AEO i GEO - czym jest pozycjonowanie w AI

Same skróty AEO, GEO i AI Overviews mają też krótkie definicje w słowniku pojęć SEO.

Skąd wzięły się nowe skróty

Przez dwadzieścia lat układ był prosty. Użytkownik wpisywał frazę, dostawał listę dziesięciu linków i sam decydował, w które kliknie. Cała branża pracowała nad jednym: żeby znaleźć się jak najwyżej na tej liście. Potem między zapytaniem a stroną pojawiła się nowa warstwa. Model językowy czyta kilka źródeł, streszcza je i podaje jedną odpowiedź, a kliknięcie w przypis jest już wyborem, nie koniecznością. Warstwa pod spodem się jednak nie zmieniła, więc jeśli zaczynasz od zera, zacznij od podstaw SEO.

Ta zmiana wymusiła nowe słownictwo, bo stare przestało opisywać rzeczywistość. Nie da się mówić o pozycji w tekście, który powstaje na nowo przy każdym zapytaniu. Stąd trzy skróty, które warto raz uporządkować, zanim ktoś sprzeda Ci trzy różne usługi pod trzema nazwami tej samej rzeczy:

• AEO, czyli Answer Engine Optimization. Praca na poziomie tekstu. Silnik odpowiedzi nie cytuje całej podstrony, tylko fragment o długości dwóch albo trzech zdań. Jeśli w materiale taki fragment nie istnieje, bo odpowiedź jest rozsiana po pięciu akapitach, nie ma czego wyjąć.
• GEO, czyli Generative Engine Optimization. Praca na poziomie marki. Model często odpowiada z tego, co wie o rynku, i wymienia firmy kojarzone z danym tematem. Liczy się wtedy nie budowa akapitu, tylko to, czy firma jest dla modelu rozpoznawalnym bytem.
• LEO, czyli LLM Engine Optimization. W praktyce to samo co GEO. Nazwa powstała, bo część branży wolała odwołanie wprost do modeli. Nie ma tu ciała standaryzującego ani oficjalnej definicji.

Praktyczne konsekwencje AEO są nudne i bardzo konkretne. Sekcja zaczyna się od odpowiedzi, a nie od wstępu. Liczby, terminy i warunki są zapisane w tekście, a nie na grafice. Trudne tematy dostają własną sekcję pytań i odpowiedzi. To ten sam zestaw nawyków, który od lat pomagał zdobywać wyróżnione fragmenty w Google, tylko doprowadzony konsekwentnie do końca.

GEO jest bliższe budowaniu marki niż optymalizacji technicznej. Składa się na nie obecność w zestawieniach i serwisach branżowych, publikacje podpisane nazwiskiem, uporządkowane profile firmowe i jeden opis działalności powtórzony wszędzie tak samo. Efekt przychodzi wolniej niż w AEO, ale jest trwalszy, bo nie zależy od układu jednej podstrony. Nasz program widoczności w AI obejmuje wszystkie trzy poziomy, bo w praktyce nie da się ich rozdzielić: fragment bez marki nie zostanie zacytowany, a marka bez czytelnych fragmentów nie ma czym się wykazać.

Klasyczne SEO, AEO i GEO w jednej tabeli

Fundament jest wspólny: szybka strona, poprawna technika i treść, która odpowiada na realne pytania. Różnice zaczynają się przy tym, co jest jednostką sukcesu i jak w ogóle mierzy się wynik.

Z tego porównania wynikają dwie proste listy. Bez zmian zostaje fundament: strona musi być szybka, możliwa do zindeksowania i napisana dla człowieka, a marka potrzebuje sygnałów z zewnątrz. Bez tego nie ma czego cytować, więc żadna sztuczka pod modele nie zadziała. Dlatego pracę nad widocznością w AI zaczynamy od tych samych podstaw, które sprawdzamy w audycie SEO. Inaczej trzeba robić cztery rzeczy:

• zaczynać od odpowiedzi zamiast od rozbiegu;
• nazywać rzeczy językiem klienta, a nie językiem oferty;
• pilnować, żeby nazwa firmy, zakres usług i warunki brzmiały wszędzie identycznie;
• podawać liczby wprost w tekście, bo model nie odczyta ich z grafiki ani z pliku do pobrania.

