Mnogo se govori o uticaju veštačke inteligencije na internet pretragu, ali retko ko zaista razume šta se događa u pozadini kada sistemu postavite pitanje. Džesi Dvajer iz kompanije Perplexity AI nedavno je u intervjuu pojasnio mehanizme rangiranja i pronalaženja informacija. Njegovo objašnjenje sugeriše da pravila koja smo do sada poznavali više ne važe.
U razgovoru za Search Engine Journal, Dvajer je istakao ključne razlike između tradicionalnog SEO pristupa i onoga što danas nazivamo AEO, odnosno optimizacija za mašine koje daju direktne odgovore (Answer Engine Optimization).
Evo šta se zapravo dešava u sistemu najbrže rastućeg konkurenta Google pretrazi.
Kraj ere identičnih rezultata
Prva i najvažnija lekcija glasi da personalizacija menja sve.
Kod klasične Google pretrage, ukoliko deset ljudi unese isti pojam, velika je verovatnoća da će svi dobiti veoma slične rezultate. Kod AI pretrage situacija je drugačija.
“To više nije igra u kojoj jedan gubi da bi drugi dobio. Dva korisnika sa istim pitanjem mogu dobiti sasvim različite odgovore ukoliko AI alat uzme u obzir njihovu istoriju pretrage i lični kontekst,” objašnjava Dvajer.
Iako tradicionalni SEO i dalje igra ulogu u tome da li će vaš sadržaj uopšte biti razmatran, jer Perplexity koristi varijaciju sistema zasnovanog na linkovima, konačan odgovor zavisi od toga ko postavlja pitanje, a ne samo od onoga šta se pita.
Revolucija u obradi delova teksta
Tehnički najzanimljiviji deo odnosi se na način na koji AI “čita” internet. Dvajer pravi jasnu razliku između dva pristupa.
Prvi je indeksiranje celog dokumenta, što je tradicionalni metod koji koristi i ChatGPT Web Search. Pretraživač pronalazi stranicu, ocenjuje je kao celinu i rangira je. Alati poput ChatGPT pretrage često rade samo kao posrednici jer obave klasičnu pretragu, preuzmu prve rezultate i potom ih sumiraju. Dvajer je to slikovito opisao kao “četiri Bing pretrage u jednom mantilu”.
Drugi pristup je obrada delova dokumenta, metod koji primenjuje Perplexity. Ovo predstavlja pravu suštinu AI pretrage. Umesto da indeksira cele stranice, sistem beleži specifične isečke (snippets).
U AI terminologiji, isečak čini nekoliko reči pretvorenih u brojeve. Kada postavite pitanje Perplexity sistemu, on ne preuzima pedeset celih dokumenata. Umesto toga, on povlači oko 130.000 tokena, što je približno 26.000 najrelevantnijih isečaka iz različitih izvora.
Manje “mašte”, više činjenica
Zašto se koristi baš 130.000 tokena?
Cilj je da se potpuno popuni “kontekstualni prozor” jezičkog modela najrelevantnijim informacijama.
“Kada taj prozor ispunite proverenim informacijama, modelu ne ostavljate prostor da izmišlja ili, stručno rečeno, halucinira,” kaže Dvajer.
Jednostavnije rečeno, što više relevantnih delova teksta AI ima pred sobom, to je manja potreba da bude kreativan, a veća verovatnoća da će biti tačan.
Šta ovo znači za vlasnike sajtova?
Vreme je da naučite novu skraćenicu, a to je AEO (Answer Engine Optimization).
Dok se GEO odnosi na optimizaciju za sisteme koji samo sumiraju klasične rezultate pretrage, AEO cilja na sisteme koji obrađuju delove dokumenta.
Perplexity i slične kompanije takmiče se u tehnologiji koja stoji između indeksa i tih 26.000 isečaka. Koristeći tehnike poput preformulisanja upita i naprednih modela, oni pokušavaju da izvuku najpreciznije delove vašeg teksta.
Dakle, više nije dovoljno napisati dobar članak i nadati se da će cela stranica biti visoko rangirana. Vaš sadržaj mora biti strukturisan tako da AI može lako da izdvoji relevantne delove i odgovore. Budućnost pretrage nije u listi linkova, već u preciznom sastavljanju odgovora od velikog broja malih informacija.
