Hakukoneoptimoinnin tulevaisuus: Generatiivinen hakukoneoptimointi (GEO), perinteinen SEO ja vastausmoottorioptimointi (AEO)

Tekoäly muokkaa markkinoinnin maisemaa uudenlaiseksi, ja sen vaikutukset huomataan jo nyt. Onko perinteisillä hakukoneoptimoinnin (SEO) -menetelmillä enää sijaa nykypäivän tekoälypohjaisten hakukoneiden ja suurten kielimallien (LLM) aikana?

Tässä artikkelissa sukellamme syvälle tekoälyoptimoinnin ytimeen, esittelemme keskeiset käsitteet kuten GEO ja AEO, ja tarjoamme kattavan oppaan strategioihin, joilla menestytään vastausmoottoreiden aikakaudella hyödyntäen markkinointisuppilon jokaista vaihetta.

Artikkelin 4 avainopetusta pähkinänkuoressa

1. Perusta rakentuu yhä perinteiselle SEO:lle, mutta AEO (vastausmoottorioptimointi) ja GEO (generatiivinen optimointi) tuovat lisää tasoja.
2. Fokus siirtyy sivuista “vastauksiin”: Onnistuminen vaatii sisällön rakenteen miettimistä niin, että tekoäly voi helposti ymmärtää ja poimia siitä tarkkoja ja suoria vastauksia.
3. Tekninen SEO on kriittisempää kuin koskaan: Erityisesti strukturoitu data (Schema.org) ja sivuston tekninen saavutettavuus ovat avainasemassa tekoälynäkyvyydelle.
4. Menestystä mitataan uusilla mittareilla: Pelkät klikkaukset eivät riitä. Brändin näkyvyyttä ja mainintoja tekoälyvastauksissa on seurattava aktiivisesti siihen erikoistuneilla työkaluilla.

Sisällysluettelo:

1. Tekoälyoptimoinnin uudet muodot: Peruskäsitteet haltuun
2. Tekninen hakukoneoptimointi: Vankka perusta tekoälynäkyvyydelle
3. Tekoälyn vaikutus hakukokemukseen: Google AI Overview ja laajemmat muutokset
4. Vastausmoottorioptimointi (AEO) käytännössä: Strategiat markkinointisuppilon eri vaiheisiin (TOFU, MOFU, BOFU)
5. Menestyksen mittaaminen tekoälyhaussa: Uudet ja syvennetyt KPI:t
6. Yhteenveto: Miten verkkosivua voi optimoida tekoälyä varten?

1. Tekoälyoptimoinnin uudet muodot: Peruskäsitteet haltuun

Tekoälyn myötä esiin on tullut muutamia termejä, jotka on hyvä avata.

Generative Engine Optimization (GEO) tai Generative AI Optimization (GAIO):

Luovaa sisältöä tekoälyllä Generative Engine Optimization (GEO), eli generatiivinen hakukoneoptimointi tai generatiivinen moottorioptimointi, keskittyy sisällön luomiseen ja optimointiin hyödyntäen tekoälyn luovia (generatiivisia) ominaisuuksia. GEO:n avulla tekoäly voi esimerkiksi tuottaa uusia sisältöideoita, luonnostella artikkeleita, personoida sisältöä käyttäjien mukaan ja jopa ennakoida trendejä. Tavoitteena on tehostaa sisällöntuotantoa ja luoda erittäin relevanttia ja sitouttavaa materiaalia.

Answer Engine Optimization (AEO)

Answer Engine Optimization (AEO), suomeksi vastausmoottorioptimointi, ei ole vain sitä, että sisältösi “poimitaan” tekoälyn toimesta. Kyse on merkityksen muotoilemisesta niin, että tekoäly tietää, mistä etsiä tietoa, mitä poimia ja milloin luottaa siihen. Tämä on keskeinen ajatus, johon syvennymme tämän artikkelin strategiaosiossa. AEO kattaa laajan kirjon toimenpiteitä, joilla varmistetaan sisällön optimaalinen tulkittavuus ja hyödynnettävyys tekoälyjärjestelmissä.

LLM optimization (large language model optimization)

Suurten kielimallien (Large Language Models, LLM), kuten ChatGPT:n, Geminin, Clauden ja Perplexityn, yleistyminen on muuttanut tapaa, jolla sisältöä kannattaa tuottaa verkkoon. Jotta sisällöt pääsevät esiin ja tulevat suositelluiksi näissä järjestelmissä, niitä on muokattava kielimallien toimintalogiikkaan sopiviksi – tätä kutsutaan LLM-optimoinniksi tai LMO (language model optimization). Käytännössä se tarkoittaa, että sisällön rakennetta, kieltä ja esitystapaa muokataan niin, että kielimallit pystyvät helposti ymmärtämään, jäsentämään ja käyttämään niitä vastauksissaan ja suosituksissaan.

Erityisesti ChatGPT-optimointi – eli työ, jolla pyritään parantamaan mahdollisuuksia tulla suositelluksi ChatGPT:n kautta – on noussut tärkeäksi osaksi yritysten liidinhankintaa ja digimarkkinointia. On havaittu, että sekä verkkosivustolla että sen ulkopuolella tehdyt toimet, maineeseen ja auktoriteettiin liittyen, vaikuttavat merkittävästi siihen, mitä sisältöjä kielimallit nostavat esiin. Käytännönläheisiin optimointikeinoihin ja strategioihin palataan tarkemmin tämän artikkelin osiossa 4, joka käsittelee vastausmoottorioptimointia.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG on menetelmä, jossa tekoäly etsii ensin lisätietoa ulkopuolisista lähteistä, kuten nettisivuista tai tietokannoista. Vasta sen jälkeen se muodostaa vastauksen kysymykseen. Tavoitteena on lisätä vastausten ajankohtaisuutta, tarkkuutta ja luotettavuutta. Käytännössä yritysten kannattaa varmistaa, että sisältö on helposti löydettävissä ja teknisesti hyvin jäsennelty – näin tekoäly voi hyödyntää sitä vastauksissaan.

Suhde perinteiseen hakukoneoptimointiin (SEO)

On tärkeää ymmärtää, että GEO/GAIO, AEO, RAG ja LLM-optimointi eivät korvaa perinteistä SEO:ta, vaan pikemminkin laajentavat ja syventävät sitä. Tekniset perusasiat, avainsanatutkimus (vaikkakin uudella painotuksella), ja laadukas sisältö ovat edelleen tärkeitä. Tekoälyoptimointi on moderni kerros perinteisen SEO:n päällä.