Jak modele językowe zbierają i wybierają źródła

Nikt nie opublikował listy czynników rankingowych dla modeli i prawdopodobnie nikt tego nie zrobi. Wiadomo natomiast, jak wygląda droga od pytania do odpowiedzi i co powtarza się w źródłach cytowanych najczęściej. Składa się na to sześć warstw:

1. Pamięć z treningu. Model uczy się na ogromnym zbiorze tekstów zebranych do pewnej daty. Jeśli marka pojawiała się w tych materiałach, potrafi ją wymienić bez zaglądania do sieci. Na tę warstwę wpływa się latami i wyłącznie obecnością w wielu niezależnych miejscach.
2. Wyszukiwanie na żywo. Przy pytaniach o ceny, terminy i firmy model najczęściej sięga do sieci, pobiera kilka stron i dopiero z nich układa odpowiedź. Tu liczy się to samo co w klasycznym SEO.
3. Wybór fragmentów. Pobrane strony są rozbierane na kawałki. Do odpowiedzi trafiają te, które najkrócej i najbardziej jednoznacznie odnoszą się do pytania. Ściana tekstu bez śródtytułów przegrywa z listą i tabelą, nawet jeśli merytorycznie jest lepsza.
4. Dane strukturalne. Schema.org mówi maszynie wprost: to jest firma, to usługa, to cena, a to pytanie z odpowiedzią. Bez tego model musi zgadywać z układu strony, a zgadywanie kończy się pomyłką albo pominięciem materiału.
5. Spójność encji. Firma jest dla modelu obiektem opisanym przez wiele źródeł naraz. Jeśli w każdym z nich nazwa, adres i zakres usług brzmią inaczej, model nie ma pewności, czy mówi o jednym podmiocie, czy o trzech różnych, więc bezpieczniej mu ją pominąć.
6. Dostęp techniczny. Zanim cokolwiek zostanie ocenione, robot musi wejść na stronę i odczytać treść bez wykonywania skryptów. Blokada w robots.txt, cennik za formularzem albo kluczowe dane zamknięte w grafice kończą sprawę na pierwszym kroku.

Model nie lubi marketingu, lubi konkret

Zdanie „oferujemy najwyższą jakość w atrakcyjnych cenach" nie niesie żadnej informacji, więc nie zostanie zacytowane. Zdanie „montaż zajmuje jeden dzień roboczy, gwarancja obejmuje pięć lat, a cena zaczyna się od konkretnej kwoty" niesie trzy fakty i nadaje się do odpowiedzi. Ta prosta zamiana zmienia w praktyce więcej niż połowa zabiegów technicznych, a nie wymaga żadnego wdrożenia po stronie programisty.

Warto też pamiętać, że modele mają różny dostęp do sieci. Roboty pobierające strony na potrzeby asystentów można w robots.txt wpuścić albo zablokować, a decyzja bywa podejmowana przypadkiem, przy okazji innych prac. Jeśli zależy Ci na obecności w odpowiedziach, sprawdź to jako pierwszą rzecz. Przy nowych serwisach budujemy stronę od razu pod odczyt maszynowy, więc problem nie pojawia się później.

AI Overviews, tryb AI i kliknięcia, które zniknęły

Najbardziej odczuwalna zmiana nie dzieje się w asystentach, tylko w samym Google. Odpowiedź pojawia się nad wynikami organicznymi, więc pierwsze miejsce nie jest już pierwszym, co widzi użytkownik.

