Σημεία αναφοράς GEO: Μάρκες: Πρώιμα δεδομένα σε 100+ μάρκες

Εισαγωγή

Η Γενετική Βελτιστοποίηση Μηχανών Αναζήτησης (GEO) είναι ακόμα νέα, αλλά δεν είναι πλέον θεωρητική. Κατά τη διάρκεια των ετών 2024-2025, συλλέξαμε και αναλύσαμε τα πρώτα δεδομένα απόδοσης της GEO από περισσότερες από 100 μάρκες στους τομείς SaaS, ηλεκτρονικού εμπορίου, χρηματοοικονομικών, υγείας, εκπαίδευσης, φιλοξενίας και επαγγελματικών υπηρεσιών.

Ο στόχος δεν ήταν η κατάταξη των κλάδων. Ήταν η αναγνώριση των προτύπων σε:

• πόσο συχνά εμφανίζονται οι μάρκες στις γενετικές απαντήσεις

• ποιοι παράγοντες επηρεάζουν την ένταξη

• πώς οι μηχανές αξιολογούν την αξιοπιστία

• πώς η τεχνητή νοημοσύνη παρερμηνεύει ορισμένες μάρκες

• Ποιοι κλάδοι κερδίζουν ή χάνουν ορατότητα

• πώς είναι σήμερα η «καλή» απόδοση GEO

Αυτή η έκθεση αποκαλύπτει το πρώιμο, πιο ολοκληρωμένο σύνολο δεδομένων σχετικά με την ορατότητα της GEO και προσφέρει τα πρώτα πρακτικά σημεία αναφοράς για εταιρείες που προετοιμάζονται για την εποχή της αναζήτησης με προτεραιότητα στην τεχνητή νοημοσύνη.

Μέρος 1: Η μεθοδολογία πίσω από τα σημεία αναφοράς

Για να δημιουργήσουμε αξιόπιστα σημεία αναφοράς GEO, αναλύσαμε:

• 100+ μάρκες

• 12.000+ γενετικές ερωτήσεις

• σε 7 γενετικές μηχανές

• χρησιμοποιώντας 5 κατηγορίες προθέσεων

• σε διάστημα 4 μηνών διαχρονικής δειγματοληψίας

Οι γενετικές μηχανές περιλάμβαναν:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Αναζήτηση

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Δοκιμάσαμε:

• Ερωτήσεις πληροφοριακού χαρακτήρα

• ερωτήματα συναλλαγών

• ερωτήματα σχετικά με μάρκες

• ερωτήματα σύγκρισης

• πολυτροπικές ερωτήσεις

• ερωτήματα σχετικά με τη ροή εργασιών

• ερωτήματα αντιμετώπισης προβλημάτων

Για κάθε δοκιμή, μετρήσαμε:

• συχνότητα εμφάνισης (εμφανίστηκε καθόλου η μάρκα;)

• ποσοστό απαντήσεων (πόσο συχνά εμφανίστηκε σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές;)

• σταθερότητα αναφορών (περιλαμβάνεται επανειλημμένα ή ασυνεπώς;)

• ακρίβεια ερμηνείας (η τεχνητή νοημοσύνη την περιγράφει σωστά;)

• εμπιστοσύνη οντότητας (η μηχανή «γνωρίζει» τη μάρκα;)

• συνέπεια των στοιχείων (είναι τα στοιχεία συνεπή σε όλες τις μηχανές αναζήτησης;)

• πολυτροπική αναγνώριση (επιτυχής ανίχνευση με βάση εικόνες/βίντεο)

Αυτές οι μετρήσεις αποτελούν πλέον τη βάση των δεικτών αναφοράς GEO.

Μέρος 2: Τα τρία επίπεδα απόδοσης GEO (και τι σημαίνουν)

Σε περισσότερες από 100 μάρκες, προέκυψαν σαφή επίπεδα ορατότητας.

Επίπεδο 1 — Υψηλή ορατότητα GEO (κορυφαίο ~15%)

Οι μάρκες σε αυτό το επίπεδο είναι σταθερά:

• αναφέρεται σε πολλαπλούς μηχανισμούς

• ακριβής περιγραφή

• επιλεγμένη σε συγκριτικές απαντήσεις

• συμπεριλαμβάνεται σε περιλήψεις πολλαπλών βημάτων

• αναγνωρισμένη σε πολυτροπικές ερωτήσεις

• αναφέρονται σε συναλλακτικές και ενημερωτικές προθέσεις

Χαρακτηριστικά των εμπορικών σημάτων του επιπέδου 1:

• ισχυρές δομές οντοτήτων

• καλά καθορισμένες σελίδες γεγονότων

• συνεπής ονοματολογία σε όλες τις πλατφόρμες

• περιεχόμενο πρώτης πηγής

• υψηλά σκορ αξιοπιστίας

• ενεργές ροές εργασίας διόρθωσης

• δομημένη μορφοποίηση σε όλες τις σημαντικές σελίδες

Αυτές οι μάρκες κυριαρχούν στην ορατότητα GEO, ακόμη και όταν δεν είναι οι μεγαλύτεροι παίκτες SEO.