2. Tekninen hakukoneoptimointi: Vankka perusta tekoälynäkyvyydelle

Ennen kuin syvennytään sisällöllisiin strategioihin tekoälyä varten, on ensiarvoisen tärkeää varmistaa, että verkkosivuston tekninen perusta on kunnossa. Tekninen hakukoneoptimointi on tekoälyn aikakaudella jopa aiempaa kriittisempää, sillä se varmistaa, että sekä perinteiset hakukoneet että uudet tekoälyjärjestelmät pystyvät tehokkaasti löytämään, indeksoimaan, ymmärtämään ja hyödyntämään sivustosi sisältöä.

Strukturoitu data (Schema Markup) koneiden kielenä:

Skeemamerkinnät ovat keskeisessä roolissa, kun halutaan “muotoilla merkitystä” tekoälylle. Ne tarjoavat koneille selkeän ja yhtenäisen tavan ymmärtää sivustosi sisältöä, sen eri osia ja niiden välisiä suhteita. Esimerkiksi Article-skeema voi kertoa tekoälylle julkaisupäivän, kirjoittajan ja pääaiheen, mikä lisää luotettavuutta. Product-skeema voi syöttää tarkkaa tietoa tuotteista suoraan tekoälyn vertailuihin tai AI Overview -koosteisiin. FAQPage- ja HowTo-skeemat auttavat sisältöäsi nousemaan esiin suorina vastauksina.

Lisäksi, hyödyntämällä Schema.org:n sameAs-ominaisuutta voit linkittää sivustosi entiteettejä (kuten organisaatioita, henkilöitä, paikkoja tai abstrakteja käsitteitä) vastaaviin, yksilöityihin kohteisiin tunnetuissa ja auktoriteettisissa tietokannoissa, erityisesti Wikidatassa. Tämä auttaa tekoälyä yksiselitteisesti tunnistamaan, mistä nimenomaisesta entiteetistä puhut (vähentäen moniselitteisyyttä), ja yhdistämään sisältösi laajempaan, linkitetyn datan verkostoon. Tämä puolestaan vahvistaa sisältösi kontekstuaalista ymmärrystä ja voi parantaa sen auktoriteettia tekoälyjärjestelmien silmissä. Panostamalla kattaviin ja oikein toteutettuihin skeemamerkintöihin, mukaan lukien sameAs-linkitykset, teet sisällöstäsi huomattavasti arvokkaampaa ja helpommin hyödynnettävää tekoälyjärjestelmille.

API-rajapinnat: Suora datayhteys koneille:

Yhä useammin verkkosivustot voivat tarjota tietoa koneille myös suoraan API-rajapintojen (Application Programming Interface) kautta. Tämä mahdollistaa ajantasaisen ja strukturoidun datan välittämisen tekoälyjärjestelmille ilman perinteistä indeksointiprosessia. Esimerkiksi uutissivusto voi tarjota API:n uusimmista artikkeleistaan tai verkkokauppa tuotetietokannastaan. Vaikka API:en hyödyntäminen tekoälyoptimoinnissa on vielä kehittyvä alue, se tarjoaa merkittäviä mahdollisuuksia varmistaa datan tarkkuus ja saatavuus tekoälysovelluksille.

Muut keskeiset tekniset tekijät:

Edellä mainittujen lisäksi perinteiset teknisen SEO:n osa-alueet ovat edelleen elintärkeitä:

• Sivuston nopeus ja Core Web Vitals: Tekoälyt, kuten käyttäjätkin, suosivat nopeasti latautuvia ja responsiivisia sivuja.
• Indeksoitavuus ja saavutettavuus: Varmista, että tekoälybotit pääsevät käsiksi kaikkeen relevanttiin sisältöön (robots.txt, sitemap.xml). Useimmat botit suosivat HTML:n lukemista suoraan, ilman JavaScript-renderöintiä.
• Mobiiliystävällisyys: Suurin osa hauista tehdään mobiililaitteilla, ja tekoälyjärjestelmät huomioivat tämän. Erityisesti on huomioitava hitaammat nettiyhteydet ja erikokoiset ruudut käyttäjäkokemuksen varmistamiseksi.
• Turvallisuus (HTTPS): Suojattu yhteys on perusvaatimus.
• Looginen sivustorakenne ja sisäinen linkitys: Auttavat tekoälyä ymmärtämään sivuston hierarkiaa ja eri sisältöjen välisiä yhteyksiä.
• Infrastruktuuri: Nykyinen hosting ei ehkä kestä odotettua kuormitusta. Arvioi palvelinkapasiteettia, CDN-vaihtoehtoja ja vasteaikoja.
• Pääsynvalvonta: Estä tarpeettomat botit käyttämällä robots.txt sääntöjä
• Tietokannan suorituskyky: Optimoi kyselyt ja ota käyttöön välimuistitallennus (cache) palvelimen rasituksen vähentämiseksi, sillä raskaat tietokantakutsut voivat olla ongelmallisia.
• Seuranta: Erottele lailliset indeksoijat, tekoälyagentit ja haitalliset botit toisistaan perusteellisen lokianalyysin ja suorituskyvyn seurannan avulla.

Vahva tekninen perusta ei ainoastaan paranna perinteistä hakukonenäkyvyyttä, vaan luo edellytykset sille, että sisältösi voidaan tehokkaasti integroida ja hyödyntää osana tekoälyn tuottamia vastauksia ja hakukokemuksia.

3. Tekoälyn vaikutus hakukokemukseen: Google AI Overview ja laajemmat muutokset

Tekoäly muuttaa perusteellisesti sitä, miten käyttäjät etsivät, löytävät ja kuluttavat tietoa verkossa.

Mikä on Google AI Overview?

Google AI Overview (aiemmin Search Generative Experience, SGE) on hakutulossivulle (SERP) integroitu ominaisuus, joka tarjoaa käyttäjän kysymykseen tekoälyn tuottaman yhteenvedon. Tämä vastaus sijoittuu usein hakutulossivun yläosaan ja kokoaa tietoa eri lähteistä. Sen tarkoituksena on tarjota nopea ja kattava vastaus ilman, että käyttäjän tarvitsee klikata ulkoisille sivustoille.

Miten AI Overview vaikuttaa orgaaniseen hakuun?

