SEO, GEO თუ AEO? გარკვეულობა საძიებო სისტემების ოპტიმიზაციის ახალ ეპოქაში

მიუხედავად იმისა, რომ დებატები SEO-ს, GEO-სა (Generative Engine Optimization) და AEO-ს (Answer Engine Optimization) შორის კვლავ გრძელდება, უკვე იკვეთება გარკვეული კონსენსუსის ნიშნები. დისკუსიის მთავარი თემაა ის, წარმოადგენს თუ არა AEO/GEO ტრადიციული SEO-ს ქვესიმრავლეს, დამოუკიდებელ დისციპლინას, თუ უბრალოდ სტანდარტულ SEO-ს ახალი სახელწოდებით. კონკრეტული პოზიციის დაკავება რთულია, რადგან თითოეულ მხარეს საკმაოდ მყარი არგუმენტები გააჩნია.

ეჭვგარეშეა, რომ ინდუსტრიაში ცვლილებები მიმდინარეობს. ახლა საუკეთესო დროა იმის დასადგენად, თუ სად იკვეთება ეს კონკურენტული იდეები და როგორ უნდა გაგრძელდეს მუშაობა ამ ახალ რეალობაში. ბევრი სპეციალისტი ცდილობს გაარკვიოს, სჭირდება თუ არა ბაზარს ახალი აბრევიატურები იმ პროცესების აღსაწერად, რომლებიც შესაძლოა უკვე კარგად ნაცნობი მეთოდების გაგრძელება იყოს.

არგუმენტები AEO/GEO-ს წინააღმდეგ

ბევრი SEO სპეციალისტი მიიჩნევს, რომ AEO/GEO არ განსხვავდება ტრადიციული ოპტიმიზაციისგან იმდენად, რომ ცალკე დისციპლინად ჩაითვალოს. Harpreet Singh Chatha-მ (Harps Digital) სოციალურ ქსელ X-ზე გამოაქვეყნა პოსტი იმ მითების შესახებ, რომლებიც 2025 წლისთვის უნდა დავივიწყოთ:

• LLMs.txt: GEO ექსპერტისთვის თანხის გადახდა „კონტენტის დანაწევრების“ (chunk optimization) გამო ზედმეტია. კონტენტის დანაწევრება უბრალოდ მისი წაკითხვადობის გაუმჯობესებაა.
• SEO-სთან კავშირის უარყოფა: მცდარია მოსაზრება, რომ AEO/GEO-ს არაფერი აქვს საერთო SEO-სთან. თუ GEO ექსპერტს სთხოვთ დაასახელოს 25 რამ, რაც უნიკალურია AI ძიებისთვის და არ იკვეთება SEO-სთან, ის სავარაუდოდ პასუხს ვერ გასცემს.
• განცხადებები, რომ SEO მკვდარია: მსგავსი მტკიცებულებები საფუძველს მოკლებულია.

ლეგენდარულმა SEO სპეციალისტმა, გრეგ ბოსერმა (Greg Boser), რომელიც ამ სფეროში 1996 წლიდან მოღვაწეობს, აღნიშნა: „საბოლოო ჯამში, ჩვენი საქმიანობის საფუძველი ყოველთვის იყო და იქნება იმის გაგება, თუ როგორ იყენებენ ადამიანები ტექნოლოგიას ცოდნის მისაღებად. ჩვენ არ გვჭირდება ახალი აბრევიატურების მოგონება. საკმარისია შევთანხმდეთ, რომ SEO-ში ასო „E“ (Engine - სისტემა) შეიცვალოს ასო „E“-თი (Experience - გამოცდილება). ამის შემდეგ ყველამ შეიძლება შეწყვიტოს დროის კარგვა SEO/GEO/AEO-ს შესახებ პოსტების წერაზე და საქმეს დაუბრუნდეს“.

AEO/GEO-ს დიფერენცირების სირთულეები

აღქმას, რომ AEO/GEO არ არის რეალური სიახლე, აძლიერებს ის ფაქტი, რომ მისი მომხრეები ხშირად ვერ ახერხებენ მის მკაფიოდ გამიჯვნას სტანდარტული SEO-სგან. ოქტომბერში Microsoft-მა გამოაქვეყნა ბლოგპოსტი AI-სთვის კონტენტის ოპტიმიზაციის შესახებ, სადაც ნათქვამია: „მიუხედავად იმისა, რომ არ არსებობს საიდუმლო სტრატეგია AI სისტემების მიერ შერჩევისთვის, წარმატება იწყება კონტენტით, რომელიც არის ახალი, ავტორიტეტული, სტრუქტურირებული და სემანტიკურად ნათელი“.

პოსტში ხაზგასმულია SEO-ს ისეთი ფუნდამენტური საკითხების მნიშვნელობა, როგორიცაა დასკანირებადობა (Crawlability), მეტამონაცემები, შიდა ბმულები და ბექლინკები. თუმცა, Microsoft აღნიშნავს, რომ ეს მხოლოდ საწყისი წერტილია. AI ძიება იძლევა პასუხებს და არა გვერდების რანჟირებულ სიას. ეს ფუნდამენტური ცვლილებაა.

