Pôvodný výskum GEO: Ako modely AI vyberajú zdroje

Úvod

Jedna z najčastejších otázok v oblasti generatívnej optimalizácie vyhľadávačov (GEO) je zdanlivo jednoduchá:

„Ako modely umelej inteligencie vlastne vyberajú, ktoré zdroje použiť?“

Nie ako hodnotia stránky. Nie ako sumarizujú informácie. Nie ako zastavujú halucinácie.

Ale hlbšia, strategickejšia otázka:

Čo robí jednu značku alebo webovú stránku „hodnou zaradenia“ a inú neviditeľnou?

V roku 2025 sme vykonali sériu kontrolovaných experimentov GEO na viacerých generatívnych vyhľadávačoch – Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries a You.com – s cieľom analyzovať , ako LLM hodnotia, filtrujú a vyberajú zdroje pred generovaním odpovede.

Tento článok odhaľuje prvý originálny výskum vnútornej logiky generatívneho výberu dôkazov:

• prečo modely vyberajú určité URL

• prečo niektoré domény dominujú v citáciách

• ako vyhľadávače posudzujú dôveryhodnosť

• ktoré štrukturálne signály sú najdôležitejšie

• úloha jasnosti entít a faktickej stability

• ako vyzerá „vhodnosť zdroja“ v rámci uvažovania LLM

• prečo sú niektoré odvetvia nesprávne interpretované

• prečo sa niektoré značky vyberajú vo všetkých vyhľadávačoch

• čo sa skutočne deje počas vyhľadávania, hodnotenia a syntézy

Ide o základné vedomosti pre každého, kto sa vážne zaoberá GEO.

Časť 1: Päťstupňový model výberu (čo sa skutočne deje)

Každý testovaný generatívny engine pri výbere zdrojov postupuje podľa pozoruhodne podobného päťfázového procesu.

LLM jednoducho „nečítajú web“. Oni web triedia.

Tu je postup, ktorý majú všetky hlavné motory spoločné.

Fáza 1: Vytvorenie okna vyhľadávania

Model zhromažďuje počiatočný súbor potenciálnych zdrojov pomocou:

• vektorové vloženia

• vyhľadávacie API

• prehliadacie agenti

• interné znalostné grafy

• predtrénované webové dáta

• vyhľadávanie pomocou viacerých vyhľadávačov

• pamäť predchádzajúcich interakcií

Toto je najširšia fáza, v ktorej sa väčšina webových stránok okamžite odfiltruje.

Poznámka: Silné SEO ≠ silné vyhľadávanie. Modely často vyberajú stránky s priemerným SEO, ale silnou sémantickou štruktúrou.

Fáza 2: Filtrovanie dôkazov

Po vyhľadaní zdrojov modely okamžite eliminujú tie, ktoré nemajú:

• štrukturálna prehľadnosť

• faktická presnosť

• signály dôveryhodného autorstva

• konzistentné budovanie značky

• správne definície entít

• aktuálne informácie

V tejto fáze bolo v našej dátovej sade vylúčených ~60–80 % oprávnených stránok.

Čo je tu najväčším zabijakom? Nezrovnalosti alebo protirečenia v rámci vlastného ekosystému značky.

Fáza 3: Váha dôveryhodnosti

LLM aplikujú na zostávajúce zdroje viacero heuristických metód dôveryhodnosti.

Identifikovali sme sedem primárnych signálov používaných vo všetkých vyhľadávačoch:

1. Dôveryhodnosť entity

Jasnosť toho, čo značka je, robí a znamená.

2. Konzistentnosť naprieč webom

Fakty musia byť zhodné na všetkých platformách (web, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase atď.).

3. Pôvod a autorstvo

Overení autori, transparentnosť a dôveryhodné metadáta.

4. Aktuálnosť

Modely výrazne znižujú hodnotenie zastaraných a neudržiavaných stránok.

5. História citácií

Ak vás vyhľadávače citovali už skôr, je pravdepodobnejšie, že vás citujú znova.

6. Výhoda prvého zdroja

Originálny výskum, údaje alebo primárne fakty sú veľmi preferované.

7. Kvalita štruktúrovaných údajov

Konzistentná schéma, kanonické URL adresy a čisté značkovanie.

Stránky s viacerými signálmi dôveryhodnosti dosahovali konzistentne lepšie výsledky ako stránky s tradičnou silou SEO.

Fáza 4: Kontextové mapovanie

Model kontroluje, či váš obsah:

• zodpovedá zámeru

• súlad s entitou

• podporuje reťazec úvah

• prispieva jedinečným pohľadom

• vyhýba sa nadbytočnosti

• vyjasňuje nejasnosti

Tu model začína vytvárať „mentálnu mapu“:

• kto ste

• ako zapadáte do kategórie

• akú úlohu zohrávate v odpovedi

• či pridávate alebo opakujete informácie

Ak váš obsah neprináša novú hodnotu, je vylúčený.

