Kljub rasti ChatGPT-ja, ima Google (tudi z razvojem AI-first iskalnika in uveljavitvijo funkcije AI Overviews) še vedno primat na tem področju. V drugi polovici 2026 zabeleži Google dnevno približno 11 milijard iskanj, ChatGPT pa okoli 2,5 milijarde pozivov (promptov). Od sredine maja pa je tudi Google nastavil AI način kot privzeti način iskanja, je v uvodu v Marketing TOPX posvečen izboljšanju vidnosti v odgovorih AI, poudaril Alen Ajanović (Renderspace).

Kar 68 odstotkov iskanj predstavljajo t.i. Zero click searches (39 odstotkov uporabnikov ne klikne nikamor naprej, 29 odstotkov pa zažene novo iskanje).Trendi kažejo, da si Google prizadeva ta delež še povečati. Poleg tega so uporabniki, ki iščejo informacije preko AI modelov, običajno v višji oziroma kasnejši fazi nakupne odločitve kot tisti, ki uporabljajo klasično Googlovo iskanje, kjer gre pogosto le za začetna informativna iskanja.

‍

Če so bili pri klasičnem SEO ključni naslovi, URL-ji in meta opisi, pa pri AI iskanju model iz vaše spletne strani potegne le odlomke vsebin (t. i. snippets), ki morajo biti zato vsebinsko izjemno prepričljivi.

Delež AI generiranih vsebin na spletu bo v prihodnosti močno narastel. Človeški output se ne more kosati z neutrudljivostjo AI sistemov. Ko ustvarjate vsebine, se tako ne borite več proti povprečnim človeškim piscem, ampak proti AI povprečju. Zato še vedno velja, da morajo biti spletišča primarno optimizirana za ljudi in kupce, ne le za algoritme AI.

Delež AI generiranih vsebin na spletu bo v prihodnosti močno narastel.  Ko ustvarjate vsebine, se tako ne borite več proti povprečnim človeškim piscem, ampak proti AI povprečju. Zato še vedno velja, da morajo biti spletišča primarno optimizirana za ljudi in kupce, ne le za algoritme AI.

Nihče ne more z gotovostjo trditi, kakšen rezultat bo dal določen prompt

Nevronske mreže sodobnih modelov vsebujejo na stotine milijard parametrov, kar pomeni, da niti najboljši znanstveniki ne morejo natančno razložiti ali predvideti, zakaj se je model odločil za določeno pot ali odgovor. Ustvarjalci modelov zato ne morejo dati popolne garancije za izhodne rezultate.

AI modeli odgovorov ne optimizirajo tako, da bi bili absolutno faktografsko točni, temveč tudi glede na to, kar je ljudem všeč. Zanje je značilno sikofantsko oz. ustrežljivo vedenje, saj radi potrjujejo uporabnikove ideje, raje halucinirajo, kot da bi priznali, da česa ne vedo, nagnjeni so k dajanju daljših odgovorov, saj ti veljajo za temeljitejše ter delujejo izjemno samozavestno, zato ljudje redkeje preverjamo dejstva.  

3 glavne pristranskosti izhajajo iz:

• Učne množice (to je nabor podatkov, na katerem se model trenira. Če prevladujejo neformalni viri, bo odgovor neformalen, če prevladujejo enciklopedije, bo odgovor akademičen).
• Človeški ocenjevalci (ustvarjalci in uporabniki izbirajo med A in B odgovorom, določajo, kašni odgovori jim bolj ustrezajo in s tem učijo model).
• Končni uporabniki (z načinom, kako postavimo vprašanje, vnaprej vnašamo pristranskost).

A pomembno je, je izpostavil Alen Ajanović, da če pristranskost obstaja, jo je mogoče izkoristiti.

Ker je treniranje osnovnih modelov izjemno drago in energetsko potratno, je interno znanje modela fiksno in omejeno do določenega datuma (t. i. knowledge cutoff). Za sveže in aktualne informacije pa se model posluži spletnega iskanja v realnem času. Zato je nujno, da ponujate aktualne informacije, da bo AI model obiskal tudi vašo stran.

