Generative Engine Optimization (GEO), czyli SEO w dobie AI

SEO is dead! O tym słyszeli już wszyscy – nawet jeśli nie słyszeli, czym jest SEO. Dzięki ostatnim zmianom wywołanym przez AI mamy do czynienia z kolejnym sezonem tego serialu. Chyba tylko „Moda na sukces” ma ich więcej. A może nawet nie… Jeśli zastanawiasz się, co to jest Generative Engine Optimization, w skrócie GEO, i jak zmienia się wyszukiwarka Google, to trafiłeś we właściwe miejsce. W erze AI optymalizacja wyszukiwarek staje się bardziej ekscytująca i skomplikowana niż kiedykolwiek wcześniej!

Ostatnimi czasy świat SEO przechodzi znaczące transformacje. W miarę jak wyszukiwarki internetowe, takie jak Google i Bing, wprowadzają coraz to nowsze rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji, specjaliści ds. pozycjonowania muszą dostosować swoje strategie, aby pozyskać ruch z nowych sekcji wyników wyszukiwania.

Dzięki takim rozwiązaniom jak Search Generative Experience (SGE) i AI Overviews od Google’a optymalizacja stron stanie się bardziej złożona i będziemy musieli zmienić swoje myślenie dotyczące czynników rankingowych. Ale co to właściwie oznacza dla SEO? Czy tradycyjne metody optymalizacji są już przestarzałe? Na szczęście odpowiedź brzmi stanowcze: „to zależy”.

Mimo że podstawowe zasady SEO wciąż mają znaczenie, wprowadzenie technologii AI wymusza na nas adaptację i rozwój strategii.

W tym artykule przyjrzymy się, czym jest GEO (Generative Engine Optimization), jak Google przekształca swoje algorytmy wyszukiwania i co możesz zrobić, aby zoptymalizować swoją stronę internetową pod kątem tych zmian.

Na swoje szczęście (dzięki temu mogę pisać ten tekst) dostałem się do programu testowego Google, przetestowałem wersję beta nowej wyszukiwarki i podzielę się z Tobą swoimi wnioskami. Więc zrelaksuj się, zapnij pasy i przygotuj się na podróż przez fascynujący świat SEO w dobie AI. Zapewniam, że to nie koniec optymalizacji pod wyszukiwarki, a raczej nowy, ekscytujący początek.

Czym jest GEO?

Zacznijmy od wyjaśnienia kluczowych terminów. Na pierwszy ogień idzie GEO, czyli Generative Engine Optimization. To nowa koncepcja, która powstała w odpowiedzi na rozwój wyszukiwarek napędzanych sztuczną inteligencją, takich jak Search Generative Experience (SGE) od Google’a i BingChat.

Tradycyjne SEO (Search Engine Optimization) koncentruje się na optymalizacji treści i struktury strony internetowej, aby uzyskać wyższą pozycję w organicznych wynikach wyszukiwania. GEO idzie o krok dalej: dostosowując te praktyki do dynamicznie zmieniającego się krajobrazu, w którym AI odgrywa kluczową rolę. Oznacza to konieczność takiej optymalizacji zawartości strony pod sztuczną inteligencję, generującą odpowiedzi w wynikach wyszukiwania, by być jednym ze źródeł, na podstawie których ta odpowiedź powstaje.

W erze Generative Engine Optimization optymalizacja treści nie ogranicza się jedynie do dodawania odpowiednich słów kluczowych czy budowania linków. Obejmuje także wykorzystanie koncepcji AI do publikowania odpowiedzi, które są bardziej kontekstowe i dostosowane do intencji użytkownika. Modele te są w stanie analizować ogromne ilości danych i przewidywać, jakie informacje będą najbardziej wartościowe dla użytkowników, co pozwala na tworzenie bardziej trafnych i angażujących treści.

Oznacza to, że Generative Engine Optimization to ewolucja tradycyjnego SEO, która integruje najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji, aby lepiej odpowiadać na potrzeby użytkowników i utrzymywać wysoką pozycję w dynamicznie zmieniającym się świecie wyszukiwarek internetowych.

O co chodzi z SGE?