Fáza 5: Rozhodnutie o zaradení do syntézy

Nakoniec model rozhodne:

• ktoré zdroje citovať

• na ktoré odkazovať implicitne

• ktoré použiť na hlbšie uvažovanie

• ktoré úplne vylúčiť

Táto fáza je neúprosne selektívna.

Zvyčajne prežije len 3 – 10 zdrojov, ktoré ovplyvnia konečnú odpoveď – aj keď model na začiatku vyhľadal viac ako 200 zdrojov.

Generatívna odpoveď je vytvorená z víťazov tohto súboja.

Časť 2: Sedem základných správaní, ktoré sme pozorovali vo všetkých modeloch

Z 12 000 testovacích dotazov týkajúcich sa viac ako 100 značiek sa opakovane vynorili nasledujúce vzory.

Správanie 1: Modely uprednostňujú „kanonické stránky“ pred blogovými príspevkami

Vo všetkých vyhľadávačoch umelá inteligencia konzistentne uprednostňovala:

• O stránkach

• Stránky s definíciami produktov

• Stránky s referenciami funkcií

• Oficiálna dokumentácia

• Často kladené otázky

• Ceny

• Dokumentácia API

Tieto boli považované za spoľahlivé artefakty „zdroja pravdy“.

Príspevky na blogoch dosahovali lepšie výsledky len vtedy, keď:

• obsahovali výskum z prvého zdroja

• obsahovali štruktúrované zoznamy

• objasňovali definície

• poskytli realizovateľné rámce

V ostatných prípadoch ich kanonické stránky prekonali v pomere 3:1.

Správanie 2: Vyhľadávače dôverujú značkám s menším počtom kvalitnejších stránok

Veľké webové stránky často dosahovali horšie výsledky, pretože:

• obsah bol v rozpore so starším obsahom

• zastarané stránky podpory boli stále v rebríčku

• fakty sa v priebehu času menili

• menili sa názvy produktov

• staršie články oslabili zrozumiteľnosť

Malé, dobre štruktúrované stránky dosahovali výrazne lepšie výsledky.

Správanie 3: Aktualita je prekvapivo silným indikátorom

Vyhľadávače okamžite znížia hodnotenie:

• zastarané štatistiky

• neaktuálne definície

• staré popisy produktov

• nezmenené stránky

• nezhody verzií

Aktualizácia jednej kanonické stránky s faktami zvýšila zaradenie do generatívnych odpovedí do 72 hodín v rámci našich testov.

Správanie 4: Modely uprednostňujú značky s výraznou entitou

Značky s:

• stránka Wikipédie

• entita Wikidata

• konzistentná schéma

• zhodné popisy na viacerých webových stránkach

• jednotná definícia značky

boli vyberané oveľa častejšie.

Modely interpretujú konzistentnosť = dôveru.

Správanie 5: Modely sú zaujaté voči primárnym zdrojom

Vyhľadávače uprednostňujú:

• originálne štúdie

• vlastné údaje

• prieskumy

• referenčné hodnoty

• biele knihy

• dokumentácia z prvého zdroja

Ak publikujete originálne údaje:

Stanete sa referenciou. Konkurenti sa stanú derivátmi.

Správanie 6: Viacnásobná jasnosť ovplyvňuje výber

Modely čoraz častejšie vyberajú zdroje, ktorých vizuálne prvky môžu byť:

• pochopené

• extrahované

• opísané

• overené

Screenshoty a videá produktov sú dôležité. Čisté vizuály boli dôležité v 40 % prípadov výberu.

Správanie 7: Vyhľadávače nemilosrdne penalizujú nejednoznačnosť

Najrýchlejší spôsob, ako byť vylúčený:

• nekonzistentné názvy produktov

• nejasné hodnotové ponuky

• prekrývajúce sa definície kategórií

• nejasné umiestnenie

• viacero možných interpretácií

AI sa vyhýba zdrojom, ktoré vyvolávajú zmätok.

Časť 3: 12 najdôležitejších signálov pri výbere zdrojov ( zoradené podľa pozorovaného vplyvu)

Od najvyššieho vplyvu po najnižší.

1. Jasnosť entity

2. Konzistentnosť faktov na rôznych webových stránkach

3. Aktuálnosť

4. Hodnota prvého zdroja

5. Štruktúrované formátovanie obsahu

6. Stabilita kanonických definícií

7. Čisté vyhľadávanie (prehľadávateľnosť + rýchlosť načítania)

8. Dôveryhodné autorstvo

9. Vysokokvalitné spätné odkazy (graf autority)

10. Multimodálne zarovnanie

11. Správne zaradenie do kategórie

12. Minimálna nejednoznačnosť

Toto sú nové „faktory ovplyvňujúce poradie“.

