GEO optimalizácia pre LLM

Čo je GEO (Generative Engine Optimization) a prečo vzniká „SEO 2.0“

GEO – generative engine optimization – je disciplína, ktorá optimalizuje weby pre generatívne vyhľadávače a LLM systémy (ChatGPT, multimodálne odpovedače, AI náhľady vo výsledkoch vyhľadávania). Kým tradičné SEO pracuje najmä s indexáciou dokumentov a hodnotením odkazov, GEO kladie dôraz na overiteľnosť tvrdení, citovateľnosť dát, pôvodnosť výskumov a transparentné autorstvo, aby sa web stal spoľahlivým uzlom vedomostí pre modely.

Paradigmy GEO vs. klasické SEO a AIO

• SEO → dokument: primárny cieľ je získať pozíciu vo výpise. Signály: CWV, obsah, odkazy.
• AIO/AEO → odpoveď: primárny cieľ je byť zdrojom v odpovedi. Signály: štruktúrované dáta, entity, jasnosť formulácií.
• GEO → dôkaz: primárny cieľ je dodávať strojovo validovateľné dôkazy – tvrdenia s citáciou, merateľné prvky prelínajúce sa s dátovými identifikátormi (DOI, arXiv, RFC, dataset DOI).

Informačná architektúra „LLM-ready“

• Jadrá poznania (pillar huby): stránky s jasným rozsahom témy a stabilným URL; obsahujú definície, metodiky, rámce a prehľad referencií.
• Podstránky s dôkazmi: každé dôležité tvrdenie (štatistika, záver) má vlastný kotviaci bod (id v nadpise) a citáciu primárneho zdroja.
• Chunkovanie pre RAG: text členený do krátkych sekcií (300–800 slov), stable anchors a sémantické nadpisy H2/H3 umožňujú presné citovanie.
• Jasné entity: konzistentné názvy osôb, organizácií, metód; použitie rovnakých identifikátorov v texte aj JSON-LD (sameAs).

Jasné tvrdenia: typológia a formálne značenie

LLM systémy potrebujú tvrdenia, ktoré sú atomické, overiteľné a časovo ukotvené. Odporúčaný rámec:

• Definičné tvrdenia – jednoznačná definícia pojmu vrátane hraníc a výnimiek.
• Empirické tvrdenia – čísla, intervaly, trendové zmeny s dátumom zberu a metodikou.
• Metodické tvrdenia – popis merania/experimentu, vzorky, nástrojov a obmedzení.
• Normatívne tvrdenia – odvolávajú sa na štandardy (ISO, RFC, zákony) s presnou citáciou.

Pri dôležitých faktoch používajte ClaimReview alebo explicitné JSON-LD polia (citation, isBasedOn) a v texte inline odkaz na primárny zdroj.

Citovateľné dáta: DOI, preprinty a oficiálne publikácie

• Preferujte perzistentné identifikátory: DOI (https://doi.org/…), arXiv ID, PMID/PMCID, Handle, ISBN/ISSN.
• Datasety publikujte s DOI (napr. cez dôveryhodné repozitáre) a uveďte licenciu (license v JSON-LD).
• Odkazujte na landing page/FT (fulltext), nie na neoficiálne reuploady; dodržujte licencie a podmienky.

Originálne štúdie a first-party výskum

GEO uprednostňuje weby, ktoré produkujú pôvodné merania (napr. benchmarky výkonu, prieskumy, A/B testy). Kľúčové zásady:

1. Metodika a replikovateľnosť: popíšte zber dát, nástroje, vzorku, časové okno, obmedzenia.
2. Strojové prílohy: CSV/Parquet/JSON s checksumom a verziovaním; poskytnite data dictionary.
3. Transparentná licencia: CC BY 4.0 alebo iná vhodná otvorená licencia pre sekundárne použitie a citácie.

Schémy autorstva a reputačné signály

• Autor (Person): meno, kvalifikácia, afiliácia, identifikátory (sameAs na ORCID, LinkedIn, univerzitu), stručné bio a oblasť expertízy.
• Recenzent/Editor: uvedenie kontroly kvality a dátumu revízie (reviewedBy, dateModified).
• Organizácia: jasná identita (Organization/LocalBusiness) so legalName, foundingDate, contactPoint, sameAs.

