Ko išmokome iš 10 000 generatyvinių atsakymų 2025 m.

Įvadas

2025 m. generatyvinė paieška pagaliau peržengė ribą. Ji nustojo būti eksperimentu ir tapo pagrindiniu būdu, kuriuo šimtai milijonų žmonių sąveikauja su informacija.

Norėdami suprasti, kaip šis pokytis keičia atradimus, atlikome vieną didžiausių nepriklausomų GEO tyrimų iki šiol:

per 4 mėnesius išanalizavome 10 000 generatyvinių atsakymų 7 pagrindinėse paieškos sistemose, 5 užklausų kategorijose ir daugiau nei 100 prekių ženklų.

Šiame straipsnyje apibendrinami svarbiausi įžvalgos – ką daro generatyvinės paieškos sistemos, kaip jos renkasi šaltinius, kokie modeliai išryškėjo, kurie prekių ženklai laimi, o kurie pralaimi, ir ką tai reiškia optimizavimo ateičiai.

Tai yra galutinė „generatyvinių atsakymų būklės“ ataskaita 2025 metams.

1 dalis: Projekto apžvalga – ką mes išbandėme

Iš 10 000 generatyvinių atsakymų mes stebėjome:

• įtraukimo dažnumas

• cituojamumo modeliai

• mąstymo elgsena

• halucinacijų tipai

• faktų pokyčiai laikui bėgant

• generatyvinis šališkumas

• daugiakryptis poveikis

• atsakymų struktūros

• entitetų klasifikacija

• kategorijų lygio dominavimas

Užklausos buvo iš 5 grupių:

1. Informaciniai

Apibrėžimai, instrukcijos, paaiškinimai, faktai.

2. Sandorių

Palyginimai, produktų pasirinkimas, paslaugų teikėjai.

3. Prekės ženklo lygmens

„Kas yra X?“, „Kam priklauso X?“, „X ir Y palyginimas“.

4. Daugiafunkcinis

Vaizdai, ekrano kopijos, diagramos, vaizdo įrašai.

5. Agentinis

Daugiakrypčiai darbo srautai, tyrimų instrukcijos, klausimai apie įrankių naudojimą.

Įtraukti varikliai:

• „Google SGE“

• „Bing Copilot“

• ChatGPT paieška

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Šis duomenų rinkinys yra aiškiausias iki šiol turimas vaizdas, kaip AI atsakymai yra kuriamai realiomis sąlygomis.

2 dalis: 10 svarbiausių išvadų (santrauka)

Prieš gilindamiesi į detales, pateikiame svarbiausius išvadų punktus:

1. Generuojami atsakymai rašomi naudojant labai nedaug šaltinių – paprastai 3–10.

2. Entiteto aiškumas buvo stipriausias įtraukimo į duomenų rinkinį rodiklis.

3. Originalūs duomenys buvo cituojami daug dažniau nei bet koks kitas turinys.

4. Pasenusios puslapiai buvo beveik visuotinai atmesti.

5. Kanoninės apibrėžtys nulėmė, kaip buvo apibūdinami prekių ženklai.

6. Daugiafunkciniai ištekliai turėjo įtakos prekių ženklų atrankai.

7. Halucinacijos sumažėjo, bet klaidingas klasifikavimas padidėjo.

8. Tarptautinis nuoseklumas stipriai įtakojo pasitikėjimo vertinimą.

9. Agentai keitė atsakymus remdamiesi daugiažingsniu mąstymu.

10. SERP-first SEO veiksniai beveik nenulemia generatyvinio matomumo.

Išnagrinėkime detales.

3 dalis: 1 išvada – modeliai naudoja kur kas mažiau šaltinių nei tikėtasi

Nepaisant to, kad buvo surinkta dešimtys ar šimtai puslapių:

Generatyviniai atsakymai paprastai sudaromi iš 3–10 pasirinktų šaltinių.

Tai nuoseklu visose srityse:

• trumpi atsakymai

• ilgi paaiškinimai

• palyginimai

• daugiakrypčiai samprotavimai

• agentų darbo eigos

Jei nesate vienas iš 3–10 šaltinių, kurie išlieka po filtravimo, esate nematomas.

Tai didžiausias pokytis, palyginti su SERP era:

Matomumas ≠ reitingas. Matomumas = įtraukimas.

4 dalis: 2-asis atradimas – aiškumas buvo stipriausias matomumo prognozės rodiklis

Geriausią matomumą paieškos sistemose turinčios prekės ženklai turėjo vieną bendrą bruožą:

AI galėjo atsakyti į klausimą „Kas tai yra?“ su visišku pasitikėjimu.

Mes pastebėjome tris subjekto aiškumo lygius:

1 lygis – Kristalinisaiškumas Nuoseklus, nedviprasmiškas, kanoninis. Šie prekių ženklai dominavo generatyviniame matomume.

2 lygis – iš daliesaiškus Kai kurie neatitikimai. Šie prekių ženklai pasirodydavo retkarčiais.