Obecnie na językach najczęściej jest nowy Google czy SGE (nazywane też od ostatniej konferencji I/O Google w maju ’24 AI Overviews). Czym jest? To najnowsza innowacja Google, która integruje zaawansowane modele AI w procesie wyszukiwania. SGE wykorzystuje AI do generowania szczegółowych odpowiedzi na zapytania użytkowników, dostarczając informacje w bardziej zrozumiały i kontekstowy sposób. Gigant z Mountain View w maju 2023 r. ogłosił, że na poważnie dołącza do wyścigu zbrojeń AI. Pierwsza wersja nowych wyników wyszukiwania wykorzystujących AI wyglądała tak:

Zobaczyliśmy wtedy wyniki wyszukiwania w niczym nieprzypominające dotychczasowo znanego nam Google’a. Nie było reklam ani wyników organicznych. Z pierwszego widoku zepchnęła je odpowiedź wygenerowana przez AI. Dobrą wiadomością i nadzieją wszystkich SEOwców był fakt, że pojawiły się źródła, na podstawie których powstała. Gdy teraz wpiszemy dokładnie to samo pytanie, które Google zaprezentował na premierze SGE, wyniki wyglądają zupełnie inaczej:

Odpowiedź nie zajmuje całego ekranu, a jest częściowo schowana pod suwakiem, zaś linki zostały przeniesione. Co warte zauważenia, odpowiedź ta jest mocno zbliżona do informacji wyciągniętej w Direct Answer Boxie, czyli bezpośredniej odpowiedzi pojawiającej się w wynikach wyszukiwania już od kilku lat, ale niebazującej na AI:

Google generuje odpowiedzi dzięki swojemu modelowi językowemu Gemini, który podobnie jak GPT-4 od OpenAI charakteryzuje się multimodalnością, co oznacza, że potrafi przetwarzać dane tekstowe, wizualne, dźwiękowe i wideo. Gemini integruje się z systemami wyszukiwania Google’a, co teoretycznie ma pozwalać na zaawansowane rozumowanie wieloetapowe i planowanie odpowiedzi.

Celem wdrożenia tych rozwiązań jest zmiana relacji użytkownika z wyszukiwarką poprzez dostarczanie bardziej precyzyjnych i kontekstowych odpowiedzi na zapytania. Zamiast tradycyjnych list linków użytkownicy otrzymują kompletne odpowiedzi, które pomagają im szybciej znaleźć potrzebne informacje. To nie tylko poprawia doświadczenie użytkownika, ale także zwiększa zaangażowanie i satysfakcję z korzystania z wyszukiwarki Google’a.

Wprowadzenie AI Overviews ma na celu uczynienie wyszukiwania bardziej intuicyjnym i efektywnym, co jest kluczowe w dynamicznie zmieniającym się cyfrowym krajobrazie.

Problemy wieku dziecięcego AI Overviews

Życie pokazuje jednak, że efektowne hasło i cel a realia to często dwie różne rzeczy. Google miało pierwotnie zakończyć testy AI Overviews / SGE do grudnia 2023 r. Jednak proces testowania przeciągnął się, co spowodowało, że funkcja ta została wprowadzona dopiero w połowie maja 2024 r. w pierwszym kraju (USA). Opóźnienie wynikało z konieczności dalszego udoskonalenia technologii oraz testowania jej stabilności i dokładności odpowiedzi.

Po wprowadzeniu AI Overviews Google napotkało kilka spektakularnych wpadek. Jednym z najbardziej znanych przypadków była rekomendacja użycia kleju do pizzy, która pojawiła się w wyniku przetworzenia żartobliwego posta z Reddita jako poważnej odpowiedzi na zapytanie użytkownika o sposób na to, aby ser nie spływał z pizzy (swoją drogą, czy samo w sobie uczenie sztucznej inteligencji na Reddicie, zamiast na sprawdzonych źródłach, nie jest wpadką?). Takie sytuacje pokazały, że systemy AI wciąż mają problem z rozróżnianiem treści żartobliwych od poważnych, co może prowadzić do nieoczekiwanych wyników.

W trakcie trwania testów jednym z głównych problemów zgłaszanych przez użytkowników była długość czasu ładowania odpowiedzi generowanych przez AI. W porównaniu do tradycyjnych wyników wyszukiwania generowanie odpowiedzi przez AI zajmuje więcej czasu, co może frustrować użytkowników przyzwyczajonych do natychmiastowych wyników. W początkowym etapie trwało to nawet do pół minuty, pod koniec ok. 6 sek.

Testując SGE w pierwszych miesiącach 2024 r., zauważyłem również, że z każdym miesiącem spada liczba zapytań, na które dostaję odpowiedź wygenerowaną przez AI. W chwili pisania tekstu, czyli nieco ponad dwa tygodnie od wdrożenia AIO, pojawiły się informacje o ograniczeniu występowania odpowiedzi AI nawet do 2,5% zapytań, gdzie w początkowej fazie wersji beta mówiło się o okolicach 70%.

