Jasno je da je E-E-A-T (Iskustvo, Stručnost, Autoritativnost, Pouzdanost) sada ključni faktor za određivanje da li će AI model verovati i koristiti moj sadržaj. Strategija mora uključiti demonstriranje stvarnog iskustva i jasne akreditive autora. Sa tehničke strane, potvrđena je ključna uloga strukturiranih podataka (Schema markup, naročito JSON-LD) za efikasno tumačenje sadržaja od strane AI-a (organizacija, artikli, FAQ). Google ne zabranjuje AI generisan sadržaj, ali zahteva da on bude 'people-first' i da ispunjava visoke E-E-A-T standarde. 

Generativna Optimizacija (GEO/AIO) u Kontekstu Veštačke Inteligencije

I. Strateška Tranzicija: Razumevanje Generativne Optimizacije (GEO/AIO)

Digitalna pretraga nalazi se pred fundamentalnom transformacijom, gde tradicionalni ciljevi optimizacije za pretraživače (SEO) ustupaju mesto sofisticiranim strategijama prilagođenim modelima veštačke inteligencije. Ova evolucija zahteva precizno razumevanje nove terminologije i strateških prioriteta.

1. Evolucija Pretrage: Od SEO do AIO (Answer Engine Optimization)

Tradicionalna optimizacija za pretraživače (SEO) se primarno fokusirala na rangiranje sadržaja za specifične ključne reči, sa krajnjim ciljem da se stranica pozicionira unutar Top 10 organskih rezultata.1 Međutim, pojava generativne veštačke inteligencije (AI) i velikih jezičkih modela (LLM) dovela je do nužnog usložnjavanja ove discipline, uvodeći nove koncepte:

• Generativna Optimizacija (GEO): Fokus GEO-a je optimizacija sadržaja specifično za potrebe generativnih AI platformi i njihovih odgovora. Primarni cilj GEO strategije nije klasično rangiranje plavih linkova, već postizanje citiranosti u AI odgovorima, poput onih koje generišu Google AI Overviews ili pretraživači zasnovani na LLM-ovima kao što je Perplexity.3 Da bi se to postiglo, neophodna je analiza struktura generisanog sadržaja, tema i obrazaca citiranja.4

• AI Optimizacija (AIO): AIO predstavlja širi, holistički pristup optimizaciji za AI algoritme. Dok se GEO fokusira na citiranje, AIO ima za cilj jačanje vidljivosti i relevantnosti brenda tako da se on ne samo citira kao referenca, već se pojavljuje kao integralni deo samog rešenja koje AI pruža korisniku.3

• LLM Optimizacija (LLMO): Ovaj termin odražava razumevanje da sadržaj mora biti optimizovan za mašinsko čitanje, odnosno za Veliki Jezički Model (Large Language Model, LLM) koji sintetiše informacije iz svoje baze znanja. Kontekstualna relevantnost i jasnoća postaju važniji od taktičke gustine ključnih reči.2

Ključna promena paradigme leži u prelasku na model "Pitanje-Odgovor" (Answer Engine Optimization - AEO). Google AI Overviews, koji su implementirani u okviru Search Generative Experience (SGE), predstavljaju generativne rezimee koji se pojavljuju na samom vrhu stranice rezultata (SERP), iznad tradicionalnih oglasa i organskih linkova.5 Ovi pregledi pružaju trenutne, konverzacijske i koherentne odgovore, sintetišući podatke iz širokog spektra autoritativnih izvora.7

2. Strateški Pomak: Od Pozicije 1 do Citiranosti i Poverenja

Strateška implikacija ovog preobražaja je duboka. Cilj više nije isključivo zauzimanje prve organske pozicije (P1), već biti citiran, naveden i prihvaćen kao autoritet od strane Google AI sistema.5 Ova promena zahteva prelazak sa strategije "keyword-first" na "answer-first".9 Fokus se pomera sa isključivo taktičkog rada sa ključnim rečima na sveobuhvatno razumevanje namere korisnika (User Intent).1

Iako se interfejsi i kanali distribucije informacija menjaju, temelji SEO-a—tehnička izvrsnost, relevantnost, i autoritet—ostaju kritični. Ipak, metode postizanja autoriteta su evoluirale.10

Analiza ukazuje na to da su GEO i AIO strategije komplementarne. GEO služi kao taktički mehanizam za postizanje tehničkog citiranja (referenciranje), dok AIO, oslanjajući se na autoritet brenda, pomaže da se brend uspostavi kao entitet od poverenja za sam AI model. Kroz AIO, brendovi obezbeđuju da AI koristi njihove informacije kao deo osnovnog znanja (Knowledge Graph), čime jačaju dugoročni autoritet. Integrisani pristup koji uključuje obe discipline ključan je za maksimiziranje digitalne vidljivosti.

