Čas branja: 7 minut.

Svet iskanja informacij se hitro spreminja. Tam, kjer smo še pred leti tekmovali za 1. mesto na Googlu, danes tekmujemo tudi za omembo v AI odgovoru. Uporabniki vprašajo ChatGPT, Gemini ali Perplexity za priporočilo – in pogosto sploh ne obiščejo več spletne strani.

To ni konec SEO-ja. Je pa novo poglavje, v katerem se klasični SEO, AI SEO in LLM SEO prepletajo.

Kazalo vsebin:

1. Trije pristopi, en cilj: biti prisoten tam, kjer uporabniki iščejo

Klasična SEO optimizacija: Temelji na iskalnikih, ključnih besedah, tehnični optimizaciji, povratnih povezavah in uporabniški izkušnji.
AI SEO: uporaba umetne inteligence za izboljšanje vsebine, analize konkurence in optimizacijo – predvsem znotraj klasičnega SEO okolja.
LLM SEO: nov, a hitro rastoč pristop. Optimizacija za umetno inteligenco, ki oblikuje odgovore in priporočila brez iskalnika.

Skupaj tvorijo celostno strategijo sodobnega SEO, ki povezuje dva svetova: algoritme iskalnikov in algoritme jezikovnih modelov.

2. Kaj je AI SEO?

Pomen:
AI SEO pomeni uporabo umetne inteligence (Artificial Intelligence) za pomoč pri optimizaciji vsebin in spletnih strani znotraj tradicionalnih iskalnikov, kot sta Google in Bing

Kako deluje v praksi:
Namesto da bi ure dolgo ročno analizirali ključne besede, konkurenco, strukturo besedil in SERP rezultate, to delo prevzamejo AI orodja.

Primeri uporabe:

Surfer SEO analizira top 20 rezultatov za izbrano ključno besedo in predlaga, koliko naslovov, ključnih besed, dolžino besedila in podnaslove potrebujete.
Frase omogoča, da hitro ustvarite SEO osnutek članka, ki že vključuje priporočene sekcije in vprašanja uporabnikov.
Jasper ali Writesonic ustvarita predloge meta opisov, H1 naslovov in strukturirano vsebino na osnovi vhodnih podatkov.

Zakaj je to pomembno?
Z AI SEO lahko proces optimizacije opravite mnogo hitreje in to na podlagi podatkov, ne občutka. Ključna prednost je hitrost, konsistentnost in natančnost.

AI SEO ne zamenja klasičnega SEO – ga pa pohitri in poglobi.

3. Kaj je LLM SEO?

Pomen:
LLM SEO se nanaša na optimizacijo vsebine za velike jezikovne modele (LLM – Large Language Models), kot so ChatGPT, Google Gemini, Claude in Perplexity AI.

Ti modeli delujejo drugače kot klasični iskalniki. Ne prikazujejo seznama povezav, ampak neposredno sestavijo odgovor uporabniku – pogosto brez klika. Cilj LLM SEO je, da postanete vir, iz katerega se ti modeli učijo, citirajo ali povzemajo.

Kako deluje:
Jezikovni modeli uporabljajo več mehanizmov:

RAG (Retrieval-Augmented Generation) – model najprej poišče vsebino na spletu in jo nato uporabi za oblikovanje odgovora.
Vektorske reprezentacije (embeddings) – modeli ne razumejo le ključnih besed, ampak semantične povezave med pojmi. Na primer, “varčevanje” in “osebne finance” sta konceptualno povezana, čeprav se ne ujemata kot ključni besedi.

Kaj potrebujejo LLM-ji?
Da vašo vsebino sploh najdejo in uporabijo, mora biti:

jasno strukturirana, z uporabo H1, H2, vprašanj in odgovorov
semantično bogata – torej ne le SEO za robote, ampak vsebina, ki nekaj pove
avtoritativna – z grajenjem zaupanja prek zunanjih omemb, citatov, referenc (npr. na forumih, GitHubu, strokovnih portalih)
sveža – ker modeli dajejo prednost aktualnim virom, še posebej pri uporabi RAG sistema

Primer:
Uporabnik vpraša: “Katera marketinška agencija v Sloveniji je najboljša za SEO?”

