Paradoks AI contentu jest dość ciekawy.

Im więcej internetu będzie produkowane przez AI, tym cenniejsze mogą stać się treści, w których nadal czuć konkretnego człowieka.

Jego doświadczenie.
Projekty.
Błędy.
Sposób myślenia.
Relacje między tym wszystkim.

I właśnie dlatego GEO — Generative Engine Optimization — interesuje nas trochę inaczej niż jako kolejny zestaw „10 trików na algorytm”.

Nie chodzi tylko o to, żeby napisać:

„wdrażamy innowacyjne rozwiązania zwiększające efektywność operacyjną”.

Bo brzmi profesjonalnie.

Tylko dalej nie wiadomo, co właściwie zrobiliśmy.

Dużo ciekawsze jest opisanie prawdziwego problemu.

Co człowiek robił ręcznie?
Dlaczego tracił na tym czas?
Co zostało zautomatyzowane?
Jakiej technologii użyliśmy?
Co się po drodze wywaliło?
I gdzie można zobaczyć działające wdrożenie?

Z takich treści zaczyna powstawać nie katalog słów kluczowych, ale sieć kontekstu.

Firma.
Autor.
Projekt.
Technologia.
Klient.
Case study.
Kolejne powiązane treści.

Czy dzięki temu AI na pewno zacznie nas polecać?

Nie wiemy.

I na razie nie zamierzamy sprzedawać pewności tam, gdzie wszyscy dopiero eksperymentujemy.

Pierwsza obserwacja jest jednak ciekawa:

AI lubi cebulę. 🧅

Wielowarstwowe treści daje się rozbierać warstwa po warstwie, łączyć i osadzać w większym kontekście.

Problem?

Ta cebula nie rośnie od promptu:

„napisz mi artykuł”.

Trzeba najpierw mieć coś do powiedzenia.

A potem jeszcze trochę się przy tym napracować.

Pełne rozważania Jakuba o GEO, cebuli, PHP i kursie za 2137 zł są już na blogu:

https://jakub.kodymowski.pl/10-trikow-dzieki-ktorym-ai-zacznie-cie-polecac/

Maszyna powinna pomagać znaleźć człowieka.
Nie pomagać człowiekowi brzmieć jak maszyna.