Zakaj dobra pozicija na Googlu ne pomeni nujno tudi vidnosti v AI?

Še pred kratkim je veljalo precej preprosto pravilo: če se spletna stran uvršča med prvih deset rezultatov na Googlu, ima dobre možnosti, da jo bodo kot vir uporabili tudi sistemi umetne inteligence.

Danes povezava ni več tako neposredna.

Analiza podjetja Ahrefs je julija 2025 pokazala, da je bilo med prvimi desetimi Googlovimi rezultati mogoče najti približno 76 % strani, ki jih je Google navajal v svojih AI-povzetkih. V novejši analizi 863.000 iskalnih poizvedb in štirih milijonov citiranih naslovov URL je ta delež padel na približno 38 %.

To pomeni, da danes približno 62 % virov, ki se pojavijo v Google AI Overviews, ni med prvimi desetimi klasičnimi rezultati za isto poizvedbo. Približno tretjina jih je uvrščenih med 11. in 100. mestom, skoraj tretjina pa jih za osnovno poizvedbo sploh ni med prvimi stotimi rezultati.

Pozicija na Googlu in vidnost v odgovorih umetne inteligence tako postajata dve različni metriki.

To ne pomeni, da SEO ni več pomemben. Pomeni pa, da samo uvrščanje na izbrane ključne besede ni več dovolj.

Umetna inteligenca ne gleda samo ključne besede

Klasična SEO-strategija se pogosto začne s ključnimi besedami:

• katere izraze ljudje iščejo,
• koliko iskanj imajo,
• kako močna je konkurenca,
• kakšno vsebino moramo pripraviti, da se bomo uvrstili.

AI-sistemi pa uporabnikovega vprašanja ne obravnavajo nujno kot eno samo iskalno poizvedbo. Vprašanje lahko razdelijo na več povezanih podvprašanj in nato poiščejo vire, ki najbolje odgovorijo na posamezne dele uporabnikove situacije.

Temu se pogosto reče query fan-out oziroma razširjanje poizvedbe.

Stran zato ni nujno citirana zato, ker je prva za osnovno ključno besedo. Citirana je lahko zato, ker zelo dobro odgovori na eno izmed bolj specifičnih vprašanj, ki jih je sistem prepoznal v ozadju. Ahrefs prav v tem vidi enega možnih razlogov, da AI-povzetki vse pogosteje uporabljajo vire zunaj prve strani klasičnih rezultatov.

Ne analizirajte samo tega, kar ljudje iščejo

Orodja, kot je AnswerThePublic, večina uporablja predvsem za iskanje naslovov novih člankov.

Vpišemo izraz, pregledamo vprašanja in izberemo teme:

• kako izbrati tekaške copate,
• kateri tekaški copati so najboljši,
• koliko stanejo dobri tekaški copati,
• ali so dražji copati vredni svojega denarja.

Toda takšen seznam ne prikazuje samo možnih ključnih besed.

Prikazuje različne trenutke, v katerih se znajdejo uporabniki.

Poglejmo tri na videz podobna iskanja:

»Tekaški copati za slaba kolena«

To je trenutek bolečine ali strahu. Uporabnika verjetno ne zanima samo seznam modelov. Najprej želi vedeti, ali lahko z napačnimi copati težavo še poslabša in na katere lastnosti mora biti pozoren.

»Najboljši tekaški copati do 100 evrov«

To je finančna omejitev. Uporabnik je verjetno že odločen za nakup, vendar išče najboljše razmerje med ceno in kakovostjo.

»Ali so tekaški copati sploh vredni svojega denarja?«

To je trenutek dvoma. Preden uporabniku ponudimo modele, cene ali tehnične specifikacije, moramo odgovoriti na njegovo nezaupanje.

Ključne besede so si podobne. Namen, občutek in pričakovana oblika odgovora pa so popolnoma različni.

AI išče vsebino, ki ustreza celotni situaciji

Ko uporabnik umetni inteligenci opiše svojo težavo, običajno ne vnese samo dveh ali treh besed.

Ne vpraša:

tekaški copati

Ampak nekaj podobnega:

Začenjam teči, nekoliko me bolijo kolena, tehtam 90 kilogramov in ne bi rad zapravil več kot 120 evrov. Katere copate naj izberem?

Takšno vprašanje vsebuje več plasti:

• uporabnik je začetnik,
• skrbi ga poškodba,
• pomembna mu je telesna teža,
• ima omejen proračun,
• pričakuje konkreten izbor.

