GEO võrdlusnäitajad: Varajased andmed 100+ kaubamärgi kohta

Sissejuhatus

Generatiivne mootori optimeerimine (GEO) on veel uus, kuid enam mitte teoreetiline. Aastatel 2024–2025 kogusime ja analüüsisime varajasi GEO tulemuslikkuse andmeid enam kui 100 brändilt SaaS-, e-kaubanduse, rahanduse, tervise, hariduse, majutuse ja professionaalsete teenuste valdkonnas.

Eesmärk ei olnud tööstusharude järjestamine, vaid järgmiste mustrite kindlakstegemine:

• kui tihti brändid generatiivsetes vastustes esinevad

• millised tegurid mõjutavad kaasamist

• kuidas mootorid hindavad usaldusväärsust

• kuidas AI teatud brände valesti tõlgendab

• millised tööstusharud võidavad või kaotavad nähtavust

• milline on praegu „hea” GEO tulemuslikkus

Käesolev aruanne avaldab varaseima ja kõige põhjalikuma andmekogumi GEO nähtavuse kohta ning pakub esimesed praktilised võrdlusalused ettevõtetele, kes valmistuvad AI-põhise otsingu ajastuks.

1. osa: Võrdlusaluste metoodika

Usaldusväärsete GEO võrdlusaluste kehtestamiseks analüüsisime:

• 100+ brändi

• üle 12 000 genereeritud päringu

• 7 genereerivas mootoris

• kasutades 5 kategooriat kavatsusi

• üle 4 kuu pikkune pikiuuring

Generatiivsed mootorid hõlmasid:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Me testisime:

• informatiivsed päringud

• tehingupäringud

• brändi päringud

• võrdluspäringud

• mitmemodaalsed päringud

• agendi töövoo päringud

• veaotsingu päringud

Iga testi puhul mõõtsime:

• ilmumissagedus (kas bränd üldse ilmus?)

• vastuste osakaal (kui tihti see võrreldes konkurentidega esines?)

• tsitaatide stabiilsus (kas see on korduvalt või ebajärjekindlalt esindatud?)

• tõlgendamise täpsus (kas AI kirjeldab seda õigesti?)

• entiteedi usaldusväärsus (kas mootor „teab” brändi?)

• faktide järjepidevus (kas detailid on kõikides mootorites järjepidevad?)

• multimodaalne tunnustamine (pildi/video põhjal tuvastamise edukus)

Need näitajad moodustavad nüüd GEO võrdlusaluste aluse.

2. osa: Kolm GEO tulemuslikkuse taset (ja nende tähendus)

Üle 100 brändi puhul ilmnesid selged nähtavuse tasemed.

Tase 1 – kõrge GEO nähtavus (top ~15%)

Selle taseme brändid on järjepidevalt:

• tsiteeritud mitmes mootoris

• täpne kirjeldus

• valitud võrdlusvastustes

• kaasatud mitmeastmelistes kokkuvõtetes

• tunnustatud mitmemodaalsetes päringutes

• viidatud tehingute ja teabe eesmärkidel

1. taseme brändide omadused:

• tugevad entiteedistruktuurid

• hästi määratletud faktilehed

• ühtne nimetamine kõikidel platvormidel

• esmane allikas

• kõrge usaldusväärsus

• aktiivsed parandustöövood

• struktureeritud vorming peamistel lehekülgedel

Need brändid domineerivad GEO nähtavuses isegi siis, kui nad ei ole suurimad SEO-mängijad.

2. tase – keskmine GEO nähtavus (~60%)

Selle taseme brändid ilmuvad:

• mõnikord

• ebajärjekindlalt

• sageli pikkades vastustes

• harva tipptaseme kokkuvõtetes

• mõnikord valesti omistatud

• mitte kõigi mootorite puhul

Omadused:

• teatud selgus

• mõõdukalt tugev SEO

• ebajärjekindel struktureeritud andmed

• minimaalne esmane sisu

• vananenud leheküljed või ebaselged määratlused

• madal paranduste sagedus

Nad riskivad nähtavuse kaotamisega, kuna otsingumootorid muutuvad üha valivamaks.

