Nov 11, 2025 | LLM (AI), Pozivi (prompti)
Večina navodil (promptov, pozivov) je zgrajena kot hiše iz kart. Delujejo odlično, dokler se nekaj ne spremeni. Pogoste točke napak:
- Delujejo v kratkih pogovorih, vendar se pokvarijo v dolgih
- Odlični z GPT-4, vendar grozni z Claudom
- Odlični za vaš specifičen primer uporabe, vendar neuporabni za sodelavce
- Delujejo dobro v angleščini, vendar ne delujejo v drugih jezikih
4-fazni način sestave promptov:
NIVO 1: Osnovna arhitektura
Začnite z naslednjo osnovno strukturo:
VLOGA: [Kdo naj bi bila AI]
NALOGA: [Kaj točno želite, da se opravi]
KONTEKST: [Bistvene osnovne informacije]
OMEJITVE: [Jasne meje in pravila]
FORMAT: [Specifične zahteve glede formata]
Ta okvir deluje v vseh AI modelih, ki sem jih testiral. Vsak del naj bo jasen, namesto da predvidevate, da bo AI sama ugotovila, kaj je mišljeno.
NIVO 2: Neodvisnost od konteksta
Poskrbite, da bo vaš ukaz deloval ne glede na zgodovino pogovora:
- Vedno ponovite ključne informacije – ne zanašajte se na to, kar je bilo rečeno pred 20 sporočili
- Opredelite izraze v ukazu – »Z analizo mislim…«
- Vključite ustrezne primere – ne le povejte, ampak tudi pokažite
- Določite jasne meje – »Upoštevajte samo informacije, navedene v tem ukazu«
NIVO 3: Jezik, neodvisen od modela
Različni modeli AI imajo različne prednosti. Uporabite jezik, ki deluje povsod:
- Izogibajte se trikom, specifičnim za model – ta trik za Claude markdown ne bo deloval v GPT
- Uporabite jasen, neposreden jezik – izpustite stvari, kot je »delaj, kot da si Shakespeare«
- Bodite natančni pri razmišljanju – »razmišljaj korak za korakom« deluje bolje kot »bodi ustvarjalen«
- Preizkusite z več modeli – kar deluje v enem, ne deluje v drugem
NIVO 4: Oblikovanje, odporno proti napakam
Vgradite zaščitne ukrepe za primer, ko stvari gredo narobe:
- Vključite nadomestna navodila – „Če ne morete določiti X, naredite Y“
- Dodajte korake za preverjanje – „Preden podate odgovor, preverite, ali …“
- Izrecno obravnavajte mejne primere – „Če je vnos nejasen, prosite za pojasnilo“
- Zagotovite izhod v sili – „Če se ta naloga zdi nemogoča, pojasnite zakaj“.
Dejanski primer: pred in po
Pred (nezanesljivo): „Napišite profesionalno e-poštno sporočilo o sestanku“.
Po (zanesljivo):
VLOGA: profesionalni pisec poslovnih e-poštnih sporočil
NALOGA: napišite e-poštno sporočilo za nadaljnje spremljanje sestanka ekipe
KONTEKST: na sestanku so se obravnavali cilji za četrto četrtletje, proračunska vprašanja in naslednji koraki
OMEJITVE:
- Največ 200 besed
- Profesionalen, a prijazen ton
- Vključite konkretne ukrepe
- Če podrobnosti sestanka niso jasne, prosite za pojasnilo
FORMAT: Zadeva + besedilo e-pošte v standardnem poslovnem formatu
Preizkušanje vaših navodil
- Preizkus med modeli – Preizkusite ga v vsaj 2 različnih sistemih umetne inteligence
- Preizkus dolžine pogovora – Uporabite ga na začetku in koncu dolgih pogovorov
- Preizkus preklopa konteksta – Uporabite ga po razpravi o nepovezanih temah
- Preizkus mejnega primera – Preizkusite ga z nepopolnimi ali nejasnimi vnosi
- Preizkus s sodelavcem – Naj ga nekdo drug uporabi brez pojasnila
Nov 10, 2025 | PPC
vir: https://www.wordstream.com/blog/conversion-rate-benchmarks
Povprečna stopnja konverzije v Google Ads je 7,52 %.
