Co je RAG a dynamické generování obsahu?
RAG neboli Retrieval-augmented generation znamená vlastně dynamické generování obsahu WEB stránek. A to přímo na základě konkrétního požadavku potenciálního zákazníka? Stručně řečeno, na základě hledaných frází, klíčových slov, ale třeba i lokality nebo historie uživatele je dynamicky vygenerován obsah stránky ve spolupráci s AI, tedy LLM jazykovým modelem vlastníka WEBu. Přitom tento původní obsah může být nejen obecný, univerzální LLM model, ale i specifický, vytrénovaný na datech konkrétního tvůrce.
Asi vás napadne – A co to znamená pro SEO? Jak si s takovým dynamicky generovaným obsahem poradí Crawler vyhledávače a třeba Google SERP?
SEO, LLM, RAG a obráceně
Vliv RAG na obsah webových stránek v kontextu SEO
Retrieval Augmented Generation (RAG) bude zcela jistě jednou ze základních výzev pro SEO v nejbližší budoucnosti. Domnívám se, že už dnes je RAG výzvou pro samotný Google a ostatní vyhledávače. Zcela jistě vás napadne SEO slabé místo „obsahu WEB stránek generovaných na základě již existujícího obsahu„. Něco jako had žeroucí si vlastní ocas. Akorát doplněný o přísloví valící se sněhové koule – čím více kompilátů vznikne, tím se potvrzuje obsah původního zdroje. A pokud neexistuje nějaká forma „korekce“ pak tímto způsobem vygenerujeme a potvrdíme klidně i úplný nesmysl. I proto jsem si jist, že aktuálně dochází například v rámci „Google Core Update“ k velmi dynamickým změnám hodnocení jednotlivých WEBů a jejich obsahu. Google hledá cestu. Spíše se tedy domnívám, že už ji nalezl – v podobě výrazného zvýhodňování unikátních textů a obsahu, který přitom v rámci EEAT byl realizován důvěryhodným a kvalitním zdrojem. A nikoliv jako kompilát RAG a LLM zdroje.
Tím docházíme k mírnému popření původní myšlenky RAG – optimalizace a dynamická tvorba obsahu pro konkrétního čtenáře, uživatele. Ale není tomu tak. Pouze měníme pořadí a sílu hodnocení jednotlivých zdrojů. Tvůrce obsahu, který bude mít vysoké hodnocení kvality bude mít současně vysokou šanci na dobré umístění v rámci SERPu. Na druhou stranu je potřeba připustit, že kvalitní tvůrce marketingové strategie možná dokáže lépe využít v rámci RAG dynamického obsahu svoji nabídku klientovi, čtenáři. A dosáhne tak lepšího obchodního úspěchu. Ale tato situace je tady s námi přece již dlouho. Ani společnost nejvíce prodávané ikonické značky mobilního telefonu nevymyslela mobilní telefon…
RAG tak představuje další z řady inovaci v oblasti vytváření obsahu, ale i s dopadem na SEO.
Jak RAG ovlivní SEO?
Naprostá většina hodnotících parametrů SEO počítá se (skoro) statickým obsahem, jednotným pro většinu uživatelů. Maximálně tak s nějakou vhodnou formou kalkulačky, nebo výběru z alternativních forem obsahu. Dynamicky tvořený obsah na základě unikátního profilu každého jednoho čtenáře byl ještě před pár měsíci (ani ne lety) nemyslitelný, dnes je ale již realitou. Vždyť WebGPT je vlastně sám o sobě postaven na principech RAG, stejně jako Perplexity AI nebo Med-Palm. Úkoly SEO specialisty, se kterými se bude muset vyrovnat v následujícím období :
- Kvalita obsahu:
RAG umožňuje vytvářet obsah propojený s aktuálními a relevantními daty z externích zdrojů. Zvyšuje tím hodnotu obsahu pro uživatele, ale na základě zdrojů které ne vždy musí být pod kontrolou tvůrce. A pokud jsou, pak na základě existujícího, nebo natrénovaného LLM. Stejně jako Google, tak i ostatní vyhledávače se budou s vysokou pravděpodobností snažit orientovat na zdroje podle hodnocení podobnému E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Při využití RAG v rámci těchto zdrojů bude tedy možné vytvářet kvalitní obsah, který nejen že vychází z autoritativního zdroje, ale současně využívá aktuálních informací.
- Personalizace:
RAG se vyvíjí právě pro možnost vysoce personalizovaného obsahu na míru každému uživateli, čtenáři. Díky tomu lze předpokládat zvýšení angažovanosti s snížení hodnot „okamžitého opuštění“ stránek tvůrce. Jak jsem zmínil, unikátní obsah je ale otazníkem pro vyhledávače a indexaci obsahu. Standardní SEO využívá systému klíčových slov a frází, na druhou stranu již dlouhou dobu platí důraz na OBSAH a jeho hodnotu pro čtenáře. Takže i v době RAG by mělo být možné definovat kvalitní a relevantní obsah. A právě s výhodou jeho dynamické realizace na základě konkrétních a často unikátních požadavků.
