Kaj smo se naučili iz 10.000 generativnih odgovorov v letu 2025

Uvod

Leta 2025 je generativno iskanje končno preseglo prag. Ni več eksperiment, ampak je postalo glavni način, na katerega več sto milijonov ljudi komunicira z informacijami.

Da bi razumeli, kako ta premik spreminja odkrivanje, smo izvedli eno največjih neodvisnih GEO raziskav do danes:

10.000 generativnih odgovorov, analiziranih v 7 glavnih iskalnikih v 4 mesecih v 5 kategorijah poizvedb za več kot 100 blagovnih znamk.

Ta članek povzema najpomembnejše ugotovitve – kaj počnejo generativni iskalniki, kako izbirajo vire, kakšni vzorci so se pojavili, katere blagovne znamke so zmagale ali izgubile in kaj to pomeni za prihodnost optimizacije.

To je končno poročilo o „stanju generativnih odgovorov” za leto 2025.

1. del: Pregled projekta – kaj smo testirali

Med 10.000 generativnimi odgovori smo spremljali:

• pogostost vključevanja

• vzorci citiranja

• razumevanje vedenja

• vrste halucinacij

• odklon dejstev v času

• generativna pristranskost

• multimodalni vpliv

• strukture odgovorov

• razvrstitev entitet

• dominacija na ravni kategorij

Poizvedbe so prihajale iz 5 skupin:

1. Informativna

Opredelitve, navodila, pojasnila, dejstva.

2. Transakcijska

Primerjave, izbira izdelkov, ponudniki storitev.

3. Na ravni blagovne znamke

„Kaj je X?”, „Kdo je lastnik X?”, „X proti Y”.

4. Večmodalno

Slike, posnetki zaslona, grafi, videi.

5. Agentično

Večstopenjske delovne tokove, navodila za raziskovanje, poizvedbe o uporabi orodij.

Vključeni motorji:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Zmeda

• Claude Search

• Pogumni povzetki

• You.com

Ta niz podatkov je doslej najbolj jasen prikaz tega, kako se odgovori AI oblikujejo v praksi.

2. del: 10 najpomembnejših ugotovitev (povzetek)

Preden se poglobimo v podrobnosti, si oglejmo najpomembnejše ugotovitve:

1. Generativni odgovori so napisani na podlagi zelo maloštevilnih virov – običajno 3–10.

2. Jasnost entitete je bila najmočnejši pokazatelj vključitve.

3. Izvirni podatki so bili navedeni veliko pogosteje kot kateri koli drugi vsebini.

4. Zastarele strani so bile skoraj brez izjeme izključene.

5. Kanonične definicije so oblikovale opis blagovnih znamk.

6. Večmodalna sredstva so vplivala na izbiro blagovnih znamk.

7. Halucinacije so se zmanjšale, vendar se je povečalo število napačnih klasifikacij.

8. Skladnost med spletnimi stranmi je močno vplivala na oceno zaupanja.

9. Agenti so odgovore spreminjali na podlagi večstopenjskega razmišljanja.

10. SERP-first SEO dejavniki so komajda napovedovali generativno vidnost.

Poglejmo podrobnosti.

Del 3: Ugotovitev št. 1 – Modeli uporabljajo veliko manj virov, kot je bilo pričakovano

Kljub pridobivanju desetine ali sto strani:

Generativni odgovori so običajno sestavljeni iz 3–10 izbranih virov.

To velja za vse:

• kratki odgovori

• dolga pojasnila

• primerjave

• večstopenjsko razmišljanje

• agentski delovni tokovi

Če niste eden od 3–10 virov, ki preživijo filtriranje, ste nevidni.

To je največja sprememba v primerjavi z obdobjem SERP:

Vidnost ≠ uvrstitev. Vidnost = vključitev.

Del 4: Ugotovitev št. 2 – Jasnost entitete je bila najmočnejši napovednik vidnosti

Blagovne znamke z najboljšo vidnostjo v vseh iskalnikih so imele eno skupno lastnost:

AI je lahko z popolno gotovostjo odgovorila na vprašanje »Kaj je to?«.

Opazili smo tri ravni jasnosti entitete:

Raven 1 – Kristalnojasna Dosledna, nedvoumna, kanonična. Te blagovne znamke so prevladovale v generativni vidnosti.

Raven 2 – Delnojasna Nekaj neskladij. Te blagovne znamke so se pojavljale občasno.

Raven 3 –Dvoumno Nasprotujoči si opisi. Te blagovne znamke so bile skoraj popolnoma izključene.

