Badania naukowe nad GEO: Kluczowe opracowania i wnioski

Powstanie GEO jako dziedziny naukowej

Wzrost znaczenia wyszukiwarek opartych na generatywnej sztucznej inteligencji zasadniczo zakłócił krajobraz marketingu cyfrowego, skłaniając środowisko naukowe do opracowania nowych ram zrozumienia i optymalizacji widoczności treści w tym nowym paradygmacie. Generative Engine Optimization (GEO) wyłoniła się jako formalna dyscyplina naukowa w 2024 roku wraz z publikacją przełomowego artykułu “GEO: Generative Engine Optimization” autorstwa Pranjala Aggarwala, Vishvaka Murahariego i współpracowników z Princeton University oraz Indian Institute of Technology Delhi, zaprezentowanego na prestiżowej konferencji KDD (Knowledge Discovery and Data Mining). To fundamentalne badanie formalnie zdefiniowało GEO jako ramy optymalizacji typu black-box, które mają pomóc twórcom treści zwiększyć widoczność w odpowiedziach generowanych przez AI, wypełniając lukę pozostawioną przez tradycyjne metody SEO. W przeciwieństwie do klasycznej optymalizacji SEO, koncentrującej się na pozycjonowaniu słów kluczowych i współczynniku klikalności na stronach wyników wyszukiwania (SERP), GEO uznaje, że silniki generatywne syntetyzują informacje z wielu źródeł w spójne, poparte cytowaniami odpowiedzi, fundamentalnie zmieniając sposób osiągania i mierzenia widoczności. Środowisko naukowe zauważyło, że tradycyjne techniki SEO — optymalizacja słów kluczowych, linkbuilding i techniczne SEO — choć wciąż podstawowe, są niewystarczające w środowisku wyszukiwania opartym na AI, gdzie treści muszą być wykrywalne, cytowalne i wystarczająco wiarygodne, by zostać uwzględnione w syntetyzowanych odpowiedziach.

Kluczowe wnioski z badania Aggarwala i in.

Badanie Aggarwala i in. wprowadziło kompleksowy zestaw metryk widoczności zaprojektowanych specjalnie dla silników generatywnych, wykraczając poza tradycyjne miary pozycji, aby uchwycić złożoność odpowiedzi generowanych przez AI. Wskazano dwa główne wskaźniki ekspozycji: Pozycjonowana liczba słów (Position-Adjusted Word Count), która mierzy znormalizowaną liczbę słów w zdaniach cytujących źródło z uwzględnieniem pozycji cytatu w odpowiedzi, oraz Wrażenie subiektywne (Subjective Impression), oceniające siedem wymiarów, w tym trafność, wpływ, unikalność i prawdopodobieństwo zaangażowania użytkownika. Dzięki rygorystycznej ocenie na opracowanym przez siebie benchmarku GEO-bench, badacze przetestowali dziewięć różnych metod optymalizacji i wykazali, że najskuteczniejsze strategie mogą zwiększyć widoczność źródła nawet o 40% według Pozycjonowanej liczby słów oraz 28% według Wrażenia subiektywnego. Badania wykazały, że metody skupione na wiarygodności i dowodach — zwłaszcza Dodanie Cytatów (41% poprawy), Dodanie Statystyk (38% poprawy) oraz Cytowanie Źródeł (35% poprawy) — znacząco przewyższają tradycyjne taktyki SEO, takie jak upychanie słów kluczowych, które faktycznie obniża widoczność. Co istotne, badanie wykazało, że skuteczność GEO znacząco różni się w zależności od domeny, a niektóre metody są skuteczniejsze dla określonych typów zapytań i kategorii treści, co podkreśla potrzebę strategii optymalizacyjnych dostosowanych do branży zamiast uniwersalnych rozwiązań.

