GEO, AEO, LLMO i SEO: co znaczą te skróty i czy to naprawdę nowa dziedzina

Co znaczą skróty SEO, GEO, AEO i LLMO

Każdy z czterech skrótów opisuje pracę nad tym, by strona firmy była znajdowana i przywoływana, a różni je tylko to, jaki system ma ją znaleźć. SEO dotyczy wyszukiwarek, GEO wyszukiwarek generatywnych, AEO systemów odpowiadających na pytania, a LLMO dużych modeli językowych, czyli programów stojących za takimi asystentami jak ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity czy Claude.

W obiegu są jeszcze inne określenia, między innymi AIO oraz AI SEO. Hasło w anglojęzycznej Wikipedii poświęcone GEO odnotowuje, że w literaturze naukowej nie ustalono definicji, która rozdzielałaby te pojęcia, a w branży używa się ich zamiennie. To ważna informacja dla właściciela firmy: dwie oferty, z których jedna nosi nazwę GEO, a druga AEO, mogą opisywać dokładnie ten sam zakres prac. O tym, co faktycznie zostanie wykonane, decyduje lista czynności w ofercie, a nie skrót w jej tytule. Osobom, które chcą uporządkować podstawowe pojęcia, polecamy nasz słownik SEO z pięćdziesięcioma pojęciami.

Skąd wzięły się nazwy GEO, AEO i LLMO

Nazwy te pojawiły się wtedy, gdy generatywna sztuczna inteligencja została wbudowana w duże wyszukiwarki, a część użytkowników zaczęła zadawać pytania asystentom zamiast wpisywać frazy. Każda z nich ma jednak inne pochodzenie i tylko jedna, GEO, ma za sobą publikację naukową, na którą można wskazać palcem.

GEO: nazwa z publikacji naukowej

Termin Generative Engine Optimization wprowadziła praca badaczy z Uniwersytetu Princeton i Indyjskiego Instytutu Technologii w Delhi, dostępna w serwisie arXiv pod tytułem GEO: Generative Engine Optimization. Autorzy opisali w niej wyszukiwarki generatywne jako systemy, które zbierają informacje z wielu źródeł i je streszczają, przez co twórca treści ma niewielki wpływ na to, czy i w jakiej postaci jego materiał zostanie pokazany. Zaproponowali więc zestaw metod poprawiania widoczności oraz sposób jej mierzenia. Od tej pracy skrót przeszedł do języka marketingu.

Z czasem po tę samą nazwę sięgnęli twórcy wyszukiwarek. Zespół Bing, ogłaszając raport o widoczności w odpowiedziach AI, nazwał go wczesnym krokiem w stronę narzędzi do Generative Engine Optimization, o czym można przeczytać w komunikacie na blogu Bing dla właścicieli witryn. Google z kolei wymienia skróty AEO i GEO we własnej dokumentacji, do której wracamy niżej.

AEO i LLMO: nazwy z języka branży

AEO i LLMO nie mają jednego, powszechnie uznanego źródła. Z naszych obserwacji wynika, że hasło optymalizacji pod odpowiedzi krążyło w branży już wcześniej, przy okazji wyszukiwania głosowego i wyróżnionych fragmentów z odpowiedzią nad wynikami, a wraz z asystentami AI dostało drugie życie. LLMO jest nazwą najbardziej techniczną i pojawiło się razem z popularnością samych modeli językowych. Nie znaleźliśmy źródła, które wiarygodnie wskazywałoby autora któregokolwiek z tych dwóch skrótów, dlatego traktujemy je jako określenia zwyczajowe.

Co obiecuje każda z nazw i ile z tych obietnic ma pokrycie

Wszystkie trzy nazwy obiecują to samo: że firma będzie wymieniana i cytowana w odpowiedziach sztucznej inteligencji. Pokrycie w źródłach ma znacznie skromniejsza teza: da się zwiększyć szansę na cytowanie, dbając o jakość i wiarygodność treści, ale nikt poza twórcą danego systemu nie decyduje o tym, co pojawi się w odpowiedzi.

Co naprawdę zmierzono w badaniu o GEO

Praca, od której wzięła się nazwa GEO, jest najczęściej przywoływanym dowodem, że optymalizacja pod AI działa, dlatego warto wiedzieć, co w niej stoi. Zgodnie z pełnym tekstem publikacji autorzy przygotowali zbiór testowy złożony z dziesięciu tysięcy zapytań z dwudziestu pięciu dziedzin i sprawdzili dziewięć sposobów przerabiania tekstu źródłowego. Widoczność liczyli między innymi jako udział słów odpowiedzi opartych na danym źródle, z większą wagą dla źródeł przywołanych na początku.

