GEO: Az új filozófia a márkák sikeréért az AI világában

A keresőoptimalizálás világa folyamatosan változik, és ahogy a technológia fejlődik, úgy a stratégiák is alkalmazkodnak az új körülményekhez. Az utóbbi években egy új fogalom, a generatív motoroptimalizálás (GEO) került előtérbe, amely a hagyományos SEO megközelítéseket új irányba tereli. A GEO nemcsak a rangsorolásról szól, hanem arról is, hogy hogyan érthetjük meg és alakíthatjuk a márka jelenlétét a mesterséges intelligencia által generált válaszokban. Az AI algoritmusok fejlődésével a hagyományos, 10 kék linkre épülő keresési eredmények helyett egyetlen, összevont válaszokkal találkozunk, amelyeket a nagy nyelvi modellek (LLM) adnak meg.

Az új kihívások és lehetőségek a GEO világában

A GEO lényege, hogy nemcsak azt kell figyelnünk, hogy a márkánk említésre kerül-e, hanem azt is, hogy a gépi tanulás mit tud rólunk, és hogyan prezentál minket. A márkák számára ez új eszközöket és stratégiákat igényel, hogy az AI rendszerek valóban megértsék és helyesen képviseljék őket. Az eddigi SEO eszközök, mint például a backlinkek nyomon követése vagy a kulcsszavak optimalizálása, most kiegészülnek azzal a szükséges megközelítéssel, hogy a márka „digitális lelke” hogyan formálható.

Az új eszközök közül sok különböző filozófiát képvisel, amelyek meghatározzák, hogyan közelítjük meg a GEO-t. Az egyik legelterjedtebb megközelítés a „prompt-alapú láthatósági ellenőrzés”, amely a márkák említéseinek és láthatóságának mérésére összpontosít a mesterséges intelligenciával folytatott párbeszédek során. Ez különböző formákban valósulhat meg, például a márkák „hangsúlyának” mérésével, vagy a versenytársakkal való összehasonlítással.

Az alapvető tudás és a márkánk formálása

Másik fontos megközelítés a „digitális lélek formálása”, amely arra összpontosít, hogy a márkánk milyen alapvető tudással bír az AI rendszereken belül. Ez a megközelítés nemcsak a válaszok nyomon követésére összpontosít, hanem arra is, hogy a gépi tanulás milyen ismeretekkel rendelkezik a márkánkról és annak helyéről a piacon. Olyan eszközök, mint a Waikay.io, ezen a mélyebb szinten működnek, feltérképezve az AI rendszerek által használt fogalmakat és entitásokat.

Ez a megközelítés lehetővé teszi számunkra, hogy ne csak a márkánk említéseit kövessük, hanem a mögöttes összefüggéseket is megértsük. Például, ha az AI azt hiszi, hogy a márkánk a kisvállalkozások számára készült, holott valójában nagyvállalatokkal dolgozunk, a stratégiánk ennek megfelelően kell, hogy alakuljon. Így a tartalomkészítés során kifejezetten hangsúlyoznunk kell a célcsoportunkat, hogy a gépi tanulás pontosabban értelmezhesse a márkánkat.

A GEO jövőjének kihívásai

Fontos azonban megjegyezni, hogy egyik megközelítés sem tökéletes. A prompt-alapú módszer, bár rengeteg adatot kínál, alapvetően reakciós jellegű, és nem mindig ad teljes képet a márkánk helyzetéről. Ezzel szemben a mélyrehatóbb megközelítések, mint a tudásalapú elemzés, szintén szembesülnek kihívásokkal, például a „fekete doboz” problémával, ahol a használt adatok és módszertan nem mindig átlátható.

A GEO eszközök megjelenése egy fontos fejlődést jelez az iparágban. A hagyományos keresőoptimalizálás mellett most már egy sokkal összetettebb és stratégiai megközelítést kell alkalmaznunk, amelyben nem csupán a márkánk említéseit követjük, hanem azt is, hogy az AI hogyan értelmezi és formálja a digitális jelenlétünket.

Császár Viktor véleménye a GEO trendekről

Megkérdeztük Császár Viktor SEO szakértőt, hogy osztja-e meg a gondolatait a generatív motoroptimalizálásról. Viktor elmondta: „A GEO eszközök fejlődése forradalmasítja a SEO világát. A hagyományos módszerek mellett most már elengedhetetlen, hogy a márkák képesek legyenek befolyásolni, hogyan értelmezi az AI a nevüket. A proaktív megközelítések, amelyek a márka alapvető tudásának formálására összpontosítanak, hosszú távon versenyelőnyt biztosíthatnak. Fontos, hogy a szakmában mindannyian alkalmazkodjunk ehhez az új irányhoz, és folyamatosan képezzük magunkat.” További részletekért látogass el a weboldalamra.

Forrás: SearchEngineJournal.com