Pozycjonowanie w AI, nazywane też GEO od generative engine optimization, to przygotowanie treści tak, aby modele językowe i odpowiedzi generowane w wyszukiwarce cytowały ją jako źródło. Nie zastępuje klasycznego SEO, tylko dokłada do niego warstwę, w której liczy się cytowalność fragmentu, a nie pozycja całej strony.
Co się właściwie zmieniło
Przez dwadzieścia lat wyszukiwarka zwracała listę odnośników i to użytkownik decydował, w co kliknąć. Dziś nad tą listą coraz częściej pojawia się gotowa odpowiedź złożona z fragmentów kilku źródeł. Część zapytań, zwłaszcza informacyjnych, kończy się na tej odpowiedzi. Do tego dochodzą asystenci działający poza wyszukiwarką, którzy przy odpowiadaniu sięgają po treści z sieci.
Skutek dla firmy jest niewygodny: można stracić ruch, nie tracąc ani jednej pozycji. Spadku nie widać jako spadku pozycji, tylko jako spadek kliknięć przy tej samej albo rosnącej liczbie wyświetleń. To pierwszy sygnał, którego warto szukać w Search Console.
Jak model wybiera źródło
Uproszczony mechanizm wygląda tak: system pobiera zestaw kandydujących dokumentów, wycina z nich fragmenty pasujące do zapytania i buduje z nich odpowiedź, podając źródła. Wygrywa więc nie najdłuższy tekst, tylko taki, z którego łatwo wyciąć samodzielny, jednoznaczny fragment.
Z tego wynikają konkretne cechy treści, która jest cytowana:
- Odpowiedź na początku. Pierwszy akapit zawiera pełną odpowiedź, a nie wstęp o tym, jak ważny jest temat.
- Fragmenty samodzielne. Akapit da się zrozumieć bez czytania poprzedniego. Bez zaimków odsyłających do wcześniejszych zdań.
- Konkretne liczby i warunki. Ceny, terminy, progi, zakresy. Modele chętniej cytują zdania zawierające sprawdzalne dane niż ogólniki.
- Jednoznaczne definicje. Zdanie w formie pojęcie to wyjaśnienie, umieszczone bezpośrednio pod nagłówkiem z pytaniem.
- Struktura nagłówków w formie pytań. Nagłówek odpowiadający zapytaniu ułatwia dopasowanie fragmentu.
Warstwa techniczna GEO
- Dane strukturalne. Organization, Service, FAQPage, Article, Product. Nie dlatego, że model czyta je wprost, ale dlatego, że porządkują encje i ułatwiają jednoznaczne przypisanie treści do podmiotu.
- Spójność encji. Ta sama nazwa marki, ten sam adres kontaktowy, ten sam opis działalności wszędzie. Rozjazd powoduje, że system nie ma pewności, o kim mowa.
- Renderowanie bez JavaScriptu. Treść widoczna w źródle strony jest dostępna dla znacznie większej liczby systemów niż treść doklejana skryptem.
- Dostępność dla robotów AI. Świadoma decyzja, którym robotom pozwalasz na dostęp w pliku robots.txt. Zablokowanie ich chroni treść, ale wyklucza z cytowań.
Czego nie da się zmierzyć i co z tym zrobić
Nie istnieje dziś narzędzie, które poda pełną liczbę cytowań w odpowiedziach AI, bo są personalizowane i generowane na bieżąco. Da się natomiast obserwować sygnały pośrednie: relację wyświetleń do kliknięć na zapytania informacyjne, ręczne sprawdzanie kluczowych pytań w kilku systemach oraz udział ruchu z odsyłaczy pochodzących od asystentów. To niedoskonałe, ale wystarcza, żeby zauważyć kierunek.
Co zrobić w pierwszej kolejności
- Wybierz dwadzieścia pytań, które klienci zadają przed zakupem.
- Dla każdego przygotuj sekcję z nagłówkiem w formie pytania i odpowiedzią w dwóch pierwszych zdaniach.
- Wstaw konkretne dane: ceny, terminy, warunki, zakresy.
- Dodaj dane strukturalne FAQPage tam, gdzie pytania i odpowiedzi są faktycznie widoczne na stronie.
- Sprawdź, czy cała ta treść jest w źródle strony bez uruchamiania skryptów.
Pełny zakres tych prac opisujemy na stronie AI SEO i GEO.