LLM SEO (sau GEO — Generative Engine Optimization) este practica de optimizare a conținutului pentru a fi citat sau recomandat de modele AI precum ChatGPT, Perplexity sau Google AI Overviews.
LLM SEO (Large Language Model SEO), cunoscut și ca GEO (Generative Engine Optimization), este o disciplină emergentă care optimizează conținutul pentru a fi selectat ca sursă citabilă de modelele AI generative. Spre deosebire de Google clasic (care urmărește linkuri), LLM-urile citesc textul și decid dacă merită citat pe baza clarității, specificității și credibilității informației. Principii cheie: definiții clare la începutul secțiunilor ("X este Y care face Z"), date numerice specifice, surse citate, structură de tip FAQ, format tabelar și robots.txt care permite crawlerele AI (GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot).
Până în 2026, estimativ 30-40% din căutările cu răspuns direct vor veni din AI Overviews (Google) sau chatboturi (ChatGPT, Perplexity). Site-urile neoptimizate pentru LLM-uri pierd o treime din potențiala lor vizibilitate organică.
Sursă: Perplexity — AI SearchE-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) este cadrul prin care Google evaluează credibilitatea și calitatea conținutului unui site.
Featured snippet este caseta care apare deasupra rezultatelor organice Google — „Poziția 0" — care afișează direct răspunsul la o întrebare, extras din una din paginile indexate.
Schema markup sunt date structurate în format JSON-LD adăugate în codul HTML al paginii care ajută Google și LLM-urile să înțeleagă contextul și tipul conținutului.
Robots.txt este un fișier text plasat la rădăcina site-ului care indică crawlerilor (Google, Bing, GPTBot) ce pagini pot sau nu pot accesa și indexa.