A Google munkatársa, Danny Sullivan a SEO-ról és az AI-ról beszélt, ahol megfigyelték, hogy a rangsorolási rendszereiket egy dologra hangolják, függetlenül attól, hogy klasszikus vagy mesterséges intelligencia keresésről van szó. Amiről beszélt, az emberekre való optimalizálás volt, amiről azt gyanítom, hogy a keresőmarketing-ipar egyre gyakrabban fog beszélni.
Semmi újat nem kell tennie az AI-kereséshez
Danny Sullivan elsőként arról beszélt, hogy annak ellenére, hogy vannak új keresési élmények, amelyeket mesterséges intelligencia hajtott végre, nincs semmi új, amit tenniük kell.
John Mueller megkérdezte:
„Szóval minden a mesterséges intelligencia körül, vagy ez tényleg új dolog? Úgy tűnik, ezek a divatok jönnek és mennek. Az AI divat? Mit gondolsz?”
Danny Sullivan így válaszolt:
„Úristen, a kedvencem az, hogy LMNOPEO-nak kellene hívnunk, mert nagyon sok betűszó van rá. Ez a GEO a generatív motoroptimalizálásra vagy az AEO a válaszmotor-optimalizálásra és az AIEO-ra. Nem tudom. Annyiféle elnevezés van rá.
Korábban a SEO-ról és a keresésről írtam. Ezt csináltam vagy 20 évig. És egy részem annyira megkönnyebbült. Többé nem kell ezt tennem, hogy megpróbáljak lépést tartani mindennel, amire az emberek kíváncsiak.
Másrészt továbbra is lépést kell tartani vele, mert továbbra is megpróbáljuk elmagyarázni az embereknek, hogy mi történik. És azt hiszem, a jó hír az, hogy valójában nem sok minden miatt kell aggódnia.
Ez érthető. Azt hiszem, az emberekben folyamatosan felmerülnek ezek a kérdések, igaz? Úgy értem, látod, hogy változnak a keresési formátumok, látod, hogy mindenféle dolog történik, és azon tűnődsz, van valami új, amit tennem kellene? Teljesen értsd meg.
És ne feledd, mi, John, én és mások, azért jöttünk össze, mert májusban készítettük el ezt a blogbejegyzést, amelyre linkelünk, vagy rámutatunk valahogy, de ez volt… újra és újra megkérdezték tőlünk, mit csináljunk? Mire kell gondolnunk?
És mindannyian összedugtuk a fejünket, és beszélgettünk a mérnökökkel és minden mással. Tehát semmi mást nem találtunk ki igazán.”
A Google rendszereit az emberre optimalizált tartalom rangsorolására hangolják
Danny Sullivan ezután arra tért át, hogy megvitassa, hogy a Google rendszereit milyen rangsorolásra tervezték, vagyis a tartalmat, amely kielégíti az embereket. Robbie Stein, a Google Search termékért felelős alelnöke nemrégiben arról beszélt, hogy a Google milyen jeleket használ a hasznos tartalom azonosítására, és megvitatta, hogyan járulnak hozzá az emberi visszajelzések ahhoz, hogy a rangsoroló rendszerek megértsék, hogyan néz ki a hasznos tartalom.
Bár Danny nem ment bele a segítőkészség jelzéseinek pontos részleteibe, ahogy Stein tette, Danny megjegyzései megerősítették azt a mögöttes gondolatot, amelyet Robbie Stein fogalmazott meg azzal kapcsolatban, hogy miként hangolják rendszereiket az embereket kielégítő tartalmak azonosítására.
Danny tovább magyarázta, mit kell tudnia a keresőoptimalizálóknak és az alkotóknak a Google rangsorolási rendszereiről. Azzal kezdte, hogy elismerte, ésszerű, ha az emberek más keresési élményt látnak, és arra a következtetésre jutnak, hogy valami mást csinálnak.
Elmagyarázta:
„…Azt hiszem, az emberek tényleg látnak dolgokat, és azt hiszik, hogy valami mást akarnak csinálni. Ez a természetes reakció, de mi egyfajta Északi Csillagról beszélünk, vagy arról a pontról, ahová mennie kell.”
Ezután elmagyarázta, hogy a Google összes rangsorolási rendszere hogyan van kialakítva az embereknek készült tartalmak rangsorolására, és konkrétan a keresőmotorok számára készült tartalmat hívja fel példaként arra, hogy mit ne tegyen.