- Struktura a přístupnost obsahu:
V budoucnu bude ještě více důležité zajistit správnou strukturu dat (schema markup) a technické SEO. Pro vyhledávače bude ještě více důležité pochopit správně význam a strukturu informací, které mají na dané stránce k dispozici.
- Long Tail klíčová slova a fráze:
Obsah generovaný na základě RAG může efektivně pokrýt významně větší škálu frází a long-tail výrazů. Právě proto, že je obsah generovaný v okamžiku potřeby, je unikátní. není podstatné, jestli se hledaná fráze vyskytuje na stránkách 10x nebo 1.000x. Vždy se generuje v okamžiku potřeby. Změny v trendech vyhledávání tak můžou být pokryty velmi efektivně a hlavně smysluplně.
Problém zacyklení obsahu: Rizika a řešení pro SEO
RAG (Retrieval Augmented Generation) je úzce propojen s LLM (Large Language Models), které slouží jako jádro pro generování obsahu. Možnost „trénování“ vlastního LLM modelu dává firmám prostředek jak využít vlastní, na míru připravený LLM model, který je optimalizovaný na jejich konkrétní business potřeby – produktové detaily, uživatelské preference v předpokládané kvalitě, rozsahu nebo specifické informace. Takový model může nejen vytvářet obsah šitý na míru konkrétnímu uživateli, ale i zohlednit SEO faktory, jako jsou tvůrcem požadované fráze, klíčová slova a také vlastní E-E-A-T obsah. Tím lze dosáhnout rovnováhy mezi personalizací (dynamickým obsahem) a viditelností v rámci obecných frází.
Jenže tímto způsobem bude také docházet k zacyklení obsahu. A v případě vlastního trénovaného LLM pak i s posilováním původních zdrojů bez ohledu na jejich hodnověrnost a kvalitu. WEB stránka se vygeneruje na míru dle zákazníkova dotazu. Tento obsah je vytvořen na základě již existujícího obsahu v databázích LLM. Takto generovaný „nový“ obsah je opět indexován a využit. Nebo tomu tak není? Klíčem je zajistit, aby proces dynamicky tvořeného obsahu přinášel vhodnou novou hodnotu. Z pohledu SEO je tedy zásadní zaměřit se na unikátnost obsahu. Důraz na E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) je zásadní – vyhledávače budou stále více hodnotit obsah podle těchto parametrů, důvěryhodnosti tvůrce a kvality obsahu pro uživatele. Je zásadní nabízet vlastní zjištění, hodnocení, případové studie nebo aktuální data, která jsou unikátní.
Cílem SEO je stále optimalizovat obsah pro žádoucí (SEO vytypovanou) množinu zákazníků tak, aby vytvořený obsah co nejlépe splňoval jejich očekávání. A aby zákazníci realizovali akci, která je z hlediska vlastníka WEBu požadována [Konverze].
Toto zadání se nemění ani v době RAG a LLM.
Jen úroveň detailu, kterou je možné díky těmto nástrojům efektivně dosáhnout je významně vyšší.
SEO pro RAG - unikátnost obsahu
Samozřejmě musíme počítat s faktem, že nám Google ale i ostatní vyhledávače a dnes včetně SearcGPT a dalších v budoucnosti budou měnit podmínky pod rukama a klávesnicí. Nicméně základní podmínky pro maximálně efektivní SEO lze předpokládat:
- RAG tréninková data by měla být dostatečně robustní, aby byl indexován dostatečně kvalitní obsah „s přidanou hodnotou“
- Je žádoucí v rámci RAG implementovat jistou formu omezení, která zajistí indexaci pouze kvalitního EEAT obsahu.
- Dlouhodobá SEO strategie musí zahrnovat i kontinuální tvorbu nového, originálního obsahu. Referenční instalace, zkušenosti zákazníků, odborné komentáře, analýzy trhu atd. Možností je spousta…
- I v dnešní době existuje často v rámci WEBu obsah s TAGem „noindex“. Je pravděpodobné, že v době plného využití mechanizmů RAG bude žádoucí využití tohoto řešení i na zákaznických stránkách.
- Vývoj na úrovni vyhledávačů se zrychluje. Aktualizace dokonce několikrát v měsíci už nás nepřekvapuje. Proto bude pro SEO nezbytné trvale sledovat vývoj a reagovat na něj. Google a spol. budou pokračovat ve vývoji detekce a odlišení generovaného obsahu od originálních zdrojů. SEO specialisté musí být informováni a přizpůsobovat SEO strategie.
RAG pro SME - s otazníkem
Podle mého názoru budou (zatím) bariéry implementace RAG zvláště v oblasti perzonalizace a unikátnosti LLM pro malé a střední firmy dost zásadní. Investice do této oblasti bude zatím dost „nejistá“. Prozatím jde o výzvy, které nemusí vyvážit potenciální benefity. Pro smysluplnou personalizaci by firma měla disponovat dobře strukturovanými daty o svých zákaznících. Pro SMEs, které často nemají dostatečnou databázi to může být velká překážka. LLM tím pádem může generovat relativně obecný obsah a tedy bez přidané hodnoty EEAT. A v případě zaměření jen na SEO (tedy bez zaměření RAG na požadavky zákazníků) budou výsledky takové implementace pořád závislé na změnách algoritmů u vyhledávačů…
Zdroje:
