LLMO vs AEO: Ποια είναι η πραγματική διαφορά και τι χρειάζεται το brand σου το 2025;
Εισαγωγή
Τα τελευταία δύο χρόνια, η αναζήτηση έχει μετασχηματιστεί περισσότερο από οποιαδήποτε περίοδο της τελευταίας δεκαετίας. Οι χρήστες δεν ψάχνουν πλέον μόνο στο Google search. Ζητούν απευθείας απαντήσεις από ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot και Perplexity AI. Το αποτέλεσμα; Η ορατότητα ενός brand δεν εξαρτάται πια μόνο από το πού κατατάσσεται στο SERP, αλλά από το αν αναφέρεται μέσα στις AI-generated απαντήσεις.
Σε αυτό το νέο τοπίο, δύο όροι εμφανίζονται συνεχώς:
LLMO (Large Language Model Optimization) και AEO (Answer Engine Optimization).
Και παρότι συχνά χρησιμοποιούνται σαν συνώνυμα, εξυπηρετούν διαφορετικούς σκοπούς και ακολουθούν διαφορετικές τεχνικές.
Το άρθρο αυτό εξηγεί:
- Τι είναι το LLMO
- Τι είναι το AEO
- Ποιες είναι οι τεχνικές διαφορές
- Πώς επηρεάζουν τα ChatGPT, Gemini και AI Overview
- Ποιο είναι κατάλληλο για εσένα
1. Ορισμοί: Τι είναι LLMO και τι είναι AEO;
1.1 Τι είναι το LLMO (Large Language Model Optimization)
Το LLMO είναι η πρακτική βελτιστοποίησης περιεχομένου ώστε να:
- αναγνωρίζεται
- διαβάζεται
- κατανοείται
- χρησιμοποιείται
ως πηγή από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) όπως ChatGPT, Google Gemini, Perplexity και Copilot.
Με απλά λόγια:
👉 Το LLMO στοχεύει να εμφανιστεί το περιεχόμενό σου ως citation, αναφορά ή referenced source μέσα στις AI-generated απαντήσεις.
Τι ευνοούν τα LLMs σύμφωνα με MIT CSAIL (2024) και Stanford NLP (2023);
- θεματική πληρότητα
- semantic context
- ορισμοί
- ξεκάθαρη δομή κειμένου
- συνέπεια στην ορολογία
- Q&As
- αξιόπιστες πηγές με κύρος
1.2 Τι είναι το AEO (Answer Engine Optimization)
Το AEO είναι ο πρόγονος του LLMO. Εμφανίστηκε με τα πρώτα answer engines (Google Quick Answers, Featured Snippets, Voice Assistants).
Στόχος του AEO:
👉 Να απαντάς άμεσα σε structured ερωτήσεις ώστε να σε επιλέγουν οι μηχανές ως featured snippet ή voice assistant απάντηση.
Το AEO βασίζεται σε:
- Structured data
- HowTo / FAQ Schema
- Direct answers
- Entity markup
- Featured snippet formatting
Έρευνες της Google (Google Webmaster Central, 2021) έδειξαν ότι το AEO αυξάνει εντυπωσιακά τα zero-click impressions.
2. Σύγκριση LLMO vs AEO με πίνακα
| Παράμετρος | LLMO | AEO |
|---|---|---|
| Στόχος | Να αναφέρεσαι ως πηγή σε AI απαντήσεις | Να εμφανίζεσαι σε featured snippets & απαντήσεις voice assistant |
| Πλατφόρμες | ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity | Google SERP, Google Assistant |
| Σήματα που ευνοούνται | Semantic depth, ορισμοί, thematic authority | Structured data, ευθείες απαντήσεις |
| Backlinks | Μικρή σημασία – επίδραση 10–15% (Nielsen 2023) | Υψηλή σημασία – Google ranking factor |
| Context | Πολύ σημαντικό: entity graph, topical mapping | Μέτριο: κυρίως ερώτηση–απάντηση |
| User Intent Model | Free-form prompts, σύνθετες ερωτήσεις | Σύντομα ερωτήματα |
| Machine Interpretation | Τα LLMs λειτουργούν με patterns, όχι με crawling | Search indexing που βασίζεται στο crawling |
| Πληροφοριακή αρχιτεκτονική | Semantic HTML, depth-first content | Snippet-friendly δομή |
3. Γιατί δεν είναι το ίδιο;
3.1 Το AEO στοχεύει τη Google.
Είναι η τεχνική που πρέπει να ακολουθήσεις αν θέλεις να εμφανίζεσαι στα snippets των αναζητήσεων Google ή άλλων μηχανών αναζήτησης.
3.2 Το LLMO στοχεύει τις AI απαντήσεις.
