Це кінець пошуку, як ми це знаємо, і маркетологи почуваються добре. Свого роду.
Понад два десятиліття SEO була книгою Play для видимості в Інтернеті. Це породило цілу галузь ключових слів, брокерів, оптимізаторів вмісту та інструментів аудиту, а також професіоналів та агентств для їх експлуатації. Але в 2025 році пошук змінюється геть від традиційних браузерів до платформ LLM. З оголошенням Apple, що пошукові системи AI, такі як здивування та Клод, будуть вбудовані в Safari, Google's Distributy Chokehold є відповідний. Фонд ринку 80 мільярдів доларів+ SEO просто зламався.
З'являється нова парадигма, одна керована не за рангом сторінки, а за мовними моделями. Ми вступаємо в Акт II пошуку: генеративна оптимізація двигуна (GEO).
Від посилань на мовні моделі
Традиційний пошук був побудований на посиланнях. Гео побудований на мові.
В епоху SEO видимість означала рейтинг високого рівня на сторінці результатів. Рани сторінок визначалися індексацією сайтів на основі відповідності ключових слів, глибини вмісту та широти, зворотних посилань, взаємодії з користуванням тощо. Сьогодні, з такими LLM, як GPT-4O, Близнюки та Клод, які виступають інтерфейсом для того, як люди знаходять інформацію, видимість означає відображення безпосередньо у самій відповіді, а не рейтинг на сторінці результатів.
Коли формат відповідей змінюється, так і те, як ми шукаємо. AI-MANITER SEARCH стає фрагментованим на таких платформах, як Instagram, Amazon та Siri, кожен з яких працює від різних моделей та намірів користувачів. Запити є довше (23 слова, в середньому, проти 4), сеанси глибші (в середньому 6 хвилин), а відповіді залежать від контексту та джерела. На відміну від традиційного пошуку, LLMS пам’ятають, міркують та реагують на персоналізований синтез багато джерел. Це принципово змінює те, як виявляється вміст та як його потрібно оптимізувати.
Традиційна SEO нагороджує точність та повторення; Генеративні двигуни надають пріоритет вмісту, який добре організований, простий у розрахунку та щільні зі значенням (не лише ключовими словами). Фрази на кшталт “Підсумок” або Форматування кулеметів допомагають ефективно витягнути та відтворити вміст.
Варто також зазначити, що ринок LLM також принципово відрізняється від традиційного ринку пошуку з точки зору бізнес -моделі та стимулів. Класичні пошукові системи, такі як Google, монетизований трафік користувача за допомогою оголошень; Користувачі платили своїми даними та увагою. На відміну від цього, більшість LLMS-це послуги, керовані передплатим. Цей структурний зсув впливає на те, як посилається на вміст: провайдери моделі менше стимулюють поверхневі сторонні вміст, якщо тільки він не є добавкою до досвіду користувача або підсилює цінність продукту. Незважаючи на те, що можливо, що ринок оголошень може з часом з'явитися на вершині інтерфейсів LLM, правила, стимули та учасники, швидше за все, виглядатимуть зовсім інакше, ніж традиційний пошук.
Тим часом один, що виникає сигнал про значення в інтерфейсах LLM, – це гучність вихідних клацань. Наприклад, Chatgpt вже сприяє реферальному трафіку на десятки тисяч різних доменів.
Від рейтингу до моделювання актуальності
Йдеться вже не лише про показники кліків, це стосується еталонних тарифів: як часто ваш бренд чи вміст цитується або використовується як джерело у відповідях, що створюються моделлю. У світі випусків AI, GEO, означає оптимізацію того, що модель вибирає Посилання, а не лише, чи ви з’явилися в традиційному пошуку. Ця зміна оновлює те, як ми визначаємо та вимірюємо видимість та продуктивність бренду.
Вже Нові платформи, такі як глибокі, суді та мрія, дозволяють брендам проаналізувати, як вони з'являються у відповідях, що генеруються AI, відстежувати настрої в результатах моделей, і розуміють, які видавці формують поведінку моделі. Ці платформи працюють за допомогою тонких налаштувань моделей, щоб відобразити оперативну мову, що стосується бренду, стратегічно впорскувати верхні ключові слова SEO та запустити синтетичні запити в масштабі. Потім результати організовуються в діючі інформаційні панелі, які допомагають маркетинговим командам відстежувати видимість, послідовність обміну повідомленнями та конкурентну частку голосу.
Canada Goose використовував один такий інструмент, щоб отримати розуміння того, як LLMS посилається на бренд – не лише з точки зору таких функцій продуктів, як теплота або гідроізоляція, але й сама розпізнавання бренду. Висоти були меншими щодо того, як користувачі виявили Канадську гусак, але чи модель спонтанно згадувала про бренд, показник бездоганної обізнаності в епоху ШІ.
Цей вид моніторингу стає таким же важливим, як традиційні інформаційні панелі SEO. Такі інструменти, як радар бренду Ahrefs, тепер відстежують згадки про бренд в оглядах AI, допомагаючи компаніям зрозуміти, як вони обрамлені та запам'ятовуються генеративними двигунами. Semrush також має спеціальний інструментарій AI, призначений для того, щоб допомогти брендам відстежувати сприйняття на генеративних платформах, оптимізувати вміст для видимості ШІ та швидко реагувати на нові згадки у результатах LLM, знак того, що застарілі SEO -плеєри адаптуються до епохи гео.