3. tase – madal / puuduv GEO nähtavus (~25%)

Sellesse gruppi kuuluvad brändid:

• nähtamatu

• tundmatu

• valesti identifitseeritud

• valesti rühmitatud

• võrdlustest välja jäetud

• kokkuvõtetes viitamata

Omadused:

• ebajärjekindel brändi nimetamine

• platvormidevahelised vastuolulised andmed

• nõrk esindatus

• struktureerimata sisu

• vananenud või ebatäpsed faktid

• madal autoriteetsus

• kanoniliste määratluste puudumine

Need brändid on põhimõtteliselt nähtamatud genereerivas kihis. SEO üksi ei päästa neid.

3. osa: Võrdlusalune nr 1 – nähtavuse määr generatiivsetes mootorites

12 000 päringu puhul oli brändide keskmine esinemissagedus järgmine:

• Perplexity: kõrgeim kaasamisprotsent

• Google SGE: väga selektiivne, madal kaasatuse määr

• ChatGPT Search: tugev eelistus struktureeritud, autoriteetsete allikate suhtes

• Brave Summaries: palju tsitaate, lihtne ilmuda, kui faktiline

• Bing Copilot: tasakaalustatud, kuid ebajärjekindel

• Claude Search: väga kõrged nõuded faktilise usaldusväärsuse osas

• You.com: mitmekesine, kuid pinnapealne katvus

Varased võitjad: brändid, millel on kristallselge struktuur. Varased kaotajad: brändid, millel on ebaselged kirjeldused või mitme toote segadus.

4. osa: Võrdlusalune nr 2 – vastuste osakaalu protsentiilid

Vastuste osakaal mõõdab , kui tihti bränd esineb generatiivsetes vastustes võrreldes konkurentidega.

Üle 100 brändi:

• ~15% vastuste osakaal oli oma kategoorias üle 60

• ~35% vastuste osakaal oli 20–60%

• ~50% vastuste osakaal oli alla 20%

Kõige olulisem järeldus:

SEO tugevus ei korreleerunud tugevalt vastuste osakaaluga.

Entiteedi selgus oli seotud.

5. osa: Võrdlusalune nr 3 – Tsitaatide stabiilsus aja jooksul

Jälgisime korduvaid päringuid iganädalaselt.

Kõige paremini esinenud brändid näitasid:

• stabiilne kaasatus nädalast nädalasse

• õiged kirjeldused

• aja jooksul suurenev täpsus

Keskmise taseme brändid näitasid:

• nädalane kõikumine

• katkestustega esinemine

• osaliselt väär tõlgendamine

Madalama taseme brändid näitasid:

• paranemise puudumine

• ebakorrektsed kokkuvõtted

• ebajärjekindlad faktid

• mootorid asendavad need konkurentidega

Generatiivsed mootorid „õpivad” stabiilseid brände ja ignoreerivad ebastabiilseid.

6. osa: Võrdlusalune nr 4 – tõlgendamise täpsus (hallutsinatsioonide risk)

Testisime, kui tihti mootorid kirjeldasid brändi valesti.

Üle 100 brändi:

• ~20% olid peaaegu täiesti täpsed

• ~50% puhul esines kerge faktide kõrvalekalle

• ~30% kannatasid tõsiste hallutsinatsioonide all

Hallutsinatsioonid hõlmasid:

• valed omadused

• vananenud hinnad

• olematud tooteväited

• segaduses konkurendid

• täiesti vale positsioneerimine

• teise brändi omaduste omistamine

Brändidel, millel oli tugev kanoniline faktileht, oli hallutsinatsioone oluliselt vähem.