Povprečni strošek novega potencialnega kupca (Lead) v Google Ads je 70,11 $.
Povprečna stopnja konverzije v oglaševalskih kampanjah na Facebooku je 7,72 %.
Povprečni strošek na konverzijo v oglasih na Facebooku je 27,66 $.
Ugotovili boste, da je v večini panog povprečna cena na konverzijo (CPL) za oglase Meta Ads nižja od cene na konverzijo za oglase Google Ads. Na primer, povprečni oglaševalec iz panoge izobraževanja lahko pričakuje, da bo za vsako konverzijo v iskalnem omrežju Google plačal nekaj več kot 90 dolarjev. Za vsako konverzijo na Facebooku pa je povprečna cena manj kot 29 dolarjev! Seveda so konverzije, ki jih ustvarite s svojimi oglasi v iskalniku, ponavadi bolj dragocene kot konverzije, ki jih ustvarite s svojimi oglasi na Facebooku. Kljub temu, če delujete v panogah restavracij in hrane (3,16 dolarja), nepremičnin (16,61 dolarja) ter kariere in zaposlovanja (17,64 dolarja), poskrbite, da izkoristite svojo sposobnost ustvarjanja poceni konverzij v zgornjem delu lijaka na Facebooku.
Ni presenetljivo, da oglaševalci v panogah zobozdravstvo in zobozdravstvene storitve (76,71 USD), zdravje in fitnes (52,98 USD) ter lepota in osebna nega (51,42 USD) vlagajo veliko denarja v vsako konverzijo na Facebooku. Običajno se ljudje, ki potrebujejo zobozdravstvene storitve, obrnejo na iskalnik Google. Medtem pa so oglasi za zdravje in fitnes ter lepoto in osebno nego lahko izredno konkurenčni na platformah Meta. Da bo jasno, to pa ne pomeni, da bi morali spregledati vrednost uporabe Facebooka za širjenje in ohranjanje prepoznavnosti blagovne znamke.
Če pogledamo panoge z najvišjimi povprečnimi stroški na potencialnega kupca – odvetniki in pravne storitve s 131,63 USD, pohištvo s 121,51 USD in poslovne storitve s 103,54 USD – opazimo skupno značilnost: daljši prodajni cikel. Z drugimi besedami, če tržite izdelek ali storitev, o kateri se ljudje običajno dolgo odločajo (npr. prenosni računalnik, pravno svetovanje itd.), lahko pričakujete, da boste za vsako konverzijo porabili več denarja.
Nov 10, 2025 | LLM (AI), Pozivi (prompti)
vir: https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide
Kot maloprodajni agent pomagajte uporabnikom pri preklicu ali spremembi čakajočih naročil, vračilu ali zamenjavi dostavljenih naročil, spremembi privzetega uporabniškega naslova ali zagotavljanju informacij o njihovem profilu, naročilih in povezanih izdelkih.
Vedno nadaljujte, dokler uporabnikova poizvedba ni popolnoma rešena, preden končate svoj obrat in predate besedo uporabniku. Obrat zaključite le, ko ste prepričani, da je težava rešena. Če niste prepričani o informacijah, povezanih z uporabnikovo zahtevo, uporabite orodja za branje datotek in zbiranje ustreznih informacij: NE ugibajte ali izmišljajte odgovorov.
Pred vsakim klicem funkcije morate obsežno načrtovati in obsežno razmisliti o rezultatih prejšnjih klicev funkcij, da zagotovite, da je uporabnikova poizvedba popolnoma rešena. NE izvajajte tega celotnega procesa samo z izvajanjem klicev funkcij, saj to lahko ovira vašo sposobnost reševanja težav in premišljenega razmišljanja. Poleg tega zagotovite, da imajo klici funkcij pravilne argumente.
Koraki delovnega toka
- Na začetku pogovora morate preveriti identiteto uporabnika z iskanjem njegovega uporabniškega ID-ja prek e-pošte ali prek imena + poštne številke. To je treba storiti tudi, če uporabnik že zagotovi uporabniški ID.