Časť 4: Prečo sa niektoré značky objavujú vo všetkých vyhľadávačoch (a iné v žiadnom)

Zo viac ako 100 značiek niekoľko z nich konzistentne dominovalo:

• Zmätenosť

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Prečo?

Pretože tieto značky mali:

• konzistentné grafy entít

• krištáľovo jasné definície

• silné kanonické uzly

• originálne údaje

• stránky produktov so stabilnými faktami

• jednotné umiestnenie

• žiadne protichodné tvrdenia

• presné profily tretích strán

• dlhodobá faktická stabilita

Viditeľnosť nezávislá od vyhľadávača pramení zo spoľahlivosti, nie z rozsahu.

Časť 5: Ako optimalizovať výber zdroja (praktická metóda GEO)

Nižšie je uvedená metóda, ktorá je výsledkom všetkých výskumov.

Krok 1: Vytvorte kanonické stránky s faktami

Definícia:

• kto ste

• čo robíte

• ako pracujete

• čo nie ste

• názvy a definície produktov

Tieto stránky musia byť pravidelne aktualizované.

Krok 2: Znížte vnútorné rozpory

Audit:

• názvy produktov

• popisy

• funkcie

• tvrdenia

Vyhľadávače prísne penalizujú nekonzistentnosť.

Krok 3: Zverejňujte informácie z prvého zdroja

Príklady:

• pôvodné štatistiky

• ročné referenčné hodnoty v odvetví

• správy o výkone

• technické analýzy

• štúdie správania používateľov

• informácie o kategóriách

Tým sa výrazne zlepší začlenenie umelej inteligencie.

Krok 4: Posilnenie profilov entít

Aktualizácia:

• Wikidata

• Graf znalostí

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• sociálne biografie

• schéma značkovania

Modely umelej inteligencie ich spojujú do grafu dôveryhodnosti.

Krok 5: Štruktúrujte všetko

Použitie:

• bodové zoznamy

• krátke odseky

• Nadpisy H2/H3/H4

• definície

• zoznamy

• porovnania

• moduly otázok a odpovedí

LLM analyzujú vašu štruktúru priamo.

Krok 6: Aktualizujte kľúčové stránky každý mesiac

Aktualita koreluje s:

• zahrnutie

• presnosť

• váha dôveryhodnosti

• syntéza pravdepodobnosť

Neaktuálne stránky upadajú.

Krok 7: Vytvorte prehľadné porovnávacie stránky

Modely milujú:

• výhody a nevýhody

• rozpis funkcií

• transparentné obmedzenia

• jasnosť vedľa seba

Obsah vhodný na porovnávanie získava viac citácií.

Krok 8: Opravte nepresnosti umelej inteligencie

Opravené verzie odosielajte čo najskôr.

Modely sa rýchlo aktualizujú, keď sú podnetom.

Časť 6: Budúcnosť výberu zdrojov (predpovede na roky 2026–2030)

Na základe správania pozorovaného v rokoch 2024–2025 sú tieto trendy isté:

1. Grafy dôvery sa stanú formálnymi systémami hodnotenia

Modely budú udržiavať vlastné skóre dôveryhodnosti.

2. Obsah z prvého zdroja sa stane povinným

Vyhľadávače prestanú citovať odvodený obsah.

3. Objavovanie založené na entitách nahradí objavovanie založené na kľúčových slovách

Entity > kľúčové slová.

4. Podpisy pôvodu (C2PA) sa stanú povinnými

Nepodpísaný obsah bude mať nižšie hodnotenie.

5. Viacmodálny výber zdrojov dozrieva

Obrázky, videá a grafy sa stávajú prvotriednymi dôkazmi.

6. Agenti budú autonómne overovať tvrdenia

Prehliadacie agenti vás budú dvojnásobne kontrolovať.

7. Výber zdrojov sa stáva súťažou v jasnosti

Nejasnosť sa stáva fatálnou.

Záver: GEO nie je o hodnotení – je o výbere

Generatívne vyhľadávače nehodnotia stránky. Vyberajú zdroje, ktoré zahrnú do reťazca úvah.

Náš výskum ukazuje, že výber zdrojov závisí od:

• prehľadnosť

• štruktúra

• faktická stabilita

• zosúladenie subjektov

• pôvodný pohľad

• aktuálnosť

• konzistentnosť

• pôvod

Značky, ktoré sa objavujú v generatívnych odpovediach, nie sú tie s najlepším SEO. Sú to tie, ktoré sa stávajú najbezpečnejšími, najjasnejšími a najautoritatívnejšími vstupmi pre uvažovanie umelej inteligencie.

GEO je proces, ktorým sa stáva týmto dôveryhodným vstupom.