7. osa: Võrdlusalune nr 5 – multimodaalne tunnustamine

Testisime mitmemodaalseid päringuid, kasutades:

• tootepildid

• ekraanipildid

• kasutajaliidese paigutus

• videod

• diagrammid

Tulemused:

• ainult ~12–18% brändidest tunnistati kindlalt ekraanipiltide abil

• ainult ~15–20% tunnistati tootepiltide kaudu

• <10% tunnistati videokaadrite kaudu

• ~50% brändid olid „visuaalselt ebaselged”

• ~70% brändidel oli ebajärjekindel või madala kvaliteediga visuaalne dokumentatsioon

Multimodaalne GEO on praegu suurim lünk kõigis tööstusharudes.

8. osa: Võrdlusalune nr 6 – Entiteedi usaldusväärsuse skoorid

Entiteedi usaldusväärsus näitab, kui kindel mudel on järgmistes küsimustes:

• mis on bränd

• mida see teeb

• kellele see teenib

• millised tooted sellele kuuluvad

Üle 100 brändi:

• ~25% oli kõrge usaldusväärsusega

• ~40% oli ettevõtte suhtes mõõdukalt kindel

• ~35% oli madal või vastuoluline profiil

Entiteedi segadus on üks peamisi põhjusi, miks brändid ebaõnnestuvad AI kokkuvõtetes.

9. osa: Võrdlusalus nr 7 – Esmase allika sisu kaalumine

Testisime, kui tihti mootorid tsiteerisid brände originaalandmetega (nt uuringud, küsitlused, uurimused).

Esmase allika sisuga brändidel oli:

• ~4× suurem vastuste osakaal

• ~3× suurem tsitaatide stabiilsus

• ~2× parem tõlgendamise täpsus

Mootorid eelistavad selgelt brände, mis toodavad:

• originaaluuringud

• võrdlusalused

• statistilised aruanded

• omandatud teadmised

AI-mootorid eelistavad andmete loojaid, mitte andmete kordajaid.

10. osa: Võrdlusalune nr 8 – Erinevused tööstusharude vahel

Mõned tööstusharud saavutasid kiiresti nähtavuse, teised aga pidid selle nimel võitlema.

Kõrgeima GEO nähtavusega tööstusharud

• SaaS

• e-kaubandus (kõrgstruktuurilised kategooriad)

• rahandus (reguleeritud + struktureeritud sisu)

• terviseteabe veebisaidid (selgete üksuste andmetega)

Madalaim GEO nähtavusega tööstusharud

• majutus

• reisimine

• koduteenused

• kohalikud ettevõtted

• loomingulised teenused

• ebamäärane positsioneeringuga professionaalsed teenindusettevõtted

Ühtse terminoloogiaga tööstusharud saavutasid palju paremaid tulemusi kui ebamääraste või muutuvate kirjeldustega tööstusharud.

Osa 11: 10 suurimat GEO ennustavat tegurit, mis tuvastati enam kui 100 brändi puhul

Kõikides testides korreleerusid kõige tugevamalt kõrge GEO tulemuslikkusega järgmised tegurid:

1. Kanonilised määratlused

Mootorid vajavad ühtseid, stabiilseid definitsioone, et vältida segadust.

2. Entiteedi selgus

Selge kategooria määramine suurendas kaasatust märkimisväärselt.

3. Struktureeritud sisu

Mootorid lisasid palju sagedamini brände koos punktide kaupa esitatud selgitustega.

4. Esmane allikas

Otsingumootorid usaldavad brände, mis toodavad ise oma fakte.

5. Ajakohasus

Värskelt uuendatud sisu oli suurema tõenäosusega kaasatud.

6. Mitmemodaalne järjepidevus

Brändid, millel oli stabiilne ekraanipilt ja visuaalid, tunnistati sagedamini õigesti.

7. Usaldusmärgid

Kinnitatud autorlus, päritolu ja autoriteetsed lingid mõjutasid kaasamist.

8. Veebidevaheline järjepidevus

Otsingumootorid jätavad kõrvale brändid, mille teave on eri platvormidel vastuoluline.

9. Võrdlusvalmidus

AI-agendid eelistavad brände, mis muudavad võrdlemise lihtsaks.