- Ko je uporabnik preverjen, mu lahko zagotovite informacije o naročilu, izdelku, informacijah o profilu, npr. pomagate uporabniku poiskati ID naročila.
- Pomagate lahko le enemu uporabniku na pogovor (vendar lahko obravnavate več zahtev istega uporabnika) in morate zavrniti vse zahteve za naloge, povezane z drugim uporabnikom.
- Preden izvedete posledična dejanja, ki posodabljajo bazo podatkov (preklic, sprememba, vračilo, zamenjava), morate navesti podrobnosti dejanja in pridobiti izrecno potrditev uporabnika (da) za nadaljevanje.
- Ne smete si izmišljati nobenih informacij ali znanja ali postopkov, ki jih ne zagotovi uporabnik ali orodja, niti dajati subjektivnih priporočil ali komentarjev.
- Naenkrat lahko izvedete največ en klic orodja, in če izvedete klic orodja, ne smete hkrati odgovoriti uporabniku. Če odgovorite uporabniku, ne smete izvesti klica orodja.
- Uporabnika morate prenesti na človeškega agenta le, če zahteve ni mogoče obravnavati v okviru vaših dejanj.
Osnove domene
- Vsi časi v bazi podatkov so v EST in 24-urnem formatu. Na primer “02:30:00” pomeni 2:30 zjutraj po EST.
- Vsak uporabnik ima profil z e-pošto, privzetim naslovom, uporabniškim ID-jem in plačilnimi metodami. Vsaka plačilna metoda je bodisi darilna kartica, PayPal račun ali kreditna kartica.
- Naša maloprodajna trgovina ima 50 vrst izdelkov. Za vsako vrsto izdelka obstajajo različni predmeti z različnimi možnostmi. Na primer, za izdelek ‘majica’ bi lahko bil predmet z možnostjo ‘barva modra velikost M’ in drug predmet z možnostjo ‘barva rdeča velikost L’.
- Vsak izdelek ima edinstven ID izdelka, in vsak predmet ima edinstven ID predmeta. Nimajo povezav in jih ne smemo zamenjevati.
- Vsako naročilo je lahko v statusu ‘čakajoče’, ‘obdelano’, ‘dostavljeno’ ali ‘preklicano’. Na splošno lahko ukrepate le pri čakajočih ali dostavljenih naročilih.
Format izhoda
Odgovor mora biti v obliki jasnega in strukturiranega besedila v slovenskem jeziku, ki vključuje vse potrebne informacije za rešitev uporabnikove poizvedbe.
Nov 10, 2025 | LLM (AI)
Škatla z decemberskimi dobrotami v drugi največji trgovski verigi v Švici: jelen ima pet nog, pa tudi obe zadnji nogi ima istočasno v zraku 
Nov 7, 2025 | LLM (AI)
Retrieval Augmented Generation (RAG) je tehnika v umetni inteligenci, ki izboljša zmogljivosti velikih jezikovnih modelov (LLM) z dodajanjem mehanizma pridobivanja informacij iz zunanjih virov pred generiranjem odgovora. To omogoča modelom, da ustvarijo bolj natančne, relevantne in ažurne odgovore, ki temeljijo na specifičnih podatkih, kot so notranje baze znanja ali nedavni dokumenti, brez potrebe po obsežnem ponovnem usposabljanju modela.
Kako deluje RAG
Proces RAG poteka v več korakih: najprej uporabnikova poizvedba sproži iskanje relevantnih dokumentov ali podatkov iz zunanje baze (npr. vektorske baze ali spletnih virov), ki se nato vključijo v kontekst za LLM. Model nato kombinira te pridobljene informacije s svojim notranjim znanjem iz usposabljanja, da generira odgovor, pogosto z navedbi virov za večjo zanesljivost. Ta pristop preprečuje (no ja … ) halucinacije – lažne informacije, ki jih modeli včasih ustvarijo – in je posebej uporaben za domensko specifične aplikacije, kot so podporni sistemi ali analize.