Štruktúrované dáta: minimálna „GEO sada“

• Typy: Article/WebPage + Person/Organization, pri štúdiách ScholarlyArticle, pri dátach Dataset.
• Vzťahy: citation, isBasedOn, mentions, about, sameAs, author, reviewedBy.
• Identifikátory: identifier s DOI/URL, license pri datasete/štúdii.

Príklad JSON-LD: článok s autorom, dátami a citáciami

Komponent „Karta dôkazu“: UI pre tvrdé tvrdenia

Publikačný workflow GEO: „Tvrdím – Dávam dôkaz – Vysvetľujem – Citujem“

1. Tvrdím: formulujte tvrdenie v jednej–dvoch vetách, uveďte časový rámec a podmienky platnosti.
2. Dávam dôkaz: pridajte graf/tabuľku s <figcaption> a odkazom na dataset/štúdiu (DOI).
3. Vysvetľujem: rozoberte metodiku, limity a alternatívne interpretácie (bias, confounders).
4. Citujem: vložte inline citáciu a doplňte záznam do referenčnej sekcie + JSON-LD.

Technická pripravenosť: rýchlosť, stabilita, indexácia

• Core Web Vitals: TTFB/INP/LCP na p95; streaming HTML, fetchpriority pre LCP zdroj, minimalizácia long tasks.
• Stabilné URL a odkazy: kanonické adresy, deep-link kotvy, bez reťazenia presmerovaní.
• Strojové prílohy: sitemap s adresami článkov, dát, štúdií; lastmod, hreflang, a špecifické feedy (napr. /data/*.json).
• Štruktúrované dáta in-document: JSON-LD v primárnom HTML (nečakať na klientsky JS).

Hodnotiace metriky GEO

Implementačné vzory pre rôzne typy obsahu

• Vedecké články/whitepapery: typ ScholarlyArticle, DOI v identifier, odkazy na dataset v isBasedOn.
• Praktické návody: jasné kroky, snímky s popisom, sekcia „Limity a bezpečnostné upozornenia“, citácie na štandardy (RFC/ISO).
• Prieskumy a benchmarky: zverejnené CSV/JSON, metadáta (perióda, metodika), grafy s <figcaption> a anchor ID.

Referenčná sekcia: konzistentný formát

1. Doe, J. (2024). Measuring Web Performance and Business Impact. DOI:10.1145/XXXXXXX
2. Example Analytics (2024). Web Latency Benchmarks 2024 (Dataset). DOI:10.5281/zenodo.1234567
3. RFC 9110: HTTP Semantics. Oficiálny text

Anti-vzory (čomu sa vyhnúť)

• Generické tvrdenia bez časového a metodického kontextu („štúdie ukazujú…“).
• Odkazy na domovské stránky bez DOI/landing page článku.
• Neoznačené affiliate/UGC odkazy; chýbajúce rel atribúty.
• Oneskorene vkladané JSON-LD cez JS; AI systémy nemusia počkať.
• Krehké URL bez stabilných kotiev; nemožnosť presne citovať podsekciu.

Kontrolný zoznam GEO pred publikovaním

• Má každé dôležité tvrdenie primárnu citáciu a anchor ID?
• Sú všetky entity a autori zosúladení cez sameAs na externé profily/identifikátory?
• Obsahuje stránka JSON-LD s citation/isBasedOn/author/reviewedBy?
• Sú datasety strojovo prístupné (CSV/JSON) s licenciou a verziou?
• Spĺňa stránka ciele p95 pre TTFB/LCP/INP a je rýchlo citovateľná?

Zhrnutie

GEO posúva web zo skladu dokumentov na sieť dôkazov. Stránky, ktoré formulujú jasné tvrdenia, poskytujú citovateľné dáta, publikujú originálne štúdie a majú transparentné schémy autorstva, sa prirodzene stávajú spoľahlivými zdrojmi pre LLM a generatívne vyhľadávače. Investícia do GEO zvyšuje nielen šancu na citáciu v AI odpovediach, ale aj dôveru používateľov a dlhodobú hodnotu obsahu.