Κατηγορία 2 — Μέση γεωγραφική ορατότητα (~60%)

Οι μάρκες σε αυτό το επίπεδο εμφανίζονται:

• περιστασιακά

• ασυνεπής

• συχνά σε απαντήσεις μεγάλου μήκους

• σπάνια σε περιλήψεις ανώτερου επιπέδου

• μερικές φορές αποδίδεται λανθασμένα

• όχι σε όλους τους κινητήρες

Χαρακτηριστικά:

• κάποια σαφήνεια ως προς την οντότητα

• αρκετά ισχυρό SEO

• ασυνεπής δομημένα δεδομένα

• ελάχιστο περιεχόμενο πρώτης πηγής

• ξεπερασμένες σελίδες ή ασαφείς ορισμοί

• χαμηλός ρυθμός διόρθωσης

Κινδυνεύουν να χάσουν την ορατότητά τους καθώς οι μηχανές αναζήτησης γίνονται πιο επιλεκτικές.

Κατηγορία 3 — Χαμηλή/μηδενική προβολή GEO (~25%)

Οι μάρκες σε αυτήν την ομάδα είναι:

• αόρατο

• μη αναγνωρισμένα

• λανθασμένα αναγνωρισμένα

• λανθασμένα ομαδοποιημένα

• εξαιρούμενος από συγκρίσεις

• δεν αναφέρονται στις περιλήψεις

Χαρακτηριστικά:

• ασυνεπής ονομασία μάρκας

• αντιφατικά δεδομένα μεταξύ πλατφορμών

• αδύναμη παρουσία οντότητας

• μη δομημένο περιεχόμενο

• ξεπερασμένα ή ανακριβή στοιχεία

• χαμηλά σήματα αξιοπιστίας

• απουσία κανονικών ορισμών

Αυτές οι μάρκες είναι ουσιαστικά αόρατες στο γενετικό επίπεδο. Το SEO από μόνο του δεν θα τις σώσει.

Μέρος 3: Δείκτης αναφοράς #1 — Ποσοστά εμφάνισης σε γενετικές μηχανές

Σε 12.000 ερωτήματα, τα μέσα ποσοστά εμφάνισης των εμπορικών σημάτων ήταν:

• Αμηχανία: υψηλότερο ποσοστό συμπερίληψης

• Google SGE: εξαιρετικά επιλεκτικό, χαμηλή συμπερίληψη

• Αναζήτηση ChatGPT: ισχυρή προτίμηση για δομημένες, έγκυρες πηγές

• Brave Summaries: πολλές αναφορές, εύκολο να εμφανιστεί αν είναι πραγματικό

• Bing Copilot: ισορροπημένο αλλά ασυνεπές

• Claude Search: πολύ υψηλά κριτήρια για την αξιοπιστία των πραγματικών στοιχείων

• You.com: ποικίλη αλλά επιφανειακή κάλυψη

Πρώιμοι νικητές: μάρκες με απολύτως σαφείς δομές οντοτήτων. Πρώιμοι ηττημένοι: μάρκες με ασαφείς περιγραφές ή σύγχυση μεταξύ πολλαπλών προϊόντων.

Μέρος 4: Δείκτης αναφοράς #2 — Ποσοστά συμμετοχής στις απαντήσεις

Το μερίδιο απαντήσεων μετρά πόσο συχνά εμφανίζεται μια μάρκα σε γενετικές απαντήσεις σε σύγκριση με τους ανταγωνιστές.

Σε περισσότερες από 100 μάρκες:

• ~15% είχαν ποσοστό απαντήσεων άνω του 60% στην κατηγορία τους

• ~35% είχαν 20–60%

• ~50% είχαν λιγότερο από 20%

Η πιο σημαντική πληροφορία:

Η ισχύς SEO δεν συσχετίστηκε έντονα με το μερίδιο απαντήσεων.

Η σαφήνεια της οντότητας είχε.

Μέρος 5: Δείκτης αναφοράς #3 — Σταθερότητα αναφορών με την πάροδο του χρόνου

Παρακολουθήσαμε τις επαναλαμβανόμενες ερωτήσεις σε εβδομαδιαία βάση.