Jasnost entitete premaga:

• povratne povezave

• ocena domene

• dolžina vsebine

• gostota ključnih besed

• starost domene

Je dejavnik GEO št. 1 v celotnem našem nizu podatkov.

Del 5: Ugotovitev št. 3 — Izvirni podatki so presegli vse druge vrste vsebin

Generativni motorji so v veliki večini dali prednost:

• lastniške študije

• statistika

• merila

• bele knjige

• raziskovalna poročila

• rezultati raziskav

Vse vsebine, ki niso obstajale nikjer drugje.

Blagovne znamke z izvirnimi podatki so imele:

• 3–4× višje stopnje vključenosti

• 5× stabilnejše citate

• skoraj ničelno tveganje za halucinacije

Motorji želijo dokaze iz prvega vira, ne pa predelane vsebine za optimizacijo spletnih strani.

6. del: Ugotovitev št. 4 – Aktualnost je bila pomembnejša od avtoritete

To je bilo presenetljivo celo za nas:

Iskalniki so dosledno zniževali uvrstitev zastarelih strani, tudi če so izvirale iz domen z visoko avtoriteto.

Aktualnost je bila izjemno pomembna.

Stran, posodobljena v zadnjih 90 dneh, je dosegla boljše rezultate:

• višji DR konkurenti

• daljša vsebina

• več povezanih strani

• starejši trajni vodniki

Modeli razlagajo aktualnost = verodostojnost.

Del 7: Ugotovitev št. 5 – Kanonične definicije oblikujejo, kako vas opisuje umetna inteligenca

Opazili smo neposredno povezavo med:

• format kanonične strani blagovne znamke

• besedilo, uporabljeno v generativnih povzetkih

Preproste, strukturirane definicije so se zanesljivo pojavile v odgovorih dobesedno.

To pomeni:

Lahko oblikujete, kako vas opisuje generativni splet —

z oblikovanjem svojih kanoničnih definicij.

To je nova „optimizacija odlomkov“.

Del 8: Ugotovitev št. 6 – Večmodalna sredstva so imela nepričakovano vlogo

Generativni motorji vse pogosteje uporabljajo:

• zaslonske slike

• primeri uporabniškega vmesnika

• slike izdelkov

• diagrami

• videoposnetki

kot podporni dokaz.

Blagovne znamke z:

• enotna zasnova

• dobro osvetljene slike

• opremljene vizualne predstavitve

• video predstavitve

so se pojavljale pogosteje in so bile opisane natančneje.

Vizualna jasnost = generativna jasnost.

Del 9: Ugotovitev št. 7 – Halucinacije so manj pogoste, vendar je več napačnih razvrstitev

Halucinacije so se v vseh iskalnikih znatno zmanjšale.

Vendar se je pojavil nov problem:

Napačna klasifikacija – AI je blagovne znamke uvrstil v napačno kategorijo.

Primeri:

• imenovanje platforme SaaS »orodje« namesto »paket«

• napačno prepoznavanje ravni izdelkov

• zamenjava konkurentov

• združevanje značilnosti dveh blagovnih znamk

• zamenjava matične družbe s produktom

Te napake so se skoraj vedno navezovale na:

• šibki kanonični podatki

• neskladno poimenovanje izdelkov

• zastarele strani podpore

Blagovne znamke, ki so mesečno posodabljale opredelitve, so imele znatno nižje stopnje napačne klasifikacije.

Del 10: Ugotovitev št. 8 — Doslednost med spletnimi stranmi je imela velik vpliv na izbor

Preverjeni iskalniki:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• socialni profili

• shema

• ocene tretjih oseb

med seboj.

Če so se dejstva ujemala → se je zaupanje povečalo. Če so se dejstva nasprotovala → je prišlo do izključitve.

Skladnost med spletnimi stranmi je bila eden od petih najpomembnejših dejavnikov za uvrstitev.

Del 11: Ugotovitev št. 9 – Agentično razmišljanje je nekaterim blagovnim znamkam pomagalo, drugim pa škodovalo

Agentska poizvedba je večstopenjska navodila:

„Razišči X, primerjaj ponudnike, povzemi možnosti in priporoči najboljšega.“

Ugotovili smo:

Blagovne znamke z močno strukturiranimi primerjavami so bile izbrane pogosteje.

Iskalniki so želeli:

• prednosti in slabosti

• transparentno oblikovanje cen

• jasno pozicioniranje

• seznam primerov uporabe

• razčlenitev funkcij

Blagovne znamke, ki so skrivale slabosti ali zamegljevale lastnosti, so izgubile vključitev.

