Słownik GEO i wyszukiwania AI: kluczowe pojęcia po ludzku

System AI, który odpowiada na pytania pisanym tekstem zamiast listą linków, taki jak ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude i Google AI Overviews.

Silniki generatywne odpowiadają albo na podstawie tego, czego model nauczył się podczas treningu, albo najpierw przeszukują sieć i piszą odpowiedź z tego, co znajdą. Na ten drugi rodzaj możesz wpływać szybko, bo zależy on od stron, które istnieją dziś.

Praktyka poprawiania tego, jak często i jak korzystnie asystenci AI wymieniają i cytują Twoją firmę w swoich odpowiedziach.

Termin pochodzi z pracy badawczej z 2023 roku autorstwa Aggarwala i współautorów, opublikowanej na KDD 2024 (arXiv). Zobacz czym jest GEO.

Praktyka kształtowania treści tak, by systemy wyszukiwania i AI wybierały je jako bezpośrednią odpowiedź na pytanie.

AEO i GEO w dużej mierze się pokrywają i często używa się ich zamiennie. W praktyce oba oznaczają jasne, zaczynające się od odpowiedzi, dobrze ustrukturyzowane strony, które maszyny mogą czytać i którym mogą ufać.

Funkcja wyszukiwarki Google, która pokazuje wygenerowane przez AI podsumowanie odpowiedzi wraz z linkami do stron je wspierających.

Google podaje, że aby strona pojawiła się jako link wspierający, musi być zaindeksowana i kwalifikować się do wyświetlenia w wyszukiwarce ze snippetem, oraz że nie ma dodatkowych wymagań technicznych (Google).

Doświadczenie w wyszukiwarce Google oparte na odpowiedziach generowanych przez AI, objęte tymi samymi zasadami kwalifikacji co AI Overviews.

Zgodnie z dokumentacją Google, aby pojawić się jako link wspierający w AI Mode, strona musi być zaindeksowana i kwalifikować się do wyświetlenia ze snippetem.

Pytanie lub polecenie, które użytkownik zadaje asystentowi AI. W śledzeniu GEO prompt to pytanie kupującego, takie jak „najlepsza klinika stomatologiczna w Krakowie”.

Prompty powinny być pisane tak, jak pytają prawdziwi klienci, w ich języku i dla ich miasta. Odpowiedzi mogą się różnić między uruchomieniami, więc śledzenie opiera się na wielu promptach i powtarza je.

Link lub odwołanie do źródła, które asystent AI pokazuje obok swojej odpowiedzi.

Cytowania pokazują, na które strony silnik się powołał. Cytowanie z Twoich własnych stron oraz z serwisów opinii i katalogów, z których korzysta Twój rynek, to różne sygnały; warto śledzić oba.

Łączenie odpowiedzi AI z zewnętrznymi źródłami, takimi jak wyniki wyszukiwania w sieci, aby można ją było sprawdzić i zacytować.

Asystenci oparci na wyszukiwaniu opierają swoje odpowiedzi na stronach, które pobierają. Strony, których nie mogą odczytać, nie mogą być podstawą odpowiedzi.

Technika, w której system najpierw wyszukuje odpowiednie dokumenty, a potem pisze odpowiedź na ich podstawie.

Asystenci AI w stylu wyszukiwarki działają w ten sposób, dlatego ważne są strony dostępne dla robotów i jasno napisane.

Robot internetowy prowadzony przez firmę z branży AI, który czyta strony na potrzeby wyszukiwania AI, próśb użytkowników lub trenowania modeli.

Przykłady to OAI-SearchBot, GPTBot, PerplexityBot i ClaudeBot. Mają różne cele, więc jedne możesz wpuścić, a inne zablokować. Zobacz roboty AI wyjaśnione.

Nazwa, którą robot lub przeglądarka wysyła z każdym żądaniem, aby się przedstawić, na przykład GPTBot lub Googlebot.

Reguły robots.txt pisze się względem user agentów. Niektóre roboty, takie jak Google-Extended i Applebot-Extended, to znaczniki kontrolne, a nie osobne roboty.

Plik tekstowy w katalogu głównym strony, który mówi robotom, które adresy URL mogą pobierać.

Protokół wykluczania robotów jest ustandaryzowany jako RFC 9309. Wyraża politykę, a nie zamek: zapory i ochrona przed botami mogą blokować roboty niezależnie od niego. Sprawdź swój plik narzędziem do sprawdzania robotów AI.

Proponowany plik markdown pod adresem /llms.txt, który daje modelom językowym krótkie podsumowanie strony i linki do jej kluczowych podstron.

Zaproponowany przez Jeremy’ego Howarda we wrześniu 2024 roku (llmstxt.org). Nie składa żadnych obietnic dotyczących pozycji ani ruchu. Zobacz poradnik o llms.txt i generator.

Kod na stronie, który podaje fakty o niej w czytelnym dla maszyn słowniku, zwykle schema.org.

W przypadku firmy dane strukturalne podają jej nazwę, typ, adres, telefon i godziny otwarcia. Słownik znajdziesz na schema.org.

Format osadzania danych strukturalnych na stronie jako skryptu JSON.

JSON-LD to najczęstszy sposób dodawania znaczników schema.org, bo mieści się w jednym bloku i nie zmienia widocznej strony.

Wyróżniona rzecz, taka jak firma, osoba lub miejsce, którą maszyny potrafią zidentyfikować i odróżnić od innych.

Systemy wyszukiwania i AI budują rozumienie Twojej firmy jako encji na podstawie Twojej strony, danych strukturalnych i wzmianek w innych miejscach. Spójność pomaga.

Nazwa, adres i numer telefonu: podstawowe dane identyfikujące lokalną firmę.

Dbaj, by NAP był identyczny na Twojej stronie, w mapach i katalogach. Niespójne dane utrudniają każdemu systemowi ustalenie, która firma jest Twoja.

Twoje wzmianki podzielone przez sumę Twoich wzmianek i wzmianek śledzonych konkurentów w tym samym zestawie odpowiedzi AI.

Jeśli jesteś wymieniony w 20 odpowiedziach, a trzej śledzeni konkurenci łącznie w 60, Twój udział w odpowiedziach to 20 z 80, czyli 25%.

Liczba od 0 do 100, która podsumowuje, jak widoczna jest firma w odpowiedziach AI w zestawie promptów.

W Recomindo to w 50% to, jak często jesteś wymieniany, w 25% Twoja pozycja, gdy jesteś wymieniony, w 15% cytowania Twojej własnej strony i w 10% wydźwięk. Jest agregowany po wielu promptach i silnikach, bo pojedyncze odpowiedzi się różnią. Zobacz AI Visibility Index.