Vaikutukset ovat moninaisia ja jo nyt näkyvissä:

• Vähemmän klikkauksia perinteisiin tuloksiin: Käyttäjät saavat vastauksen usein suoraan AI Overview -koosteesta, mikä vähentää tarvetta klikata yksittäisiä linkkejä, erityisesti informatiivisissa hauissa.
• “Nollaklikkihaut” kasvavat edelleen: Jo ennen AI Overviewin yleistymistä suuri osa Google-hauista ei johtanut klikkaukseen ulkoiselle sivustolle. SparkToron vuoden 2025 tutkimuksen mukaan vain 42.3 % Yhdysvaltain ja 46.7 % EU ja UK:n hauista ohjautuu avoimeen verkkoon. Nollaklikin hakuja tutkimuksessa mukaan oli 56.1% Yhdysvalloissa ja 52.8 % EU ja UK:ssa. Nollahaku voi tarkoittaa, että käyttäjä on saanut tarvittavan tiedon suoraan hakutuloksesta, klikkaa Googlen omistamaan palveluun tai tekee uuden täsmentävän haun. Mainosklikkejä hausta oli keskimäärin 1.3% Yhdysvalloissa ja 1.4% EU ja UK:ssa. Tekoälyn tuottamat suorat vastaukset todennäköisesti voimistavat tätä kehitystä, mikä tekee näkyvyydestä itse SERP-näkymässä ja brändin esiintymisestä entistä tärkeämpää.
• Näkyvyys AI Overview -koosteissa muuttuu kriittiseksi: Sivustot, joiden sisältöä tekoäly käyttää lähteenä, saavat arvokasta näkyvyyttä – ja linkit näissä koostelaatikoissa voivat edelleen tuoda liikennettä. Nämä käyttäjät ovat myös erittäin sitoutuneita.
• Monimutkaiset ja keskustelunomaiset haut hyötyvät: AI Overview pystyy käsittelemään laajoja ja monitahoisia kysymyksiä tehokkaammin kuin perinteinen hakutulos, mikä muuttaa hakukäyttäytymistä yhä keskustelullisempaan suuntaan, hyödyntäen generatiivista tekoälyä.
• Brändinrakennus saa uuden ulottuvuuden: Vaikka käyttäjä ei klikkaisi sivustolle asti, maininta AI Overview -vastauksessa voi vahvistaa brändin tunnettuutta ja auktoriteettia. Onko brändisi luotettava lähde myös tekoälyn silmissä?

Tekoälyn laajempi vaikutus hakuihin

Tekoäly tekee hauista yhä keskustelullisempia ja kontekstipohjaisempia. Hakukoneet ja kielimallit ymmärtävät paremmin luonnollista kieltä, asiayhteyksiä ja käyttäjien todellisia aikomuksia. Tämä kehitys korostaa entisestään syvällisen, relevantin ja aidosti hyödyllisen sisällön merkitystä.

3.1. Siirtymä sivuista vastauksiin: Uusi ajattelutapa optimointiin

Tekoäly on muuttanut tiedonhaun perusteita. Toisin kuin hakukoneet, kielimallit eivät indeksoi tai aseta sivuja paremmuusjärjestykseen, vaan ne arvioivat sanojen ja käsitteiden välisiä todennäköisyyksiä ja yhteyksiä. Tämän vuoksi optimoinnin fokus siirtyy: kun perinteinen SEO tavoittelee parasta sivua, tekoälyoptimoinnin päämääränä on tuottaa paras, täsmällisin vastaus käyttäjän kysymykseen.

Otetaan esimerkki: “Kuka on on paras Turtles hahmo ja miksi se on Donatello?”

Perinteisessä hakukoneen haussa:

Käyttäjä saattaa kirjoittaa Googleen esimerkiksi “paras Turtles hahmo” tai “Donatello Turtles taidot“. Hakukone pyrkii tällöin löytämään kattavimmat ja auktoriteettisimmat sivut, jotka käsittelevät näitä aiheita. Optimoitu sivu voisi olla:

• Laaja artikkeli kaikista Turtles-hahmoista, jossa Donatello on yksi osio.
• Foorumikeskustelu tai fanisivu, jossa väitellään parhaasta hahmosta.
• Donatellon hahmoprofiili virallisella Turtles-sivustolla.

Tavoitteena on saada käyttäjä klikkaamaan sivulle, joka parhaiten vastaa yleistä kiinnostusta aiheeseen tai sisältää haetut avainsanat generatiivisen tekoälyn näkökulmasta.
Sivun sijoitus perustuu moniin tekijöihin, kuten linkkeihin, sisältöön ja tekniseen toteutukseen.

AI-haussa (esim. keskustelu kielimallin kanssa tai AI Overview):

Kun käyttäjä esittää kysymyksen “Kuka on Turtleseista paras ja miksi se on Donatello?” suoraan tekoälylle:

• AI ei välttämättä etsi yhtä “parasta sivua”. Sen sijaan se pyrkii ymmärtämään kysymyksen eri osat: subjektiivisen väitteen (“paras on Donatello”) ja perustelupyynnön (“miksi”).
• AI hakee ja yhdistelee tietoa useista lähteistä (jotka voivat olla samoja sivuja, joita perinteinen SEO tavoittelee, mutta myös muita tietokantoja tai sisältöjä). Se etsii nimenomaan *argumentteja ja tietoja, jotka tukevat väitettä Donatellon paremmuudesta*.
• Keskeistä on, että AI löytää sisältöä, jossa Donatellon ominaisuudet (älykkyys, keksinnöt, teknologian taituruus, bo-sauva) on esitetty selkeästi ja jäsennellysti – mahdollisesti jopa suorina vastauksina kysymyksiin kuten “Miksi Donatello on tärkeä Turtles-tiimille?” tai “Mitkä ovat Donatellon vahvuudet?”.
• Vaikka alkuperäinen sivusi, joka sijoittuu hyvin perinteisessä haussa, sisältäisikin tämän tiedon, AI:n kannalta on olennaista, miten helposti ja tarkasti tuo spesifi tieto on sieltä *poimittavissa ja hyödynnettävissä* vastauksen muodostamiseen. Jos tieto on piilotettu pitkän tekstin sekaan ilman selkeää rakennetta, AI voi suosia toista lähdettä, joka tarjoaa tiedon ytimekkäämmin.
• AI:n tuottama vastaus on usein kooste, joka perustelee, miksi Donatello *voisi olla* paras, viitaten sen löytämiin ominaisuuksiin, ja saattaa lopuksi huomauttaa parhausjärjestyksen olevan subjektiivinen.