Pored toga, kritična oblast za stratešku pažnju je kontrola informacija koje se daju AI modelima. AI Overviews sintetišu podatke iz ogromne baze znanja, a u tom procesu mogu koristiti i neželjene delove sadržaja. Stoga, neophodno je da digitalni stratezi proaktivno upravljaju pristupom AI-u koristeći tehničke direktive. Korišćenjem standardnih protokola kao što su robots.txt ili specifičnih kontrola za snipete (nosnippet, noindex) 11, moguće je ograničiti koje delove sajta AI može da indeksira i koristi za generisanje odgovora. Ovo omogućava da se AI fokusira isključivo na najkvalitetnije, najsvežije i najrelevantnije informacije, sprečavajući upotrebu osetljivog ili zastarelog sadržaja.

II. Kritički Uticaj AI Pregleda (AI Overviews) na Saobraćaj i Ponašanje Korisnika

Uvođenje AI Overviews (AIO), posebno Google SGE, fundamentalno je izmenilo dinamiku pretrage, sa značajnim posledicama po organski saobraćaj i definisanje uspeha. Analiza pokazuje da AIO deluje kao dvostrani filter, gde se gubi kvantitativni obim saobraćaja, ali se dobija na kvalitetu.

1. Fenomen "Zero-Click" pretraga i Apsorpcija Upita

Kombinacija AI rezimea, istaknutih isečaka (Featured Snippets) i panela znanja (Knowledge Panels) dovela je do porasta pretraga bez klika ("Zero-Click"). Nedavne studije pokazuju da do 60% globalnih Google pretraga rezultira nultim klikom na organski link.12 Konkretno, u SAD-u i EU/UK, organski CTR je zabeležio pad (na 40.3% i 43.5% respektivno, do marta 2025.), dok je broj pretraga bez klika porastao.13

Glavni razlog za ovaj trend je apsorpcija informativnog saobraćaja. AIO uspeva da zadovolji upite niske namere (low-intent), kao što su definicije, brzi odgovori ili opšta objašnjenja. Korisnici dobijaju sveobuhvatan, konverzacijski rezime direktno na SERP-u, eliminišući potrebu da kliknu na izvornu stranicu.5

Strateška posledica je jasna: neizbežno je smanjenje sirovog obima saobraćaja (Volume Metric). Međutim, saobraćaj koji uspe da prođe AIO filter je inherentno kvalitetniji i nosi veću nameru za dubljom eksploracijom ili konverzijom (high-intent).15

2. Diferencijalni Uticaj AIO Inkluzije po Nameni Upita

Detaljna analiza uticaja AIO na stopu klikova (CTR), posebno razdvajajući informacione i transakcione upite, otkriva da AIO nije samo "ubica saobraćaja", već i potencijalni akcelerator kredibiliteta i konverzija, ukoliko je sadržaj citiran. Rezultati studija (kao što je Terakeet analiza) pružaju kritičan uvid u ovu dinamiku.16

Uticaj na Informacione Upite

Za informacione upite, gde je namera korisnika sticanje znanja, AIO funkcionalnost je najdestruktivnija po tradicionalni SEO.

• Visoko rangirane stranice (pozicije 1–3) bez AIO dobijaju do 1.4 puta više klikova u poređenju sa istim stranicama koje su u SERP-u sa prisutnim AIO.16 To ukazuje da AI uspešno "krade" saobraćaj od top rezultata, jer korisniku pruža konačni odgovor.

• Zanimljivo, analiza pokazuje da AIO može povećati saobraćaj ka niže rangiranim stranicama (pozicije 4–10), čak i kada te stranice nisu direktno citirane. To sugeriše da AIO redistribuira pažnju korisnika, podstičući dublju eksploraciju ili surfovanje.16

Uticaj na Transakcione Upite

Namera korisnika kod transakcionih upita (npr. kupovina, prijava, kontakt) rezultira potpuno drugačijom dinamikom. U ovom kontekstu, AI Overview deluje kao algoritamska potvrda ili "endorsement".

