Ar ai paieškos optimizavimas duoda klientų, ar tai tik hype’as

AI paieška yra realus informacijos paieškos kanalas, tačiau didelė dalis AI SEO rinkodaros šiandien paremta FOMO principu – baime pavėluoti, prarasti matomumą ir užleisti vietą konkurentams.

Verslui sakoma, kad tradicinis SEO nebeveikia, žmonės pereina į „ChatGPT“, o įmonėms skubiai reikia GEO, AEO, LLMO ar kitos naujos optimizavimo paslaugos.

Problema ne ta, kad AI paieškos optimizavimas neegzistuoja.

Problema atsiranda tada, kai nauji terminai parduodami nepaaiškinant, kaip AI sistemos iš tikrųjų suranda informaciją ir kokią vietą šiame procese užima tradicinis SEO.

AI SEO „hype“ veikia pagal FOMO principą

FOMO reiškia „Fear of Missing Out“ – baimę kažką praleisti.

Marketinge šis principas veikia paprastai. Atsiranda nauja technologija, apie ją pradeda kalbėti žiniasklaida, specialistai ir verslo bendruomenė. Verslininkui susidaro įspūdis, kad konkurentai jau naudojasi nauja galimybe, o jo įmonė vėluoja.

AI SEO rinkoje tai galima matyti labai aiškiai. Atsirado „ChatGPT“, „Gemini“ ir kitos AI paieškos sistemos. Kartu atsirado nauji terminai: GEO, AEO, LLMO ir AI SEO.

Tada atsirado ir naujos paslaugos, žadančios padėti patekti į AI atsakymus. Tačiau prieš perkant tokią paslaugą verta užduoti vieną klausimą:

Iš kur AI sistemos gauna informaciją savo atsakymui?

Atsakymas padeda atskirti realią AI optimizavimo naudą nuo marketinginio „hype“.

AI nekuria atsakymų iš niekur

LLM, tokie kaip „ChatGPT“ ar „Gemini“, gali naudoti informaciją iš savo vidinių modelio žinių arba iš išorinių šaltinių.

Kai reikia aktualios informacijos, AI sistema atlieka informacijos paiešką.

Tam naudojamas RAG – „Retrieval-Augmented Generation“ principas.

Vartotojas pateikia klausimą. Sistema suranda su klausimu susijusią informaciją, atrenka šaltinius, perduoda informaciją kalbos modeliui ir tik tada sugeneruoja atsakymą.

Todėl prieš kalbant apie AI SEO reikia suprasti ne tik LLM, bet ir informacijos paieškos sluoksnį.

Jeigu nežinome, iš kur AI gauna informaciją, negalime argumentuotai paaiškinti, ką ir kaip optimizuojame.

Svarbiausias klausimas – iš kokių šaltinių AI traukia atsakymus?

Skirtingos AI sistemos naudoja skirtingą paieškos infrastruktūrą ir informacijos šaltinius.

„Gemini“ yra susietas su „Google“ paieškos infrastruktūra. „ChatGPT“ paieškos funkcijos naudoja Bing paiešką ir išorinius informacijos šaltinius. Kitos AI sistemos taip pat naudoja paieškos indeksus, partnerių paieškos technologijas, savo interneto indeksus ar specializuotas duomenų bazes.

Konkrečios technologijos gali keistis.

Tačiau SEO specialistui svarbiausias principas nesikeičia.

AI turi surasti dokumentus, įvertinti jų aktualumą ir patikimumą, atrinkti informaciją ir tik tada sugeneruoti atsakymą.

Vadinasi, optimizuojant matomumą AI paieškoje būtina suprasti informacijos šaltinius, paieškos sistemas ir jų rezultatų atrankos principus.

Tradicinis SEO niekur nedingo

Jeigu AI informaciją randa internete ir paieškos sistemose, svetainės techninė būklė, indeksavimas, turinys ir autoritetas išlieka svarbūs.

• Paieškos sistema turi sugebėti pasiekti puslapį.
• Puslapis turi būti indeksuojamas.
• Paieškos sistema turi suprasti jo temą ir ryšį su vartotojo užklausa.
• Turinys turi būti pakankamai patikimas ir naudingas, kad patektų tarp šaltinių, iš kurių renkama informacija.

Tai yra tradicinio SEO pagrindai.

Todėl teiginys, kad atsiradus AI paieškai tradicinis SEO tapo nebereikalingas, neatitinka pačių AI informacijos paieškos principų.

