Ģeneratīvo meklēšanas sistēmu optimizācija
Ģeneratīvo meklēšanas sistēmu optimizācija (angļu: generative engine optimization, GEO) ir digitālā satura strukturēšanas un tiešsaistes klātbūtnes pārvaldības prakse, kuras mērķis ir uzlabot satura redzamību ģeneratīvā mākslīgā intelekta sistēmu veidotajās atbildēs.[1] Tā ietekmē to, kā lielie valodu modeļi, piemēram, ChatGPT, Google Gemini, Claude un Perplexity, izgūst, apkopo un pasniedz informāciju, atbildot uz lietotāju vaicājumiem.[2] Ar šo jēdzienu saistīti arī termini atbilžu meklēšanas optimizācija (AEO; angļu: answer engine optimization) un mākslīgā intelekta optimizācija (AIO; angļu: artificial intelligence optimization).[2]
GEO jēdziens nostiprinājās līdz ar ģeneratīvā mākslīgā intelekta tehnoloģiju integrēšanu plaši izmantotās meklēšanas un informācijas izgūšanas sistēmās.[3] Pieaugot lietotāju tendencei saņemt gatavas, MI ģenerētas atbildes, satura veidotāji un uzņēmumi arvien biežāk pielāgo saturu tā, lai tas būtu saprotams, citējams un izmantojams šajās sistēmās.[2]
Atšķirība no meklētājprogrammu optimizācijas
[labot | labot pirmkodu]Ģeneratīvo meklēšanas sistēmu optimizācija ir cieši saistīta ar meklētājprogrammu optimizāciju (SEO), taču tā vairāk koncentrējas uz to, vai saturs tiek izmantots, citēts un sasaistīts ģeneratīvā mākslīgā intelekta veidotās atbildēs. Kamēr SEO tradicionāli ir vērsts uz redzamību meklēšanas rezultātu lapās un klikšķu iegūšanu, GEO paplašina šo loģiku uz citēšanu, pieminēšanu un izmantošanu MI atbildēs.[4] Google norāda, ka parādīšanai tādās MI funkcijās kā AI Overviews vai AI Mode nav vajadzīgi jauni īpaši faili vai īpaši schema.org marķējumi ārpus parastajiem SEO un tehniskās pieejamības pamatiem.[5]
Metodes
[labot | labot pirmkodu]Akadēmiskajā literatūrā GEO ir aprakstīta kā pieeja, kuras mērķis ir uzlabot satura redzamību ģeneratīvo sistēmu atbildēs, izmantojot strukturāli un valodiski pielāgotu saturu.[3] Pētījumā par GEO aprakstīts, ka šādu sistēmu redzamību var uzlabot, piemēram, atsauču, citātu un statistikas iekļaušana, kā arī skaidrs un saprotams formulējums.[3]
Ar GEO saistītajā praksē tiek izmantoti arī specializēti rīki, kas palīdz novērot, kā tīmekļa vietnes, zīmoli vai publikācijas tiek pieminētas un iekļautas lielo valodu modeļu atbildēs. Šādu rīku piemēri ir Ahrefs, Peec AI, Profound, Semrush, Scrunch, Similarweb un Writesonic.[6]
Skatīt arī
[labot | labot pirmkodu]Atsauces
[labot | labot pirmkodu]- ↑ John Werner. «As AI Use Soars, Companies Shift From SEO To GEO». Forbes, 2025-05-04. Skatīts: 2026-03-25.
- 1 2 3 Nic Newman. Journalism, media, and technology trends and predictions 2026 (Report). Reuters Institute for the Study of Journalism, University of Oxford, 2026-01-12. Skatīts: 2026-03-25.
- 1 2 3 Aggarwal, Pranjal; Murahari, Vishvak; Rajpurohit, Tanmay; Kalyan, Ashwin; Narasimhan, Karthik; Deshpande, Ameet (2024-06-28). "GEO: Generative Engine Optimization". arXiv.
- ↑ Oskars Rullis. «GEO optimizācija: kā padarīt saturu redzamu MI meklēšanas sistēmās». oskarsrullis.com, 2026-03-20. Skatīts: 2026-03-25.
- ↑ «AI Features and Your Website». Google Search Central. Skatīts: 2026-03-25.
- ↑ «Brands target AI chatbots as users switch from Google search». Financial Times. Skatīts: 2026-03-25.