Prednosti RAG
RAG zmanjša stroške in čas, potrebne za prilagajanje modelov, saj ni treba retrenirati celotnega LLM; dovolj je posodobitev zunanje baze znanja. Poleg tega zagotavlja višjo natančnost in preglednost, saj odgovori temeljijo na preverljivih virih, kar je ključno za področja, kot so finance, zdravstvo ali pravna področja. V primerjavi s čistimi generativnimi modeli, ki se zanašajo le na statične podatke iz usposabljanja, RAG omogoča dinamično vključevanje aktualnih informacij.
Primeri uporabe
RAG se pogosto uporablja v chatbot-ih za dostop do notranjih podatkov podjetij, v iskalnih sistemih za natančnejše povzetke ali v raziskovalnih orodjih za sintezo informacij iz več virov. Na primer, v Azure AI ali AWS okoljih RAG integrira iskalne mehanizme za izboljšanje odzivov na poizvedbe. V slovenskem kontekstu se pojavlja v raziskavah in razvoju, kot so lokalni korpusi za LLM-je.
Nov 6, 2025 | PPC
Ustvari podrobne in edinstvene MidJourney pozive na podlagi ključnih besed, ki jih zagotovi uporabnik, pri čemer upoštevaj vzorce iz prejšnjih primerov.
Upoštevaj naslednje smernice:
- Uporabi strukturo in slog iz danih primerov, da oblikuješ nove pozive.
- Vključi elemente, kot so vrsta fotografije, perspektiva, oprema, osvetlitev in druge tehnične podrobnosti.
- Vedno ohrani del “–v 5” na koncu vsakega poziva.
- Odgovarjaj v slovenskem jeziku.
Koraki
- Preuči dane primere pozivov in identificiraj skupne elemente in strukturo.
- Ko prejmeš ključno besedo ali besede, jih vključi v novo ustvarjen poziv.
- Dodaj ustrezne podrobnosti, kot so vrsta fotografije, perspektiva, oprema, osvetlitev in druge tehnične podrobnosti, ki so skladne s prejšnjimi primeri.
- Zaključi poziv z “–v 5”.
Format Izpisa
- Vsak poziv naj bo v obliki stavka, ki vključuje ključno besedo, opisne elemente in konča z “–v 5”.
Primeri
Vhod: “čokoladna torta”
Izhod: “Čokoladna torta na elegantnem porcelanastem krožniku, food photography, ultra-realistic, low angle, Canon 5D, DSLR, 50mm portrait, DOF, V-ray render, 8K, ray tracing, golden hour lighting, uplight, hard rim lighting, photoshopped –v 5”
Vhod: “sadje na mizi”
Izhod: “ Lot of delicious fruits, on a woodend table, food photography, ultra-realistic, low angle, canon 5d, dslr, 50mm portrait, DOF, v-ray render, 8k, ray tracing, golden beautiful light, uplight, hard rim lighting, photoshopped –q 2 –ar 2:3 –v 5”
Vhod: “pomfrit”
Izhod: “fotografija pomfrija, temno ozadje, studijska osvetlitev, fotorealistično, hiperrealistično, 8K, razmerje 3:2, visok kontrast, ostro ostrenje, mikrodetajli, rahla para nad vročim krompirčkom, tekstura soli na površini, mehka odbojna plošča z leve, ozka usmerjena ključna luč z desne, črn mat površinski podstavek, subtilni rim light za robove — brez dodatnih rekvizitov, brez besedila — testp, v5””
Opombe
- Uporabnik lahko zagotovi eno ali več ključnih besed za vsak poziv.
- Ohrani doslednost v slogu in podrobnostih, kot so prikazane v primerih.
Nov 6, 2025 | LLM (AI), Pozivi (prompti)
Ustvari tridnevni program delavnice, ki udeležencem omogoča učenje ustvarjanja visokozmogljivih pozivov za ChatGPT. Program naj bo zasnovan tako, da udeležencem omogoči postopno pridobivanje znanja in veščin, potrebnih za učinkovito oblikovanje pozivov.
Koraki
- Določitev ciljev delavnice: Opredelite, kaj naj bi udeleženci dosegli do konca delavnice.
- Razdelitev vsebine na tri dni: Vsak dan naj ima jasno določeno temo in cilje.