Dodatkowo już w trakcie testów (marzec-kwiecień) dla wielu zapytań pojawiał się tylko cienki pasek z przyciskiem, który dopiero po kliknięciu wywoływał odpowiedź AI. Oczywiście Google może zasłaniać się optymalizacją procesu generowania odpowiedzi, jednak mi bliżej jest do innej teorii.

Bo kiedy nie wiadomo, o co chodzi, to oczywiście chodzi o pieniądze. Generowanie odpowiedzi AI jest nawet do 10 razy droższe niż standardowe wyniki wyszukiwania. Google musiało zbalansować koszty operacyjne z jakością i dostępnością usług.

Koszt produkcji odpowiedzi AI jest znaczący i mało która firma może łatwo zaakceptować taki wzrost wydatków. W połączeniu z nierozwiązanym (w wersji beta) tematem reklam w odpowiedziach AI (a dokładniej ich brakiem) pieniądze były jednym z większych znaków zapytania w tle całej dyskusji.

Co z reklamami?

Mimo że to artykuł o SEO, to nie możemy zapominać, że Google zarabiał dotychczas najlepiej na reklamach. Wprowadzenie AI Overviews do wyszukiwarki nie oznacza jednak końca reklam w wynikach wyszukiwania. W drugiej połowie maja Google rozpoczęło testowanie integracji reklam w ramach AI Overviews w specjalnych sekcjach „sponsored”. Reklamy te są automatycznie kwalifikowane do pojawiania się w AI Overviews, jeśli są odpowiednie do zapytania użytkownika.

Wprowadzenie reklam do AI Overviews stanowi jeden z pierwszych kroków Google’a w kierunku monetyzacji swoich inwestycji w sztuczną inteligencję, równocześnie starając się zrównoważyć koszty generowania odpowiedzi przez AI. Ta zmiana ma na celu zapewnienie, że użytkownicy nadal będą otrzymywać wartościowe i trafne informacje, jednocześnie umożliwiając Google’owi utrzymanie swojego modelu biznesowego opartego na reklamach.

Co z ruchem organicznym?

Nowa sekcja w wynikach wyszukiwania, dodatkowo rozbudowana o reklamy, może oznaczać jedno – ruch organiczny zanotuje spadek. Najgorsze scenariusze zakładają nawet ponad 50% straty. Patrząc jednak na spadającą liczbę zapytań z odpowiedzią AI, te prognozy wydają się zbyt pesymistyczne.

Warto być jednak tego świadomym – tym bardziej, że mimo potencjalnego spadku ruchu możemy założyć, że konwersje pozostaną na tym samym poziomie. Przecież zmiana wyglądu wyników wyszukiwania Google’a nie sprawi, że kolarze nie będą chcieli kupić nowych części do rowerów. Zmieni się ich ścieżka dotarcia, pojawią się nowe źródła ruchu, jak chociażby linki zamieszczane w AI Overviews.

Co więcej, nie dla wszystkich branż odpowiedzi będą się pojawiały. Przykładowo dla branży finansowej bardzo trudno jest uzyskać odpowiedź wygenerowaną przez AI. W tematach związanych z pieniędzmi Google od pewnego czasu jest bardzo ostrożny.

Podobnie sprawa miała się dotychczas w tematach medycznych. Ale ku mojemu zaskoczeniu w trakcie testów SGE bardzo chętnie proponował, co zażyć na ból głowy, zabezpieczając się jedynie krótką informacją, że „nie jest to porada lekarska”.

Co więcej, w kolejnej odpowiedzi potrafił zasugerować, że ta sama substancja może być niebezpieczna dla zdrowia człowieka.

Kto pojawia się w AI Overviews?

No ale skoro nowy Google już pojawił się w pierwszym kraju, to warto spojrzeć na to, jakie strony podawane są jako źródła wiedzy w odpowiedziach AI. Na ten moment AI Overviews preferuje duże marki, ponieważ to na nich systemy AI były trenowane. Obecnie pojawiają się strony mocno podlinkowane i dobrze zoptymalizowane pod SEO.

