Diskusjon i fellesskapet om hvordan prompt engineering henger sammen med GEO (Generative Engine Optimization). Forståelse av koblingen mellom AI-prompt og innholdsoptimalisering.
Jeg prøver å forstå hvordan ulike AI-optimaliseringskonsepter henger sammen.
Begrepene jeg stadig ser:
Min forvirring:
Ser etter et tydelig rammeverk for hvordan disse konseptene henger sammen.
La meg kartlegge hvordan disse konseptene henger sammen:
Begrepshierarkiet:
AI-søkeoptimalisering (paraplybegrep)
├── GEO (Generative Engine Optimization)
│ ├── Innholdsoptimalisering for AI-sitering
│ ├── Entitetsoptimalisering
│ ├── Autoritetsbygging
│ └── Flerplattformstrategi
├── Prompt engineering-kunnskap
│ ├── Forståelse av brukerspørsmål
│ ├── Testing av innhold mot prompts
│ └── Samsvar mellom forespørsel og innhold
└── Teknisk AI SEO
├── Tilgjengelighet for AI-crawlere
├── Schema markup
└── Sidestruktur
Hvordan de henger sammen:
GEO = Den overordnede strategien for å bli synlig i AI-genererte svar.
Prompt engineering-kunnskap = Forståelse av HVORDAN brukere stiller spørsmål til AI, som informerer GEO-innholdsstrategien.
Teknisk AI SEO = Infrastruktur som muliggjør GEO-suksess.
Forholdet:
Forståelse av prompts informerer GEO. Hvis du vet hvordan brukere formulerer spørsmål, kan du lage innhold som matcher disse mønstrene.
Eksempel:
Akkurat. Her er arbeidsflyten:
1. Prompt research (innspill)
2. GEO-strategi (prosess)
3. Siteringssuksess (resultat)
Analogi:
I tradisjonell SEO:
I GEO:
Du trenger ikke være prompt engineer (bygge AI-applikasjoner). Du trenger promptforståelse (hvordan brukere spør) for å informere din GEO-strategi.
Praktisk innholdsperspektiv:
Hvordan promptforståelse endrer innholdsproduksjon:
Tradisjonelt SEO-innhold:
GEO-optimalisert innhold (inspirert av promptmønstre):
Brukere spør AI: “Hva er det beste CRM for et voksende SaaS-selskap med fjernteam?”
Så vi lager:
Forskjellen:
Tradisjonell SEO optimaliserer for søkeord. GEO optimaliserer for SPØRSMÅLENE brukerne faktisk stiller.
Promptforståelse avslører disse spørsmålene.
Forskningsperspektiv på GEO vs tradisjonell SEO:
Viktige forskjeller:
| Aspekt | Tradisjonell SEO | GEO |
|---|---|---|
| Mål | Søkerangeringer | AI-siteringer |
| Innsiktsarbeid | Søkeord | Promptmønstre |
| Suksessmåling | Plassering, trafikk | Siteringsrate, omtale-kvalitet |
| Innholdsmål | Rangere på termer | Bli sitert som kilde |
| Autoritetssignaler | Tilbakekoblinger, DA | Tredjepartsomtale, entitetsgjenkjenning |
| Plattformfokus | Hovedsakelig Google | Flere AI-plattformer |
Viktige overlapp:
Oppsummering:
GEO erstatter ikke SEO – det tilfører en ny dimensjon.
Dyktige SEO-folk kan bli gode GEO-folk ved å:
Her er mitt samlede rammeverk for AI-søkeoptimalisering:
PACE-rammeverket:
P - Promptforståelse
A - Svaroptimalisering
C - Siteringsbygging
E - Evaluering
Slik tradisjonelle ferdigheter overføres:
Integrasjonen:
Ikke tenk på prompt engineering, GEO og SEO som adskilte. De er alle deler av det samme søkesynlighetsøkosystemet, bare med ulikt fokus.
Denne diskusjonen har klargjort begrepslandskapet.
Mitt rammeverk nå:
AI-søkeoptimalisering er paraplyen som inkluderer:
Prompt engineering for markedsførere = Forståelse av spørsmålsmønstre, ikke å bygge AI-apper.
GEO = Den strategiske praksisen med å få innhold sitert i AI-svar.
Forholdet:
Promptforståelse informerer GEO-strategi -> GEO-gjennomføring gir AI-siteringer.
Akkurat som søkeordanalyse informerer SEO-strategi -> SEO-gjennomføring gir rangeringer.
Dette implementerer jeg:
Konseptene konkurrerer ikke – de er komplementære deler av moderne søkestrategi.
Takk for oppklaringen!
Prompt engineering handler om å utforme effektive AI-forespørsler; GEO handler om å optimalisere innhold for å bli synlig i AI-genererte svar. De utfyller hverandre: Ved å forstå prompts kan du lage GEO-optimalisert innhold som samsvarer med hvordan brukere stiller spørsmål til AI-systemer.
GEO er praksisen med å optimalisere innhold for å bli synlig i AI-genererte søkeresultater fra plattformer som ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews. Det ligner på SEO, men fokuserer på AI-sitering og anbefaling heller enn tradisjonelle rangeringer.
Ved å forstå hvordan brukere stiller spørsmål til AI kan du strukturere innholdet slik at det matcher forespørselmønstrene. Hvis brukere spør 'Hva er den beste X for Y?', bør innholdet ditt svare direkte på det spørsmålet med klare anbefalinger og begrunnelser.
GEO utfyller SEO, ikke erstatter det. Mange GEO-prinsipper overlapper med tradisjonell SEO (kvalitetsinnhold, autoritet, struktur). GEO legger til AI-spesifikke hensyn som siteringsverdighet, samsvar med samtalebaserte forespørsler og optimalisering på flere plattformer.
Spor hvordan innholdet ditt presterer i generative AI-søkeresultater. Se dine siteringer på tvers av ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews.
Diskusjon i fellesskapet som avklarer LLMO vs GEO og andre AI-søkeoptimaliseringsforkortelser. Fagfolk forklarer forskjellene og hvilken terminologi som bør bru...
Lær de viktigste forskjellene mellom GEO- og AEO-optimaliseringsstrategier for synlighet i AI-søk. Forstå hvordan ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews og Cl...
Lær hvordan du kommer i gang med Generative Engine Optimization (GEO) i dag. Oppdag essensielle strategier for å optimalisere innholdet ditt for AI-søkemotorer ...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.