• Biti uključen (citiran) u AIO za transakcioni upit rezultira značajno većim CTR-om na organski link, bez obzira na tradicionalno rangiranje.16

• Stranice uključene u AIO za transakcione upite primaju 3.2 puta više klikova u odnosu na stranice koje su visoko rangirane (P1-3), ali su isključene iz AIO.16

• Za niže rangirane transakcione stranice (P4-10), uključivanje u AIO donosi 3.6 puta više klikova u poređenju sa SERP-om bez AIO.16

Ovaj kauzalni odnos pokazuje da za transakcioni sadržaj, primarni strateški cilj nije borba za prvu poziciju, već borba za inkluziju u AI Overview. Inkluzija u AIO pojačava kredibilitet brenda, što ubrzava odluku potrošača i akcelerira konverziju.16

Tabela 2: Uticaj Inkluzije u AI Overview (AIO) na Stopu Klikova (CTR) po Nameni Upita

Kategorija Upita

Informacioni

Transakcioni

Transakcioni

Informacioni

Zaključak je da AIO primorava marketinške timove da pređu sa mera obima na mere kvaliteta. Fokus se mora prebaciti na Stopu Konverzije (Conversion Rate) i Vrednost po Poseti (Value Per Visit) 15, a novi kritični KPI je broj citiranja u AI odgovorima.15

III. Sadržaj kao Fundament Algoritamskog Poverenja (E-E-A-T)

U okruženju dominiranom veštačkom inteligencijom, pouzdanost izvora postaje važnija od samog rangiranja. Generativni modeli za uzemljenje svojih odgovora primarno koriste Googleov okvir E-E-A-T (Iskustvo, Stručnost, Autoritet, Pouzdanost).17

1. E-E-A-T kao osnova za AI Rangiranje

E-E-A-T nije pojedinačni faktor rangiranja, već temeljni okvir kvaliteta koji Google koristi za obuku svojih sistema i procenu toga koji su sajtovi dovoljno pouzdani i korisni da bi ih AI koristio pri generisanju odgovora.18

Googleove smernice su jasne: sistem nagrađuje originalan, visokokvalitetan sadržaj koji je prvenstveno namenjen ljudima ("people-first"), bez obzira na to da li je proizveden ljudskim radom ili uz pomoć AI alata.19 Ipak, upotreba AI za masovno generisanje nekvalitetnog sadržaja s ciljem manipulacije rangiranjem strogo je zabranjena i klasifikovana kao spam.20 AI alati se mogu koristiti za skaliranje i automatizaciju procesa, ali moraju biti dopunjeni ljudskom ekspertizom, proverom činjenica i originalnim uvidima.17

Dokazivanje Ključnih E-E-A-T Elemenata

Da bi bio izabran kao izvor od strane AI-a, sadržaj mora jasno demonstrirati sve komponente E-E-A-T-a:

• Iskustvo (Experience): Potrebno je pokazati neposredno, iz prve ruke iskustvo sa temom. To se postiže integracijom originalnih studija slučaja, ličnih anegdota, i detaljne analize podataka koju samo kvalifikovani profesionalac može pružiti.17

• Stručnost (Expertise): Mora biti jasno ko stoji iza sadržaja. To zahteva transparentno predstavljanje autora sa relevantnim kvalifikacijama i biografijama. Anonimni sadržaj se u AI eri sve teže probija.18

• Autoritet (Authoritativeness) i Pouzdanost (Trustworthiness): Autoritet se gradi doslednim objavljivanjem visokokvalitetnog sadržaja i sticanjem priznanja u industriji. Ključna je eksterna validacija, uključujući beklinkove od relevantnih, autoritativnih sajtova i pominjanja u vodećim industrijskim publikacijama. Uključivanje u diskusije na platformama koje AI indeksira, kao što su Reddit i Quora, takođe doprinosi autoritetu.8 Povezivanje sa priznatim izvorima i naučnim studijama dodatno jača pouzdanost.17

2. Strategija Sadržaja Otpornog na AI (AI-Resistant Content)

S obzirom na to da su AI modeli izvrsni u sumarizaciji postojećeg znanja, ključno je kreirati sadržaj koji AI ne može lako da replicira ili zameni.