Fan-Out dar labiau sustiprina SEO svarbą

AI sistemos ne visada siunčia į paiešką tiksliai tokią užklausą, kokią parašė vartotojas.

Naudojant „Query Fan-Out“ metodą, vienas sudėtingesnis klausimas išskaidomas į kelias susijusias užklausas.

Kiekviena užklausa ieško informacijos kitu temos kampu ir gauna savo paieškos rezultatus.

Tai reiškia, kad AI matomumui svarbu ne tik vienas puslapis ir vienas raktažodis.

Svarbus tampa visos temos padengimas, susiję klausimai, semantinis turinio ryšys ir teminis autoritetas.

Tačiau ir tai nėra visiškai nauja SEO disciplina.

SEO specialistai dar iki generatyvinio AI iškilimo dirbo su „Search Intent“, semantine paieška, „Topical Authority“, vidinėmis nuorodomis ir susijusių temų turinio struktūra.

AI paieška padidino šių principų svarbą, bet jų nesukūrė.

Naujas pavadinimas dar nereiškia naujos disciplinos

Didžiausia AI SEO „hype“ problema atsiranda tada, kai žinomi paieškos optimizavimo principai perpakuojami ir parduodami kaip visiškai nauja paslauga.

Techninis SEO tampa „AI crawlability“.

Teminis autoritetas tampa „LLM authority“.

Aiškūs atsakymai į vartotojų klausimus tampa AEO.

Prekės ženklo autoritetas ir paminėjimai internete tampa „AI citations strategy“.

Nauji terminai gali būti naudingi apibūdinant konkrečius AI paieškos aspektus. Tačiau termino atsiradimas savaime nereiškia, kad atsirado nauja disciplina.

Verslui svarbu suprasti, kokie konkretūs darbai atliekami ir kuo jie skiriasi nuo jau vykdomų SEO darbų.

Kaip atskirti realią AI SEO paslaugą nuo FOMO pardavimo?

Pirmiausia reikia klausti ne apie naudojamus terminus, o apie veikimo principus.

Iš kokių šaltinių konkreti AI sistema gauna informaciją?

Pagal kokias vartotojų užklausas verslas turi būti matomas?

Kaip nustatoma, kokius papildomus klausimus AI gali generuoti naudodamas Fan-Out?

Kokie konkretūs svetainės, turinio ir autoriteto pokyčiai bus atliekami?

Kaip bus matuojamas rezultatas?

Jeigu atsakymas apsiriboja pažadu „padidinti matomumą ChatGPT“, bet nėra paaiškinama, kaip AI suranda informaciją ir kaip matomumas susijęs su klientais bei pardavimais, verslas perka ne strategiją, o FOMO.

Ar AI paieškos optimizavimas reikalingas?

Taip, AI paieškos matomumą reikia stebėti ir optimizuoti.

Keičiasi žmonių informacijos paieškos įpročiai. AI sistemos tampa papildomu kanalu, kuriame vartotojai ieško informacijos, lygina produktus ir renkasi paslaugų teikėjus.

Tačiau tai nereiškia, kad reikia atsisakyti tradicinio SEO ir pradėti viską nuo nulio.

Pirmiausia reikia žinoti, iš kur AI sistema gauna informaciją. Tada suprasti, kaip ji ieško šaltinių, kaip išskaido vartotojo klausimus ir kokius paieškos rezultatus naudoja atsakymui sugeneruoti.

Tik tada galima argumentuotai kalbėti apie AI paieškos optimizavimą.

AI SEO nėra magija

AI paieškos optimizavimas yra reali SEO evoliucijos dalis. Tačiau aplink ją sukurtas „hype“ dažnai naudojamas tam, kad verslas pajustų baimę pavėluoti.

Tradicinis SEO niekur nedingo, nes AI sistemoms vis dar reikia informacijos šaltinių.

Reikia svetainių, kurias galima nuskaityti ir indeksuoti. Reikia turinio, kurį galima suprasti. Reikia autoriteto signalų, pagal kuriuos galima pasirinkti patikimus šaltinius.

RAG ir Fan-Out pakeitė tai, kaip informacija surenkama ir pateikiama vartotojui. Jie nepanaikino SEO pagrindų.

Todėl prieš investuojant į GEO, AEO, LLMO ar AI SEO verta užduoti paprastą klausimą:

Ar man siūloma reali papildoma optimizavimo strategija, ar tradiciniai SEO darbai nauju pavadinimu parduodami naudojant mano baimę pavėluoti?

Atsakymas į šį klausimą dažnai parodo, kur baigiasi AI SEO nauda ir prasideda „hype“.