Tämä esimerkki korostaa, että vaikka laadukas ja kattava sisältö on edelleen tärkeää, tekoälyn aikakaudella sen on oltava myös erittäin hyvin jäsenneltyä, helposti pilkottavissa pienempiin tietoyksiköihin ja optimoitu vastaamaan suoraan spesifeihin kysymyksiin. Kyse ei ole enää vain parhaan sivun luomisesta, vaan myös parhaiden, yksittäisten vastausten tarjoamisesta osana laajempaa sisältöä. Tämä ajattelutavan muutos on keskeistä menestymiselle tekoälyn aikakaudella.

4. Vastausmoottorioptimointi (AEO) käytännössä: Strategiat markkinointisuppilon eri vaiheisiin (TOFU, MOFU, BOFU)

Kuten aiemmin todettiin, AEO:ssa on kyse merkityksen muotoilemisesta tekoälyä varten. Tämä tarkoittaa käytännössä sisällön luomista ja rakenteistamista niin, että se on tekoälylle helposti löydettävissä, ymmärrettävissä, poimittavissa ja luotettavaksi arvioitavissa. Tarkastellaan tätä markkinointisuppilon (funnel) eri vaiheiden kautta:

4.1. Suppilon yläosa eli TOFU (Top of Funnel) – Tietoisuusvaihe: Näkyvyys ja löydettävyys tekoälyhauissa

Koska merkittävä enemmistö, melkein 60 %, Google-hauista päättyy nykyään ilman, että käyttäjä klikkaa millekään verkkosivulle (SparkToro, 2025), TOFU-vaiheen strategioissa korostuu tarve tavoittaa käyttäjät suoraan hakutulossivulla. Tavoitteena ei ole enää ainoastaan saada klikkaus omalle sivulle, vaan varmistaa näkyvyys ja brändin esilläolo niissä elementeissä, joita käyttäjä näkee ja kuluttaa ilman klikkausta.

Keskeiset sisältömuodot ja strategiat TOFU-vaiheeseen:

• Sanasto- ja määritelmäsivut (Glossary / Definition pages): Luo selkeitä ja ytimekkäitä sivuja, jotka määrittelevät alasi keskeiset termit ja käsitteet.
  • Esimerkki: Jos toimit rahoitusalalla, luo sivu, joka selittää “mikä on korkokatto?” tai “mitä tarkoittaa ETF?”. Muotoile vastaus niin, että se on helposti poimittavissa suoraksi vastaukseksi.
• Äänihakuvalmis sisältö (Voice search-ready content): Optimoi sisältö vastaamaan luonnollisiin, puhuttuihin kysymyksiin.
  • Esimerkki: Sen sijaan, että optimoisit vain avainsanalle “sää Helsinki”, luo sisältöä, joka vastaa kysymykseen “Mikä on tämän päivän sääennuste Helsingissä?”. Usein tämä tarkoittaa lyhyitä, suoria vastauksia.
• Ohjesivut skeemalla (How-to guides with schema): Luo yksityiskohtaisia, vaiheittaisia ohjeita ja käytä HowTo -skeemamerkintää.
  • Esimerkki: “Näin vaihdat renkaat autoon turvallisesti” -opas, jossa jokainen vaihe on selkeästi eroteltu ja mahdollisesti kuvitettu.
• UKK-sivut (FAQ pages – structured, schema-supported): Kokoa usein kysytyt kysymykset ja niiden vastaukset yhdelle sivulle tai integroidusti artikkelien loppuun. Käytä FAQPage -skeemaa.
  • Esimerkki: Tuotesivulla voi olla UKK-osio, joka vastaa kysymyksiin toimitusajoista, palautusoikeudesta ja tuotteen ominaisuuksista.
• Hakutulospätkät (Featured snippets – short Q&A + internal links): Tavoittele näkyvyyttä “nollasijoituksella” tarjoamalla lyhyitä ja ytimekkäitä vastauksia kysymyksiin. Sisällytä linkkejä syvempään tietoon sivustollasi.
• Listaukset (Listicles – paired with clean structure + alt text): Luo listoja (esim. “Top 10…”, “Parhaat vinkit…”) selkeällä rakenteella (H-otsikot, listamerkinnät) ja kuvailevilla ALT-teksteillä kuvissa.
  • Esimerkki: “7 vinkkiä parempaan uneen” tai “Viisi suosituinta kesälomakohdetta Suomessa”.
• Kysymys-vastaus artikkelit (Question-based, answer-first): Rakenna artikkelit vastaamaan keskeiseen kysymykseen heti alussa (“answer-first”) ja syvennä aihetta sen jälkeen. Käytä kysymyspohjaisia väliotsikoita.

Hyödyllisiä työkaluja TOFU-vaiheeseen:

4.2. Suppilon keskiosa eli MOFU (Middle of Funnel) – Harkintavaihe: Sitouttaminen ja luottamuksen rakentaminen

Kun käyttäjä on löytänyt sinut, seuraava vaihe on sitouttaa hänet ja rakentaa luottamusta. Tämä on kriittistä sekä käyttäjän ostopolun että sen kannalta, miten tekoälyjärjestelmät, kuten ChatGPT, arvioivat brändisi ja sisältösi luotettavuutta ja asiantuntemusta. Vahvat luottamussignaalit parantavat mahdollisuuksiasi tulla tekoälyn suosittelemaksi.

Esimerkiksi ChatGPT:n suosituksiin vaikuttavat merkittävästi seuraavat tekijät, joihin voit MOFU-vaiheen strategioilla vaikuttaa:

• Auktoriteettiset listamaininnat (Authoritative list mentions): Mainintojen saaminen arvostetuilta, puolueettomilta alan listoilta ja vertailuista on tehokkain tapa. Pyri siis tuottamaan niin laadukasta sisältöä ja palvelua, että ansaitset paikkasi näillä listoilla. Aktiivinen mediasuhdetyö ja verkostoituminen voivat myös auttaa.
• Palkinnot ja jäsenyydet (Awards): Viralliset tunnustukset ja jäsenyydet tunnetuissa, arvostetuissa organisaatioilta viestivät vahvasti luotettavuudesta. Tuo nämä selkeästi esiin sivustollasi.
• Verkkoarvostelut (Online reviews): Positiiviset ja aidot asiakasarvostelut luotettavilla alustoilla (Google Business Reviews, Trustpilot, alakohtaiset arvostelusivustot) ovat erittäin tärkeitä. Kannusta aktiivisesti tyytyväisiä asiakkaita jättämään arvosteluja.
• Asiakasesimerkit ja käyttötiedot (Customer examples & Usage data): Konkreettiset tapaustutkimukset, asiakastarinat ja data tuotteidesi/palveluidesi käytöstä ja hyödyistä rakentavat luottamusta ja tarjoavat arvokasta tietoa kielimalleille.
• Sosiaalinen sentimentti (Social sentiment): Brändiäsi koskevan keskustelun yleinen sävy verkossa ja sosiaalisessa mediassa. Positiivisen kuvan ylläpitäminen hyvällä asiakaspalvelulla ja aktiivisella viestinnällä on tärkeää.