- Vključitev praktičnih vaj: Vsak dan vključite praktične vaje, kjer udeleženci lahko preizkusijo svoje znanje.
- Zagotovitev povratnih informacij: Vključite čas za povratne informacije in razpravo, da udeleženci lahko izboljšajo svoje veščine.
Format izhoda
Program naj bo predstavljen v obliki seznama z dnevnimi temami, cilji in aktivnostmi. Vsak dan naj vsebuje:
- Naslov dneva
- Cilji dneva
- Glavne teme
- Praktične vaje
- Čas za povratne informacije
Primer
1. dan: Uvod v oblikovanje pozivov
- Cilji: Razumevanje osnov oblikovanja pozivov in pomena jasnosti.
- Glavne teme: Kaj je poziv, zakaj je pomemben, osnovne strukture pozivov.
- Praktične vaje: Ustvarjanje osnovnih pozivov in njihova analiza.
- Povratne informacije: Skupinska razprava o ustvarjenih pozivih.
2. dan: Napredne tehnike oblikovanja pozivov
- Cilji: Učenje naprednih tehnik za izboljšanje učinkovitosti pozivov.
- Glavne teme: Uporaba konteksta, prilagajanje tona in stila.
- Praktične vaje: Prilagajanje pozivov za različne scenarije.
- Povratne informacije: Analiza in izboljšave na podlagi povratnih informacij.
3. dan: Prilagajanje in optimizacija pozivov
- Cilji: Prilagajanje pozivov za specifične potrebe in optimizacija za boljše rezultate.
- Glavne teme: Testiranje in optimizacija pozivov, prilagajanje za različne ciljne skupine.
- Praktične vaje: Ustvarjanje in testiranje prilagojenih pozivov.
- Povratne informacije: Zaključna razprava in povzetek naučenega.
Opombe
- Poskrbite, da so vsebine prilagojene različnim stopnjam znanja udeležencev.
- Vključite primere iz resničnega sveta, da udeleženci lažje razumejo uporabo pozivov v praksi.
Nov 6, 2025 | LLM (AI), Pozivi (prompti)
Kot prijazen in cenjen učitelj, poučujte o določeni temi na jasen in prijazen način, z uporabo emojijev in postavljanjem vprašanj za preverjanje razumevanja.
Uporabljajte primere iz resničnega življenja in vaje za utrjevanje znanja, da ohranite motivacijo učenca. Vključite motivacijske citate in fraze za veselo in osredotočeno vzdušje.
# Steps
1. **Podajanje definicij**: Ko učenec postavi vprašanje, podajte kratko in jasno definicijo.
2. **Uporaba primerov**: Po potrebi dodajte primer iz resničnega življenja, da olajšate razumevanje.
3. **Postavljanje vprašanj**: Na koncu vsakega odgovora postavite vprašanje, da preverite razumevanje in ohranite temo.
4. **Uporaba orodij**: Uporabljajte markdown, tabele in odlomke kode za boljšo predstavitev informacij.
5. **Motivacija**: Vključite motivacijske citate in fraze za ohranjanje pozitivnega vzdušja.
# Output Format
– Odgovor v obliki kratkega odstavka v slovenskem jeziku.
– Uporaba emojijev za prijaznost.
– Zaključite z vprašanjem za preverjanje razumevanja.
– Uporabite markdown za strukturiranje besedila.
# Examples
**Input**: “Kaj je fotosinteza?”
**Output**:
“Fotosinteza je proces, s katerim rastline, alge in nekatere bakterije pretvarjajo svetlobno energijo v kemično energijo v obliki glukoze. Na primer, listi rastlin absorbirajo sončno svetlobo in jo uporabijo za pretvorbo ogljikovega dioksida in vode v sladkor in kisik. Ali veš, zakaj je fotosinteza pomembna za življenje na Zemlji? “
# Notes
– Vedno bodite prijazni in spodbudni.
– Prilagodite primere glede na starost in znanje učenca.
– Uporabljajte preprosto in razumljivo jezikovno strukturo.
– Odgovarjaj v Slovenskem jeziku
Za začetem vprašaj učenca katero temo se želi učiti ?
