Benötigen wir ein separates Rahmen für Geo/AEO? Google sagt wahrscheinlich nicht

Bei Google Search Central Live Deep Dive Asia Pacific 2025 leiteten Cherry Prommawin und Gary Illyes eine Sitzung darüber, wie KI in die Suche passt.

Sie fragten, ob wir separate Frameworks für die generative Motoroptimierung (GEO) und die Antwort der Motoroptimierung (AEO) benötigen.

Ihre Erkenntnisse deuten darauf hin, dass Geo und AEO keine ganz neuen Disziplinen benötigen.

Foto vom Autor, Search Central Live Deep Dive Asia Pacific, Juli 2025

KI -Funktionen sind nur Funktionen

Cherry Prommawin erklärte, dass der KI -Modus, die KI -Übersichten, der Kreis zu suchen und das Objektiv wie vorgestellte Snippets oder Wissenskollektoren verhalten.

Diese Funktionen stützen sich auf die gleichen Ranglistensignale und Datenquellen wie herkömmliche Suche.

Sie alle laufen auf der Kernindexierung und Ranking -Engine von Google, ohne eine eigenständige Plattform zu erfordern. Das Hinzufügen einer KI -Komponente ist einfach eine Frage der Einführung zusätzlicher Interpretationsschichten.

Gary Illyes betonte, dass sowohl KI-gesteuerte als auch klassische Suchdienste eine einzige, einheitliche Infrastruktur teilen. Diese zugrunde liegende Infrastruktur behandelt die Indexierung, Rangliste und Dienste für alle Ergebnistypen.

AI -Modus und KI -Übersichten sind nur Funktionen der Suche und basieren auf derselben Suchinfrastruktur.

Das Bereitstellen neuer KI -Funktionen bedeutet, zusätzliche Modelle in dasselbe System zu integrieren. Circle to-Suche und Linsen fügen Sie einfach ihre Abfragen-Verständnis-Module hinzu.

Krabbeln

Alle Funktionen für KI -Übersichten und der KI -Modus stützen sich auf denselben Crawler, der GoogleBot versorgt. Dieser Crawler besucht Seiten, folgt Links und sammelt frische Inhalte.

Gemini wird als separates System im Crawler -Ökosystem von Google behandelt und verwendet seine eigenen Bots im Google -Ökosystem, um Daten in seine Modelle zu füttern.

Indizierung

Bei der AI -Suche spiegelt der Kernindexierungsprozess die für die traditionellen Suche verwendeten Methoden wider. Seiten, die gekrabbelt wurden, werden analysiert und in den Index organisiert, dann werden statistische Modelle und Bert angewendet, um diese Daten zu verfeinern.

Diese statistischen Modelle werden seit mehr als 20 Jahren verwendet und wurden erstmals erstellt, um die Funktion „Meinten“ zu unterstützen und Spam zu fangen.

Bert verleiht der Mischung ein tieferes Verständnis der natürlichen Sprache.

Foto vom Autor, Search Central Live Deep Dive Asia Pacific, Juli 2025

Portion

Sobald der Index erstellt wurde, muss das System jede Benutzerabfrage interpretieren. Es sucht nach Stoppwörtern, identifiziert wichtige Begriffe und unterteilt die Abfrage in sinnvolle Teile.

Die Ranking -Phase bestellt dann Hunderte potenzieller Ergebnisse, die auf verschiedenen Signalen basieren. Verschiedene Formate wie Text, Bilder und Video tragen unterschiedliche Gewichtungen.

RankBrain wendet maschinelles Lernen an, um diese Signale anzupassen, während Mum einen multimodalen, Multitasking -Ansatz zum Verständnis komplexer Abfragen und dem Abzug mit den bestmöglichen Antworten bringt.

Was dies bedeutet: Verwenden Sie dieselben Prinzipien aus SEO

Angesichts der engen Integration von KI -Funktionen mit Standard -Suche kann das Erstellen verschiedener GEO- oder AEO -Programme bestehende Anstrengungen duplizieren.

Als SEOS sollten wir in der Lage sein, vorhandene Optimierungspraktiken sowohl auf KI -Suche als auch auf „traditionelle“ Suchprodukte anzuwenden. Wenn Sie sich darauf konzentrieren, wie KI -Verbesserungen in aktuelle Workflows passen, können Teams ihre Fachkenntnisse nutzen.

Die Verbreitung von Ressourcen zum Erstellen separater Frameworks kann die Aufmerksamkeit von höheren Aufgaben ablenken.

Cherry Prommawin und Gary Illyes haben ihre Sitzung abgeschlossen, indem sie verstärkt haben, dass KI ein weiteres Merkmal im Suchprodukt ist.

SEO -Fachleute können ihre Strategien weiterhin mit den gleichen Prinzipien verfeinern, die die herkömmliche Suchmaschinenoptimierung leiten.

Weitere Ressourcen:

• Wie LLMs Inhalte interpretieren: So strukturieren Sie Informationen für die KI -Suche
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