Ми бачимо появу нового виду стратегії бренду: той, який пояснює не лише для сприйняття в громадськості, але й сприйняття в моделі. Те, як ви закодовані в шар AI, – це нова конкурентна перевага.
Chatgpt зараз відноситься до 10% нових @vercel Реєстрації, які також прискорили https://t.co/lzatdz8n8u
– Гільєрмо Раух (@rauchg) 9 квітня 2025 року
Звичайно, GEO все ще перебуває в експериментальній фазі, як і перші дні SEO. З кожним основним оновленням моделі ми ризикуємо переглядати (або не навчаючись), як найкраще взаємодіяти з цими системами. Так само, як оновлені алгоритми пошуку Google колись змусили компанії намагатися протистояти коливальному рейтингу, постачальники LLM все ще налаштовують правила, що цитують їхні моделі. Виникають декілька шкіл думки: деякі гео -тактики досить добре зрозумілі (наприклад, згадуються у вихідних документах LLMS), тоді як інші припущення є більш спекулятивними, наприклад, чи моделі надають пріоритет журналістському контенту над соціальними медіа, або як уподобання змінюються з різними навчальними наборами.
Уроки з епохи SEO
Незважаючи на масштаб, SEO ніколи не виробляв монополістичного переможця. Інструменти, які допомогли компаніям з SEO та дослідженнями ключових слів, таких як Semrush, Ahrefs, Moz та AnytherWeb, самі по собі були успішними, але жоден не захопив повну стек (або зросла за допомогою придбання, як подібне Web). Кожен вирізаний нішею: аналіз зворотного посилання, моніторинг трафіку, інтелект ключових слів або технічний аудит.
SEO завжди був роздроблений. Робота була розповсюджена між агенціями, внутрішніми командами та позаштатними операторами. Дані були безладними, а рейтинги були зроблені, а не перевіряли. Google тримав алгоритмічні ключі, але жоден постачальник ніколи не контролював інтерфейс. Навіть на піку найбільшими SEO -гравцями були постачальники інструментів. У них не було залучення користувачів, контролю даних або мережевих ефектів, щоб стати центром, де сконцентрована активність SEO. Дані Clickstream – Записи користувачів посилань натискають, коли вони навігуються на веб -сайтах – є, мабуть, найяскравішим вікном у реальній поведінці користувачів. Історично, однак, ці дані були надмірно важкими для доступу, заблокованих за провайдерами, SDK, розширенням браузера та брокери даних. Це зробило будівлю точною, масштабованою думкою майже неможливою без глибокої інфраструктури чи привілейованого доступу.
Гео це змінює.
Як зробити згадки: поява інструментів GEO
Це не просто зміна інструментів, це можливість платформи. Найпереконливіші гео -компанії не зупиняться на вимірюванні. Вони будуть тонко налаштувати власні моделі, навчаючись з мільярдів неявних підказок у вертикалі. Вони будуть володіти циклом – розуміння, творчий внесок, зворотній зв'язок, ітерація – з диференційованою технологією, яка не просто спостерігає за поведінкою LLM, а формує її. Вони також з'ясовують спосіб зйомки даних Clickstream та поєднання джерел даних першої та сторонньої сторони.
Платформи, які виграють у Гео, вийдуть за рамки аналізу бренду та забезпечать інфраструктуру для діяльності: генерування кампанії в режимі реального часу, оптимізація для модельної пам’яті та щодня ітерація, як змінюється поведінка LLM. Ці системи будуть функціонувати.
Це розблокує набагато ширшу можливість, ніж видимість. Якщо GEO – це те, як бренд гарантує, що він посилається на відповіді AI, це також, як він керує своїми постійними стосунками з самим шару AI. GEO стає системою запису взаємодії з LLMS, що дозволяє брендам відстежувати присутність, продуктивність та результати на генеративних платформах. Власний цей шар, і ви володієте бюджетом за ним.
Це монополістичний потенціал: не просто служити розумінням, але й стати з канал. Якщо SEO був децентралізованим ринком, що сприяє даними, GEO може бути зворотним-централізованим, керованим API та вбудованим безпосередньо в робочі процеси бренду. Зрештою, GEO сам по собі є, мабуть, найбільш очевидним клин, тим більше, що ми бачимо зміну поведінки в пошуку, але в кінцевому підсумку це дійсно клин у маркетингу продуктивності, ширше. Такі ж рекомендації щодо бренду та розуміння даних користувачів, що Power Geo може мати енергію маркетингу зростання. Ось як створюється великий бізнес, оскільки програмний продукт здатний перевірити кілька каналів, повторювати та оптимізувати їх. AI дозволяє Автономний маркетолог.
Час важливі. Пошук лише починає змінюватися, але рекламні долари рухаються швидко, особливо коли є арбітраж. У 2000 -х роках це були AdWords Google. У 2010 -х це був двигун націлювання Facebook. Тепер, у 2025 році, саме LLM та платформи допомагають брендам орієнтуватися на те, як їх вміст приймається та посилається на ці моделі. По -іншому, Гео – це конкуренція, щоб потрапити в розум моделі.
У світі, де AI – це вхідні двері для торгівлі та відкриття, питання для маркетологів: чи пам’ять модель вас?