Historia w przypadku SERP-ów wyglądała analogicznie. Google też zaczynał od wyświetlania głównie dużych marek, z czasem wprowadzając bardziej zróżnicowane wyniki, obejmujące również mniejsze, ale wartościowe strony. W związku z tym warto mieć na uwadze, że optymalizacja SEO, treści i silne zaplecze linków wciąż są kluczowe dla sukcesu. Mimo że Google mówi inaczej. Jeszcze ważniejszy jest fakt, że AI Overviews i SGE w wersji testowej mogą okazać się jedynie mało podobnym rodzeństwem finalnej wersji.

Zmiana podejścia do czynników rankingowych w SEO

Dla specjalisty SEO wprowadzenie AI Overviews oznacza jednak zmianę w podejściu do swojej pracy i procesu pozycjono wania. Do tej pory mocno opierało się ono na contencie, jego długości czy wysyceniu frazami kluczowymi. Dotychczas był on określany jako najważniejszy czynnik rankingowy w wyszukiwarce Google’a. Do niego dokładaliśmy setki innych elementów, które mają mieć wpływ na to, czy strona znajdzie się wysoko w wynikach, czy też nie i rozpoczynaliśmy dywagacje, co zmienić.

W sytuacji, gdzie AI pozwala masowo i szybko tworzyć długie treści, ten czynnik rankingowy musi stracić na wadze, a zyskają pozostałe, jak chociażby zadbanie o czas ładowania, tematyczna mapa strony czy dobre backlinki.

Nie oznacza to jednak, że content będzie bez znaczenia. Pozostanie istotny, ale bardziej niż na pojedynczym tekście trzeba będzie skupić się na strategii w podejściu globalnym i budowaniu topical authority domeny oraz odpowiednim konstruowaniu samych treści.

Przykładowe strategie optymalizacji pod GEO (Generative Engine Optimization):

1. Tworzenie treści odpowiadającej na powiązane zagadnienia od ogółu do szczegółu: twórz artykuły, które są dobrze zorganizowane i odpowiadają na szerokie spektrum powiązanych pytań. Linki w odpowiedziach AIO bardzo często kierują do konkretnych fragmentów treści, a nie do całości wpisu.
2. Zadawanie pytań w śródtytułach: umieszczaj pytania w śródtytułach, które są podobne do pytań wpisywanych w wyszukiwarkę. Odpowiadaj na nie w prosty sposób w pierwszym zdaniu lub dwóch, a dopiero później rozwijaj temat.
3. Szukanie fraz kluczowych pod kątem Topical Map: wyszukuj frazy kluczowe tak, aby poruszały powiązane zagadnienia, i buduj szczegółowe mapy tematyczne (Topical Maps). Pomaga to organizować treści w sposób logiczny i spójny, co z kolei buduje topical authority. Serwisy, które wyczerpują temat, są widziane jako autorytet w danej dziedzinie.

Kombinacja tych strategii może potencjalnie zwiększyć widoczność w AI Overviews i przyciągnąć więcej ruchu do Twojej witryny.

Dlaczego SEO w dobie AI będzie tak ważne?

Patrząc na rosnącą trudność tej specjalizacji oraz wyzwania rosnące niczym grzyby po deszczu, może okazać się, że SEO będzie istotne jak nigdy dotąd. Rozwój technologii sztucznej inteligencji i jej integracja z wyszukiwarkami internetowymi otwiera przed specjalistami SEO nowe możliwości, a przed właścicielami stron stawia nowe wyzwania.

W miarę jak AI staje się integralną częścią wyszukiwarek, rola specjalistów SEO ewoluuje. Stają się oni niejako specjalistami od ruchu z wyszukiwarek. Muszą teraz nie tylko optymalizować treści pod tradycyjne algorytmy wyszukiwarek, ale także dostosowywać strategie do nowych rozwiązań opartych na AI, takich jak Google AI Overviews czy w przyszłości Perplexity.

Specjaliści SEO są obecnie konieczni do zbadania nowego obszaru i opracowania strategii pod jego kątem, bo jak mało kto znają upodobania Google’a.

Jakie narzędzia AI mogą Ci pomóc?

Czytając ten artykuł, pewnie zastanawiasz się, jakich narzędzi AI warto użyć w SEO. Oto moje ulubione, które dzięki sztucznej inteligencji mogą istotnie pomóc Ci w SEO / GEO.

1 Research fraz – Keyword Insights

Keyword Insights to narzędzie do analizy słów kluczowych, które wykorzystuje AI do identyfikacji najbardziej wartościowych fraz dla Twojej witryny. Dzięki zaawansowanym algorytmom Keyword Insights w znacznie krótszym czasie jest w stanie zaproponować listę fraz, a następnie je sklasteryzować.