Najlepiej wypadło uzupełnienie tekstu o cytaty z wiarygodnych źródeł, dane liczbowe w miejsce ogólników, odwołania do źródeł oraz poprawa płynności języka. W streszczeniu autorzy podają, że takie metody mogą podnieść widoczność w odpowiedziach generatywnych nawet o 40%. Jedyną metodą, która dała wynik gorszy od tekstu bez zmian, było dokładanie do treści słów kluczowych z zapytania. Badacze zaznaczyli też, że skuteczność poszczególnych metod zależy od dziedziny.

Z tych wyników płyną dwa wnioski. Pierwszy: liczba z badania pochodzi z eksperymentu na zbiorze testowym i opisuje górną granicę zaobserwowaną w tych warunkach, nie jest więc zapowiedzią wyniku dla konkretnej firmy. Drugi: metody, które zadziałały, to rzetelne podawanie źródeł, konkretów i liczb oraz staranny język. Tego samego od dawna oczekują wytyczne Google, o których piszemy we wpisie o pomocnych treściach według Google.

Głos krytyczny wobec nowych etykiet

Wspomniane hasło w Wikipedii przytacza opinię analityka rynku, według której AEO i pokrewne pojęcia różnią się od SEO istotnie, ale nie zasadniczo, a dostawcy usług i narzędzi wyolbrzymiają różnice, aby stworzyć nową kategorię na rynku. Warto mieć tę ocenę w pamięci przy lekturze ofert, w których pozycjonowanie przedstawia się jako rozwiązanie przestarzałe.

Co o optymalizacji pod funkcje AI mówi sam Google

Google odpowiada krótko: optymalizacja pod wyszukiwanie z generatywną AI to optymalizacja pod wyszukiwanie, a więc nadal SEO. Takie zdanie stoi w dokumencie Optymalizacja witryny pod kątem funkcji opartych na generatywnej AI w wyszukiwarce Google, w którym skróty AEO i GEO są wymienione z nazwy jako określenia działań na rzecz widoczności w wyszukiwaniu opartym na AI.

Uzasadnienie jest proste. Funkcje generatywne w wyszukiwarce, czyli Przegląd od AI (AI Overviews) i Tryb AI (AI Mode), korzystają z tych samych podstawowych systemów rankingowych i systemów oceny jakości co zwykłe wyniki. Skoro odpowiedź powstaje ze stron wybranych z indeksu Google, to o szansie na cytowanie decyduje to samo, co o widoczności w wynikach. Google radzi też, by porady z zewnętrznych źródeł dotyczące AEO i GEO oceniać pod kątem zgodności z jego własnymi wytycznymi.

Drugi dokument, czyli strona Google o funkcjach opartych na AI, precyzuje wymagania. Strona musi być zindeksowana i kwalifikować się do wyświetlenia w wyszukiwarce z fragmentem tekstu. Dodatkowych wymagań technicznych nie ma, a Google wprost pisze, że nie trzeba tworzyć nowych plików czytelnych dla maszyn, plików tekstowych dla AI ani specjalnych znaczników. Wśród sprawdzonych metod wymienia natomiast: upewnienie się, że plik robots.txt oraz serwer lub sieć dostarczania treści nie blokują robota, linki wewnętrzne ułatwiające dotarcie do treści, ważne informacje podane tekstem, uzupełnienie tekstu zdjęciami i filmami, zgodność danych uporządkowanych z widoczną treścią oraz aktualne dane w Merchant Center i w Profilu Firmy.

Szerzej o obu funkcjach piszemy we wpisach o tym, jak działa Przegląd od AI, oraz o Trybie AI w Google.

Jak powstaje odpowiedź AI i dlaczego opiera się na zwykłym indeksie

Odpowiedź AI w wyszukiwarce nie powstaje z pamięci modelu, lecz ze stron pobranych z indeksu w chwili zadania pytania. Dlatego strona, której wyszukiwarka nie zna albo której nie może odczytać, nie ma szans zostać źródłem, niezależnie od tego, jaką nazwą określi się prace nad nią.

Google opisuje w swoim dokumencie dwa mechanizmy. Pierwszy to generowanie wspomagane wyszukiwaniem, w skrócie RAG (Retrieval-Augmented Generation): system pobiera trafne strony z indeksu, wyciąga z nich konkretne informacje i pokazuje linki, które je potwierdzają. Drugi to rozszerzanie zapytania: model sam układa kilka powiązanych pytań i wysyła je równolegle, aby zebrać szerszy zestaw wyników. Google podaje przykład pytania o chwasty na trawniku, które rozgałęzia się na pytania o środki chwastobójcze, usuwanie chwastów bez chemii i zapobieganie ich pojawianiu się.