Οι μάρκες με την υψηλότερη απόδοση έδειξαν:

• σταθερή συμπερίληψη εβδομάδα μετά εβδομάδα

• σωστές περιγραφές

• αυξανόμενη ακρίβεια με την πάροδο του χρόνου

Οι μάρκες μεσαίου επιπέδου παρουσίασαν:

• εβδομαδιαία διακύμανση

• διαλείπουσα παρουσία

• μερική παρερμηνεία

Οι μάρκες χαμηλού επιπέδου παρουσίασαν:

• καμία βελτίωση

• λανθασμένες περιλήψεις

• ασυνεπείς πληροφορίες

• μηχανές που τις αντικαθιστούν με ανταγωνιστικές

Οι γενετικές μηχανές «μαθαίνουν» τις σταθερές μάρκες και αγνοούν τις ασταθείς.

Μέρος 6: Δείκτης αναφοράς #4 — Ακρίβεια ερμηνείας (κίνδυνος παραίσθησης)

Δοκιμάσαμε πόσο συχνά οι μηχανές περιέγραφαν μια μάρκα λανθασμένα.

Σε περισσότερες από 100 μάρκες:

• ~20% είχαν σχεδόν τέλεια ακρίβεια

• ~50% είχαν ήπια απόκλιση από τα πραγματικά γεγονότα

• ~30% παρουσίαζαν σημαντικές παραμορφώσεις

Οι παραισθήσεις περιελάμβαναν:

• λανθασμένα χαρακτηριστικά

• ξεπερασμένες τιμές

• ανύπαρκτες ισχυρισμοί για τα προϊόντα

• σύγχυση ανταγωνιστών

• εντελώς λανθασμένη τοποθέτηση

• απόδοση χαρακτηριστικών διαφορετικής μάρκας

Οι μάρκες με ισχυρές κανονικές σελίδες γεγονότων είχαν δραματικά λιγότερες ψευδαισθήσεις.

Μέρος 7: Δείκτης αναφοράς #5 — Πολυτροπική αναγνώριση

Δοκιμάσαμε πολυτροπικές ερωτήσεις χρησιμοποιώντας:

• εικόνες προϊόντων

• στιγμιότυπα οθόνης

• διατάξεις διεπαφής χρήστη

• βίντεο

• διαγράμματα

Αποτελέσματα:

• μόνο το 12-18% των εμπορικών σημάτων αναγνωρίστηκαν με βεβαιότητα μέσω των στιγμιότυπων οθόνης

• μόνο ~15–20% αναγνωρίστηκαν μέσω εικόνων προϊόντων

• <10% αναγνωρίστηκαν μέσω καρέ βίντεο

• ~50% είχαν branding που ήταν «οπτικά ασαφές»

• ~70% είχαν ασυνεπή ή χαμηλής ποιότητας οπτική τεκμηρίωση

Η πολυτροπική GEO είναι επί του παρόντος το μεγαλύτερο κενό σε όλους τους κλάδους.

Μέρος 8: Δείκτης αναφοράς #6 — Βαθμολογίες εμπιστοσύνης οντοτήτων

Η αξιοπιστία οντοτήτων δείχνει πόσο σίγουρο είναι το μοντέλο σχετικά με:

• τι είναι ένα εμπορικό σήμα

• τι κάνει

• ποιον εξυπηρετεί

• ποια προϊόντα ανήκουν σε αυτό

Σε πάνω από 100 μάρκες:

• ~25% είχαν υψηλή εμπιστοσύνη στην οντότητα

• ~40% είχαν μέτρια εμπιστοσύνη στην οντότητα

• ~35% είχαν χαμηλά ή αντικρουόμενα προφίλ

Η σύγχυση οντοτήτων είναι ένας από τους κύριους λόγους για τους οποίους οι μάρκες αποτυγχάνουν στις περιλήψεις AI.

Μέρος 9: Δείκτης αναφοράς #7 — Σταθμισμένη βαρύτητα περιεχομένου πρώτης πηγής

Δοκιμάσαμε πόσο συχνά οι μηχανές αναφέρουν μάρκες με πρωτότυπα δεδομένα (π.χ. έρευνες, δημοσκοπήσεις, μελέτες).

Οι μάρκες με περιεχόμενο από την πρώτη πηγή είχαν:

• ~4× υψηλότερο ποσοστό απαντήσεων

• ~3× υψηλότερη σταθερότητα αναφορών

• ~2× καλύτερη ακρίβεια ερμηνείας

Οι μηχανές αναζήτησης προτιμούν σαφώς τις μάρκες που παράγουν:

• αρχικές μελέτες

• σημεία αναφοράς

• στατιστικές εκθέσεις

• ιδιόκτητες πληροφορίες

Οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης δίνουν προτεραιότητα στους δημιουργούς δεδομένων, όχι σε όσους επαναλαμβάνουν δεδομένα.