3 lygis –Dviprasmiškas Prieštaringi aprašymai. Šie prekių ženklai buvo beveik visiškai pašalinti.

Entitetų aiškumas pranoksta:

• atgalinės nuorodos

• domeno reitingas

• turinio ilgis

• raktinių žodžių tankis

• domeno amžius

Tai yra Nr. 1 GEO veiksnys visame mūsų duomenų rinkinyje.

5 dalis: 3 išvada — originalūs duomenys pranoko visus kitus turinio tipus

Generatyvinės paieškos sistemos akivaizdžiai teikė pirmenybę:

• nuosavybės tyrimai

• statistika

• etalonai

• baltosios knygos

• tyrimo ataskaitos

• apklausų rezultatai

Bet kokį turinį, kurio nebuvo niekur kitur.

Prekės ženklai, turintys originalius duomenis, turėjo:

• 3–4 kartus didesnis įtraukimo rodiklis

• 5 kartus stabilesnės citatos

• beveik nulinė haliucinacijų rizika

Paieškos sistemos nori pirminių šaltinių įrodymų, o ne perrašyto SEO turinio.

6 dalis: Atradimas Nr. 4 — Aktualumas buvo svarbesnis už autoritetą

Tai buvo netikėta net mums:

Paieškos sistemos nuosekliai mažino pasenusių puslapių reitingą, net jei jie buvo iš autoritetingų domenų.

Aktualumas buvo labai svarbus.

Per pastaruosius 90 dienų atnaujintas puslapis pasiekė geresnių rezultatų:

• aukštesni DR konkurentai

• ilgesnis turinys

• daugiau susietų puslapių

• senesni amžini vadovai

Modeliai interpretuoja naujumą kaip patikimumą.

7 dalis: 5 išvada – kanoninės apibrėžtys formuoja tai, kaip AI jus apibūdina

Mes pastebėjome tiesioginį ryšį tarp:

• prekės ženklo kanoninės puslapio formatas

• generatyviniuose santraukose naudojami žodžiai

Paprastos, struktūrizuotos apibrėžtys patikimai atsispindėjo atsakymuose pažodžiui.

Tai reiškia:

Jūs galite formuoti, kaip generatyvinis internetas jus apibūdina —

formuodami savo kanonines apibrėžtis.

Tai yra nauja „fragmentų optimizacija“.

8 dalis: Atradimas Nr. 6 – Daugiafunkciniai ištekliai atliko netikėtą vaidmenį

Generatyviniai varikliai vis dažniau naudojo:

• ekrano kopijos

• UI pavyzdžiai

• produkto vaizdai

• diagramos

• vaizdo įrašai

kaip patvirtinantis įrodymas.

Prekės ženklai su:

• nuoseklus dizainas

• gerai apšviestos nuotraukos

• komentuojami vaizdai

• vaizdo demonstracijos

atsirado dažniau ir buvo aprašyti tiksliau.

Vizualinis aiškumas = generatyvinis aiškumas.

9 dalis: 7 išvada — haliucinacijų sumažėjo, bet klaidingų klasifikacijų padaugėjo

Haliucinacijos visose paieškos sistemose žymiai sumažėjo.

Tačiau iškilo nauja problema:

klaidingas klasifikavimas – AI priskiria prekės ženklus netinkamai kategorijai.

Pavyzdžiai

• SaaS platformos vadinimas „įrankiu“, o ne „paketu“

• klaidingas produktų lygių identifikavimas

• konkurentų painiojimas

• dviejų prekių ženklų savybių sujungimas

• painiojant patronuojančią bendrovę su produktu

Šios klaidos beveik visada buvo susijusios su:

• silpni kanoniniai duomenys

• neatitinkantys produkto pavadinimai

• pasenusios pagalbos puslapiai

Prekės ženklai, kurių apibrėžimai buvo atnaujinami kas mėnesį, turėjo žymiai mažesnį klaidingo klasifikavimo lygį.

10 dalis: 8 išvada – atrankoje didelis svoris teikiamas nuoseklumui visame žiniatinklyje

Patikrinti varikliai:

• „LinkedIn

• Vikipedija

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• socialiniai profiliai

• schema

• trečiųjų šalių atsiliepimai

vienas su kitu.

Jei faktai sutapo → pasitikėjimas padidėjo. Jei faktai nesutapo → buvo atmesta.

Tinklų nuoseklumas buvo vienas iš 5 svarbiausių reitingavimo veiksnių.

11 dalis: 9 išvada – agentinis mąstymas padėjo kai kuriems prekių ženklams, o kitiems pakenkė

Agentinis užklausimas yra daugiažingsnis nurodymas:

„Ištyrinėkite X, palyginkite tiekėjus, apibendrinkite galimybes ir rekomenduokite geriausią“.

Mes pastebėjome:

Dažniau buvo pasirenkami prekių ženklai, kurie pateikė aiškius palyginimus.

Paieškos sistemos norėjo:

• privalumai ir trūkumai

• skaidri kainodara

• aiškus pozicionavimas

• naudojimo atvejų sąrašai

• funkcijų išskaidymas

Prekės ženklai, kurie slėpė trūkumus ar neaiškias savybes, buvo prarasti.