Dla firmy wynika z tego praktyczna wskazówka. Hydraulik z Łodzi, który ma na stronie jedną ogólną podstronę o usługach, odpowiada najwyżej na jedno z pytań powstałych po rozgałęzieniu. Jeśli ta sama strona osobno i rzeczowo opisuje awarie, przeglądy instalacji, czas dojazdu i sposób wyceny, może okazać się trafna dla kilku z nich. To nie jest nowa technika, tylko dobrze znana praca nad pełnym pokryciem tematu, którą w pozycjonowaniu wykonuje się przy planowaniu treści i doborze fraz.

Czego według Google nie trzeba robić pod kątem AI

Google wymienia pięć działań często sprzedawanych pod nazwami GEO i AEO, które w jego wyszukiwarce nie są potrzebne: tworzenie plików dla AI, dzielenie treści na drobne fragmenty, przepisywanie tekstów specjalnie pod modele, zabieganie o nieautentyczne wzmianki oraz nadmierne skupienie na danych uporządkowanych. Lista pochodzi z tego samego dokumentu o funkcjach generatywnych i dotyczy wyszukiwarki Google, a nie wszystkich asystentów.

Plik llms.txt i inne pliki dla AI

Plik llms.txt to propozycja pliku tekstowego, w którym właściciel strony miałby wskazywać modelom językowym najważniejsze treści. Google pisze, że takich plików ani specjalnych znaczników nie wykorzystuje i nie traktuje ich w szczególny sposób. Można je przygotować z myślą o innych usługach, ale na widoczność w Google nie wpływają. Jeżeli więc wdrożenie takiego pliku jest główną pozycją oferty, warto zapytać, który konkretnie system ma z niego korzystać i gdzie jest to udokumentowane.

Cięcie tekstu na fragmenty i przepisywanie pod modele

Według Google jego systemy rozumieją strony omawiające kilka wątków, nie ma idealnej długości strony, a o układzie treści powinny decydować potrzeby odbiorców. Nie trzeba też przeredagowywać tekstów tylko po to, by pasowały do sposobu pytania asystentów, ponieważ systemy rozpoznają synonimy i intencję pytającego. Czytelna budowa z akapitami i nagłówkami jest zalecana, ale ze względu na czytelnika.

Nieautentyczne wzmianki i dane uporządkowane

Zabieganie o sztuczne wzmianki o marce w sieci Google określa jako działanie nieskuteczne: systemy rankingowe skupiają się na jakości treści, a osobne systemy odfiltrowują spam. Dane uporządkowane, czyli znaczniki schema.org opisujące zawartość strony, nie są wymagane do pojawienia się w odpowiedziach AI i nie istnieją specjalne znaczniki dla AI. Warto je natomiast stosować w ramach zwykłego pozycjonowania, bo pozwalają stronie kwalifikować się do wyników z elementami rozszerzonymi.

Google ostrzega też przed masowym tworzeniem podstron pod kolejne warianty pytań. Takie działanie może naruszać zasady dotyczące treści wytwarzanych na dużą skalę. O granicach korzystania z narzędzi AI przy pisaniu można przeczytać we wpisie o treściach pisanych przez AI a Google.

Jeśli chcą Państwo zamówić pozycjonowanie AI, zachęcamy do kontaktu: tel. 222 500 844 lub mailowo: biuro@pozycjonowaniestron.pl

Które działania są naprawdę nowe

Nowe są trzy obszary: decyzje o dostępie robotów asystentów AI do strony, pomiar widoczności w odpowiedziach AI oraz przygotowanie serwisu na agentów AI. Żaden z nich nie zastępuje pozycjonowania, ale każdy wymaga wiedzy, której kilka lat temu nie trzeba było mieć.

Roboty asystentów AI w pliku robots.txt

Asystenci AI mają własne roboty, którymi steruje się w pliku robots.txt osobno od robota wyszukiwarki. Dokumentacja Overview of OpenAI Crawlers opisuje między innymi robota OAI-SearchBot, który odpowiada za pokazywanie stron w wyszukiwaniu ChatGPT, oraz GPTBot, który zbiera treści mogące posłużyć do trenowania modeli. Ustawienia są niezależne: można dopuścić pierwszego i zablokować drugiego. Strona, która blokuje OAI-SearchBot, nie będzie pokazywana w odpowiedziach wyszukiwania ChatGPT, a po zmianie pliku systemy potrzebują około doby na jej uwzględnienie.