Danny folytatta a választ:
„És ha az összes rangsorolási rendszerünkről van szó, akkor arról van szó, hogyan próbáljuk meg jutalmazni azokat a tartalmakat, amelyekről úgy gondoljuk, hogy nagyszerűek az emberek számára, hogy azt embereknek írták, nem keresési algoritmusoknak, nem LLM-eknek, nem LMNO-nak, PEO-nak, bárminek is nevezzük.
Ez az, hogy minden, amit csinálunk, minden, amit személyre szabunk, és minden, amit igyekszünk javítani, arról szól, hogyan jutalmazzuk meg azt a tartalmat, amelyet az emberi lények kielégítőnek találnak, és azt mondják, ez volt az, amit kerestem, erre volt szükségem. Tehát ha az összes rendszerünk megfelel ennek, akkor az a helyzet, hogy Ön előtt jár, ha már ezt teszi.
Ezzel szemben minél többet próbálsz… Optimalizálni vagy GEO-t, vagy bármit, amiről gondolod, hogy ez egy adott típusú rendszerhez való, annál inkább el fog távolodni a fő céltól, különösen, ha ezek a rendszerek javulnak és jobbak lesznek, akkor váltanod kell, és sokat kell felzárkóznod.
Szóval, tudod, ezekről a dolgokról fogunk beszélni, de csak a Google-ról beszélünk, igaz? Ezért dolgozunk. Tehát nem mondjuk meg, hogy mit, bárki más AI-keresését, csevegőkeresését, bármit, amivel foglalkozni szeretne, és onnantól kezdve folytathatja. De majd beszélünk arról, hogyan tekintünk a dolgokra és hogyan működik.”
Danny egyértelműen azt állítja, hogy a Google úgy van beállítva, hogy rangsorolja az embereknek írt tartalmat, és hogy az adott LLM-ekre való optimalizálás olyan helyzetet teremt, ahol az visszaüthet.
Miért téves az LLM-ekre való optimalizálás?
Bár Danny nem említette, ez a megfelelő pillanat, hogy rámutasson, hogy az OpenAI, a Perplexity és Claude együtt a teljes forgalmi hivatkozási volumen kevesebb, mint 1%. Tehát egyértelműen hiba az LLM-ek számára optimalizálni a tartalmat, azzal a kockázattal, hogy jelentős forgalom veszít a keresőmotorokból.
Az embereket igazán kielégítő tartalom továbbra is összhangban van azzal, amit a Google rendszerei jutalmaznak.
Miért nem hisznek a keresőoptimalizálók a Google-nak?
A Google ragaszkodik ahhoz, hogy algoritmusait a felhasználói elégedettségre hangolják, nem újdonság. Több mint két évtizede mondják, és az évek során magától értetődő volt, hogy a Google túlértékelte technológiáját. Ez már nem így van.
Vitathatatlan, hogy a legalább 2018-as Medic átfogó frissítése óta a Google valódi lépéseket tett afelé, hogy ténylegesen olyan keresési eredményeket jelenítsen meg, amelyeket a felhasználói viselkedési jelek befolyásolnak, és amelyek arra irányítják a Google gépeit, hogy megértsék, milyen tartalmat szeretnek az emberek, valamint olyan mesterséges intelligenciát és neurális hálózatokat, amelyek jobban képesek a tartalmat egy keresési lekérdezéshez társítani.
Ha kétségei vannak ezzel kapcsolatban, nézze meg a Robbie Steinnel készült interjút, ahol pontosan elmagyarázza, hogy az emberi visszajelzések összességében hogyan befolyásolják a keresési eredményeket.
Az emberre optimalizált tartalom az új SEO?
Tehát most egy olyan ponton vagyunk, ahol a linkek már nem a legmagasabb rangú kritériumok. A Google rendszerei képesek megérteni a lekérdezéseket és a tartalmat, és azokat egymáshoz egyeztetni. A felhasználói viselkedésre vonatkozó adatok, amelyek legalább 2004 óta a Google algoritmusainak részét képezik, nagy szerepet játszanak abban, hogy segítsenek a Google-nak megérteni, hogy milyen típusú tartalmak kielégítik a felhasználókat.
Lehet, hogy már elmúlt az ideje, hogy a keresőoptimalizálók és az alkotók elengedjék a régi keresőoptimalizálási füzeteket, és elkezdjenek webhelyeiket emberekre optimalizálni.
