Nova era za Black Hat SEO: Spamanje LLM-ova

Otkad postoji svijeta, a posebno interneta, ljudi pokušavaju prevariti sistem. Nadigrati igricu. Pobijediti varanjem. Zovite to kako želite, ali uvijek i u svemu postoje ljudi od „shema“ koji će brzo vidjeti rupu u sustavu i pokušati je iskoristiti za sebe.

U svijetu tražilica, to se zove Black Hat SEO.

Black Hat SEO je termin za neetičke i/li zabranjene tehnike optimizacije web stranica za tražilice s ciljem postizanja boljeg rangiranja na rezultatima pretrage. Ove metode krše smjernice koje propisuju tražilice poput Googlea i mogu dovesti do kazni, uključujući i potpuno uklanjanje stranice iz rezultata pretraživanja.

Google je tako posljednjih desetljeća u nekoliko navrata radio velika ažuriranja svog algoritma kako bi se borio sa spamerima koji su pomoću „shema“ zarađivali o rangiranja na TOP rezultatima na tražilici

Najčešće Black Hat SEO tehnike (bile) su:

1. Krcanje stranica ključnim riječima (keyword stuffing):  pretjerano ponavljanje istih ključnih riječi u sadržaju stranice kako bi se „prevarila“ tražilica bila je vrlo popularna taktika do 2011. kada je ažuriranje algoritma poznato kao Google Panda 2011. pomela sve te webove s rezultata i oni su preko noći izgubili promet i prihode.
2. Cloaking : prikazivanje jednog sadržaja korisnicima, a potpuno drugačijeg tražilicama. Npr. web stranica prikazuje Googleu tekst o „vježbanju i prehrani“, a korisnicima reklame za online kockanje. Google vidi SEO optimiziran članak, ali korisnici vide samo video bez teksta.
3. Skriveni tekstovi i linkovi : korištenje teksta bijele boje na bijeloj pozadini ili skrivanje linkova koji su vidljivi samo tražilicama.
4. Kupovanje ili razmjena linkova : dobivanje backlinkova)putem plaćanja ili umjetnih stvorenih mreža (poznate kao PBN mreže), što tražilice strogo zabranjuju jer je to kao „kartel“.
5. Automatski generiran sadržaj:  korištenje alata koji generiraju nasumičan ili nerelevantan tekst bez stvarne vrijednosti za korisnika.
6. Lažni komentari i spam: ostavljanje linkova na drugim stranicama ili forumima samo kako bi se povećao autoritet svoje stranice.

Koliko je SEO bio besmislen za korisnike govore brojne šale na taj račun… Ove dvije su postale viralne:

An SEO copywriter walks into a bar, grill, pub, public house, Irish, bartender, drinks, beer, wine, liquor…

How many SEO copywriters does it take to change a lightbulb, light bulb, light, bulb, lamp, bulbs, flowers, flour…?

Kao što vidite, ove su šale bile aktualne 2010. i 2011. godine, a onda je došla Panda, Googleov update algoritma, koji je stao na kraj ovoj praksi.

Iako Black hat SEO nije nikad u potpunosti umro, ajmo reći da je dosta zamr’o. Sve dok nisu stigli veliki jezični modeli, odnosno LLM-ovi.

Ovo što sada viđam(o) miriše na prošlost. Kao da sam se vratila u 2003. godinu, u doba kada su SEO „stručnjaci“ bila ekipa koja je iskorištavala rupe u Googleovom algoritmu pa su na stranice stavljati hrpe riječi koje nisu bile međusobno smisleno povezane. Sad samo čekam 2011. godinu kada je Google zakrpao tu rupu, a oni svi stručnjaci i njihovi webovi ostali zakopani.

GEO vs AEO vs SEO – Vodič za usporedbu i vidljivost na tražilicama u 2025.!

SEO za AI: 6 taktika koje će pomoći da vaš brend spomenu ChatGPT ili Google Gemini!

Obzirom na porast korištenja velikih jezičnih modela (LLM-ova) poput ChatGPT-a, Google Gemini, Claudea i drugih za pronalaženje informacija i generiranje sadržaja, sve je bitnije da vas ti alati preporuče.

Tražite li aparat za espresso, uredski stolac ili fotografa za vjenčanje npr. na ChatGPT-u, on će vam predložiti nekoliko opcija, prema podacima koje je povukao iz različitih izvora s interneta. I tu nastupa dio s manipulacijom tih rezultata.

Kada dugo koristite AI alate, počinjete uočavati uzorke. Shvatite da se rezultati koje nudi ChatGPT ne poklapaju nužno s rezultatima koje bi vam ponudio Google u obliku 10 plavih linkova, već da se LLM-ovi oslanjanju na puno šire izvore informacije. A to najčešće nije (samo) vaša web stranica, nego drugi vanjski izvori. Pametan čovjek zbroji 2 i 2 i shvati da je novo doba SEO-a ono koje se ne radi

 Kako se radi Black Hat SEO za LLM-ove

LLM-ovi ne koriste samo klasične web stranice kao izvor, već se treniraju na velikim količinama podataka s interneta, primarno s jakih web stranica, stranica posvećenih recenzijama, preporukama, forumima i social kanalima. I tako je krenulo doba black hat SEO-a.

No tko bi se trudio da na pošten način zaradi dobre preporuke? Zato je počeo cvasti black hat SEO namijenjen pumpanju LLM-ova s podacima koji bi nečiju firmu ili proizvode ili uslugu trebali pozicionirati kao jedan od top rezultata.

Black hat SEO  tehnike na LLM-ovima otprilike uključuju sljedeće.