Če je vaša spletna stran dobro strukturirana, ima jasno razloženo svojo vrednost, vključuje študije primerov, svežo vsebino in omembe na drugih mestih, obstaja velika verjetnost, da vas bo AI model vključil v odgovor – tudi brez klika.

4. Primerjalna tabela: Klasični SEO, LLM/AI SEO in Združeni pristop

Element	Klasični SEO	LLM / AI SEO	Združeni pristop
Cilj	Višje pozicije v Google ali Bing	Biti vir, ki ga umetna inteligenca uporabi	Vidnost v iskalnikih in v AI odgovorih hkrati
Uporabnik	Iskalec, ki klikne na rezultat	Uporabnik, ki dobi odgovor znotraj AI	Obiskovalec in AI uporabnik
Strategija	Ključne besede, struktura, tehnična optimizacija	Pogovorni odgovori, konceptualna jasnost, citabilnost	Semantična optimizacija z vsebinskim globinskim slojem
Vsebina	SEO-friendly, ciljana na ključne besede	Odgovarja na vprašanja, poglobljena, strokovna	Vsebina, ki je berljiva za ljudi, iskalnike in AI modele
Orodja	Ahrefs, SEMrush, Search Console	ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI-SEO testerji	Frase, Surfer SEO, AI-preview orodja
Metoda razumevanja	Ključne besede, povezave	Vektorska semantika, aktualni zajem (RAG)	Kombinacija klasične in semantične obdelave
Metrike	Organski obisk, pozicija v SERP	AI omembe, promet iz AI virov	Klik, citat in konverzija
Primer uspeha	1. mesto na Googlu za “najboljši CRM 2025”	Omemba v ChatGPT za “Kateri CRM priporočate?”	Oboje: pozicija + AI omemba kot vir

5. Praktični nasveti: Kako povezati vse tri svetove?

Nadaljujte z osnovami klasičnega SEO: on-site optimizacija, hitro nalaganje strani, mobilna prijaznost, notranje povezave.
Uporabljajte AI orodja za pomoč pri pisanju in analizi – vendar vedno dodajte človeški pogled in dodano vrednost.
Pišite pogovorno, a informativno – kot da AI-ju razlagate temo za naprej.
Dodajte strukturirane podatke (Schema.org), ki AI-jem in Googlu pomagajo pri razumevanju vsebine.
Spremljajte nove AI vire prometa, kot so ChatGPT plugins, Perplexity referals, Bing Chat itd.
Ustvarjajte vsebine, ki jih je lahko povzemati – kratki povzetki, vprašanja in odgovori, izpostavitve ključnih informacij.

6. Kako spremljati učinke umetne inteligence na vašo vidnost

Spremljanje učinka umetne inteligence na spletno prisotnost je danes še vedno nepopoln in precej nedorečen proces. Za razliko od klasičnega SEO, kjer imamo jasne metrike (pozicija v iskalniku, CTR, organski obisk), pri LLM SEO še ni enotne metrike ali nadzorne plošče, ki bi vam povedala: »Vaša vsebina se pojavlja v AI odgovorih.«

Kljub temu obstaja več posrednih signalov, ki lahko skupaj tvorijo koristno sliko o vaši dejanski vidnosti v okolju umetne inteligence:

1. Citiranje virov v odgovorih umetne inteligence

Nekateri modeli, kot so Perplexity, ChatGPT (prek pluginov), Google AI Overviews ali Claude, občasno prikažejo vir, iz katerega črpajo odgovor. Redno preverjajte, ali se vaša domena pojavlja v povezavi s ključnimi temami, ki jih pokrivate.