Το LLM χρησιμοποιεί το περιεχόμενο για να συνθέσει την απάντηση. Δεν παραθέτει δικές του γνώμες αλλά πηγές. Και το site του brand σου μπορεί να είναι μια από αυτές.
Άρα:
- στο AEO προσπαθείς να μπεις στο snippet,
- στο LLMO προσπαθείς να γίνεις η πηγή.
4. Γιατί το LLMO είναι πιο κρίσιμο το 2025 και μετά
Σύμφωνα με έρευνα της Gartner (2024):
- 64% των χρηστών ηλικίας 18–45 προτιμούν LLM-based απαντήσεις αντί για Google search
- 44% των B2B decision-makers ξεκινούν την έρευνα αγοράς από το ChatGPT
- Το AI Overview της Google εμφανίζεται σε 40–60% των αναζητήσεων στις ΗΠΑ (με σημερινά δεδομένα θα ήταν μεγαλύτερο ποσοστό, ακόμα και στην Ελλάδα)
Αυτό σημαίνει:
👉 Τα LLMs είναι γίνονται ο κύριος τρόπος αναζήτησης πληροφοριών.
5. Τεχνικές LLMO: Πώς εξασφαλίζεις ορατότητα στα LLMs
5.1 Ορισμοί στην αρχή
Τα LLMs χρησιμοποιούν patterns. Αν δεν έχεις ξεκάθαρους ορισμούς, σε προσπερνούν.
5.2 Semantic HTML
Έρευνα Google DeepMind (2023):
Τα LLMs κάνουν 32–48% λιγότερα λάθη όταν το κείμενο έχει semantic sections.
5.3 Entity-first content
Entities όπως:
- LLM Optimization
- Answer Engine Optimization
- Generative Engine Optimization
- AI Overview
- Featured Snippets
πρέπει να εμφανίζονται με συνέπεια.
5.4 Q&A blocks
Γιατί;
Οι περισσότερες LLM απαντήσεις στηρίζονται σε patterns από συχνές ερωτήσεις.
5.5 Ενημερωμένες πηγές & citations
Μελέτες, ημερομηνίες, ποσοστά, οργανισμοί.
Τα LLMs ακολουθούν την πιο ενημερωμένη πληροφορία στο training.
6. Τεχνικές AEO: Πώς κερδίζεις Featured Snippets
6.1 Direct answer format
Σύμφωνα με το Google SEO Starter Guide (2022): 1–2 προτάσεις απάντησης και μετά οι λεπτομέρειες.
6.2 Schema.org markup
- FAQPage
- HowTo
- DefinitionList
- Article schema
6.3 Position 0 optimization
Στοχεύεις queries τύπου:
- “Τι είναι…”
- “Πώς λειτουργεί…”
- “Οδηγός…”
- “Παράδειγμα…”
6.4 Βελτιστοποίηση long-tail ερωτήσεων
Οι voice assistants λατρεύουν τα long-tail ερωτήματα σε ύφος συζήτησης.
7. Παραδείγματα χρήσης LLMO vs AEO
AEO
“Τι είναι το Featured Snippet;”
→ Η Google εμφανίζει 40–50 λέξεις ως απάντηση.
LLMO
“Εξήγησε τη διαφορά ανάμεσα σε LLMO και AEO.”
→ Το ChatGPT συνθέτει μια παράγραφο και επιλέγει πηγές που κρίνει έγκριτες.
8. Ποιο από τα δύο χρειάζεται το brand σου;
Θες να εμφανίζεσαι στο Google SERP; ✅ AEO
Ιδανικό για:
- Μικρές, τοπικές επιχειρήσεις
- Websites που εξαρτώνται από το traffic
- Εξειδικευμένες πληροφορίες προϊόντων
Θες να αναφέρεσαι σε AI απαντήσεις; ✅ LLMO
Ιδανικό για:
- B2B agencies
- SaaS
- Consulting
- Thought leadership
- High-level πληροφοριακό περιεχόμενο
➡️ Τα περισσότερα brands χρειάζονται και τα δύο, αλλά το LLMO είναι πλέον ο κύριος μοχλός για το authority.
9. Συμπέρασμα
- Το AEO αφορά την αναζήτηση Google.
- Το LLMO αφορά τα ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity κ.α.
- Το AEO σε βγάζει στα snippets.
- Το LLMO σε βγάζει στις απαντήσεις των AI μοντέλων.
- Το AEO βασίζεται σε structured data.
- Το LLMO βασίζεται σε semantic depth και entity signals.
Για τα brands που θέλουν να εμφανίζονται εκεί που αναζητούν πλέον οι χρήστες, η λύση είναι ξεκάθαρη:
Εφαρμογή ολοκληρωμένης στρατηγικής Large Language Model Optimization (LLMO).