AI zato išče vire, ki se ne ujemajo samo z izrazom »tekaški copati«, temveč z več deli celotne situacije.

Prav zato lahko zelo specifičen, jasen in uporaben članek postane vir odgovora, čeprav se za glavno ključno besedo ne uvršča na prvo stran Googla.

Kako pripravljati vsebine za novo iskanje?

Za vidnost v klasičnih iskalnikih in AI-odgovorih moramo še vedno ustvarjati kakovostne, strokovne in tehnično urejene spletne strani. Spremeniti pa moramo način načrtovanja vsebin.

1. Za ključno besedo poiščite dejansko situacijo

Ne vprašajte se samo, kaj uporabnik išče.

Vprašajte se:

• Kaj se mu je zgodilo?
• Kaj ga skrbi?
• O čem dvomi?
• Kaj ga ovira pri odločitvi?
• Kaj mora izvedeti, preden lahko ukrepa?

2. Ločite različne namene iskanja

En splošen članek pogosto ne more kakovostno odgovoriti začetniku, cenovno občutljivemu kupcu in strokovnjaku.

Namesto enega članka »Vse o tekaških copatih« lahko pripravimo več vsebinsko jasnih odgovorov:

• Kako izbrati tekaške copate pri bolečinah v kolenih?
• Kateri tekaški copati do 100 evrov ponujajo največ?
• Ali začetnik res potrebuje posebne tekaške copate?
• Kako telesna teža vpliva na izbiro tekaških copat?

3. Odgovor ponudite hitro in jasno

Uporabniku in umetni inteligenci ne skrivajte bistvenega odgovora v šestem odstavku.

Najprej podajte neposreden odgovor, nato pa ga utemeljite s primeri, primerjavami, podatki in opozorili.

4. Vključite konkretne izkušnje in dokaze

Splošne razlage lahko pripravi skoraj vsakdo. Večjo vrednost imajo:

• lastne meritve,
• resnični primeri,
• izkušnje strank,
• primerjave,
• konkretne cene,
• prednosti in slabosti,
• jasna priporočila za različne situacije.

Raziskave generativnega iskanja kažejo, da imajo pri izbiri virov pomembno vlogo vsebinska relevantnost, strukturiranost ter uporabni dokazi, kot so definicije, številčni podatki, primerjave in konkretni postopki.

5. SEO in AI-vidnost merite ločeno

Spremljanje pozicij na Googlu ostaja pomembno. Vendar ob njem potrebujemo še druga vprašanja:

• Ali se podjetje pojavlja v odgovorih ChatGPT, Gemini in drugih sistemov?
• Pri katerih vprašanjih je znamka omenjena?
• Katere konkurente AI priporoča pogosteje?
• Katere naše strani uporablja kot vir?
• Kakšen opis podjetja ustvarja?
• Ali so navedene informacije pravilne?

AI-odgovori niso povsem stabilni. Enako vprašanje lahko ob različnih preverjanjih vrne drugačen odgovor ali druge vire, zato vidnosti ni smiselno ocenjevati na podlagi enega samega testa.

Zato smo za ta vprašanja pripravili enoten postopek, Test AI vidnosti. Dvajset vprašanj vaših strank zaženemo po trikrat v ChatGPT, Gemini, Perplexity in Googlovem AI iskanju. Iz 240 odgovorov izračunamo indeks od 0 do 100 in delež omemb v primerjavi s konkurenti. Isti postopek čez tri mesece pokaže, ali se je stanje res premaknilo.

SEO ni izginil. Dobil je novo plast.

Napačen zaključek bi bil, da uvrstitve na Googlu niso več pomembne.

Pravilen zaključek je, da visoka uvrstitev ni več edini način spletne vidnosti.

Podjetja morajo danes graditi dve povezani, vendar ločeni prednosti:

1. vidnost v klasičnih rezultatih iskanja,
2. prisotnost v odgovorih in priporočilih umetne inteligence.

Pri prvi poskušamo doseči dobro pozicijo za izbrano poizvedbo.

Pri drugi moramo ustvariti najbolj uporaben odgovor za celotno situacijo, v kateri se je znašel uporabnik.

Zato prihodnost spletnih vsebin ne pripada podjetjem, ki bodo objavila največ člankov ali v besedilo največkrat vključila ključno besedo.

Pripadala bo tistim, ki bodo najbolje razumeli trenutek pred vprašanjem.

Ne samo, kaj je uporabnik vpisal, ampak zakaj je to vprašal.

Pogosta vprašanja