Del 12: Ugotovitev št. 10 – Moč SEO ni napovedovala generativne vidnosti

To je najbolj jasna ugotovitev od vseh:

Blagovne znamke z visokim SEO-jem so pogosto dosegale slabe rezultate v generativnih odgovorih.

Zakaj?

Ker je generativna vidnost odvisna od:

• jasnost

• doslednost

• avtoriteta

• aktualnost

• izvirnost

• zaupanja vrednost

• strukturirani podatki

—ne od uvrstitve ključnih besed.

Videli smo blagovne znamke z:

• DR 20 presega DR 80

• Spletne strani s 100 stranmi so boljše od spletnih strani z 10.000 stranmi

• osredotočene domene so boljše od splošnih

Generativni iskalniki nagrajujejo koherentnost, ne obseg.

Del 13: Pomembne sekundarne ugotovitve

Poleg 10 najpomembnejših ugotovitev smo odkrili še nekaj dodatnih vzorcev:

1. Motorji kaznujejo nejasne ekosisteme izdelkov

Če imate preveč prekrivajočih se izdelkov, se jasnost zmanjša.

2. Dolgi odstavki so imeli slabe rezultate

Strukturirana vsebina je bila dosledno bolj priljubljena.

3. Modeli nagrajujejo vsebino, ki daje prednost definiciji

Začnite z odgovorom → nato razširite.

4. Modeli ne marajo zastarelih posnetkov zaslona

Stari uporabniški vmesnik je zmedel multimodalno prepoznavanje.

5. Motorji dajejo prednost ločenim blagovnim znamkam pred družinami blagovnih znamk

Odnosi med starši in otroki so bili pogosto zamegljeni ali združeni.

6. Iskalniki so močno znižali uvrstitev povezanih spletnih mest

Pomanjkanje izvirnosti = izključitev.

7. Avtoriteta domene je bila pomembna le za zaupanje, ne pa za vključitev

To je bil le eden od signalov, ni pa bil odločilni.

Del 14: Vpogled v industrijo iz 10.000 odgovorov

Najmočnejša generativna vidnost

• SaaS

• finance

• informacije o zdravju

• kibernetska varnost

• analitika

• razvojna orodja

Te industrije so imele jasne definicije in strukturirano dokumentacijo.

Najšibkejše

• gostinstvo

• potovanja

• storitve za dom

• kreativne agencije

• lokalni ponudniki storitev

Te industrije so trpele zaradi nejasnosti in nedoslednega poimenovanja.

Del 15: Kaj lahko blagovne znamke storijo s temi spoznanji (povzetek, usmerjen v ukrepanje)

1. Okrepite svoje kanonične opredelitve

To vpliva na to, kako vas opisuje umetna inteligenca.

2. Objavite izvirne raziskave

To pomnoži generativno vidnost.

3. Ohranite strogo doslednost na spletu

To poveča zaupanje in vključenost.

4. Osnovne strani posodabljajte mesečno

Aktualnost ni neobvezna.

5. Ustvarite vsebino, ki omogoča primerjavo

Agentom so všeč strukturirane razčlenitve.

6. Ohranite multimodalno usklajenost

Vaše slike, posnetki zaslona in uporabniški vmesnik so zdaj pomembni.

7. Odpravite protislovja

AI kaznuje dvoumnost bolj kot iskalniki.

8. Prednostno obravnavajte jasnost entitete

To je temelj GEO.

Zaključek: Generativni odgovori razkrivajo novo informacijsko gospodarstvo

Podatki iz 10.000 generativnih odgovorov potrjujejo eno stvar:

Vstopamo v gospodarstvo odgovorov – ne v gospodarstvo povezav.

Vidnost ni več odvisna od:

• lestvice

• povezave

• obseg ključnih besed

• SERP površine

Odvisna je od:

• jasnost

• dejstva

• struktura

• aktualnost

• izvirnost

• skladnost entitete

• večmodalno razumevanje

• dosledne identitete na spletu

Generativni iskalniki ne nagrajujejo največjih spletnih strani. Nagrajujejo najbolj jasne, najbolj zaupanja vredne in najbolj strukturirane.

Kar smo se naučili iz 10.000 generativnih odgovorov v letu 2025, je preprosto:

Če želite biti vidni v dobi umetne inteligence, se morate prilagoditi načinu razmišljanja umetne inteligence – ne načinu, kako so ljudje klikali v preteklosti.