»Odgovori, ki jih podajajo UI-modeli, bodo vse bolj vplivali na nakupne odločitve«

Matic Kolar, direktor podjetja Web Center in strokovnjak za SEO in GEO optimizacijo, bo na DIGGIT-u 4. junija 2026 na delavnici s konkretnimi primeri predstavil, kako podjetja vplivajo na modele umetne inteligence, pred tem pa smo se z njim pogovarjali o trenutni situaciji, trendih, najpogostejših napakah in tudi o samem delovanju UI-modelov.

V čem se po vašem mnenju najbolj spreminja način iskanja informacij, odkar uporabniki vse pogosteje posegajo po UI-modelih, kot so ChatGPT, Gemini in Copilot?

S prihodom UI-modelov se način iskanja vrača k naravni človeški komunikaciji. Ne uporabljamo več ključnih besed, temveč pišemo dolge stavke, natančno opisujemo svoje potrebe in postavljamo vprašanja, kot bi jih postavili človeku. Uporabniki v UI-modelih ne iščejo več samo informacij, ampak pričakujejo jasne primerjave in priporočila, ki jim pomagajo pri odločitvi pred nakupom, zato je ključno, kakšne informacije imajo UI-modeli o vašem podjetju ali vaših izdelkih in kako vas primerjajo s konkurenco.

Kakšen je torej razlog, da smo v tako kratkem času spremenili način iskanja informacij?

Bistvena razlika je v tem, da uporabniki v UI-modelih ne iščejo informacij zato, da bodo našli različne ponudnike (kot na Googlu), ampak zato, da bodo našli najboljšega ponudnika za svoje specifične potrebe. Želijo primerjave in konkretna priporočila, ki so prilagojena njim; ti pa te potrebe razumejo in jih upoštevajo pri oblikovanju svojih odgovorov. Zakaj bi zapravljali čas za raziskavo in primerjavo različnih ponudnikov, če lahko to delo namesto nas hitreje in bolj natančno opravi umetna inteligenca? Poleg načina iskanja informacij se bo postopoma spremenila tudi sama uporaba spleta. Kmalu bomo lahko UI-modelom preprosto naročili, naj namesto nas oddajo povpraševanje ali opravijo spletni nakup.

V svojih nastopih pogosto omenjate GEO optimizacijo. Kako se razlikuje od SEO optimizacije in zakaj postaja ključna v dobi generativne umetne inteligence?

Pri SEO optimizaciji je prvi cilj pridobiti klik na spletno stran. Nato z dobro vsebino in uporabniško izkušnjo uporabnika pretvorimo v kupca. Pri GEO optimizaciji pa se ta proces zgodi še preden pride do klika na spletno stran. Gre za to, kako UI-modeli vašo znamko priporočajo in primerjajo s konkurenco neposredno v svojem odgovoru. Če npr. ChatGPT uporabniku poda prepričljiv argument, zakaj ste boljša izbira, je nakupna odločitev pogosto sprejeta že znotraj samega pogovora z umetno inteligenco.

Od kod pridobivajo podatke o blagovnih znamkah? In kako lahko podjetja vplivajo na to, katere informacije so upoštevane?

Odgovarjajo na dva načina: iz svojega »spomina« (podatki, na katerih so bili naučeni) ali pa s sprotnim iskanjem po spletu, kjer poiščejo informacije in sestavijo odgovor. Podjetja lahko na te rezultate vplivajo na tri načine:

• optimizacija spletne strani za UI-modele;
• prisotnost na virih iz katerih UI-modeli črpajo informacije;
• ustvarjanje novih virov, iz katerih UI-modeli črpajo informacije.

Katere napake, ki jih delajo podjetja, najpogosteje opažate? Kako se jim izogniti?

Podjetja pogosto menijo, da če so visoko pozicionirana na Googlu, bodo avtomatsko visoko pozicionirana tudi v UI-modelih. To nikakor ne drži. Logika iskanja in pridobivanja informacij je pri UI-modelih drugačna, zato uspeh na enem kanalu ne zagotavlja uspeha na drugem. Če vas umetna inteligenca ne prepozna kot verodostojnega, vas ne bo priporočila, ne glede na to, kako dobro se uvrščate na Googlu.

Druga napaka je ta, da podjetja sploh ne vedo in ne spremljajo, kako se rangirajo v UI-modelih in kako jih ti primerjajo s konkurenco.

Tretja napaka pa je nezavedanje vpliva UI-modelov v nakupnem procesu. Mnogi to področje dojemajo kot nekaj futurističnega, kar bo pomembno šele čez nekaj let. V resnici so njihovi odgovori izjemno pomembni že zdaj. Zato je ključno, da uporabnik tam dobi nevtralno potrditev, da ste res prava izbira – tudi takrat, ko je za vaše podjetje izvedel iz nekega drugega vira in ima morda vašo ponudbo že na mizi, v UI-modelih pa išče le še končno potrditev. Vseh teh stvari se ne more »izmeriti«, vemo pa, da uporabniki uporabljajo pomoč umetne inteligence v različnih nakupovalnih fazah.

Ali ste že naleteli na primere, ko je bilo podjetje ali znamka prikazana povsem napačno oziroma da se bolje izrazim – drugače? Kako to popraviti?

Pogosto se dogaja, da nimajo vseh informacij o podjetju, kot so splošne informacije, certifikati, nagrade, reference, ocene, mnenja strank ... Ko UI-modeli izvajajo primerjavo med podjetji in teh informacij nimajo, ste v primerjavi s konkurenco avtomatično v slabšem položaju.

Zato je prvi korak GEO optimizacije prav to: poskrbeti, da UI-modeli prepoznajo vse ključne informacije in konkurenčne prednosti vašega podjetja.

Moj nasvet bi bil, da vsako podjetje v programu Gausrank brezplačno preveri, kako se rangira v ChatGPT-ju in kakšne informacije ima ChatGPT o njihovem podjetju (certifikati, nagrade, reference, ocene, mnenja strank ...).

Na delavnici boste prikazali razlike v rezultatih in kako s strateškim pristopom vplivati na odgovore UI-modelov. Kaj vaše poslušalce pri tem običajno najbolj preseneti?

Podjetja pogosto najbolj preseneti, da UI-modeli priporočajo tudi kakšna manjša, morda širši javnosti manj znana podjetja v njihovi branži. Presenečeni so tudi nad statističnimi številkami, kot je 85-odstotna letna rast klikov iz ChatGPT-ja na spletne strani. Uporabniki, ki na spletno stran pridejo preko UI-modelov, pa imajo veliko boljšo konverzijo v primerjavi z ostalimi viri. Opažamo tudi, da se nekatera podjetja za GEO optimizacijo začnejo zanimati takrat, ko ugotovijo, da so dejansko že dobila prvih nekaj strank, ki so jih našle preko UI-modelov.