10. Parandamise töövood

Brändid, kes esitasid AI parandustaotlusi, paranesid kiiremini kui passiivsed brändid.

12. osa: GEO võrdlusalused – milline on „hea” tulemus 2025. aastal

Siin on esimesed normid kõrge tulemuslikkusega ettevõtetele:

Ilmumissagedus

40–65% kõikides mootorites

Vastuste osakaal

50–70% oma kategoorias

Viidete stabiilsus

Järjepidev iganädalane lisamine

Tõlgendamise täpsus

90% faktiline täpsus kõikides mootorites

Entiteedi usaldusväärsus

Kõrge või väga kõrge

Mitmemodaalne tunnustamine

Pildid → usaldusväärne Ekraanipildid → osaline Videod → arenev

Brändi muutumise skoor

Minimaalsed ebakõlad

Värskuse skoor

Viimase 90 päeva jooksul uuendatud sisu

Struktureeritud AI loetavus

Kõrge

Need on esimesed „parimate protsentide” tulemusnäitajad, mis muutuvad 2026–2027. aastaks tööstusharu standarditeks.

Osa 13: Strateegilised järeldused enam kui 100 brändi võrdlusanalüüsist

Kõigi andmete põhjal ilmnes seitse üldist mustrit.

1. GEO hindab selgust rohkem kui mastaapi

Väiksemad brändid, millel on kristallselged määratlused, ületasid tulemuslikkuses suured veebisaidid, mille identiteet on ebamäärane.

2. GEO on vigadele tundlikum kui SEO

Üks vastuoluline fakt võib teie ettevõtte usaldusväärsuse skoori põhja lasta.

3. Otsingumootorid eelistavad tihedaid sisuklastreid

Täielikult kaardistatud teemaklastrid parandasid järjekindlalt vastuste osakaalu.

4. Esmane sisu on uus „linkide loomine”

AI-mootorid soovivad andmete päritolu, mitte nende kordamist.

5. Mitmemodaalsed varad on nüüd reitingutegurid

Ekraanipildid ja tootevisuaalid mõjutavad kaasamist.

6. Genereeriv nähtavus ei ole seotud domeeni reitinguga

Mõned DR 20 brändid ületasid DR 80 brändid tänu paremale struktuurile.

7. Parandustöövood toovad mõõdetavat kasu

Brändid, kes aktiivselt parandasid AI ebatäpsusi, nägid järgmist:

• vähem hallutsinatsioone

• täpsemad kokkuvõtted

• suurem kaasatus stabiilsus

Generatiivsed mootorid õpivad parandustest kiiresti.

Järeldus: varased GEO-võrdlusandmed paljastavad nähtavuse tuleviku

Üle 100 brändi andmed näitavad ühte vältimatut tõde:

Generatiivne nähtavus saavutatakse selguse, struktuuri, usaldusväärsuse, ajakohasuse ja esmase allika asjatundlikkuse kaudu – mitte traditsioonilise SEO domineerimise kaudu.

Brändid, mis saavutavad häid tulemusi generatiivsetes mootorites:

• selge enesemääratlus

• säilitavad täpsed faktid

• kasutavad struktureeritud sisu

• avaldavad originaalandmeid

• säilitavad veebisisesed järjepidevuse

• ajakohastama sisu sageli

• parandada AI vead varakult

• pakkuda mitmemodaalset selgust

Brändid, kes seda praegu teevad, domineerivad vastuste tasandil juba ammu enne, kui GEO muutub mainstreamiks.

Need, kes seda ei tee, ei pruugi generatiivset nähtavust enam kunagi näha, sest AI-agendid moodustavad varakult püsivad eeldused, mida hiljem on raske parandada.

GEO võrdlusandmed enam kui 100 brändi kohta näitavad selgelt:

Optimeerimine on nihkunud lehtede järjestamiselt mudelite koolitamisele.

Ja ettevõtted, kes mõistavad seda muutust esimesena, hakkavad järgmise kümne aasta jooksul valitsema AI-põhist avastamismaastikku.