Pojavljuje se nova paradigma, vođena ne rangom stranica, već jezičnim modelima. Ulazimo u drugu fazu pretrage: Generative Engine Optimization (GEO). Tradicionalna pretraga bila je građena na poveznicama. GEO je građen na jeziku.
U SEO eri, vidljivost je značila visoko rangiranje na stranici s rezultatima. Rangovi su određivani indeksiranjem stranica prema podudaranju ključnih riječi, dubini i širini sadržaja, povratnim poveznicama, angažmanu korisnika i drugim faktorima. Danas, s LLM-ovima poput GPT-4o, Gemini i Claude koji služe kao sučelje za pronalaženje informacija, vidljivost znači pojaviti se izravno u odgovoru, a ne samo visoko na stranici rezultata. Kako se format odgovora mijenja, mijenja se i način na koji pretražujemo. AI tražilice postaju fragmentirane na platformama poput Instagrama, Amazona i Siri, svaka s različitim modelima i namjerama korisnika. Upiti su dulji (u prosjeku 23 riječi, naspram 4), sesije su dublje (u prosjeku 6 minuta), a odgovori variraju ovisno o kontekstu i izvoru. Za razliku od tradicionalne pretrage, LLM-ovi pamte, rezoniraju i odgovaraju personalizirano, sintetizirajući iz više izvora. Ovo temeljno mijenja način otkrivanja sadržaja i kako ga treba optimizirati.
Tradicionalni SEO nagrađuje preciznost i ponavljanje; generativni modeli preferiraju sadržaj koji je dobro organiziran, lako čitljiv i bogat značenjem (ne samo ključnim riječima). Izrazi poput „ukratko“ ili formatiranje s nabrajanjima pomažu LLM-ovima da lakše izvuku i reproduciraju sadržaj.
Također, tržište LLM-ova se temeljno razlikuje od tradicionalnog tržišta pretrage po poslovnom modelu i poticajima. Klasične tražilice poput Googlea zarađivale su na oglasima; korisnici su „plaćali“ svojim podacima i pažnjom. Većina LLM-ova je, pak, iza paywalla, temelji se na pretplatama. Ova promjena utječe na način referenciranja sadržaja: manje je poticaja da modeli prikazuju sadržaj trećih strana, osim ako to poboljšava korisničko iskustvo ili vrijednost proizvoda. Iako je moguće da će se tržište oglasa razviti i za LLM sučelja, pravila, poticaji i sudionici bit će vrlo različiti od tradicionalne pretrage. U međuvremenu, jedan od signala vrijednosti u LLM sučeljima je broj odlaznih klikova. ChatGPT, primjerice, već šalje promet na desetke tisuća različitih domena.
Više nije riječ samo o stopi klikova, već o stopi referenciranja: koliko često vaš brend ili sadržaj model navodi ili koristi kao izvor u generiranim odgovorima. U svijetu AI generiranih rezultata, GEO znači optimizirati za ono što model odabere referencirati, a ne samo za to gdje se pojavljujete u tradicionalnoj pretrazi. Ta promjena preoblikuje način na koji definiramo i mjerimo vidljivost i uspješnost brenda.
Već postoje nove platforme poput Profound, Goodie i Daydream koje omogućuju brendovima da analiziraju kako se pojavljuju u AI generiranim odgovorima, prate sentiment kroz modele i razumiju koji izdavači oblikuju ponašanje modela. Te platforme fino podešavaju modele kako bi odražavali relevantan jezik za brend, strateški ubacuju SEO ključne riječi i provode sintetičke upite u velikom opsegu. Rezultati se organiziraju u pregledne nadzorne ploče koje pomažu marketinškim timovima pratiti vidljivost i dosljednost poruka.
Alati poput Ahrefs’ Brand Radar sada prate spominjanja brenda u AI modelima, pomažući tvrtkama da shvate kako ih generativni modeli prikazuju i pamte. Semrush također ima poseban AI alat za praćenje percepcije brenda na generativnim platformama, optimizaciju sadržaja za AI vidljivost i brzi odgovor na nova spominjanja u LLM rezultatima, što pokazuje da se i tradicionalni SEO alati prilagođavaju GEO eri.