Keskeiset sisältömuodot ja strategiat MOFU-vaiheeseen (näiden yllämainittujen tekijöiden tukemiseksi):

• Työkalusivut tai laskurit (Interactive tools or calculators): Tarjoa interaktiivisia työkaluja, jotka auttavat käyttäjää ratkaisemaan ongelman tai saamaan arvion.
  • Esimerkki: Asuntolainalaskuri, kalorilaskuri, hiilijalanjälkilaskuri. Nämä sitouttavat käyttäjää ja osoittavat asiantuntemusta.
• Asiantuntijoiden Q&A:t tai auktoriteettihaastattelut (Expert Q&As or authoritative interviews): Julkaise haastatteluja alasi tunnustettujen asiantuntijoiden kanssa tai perusteellisia Q&A-osioita, joissa avaavat aiheen syvällisesti. Nämä voivat tuottaa mainintoihin auktoriteettisilla listoilla ja parantaa asiantuntijakuvaa.
• Syväluotaavat oppaat tai vertailuartikkelit (Deep-dive tutorials or comparison posts): Tarjoa erittäin yksityiskohtaista tietoa, joka menee pintaa syvemmälle.
  • Esimerkki: Kattava opas tietyn ohjelmiston käyttöön tai yksityiskohtainen vertailu kahden eri sijoitusstrategian välillä, sisältäen datalla tuettuja argumentteja. Tällainen sisältö voi kerätä arvostusta ja linkityksiä.
• Laajat sisältökokonaisuudet (Longform clusters – hub + spoke structure): Rakenna keskeisen teemasivun (hub) ympärille useita yksityiskohtaisempia täsmäsisältösivuja (spoke), jotka linkittyvät toisiinsa. Tämä osoittaa aiheen syvällistä hallintaa ja voi tukea auktoriteettiaseman rakentumista.
  • Esimerkki: “Digitaalisen markkinoinnin opas” (hub), josta linkit alasivuihin kuten “Hakukoneoptimointi aloittelijoille”, “Sähköpostimarkkinoinnin parhaat käytännöt” jne. (spokes).
• Havainnollistavat kuvat (Visual explainers – images with descriptive alt text): Käytä infograafeja, kaavioita ja muita havainnollista kuvitusta monimutkaisten asioiden selittämiseen. Varmista kuvailevat ALT-tekstit.
• Sivut, joilla on strukturoitu metadata (author, date, context, sources): Varmista, että sivuiltasi löytyy selkeästi tieto kirjoittajasta (E-E-A-T:n mukaisesti), julkaisupäivämäärästä, viimeisimmistä päivityksistä, sisällön kontekstista ja käytetyistä lähteistä. Tämä lisää luotettavuutta ja tukee kielimallien arviointia.
• Aktiivinen PR ja mediasuhteet: Tavoitteena saada mainintoja ja tunnustuksia, jotka ovat keskeisiä ChatGPT:n suosituksille.
• Arvostelustrategia: Systemaattinen tapa kerätä ja hyödyntää asiakasarvosteluja, jotka vaikuttavat suoraan kielimallien näkemykseen
• Laadukkaat asiakastarinat: Julkaise säännöllisesti näyttöä onnistumisistanne, jotka toimivat Asiakasesimerkit ja käyttötiedot -signaaleina.

Hyödyllisiä työkaluja MOFU-vaiheeseen:

4.3. Suppilon alaosa eli BOFU (Bottom of Funnel) – Päätösvaihe: konversio

Suppilon alaosassa (BOFU) tavoitteena on muuttaa saavutettu näkyvyys ja luottamus konkreettiseksi toiminnaksi, kuten ostokseksi, yhteydenotoksi tai rekisteröitymiseksi. Tässä vaiheessa aiemmin mainitut, LLM:ien arvostamat tekijät kuten asiakasesimerkit ja -arvostelut nousevat entistä tärkeämpään rooliin.

Keskeiset sisältömuodot ja strategiat BOFU-vaiheeseen:

• Tapausesimerkit ja referenssit (Case studies & use cases – with bulleted TL;DRs): Esittele onnistuneita asiakastarinoita ja konkreettisia esimerkkejä siitä, miten tuotteesi tai palvelusi ovat auttaneet muita. Nämä eivät ainoastaan auta potentiaalista asiakasta päätöksenteossa, vaan tarjoavat myös Asiakasesimerkit ja käyttötiedot -tyyppistä sisältöä, jota ChatGPT arvostaa suosituksia tehdessään. Lisää lyhyt “Too Long; Didn’t Read” (TL;DR) -yhteenveto.
• Asiakasarvostelut (Customer reviews – social proof that LLMs can cite): Aidot asiakasarvostelut ja -suositukset ovat vahvaa sosiaalista todistusaineistoa. Tekoälyt voivat myös viitata näihin, jos ne ovat julkisesti saatavilla ja luotettavilta alustoilta. Integroi arvosteluja sivustollesi.
• Tuotevertailut (Product comparisons – for query-based AI prompts): Luo yksityiskohtaisia vertailuja omien tuotteidesi tai palveluidesi eri versioiden välillä, tai vertaa niitä kilpailijoiden tarjontaan reilusti ja läpinäkyvästi. Nämä ovat hyödyllisiä, kun käyttäjä esittää tekoälylle kysymyksiä kuten “kumpi on parempi, tuote A vai tuote B?”.
• Hintasivut (Pricing pages – keep it clean + skimmable + clear CTAs!): Esitä hinnoittelusi selkeästi, helposti silmäiltävästi ja ymmärrettävästi. Varmista, että toimintakehotteet (CTA) ovat näkyviä ja houkuttelevia.
• Koneluettavat toimintakehotteet (Machine readable CTAs): Varmista, että CTA-painikkeesi ja -linkkisi ovat tekstipohjaisia ja kuvailevia. Tekoäly ymmärtää tekstin “Lataa opas tästä” paremmin kuin kuvanapin.