Benchmark GEO-bench: Standaryzacja oceny

Aby umożliwić rzetelną naukową ocenę metod GEO, zespół badawczy wprowadził GEO-bench — pierwszy na dużą skalę benchmark zaprojektowany specjalnie dla silników generatywnych, obejmujący 10 000 zróżnicowanych zapytań starannie wyselekcjonowanych z dziewięciu różnych źródeł danych i sklasyfikowanych w siedmiu odrębnych kategoriach. Ten obszerny benchmark wypełnia kluczową lukę badawczą, ponieważ dotąd nie istniały ustandaryzowane ramy oceny strategii optymalizacyjnych dla silników generatywnych. Benchmark obejmuje zapytania z różnych dziedzin i reprezentuje zróżnicowane intencje użytkowników — 80% informacyjnych, 10% transakcyjnych i 10% nawigacyjnych — odzwierciedlając rzeczywiste wzorce zachowań wyszukiwawczych. Każde zapytanie w GEO-bench jest wzbogacone o oczyszczoną treść tekstową z pięciu najlepszych wyników Google, dostarczając odpowiednich źródeł do generowania odpowiedzi i zapewniając realistyczny kontekst pobierania informacji.

Dziewięć zbiorów danych zintegrowanych z GEO-bench obejmuje:

• MS Macro, ORCAS-I i Natural Questions – Rzeczywiste zanonimizowane zapytania użytkowników z Bing i Google
• AllSouls – Esejowe pytania z Uniwersytetu Oksfordzkiego wymagające wieloźródłowego rozumowania
• LIMA – Wyzwania wymagające syntezy i umiejętności wnioskowania
• Davinci-Debate – Pytania debatanckie do testowania silników generatywnych
• Perplexity.ai Discover – Trendujące zapytania z wdrożonej platformy generatywnej
• ELI5 – Złożone pytania, na które oczekuje się prostych, przystępnych odpowiedzi
• Zapytania wygenerowane przez GPT-4 – Syntetycznie tworzone pytania z różnych domen i poziomów trudności

Analiza porównawcza: Wyszukiwanie AI kontra tradycyjne wyszukiwanie

Poza optymalizacją typową dla GEO, badania naukowe wykazały fundamentalne różnice w sposobie, w jaki silniki wyszukiwania AI pozyskują informacje w porównaniu do tradycyjnych wyszukiwarek, takich jak Google. Kompleksowa analiza porównawcza autorstwa Chena i in., obejmująca ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude w zestawieniu z Google w wielu branżach, ujawniła systematyczną i przytłaczającą preferencję dla earned media w silnikach AI, gdzie źródła earned stanowią 60-95% cytowań w zależności od silnika i typu zapytania. To mocno kontrastuje z bardziej zrównoważonym podejściem Google, które utrzymuje znaczący udział treści Brand (25-40%) i Social (10-20%) obok earned media. Badania wykazały, że pokrycie domen pomiędzy silnikami AI a Google jest wyjątkowo niskie, mieszcząc się w granicach 15-50% w zależności od branży, co oznacza, że systemy AI zasadniczo syntetyzują odpowiedzi z innych ekosystemów informacyjnych niż tradycyjne wyszukiwarki. Co istotne, silniki AI niemal całkowicie wykluczają platformy społecznościowe, takie jak Reddit i Quora, podczas gdy Google często uwzględnia treści generowane przez użytkowników i dyskusje społeczności. To odkrycie ma głębokie konsekwencje dla strategii treści, ponieważ oznacza, że widoczność w Google nie przekłada się automatycznie na widoczność w odpowiedziach generowanych przez AI, wymagając odmiennych podejść optymalizacyjnych dla obu paradygmatów wyszukiwania.

