Sažetak:

• GEO je skraćenica za engleski termin Generative Engine Optimization i označava strukturisanje sadržaja tako da ga AI sistemi citiraju i implementiraju  u svoje  generisane odgovore.
• Termin GEO je formalizovan u naučnom radu iz 2024. godine koji su napisali istraživači sa Prinstona, Georgia Tech-a, Allen Institute for AI i IIT Delhi, predstavljenom na konferenciji KDD 2024.
• AI Overviews se već pojavljuju u skoro 48% Google pretraga što potpuno menja način na koji razmišljamo o kreiranju sadržaja.
• AI modeli preuzimaju i tumače sadržaj koristeći takozvane embedinge (numeričku reprezentaciju nekog teksta) i vektorsku sličnost termina, a ne procenjuju samo puko podudaranje ključnih reči.
• Uspeh GEO-a se meri prisustvom i citiranjem u AI generisanim odgovorima, a ne pozicijom u organskom rangiranju.

Šta znači Generative Engine Optimization?

Generativni pretraživači korisnicima ne prikazuju samo prostu listu linkova kada traže odgovor na određeno pitanje. Umesto toga, oni preuzimaju delove sadržaja iz različitih izvora, kombinuju ih u jedan odgovor i direktno citiraju neke od tih izvora, ali ne dobijaju svi izvori podjednaku zaslugu. ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini i Claude , svi ovi modeli funkcionišu na ovaj način.

Poenta optimizacije za generative pretraživače (GEO) jeste da se određeni sadržaj pripremi i organizuje tako da bude pogodan za citiranje od strane različitih AI modela . Tradicionalna optimizacija za pretraživače meri uspeh kroz poboljšanje organske pozicije u okviru Google rangiranja. GEO, s druge strane, uspeh računa kroz to da li se vaš sadržaj pojavljuje  i biva citiran unutar odgovora koje pružaju AI platforme.

Poreklo Pojma GEO (Generativna Optimizacija Pretraživača)

Termin GEO je prvi put ustanovljen u naučnom radu iz 2024. godine od strane  Prinstona, Georgia Tech-a, Allen Instituta za AI i IIT Delhi, pod nazivom "GEO: Generative Engine Optimization" (izvor: https://arxiv.org/abs/2311.09735). Ovaj rad definiše GEO kao okvir za poboljšanje vidljivosti sadržaja u odgovorima generativnih pretraživača, i ovaj kocept je izričito odvojen od optimizacije za tradicionalne pretraživače (SEO).

GEO ima akademsku naučnu osnovu i nije samo običan, marketinški “hajp”. Originalni rad je testirao konkretne tehnike, poput dodavanja statistika, citata i modifikovanja teksta radi postizanja boljeg stila i jasnoće na realnom primeru generativnog pretraživača, i merio kako je svaka od ovih tehnika uticala na vidljivost sadržaja. Sve ovo termin čini utemeljenim na stvarnim dokazima, i dokazuje da ovde nije samo reč o nekoj novoj etiketi izmišljenoj da bi se prodavale dodatne usluge.

Zašto je GEO važan baš sada

AI Overviews se već pojavljuju u skoro 48% svih Google pretraga, a znatno više kod upita koji uključuju poređenje ili imaju visoku komercijalnu namenu (izvor: thestacc.com ). Ovo je fundamentalno promenilo način na koji razmišljamo o sadržaju i kako oblikujemo SEO i GEO strategije.

Za sve veći broj kompanija i brendova, AI platforme su već postale značajan izvor saobraćaja (referral traffic). Sadržaj koji generativni AI sistemi mogu preuzeti i citirati dopire do čitalaca kroz kanale koji tradicionalna optimizacija za pretraživače ne može da pokrije.

Kako generativni pretraživači preuzimaju sadržaj

Generativni pretraživači preuzimaju sadržaj koristeći takozvane embedinge (numeričku reprezentaciju nekog teksta) i sličnost vektora (matematički metod koji AI i sistemi za pretragu koriste da bi izmerili koliko su dve stavke (sadržaj, upit, itd) slične po značenju ili kontekstu), a ne mere prosto podudaranje ključnih reči. Duže stranice se razbijaju na manje delove (čankove tekstova), zatim se svaki deo ocenjuje pojedinačno, a delovi sa najvišom ocenom (obično 15–20 njih) se ponovo rangiraju pre nego što generativni pretraživač odluči koji delovi sadržaja će se pojaviti u konačnom odgovoru.

GEO se konkretno optimizuje za ovaj deo preuzimanja sadržaja (poznatiji kao retrieval layer) i procenjuje da li je određeni deo sadržaja moguće preuzeti, izdvojiti i citirati samostalno, a ne da li se čitava stranica rangira za određenu ciljanu ključnu reč.

Ključne GEO strategije

GEO strategija se može podeliti u četiri ključne oblasti: strukturisanje sadržaja za lako citiranje, dodavanje jasnih statistika i imenovanih izvora, izgradnja konzistentnog tematskog autoriteta i autoriteta entiteta, i optimizacija za semantičku relevantnost umesto za količinu ključnih reči.

• Strukturisanje za izdvajanje: GEO-optimizovan sadržaj bi na početku svake sekcije trebalo da pruži direktan odgovor na postavljeno pitanje, koristi jasne naslove, kao i da svaku sekciju organizuje tako da bude samostalna i da ima smisla i bez dodatnog konteksta.
• Dodavanje statistika i imenovanih izvora: Originalno GEO istraživanje je pokazalo da dodavanje jasnih statistika i citata ubedljivo nadmašuje stare SEO tehnike, kao što je to, na primer, gomilanje ključnih reči (keyword stuffing).
• Izgradnja tematskog autoriteta i autoriteta entiteta: Generativni pretraživači visoko ocenjuju i nagrađuju konzistentnost, odnosno to da li je brend ili autor jasno i dosledno identifikovan na celom sajtu, potkrepljen strukturisanim podacima (structured data) i jasno definisanim entitetom.
• Optimizacija za semantičku relevantnost: Generativni pretraživači preuzimaju sadržaj koristeći ranije pomenute embedinge i sličnost vektora (više o ovome u narednim tekstovima), što znači da sadržaj treba detaljno i precizno da pokrije određeni koncept, umesto da samo ponavlja ciljanu ključnu reč kroz tekst.

Ovaj hub će u narednim tekstovima detaljnije obraditi svaku od navedenih strategija.

Kako se meri uspeh GEO-a

Kao što se to i moglo očekivati, uspeh GEO-a se meri kroz citiranje i vidljivost unutar AI generisanih odgovora, a ne kroz samu poziciju u organskom rangiranju. Ove četiri metode se najčešće koriste za merenje GEO performansi:

• Praćenje AI citata - direktno postavljanje ciljanih upita generativnim pretraživačima i merenje da li, gde i kako se brend ili stranica citira.
• AI referral saobraćaj - praćenje saobraćaja na sajtu koji potiče sa AI platformi kao što su to ChatGPT, Perplexity ili Google AI Overviews, obično vidljivog u Google Analytics-u kao zaseban izvor (referral source).
• Praćenje spominjanja brenda - praćenje koliko često i koliko precizno se brend pominje u AI generisanim odgovorima, čak i kada nema direktnog linka ili citata.
• Ručne provere putem upita (prompt audits) - redovno pokretanje istog seta ciljanih upita kroz više generativnih pretraživača, kako bi se pratilo da li se vidljivost vremenom poboljšava.