12 dalis: 10 išvada – SEO stiprumas nenulemia generatyvinio matomumo

Tai aiškiausias iš visų atradimų:

Aukšto reitingo SEO prekių ženklai dažnai pasirodė prastai generatyvinių atsakymų atžvilgiu.

Kodėl?

Nes generatyvus matomumas priklauso nuo:

• aiškumas

• nuoseklumas

• autoritetas

• aktualumas

• originalumas

• patikimumas

• struktūrizuoti duomenys

—ne nuo raktažodžių reitingų.

Mes pastebėjome prekių ženklus su:

• DR 20 pranoksta DR 80

• 100 puslapių svetainės pranoksta 10 000 puslapių svetaines

• koncentruotos sritys pranoksta plačias sritis

Generatyvinės paieškos sistemos vertina nuoseklumą, o ne apimtį.

13 dalis: Antriniai pastebėjimai, kuriuos verta paminėti

Be 10 svarbiausių įžvalgų, mes nustatėme keletą papildomų tendencijų:

1. Varikliai baudžia dviprasmiškas produktų ekosistemas

Jei turite per daug sutampančių produktų, aiškumas prarandamas.

2. Ilgi paragrafai pasirodė prastai

Struktūrizuotas turinys buvo nuosekliai vertinamas palankiau.

3. Modeliai vertina „apibrėžimo pirmumo“ turinį

Pradėkite nuo atsakymo → tada išplėskite.

4. Modeliai nemėgsta pasenusių ekrano kopijų

Senas vartotojo sąsajos dizainas suklaidino daugialypį atpažinimą.

5. Varikliai teikia pirmenybę atskiriems prekių ženklams, o ne prekių ženklų šeimoms

Tėvų ir vaikų santykiai dažnai tapdavo neaiškūs arba susiliedavo.

6. Varikliai smarkiai sumažino afiliatų svetainių reitingą

Originalumo trūkumas = išskyrimas.

7. Domeno autoritetas buvo svarbus tik pasitikėjimui, o ne įtraukimui

Tai buvo vienas iš signalų, bet ne lemiamas.

14 dalis: 10 000 atsakymų pateiktos įžvalgos apie pramonės lygį

Stipriausias generatyvus matomumas

• SaaS

• finansai

• sveikatos informacija

• kibernetinis saugumas

• analitika

• kūrėjų įrankiai

Šios pramonės šakos turėjo aiškius apibrėžimus ir struktūrizuotą dokumentaciją.

Silpniausios

• apgyvendinimas

• kelionės

• namų paslaugos

• kūrybinės agentūros

• vietiniai paslaugų teikėjai

Šios pramonės šakos kentėjo nuo neaiškumo ir nenuoseklių pavadinimų.

15 dalis: Kaip prekių ženklai gali pasinaudoti šiais įžvalgais (veiksmams orientuota santrauka)

1. Sustiprinkite savo kanonines apibrėžtis

Tai formuoja tai, kaip AI jus apibūdina.

2. Skelbkite originalius tyrimus

Tai padidina generatyvinį matomumą.

3. Laikykitės griežtos nuoseklumo visame tinkle

Tai didina pasitikėjimą ir įtrauktį.

4. Kas mėnesį atnaujinkite pagrindinius puslapius

Aktualumas nėra pasirinktinis dalykas.

5. Kurkite palyginimui palankų turinį

Agentai mėgsta struktūriškai suskirstytą informaciją.

6. Užtikrinkite daugialypį suderinamumą

Jūsų vaizdai, ekrano kopijos ir vartotojo sąsaja dabar yra svarbūs.

7. Pašalinkite prieštaravimus

AI baudžia dviprasmiškumą labiau nei paieškos sistemos.

8. Visų pirma teikite pirmenybę aiškumui

Tai yra GEO pagrindas.

Išvada: generatyviniai atsakymai atskleidžia naują informacijos ekonomiką

10 000 generatyvinių atsakymų duomenys patvirtina vieną dalyką:

Mes įžengiame į atsakymų ekonomiką, o ne nuorodų ekonomiką.

Matomumas nebepriklauso nuo:

• reitingai

• atgalinės nuorodos

• raktinių žodžių skaičius

• SERP paviršiai

Jis priklauso nuo:

• aiškumas

• faktai

• struktūra

• aktualumas

• originalumas

• entiteto nuoseklumas

• daugiakryptis supratimas

• nuoseklios tapatybės visame žiniatinklyje

Generatyvinės paieškos sistemos neapdovanoja didžiausių svetainių. Jos apdovanoja aiškiausias, patikimiausias ir labiausiai struktūrizuotas.

Iš 10 000 generatyvinių atsakymų 2025 m. išmokta pamoka yra paprasta:

Jei norite matomumo dirbtinio intelekto amžiuje, turite optimizuoti pagal tai, kaip mąsto dirbtinis intelektas, o ne pagal tai, kaip žmonės anksčiau spausdavo.