Strategie GEO dostosowane do domeny

Badania naukowe jednoznacznie pokazują, że skuteczność GEO nie jest jednolita w różnych domenach, co wymaga od twórców treści dopasowania strategii optymalizacyjnych do specyfiki branży i typów zapytań. Badanie Aggarwala i in. wskazało wyraźne wzorce skuteczności metod w zależności od kategorii treści: Dodanie Cytatów jest najskuteczniejsze w domenach Ludzie i Społeczeństwo, Wyjaśnienia i Historia, gdzie narracje i cytaty zwiększają autentyczność; Dodanie Statystyk dominuje w kategoriach Prawo i Rząd, Debata i Opinie, gdzie dane wzmacniają argumenty; a Cytowanie Źródeł sprawdza się w pytaniach faktograficznych i wymagających weryfikacji wiarygodności. Badania pokazują również, że zapytania informacyjne (eksploracyjne, poszukujące wiedzy) inaczej reagują na optymalizację niż zapytania transakcyjne (z intencją zakupu) — treści informacyjne korzystają z szerokiego pokrycia i sygnałów autorytetu, podczas gdy transakcyjne wymagają jasnych informacji o produkcie, cenach i porównaniach. Skuteczność metod różni się także w zależności od tego, czy treści dotyczą znanych marek czy niszowych graczy — marki niszowe muszą agresywniej budować earned media i autorytet, by przełamać “bias wielkich marek” obserwowany w silnikach AI. Ta domenowa zmienność podkreśla, że skuteczny GEO wymaga dogłębnego zrozumienia ekosystemu informacyjnego branży i wzorców intencji użytkowników, a nie stosowania ogólnych taktyk optymalizacyjnych.

Wrażliwość językowa i wielojęzyczny GEO

Badania naukowe dotyczące wrażliwości językowej pokazują, że różne silniki AI obsługują wielojęzyczne zapytania według zupełnie różnych schematów, co zmusza marki dążące do globalnej widoczności do opracowania strategii specyficznych dla języka, a nie opierania się na zwykłym tłumaczeniu treści. Badanie Chena i in. wykazało, że Claude cechuje się niezwykle wysoką stabilnością domen międzyjęzykowych, ponownie wykorzystując te same autorytatywne źródła anglojęzyczne w zapytaniach chińskich, japońskich, niemieckich, francuskich i hiszpańskich, co sugeruje, że budowanie autorytetu w najlepszych anglojęzycznych publikacjach może przekładać się na widoczność w innych językach w systemach opartych na Claude. Natomiast GPT wykazuje niemal zerową zbieżność domen międzyjęzykowych, zasadniczo wymieniając cały ekosystem źródeł przy obsłudze zapytań w różnych językach, co oznacza, że widoczność w angielskich zapytaniach nie daje przewagi w innych językach i wymaga budowy autorytetu w lokalnych mediach. Perplexity i Gemini zajmują pozycję pośrednią, wykazując umiarkowaną stabilność międzyjęzykową i częściowe lokalizowanie źródeł pod kątem języka docelowego. Badania pokazują również, że wybór języka strony przez silnik zależy od silnika — GPT i Perplexity zdecydowanie preferują treści w języku docelowym w odpowiedziach na nieangielskie zapytania, podczas gdy Claude nawet w takich przypadkach utrzymuje przewagę języka angielskiego. Odkrycia te mają kluczowe znaczenie dla marek międzynarodowych: sukces na rynkach nieanglojęzycznych wymaga nie tylko tłumaczenia treści, lecz także aktywnego budowania earned media i sygnałów autorytetu w ekosystemie informacyjnym każdego języka, przy czym konkretna strategia powinna być uzależniona od kluczowych dla danej firmy silników AI.

