Generative engine optimization (GEO): optymalizacja pod AI dla firm

Najczęściej cytowaną pracą naukową o GEO jest artykuł zespołu badaczy z Princeton, Georgia Tech, Allen Institute for AI i IIT Delhi, przedstawiony na konferencji KDD 2024 (arXiv 2311.09735). Autorzy zbudowali benchmark GEO-Bench z tysięcy realnych zapytań i przetestowali dziewięć sposobów przerabiania treści, sprawdzając, jak zmienia się jej udział w generowanej odpowiedzi. Poniżej wyniki dla metryki uwzględniającej długość i pozycję cytowanego fragmentu, wobec wersji bazowej.

Z tej tabeli płynie wniosek, który porządkuje całą dyskusję o optymalizacji pod AI. Cztery zabiegi z najwyższymi wynikami to nie techniczne sztuczki, tylko cechy dobrego materiału dziennikarskiego: cytat konkretnej osoby, liczba, źródło i poprawny język. Dokładnie to powstaje, gdy ekspert firmy wypowiada się w medium branżowym. Upychanie fraz, czyli najstarszy odruch SEO, jako jedyne pogorszyło wynik.

Autorzy zaznaczają, że skuteczność poszczególnych zabiegów różni się między branżami, więc traktujemy te liczby jako kierunek, a nie gwarancję. To zresztą stała zasada, którą powtarzamy na każdej stronie: zwiększamy szanse obecności, nie obiecujemy cytowań.

Tu warto uciąć obietnice, które krążą po rynku. Dokumentacja Google Search Central dla funkcji AI stwierdza wprost, że nie ma dodatkowych wymagań ani specjalnych optymalizacji, by pojawić się w przeglądzie od AI lub w trybie AI, i że nie trzeba tworzyć nowych plików ani znaczników pod AI. Warunek jest jeden: strona ma być zaindeksowana i uprawniona do wyświetlania z fragmentem opisu.

Oznacza to dwie rzeczy. Po pierwsze, nikt nie sprzeda Ci magicznego znacznika, który wpycha markę do przeglądu od AI, bo taki znacznik nie istnieje. Po drugie, warto sprawdzić, czy sam sobie tego nie blokujesz: dyrektywy nosnippet, data-nosnippet, max-snippet i noindex ograniczają wyświetlanie treści w wyszukiwarce, a więc i w funkcjach AI. Osobno działa Google-Extended, którym kontroluje się wykorzystanie treści w innych systemach AI Google.

Skoro po stronie technicznej nie ma czego dokupić, przewagę buduje się treścią i tym, w jakich źródłach marka występuje. Dlatego naszą pracę opieramy na publikacjach, a nie na obietnicach technicznych. Więcej o samym mechanizmie przeglądu od AI piszemy na stronie AI Overviews.

Wdrożenie GEO dla firmy prowadzimy w czterech etapach i w tej samej kolejności, bo każdy kolejny korzysta z wyników poprzedniego.

1. Audyt punktu wyjścia. Zadajemy asystentom AI pytania, które realnie zadają Twoi klienci, i notujemy, kto jest cytowany. To daje listę luk i konkurentów, którzy już są w odpowiedziach. Osobno opisujemy to na stronie audyt widoczności w AI.
2. Mapa tematów i cytowalnych faktów. Ustalamy, o czym Twój ekspert może mówić z realnym doświadczeniem, i przygotowujemy zestaw konkretów: liczb, obserwacji z praktyki, jednoznacznych definicji. To materiał, który modele mają co przepisać.
3. Publikacje w zaufanych mediach. Dobieramy tytuły branżowe pasujące do niszy i publikujemy w formatach, które niosą cytat i dane. Dobór miejsc opisujemy na stronie media branżowe.
4. Pomiar i korekta. Po kilku tygodniach powtarzamy zapytania z etapu pierwszego i sprawdzamy, co się zmieniło w cytowaniach. Na tej podstawie planujemy kolejne publikacje.

Czasu potrzeba więcej niż przy kampanii reklamowej, bo materiały muszą się najpierw ukazać, zaindeksować i zostać podchwycone. Realny horyzont pierwszych zmian to zwykle kilka miesięcy, o czym piszemy w tekście ile trwa zbudowanie widoczności w AI.