• Dubina nasuprot Sumarizaciji: Sadržaj mora nuditi duboku, kompleksnu analizu teme iz više uglova i pružati jedinstvene uvide koji prevazilaze očigledne činjenice. Potreban je opširan i kompletan opis teme.24

• Originalno Istraživanje: AI modeli crpe informacije iz postojećih izvora i ne mogu generisati nove podatke. Zato je objavljivanje vlasničkih podataka, internih studija i industrijskih izveštaja strateški najvrednije za održavanje vidljivosti.24

• Multimedijalni Sadržaj: AI Overviews sve više integrišu video i vizuelni sadržaj. Prednost se daje video tutorijalima, demonstracijama proizvoda i vizuelno privlačnim sadržajima, što zahteva investiciju u multimedijalne formate.24 Video zapisi moraju biti visokog kvaliteta, sa jasnim zvukom, obezbeđenim titlovima, i deskriptivnim naslovima koji tačno sumiraju svrhu.26

Posebna se pažnja mora posvetiti kritičnim sektorima (YMYL – Your Money or Your Life), kao što su zdravlje, finansije i bezbednost. U ovim oblastima, Google sistemi stavljaju još veći naglasak na signale pouzdanosti, boreći se protiv dezinformacija.20 Za kompanije u YMYL sektorima, nedostatak E-E-A-T signala automatski diskvalifikuje brend kao pouzdan izvor za AI, čineći sadržaj efektivno nevidljivim u generativnim odgovorima.18

Osim toga, povezivanje sadržaja sa konkretnom, kvalifikovanom osobom (tzv. humanizacija autora) putem tehničkih elemenata (kao što je Person ili ProfilePage Schema) pomaže AI-u da proceni E-E-A-T.28 Stoga je strateški važno graditi lični brend stručnjaka (Thought Leadership) i transparentno prikazivati njihove akreditacije i iskustva.18

IV. Tehnička Optimizacija i Strukturirani Podaci (Schema Markup Strategy)

Tehnička implementacija igra ključnu ulogu u generativnoj optimizaciji. S obzirom na to da LLM-ovi interpretiraju i sintetišu informacije, način na koji je sadržaj formatiran i označen direktno utiče na verovatnoću da bude citiran u AI Overview-u.

1. Optimizacija Sadržaja za AI Ekstrakciju

LLM-ovi nagrađuju semantičko podudaranje i konceptualnu jasnoću, a ne samo visoku gustinu ključnih reči.8 Sadržaj mora biti "AI-friendly" 29, što podrazumeva specifično strukturiranje:

• Struktura i Čitljivost: Koristiti jasna, deskriptivna zaglavlja (H1, H2, H3) koja tačno odražavaju sadržaj sekcije.29 Sadržaj treba razbiti na logičke celine i kratke, sažete paragrafe (bite-sized information).26

• Ekstrakcija Odgovora: Radi lakše ekstrakcije, preporučuje se implementacija lista, numerisanih koraka i definicija (Concise definitions, Lists) na početku relevantnih sekcija, što olakšava LLM-ovima da izvuku ključne informacije.30 Uvodni ili sumarni pasusi treba da služe kao visokokvalitetni rezimei, pružajući AI-u spremne odgovore.26

• Metapodaci: Iako se često povezuju sa klasičnim SEO-om, korišćenje Open Graph i Twitter Card tagova je važno. Ovi tagovi pomažu AI skrejperima i modelima jezika da bolje razumeju teme i ojačaju metadata signale brenda, što doprinosi koherentnosti brenda u AIO.8

2. Uloga Strukturiranih Podataka (Structured Data)

Strukturirani podaci, primarno implementirani putem Schema Markup-a (po Googleovoj preporuci u formatu JSON-LD), ključni su jer pružaju AI sistemima jasan, organizovan "mapu puta" za interpretaciju i kategorizaciju sadržaja, smanjujući dvosmislenost.32

Dobro obeležen sajt automatski se smatra pouzdanijim (Trust Signal).28 Schema omogućava Googleu da brzo proveri detalje o organizaciji, autoru, proizvodima i društvenim kanalima, što je esencijalno za procenu E-E-A-T-a.

3. Ključne Schema Šeme za AIO i E-E-A-T

Sledeći tipovi Schema markupa su kritični za maksimizovanje vidljivosti u AI Overviews i jačanje autoriteta:

Tabela 3: Prioritetni Schema Markupi za AIO i E-E-A-T Signale

Schema Tip (JSON-LD)

Organization

Article

Person / ProfilePage

FAQPage / HowTo

Product

Korišćenje ovih šema nije samo tehnička formalnost; to je aktivan korak u komunikaciji sa LLM-ovima. Na primer, FAQPage izričito strukturiše pitanja i odgovore na stranici, čime direktno obezbeđuje AI-u gotove fragmente za citiranje.28 Isto tako, upotreba Organization i Person schema direktno pomaže Googleu da izgradi i verifikuje Knowledge Graph brenda i njegovih stručnjaka, što je ključno za autoritet.28

V. Izgradnja Algoritamskog Autoriteteta i Novih Metrika

Uspešno sprovođenje GEO/AIO strategije zahteva usmeravanje napora na dugoročnu izgradnju autoriteta koju AI ne može ignorisati, kao i prilagođavanje merenja performansi novoj realnosti pretrage.