Microsoft-ის განმარტებით, AI ძიებაში რანჟირება კვლავ ხდება, მაგრამ აქცენტი გადატანილია არა მთლიანი გვერდების თანმიმდევრობაზე, არამედ იმაზე, თუ კონტენტის რომელი ნაწილები დაიმსახურებენ ადგილს საბოლოო პასუხში. ამ მოსაზრებას იზიარებს ჯესი დუაიერი (Perplexity AI), რომელიც განმარტავს, რომ AI-ზე ორიენტირებული მიდგომა იყენებს „ქვედოკუმენტურ დამუშავებას“ (sub-document processing). მთლიანი გვერდების ინდექსაციის ნაცვლად, სისტემა ახდენს კონკრეტული, გრანულარული ფრაგმენტების ინდექსაციას.

SEO პრაქტიკები, რომლებიც GEO-დ საღდება

ბევრი მეთოდი, რომელიც დღეს GEO-ს და AEO-ს სახელით არის ცნობილი, სინამდვილეში დიდი ხნის განმავლობაში არსებული SEO პრაქტიკაა:

• კონტენტის შექმნა პასუხების ფორმატში: გამოცდილი სპეციალისტები ამას 2014 წლიდან აკეთებენ, მას შემდეგ, რაც Featured Snippets გამოჩნდა.
• კონტენტის დანაწევრება (Chunking): მოკლე, კონკრეტული აბზაცების შექმნა მობილური მოწყობილობებისთვის ათ წელზე მეტია სტანდარტია.
• სტრუქტურირებული კონტენტი: სათაურები (Headings) და სხვა ელემენტები, რომლებიც შინაარსს არაორაზროვანს ხდის, SEO-ს განუყოფელი ნაწილია.
• სტრუქტურირებული მონაცემები (Structured Data): ეს არის სუფთა SEO და არა რაიმე ახალი დისციპლინა.

ოპტიმიზაცია აღარ შემოიფარგლება მხოლოდ Google-ით

Manick Bhan-მა, Search Atlas-ის დამფუძნებელმა, საინტერესო ხედვა წარმოადგინა იმის შესახებ, თუ რატომ შეიძლება გაიყოს SEO და GEO გზები. მისი თქმით, SEO ისტორიულად ნიშნავდა „Google-ის ოპტიმიზაციას“, რადგან Google განსაზღვრავდა ინტერფეისს, რანჟირების პარადიგმას და სტიმულებს.

„ჩემი პოზიცია ნათელია: GEO არ არის მხოლოდ SEO ახალი შეფუთვით. მისი ასე აღქმა ნიშნავს იმ ფუნდამენტური ცვლილების გამოტოვებას, თუ როგორ ხდება ინფორმაციის მოძიება, რანჟირება და აწყობა თანამედროვე პასუხების სისტემებში. დიახ, ტაქტიკა კვლავ on-page და off-page სიგნალების სამყაროში რჩება, მაგრამ მანქანები, რომლებისთვისაც ოპტიმიზაციას ვაკეთებთ, შეიცვალა“.

მან აღნიშნა, რომ AI სისტემები:

• ინფორმაციას განსხვავებულად მოიპოვებენ;
• წყაროებს განსხვავებული წონით აერთიანებენ;
• განსხვავებულად უდგებიან ინფორმაციის სიახლეს (recency);
• ნდობასა და ავტორიტეტს სხვაგვარად ანიჭებენ;
• მომხმარებლის ქცევას RAG (Retrieval-Augmented Generation) კორპუსში სხვანაირად აინტეგრირებენ.

მცირე მექანიკურმა დეტალებმაც კი, როგორიცაა ლოგიტების კალიბრაცია და ტემპერატურა, შეიძლება გამოიწვიოს განსხვავებული შედეგები სხვადასხვა სისტემაში. სწორედ ამიტომ ვხედავთ განსხვავებებს მოპოვებულ წყაროებში, პასუხების სტრუქტურასა და ციტირების პატერნებში სხვადასხვა LLM-ებსა და კლასიკურ Google-ის შედეგებს შორის.

გარდამავალი პერიოდი

შესაძლოა, GEO-ს მიმართ ნეგატიური დამოკიდებულების ერთ-ერთი მიზეზი არის იმ სააგენტოებისა და პირების სიმრავლე, რომლებსაც SEO-ში მცირე გამოცდილება აქვთ და ცდილობენ ძველი მეთოდები ახალ ტრენდად გაასაღონ. თუმცა, როგორც Search Atlas-ის წარმომადგენელმა აღნიშნა, AI ძიების ზედაპირები რადიკალურად განსხვავდება კლასიკური ძიებისგან. აშკარაა, რომ ინდუსტრია ტრანსფორმაციის პროცესშია და ამ რეალობის უარყოფა შეუძლებელია.