Nasvet: preprosto poiščite ime vaše domene ali naslov članka znotraj teh platform. Če se pojavljate, ste verjetno že postali referenca v njihovem sistemu.

2. Promet iz AI virov

Če vaša vsebina kdaj postane vir v AI odgovoru, se lahko to odrazi v prometu. Uporabniki pogosto kliknejo na vir, ki ga je predlagal AI – bodisi iz radovednosti, bodisi kot korak k odločitvi.

Zato redno spremljajte promet iz virov, kot so:

V Google Analytics (GA4) ali drugih analitičnih orodjih si lahko nastavite filtre za referrer promet iz teh domen.

3. Omembe na forumih, blogih in družbenih omrežjih

Veliki jezikovni modeli se učijo predvsem iz vsebin, ki jih ustvarijo ljudje. Kar ljudje pogosto omenjajo in citirajo – AI pogosto ponavlja. Zato so omembe na GitHubu, Redditu, Twitterju, blogih ali v komentarjih pomembne tudi za vašo vidnost znotraj AI modelov.

Uporabite orodja, kot so Ahrefs, SEMrush ali Mention, da spremljate nove omembe vaših vsebin. Posebno pozornost namenite frazam, ki se ponavljajo – to lahko pomeni, da se vaš izraz ali trditev že vključuje v AI odgovore.

4. Pokritost v indeksih iskalnikov

Tudi AI modeli, ki uporabljajo RAG (realnočasovno iskanje), črpajo iz vsebin, ki so indeksirane. Zato še vedno velja pravilo: če Google ali Bing vaše strani ne moreta najti ali razumeti, jih tudi AI ne bo mogel.

Redno preverjajte:

ali so vse ključne vsebine vključene v indeks,
ali je zemljevid strani (sitemap.xml) ažuren,
ali robots.txt dovoljuje dostop za iskalnike,
ali so strani tehnično optimizirane (Core Web Vitals, schema markup ipd.).

Dober klasični SEO je temelj, na katerem AI SEO sploh lahko deluje.

5. Pomen vedenjskih signalov

Pomembno je tudi, da ne ocenjujete le količine prometa iz AI virov, temveč tudi njegovo kakovost. Veliko uporabnikov, ki pridejo prek umetne inteligence, je že videlo povzetek odgovora – in zdaj išče poglobitev, potrditev ali rešitev. Tak obisk je pogosto bolj pripravljen na konverzijo kot običajen organski klik.

Vidnost v svetu umetne inteligence danes ni nekaj, kar bi lahko merili z enim samim grafom. A če povežete signale – od prometa, omemb in indeksiranja, do obnašanja obiskovalcev – boste dobili dovolj informacij, da lahko sprejemate premišljene odločitve: kaj ustvariti, kaj nadgraditi in kaj postaviti v ospredje.

Ko se bo orodij za merjenje večalo, boste imeli že vzpostavljeno infrastrukturo, da boste korak pred konkurenco.

7. Misel za zaključek

To ni konec SEO – to je razširitev njegovega pomena.

Pisanje za iskalnike je postalo pisanje za ljudi, stroje in modele hkrati. In čeprav to zveni zapleteno, ni tako – če izhajate iz potrebe uporabnika in razumete, kako razmišljajo sodobni algoritmi.

Nekateri bodo tekmovali za klik, drugi za omembo – najbolj uspešni pa za oboje.

8. Zaključek

SEO se danes ne deli več na staro in novo – deli se na ozek in celosten pristop.

Klasični SEO vas postavi pred oči v iskalniku.
AI/LLM SEO vas postavi v odgovor umetne inteligence.
Kombinacija obeh pa vas pripelje tja, kjer se danes zares odloča: v pogovoru uporabnika z rešitvijo.

Če želite podrobno oceno vaše vsebine z vidika klasičnega in AI SEO, nas kontaktirajte. Pomagamo vam preoblikovati vsebino tako, da deluje v iskalnikih in v svetu umetne inteligence.

AI, ChatGPT, SEO optimizacija