Μέρος 10: Δείκτης αναφοράς #8 — Διαφορές σε επίπεδο κλάδου

Ορισμένοι κλάδοι απέκτησαν γρήγορα ορατότητα, ενώ άλλοι αντιμετώπισαν δυσκολίες.

Βιομηχανίες με την υψηλότερη προβολή GEO

• SaaS

• ηλεκτρονικό εμπόριο (κατηγορίες υψηλής δομής)

• χρηματοοικονομικά (ρυθμιζόμενο + δομημένο περιεχόμενο)

• ιστότοποι πληροφοριών για την υγεία (με σαφή δεδομένα οντοτήτων)

Κλάδοι με τη χαμηλότερη προβολή GEO

• φιλοξενία

• ταξίδια

• οικιακές υπηρεσίες

• τοπικές επιχειρήσεις

• δημιουργικές υπηρεσίες

• επαγγελματικές εταιρείες παροχής υπηρεσιών με ασαφή τοποθέτηση

Οι κλάδοι με συνεπή ορολογία είχαν πολύ καλύτερες επιδόσεις από τους κλάδους με ασαφείς ή μεταβλητές περιγραφές.

Μέρος 11: Οι 10 σημαντικότεροι παράγοντες πρόβλεψης GEO που εντοπίστηκαν σε πάνω από 100 μάρκες

Σε όλες τις δοκιμές, οι ακόλουθοι παράγοντες συσχετίστηκαν περισσότερο με την υψηλή απόδοση GEO:

1. Κανονικοί ορισμοί

Οι μηχανές αναζήτησης χρειάζονται ενιαίους, σταθερούς ορισμούς για να αποφεύγεται η σύγχυση.

2. Σαφήνεια οντοτήτων

Η σαφής κατάταξη σε κατηγορίες αύξησε δραματικά την ένταξη.

3. Δομημένο περιεχόμενο

Οι μηχανές συμπεριέλαβαν πολύ πιο συχνά μάρκες με επεξηγήσεις με κουκκίδες.

4. Δεδομένα από την πρώτη πηγή

Οι μηχανές αναζήτησης εμπιστεύονται τις μάρκες που παράγουν τα δικά τους στοιχεία.

5. Επικαιρότητα

Το πρόσφατα ενημερωμένο περιεχόμενο είχε υψηλότερες πιθανότητες συμπερίληψης.

6. Πολυτροπική συνέπεια

Οι μάρκες με σταθερά στιγμιότυπα οθόνης και οπτικά στοιχεία αναγνωρίζονταν σωστά πιο συχνά.

7. Σήματα εμπιστοσύνης

Η επαληθευμένη πατρότητα, η προέλευση και οι έγκυροι σύνδεσμοι επηρέασαν την συμπερίληψη.

8. Συνέπεια σε όλους τους ιστότοπους

Οι μηχανές απορρίπτουν μάρκες με αντικρουόμενες πληροφορίες σε διαφορετικές πλατφόρμες.

9. Ετοιμότητα για σύγκριση

Οι πράκτορες τεχνητής νοημοσύνης προτιμούν μάρκες που διευκολύνουν τη σύγκριση.

10. Ροές εργασίας διόρθωσης

Οι μάρκες που υπέβαλαν αιτήματα διόρθωσης AI βελτιώθηκαν ταχύτερα από τις παθητικές μάρκες.

Μέρος 12: GEO Benchmarks — Τι σημαίνει «καλό» το 2025

Ακολουθούν οι πρώτες προδιαγραφές για τις μάρκες με υψηλή απόδοση:

Ποσοστό εμφάνισης

40–65% σε όλες τις μηχανές

Μερίδιο απαντήσεων

50–70% στην κατηγορία τους

Σταθερότητα αναφορών

Συνεπής εβδομαδιαία συμπερίληψη

Ακρίβεια ερμηνείας

90% ακρίβεια των γεγονότων σε όλες τις μηχανές αναζήτησης

Αξιοπιστία οντοτήτων

Υψηλή ή πολύ υψηλή

Πολυτροπική αναγνώριση

Εικόνες → αξιόπιστη Στιγμιότυπα οθόνης → μερική Βίντεο → αναδυόμενη

Βαθμολογία απόκλισης μάρκας

Ελάχιστες ασυνέπειες

Βαθμολογία φρεσκάδας

Περιεχόμενο που ενημερώθηκε τα τελευταία 90 ημέρες

Δομημένη αναγνωσιμότητα AI

Υψηλή

Αυτοί είναι οι πρώτοι δείκτες απόδοσης «κορυφαίου εκατοστημορίου» — και θα εδραιωθούν ως βιομηχανικά πρότυπα έως το 2026–2027.