Google ma z kolei osobny znacznik Google-Extended. Według strony Typowe roboty Google pozwala on zdecydować, czy treści mogą służyć do trenowania przyszłych modeli Gemini i do opierania na nich odpowiedzi w aplikacjach Gemini. Nie wpływa na obecność strony w wyszukiwarce Google i nie jest czynnikiem rankingowym. Do ograniczania tego, co pokazuje się w samej wyszukiwarce, w tym w funkcjach AI, służą znane od dawna ustawienia podglądu: nosnippet, data-nosnippet, max-snippet oraz noindex.

User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /

User-agent: GPTBot
Disallow: /

User-agent: Google-Extended
Disallow: /

To przykład jednej z możliwych decyzji, a nie zalecenie. Kancelaria z Krakowa, która publikuje obszerne opracowania, może chcieć być cytowana, ale nie życzyć sobie użycia tekstów do trenowania. Sklep z Poznania może uznać, że zależy mu na każdej formie obecności. Najczęstszą pomyłką jest blokada wszystkich robotów AI jednym wpisem, po której firma dziwi się, że asystent jej nie przywołuje. Zasady pisania tego pliku omawiamy we wpisie o pliku robots.txt.

Pomiar widoczności w odpowiedziach AI

Drugą nowością są raporty pokazujące, czy strona pojawia się w odpowiedziach AI. W Search Console ruch z funkcji AI jest wliczany do raportu skuteczności przy typie wyszukiwania Sieć, razem ze zwykłymi wynikami. Google udostępnia też osobny Raport skuteczności generatywnej AI w grupie raportów skuteczności. Obejmuje on Przegląd od AI i Tryb AI, pokazuje wyświetlenia linków do witryny w tych funkcjach w czasie i ma karty Strony, Kraje, Urządzenia oraz Data. Pomoc Google zastrzega, że raport jest wdrażany stopniowo i nie każda witryna ma do niego dostęp.

W Bing Webmaster Tools dostępny jest w wersji testowej raport AI Performance. Zgodnie z komunikatem Bing pokazuje łączną liczbę cytowań witryny w odpowiedziach AI, średnią dzienną liczbę cytowanych podstron, cytowania poszczególnych adresów oraz próbkę zapytań, których system użył do odnalezienia treści. Dane dotyczą Copilota, podsumowań AI w Bing i wybranych usług partnerskich. Jak połączyć te raporty z danymi analitycznymi, opisujemy we wpisie o mierzeniu widoczności marki w odpowiedziach AI.

Agenci AI na stronie firmy

Trzecia nowość to agenci AI, czyli systemy, które samodzielnie wykonują zadania w imieniu użytkownika, na przykład porównują produkty albo dokonują rezerwacji. Google pisze, że agent działający w przeglądarce może analizować wygląd strony, jej strukturę oraz tak zwane drzewo dostępności. W praktyce poprawnie opisane przyciski, formularze i nagłówki, o które dba się z myślą o wygodzie ludzi, służą także automatom.

Które działania firmy znają od ponad dekady

Zdecydowana większość prac opisywanych jako GEO, AEO lub LLMO to czynności wykonywane w pozycjonowaniu od ponad dekady: dostępność strony dla robotów, treści odpowiadające na pytania klientów, wiarygodność autora i firmy oraz porządek w danych o działalności. Zmieniło się miejsce, w którym widać efekt, a nie rodzaj pracy.

Widać to po zestawieniu źródeł. Badanie o GEO wskazało jako skuteczne podawanie źródeł, danych i cytatów. Wytyczne Google dotyczące przydatnych, rzetelnych treści tworzonych z myślą o użytkownikach od dawna zachęcają, by czytelnik wiedział, kto napisał tekst, jak go przygotowano i po co powstał, oraz opisują cztery cechy dobrych treści znane pod skrótem E-E-A-T: doświadczenie, wiedzę ekspercką, autorytet i wiarygodność. Bing w komunikacie o raporcie AI Performance radzi z kolei pogłębiać tematy, w których strona jest już cytowana, porządkować tekst nagłówkami, tabelami i sekcjami pytań, popierać twierdzenia danymi i źródłami oraz regularnie aktualizować treści. Żadna z tych rad nie byłaby zaskoczeniem dla osoby prowadzącej blog firmowy kilka lat temu.