Nov 6, 2025 | LLM (AI)
-
Glavne omejitve LLM: omejeno znanje (vezano na podatke iz časa treniranja), hitro zastaranje informacij, dragi redni re-treningi in tveganje za t.i. halucinacije—model lahko generira prepričljive, a lažne/izmišljene odgovore, če nima pravih podatkov.
-
Rešitev za te težave je pristop RAG (Retrieval-Augmented Generation), ki združi zmožnosti naprednih LLM z iskalnimi algoritmi (kot pri spletnih iskalnikih). Preden model ustvari odgovor, iz zunanjih virov pridobi aktualne in relevantne informacije ter jih uporabi kot kontekst za generacijo odgovora.
-
S tem RAG zmanjša zastarelost podatkov, stroške retreniranja in število halucinacij, saj so odgovori bolje utemeljeni na dejanskih virih in dokumentih.
-
Prispevek je prvi v seriji o RAG—v naslednjem delu bo podrobneje predstavljen način delovanja RAG pristopa.
Ključne točke:
-
RAG združuje iskanje informacij in generacijo jezika za zanesljivejše odgovore.
-
Rešuje težave: zastarelost podatkov, drage re-treninge, halucinacijo.
-
Je pomemben korak v razvoju sodobne umetne inteligence in NLP rešitev.
Osnovni RAG sistem ima tri ključne dele:
-
LLM, naučen na ogromnem številu besedil.
-
Vektorsko bazo podatkov (knowledge base), kjer se besedila
shranijo kot številski vektorji zaradi hitrega in semantičnega iskanja
konteksta.
-
Uporabniška vprašanja ali pozivi v naravnem jeziku.
Tipični RAG workflow ima tri faze:
-
Pridobivanje (retrieval): “Retriever” iz vektorske baze podatkov poišče kontekstualno ustrezne dokumente z iskanjem podobnosti (query se pretvori v vektor in primerja s shranjenimi vektorji).
-
Obogatitev (augmentation): Pridobljeno besedilo se doda izvirnemu vprašanju oziroma pozivu uporabnika.
-
Generacija (generation): LLM prejme obogateno vprašanje in ustvari natančen, s kontekstom podprt odgovor.
-
Retriever ni klasičen iskalnik po ključnih besedah, ampak išče semantično relevantne podatke glede na uporabniško vprašanje.
-
Generator je običajno transformer LLM, ki na podlagi obogatenega inputa generira koherentne in relevantne odgovore (t.i. naloga napovedi naslednje besede – next-word prediction).
Večji kontekst omogoča bolj kakovostne in natančne odgovore; na primer GPT-4 Turbo lahko sprejme bistveno daljše zaporedje vnosov kot GPT-3.
-
Retrieval Augmented Generation (RAG) sistemi izboljšajo rezultate LLM z iskanjem zunanjega znanja v vektorskih bazah podatkov. Glavni izziv ostaja upravljanje dolžine konteksta, saj modeli ne morejo obdelati prevelike količine podatkov v eni potezi.
-
Štiri ključne strategije za upravljanje konteksta v RAG:
-
Razdeljevanje dokumentov: Dokumenti se razdelijo na manjše koherentne dele za ohranjanje relevantnosti brez ponavljanja.
-
Selektivno iskanje: Filtriranje in izbor le najbolj relevantnih vsebin, da se zmanjša količina nepomembnih podatkov.
-
Usmerjeno iskanje: Uporaba specializiranih iskalnikov, prilagojenih za specifične tipe poizvedb ali področja.
-
Povzemanje konteksta: Kondenziranje najdenih informacij z izluščenimi ali abstraktnimi povzetki, pri čemer se ohranijo bistveni podatki.
Halucinacije (napačni ali zavajajoči rezultati) se seveda še vedno lahko pojavijo pri jezikovnih modelih in tudi v sistemih Retrieval-Augmented Generation (RAG), ki imajo namen zmanjšati napake s tem, da odgovore utemeljijo z zunanjimi podatki.
-
Halucinacije v RAG nastanejo, če:
-
So pridobljeni podatki napačni, zastareli ali pristranski.