To dlatego wiele firm widzi dziś obraz, który jeszcze dwa lata temu byłby niemożliwy: pozycje stoją albo rosną, a ruch spada. Nic się nie zepsuło i nie ma za co karać wykonawcy. Zmieniło się to, co dzieje się między wynikiem a wizytą na stronie. Warto rozróżnić cztery zjawiska, bo bywają mylone:

• AI Overviews. Wygenerowane podsumowanie nad listą wyników, uzupełnione odnośnikami do źródeł. Pojawia się głównie przy pytaniach opisowych i porównawczych.
• Tryb AI. Osobny sposób korzystania z wyszukiwarki: zamiast listy linków prowadzi się rozmowę i dopytuje. Jedno zapytanie zamienia się w kilka pytań uzupełniających.
• Zjawisko zero-click. Wyszukiwanie kończy się bez wejścia na jakąkolwiek stronę, bo użytkownik dostał to, po co przyszedł. Dla wydawcy to wyświetlenie bez wizyty.
• Obraz w danych. W Search Console wyświetlenia trzymają poziom, a kliknięcia i CTR spadają. Warto rozdzielić to na zapytania informacyjne i zakupowe, zanim wyciągnie się wnioski.

Skala zjawiska nie jest równa dla wszystkich. Najmocniej obrywają zapytania informacyjne, czyli definicje, krótkie instrukcje i pytania o pojedynczy fakt, bo tam odpowiedź mieści się w dwóch zdaniach. Zapytania zakupowe, lokalne i te wymagające porównania ofert trzymają się znacznie lepiej, bo użytkownik i tak musi trafić na czyjąś stronę, żeby kupić, wycenić albo się umówić.

Wniosek jest praktyczny, a nie katastroficzny. Treści poradnikowe warto pisać dalej, ale liczyć z nich raczej rozpoznawalność i cytowania niż ruch. Pieniądze na pozycjonowanie stron internetowych przenosi się w stronę zapytań, przy których użytkownik nadal potrzebuje wejść na stronę i coś zrobić.

Co konkretnie zmienić na stronie

Poniższa lista jest ułożona według stosunku efektu do nakładu pracy. Pierwsze trzy punkty da się zrobić w ramach zwykłej redakcji tekstów, bez udziału programisty i bez dodatkowego budżetu:

1. Zacznij każdą sekcję od odpowiedzi. Pierwsze zdanie po nagłówku powinno być pełną, samodzielną odpowiedzią na pytanie zawarte w tym nagłówku. Sprawdzian jest prosty: zasłoń wszystko poza pierwszym zdaniem sekcji i zobacz, czy nadal odpowiada na pytanie.
2. Zamień ogólniki na liczby i warunki. Ceny, czasy realizacji, zakres gwarancji, obszar działania, minimalna wartość zamówienia. Jeśli nie możesz podać jednej kwoty, podaj widełki i napisz, od czego zależą.
3. Uporządkuj informacje o firmie w całej sieci. Nazwa, adres, telefon, godziny i opis działalności muszą być identyczne na stronie, w wizytówce Google, w katalogach branżowych i w profilach społecznościowych. To najbardziej niewdzięczna część pracy i jednocześnie ta, którą najczęściej się pomija.
4. Wdróż dane strukturalne. Minimum to Organization dla firmy, Service dla każdej usługi, FAQPage dla sekcji pytań i Article dla materiałów w bazie wiedzy. Nie podnoszą pozycji same z siebie, ale usuwają niejednoznaczność.
5. Rozważ plik llms.txt. Prosty plik tekstowy w katalogu głównym domeny, wskazujący najważniejsze podstrony. Nie jest oficjalnym standardem żadnej wyszukiwarki, ale kosztuje godzinę pracy i zmusza do odpowiedzi, które treści są naprawdę ważne.
6. Pokaż, kto za tym stoi. Podpisany autor, opisane doświadczenie, źródła przy twardych danych i widoczna data aktualizacji. Przy tematach dotyczących zdrowia, prawa i pieniędzy jest to wręcz warunkiem wejścia do gry.

Jak mierzyć widoczność w modelach, skoro nie ma pozycji

W klasycznym SEO sprawdzasz pozycję na frazę. W odpowiedziach modeli pozycji nie ma, bo tekst powstaje na nowo przy każdym zapytaniu. Zamiast rankingu pracuje się na statystyce z powtarzalnej próbki, w czterech krokach:

