Kendt af
modellerne

AEO går efter svarfelterne inde i søgemaskinerne, mens GEO går efter AI-assistenter, der formulerer deres egne svar.

AEO handler om Google AI Overviews, featured snippets og svarmaskiner som Perplexity, der citerer afsnit fra de sider, de henter. GEO dækker ChatGPT, Gemini, Claude og lignende assistenter, hvor svaret dels kommer fra det, modellen lærte under træningen, dels fra det, den henter i det øjeblik, der bliver spurgt. Det gør GEO mere afhængig af tydelige entiteter: én ensartet beskrivelse af, hvem du er, de samme fakta på dit site, i kataloger, anmeldelser og presse, og afsnit, en model kan citere uden risiko. I praksis overlapper de to meget, og vi kører dem som regel sammen. Se AEO.

Du kan påvirke det, men ingen kan styre det, og den, der påstår at kunne styre det, vildleder dig.

Det, der reelt kan flyttes, er input: hvor tydeligt din virksomhed er defineret på dit eget site, hvor ensartet den beskrives i de kilder, modellerne trækker på, om dine sider kan hentes og citeres rent, og om en faktuel fejl bliver modsagt af en korrekt side med gode kilder. Ændringer i svar, der bygger på live genfinding, kan vise sig inden for uger, når siderne er blevet crawlet igen. Ændringer i det, en model lærte under træningen, kommer først med en fremtidig modelversion, når udbyderen beslutter det. Svarene varierer også fra kørsel til kørsel, så vi måler på tværs af gentagne prompts og rapporterer tendensen frem for et enkelt skærmbillede.

Det afhænger af, hvad du sælger: De fleste servicevirksomheder bør give dem adgang, mens udgivere af betalt indhold kan have grund til at være selektive.

Hvis købere undersøger leverandører via assistenter, fjerner en blokering af genfinding dig fra svaret. Hvis din værdi ligger i et eget indholdsbibliotek, beskytter selektiv adgang det. Crawlerne har også forskellige formål. OpenAI skelner mellem GPTBot, der bruges til træning, og OAI-SearchBot, der bruges til søgning i ChatGPT, og Google-Extended styrer brugen i Gemini-modeller uden at påvirke Google Søgning eller AI Overviews. Derfor sætter vi politikken pr. crawler og pr. sti i stedet for pr. site, så marketingsiderne kan læses, mens det, du tjener penge på, er beskyttet. Vi siger også klart, at robots.txt er en anmodning, ikke en lås.

Med et fast sæt prompts, der køres efter en fast plan på tværs af de store assistenter.

Promptsene er de spørgsmål, dine købere faktisk ville stille, før de vælger en leverandør, skrevet på de sprog, de bruger, for eksempel engelsk og dansk. Hver kørsel på tværs af ChatGPT, Gemini, Claude og Perplexity registrerer, om du optræder, hvilke konkurrenter der optræder ved siden af dig, hvilke kilder svaret citerer, og hver eneste faktuelle fejl om din virksomhed. Fordi svarene varierer mellem kørsler, gentages hver prompt, og resultatet er en optrædelsesrate frem for en placering. Kørt hver måned bliver det til en tendenslinje, du kan holde op mod det udførte arbejde. Det er stikprøver, ikke en komplet optælling, og vi rapporterer det som sådan.

Der er ingen offentlig dokumentation for, at den gør, så vi behandler llms.txt som en billig ekstra ting frem for en rankingfaktor.

llms.txt er en foreslået fil, der giver sprogmodeller et kort, udvalgt kort over et sites mest nyttige indhold. Den er nem at udgive og gør ingen skade, og derfor er den med i vores GEO-arbejde. Men den er et forslag og ikke en vedtaget standard, de store AI-udbydere har ikke bekræftet, at deres systemer læser den, når de svarer, og Google har sagt, at Google ikke bruger den til Søgning. Det, der beviseligt betyder mere, er adgang for crawlere, tydelige og citerbare sider og ensartede fakta om dig i troværdige tredjepartskilder, så det er dér, det meste af indsatsen går hen.

Ret de kilder, fejlen kommer fra, for der findes ingen formular, der retter en models svar direkte.

Først sporer vi, hvor fejlen ser ud til at stamme fra: et forældet katalogopslag, en gammel presseartikel, en sammenligning lavet af en konkurrent eller et hul på dit eget site, som modellen har fyldt ud med et gæt. Derefter udgiver vi en tydelig, dateret og velstruktureret side med det korrekte faktum, opdaterer de tredjepartsprofiler, vi kan komme til, og sørger for, at crawlerne til genfinding kan læse dem. Assistenter, der søger på nettet, opfanger ofte rettelsen inden for uger; svar, der bygger på træningsdata, ændrer sig måske først med den næste modelversion. Vi kører de berørte prompts igen, indtil fejlen ikke længere dukker op.