VIR: https://www.link-assistant.com/news/ai-skills.html
-
Prompt engineering – potrebna je sposobnost jasnega strukturiranja vloge, naloge, konteksta in formata izhoda ter razumevanje, kako različne formulacije vplivajo na točnost, konsistenco in “halluciniranje” izhodov pri tipičnih nalogah (briefi, meta opisi, keyword research).
-
AI workflow automation – zahteva razumevanje procesov in orodij (Zapier, Make, n8n), razbitje ponavljajočih se SEO korakov v sprožilce in akcije ter sposobnost zanesljivega povezovanja exportov z AI povzetki in dostavo v Slack, email ali dashboarde.
-
AI agents for SEO tasks – potrebno je poznavanje agent frameworkov (Crew AI, LangChain, AutoGen), razgradnja kompleksnih ciljev (auditi, content gap analize) v zaporedje podnalog, definiranje orodij, ki jih agent lahko kliče, ter vzpostavitev varnih človeških “checkpointov”.
-
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – zahteva razumevanje vektorskih baz in indeksiranja vsebine (LangChain, Vectara, LlamaIndex), pripravo SEO podatkov (auditi, backlinki, vsebina) v strukturirani obliki ter projektno ločevanje zbirk, da AI odgovarja na podlagi aktualnih, specifičnih podatkov.
-
Fine-tuning in custom GPT-ji – potrebna je sposobnost definiranja pravil (tone, struktura, omejitve), zbiranja visokokakovostnih vzorčnih vsebin ter ločevanja med “znanjem” (prek RAG) in “vedenjem” modela, da AI dosledno replicira brand voice in SEO standarde brez prekomernega ročnega editiranja.
-
Multimodalni AI – zahteva razumevanje, kako modeli z vizijo obdelujejo slike, video in tekst, ter sposobnost izkoriščanja tega za generiranje alt oznak, vizualnih analiz konkurenčnih strani, repurposing blog objav v več formatov in avtomatizirano bogatenje metapodatkov.
-
AI generiranje videa – potrebno je osnovno znanje video-narative (hook–poanta–zaključek), delo z orodji kot Runway, OpusClip, Pika ter sposobnost vzetja obstoječega teksta/članka in pretvorbe v kratke, testabilne video formate z ustreznimi napisi.
-
AI tool stacking – zahteva sistemsko razmišljanje o pretoku podatkov med orodji (npr. RankDots → SEO PowerSuite → Notion), mapiranje trenutnih procesov, standardizacijo vhodnih/izhodnih formatov in postopno ukinjanje ročnih “copy–paste” korakov.
-
Evalvacija in upravljanje LLM – potrebna je definicija kriterijev kakovosti za posamezne naloge (npr. brief, audit), sposobnost A/B testiranja promptov in modelov, beleženje izhodov, spremljanje stroškov ter uvedba orodij, kot so Helicone, PromptLayer, TruLens, ko se obseg poveča.
-
AI SEO (AEO / GEO) – zahteva razumevanje, kako AI sistemi izbirajo in citirajo vire, sposobnost strukturiranja vsebine z jasnimi definicijami, topic cluster pristopom, bogatim strukturiranim podatkovjem (schema) ter spremljanje pojavnosti v AI Overviews z orodji, kot je AIO Tracker.
-
AI systems thinking – potrebno je procesno razmišljanje: beleženje obstoječih SEO workflowov, prepoznavanje ozkih grl, načrtovanje vhodov–korakov–izhodi, dizajn za odpornost in napake ter redno poenostavljanje sistemov, da ostanejo vzdržni pri rasti.
-
AI narrative control – zahteva sposobnost auditiranja, kako AI opisuje znamko, razumevanje virov (spletno mesto, shema, recenzije, omembe), UX pri posodabljanju ključnih “entity” signalov (About, produktne strani, Wikidata …) in stalno spremljanje ter popravljanje napačnih ali zastarelih informacij.
-
AI‑podprta konkurenčna inteligenca – potrebna je veščina uporabe orodij za zbiranje podatkov o konkurenci, nato pa uporaba AI za hitro odkrivanje vzorcev (teme, formati, backlinki), keyword/content gapov in pretvorbo teh vpogledov v prioritetizirane SEO akcijske načrte