Nämä AEO-strategiat auttavat sinua paitsi parantamaan sijoituksiasi perinteisissä hauissa, myös varmistamaan, että sisältösi on valmis palvelemaan käyttäjiä ja tekoälyä tehokkaasti koko asiakaspolun ajan.

Hyödyllisiä työkaluja BOFU-vaiheeseen:

5. Menestyksen mittaaminen tekoälyhaussa: Uudet ja syvennetyt KPI:t

Generatiivisen haun ja tekoälyvastausten yleistyessä perinteiset hakukoneoptimointiin liittyvät mittarit eivät yksin riitä kertomaan koko totuutta menestyksestä. Vaikutuksen seuranta on aiempaa haastavampaa silti entistä tärkeämpää. Tarvitaan uusia suorituskykymittareita, jotka auttavat ymmärtämään, miten sisältösi suoriutuu ja vaikuttaa.

5.1. Generatiivisen haun seurannan periaatteet ja jatkuvat haasteet

Ennen kuin syvennymme yksittäisiin mittareihin, on olennaista ymmärtää, miksi menestyksen mittaaminen tekoälyn aikakaudella on monimutkaista. Suurin haaste on ekosysteemin pirstaleisuus ja läpinäkyvyyden puute. Keskeinen ongelma on se, että eri tekoälyalustat kuten ChatGPT, Perplexity, Gemini ja Claude viittaavat lähteisiin hyvin eri tavoin.

Tämä vaihtelu johtuu alustojen arkkitehtuurista, koulutusdatasta ja tavoista hakea ja käsitellä tietoa.

• Seurannan periaatteet:
  • Brändimaininnat: Seuraa aktiivisesti brändisi mainintoja verkossa, erityisesti tekoälyalustojen tuottamissa vastauksissa. Työkalujen kehittyessä tämä helpottuu, mutta vaatii edelleen tarkkuutta.
  • SERP-analyysi: Tarkkaile hakutulossivujen (SERP) muutoksia ja AI Overview -koosteiden vaikutusta omiin sijoituksiisi ja klikkausprosentteihisi (CTR) esimerkiksi Google Search Consolen avulla.
  • Nollaklikkihakujen ymmärtäminen: Arvioi, mitkä haut todennäköisimmin johtavat nollaklikkaukseen (käyttäjä saa vastauksen suoraan SERP:stä) ja miten tämä vaikuttaa strategiaasi. Näkyvyys voi olla arvokasta ilman klikkaustakin.
  • Laadulliset mittarit: Älä unohda laadullisia tekijöitä, kuten brändin tunnettuuden ja auktoriteetin kasvua sekä käyttäjien syvempää sitoutumista sivustolla – nämä voivat olla epäsuoria merkkejä onnistumisesta tekoälyoptimoinnissa.
  • Jatkuva oppiminen: Tekoälyhaut ja analytiikkatyökalut kehittyvät jatkuvasti. Pysy ajan tasalla uusista menetelmistä ja työkaluista.
•  Mittauksen erityiset haasteet tekoälyaikakaudella: Vaikka uusia mittareita kehitetään, niiden tehokas mittaaminen ja hyödyntäminen tekoälyn muokkaamassa hakukentässä sisältää useita haasteita.
  • Työkalujen ja näiden datan kypsyysaste: Monet analytiikkatyökalut vasta mukautuvat tekoälyhakujen tuomiin muutoksiin, ja luotettavan, vertailukelpoisen datan saaminen uusista KPI:sta voi olla vaikeaa.
  • Tekoälymallien “musta laatikko”: Erityisesti suurten kielimallien sisäinen toimintalogiikka voi olla läpinäkymätön, mikä tekee attribuutiosta haastavaa.
  • Menestyksen määrittelyn muutos: Perinteiset mittarit, kuten orgaaninen liikenne, eivät välttämättä kerro koko kuvaa, kun nollaklikkihaut ja brändinäkyvyys tekoälyvastauksissa korostuvat. Uudenlaisten arvonmääritysmallien kehittäminen on tarpeen.
  • Muuttujien eristäminen: On vaikea erottaa toimenpiteiden vaikutusta muiden markkinointitoimien tai yleisen sisältölaadun vaikutuksesta tekoälyn tuottamiin tuloksiin.
  • Dynaaminen ympäristö: Tekoälyalgoritmit, niiden tuottamat vastaukset ja käyttöliittymät muuttuvat jatkuvasti, mikä tekee pitkäjänteisen vertailun, trendien tunnistamisen ja strategioiden vakiinnuttamisen vaikeaksi.

5.2. Keskeiset suorituskykymittarit (KPI:t) tekoälyhaun aikakaudella

Seuraavat KPI:t auttavat ymmärtämään ja optimoimaan näkyvyyttä tekoälypohjaisissa hauissa. Ne voidaan jakaa karkeasti neljään kategoriaan:

A. Tekoälyn tuottamat tulokset ja attribuutio (Miten sisältösi näkyy ja miten se kreditoidaan tekoälyn generoimissa vastauksissa)

• Attribuutioaste tekoälyvastauksissa (Attribution rate in AI outputs): Osoittaa, kuinka usein brändisi tai sivustosi mainitaan lähteenä tekoälyn generoimissa vastauksissa (esim. AI Overview -linkit). Tämä on ensisijainen mittari suoralle näkyvyydelle ja uskottavuudelle tekoälyn tuottamassa informaatiossa, tarjoten arvoa silloinkin, kun käyttäjä ei klikkaa sivustollesi.
• Tekoälysitaattien määrä (AI citation count): Laskee, kuinka monta kertaa sisältösi tai brändisi mainitaan eri tekoälyalustojen (kuten ChatGPT, Perplexity, Gemini) tuottamissa vastauksissa, vaikka suoraa linkkiä ei olisikaan. Suuri määrä viittaa laajempaan tunnettuuteen, vaikutukseen ja luotettavuuteen alustoissa.
• Näkyvyys nollaklikkauspinnoilla (Zero-click surface presence): Seuraa, kuinka usein sisältösi tai brändisi näkyy suoraan hakutulossivulla (esim. AI Overviews, vastauslaatikot) tai älyavustajien vastauksissa. Koska valtaosa hauista ei johda klikkaukseen (SparkToro, 2024), tämä mittari on kriittinen arvioitaessa todellista tavoittavuutta ja brändialtistusta hakutuloksissa. Se kertoo, kuinka hyvin onnistut välittämään arvoa ja informaatiota jo ennen mahdollista klikkausta.