Rola autorytetu i E-E-A-T w GEO

Badania naukowe nad GEO konsekwentnie podkreślają, że autorytet i E-E-A-T (Doświadczenie, Wiedza, Autorytet, Wiarygodność) są fundamentem widoczności w wyszukiwaniu AI, a silniki AI wykazują systematyczną preferencję dla źródeł postrzeganych jako autorytatywne i wiarygodne. Przytłaczająca przewaga earned media udokumentowana w wielu badaniach odzwierciedla zaufanie silników AI do walidacji zewnętrznej jako miernika autorytetu — treści niezależnie recenzowane, cytowane i publikowane w renomowanych serwisach sygnalizują systemom AI, że źródło jest godne zaufania i zasługuje na uwzględnienie w syntetyzowanych odpowiedziach. Badania wykazują, że linki zwrotne z domen o wysokim autorytecie stanowią kluczowy sygnał autorytetu dla silników AI, podobnie jak w tradycyjnym SEO, lecz ich znaczenie jest jeszcze większe, ponieważ systemy AI wykorzystują profil linków do oceny, czy dane źródło można uznać za wiarygodne w cytatach. Badacze wykazują, że kwalifikacje autora, afiliacja instytucjonalna i udokumentowana wiedza znacząco wpływają na gotowość silników AI do cytowania źródła, dlatego twórcy powinni wyraźnie podkreślać swoje kompetencje i doświadczenie w danej branży. Co istotne, badania dowodzą, że sygnały E-E-A-T muszą być zdobyte, a nie deklarowane — samo stwierdzenie ekspertizy na własnej stronie ma niewielki wpływ w porównaniu do jej potwierdzenia przez zewnętrzne publikacje, rekomendacje ekspertów i cytowania z autorytatywnych źródeł. To odkrycie zasadniczo przesuwa nacisk z sygnałów on-page na budowę autorytetu off-page, czyniąc relacje z mediami i strategiczne partnerstwa kluczowymi elementami każdej strategii GEO.

Praktyczne zastosowania: Od badań do wdrożenia

Badania naukowe nad GEO przekładają się na szereg praktycznych strategii dla twórców treści, którzy chcą zwiększyć swoją widoczność w odpowiedziach generowanych przez AI. Po pierwsze, treści muszą być strukturyzowane z myślą o czytelności maszynowej — należy stosować znaczniki schema oraz wyraźną hierarchię nagłówków, aby silniki AI mogły łatwo analizować i pobierać informacje; oznacza to wdrożenie szczegółowych znaczników schema.org dla produktów, artykułów, recenzji i innych bytów, stosowanie klarownych struktur nagłówków i organizowanie informacji w łatwe do skanowania formaty, takie jak tabele i listy punktowane. Po drugie, treści powinny być projektowane pod kątem uzasadnienia, czyli muszą jednoznacznie odpowiadać na pytania porównawcze i jasno wyjaśniać przewagę źródła — wymaga to tworzenia szczegółowych tabel porównawczych z konkurencją, list zalet i wad oraz wyraźnego sformułowania unikalnych propozycji wartości, które systemy AI mogą łatwo wyodrębnić jako uzasadnienia. Po trzecie, budowanie earned media musi stać się kluczowym priorytetem strategicznym, przesuwając zasoby z produkcji własnych treści na działania PR, kontakt z mediami i współpracę ekspercką, które mają na celu zdobycie publikacji i cytowań w autorytatywnych serwisach preferowanych przez AI. Po czwarte, metryki widoczności muszą wykraczać poza tradycyjne KPI — marki powinny śledzić nowe wskaźniki, takie jak cytowania AI, wzmianki w odpowiedziach generowanych przez AI i widoczność w różnych silnikach generatywnych, a nie opierać się wyłącznie na CTR i pozycjach w wyszukiwarce. Na koniec, strategie optymalizacji muszą być specyficzne dla danej domeny, a twórcy powinni analizować, które metody GEO są najskuteczniejsze w ich branży i dostosowywać działania do naukowych wniosków o skuteczności domenowej.