2 Tworzenie treści – ChatGPT i Jasper.ai

ChatGPT nikomu nie trzeba przedstawiać. Chcę jednak zwrócić Twoją uwagę na Jasper.ai (dawniej Jarvis). Jest to narzędzie typowo do tworzenia treści oparte na AI (ChatGPT to chatbot, a tu mamy większe możliwości edycji treści) z prede finiowanymi szablonami. Dodatkowo posiada bardzo wygodną integrację z kolejną propozycją, umożliwiającą tworzenie treści zoptymalizowanych pod SEO w jednym oknie.

3 Optymalizacja SEO – Surfer SEO

Surfer SEO to narzędzie, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do analizy i optymalizacji treści pod kątem SEO. Analizuje ono strony internetowe i wyniki wyszukiwania, by dostarczyć szczegółowe rekomendacje dotyczące optymalizacji treści, takie jak sugestie dotyczące słów kluczowych, struktury nagłówków i długości treści.

4 Intencja użytkownika – ChatGPT

ChatGPT jest również niezwykle przydatny w analizie intencji użytkownika. Dzięki zdolności do przetwarzania i rozumienia złożonych zapytań ChatGPT może pomóc w identyfikacji intencji kryjących się za zapytaniami wyszukiwania. Dodatkowo potrafi zaproponować wartościową strukturę artykułu zawierającą kluczowe aspekty do poruszenia w treści. To pozwala na tworzenie tekstów, które dokładniej odpowiadają na pytania użytkowników.

Czy przyzwyczajenie pozwoli na drastyczną zmianę?

Niemal każdy człowiek lubi ułatwiać sobie życie, dlatego narzędzia takie jak ChatGPT zyskały na popularności. Jednak zmiana przyzwyczajeń nie jest już tak łatwa, zwłaszcza gdy mówimy o ugruntowanych nawykach związanych z wyszukiwaniem informacji w internecie. Spójrzmy na dwa przypadki, które ilustrują wyzwania związane z wprowadzaniem nowych technologii w wyszukiwarkach.

1. Falstart Binga

Wydawać się mogło, że Microsoft ma asa w rękawie, dzięki któremu zmieni rozkład sił wśród wyszukwiarek – zintegrował technologię OpenAI z wyszukiwarką Bing, wprowadzając Bing Chat. To rozwiązanie miało na celu poprawienie interakcji użytkowników z wyszukiwarką, oferując bardziej bezpośrednie i kontekstowe odpowiedzi na zapytania. Przewidywano, że integracja AI zwiększy zainteresowanie Bingiem i przyciągnie więcej użytkowników. Pomimo tych zmian Google wciąż dominuje rynek wyszukiwarek, mając blisko 82% udziału wśród wyszukiwarek (strata 2,74% rok do roku), zostawiając daleko w tyle Binga z 10,5% (wzrost o 1,66%). Nawet innowacyjne funkcje nie zdołały naruszyć pozycji hegemona Google’a.

2. Perplexity jako wizja przyszłości

Skoro nie Bing, to może Perplexity? To narzędzie, które ma na celu dostarczanie precyzyjnych odpowiedzi na pytania użytkowników, dobierając źródła lepiej niż ChatGPT. Perplexity AI jest nastawione na pogłębiony research i serwowanie informacji w prosty sposób. Narzędzie to jest zaprojektowane jako alternatywa dla tradycyjnych wyszukiwarek, oferując szybszy i bardziej bezpośredni dostęp do informacji bez konieczności przeglądania wielu stron. Brzmi jak AI Overviews, ale w praktyce jest na ten moment lepsze. Do tego stopnia, że w jego potencjał uwierzył Jeff Bezos, stając się jego inwestorem.

Dodatkowo badania Gartnera przewidują, że do 2026 r. tradycyjny ruch w wyszukiwarkach spadnie o 25%, a użytkownicy będą coraz częściej sięgać po narzędzia generatywnego AI, takie jak Perplexity i ChatGPT. To oznacza, że Google może stracić znaczną część swojego rynku, jeśli nie poprawi AIO.

Generative Engine Optimization: podsumowanie

Zmiana przyzwyczajeń użytkowników oczywiście jest trudna, ale nie niemożliwa. Nowe technologie muszą nie tylko oferować lepsze doświadczenia, ale także przezwyciężyć głęboko zakorzenione nawyki. Przyszłość wyszukiwarek będzie zależała od tego, jak skutecznie te nowe narzędzia będą w stanie przekonać użytkowników do zmiany swoich przyzwyczajeń.