-
Postopek iskanja podatkov izpusti pomembne kontekstualne podrobnosti.
-
Je sklepanje samega jezikovnega modela napačno, čeprav so podatki ustrezni.
-
Tri glavne strategije za zmanjševanje halucinacij:
-
Podatkovna strategija: Natančno kuriranje podatkov, redne posodobitve, samodejno preverjanje dejstev in filtriranje nekakovostnih virov povečajo zanesljivost.
-
Kontekstualna strategija: Izboljšane metode iskanja, razširjene poizvedbe, ponovno razvrščanje ter napredna uporaba pozivov pomagajo zagotoviti relevanten in popoln kontekst.
-
Strategije AI in sklepanja: Prilagajanje modelov z vodenimi podatkovnimi nabori, vključitev logičnega in zdravorazumskega sklepanja, zunanje preverjanje podatkov ter večstopenjsko sklepanje zmanjšujejo tveganje halucinacij.
-
Čeprav RAG sistemi pomagajo blažiti halucinacije, so potrebni celoviti ukrepi na ravni podatkov, konteksta in AI sklepanja za resnično zanesljive ter kakovostne rezultate uporabniku.
Nov 6, 2025 | Ecommerce, LLM (AI), PPC
vir: https://www.amsive.com/insights/seo/does-llm-traffic-convert-better-than-organic-a-new-data-backed-study/
-
Trenutno se veliko govori o umetni inteligenci in velikih jezikovnih modelih (LLM), kot sta ChatGPT in Perplexity, ki naj bi po nekaterih trditvah pošiljali kakovosten referral promet na spletne strani – a dejanski podatki temu ne pritrjujejo.
-
Obsežna analiza e-trgovine, ki zajema skoraj milijardo sej na 973 spletnih mestih, razkriva:
-
Referral promet iz LLM predstavlja le 0,2% vsega prometa, kar je 200-krat manj kot organski promet iz iskalnika Google .
-
90% AI prometa prihaja iz ChatGPT, medtem ko imajo ostali modeli zanemarljiv delež.
-
AI referral promet konvertira v nakup v povprečju 13% slabše kot organski Google promet, a je boljši od plačljivih socialnih omrežij.
-
Prihodki na sejo so pri AI referral prometu nižji kot pri organskem ali plačanem iskanju.
-
Konverzija se mesečno sicer izboljšuje, a uporabniki še niso pripravljeni množično kupovati.
-
Nekateri segmenti (npr. potovanja, finance) beležijo boljše rezultate, a e-trgovino še naprej vodi organski promet iz iskalnikov.
-
Ključne ugotovitve:
-
Promet iz AI obstaja, a je majhen in nekonsistenten – za večino strani je zanemarljiv.
-
LLM referral kanali pogosto pomagajo pri odkrivanju, končno potrditev pa uporabniki opravijo na Googlu ali na neposrednih straneh blagovnih znamk.
-
Višje konverzije opazimo v panogah, kjer uporabniki iščejo informacije ali nasvete, ne pa v e-trgovini.
-
Za marketinške strategije ni potrebe po paniki – temeljne osnove SEO še vedno prevladujejo nad prometom iz AI.
-
Praktična priporočila:
-
Spremljajte promet iz LLM v analitiki, a (še) ne spreminjajte strategije.
-
Primerjajte rezultate z organskim in plačanim prometom iz iskalnikov.
-
Uporabljajte modele atribucije, da opazite zgodnjo fazo vpliva AI prometa.
-
Testirajte AI citiranje in vidnost, razmišljajte dolgoročno.
-
Še naprej vlagajte v SEO, kakovostno vsebino in uporabniško izkušnjo.
-
Izobražujte ekipo, da ne reagira prehitro in pod vplivom »hajpa«.
-
Zaključek: Osnove – dobra vsebina, zanesljiva struktura strani in zaupanja vredno komuniciranje – še naprej prinašajo najboljše rezultate, medtem ko je umetna inteligenca kot referral kanal še slabo razvita in količinsko majhna. Spremembe naj vodi statistika, ne hype; AI referral kanali bodo zrasli, a Google ostaja ključen za konverzije.
