Analiza przewodnika Microsoftu dotyczącego AEO i GEO

Analiza przewodnika Microsoftu dotyczącego AEO i GEO

Microsoft wyjaśnia, co ma znaczenie dla AEO i GEO, oraz przedstawia trzy praktyczne strategie, które pomagają uzyskać rekomendacje od asystentów AI.

Microsoft opublikował 16 stronicowy przewodnik wyjaśniający, jak optymalizować treści pod kątem wyszukiwania AI i czatów. Choć wiele z tych wskazówek można zaklasyfikować jako SEO, część porad dotyczy wyłącznie powierzchni wyszukiwania opartych na AI. Poniżej znajdują się najważniejsze wnioski.

Czym są AEO i GEO oraz dlaczego są ważne

Microsoft wyjaśnia, że powierzchnie wyszukiwania oparte na AI doprowadziły do ewolucji od „pozycjonowania pod kliknięcia” do „bycia zrozumianym i rekomendowanym przez AI”. Tradycyjne SEO nadal stanowi podstawę bycia cytowanym przez AI, jednak to AEO i GEO decydują o tym, czy treści pojawią się w doświadczeniach napędzanych przez sztuczną inteligencję.

Tak Microsoft rozróżnia AEO i GEO. Pierwszą rzeczą, na którą warto zwrócić uwagę, jest to, że Microsoft definiuje AEO jako Agentic Engine Optimization. Różni się to od Answer Engine Optimization, czyli znaczenia, z którym AEO jest powszechnie kojarzone.

• AEO (Answer/Agentic Engine Optimization) koncentruje się na optymalizacji treści i informacji o produktach w taki sposób, aby były one łatwe do pobrania, interpretacji i przedstawienia przez asystentów i agentów AI jako bezpośrednie odpowiedzi.
• GEO (Generative Engine Optimization) skupia się na tym, aby treści były wykrywalne i przekonujące w systemach generatywnej AI, poprzez zwiększanie ich klarowności, wiarygodności i autorytatywności.

Microsoft postrzega AEO i GEO nie jako obszary ograniczone do marketingu, lecz jako działania obejmujące wiele zespołów w organizacji.

W przewodniku czytamy:

„Ta zmiana wpływa na każdą część organizacji. Zespoły marketingowe muszą na nowo przemyśleć wyróżniki marki, zespoły wzrostu muszą dostosować się do ścieżek opartych na AI, zespoły e-commerce muszą inaczej mierzyć sukces, zespoły danych powinny udostępniać bogatsze sygnały, a zespoły inżynieryjne muszą zapewnić, że systemy są czytelne dla AI i niezawodne.”

Zakupy z AI to nie jeden kanał

Microsoft podkreśla, że zakupy wspierane przez AI nie są jednym kanałem, lecz zestawem nakładających się na siebie systemów.

Microsoft opisuje zakupy z AI jako trzy nachodzące na siebie punkty styku z konsumentem:

1. Przeglądarki AI, które interpretują zawartość strony i dostarczają kontekst podczas przeglądania.
2. Asystenci AI, którzy odpowiadają na pytania i pomagają podejmować decyzje w formie konwersacji.
3. Agenci AI, którzy mogą wykonywać działania, takie jak nawigowanie, wybór opcji czy finalizacja zakupów.

Sam punkt styku z AI ma mniejsze znaczenie niż to, czy system ma dostęp do dokładnych, ustrukturyzowanych i wiarygodnych informacji o produkcie.

SEO nadal odgrywa rolę

Według przewodnika Microsoftu konkurencja w AEO i GEO przesuwa się z obszaru odkrywalności w stronę wpływu. SEO wciąż jest ważne, ale nie stanowi już całej gry.

Nowa rywalizacja dotyczy wpływania na warstwę rekomendacji AI, a nie tylko pojawiania się w rankingach.

Microsoft opisuje to w następujący sposób:

• SEO pomaga produktowi zostać znalezionym.
• AEO pomaga AI jasno go wyjaśnić.
• GEO pomaga AI zaufać mu i go zarekomendować.

Microsoft wyjaśnia:

„Konkurencja przesuwa się z odkrywalności do wpływu (od SEO do AEO/GEO).
Jeśli SEO koncentrowało się na generowaniu kliknięć, AEO skupia się na zapewnieniu jasności dzięki wzbogaconym, aktualnym danym, natomiast GEO buduje wiarygodność i zaufanie, aby systemy AI mogły z przekonaniem rekomendować Twoje produkty.
SEO pozostaje fundamentem, jednak wygrywanie w doświadczeniach zakupowych opartych na AI wymaga pomocy systemom AI w zrozumieniu nie tylko tego, czym jest Twój produkt, ale także dlaczego powinien zostać wybrany.”

Jak systemy AI decydują, co rekomendować

Microsoft wyjaśnia, w jaki sposób asystent AI — w tym przypadku Copilot — obsługuje zapytania użytkownika. Gdy użytkownik prosi o rekomendację, asystent AI wchodzi w fazę rozumowania, w której zapytanie jest rozbijane na części przy użyciu połączenia danych z sieci oraz danych z feedów produktowych.

Dane z sieci dostarczają:

• „ogólnej wiedzy,
• zrozumienia kategorii,
• pozycjonowania Twojej marki”.