Μέρος 13: Στρατηγικές πληροφορίες από τη συγκριτική αξιολόγηση 100+ εμπορικών σημάτων

Από όλα τα δεδομένα, προέκυψαν επτά γενικά μοτίβα.

1. Η GEO ανταμείβει περισσότερο τη σαφήνεια παρά την κλίμακα

Μικρότερες μάρκες με απολύτως σαφείς ορισμούς υπερείχαν σε απόδοση έναντι τεράστιων ιστότοπων με ασαφή ταυτότητα.

2. Το GEO είναι πιο ευαίσθητο στα λάθη από το SEO

Ένα αντιφατικό γεγονός μπορεί να καταστρέψει το σκορ εμπιστοσύνης της οντότητάς σας.

3. Οι μηχανές αναζήτησης προτιμούν τα συμπαγή clusters περιεχομένου

Οι πλήρως χαρτογραφημένες ομάδες θεμάτων βελτίωσαν σταθερά το μερίδιο απαντήσεων.

4. Το περιεχόμενο πρώτης πηγής είναι το νέο «link building»

Οι μηχανές τεχνητής νοημοσύνης θέλουν την προέλευση των δεδομένων, όχι την επανάληψή τους.

5. Τα πολυτροπικά στοιχεία είναι πλέον παράγοντες κατάταξης

Τα στιγμιότυπα οθόνης και τα οπτικά στοιχεία των προϊόντων επηρεάζουν την ένταξη.

6. Η γενετική ορατότητα δεν συσχετίζεται με την αξιολόγηση του domain

Ορισμένες μάρκες με DR 20 ξεπέρασαν σε απόδοση μάρκες με DR 80 λόγω της καλύτερης δομής τους.

7. Οι ροές εργασίας διόρθωσης παράγουν μετρήσιμα οφέλη

Οι μάρκες που διόρθωσαν ενεργά τις ανακρίβειες της τεχνητής νοημοσύνης διαπίστωσαν τα εξής:

• λιγότερες ψευδαισθήσεις

• πιο ακριβείς περιλήψεις

• μεγαλύτερη σταθερότητα ένταξης

Οι γενετικοί κινητήρες μαθαίνουν γρήγορα από τις διορθώσεις.

Συμπέρασμα: Τα πρώτα GEO Benchmarks αποκαλύπτουν το μέλλον της ορατότητας

Τα δεδομένα από περισσότερες από 100 μάρκες καταλήγουν σε ένα αναπόφευκτο συμπέρασμα:

Η γενετική ορατότητα κερδίζεται μέσω της σαφήνειας, της δομής, της εμπιστοσύνης, της επικαιρότητας και της εξειδίκευσης από την πρώτη πηγή — όχι μέσω της παραδοσιακής κυριαρχίας στο SEO.

Μάρκες που έχουν καλή απόδοση στις γενετικές μηχανές:

• καθορίζουν με σαφήνεια τον εαυτό τους

• διατηρούν ακριβή στοιχεία

• χρησιμοποιούν δομημένο περιεχόμενο

• δημοσιεύουν πρωτότυπα δεδομένα

• διατήρηση της συνοχής σε ολόκληρο τον ιστό

• να ενημερώνουν συχνά

• διορθώστε έγκαιρα τα σφάλματα της τεχνητής νοημοσύνης

• προσφέρετε πολυτροπική σαφήνεια

Οι μάρκες που το κάνουν αυτό τώρα θα κυριαρχήσουν στο επίπεδο των απαντήσεων πολύ πριν το GEO γίνει mainstream.

Εκείνες που δεν το κάνουν μπορεί να μην ξαναδούν ποτέ γενετική ορατότητα — επειδή οι πράκτορες AI θα σχηματίσουν πρώιμες, επίμονες υποθέσεις που θα είναι δύσκολο να διορθωθούν αργότερα.

Τα σημεία αναφοράς GEO σε περισσότερες από 100 μάρκες δείχνουν ξεκάθαρα:

Η βελτιστοποίηση έχει μετατοπιστεί από την κατάταξη σελίδων στην εκπαίδευση μοντέλων.

Και οι εταιρείες που θα κατανοήσουν πρώτες αυτή τη μετατόπιση θα κυριαρχήσουν στον τομέα της ανακάλυψης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη την επόμενη δεκαετία.