Sztuczna inteligencja zmieniła więcej w SEO niż niejedna aktualizacja algorytmu Google. Coraz mniej znaczy to, na jakiej pozycji jesteś, a coraz więcej, czy Twoje treści są cytowane przez AI. Bo dziś to nie Ty dobierasz słowa kluczowe. To model językowy decyduje, czy pokaże Twoją markę. Jak więc tworzyć content, który trafia do chatbotów czy AI Overviews? I jak mierzyć efekty, skoro klasyczne metryki przestają mieć znaczenie?
Jak zmieniło się SEO przez AI?
„Nie ma nic gorszego niż zmiany w algorytmach, które z dnia na dzień wycinają nas z wyników, mimo że wszystko robimy zgodnie z zasadami” – powiedziałby przedsiębiorca jeszcze 3 lata temu. Tylko że od tamtej pory zmieniło się niemal wszystko. Co gorsza: to dopiero początek. Te zmiany algorytmów, nad którymi przedsiębiorcy tak rozpaczali, były „niewinnym” żarcikiem.
Teraz mają do czynienia z sytuacją, w której ludzie po prostu przestają wchodzić na strony internetowe. Zamiast tego pytają ChatGPT albo inne LLM-y i tam dostają gotowe odpowiedzi. Naturalnie nasuwa się pytanie: „po co komu będzie moja strona, skoro sztuczna inteligencja da mu wszystko na tacy? Całe lata pracy nad SEO mogą pójść w diabły, bo nikt już nie będzie klikał w Google”.
Przez lata SEO zmieniało się powoli: nowe algorytmy, nowe zasady, te same metryki. AI zmieniło prawie wszystko w ciągu zaledwie kilku miesięcy. Google uruchomiło AI Overviews, za moment ruszy mechanizm w rodzaju GEO Ads, a Gemini, ChatGPT i Perplexity stały się nowymi punktami kontaktu.
Wpływ AI widać w samej strukturze SERP-ów. Jest mniej miejsca na wyniki organiczne, więcej na AI Overviews. Niebieskie linki niemal znikają z pierwszej strony wyszukiwarki Google. Teraz liczy się „pozycja zero”, czyli ta na silniku Gemini na górze wyszukiwarki.
Nie napiszę, że SEO umarło. Napiszę, że ten, kto przez lata nie odrobił lekcji z optymalizacji SEO, teraz ma naprawdę przechlapane. O pozycję zero walczą teraz ci, którzy SEO mają opanowane do perfekcji. I na fundamentach SEO mogą optymalizować się pod chatboty i wyszukiwarki AI.
Dlaczego moje treści już nie generują ruchu?
Trzy miesiące temu spotkałam się z przedsiębiorcą, który pokazał mi statystyki swojego bloga. Kilkadziesiąt artykułów napisanych według wszystkich zasad SEO, pozycje 1-3 dla większości fraz, ale… organiczny ruch spadł mu o około połowę w ciągu roku. Zapytałam go, czy wie dlaczego. Pokręcił głową.
Odpowiedź była prosta: jego artykuły dalej były na pierwszych pozycjach. Po prostu niemal nikt już tam nie klikał, bo Google dawało odpowiedzi w AI Overviews na górze strony. Jego treści były cytowane przez algorytmy, ale on z tego nie miał żadnych korzyści biznesowych.
To pokazuje, że optymalizacja contentu to już nie optymalizacja pod kliki. To optymalizacja pod algorytmy, które cytują. A żeby zacytowały… o tym w dalszej części.
Jak stworzyłam treść, która trafiła do AI Overview po 3 dniach od publikacji na blogu
W maju napisałam artykuł na temat czym jest helpdesk AI, dlaczego warto go wdrożyć i jak to zrobić – temat, który wcześniej niemal nie istniał w polskiej sieci. Nie miał historii, nie miał konkurencji, nie miał wcześniejszego autorytetu. Był napisany od zera z myślą o jednym: żeby AI go zacytowało. Taki był cel, ale i eksperyment.
Zamiast optymalizować pod klasyczne SEO, zastosowałam generative engine optimization (GEO). Silna, zamknięta definicja. Konkretne dane liczbowe. Język naturalny, ale precyzyjny. Struktura semantyczna gotowa do cytowania bez edycji. Zastosowanie E-E-A-T i cytowanie. