Kažu da je jednooki kralj u zemlji slijepaca, tako i u ovom AI čušpajzu imamo "jednooke" koji su među prvima zahvatili s AI izvora i sada traže slijepce kojima bi za skupe novce prodavali znanje. Na žalost, slijepci ne vide da to isto znanje mogu dobiti besplatno ako postave par pravih pitanja AI agentima i chatovima.

Par pravih pitanja? Doista, u tome i jest problem - što je pravo pitanje? Odgovor na konačno pitanje o životu, svemiru i svemu ostalom je 42. No taj odgovor vam ništa ne znači ako ne znate kako je točno glasilo pitanje?! Zato razumijem zašto slijepci prihvaćaju da ih vode jednooki.

Recimo potpuno iskreno da je industrija digitalnog marketinga (pogotovo SEO) sklona prodavanju magle. Novi GEO (Generative Engine Optimization) stručnjaci su tu sklonost pojačali do maksimuma i prodaju vam teorije koje nemaju nikakve veze sa stvarnošću. Izvan tvrtki koje razvijaju modele, nitko nema potpun uvid u interne algoritme odabira izvora. Čak i u tim tvrtkama pravu istinu zna samo mali krug ljudi. Ponekad ti veliki igrači skrivaju važne detalje - baš kao što je Google godinama umanjivao važnost korisničkih signala, iako su brojni sudski dokumenti i svjedočenja pokazali da ti signali itekako imaju veliku ulogu u rangiranju.

Kako AI bira izvore?

Iako ne možemo znati detalje ipak nam klasično inženjerstvo i osnove statistike sugeriraju da se tu radi o tri ključna koraka.

Prvi korak - klasično pretraživanje weba

Kad postavite pitanje i AI zaključi da odgovor ne može pronaći u svojem "zamrznutom znanju" oni u pozadini pokrenu klasičnu tražilicu (Perplexity koristi Bing i Google API, ChatGPT ima svoj crawler i Bing, Gemini koristi Google). U ovom koraku AI bira izvore koristeći klasičan SEO i koristi ono što mu tražilica vrati.

Tu se krije odgovor na pitanje je li SEO i dalje važan?! Da, važan je. Ako se vaša stranica ne nalazi među prvim rezultatima, neće se pojaviti ni među odgovorima. Jedina razlika je u tome što više nije presudno biti prvi na listi već među prvima.

Detalji ovog koraka se razlikuju, neki možda koriste više tražilica i izvora odjednom pa ih naknadno kombiniraju.

Drugi korak - odabir i razvrstavanje

Tekstovi koji su dohvaćeni s ponuđenih stranica i korisničko pitanje pretvaraju se u matematičke vektore kako bi model procijenio koji tekst nosi najviše informacija koje izravno odgovaraju na pitanje. Neću ulaziti u to kako modeli rade, to je često crna kutija i za one koji rade s njima, ali ovdje je važno napomenuti da se traže točno određene rečenice koje odgovaraju na korisničko pitanje.

Tekstovi se ne procjenjuju pojedinačno nego se međusobno uspoređuju i bira se onaj odgovor koji jasnije objašnjava pojam i nosi veću težinu. Jasno strukturirani sadržaj i podaci na stranici, citati i dodatne informacije povećavaju mogućnost odabira, a samo gomilanje ključnih riječi neće vam pomoći već povećati mogućnost da vaš tekst bude eliminiran.

Način biranja izvora se razlikuje od modela do modela. Perplexity vas voli zatrpati izvorima, često daje +5 izvora po odgovoru i sklon je akademskim i novinskim izvorima dok ChatGPT i AI Overiews vole Reddit, Wikipediju.

Ovisno o modelu preklapanje s klasičnim poretkom na tražilicama je manje nego što očekujete, Google AI Overviews poklapa se samo 10% s Google organskim podacima, dok ChatGPT se poklapaju s Googleom oko 39% vremena (What’s Generative Engine Optimization (GEO) & How To Do It?).

Treći korak - dubinske sklonosti

Prije pisanja konačnog odgovora model mora odlučiti kojim izvorima najviše vjeruje. Autoritet izvora vjerojatno ima važnu ulogu, jednako kao jasnoća, struktura i kvaliteta sadržaja.

Ono što je ključno u ovom koraku je korpus na kome je model treniran. On određuje znanje i sposobnosti modela, postavlja temelje njegove pristranosti, njegov "svjetonazor", definira filter kroz koji model čita dohvaćene informacije.

Koji je omjer dohvaćenih informacija i zamrznutog znanja iz modela ne možete znati, ali potpuno je jasno da ako informacija s vaše stranice postoji i u "zamrznutom znanju" ona dobiva na težini.

Treniranje modela je spori proces, najbolje to vidite po dinamici kojom velike platforme objavljuju nove modele. Svaki GEO stručnjak koji vam garantira brze rezultate jednostavno vam laže. Vaša web stranica mora biti dovoljno dugo prisutna na webu da uđe u proces treniranja za novi model, a da bi ušla u taj krug mora biti dohvatljiva u klasičnom pretraživanju. Taj proces traje mjesecima ili godinama. U odgovorima koji koriste web pretragu nova se stranica može pojaviti puno ranije, ako ne postoje jači signali.

U korpusu nad kojem je model treniran se krije i razlog zašto AI puno više halucinira ili griješi o specifičnim hrvatskim temama. Takav sadržaj je puno manje zastupljen u modelu, filteri su manji ili ih nema. Taj problem je možda i prednost jer se modeli moraju više oslanjati na sadržaj iz pretrage nego "zamrznuto znanje".

Stare SEO taktike su štetne

SEO taktike, koje su se bazirale na tome da se sadržaj piše tako da je prilagođen tražilicama, u ovom slučaju padaju u vodu. Lobotomiziranje teksta forsiranjem ključnih riječi je već i Google penalizirao u tražilici, a prenatrpan tekst je za AI signal niske kvalitete.

Dugi tekstovi bez stvarne vrijednosti koji se vrte u krug da bi ponovili sve ključne riječi su štetni jer ako tekst ima nisku gustoću informacija vjerojatno će biti odbačen u drugom koraku jer troši previše tokena za malu korist.

SEO pokušaji manipuliranja algoritmom obično su išli na štetu posjetitelja, pravog čovjeka. Manipuliranje algoritmom postaje manje važno od kvalitete sadržaja, AI ostvaruje ono što je SEO godinama obećavao, ali često nije radio - kvalitetan sadržaj za čovjeka.

Pišite tekstove koji su prilagođeni posjetiteljima a ne botovima, stvarajte sadržaj koji će biti točan, originalan, dobro objašnjava temu i zaslužuje povjerenje. Rezultati neće odmah doći, ali dugoročno stvarate prednost bez obzira na to je li vam je posjetitelj pravi čovjek, tražilica ili AI agent. Pišite za čovjeka, postavite jasnu strukturu web stranice da AI zna gdje je glavni sadržaj.

Neki su se dosjetili lakom rješenju pa su pisanje tekstova za web prepustili AI agentima. Učinkovitost te strategije ovisi o tome koliko ste truda uložili u oblikovanje i stil takvih tekstova. Bez dodatnih uputa AI piše preduge tekstove, dosta generičke, zasićene informacijama koje nisu nužne. To smeta i algoritmima i krajnjim korisnicima. Zato AI generirani tekst bez ozbiljne ljudske dorade dugoročno gubi bitku.