გასული ზაფხული პარიზის ოლიმპიადაზე, მაკ მაკკონელმა იცნო, რომ საძიებო სისტემა სერიოზულად შეცვლილი იყო მაშინ, როდესაც მისი მშობლები დამოუკიდებლად იყენებდნენ ChatGPT-ს რომ გაწონიან their დილა, ამ AI-მ დაასახელა კონკრეტული ტურის კომპანიები, რესტორნები და ატრაქციონები — ბიზნესები, რომლებიც არასდროს არ ჰქონიათ ასეთი გამხილველობა. ეს გამოცდილება შთააგონა Geostar-ს, Pear VC-ს მხარდაჭერილ სტარტაპს, რომელიც მიზნად ისახავს დახმარებას ბიზნესებს ონლაინ აღმოჩენის ამინდის სეისმურ ცვლილებაში, რომელიც გამოწვდილია AI-მოუწყობელი ძიებით, სფერო, რომელიც 2025 წელს 43. 63 მილიარდ დოლარიდან 2032 წელს 108. 88 მილიარდ დოლარამდე გაიზრდება. რამდენიმე თვეში, ორი დამფუძნებლის და არც მალავე თანამშრომლის დახმარებით, Geostar ასწორებს თითქმის 1 მილიონ დოლარიანი წლიურიRecurring Revenue-ს. Gartner პროგნოზირებს, რომ 2026 წლისთვის ტრადიციული ძიების მოცულობა შემცირდება 25%-ით, იმიტომ რომ AI ჩეთბოტები მჟავდება, ხოლო Google-ის AI შვედური ნახსენები შემოწმებები მილიარდობით ძიებაში თვეში ასპარეზით. Princeton-ის კვლევები აჩვენებს, რომ AI-სთვის ოპტიმიზირება შესაძლებელია გააძლიეროს visibility-ს 40%-ით. მაკკონელმა განმარტა, რომ ახლა ბიზნესებს უწევთ ოპტიმიზირება სხვადასხვა ინტერფეისისთვის — ტრადიციული ძიება, AI რეჟიმი, Gemini, AI მიმოხილვები, და დამატებით ChatGPT, Claude, და Perplexity — प्रत्येकს აქვს სპეციფიკური კრიტერიუმები. ეს ხლართჩამტვრი განადგურებს დეკადის გრძელ SEO-ს სტრატეგიებს, რომლებიც ძირითადად Google-ზე იყო მიბმული, ხოლო Forrester-ის მონაცემებით, 95%-ი B2B-)arg ყიდვებზე დაააზროვნებს გენერაციული AI-ს გამოყენებას, თუმცა უმეტესობა კომპანიების ჯერ კიდევ არ აქვს მზად. Geostar-ის თანადამფუძნებელი და CTO, Cihan Tas უხვად წარმოგვიდგენს ამ სამოქალაქო ცვლილებას: ახლა ადვოკატები იღებენ სულამდე 50% კლიენტებს ChatGPT-ის მეშვეობით. სტარტაპი წამოიწყებს გენერაციული ენჯინ ოპტიმიზაციას (GEO), რომელიც განსხვავდება კლასიკური SEO-დან, რადგან აქ ყურადღება მიაქცია კივდებათ და backlinks-ებს, საჭიროებს ლიგანეტს იმის გაგებაში, როგორ განიხილავენ, სინთეზირებენ და ნავიგაციას უწევენ ვებ-დაცამ. თითოეული ვებგვერდი უნდა იყოს როგორც „პატარა ბაზა“, ჩამოყალიბებული სხვადასხვა AI-ის კრალერებისთვის, რომლებსაც თითოეულს აქვს უნიკალური რეჟიმი: Google-ს სურს თავისი ძიების ინდექსი, ChatGPT უპირატესობას ანიჭებს სტრუქტურირებულ მონაცემებს, Perplexity კი აგროვებს ავტორიტეტულ წყაროებს, როგორიცაა