Jaký je vztah mezi prompt engineeringem a GEO (Generative Engine Optimization)?
Diskuze komunity o tom, jak prompt engineering souvisí s GEO (Generative Engine Optimization). Pochopení propojení mezi AI prompty a optimalizací obsahu.
Mám hlavu jako pátrací balón ze všech těch zkratek pro optimalizaci AI.
Co vídám:
Moje zmatení:
Rád bych měl jasno v terminologii, než se ztrapním na poradě.
Ráda objasním krajinu zkratek.
Termíny a jejich původ:
GEO (Optimalizace pro generativní vyhledávače)
LLMO (Optimalizace pro velké jazykové modely)
AEO (Optimalizace pro odpovědní vyhledávače)
SGO (Optimalizace pro generativní vyhledávání)
Praktická realita:
Všechny popisují stejný základní koncept: optimalizace obsahu, aby byl citován v AI odpovědích.
Moje doporučení:
Používejte GEO. Je:
Ano, základní strategie jsou stejné:
Pro všechny tyto pojmy platí:
Malé rozdíly v důrazu:
LLMO může zdůrazňovat:
AEO může zdůrazňovat:
GEO pokrývá vše:
Shrnutí:
Stejná strategie, jiné označení. Používejte to, co rezonuje s vaším publikem.
Agenturní pohled na terminologii.
Co jsme si zvolili:
Používáme “GEO” u klientů, protože:
Jak to prezentujeme:
“SEO vás dostane na přední příčky. GEO vás dostane do AI odpovědí.”
Jednoduché, zapamatovatelné, dostatečně přesné.
Kdy použijeme jiné pojmy:
Technické diskuse: Použijeme LLMO, když řešíme chování konkrétního modelu
Konkrétně Perplexity: Občas AEO, protože Perplexity je doslova “odpovědní vyhledávač”
Fokus na Google: Odkazujeme na SGE/SGO při diskuzích o AI Overview
Poučení:
Terminologii přizpůsobte publiku. CMO? Použijte GEO. CTO? Může ocenit přesnost LLMO. Content tým? Klidně jen “optimalizace pro AI”.
Historický pohled na vznikající terminologii.
Tohle se děje vždycky:
Pamatujete, jak jsme řešili:
Termíny se časem sjednotí. Momentálně:
2024: Objevuje se mnoho termínů 2025: GEO získává převahu 2026: GEO se stává standardem
Predikce:
GEO bude standardní pojem. Ostatní zaniknou nebo se stanou podmnožinou:
Co dělat:
Používejte GEO. Vyhrává v terminologii. Ale znát i ostatní, pokud je použije klient/partner.
Technický pohled na to, proč je LLMO přesnější.
LLMO konkrétně řeší:
Velké jazykové modely zpracovávají obsah pomocí:
Pochopení těchto technických aspektů může ovlivnit optimalizaci:
Proč je GEO praktičtější:
Většina marketérů nepotřebuje chápat tokenizaci. Potřebují:
GEO abstrahuje technickou složitost.
Kdy se vyplatí přesnost LLMO:
Pokud:
Jinak GEO stačí.
Pohled na terminologii z hlediska obsahu.
Co náš obsahový tým potřeboval:
Jasné vysvětlení, co se liší oproti tradičnímu SEO.
Co zafungovalo:
“GEO znamená, že píšeme proto, abychom byli citováni, ne jen abychom byli na předních příčkách.”
Tohle jednoduché vysvětlení změnilo přístup copywriterů:
Na termínu nezáleželo:
Ať jsme tomu říkali GEO, LLMO nebo “optimalizace obsahu pro AI” – změna chování byla stejná.
Moje rada:
Méně řešte výběr zkratky. Důležitější je, aby tým pochopil změnu v přístupu:
Nazývejte to tak, jak nejlépe předáte podstatu změny.
Teď mám naprostou jasno.
Moje závěry:
Co udělám:
Díky za vysvětlení!
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Ať už tomu říkáte GEO, LLMO nebo AEO – sledujte svou viditelnost napříč všemi AI platformami v jednom nástroji.
Diskuze komunity o tom, jak prompt engineering souvisí s GEO (Generative Engine Optimization). Pochopení propojení mezi AI prompty a optimalizací obsahu.
Zjistěte klíčové rozdíly mezi GEO a AEO optimalizačními strategiemi pro viditelnost v AI vyhledávání. Pochopte, jak se ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews ...
Diskuze komunity o rozdílu mezi GEO a AEO. Pochopení rozdílu mezi Generative Engine Optimization a Answer Engine Optimization.
Souhlas s cookies
Používáme cookies ke zlepšení vašeho prohlížení a analýze naší návštěvnosti. See our privacy policy.