Gledamo pojavu nove vrste strategije brenda: one koja računa ne samo na percepciju u javnosti, već i na percepciju u modelu. Kako ste „ugrađeni“ u AI sloj postaje nova konkurentska prednost.
Naravno, GEO je još uvijek u eksperimentalnoj fazi, kao što je bio SEO u svojim počecima. Svaka velika nadogradnja modela nosi rizik da iznova učimo (ili zaboravljamo) kako najbolje komunicirati s tim sustavima. Kao što su Googleove promjene algoritma nekad tjerale tvrtke da panično prilagođavaju strategije, tako i pružatelji LLM-ova još uvijek podešavaju pravila prema kojima njihovi modeli citiraju izvore. Neke GEO taktike su dobro poznate (npr. biti spomenut u izvorima koje LLM-ovi citiraju), dok su druge još uvijek spekulativne, poput pitanja daju li modeli prednost novinarskom sadržaju pred društvenim mrežama ili kako se preferencije mijenjaju s različitim skupovima podataka.
Unatoč svojoj veličini, SEO nikad nije proizveo monopolista. Alati koji su pomagali tvrtkama u SEO-u i istraživanju ključnih riječi, poput Semrush, Ahrefs, Moz i Similarweb, bili su uspješni, ali nijedan nije preuzeo cijeli ekosustav. Svaki je pronašao svoju nišu: analizu poveznica, praćenje prometa, inteligenciju ključnih riječi ili tehničke audite.
SEO je uvijek bio fragmentiran. Rad se dijelio između agencija, internih timova i freelancera. Podaci su bili neuredni, a rangovi su se nagađali, ne potvrđivali. Google je držao algoritamske ključeve, ali nijedan dobavljač nije kontrolirao sučelje. Ni na vrhuncu, najveći SEO igrači nisu imali angažman korisnika, kontrolu nad podacima ili mrežne efekte da postanu središta SEO aktivnosti. Podaci o klikovima – zapisi o tome na koje poveznice korisnici klikaju dok surfaju – možda su najjasniji uvid u stvarno ponašanje korisnika. Povijesno su ti podaci bili teško dostupni, zaključani iza ISP-ova, SDK-ova, ekstenzija preglednika i posrednika podataka. To je činilo izgradnju točnih, skalabilnih uvida gotovo nemogućim bez duboke infrastrukture ili privilegiranog pristupa. GEO sve to mijenja.
Ovo nije samo promjena alata, već prilika za novu platformu. Najzanimljivije GEO tvrtke neće stati na mjerenju. One će fino podešavati vlastite modele, učiti iz milijardi implicitnih upita kroz različite sektore. One će posjedovati cijeli krug – uvid, kreativni unos, povratnu informaciju, iteraciju – s tehnologijom koja ne samo da promatra ponašanje LLM-ova, već ga i oblikuje. Također će pronaći način za prikupljanje podataka o klikovima i kombinirati ih s vlastitim i tuđim izvorima podataka.
Platforme koje pobijede u GEO-u ići će dalje od analize brenda i pružiti infrastrukturu za djelovanje: generiranje kampanja u stvarnom vremenu, optimizaciju za „sjećanje“ modela i svakodnevno prilagođavanje kako se ponašanje LLM-ova mijenja.
To je potencijal za monopol: ne samo pružati uvide, već postati glavni kanal. Ako je SEO bio decentralizirano, podatkovno orijentirano tržište, GEO može biti suprotnost – centraliziran, API-driven i direktno ugrađen u radne tokove brenda. Na kraju, GEO je možda najvidljiviji „klin“ u trenutku kad se ponašanje pretrage mijenja, ali zapravo je to ulaz u širi performance marketing.
Vrijeme je ključno. Pretraga se tek počinje mijenjati, ali oglašivački budžeti brzo prate prilike. U 2000-ima to je bio Google Adwords. U 2010-ima Facebookov targeting engine. Sada, 2025., to su LLM-ovi i platforme koje pomažu brendovima da shvate kako njihovi sadržaji ulaze u modele i kako ih modeli referiraju. Drugim riječima, GEO je natjecanje za ulazak u „um“ modela.