1. Zbuduj próbkę pytań. Od trzydziestu do stu pytań zadawanych pełnym zdaniem, tak jak robi to klient. Nie frazy kluczowe, tylko sytuacje: co zrobić, ile to kosztuje, kogo wybrać, czym się różni jedno od drugiego.
2. Zadaj je cyklicznie. Te same pytania, ten sam język, ta sama sesja bez wcześniejszego kontekstu, stała częstotliwość. Bez powtarzalnych warunków porównanie kolejnych pomiarów nie ma sensu. Przy większej próbce ten pomiar da się zautomatyzować, zamiast klikać go ręcznie co miesiąc.
3. Policz trzy wskaźniki. Udział wzmianek o marce w odpowiedziach, liczbę cytowań z linkiem do Twojej strony oraz poprawność podawanych informacji. Trzeci bywa najważniejszy i najczęściej się o nim zapomina.
4. Zmierz też konkurencję. Ten sam zestaw pytań dla dwóch albo trzech firm z branży. Dzięki temu wiadomo, czy zmiana wynika z Twojej pracy, czy z zachowania całego rynku.

Dlaczego jeden zrzut ekranu niczego nie dowodzi

To samo pytanie zadane dwa razy potrafi dać dwie różne odpowiedzi i dwa różne zestawy źródeł. Wpływa na to losowość modelu, kontekst wcześniejszej rozmowy, język, kraj, wersja narzędzia oraz to, czy w danym momencie sięgnęło ono do sieci. Dlatego pojedynczy zrzut ekranu nie jest dowodem ani na sukces, ani na porażkę. Jeśli ktoś pokazuje Ci jeden obrazek jako potwierdzenie skuteczności, pokazuje przypadek, nie wynik.

Drugi element pomiaru jest bardziej przyziemny: ruch z narzędzi AI da się wydzielić w analityce. Wizyty z asystentów przychodzą z innych adresów odsyłających niż wyszukiwarka, więc warto przygotować dla nich osobny raport. Liczby będą na razie małe, ale sam kierunek zmiany jest informacją. Jak to poukładać u siebie, opisujemy w bazie wiedzy o SEO i widoczności w AI.

Czego nie da się zagwarantować

Modele nie mają publicznego rankingu ani panelu, w którym da się kupić miejsce w odpowiedzi. Nie istnieje dokumentacja opisująca czynniki wpływające na cytowanie, a wszystko, co branża wie, pochodzi z obserwacji i testów. Do tego same narzędzia zmieniają się częściej niż algorytm wyszukiwarki, więc wnioski sprzed pół roku bywają nieaktualne.

Z tego wynikają trzy uczciwe zdania, które powinny paść na każdej rozmowie o tej usłudze:

• da się pracować nad prawdopodobieństwem, nie nad pewnością;
• efekt widać w statystyce z próbki, a nie w jednej odpowiedzi;
• bez poprawnej technicznie strony i sensownych treści nie ma czego cytować, więc kolejność prac zawsze zaczyna się od podstaw.

Ile taka praca kosztuje i jak policzyć, czy się opłaca, opisaliśmy w tekście o tym, ile kosztuje pozycjonowanie strony.

Od czego zacząć u siebie

Trzy rzeczy, które nic nie kosztują poza czasem, i jedno miejsce z pełnym zakresem pracy:

• Zadaj modelom pięć pytań. Wypisz pięć pytań, które zadaje Twój klient przed zakupem, i zadaj je kilku asystentom. Zapisz, czyje nazwy padają w odpowiedziach i czy informacje o Twojej firmie są prawdziwe.
• Popraw trzy najważniejsze podstrony. Dodaj na początku każdej sekcji zwięzłą odpowiedź, wstaw konkretne liczby i warunki, dopisz datę aktualizacji. To jedno popołudnie pracy redakcyjnej.
• Uzgodnij dane o firmie. Przejrzyj wizytówkę Google, katalogi i profile firmowe. Wszędzie ma być ta sama nazwa, ten sam adres i ten sam opis działalności. Ten sam zestaw porządków wchodzi w zakres pozycjonowania lokalnego.

Pełny zakres pracy nad widocznością w modelach opisaliśmy przy usłudze pozycjonowania w AI, a przebieg współpracy miesiąc po miesiącu na stronie jak pracujemy. Jeśli wolisz zacząć od diagnozy, sprawdzimy Twoją stronę w ramach bezpłatnej analizy.