Ustvarite persone in pozive, ki bi jih te persone spisale

V svetu AI optimizacije je vsaka omemba vaše znamke ali izdelka na družbenih omrežjih, forumih, novičarskih portalih ali v člankih vir, na katerega se AI opre, ko sestavlja odgovor. Zato je zunanja prisotnost enako pomembna kot lastna stran in vsaka omemba »backlink« vaše znamke. Pri tem je treba vedeti, da je cilj uporabnika modela drugačen od cilja ustvarjalcev AI modela. Prvi si želijo hitre, točne in iskrene odgovore, zasebnost in čim manj oglasov, drugi pa si želijo uporabnika čim dlje zadržati na platformi, ustvariti odličen vtis in hkrati prikazati oglase (ChatGPT).

Na podlagi demografije (kdo), psihografije (kako razmišlja), največji skrbi (strahov) in tega, kaj jih zanima ustvarite persone. Pri tem si lahko pomagate s konceptom petih stopenj zavedanja Eugenea Schwartza (npr. Mojca – samostojna tekstopiska, ki jo skrbi vidnost njenih besedil):

Nezavedanje o problemu (Unaware): "Na kaj moram biti pozoren pri optimizaciji spletišča?"

Zavedanje o problemu (Problem Aware): "Kaj lahko naredim, da izboljšam vidnost v AI?"

Zavedanje o rešitvi (Solution Aware): "Katera marketinška izobraževanja v Sloveniji so najboljša za AI vidnost?"

Zavedanje o izdelku (Product Aware): "Kakšne so razlike med izobraževanji DMS in drugimi?"

Najvišje zavedanje (Most Aware): "Kako se prijavim na DMS delavnico?"

Slog pisanja pozivov naj bo naraven, saj uporabniki običajno pišejo pogovorno, naravno in sproščeno, zato je treba testirati prav takšne pogovorne pozive.

‍
10 Vsebinskih prijemov za AI optimizacijo

Če želite povečati verjetnost, da bo AI vaše vsebine izbral in citiral v svojih odgovorih, uporabite naslednje prijeme:

1. Vprašanja in odgovori (Q&A format): Oblikujte naslove in podnaslove kot konkretna vprašanja, ki jih postavljajo kupci (npr. "Ali je stol primeren za večurno sedenje?").
2. Navajanje citatov: Vključite izjave z imeni in priimki (npr. "Ana K.: 'To je edini stol, na katerem lahko sedim brez bolečin...'").
3. Optimizacija tekočnosti (Fluency): Pišite v jasnih, enostavno razumljivih in tekočih stavkih.
4. Dodajanje statistike: AI izjemno rad citira konkretne podatke, ocene in procente (npr. "95 % uporabnikov...", "zmanjša bolečine za 40 %").
5. Razumljivost: Vsebina naj bo dostopna in neposredna.
6. Navajanje virov in raziskav: Sklicujte se na raziskave in inštitute (npr. "Po podatkih Inštituta za ergonomijo...").
7. Strokovni izrazi: V strokovnih/B2B nišah dosledno uporabljajte urezane strokovne termine.
8. Navedba avtorjev in pregledovalcev: Dodajte zapis: "Članek je pregledal [Ime Strokovnjaka] z 10-letnimi izkušnjami...".
9. Seznami (Bullet points): Besedilo razbijte v pregledne alinee in poštevilčene sezname.
10. Primerjalne tabele (Comparison matrices): Pripravite strukturirane tabele, ki primerjajo vaš izdelek s konkurenco ali drugimi opcijami.

‍

Celoten proces optimizacije AI vidnosti pa naj obsega:

• Tehnični pregled oz. optimizacijo strani: Zagotoviti moramo, da AI sploh lahko pride do naše vsebine, jo prebere in ji zaupa.
• Vsebinska optimizacija strani: Odgovarjati moramo na vprašanja, ki jih kupci zares postavljajo in vsebino temu primerno tudi strukturirati.
• Pisanje novih vsebin: Naj se nanašajo na teme, o katerih kupci sprašujejo, znamka pa zanje še nima namenskih strani.
• Off-site optimizacija: Ker 60 odstotkov odgovorov AI sestavi iz zunanjih virov, morate biti prisotni tudi tam.

Za konec je Alen Ajanović opozoril še, da je naloga vsebine kljub vsemu prepričati ljudi, ne pa robotov.

‍