B. Sisällön relevanssi ja nouto tekoälyn toimesta (Miten tekoäly ymmärtää, arvostaa ja käyttää sisältöäsi)

• Sisältölohkojen noutotiheys (Chunk retrieval frequency): Mittaa, kuinka usein tekoälyjärjestelmät poimivat ja hyödyntävät tiettyjä osia/pätkiä sisällöstäsi vastauksissaan. Korkea taajuus tietylle sisältölohkolle osoittaa sen olevan erityisen käyttökelpoinen ja relevantti tiettyihin kyselyihin, auttaen tunnistamaan arvokkaimmat sisältöelementit.
• Upotusten relevanssipistemäärä (Embedding relevance score): Arvioi, kuinka samankaltainen käyttäjän hakukyselyn ja sisältösi merkitys on vektorimuodossa (numeerisina esityksinä, jotka kuvaavat semanttista merkitystä). Korkea pistemäärä on keskeinen, jotta sisältösi yhdistetään oikeisiin kyselyihin vektoritietokannoissa, joita monet tekoälyt käyttävät tiedonhakuun.
• Noudon varmuuspistemäärä (Retrieval confidence score): Arvioi tekoälymallin sisäistä varmuutta siitä, että juuri sinun sisältösi on relevantti ja laadukas valinta tiettyyn kyselyyn. Korkeampi varmuusaste (jos tällainen data on saatavilla) lisää todennäköisyyttä sisällön käyttämiselle vastauksessa ja voi kertoa sisällön laadusta tekoälyn näkökulmasta
• RRF-sijoituspanos (RRF rank contribution)
  RRF-sijoituspanos kertoo, kuinka paljon sisältösi vaikuttaa lopullisen hakuvastauksen muodostumiseen silloin, kun tekoäly yhdistää tuloksia useista eri lähteistä. Tätä varten käytetään menetelmää, joka painottaa sisältöjä, jotka sijoittuvat hyvin sekä perinteisessä avainsanahaussa että semanttisessa vektorihakumenetelmässä. Mitä korkeampi sijoituspanos, sitä merkittävämpi rooli sisällölläsi on vastausten kokoamisessa.
• LLM-vastauskattavuus (LLM answer coverage): Osoittaa, kuinka moneen erilaiseen ja aihepiiriltään erilliseen kysymykseen (erityisesti pitkän hännän ja keskusteleviin kysymyksiin) sisältösi pystyy tarjoamaan relevantin ja kattavan vastauksen suurten kielimallien kautta. Tämä kuvastaa sisältösi laaja-alaisuutta ja kykyä palvella moninaisia, tarkkoja tiedontarpeita.
• Semanttisen tiheyden pistemäärä (Semantic density score): Arvioi sisällön käsitteellistä rikkautta ja informaation tiiviyttä kussakin sisältölohkossa. Semanttisesti tiheä, selkeästi jäsennelty ja käsitteellisesti rikas sisältö on tekoälyn helpompi ymmärtää syvällisesti ja hyödyntää tarkasti erilaisissa asiayhteyksissä.

C. Tekninen suorituskyky ja saavutettavuus tekoälylle (Miten hyvin sivustosi tekninen toteutus tukee tekoälyjärjestelmien toimintaa)

• Läsnäoloaste vektori-indekseissä (Vector index presence rate): Kertoo prosentuaalisesti, kuinka suuri osa relevantista sisällöstäsi on onnistuneesti muunnettu vektoreiksi ja indeksoitu tekoälyhakujen käyttämiin erikoistuneisiin vektori-indekseihin. Ilman tätä läsnäoloa semanttinen haku ja relevanssivertailu eivät toimi tehokkaasti.
• Tekoälymallien indeksoinnin onnistuminen, aktiivisuus ja prioriteetit (AI model crawl success, activity & priorities): Kuinka tehokkaasti ja kattavasti tekoälyjärjestelmien (kuten suurten kielimallien ja hakukoneiden AI-bottien) indeksointirobotit pääsevät käsiksi sivustosi sisältöön sekä miten ne toimivat siellä. Lokitiedostojen analysointi (Log file analysis) on keskeinen menetelmä tämän seurantaan. Segmentoimalla ja jäsentämällä lokitiedostoja voit:
  • Tunnistaa, mitkä tekoälyspesifit (ja muut) indeksointirobotit vierailevat sivustollasi.
  • Seurata niiden indeksointitiheyttä (crawl frequency) eli kuinka usein ne palaavat kullekin sivulle tai sivuston osalle.
  • Arvioida indeksointisyvyyttä (crawl depth) eli kuinka monta tasoa sivustostasi ne tyypillisesti käyvät läpi yhdellä vierailulla.
  • Ymmärtää indeksointibudjetin (crawl budget) käyttöä eli kuinka monta sivua ne indeksoivat tietyssä ajassa ja mitkä sivut tai sivuston osat ne vaikuttavat priorisoivan. Näiden tietojen avulla voit optimoida sivustosi rakennetta, sisäistä linkitystä ja teknisiä asetuksia palvelemaan paremmin tekoälybottien tarpeita.

D. Tekoälyn havaitsema auktoriteetti ja käyttäjäsignaalit (Miten tekoäly arvioi brändisi luotettavuutta ja miten käyttäjät reagoivat tekoälyn kautta löytämäänsä sisältöön)

• Koneellisesti validoitu auktoriteetti (Machine-validated authority): Moderni auktoriteettimittari, joka heijastaa, miten tekoälyjärjestelmät tunnistavat ja arvostavat sisältöäsi ja brändiäsi kokonaisuutena. Tämä perustuu laajempaan dataan, kuten noutotiheyteen, sitaatteihin tekoälyvastauksissa, strukturoidun datan laatuun ja yhteyksiin muihin tunnettuihin entiteetteihin (esim. Wikidata-linkitykset).
• Tekoälyn kautta tulleen liikenteen sitoutumisaste (User engagement with AI-sourced content): Mittaa, miten käyttäjät, jotka saapuvat sivustollesi tekoälyn generoiman vastauksen tai linkin kautta (esim. AI Overview), sitoutuvat sisältöösi. Seuraa esimerkiksi segmentin sivulla vietettyä aikaa, aktiivisuusastetta (engagement rate) ja konversioastetta.
• Tietograafi-entiteettien näkyvyys ja kytkeytyneisyys (Knowledge graph entity prominence & connectivity): Arvioi, kuinka hyvin brändisi, tuotteesi, palvelusi ja avainhenkilösi on tunnistettu ja esitetty keskeisissä tietograafeissa (kuten Googlen Knowledge Graph, Wikidata), ja miten ne linkittyvät muihin relevantteihin entiteetteihin. Vahva läsnäolo ja hyvät yhteydet tietograafeissa voivat parantaa näkyvyyttä ja luotettavuutta tekoälyjärjestelmien silmissä.

