip tariant, tai yra still SEO.

Su šia mintimi galima sutikti, nes RAG ir Fan-Out aiškiai parodo, kad AI atsakymai remiasi paieškos sistemų rezultatais.

Ar GEO ir AEO yra apgaulė?

Sakyti, kad GEO ar AEO yra apgaulė, būtų per stipru. Bet sakyti, kad tai visiškai nauja SEO disciplina, irgi nėra tikslu.

Tiksliau būtų sakyti taip: GEO, AEO ir kiti nauji „EO“ terminai yra papildomas sluoksnis ant modernaus SEO pagrindų.

Google jau seniai naudoja semantinę paiešką, embedding’us, vektorius, NLP (natural language processing), entity supratimą ir kitus modernios paieškos principus.

Dabartinis AI sluoksnis tiesiog paima šią infrastruktūrą, naudoja RAG, Fan-Out ir sugeneruoja žmogui natūralų atsakymą.

Ką tai reiškia verslui?

Verslui svarbiausia ne įsiminti visus naujus terminus, o suprasti principą.

Jeigu AI naudoja paieškos rezultatus, tuomet jūsų svetainė turi būti randama paieškos sistemose.

Jeigu norite būti matomi AI atsakymuose, reikia dirbti su tais pačiais pagrindais:

kokybišku turiniu;
techniniu SEO;
teminiu autoritetu;
vidiniu turinio susiejimu;
patikimumo signalais;
aiškiais atsakymais į vartotojų klausimus.

Skirtumas tas, kad dabar reikia galvoti ne tik apie vieną raktažodį, bet apie visą temą ir susijusius klausimus.

Ką tai reiškia SEO specialistui?

SEO specialistas šiandien turi suprasti ne tik raktažodžius, bet ir tai, kaip AI išskaido vartotojo klausimą į papildomas užklausas.

Tai reiškia, kad nebeužtenka optimizuoti vieno puslapio pagal vieną frazę.

Reikia suprasti visą vartotojo kelią. Kokį klausimą jis užduoda pradžioje? Kokie papildomi klausimai jam kyla? Kokios informacijos jam reikia prieš priimant sprendimą?

Jeigu jūsų turinys atsako į visą šį klausimų rinkinį, jūs kuriate teminį autoritetą.

Kas yra autoritetas?

Teminis autoritetas reiškia, kad svetainė išsamiai išnagrinėja konkrečią temą.

Ne vienas apie puslapis konkrečią temą. O visas turinio rinkinys, kuris atsako į skirtingus susijusius klausimus.

Fan-Out metodas dar labiau sustiprina šio principo svarbą.

Jeigu AI vieną klausimą išskaido į kelias užklausas, jis ieškos atsakymų į kelias temos dalis. Todėl svetainė, kuri pilnai išnagrinėja temą plačiau, turi daugiau šansų būti panaudota AI atsakyme.

Ar reikia atskiros AI SEO strategijos?

Reikia suprasti AI paieškos veikimą ir kaip jį sujungti su tradiciniu SEO.

Jeigu jūsų SEO strategija silpna, AI SEO taktikos ar strategijos jos neišgelbės. Jeigu jūsų svetainė neturi kokybiško turinio, nėra techniškai tvarkinga ir nėra matoma tradicinėje SEO paieškoje, AI neturės iš kur paimti jūsų informacijos.

Todėl pirmas žingsnis išlieka tas pats: sutvarkyti SEO pagrindus.

Tik tada ant jų galima dėti papildomą AI matomumo sluoksnį.

Pabaigai

AI SEO, GEO ir AEO negali egzistuoti atskirai be tradicinio SEO dėl pagrindinio LLM veikimo principo.

LLM gauna klausimą. Naudodamas Fan-Out, jis išskaido jį į mažesnes užklausas. Tada per RAG suranda informaciją paieškos sistemose. Galiausiai LLM sugeneruoja atsakymą vartotojui.

Informacija renkama iš įprastų SEO paieškos rezultatų, todėl tradicinis SEO išlieka pagrindas.