1. Upravljanje Algoritamskim Entitetom i Knowledge Graph-om

Google AI Overviews koriste Googleov Knowledge Graph (KG) i algoritamske sisteme rangiranja za procenu i izbor najautoritativnijih izvora.27 To znači da za brendove, postojanje i tačnost Knowledge Graph-a postaje uslov za vidljivost.

Strateški je neophodno da brendovi preuzmu aktivnu kontrolu nad svojim digitalnim entitetom:

• Optimizacija Entiteta: Brend mora osigurati da njegov Knowledge Graph postoji, da je tačan i da se koristi. To se postiže potvrđivanjem entiteta u Google Searchu i uspostavljanjem robustnog Organization Schema markupa.27

• Tematski Autoritet (Topical Authority): Umesto fokusiranja na pojedinačne ključne reči, organizacije moraju demonstrirati duboku ekspertizu u celoj tematskoj oblasti. To se postiže kreiranjem klastera sadržaja (Content Hubs) — skupa članaka koji sveobuhvatno pokrivaju sve srodne podteme, povezanih kontekstualnim internim linkovima.8 Ovo signalizira AI-u da je brend definitivni izvor znanja u tom domenu.

• Eksterna Validacija: Pored internih signala, i dalje je ključno sticanje beklinkova od autoritativnih i tematski relevantnih sajtova. Takođe, deljenje i interakcija na Q&A platformama (Quora, Reddit) koje AI modeli indeksiraju i koriste kao izvore društvenog poverenja, i dalje su kritični za izgradnju autoriteta.8

Proaktivno upravljanje Knowledge Graph-om, korišćenjem strukturiranih podataka (Organization, Person) za slanje kontrolisanih, proverenih i konzistentnih informacija AI sistemima, predstavlja najviši nivo AIO optimizacije. Ukoliko brend ne upravlja aktivno svojim KG-om, AI će sam sintetisati identitet iz rasutih, potencijalno neusaglašenih izvora, što smanjuje šansu za pouzdano citiranje.27

2. Novi KPI-jevi i Praćenje Performansi u AIO Eri

U eri generativne pretrage, metrike uspeha moraju biti redefinisane:

• Prelazak na Kvalitet: Sirovi obim saobraćaja (Traffic Volume) postaje sekundarna, ili čak "vanity" metrika. Strateški fokus se mora pomeriti na Stopu Konverzije (Conversion Rate) i Vrednost po Poseti (Value Per Visit), s obzirom na to da je preživeli saobraćaj višeg kvaliteta i namere.11 Marketing timovi moraju pripremiti prodajne odjele za manji obim, ali bolji kvalitet dolaznih lidova.35

• Metrika Citiranja: Biti uključen (citiran) u AIO, čak i bez generisanja direktnog klika, postaje ključni indikator relevantnosti i autoriteta.15

• Praćenje Performansi: Saobraćaj ostvaren putem klikova iz AI Overviews prati se unutar Google Search Console Performance Report-a, u okviru tipa pretrage "Web".11 Googleovi podaci pokazuju da su klikovi koji dolaze iz AIO obično kvalitetniji, jer korisnici koji kliknu na citirane izvore provode više vremena na sajtu.11

3. Kontrola AI Prikaza i Etičke Smernice

Efikasna strategija GEO/AIO uključuje i proaktivno upravljanje time kako AI koristi sadržaj. Za ograničavanje prikaza osetljivih, zastarelih ili pravno problematičnih informacija u AI odgovorima, neophodno je koristiti direktive nosnippet, data-nosnippet, max-snippet i noindex.11

Takođe, potrebno je strogo poštovati Googleove politike korišćenja za generativnu AI. Sadržaj generisan uz pomoć AI mora biti u skladu sa zakonom, poštovati autorska prava i privatnost, i ne sme promovisati štetne, nasilne, seksualno eksplicitne, ili terorističke aktivnosti.36

Zaključak: Nova Strateška Mapa

Generativna optimizacija (GEO/AIO) nije zamena za tradicionalni SEO, već njegova neminovna evolucija. Ključ uspeha u eri AI Overviews leži u prihvatanju dualne strategije: osiguravanju tehničke izvrsnosti i strukture sadržaja za mašinsku ekstrakciju (GEO), te izgradnji neupitnog algoritamskog poverenja i autoriteta (AIO).