1. Trovanje podataka (Data Poisoning)

Ubacivanje lažnog, manipulirajućeg ili namjerno pristranog sadržaja u izvore za koje je poznato da ih LLM-ovi koriste tokom treniranja (npr. reddit, forumi, Wikipedia, GitHub, blogovi). Cilj je „nahraniti“ model ponavljajućim tvrdnjama koji kasnije utječu na njegove odgovore.

2. Objave na jakim izvorima

Objavljivanje sadržaja na web stranicama koji LLM-ovi prepoznaju kao pouzdane izvore (npr. jaki news portali, Medium, Quora, Reddit, ResearchGate). Ovim se stvara iluzija autoriteta jer LLM voli informacije iz tih izvora.

3. SEO za prompt-engineering

Pisanje sadržaja koji je optimiziran za promptove (naredbe) koji korisnici najčešće koriste (npr. “najbolje knjige za učenje Pythona”), kako bi se LLM pozivao upravo na te izvore kada odgovara.

4. Spam u API-u/embedding modelima

Kod LLM-ova koji koriste vektorsko pretraživanje (npr. za RAG sisteme), mogu se ubaciti „spami“ embeddinzi sa sadržajem koji pokušava utjecati na rezultate.

5. Lažno citiranje (iskorištavanje halucinacija)

Kada AI daje netočne rezultate, to zovemo halucinacijom. Nerijetko zapravo dobijete neku netočnu informaciju ili čak izmišljeno istraživanje pa su prevaranti shvatili da mogu to iskoristiti za svoju korist. Tako je postalo IN lažno citiranje, odnosno pisanje sadržaja koji nalikuje na akademske izvore ili studije kako bi LLM kasnije halucinirao i „izvukao“ taj sadržaj kao validan citat.

Problema oko ove prakse ima mnogo, a najgora nije što netko drugi možda neće zaraditi novac. Po meni je najveća opasnost manipuliranje ljudima i javnim mišljenjem.

LLM-ovi mogu nesvjesno „naučiti“ lažne informacije kroz spam-stranice, forume, ili „zatrovane“ izvore i to ponuditi korisnicima. Korisnici mogu povjerovati da je informacija vjerodostojna jer dolazi od “pametnog” modela. Sve je to plodno tlo za razne teorije zavjera i prijevare.

E sad, kako će npr. ChatGPT skužiti da netko radi black hat SEO?

Kako moram priznati da ne znam na koji način LLM-ovi detektiraju spamerske prakse, pitala sam ChatGPT to, a evo što je odgovorio:

1. Detekcija spam uzoraka u sadržaju

Model (ili njegov preprocesorski sustav) može:

• Prepoznati nenormalnu gustoću ključnih riječi (keyword stuffing)
• Uočiti ponavljajuće šablone u strukturama rečenica i paragrafima
• Otkriti automatizirani ili besmisleni sadržaj generiran radi popunjavanja

Primjer: Ako tekst ponavlja frazu „najbolji fitness suplementi za brzo mršavljenje“ 12 puta u 500 riječi – to je sumnjivo.

2. Analiza izvora (source trust signals)

• LLM sustavi koriste listu pouzdanih izvora (npr. Wikipedia, znanstveni časopisi, poznate domene).
• Ako se neki sadržaj pojavljuje na marginalnim, novoosnovanim ili spornim domenama, njegov autoritet može biti niži.
• Google to radi s E-E-A-T principima (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) – slične metrike mogu koristiti i LLM sistemi.

3. Identifikacija link spam mreža (PBN i sl.)

• Ako se otkrije više stranica koje koriste slične obrasce za međusobno povezivanje i linkanje prema jednoj stranici, to može signalizirati manipulativnu mrežu.
• Te mreže se mogu prepoznati vektorskom analizom i IP klasterima.

4. Signal iz korisničkog ponašanja (indirektno)

Iako ChatGPT nema direktan pristup ponašanju korisnika, OpenAI (ili drugi sistemi) mogu prikupljati povratne informacije:

• Ako korisnici označavaju sadržaj kao „netočan“, „spam“ ili „beskoristan“
• Ako puno korisnika prijavljuju slične izvore kao problematične

5. Modeli trenirani za detekciju „SEO gaminga“

Napredni LLM-ovi mogu biti posebno trenirani za:

• Prepoznavanje manipulativnog jezika
• Razliku između informativnog i promotivnog tona
• Detekciju „content spinning“ taktika (prepisani tekst s malim izmjenama)

Zaključak:

Posljednje dvije godine vidimo trend krcanja webova sa stotinama i tisućama tekstova koje je generirao neki AI alat kako bi se bolje rangirali na rezultatima pretrage na Googleu. Ono što puno ljudi ne vidi jest da puno tih webova praktički nestane preko noći nakon što su bili uspješni 6 do 12 mjeseci. Kada algoritam shvati da se na tim webovima ne nalazi baš ništa originalno i korisno, izbaci ih s rezultata pretrage. Sad je novi trend da se „hrane“ LLM-ovi kako bi vas ljudi našli preko AI chatbotova kao što je ChatGPT. Neki to rade na ok način, neki pak igraju prljavo.

Vjerujem da će black hat SEO taktike, barem u ovoj još uvijek ranoj fazi LLM-ova, biti praksa koju će mnogi koristiti. No imajte na umu da možete dolijati. I izgubiti promet i sve prihode preko noći.

SEO je optimimizacija za pretrage na bilo kojim tražilicama. Do sada smo je povezivali s Googleom koji je i dalje monopolist u tom polju, no SEO je SEO.

• Želite biti prvi rezultat na Google tražilici za određene pretrage? Trebate SEO optimizaciju.
• Želite da vas preporučiti ChatGPT, Perplexity ili AI Overviews? Trebate SEO.

Zanima li vas kako se pošteno i dugoročno rangirati na LLM-ovima,  javite se.