Ograniczenia i kierunki dalszych badań

Choć badania naukowe nad GEO dostarczają cennych wniosków, badacze podkreślają istotne ograniczenia, które należy brać pod uwagę przy ich wdrażaniu. Czasowy charakter badań oznacza, że wnioski odzwierciedlają zachowania silników AI w konkretnym momencie; wraz z ewolucją tych systemów, zmianami algorytmów i dynamiką rynku, szczegółowe wyniki ilościowe mogą się dezaktualizować, dlatego konieczna jest okresowa reewaluacja i ciągłe monitorowanie skuteczności GEO. Black-boxowy charakter silników AI stanowi fundamentalne wyzwanie badawcze, ponieważ naukowcy nie mają dostępu do wewnętrznych modeli rankingowych, danych treningowych ani szczegółów algorytmów, co oznacza, że choć badania mogą precyzyjnie opisywać efekty (które źródła są cytowane), ostateczne mechanizmy wyboru pozostają domniemane, a nie bezpośrednio udowodnione. Systemy klasyfikacji używane w badaniach (Brand, Earned, Social) są konstrukcjami, które choć logiczne, wymagają subiektywnej oceny przy przypisywaniu domen i mogłyby dać inne wyniki w alternatywnych schematach klasyfikacyjnych. Co więcej, badania koncentrowały się głównie na zapytaniach anglojęzycznych i rynkach zachodnich, z ograniczonym zbadaniem zasad GEO w innych językach czy na rynkach wschodzących, gdzie ekosystemy informacyjne mogą się znacznie różnić. Wskazywane przez naukowców kierunki dalszych badań obejmują rozwijanie bardziej zaawansowanych metryk widoczności, które uwzględniają niuanse cytowań AI, badanie interakcji strategii GEO z nowymi możliwościami AI, takimi jak wyszukiwanie multimodalne i konwersacyjne agenty, oraz prowadzenie badań długoterminowych, śledzących ewolucję skuteczności GEO wraz z dojrzewaniem silników AI i zmianą zachowań użytkowników.

Przyszłość badań nad GEO i ewolucja wyszukiwania AI

Wraz z dalszym rozwojem generatywnej AI i przekształcaniem sposobu odkrywania informacji, badania naukowe nad GEO rozszerzają się o nowe wyzwania i szanse w szybko zmieniającym się otoczeniu. Wyszukiwanie multimodalne — w którym silniki AI syntetyzują informacje z tekstu, obrazów, wideo i innych typów mediów — staje się nowym obszarem badań GEO, wymagającym strategii wykraczających poza optymalizację tekstu. Systemy konwersacyjne i agentowe AI, które mogą wykonywać działania w imieniu użytkownika (zakupy, rezerwacje, transakcje), wymuszą nowe podejścia GEO skoncentrowane na uczynieniu treści nie tylko cytowalnymi, ale też możliwymi do wykonania przez maszynę. Środowisko naukowe coraz częściej dostrzega potrzebę zasadniczych metod GEO i usług zarządzanych, które wykraczają poza pojedyncze taktyki i zapewniają kompleksową, ciągłą optymalizację równolegle dla wielu silników AI. Badania analizują także, jak strategie GEO powinny się zmieniać wraz z dojrzewaniem i konsolidacją silników AI — wstępne dane sugerują, że w miarę stabilizacji rynku wokół kilku dominujących platform, strategie optymalizacyjne mogą ulec standaryzacji, zachowując przy tym odrębność od klasycznego SEO. Wreszcie naukowcy badają szerszy wpływ GEO na gospodarkę twórców i wydawnictw cyfrowych, analizując, jak przesunięcie ku AI-syntetyzowanym odpowiedziom wpływa na dystrybucję ruchu, modele przychodów i możliwości mniejszych wydawców oraz twórców w świecie zdominowanym przez AI. Te nowe kierunki badań sugerują, że GEO będzie nadal dynamicznie się rozwijać jako dziedzina, a środowisko naukowe odegra kluczową rolę w pomaganiu twórcom treści, markom i wydawcom w nawigowaniu po fundamentalnej transformacji sposobu odkrywania i konsumowania informacji w erze generatywnej AI.