Wikipedia. Tas აღნიშნავს, რომ წარმატება ახლა დამოკიდებულია კონცეპტზე, რომ პასუხი იყოს მოკლე და პირდაპირი, content-ი ადაპტიროს AI-ს გადაწყვეტილებების რადენად, ისევე როგორც ადამიანის გამოხედვა. სტრუქტურული მონაცემები, მაგალითად schema-ის მარკაფეტი, რომელსაც მხოლოდ 30% საიტზე იყენებენ, ზრდის გამოჩენის შესაძლებლობას AI-ს მიმოხილვებში 36%-ით. უამრავი ბიზნესი კი არ არის გაცნობიერებული ამ მარკაფეტის მნიშვნელობასა და ტექნიკურ უნარებში. გეოსტარი გამოდის „ეზოში აგენტებს“ დააყენა მომხმარებლების ვებგვერდებზე, რომლებიც ცოცხალ რეჟიმში ავტომატურად ოპტიმიზირებენ კონტენტს და ტექნიკურს, სწავლობენ მონაცვლეობით, გაუმჯობესებებს განავრცელებენ ქსელში. მაგალითად, RedSift-ის, საიბერდაცვის კომპანიას, სამი თვეში ნახსენებობა AI-ში 27%-ით გაიზარდა, და პირველი გვერდის რეიტინგისკენ მივიდა Google-ზე და ChatGPT-ზე როგორც „beste DMARC vendors“-ის საძიებლით, რამდენიმე დღეში. მაკკონელი შედარებს Geostar-ის სერვისს $10, 000-სმთლიანობის სააგენტოს მუშაობასთან, მაგრამ ზომაზე მიმარტებულად და ფასის მიხედვით 1000-3000 დოლარად თვეში. AI ძიებაში ბრენდების მოხსენებები და ლინკები — ადრე SEO-ს ისტერიკა — ახლა დიდ მნიშვნელობას წარმოადგენს, რადგან AI ანალიზს ახდის პრეარიტეტს ლინგვისტიკური განწყობა და კონტექსტი, რომელიც ჯდება Reddit-ის, ახალი ამბების და სოცმედიის მასალებში.

მაკკონელმა ხაზი გაუსვა, რომ არასლინკიანი მოხსენება The New York Times-ის მსგავს მედიაში შეიძლება დადებითად იმოქმედოს AI-ის რეკომენდაციებზე. თუმცა ისიც ცნობილია, რომ ესcreates vulnerability-ს: ინდოეთის ტექნოლოგიის ინსტიტუტისა და Princeton-ის კვლევები აჩვენებს, რომ AI-მდე შერჩევა მერყეობს მესამე მხარის წყაროებს უპირველესად, და არა საკუთარი ბრენდის ვებ-გვერდს, რაც რეპუტაციას მეტად ამაღლებს. პარამეტრები იცვლება კლიქებისა და რეიტინგების მასშტაბით კი „ინსპირაციებისა“ — როგორ ფხიზლდება და პოზიციონირებს ბრენდი AI-ის პასუხებში, მაშინაც კი, თუ მომხმარებელი არ მეკივნის. Geostar-ის კონკურენტებს შორის არიან Brandlight, Profound და Goodie, რომლებიც ოცნებობენ დაიპყრონ AI ოპტიმიზაციის სფერო, რომელიც ჯერ 80 მილიარდ დოლარიან SEO ბაზარს უჭირავს. ბევრი სხვა ერთი მხრივ გვთავაზობს საკაბადის დებულებას და რეკომენდაციებს, მაგრამ Geostar-ის ავტონომიური აგენტები უშუალოდ ახორციელებენ ცვლილებებს, leveraging თანადამფუძნებლების გამოცდილებას, რომელიც მორჩა Y Combinator-ის მხარდაჭერილ პროექტიდან, Monto-სგან. მათ მტკიცება ისია, რომ ძველ SEO-ტექნოლოგიების ადაპტაცია AI-ისთვის კონტექსტიდან გამომავალი არასახარბიელოა; AI-ს შეუძლია აქტიურად განახორციელოს ოპტიმიზაციის სამუშაოები. უმაღლესი რისკი მცირე და საშუალო ზომის ბიზნესებს აქვთ, რომლებიც ხშირად ვერ მოახერხებენ ექსპერტის კონსულტანტის დაქირავებას, მაგრამ ისინი თითქმის ნახევარს წარმოადგენენ ამერიკის 33. 2 მილიონი მცირე ბიზნესიდან — მათ შორის მრავალი იურიდიული ფირმა, რომლებიც ყოველდღიურად ხარჯავენ ათასობით დოლარს ადგილობრივ კონკურენციაში დარჩენისთვის. დამფუძნებელი Tas-ის ისტორია — თურქეთის კურკული სოფელი, სადაც ცხოვრობდა 50 ადამიანი, შემდეგ საკუთარ სახელისუფლებო ცოდნისგან სწავლობდა პროგრამირებას დედის ავადმყოფობის შემდეგ, და ბოლოს პარტნიორობას ამყარებს მაკკონელთან, სანამ პირისპირ არ შეხვედრიან — მიანიჭებს სტარტაპის ინოვაციურ ქარიზმას. იგი ხაზგასმით აღნიშნავს, რომ GEO არის სრულიად ახალი და ამ დღევანდელი ტექნოლოგიით სარგებლობის შედეგი. ძიების ტრანსფორმაცია გაჯანსუფტდა, და ხელი მოაწერება პროდუქტიულობის ხელსაწყოებში, მოზიდულობასა და სათამაშო რეალობაში, სადაც თითოეულს სჭირდება უნიკალური ოპტიმიზაცია. მაკკონელი ფიქრობს, რომ მულტიმოდალური ინტერფეისები, რომლებიც აერთიანებს ვიზუალურ და სონიკულ კონტექსტებს, გახდება პერსპექტივის მომავალი. თუმცა ტექნიკური სიახლეებს ერთად არსებობს ეთიკური საკითხები სამართლიანობის, მანიპულაციის და გამჭვირვალობის შესახებ AI-ს შემოთავაზებებს შორის, ნაგულისხმევი რეგულაციების მშვენივრით — რაც ქმნის „მღვრიე დასავლეთეთს“ GEO-ს. სირბილის ეპოქა, როდესაც სიღრმიანად მხოლოდ Google-ის ოპტიმიზებაა, დასრულდა, და მოიცავს მეტად კომპლექსურ ეკოსისტემას, სადაც წარმატება დამოკიდებულია როგორ ერკვევიან AI სისტემები როგორ ფიქრობენ, სინთეზირებენ და რეკომენდაციას უწივენ. რამოდენიმე მილიონი ბიზნესი, რომლებიც სრულიად დამოკიდებულია ონლაინ აღმოჩენაზე, ამ ახალი პარადიგმის mastering-ის სიცოცხლისთვის კრიტიკულად მნიშვნელოვანია. მთავარი კითხვა ახლა არაა რა შემოდგომა მათ უნდა გამოიმუშაონ AI-სთვის, არამედ შეძლებენ ისინი ასე სწრაფად ადაპტირებას, რომ არ დაკარგონ ყურადღება ცვლილებების წიაღში. მაკკონელის მშობლების AI-ის მიმართულებით პარიზის გამოცდილება ამჯობინა ამ ახალ რეალობას: მომხმარებელი აღარ ეძებს ან კლიკებს, არამედ ესხმიან AI-ს, რომელიც ითვალისწინებს რჩევებს. ამ აღმრავლებულ აღმოჩენის ეკონომიკაში, გამარჯვება აღარ ნიშნავს საუკეთესო რანგში ყოფნას — არამედ იმუშავებს AI-ს მიერ არჩევანი.