Näiden uusien mittareiden seuraaminen voi olla haastavaa ilman erikoistuneita työkaluja. Seuraavaan taulukkoon on koottu esimerkkejä kaupallisista palveluista, jotka on suunniteltu auttamaan brändin ja sisällön näkyvyyden mittaamisessa tekoälyalustoilla.

6. Yhteenveto: Miten verkkosivua voi optimoida tekoälyä varten?

Tekoäly ei ole ohimenevä trendi digitaalisessa markkinoinnissa, vaan perustavanlaatuinen muutosvoima, joka on tullut jäädäkseen. Vastausmoottorioptimointi (AEO), generatiivinen optimointi (GEO/GAIO), RAG-järjestelmien huomioiminen ja LLM-optimointi ovat avaimia menestykseen tässä uudessa ympäristössä. Vaikka eteen on tullut lukuisia uusia termejä ja lyhenteitä, pohjimmiltaan kyse on edelleen siitä, miten varmistetaan paras mahdollinen näkyvyys ja relevanssi kaikilla niillä alustoilla ja tavoilla, joilla käyttäjät nykyään etsivät ja kuluttavat tietoa. Kenties SEO:n todellinen merkitys tulevaisuudessa onkin “Search Everywhere Optimization” eli monikanavaista haun optimointi.

Tulevaisuudessa menestyvät ne, jotka:

• Omaksuvat tekoälyn osaksi strategiaansa: Eivät pelkää kokeilla uusia työkaluja ja menetelmiä, ja ymmärtävät merkityksen muotoilun tärkeyden tekoälylle.
• Keskittyvät tinkimättömään laatuun ja käyttäjäkeskeisyyteen: Tekoäly tekee pinnallisesta optimoinnista yhä tehottomampaa. Aito arvo käyttäjälle on keskiössä.
• Ovat ketteriä ja valmiita oppimaan jatkuvasti: Tekoälyn kehitys on nopeaa, ja parhaat käytännöt muuttuvat sen mukana.

Panostamalla laadukkaaseen sisältöön, ymmärtämällä tekoälyalgoritmien ja vastausmoottoreiden toimintaa, sekä soveltamalla tässä artikkelissa esiteltyjä strategioita, yritykset voivat varmistaa näkyvyytensä ja menestyksensä myös tekoälyn aikakaudella.

Yhteenvetona, verkkosivun optimointi tekoälyä varten yhdistää parhaita käytäntöjä perinteisestä SEO:sta ja uusista, tekoälykeskeisistä menetelmistä:

• Panosta laadukkaaseen ja syvälliseen sisältöön: Tekoälyt, kuten Googlen algoritmit ja LLM:t, arvostavat sisältöä, joka on asiantuntevaa, luotettavaa ja kattaa aiheen kattavasti (E-E-A-T). Vastaa käyttäjien kysymyksiin perusteellisesti.
• Ymmärrä hakuaikomus (Search Intent): Selvitä, mitä käyttäjä todella etsii tietyllä hakulausekkeella, ja tarjoa sisältöä, joka vastaa tähän tarpeeseen
• Hyödynnä strukturoitua dataa (Schema Markup): Auta hakukoneita ja tekoälyjä ymmärtämään sivustosi sisältöä tarkemmin.
• Optimoi käyttäjäkokemus (UX): Varmista, että sivustosi on nopea, mobiiliystävällinen (huomioiden eri laitteet ja verkkonopeudet), helppokäyttöinen ja turvallinen (HTTPS).
  Käytä luonnollista kieltä: Kirjoita ihmisille, älä koneille. Tekoälyt ymmärtävät luonnollista kieltä ja keskustelunomaista sisältöä yhä paremmin.
• Rakenna auktoriteettia ja luottamusta: Laadukkaat ulkoiset linkit, brändin maininnat ja positiiviset arvostelut vahvistavat sivustosi asemaa. Muista, että brändin merkitys korostuu.
• Seuraa, analysoi ja sopeudu: Käytä mainintojen seurantaan työkalua kuten waikay.io, ja uusia KPI:tä seurataksesi, miten käyttäjät ja tekoälyt vuorovaikuttavat sivustosi kanssa, ja tee tarvittavia muutoksia jatkuvasti.

Suositukset verkkosivuston omistajille ja sisällöntuottajille

Sisällöntuotanto tekoäly-ystävälliseen (AEO) muotoon

Sivuston tekninen toteutus – tekoälybotit huomioiden

Jos haluat, että tekoälybotit indeksoivat sisältöäsi:

1. Vältä JavaScript-riippuvuutta sisällön näkyvyydessä
   Useimmat kielimalleihin perustuvat botit (kuten ChatGPT:n tai Clauden crawlerit) eivät suorita JavaScriptiä.
   Joten suosi staattista HTML-sisältöä, joka on näkyvissä ilman JavaScriptin suorittamista.
2. Lisää llms.txt-tiedosto sivuston juureen
   Tämä toimii kielimallien-crawlereille vähän kuin robots.txt. Tiedostossa voit listata suositeltavat URL-osoitteet sisällöstäsi, jonka haluat päätyvän kielimalleihin (ks. llms-txt.site).

Jos taas et halua, että tekoälybotit indeksoivat sisältöäsi:

1. Käytä robots.txt-tiedostoa estämään pääsy tietyiltä boteilta
   Määrittele yksittäiset käyttäjäagentit (esim. User-agent: GPTBot) ja rajaa näiden bottien sivustolle.
   Useat isot toimijat, kuten OpenAI ja Apple, kunnioittavat näitä määrittelyjä tarkasti.

Lähteet:

https://www.samhogan.sh/blog/a-new-form-of-seo

https://datos.live/report/state-of-search-q1-2025/

https://ahrefs.com/blog/ai-content-marketing/

https://momenticmarketing.com/blog/ai-search-crawlers-bots

https://llmstxt.org/

https://www.linkedin.com/in/emilia-moller/