• Strona jest zindeksowana, a plik robots.txt, serwer i sieć dostarczania treści nie blokują robotów wyszukiwarek.
• Najważniejsze informacje są podane tekstem, a nie wyłącznie na grafikach lub w nagraniach.
• Każda usługa i każdy ważny temat ma własną, rzeczową podstronę z odpowiedziami na pytania klientów.
• Teksty zawierają konkrety: zakres, warunki, przykłady, dane z podanym źródłem.
• Wiadomo, kto jest autorem treści i jakie ma doświadczenie w temacie.
• Linki wewnętrzne prowadzą do ważnych podstron, a nagłówki opisują ich zawartość.
• Dane uporządkowane są zgodne z tym, co widzi użytkownik.
• Profil Firmy w Google i dane w Merchant Center są aktualne.

Firma, która ma te punkty w porządku, wykonała większość pracy określanej nowymi skrótami. Firma, która ich nie ma, nie nadrobi braków plikiem dla AI ani zestawem specjalnych znaczników. Dlatego prace warto zaczynać od sprawdzenia podstaw, na przykład w ramach audytu SEO.

Jak podejść do tematu w firmie i kiedy potrzebna jest pomoc

Najrozsądniej potraktować widoczność w odpowiedziach AI jako rozszerzenie pozycjonowania, a nie osobny projekt z osobnym wykonawcą. Kolejność jest wtedy prosta: najpierw stan obecny, potem podstawy, na końcu elementy nowe.

1. Ustalenie stanu obecnego

   W Search Console warto otworzyć raport skuteczności dla typu wyszukiwania Sieć oraz, jeśli jest dostępny, Raport skuteczności generatywnej AI i zapisać, które podstrony mają wyświetlenia w funkcjach AI. Dla Copilota podobne dane pokazuje raport AI Performance w Bing Webmaster Tools.

2. Zadanie pytań asystentom

   Dobrze jest spisać kilkanaście pytań, które zadają klienci, i zadać je w ChatGPT, Gemini, Copilocie i Perplexity, notując, czy firma jest wymieniana i jakie strony są podawane jako źródła. Odpowiedzi bywają różne przy każdej próbie, więc jest to obraz orientacyjny.

3. Przegląd pliku robots.txt

   Należy sprawdzić, czy plik nie blokuje robotów wyszukiwarek ani robotów asystentów, na których firmie zależy, i świadomie zdecydować o robotach zbierających treści do trenowania modeli.

4. Uzupełnienie treści

   Podstrony, które odpowiadają na pytania klientów ogólnikowo, wymagają rozbudowy o konkrety, przykłady i źródła. To największa część pracy i zarazem ta sama, którą wykonuje się w pozycjonowaniu.

5. Powrót do pomiaru

   Po kilku tygodniach warto porównać raporty i odpowiedzi asystentów z zapisanym stanem początkowym.

Szczegółowy harmonogram takich prac przedstawiamy we wpisie o planie działań na pierwsze dziewięćdziesiąt dni.

Typowe pomyłki

Pierwsza pomyłka to porzucenie pozycjonowania na rzecz nowego skrótu. Skoro odpowiedzi AI powstają ze stron wybranych z indeksu, osłabienie widoczności w wynikach osłabia także szanse na cytowanie. Druga to zakup dwóch usług o różnych nazwach i tym samym zakresie. Trzecia to wdrażanie plików i znaczników dla AI przed usunięciem błędów indeksowania. Czwarta to ocenianie efektów po jednej odpowiedzi asystenta, która przy kolejnym pytaniu może wyglądać inaczej.

Kiedy warto skorzystać z pomocy

Pomoc specjalisty przydaje się, gdy strona ma problemy z indeksowaniem, gdy trzeba zdecydować o dostępie robotów w rozbudowanym serwisie, gdy asystenci podają o firmie nieprawdziwe informacje albo gdy brakuje czasu na systematyczne uzupełnianie treści. W ramach usługi pozycjonowanie AI łączymy te prace z prowadzonymi usługami SEO, ponieważ w obu przypadkach pracuje się na tej samej stronie i tych samych treściach. Przed rozmową z wykonawcą warto mieć przygotowane pytania zebrane na poniższej grafice.

Odpowiedzi na te pytania pozwalają ocenić ofertę niezależnie od tego, jakim skrótem została nazwana.

Jeśli chcą Państwo zamówić pozycjonowanie AI, zachęcamy do kontaktu: tel. 222 500 844 lub mailowo: biuro@pozycjonowaniestron.pl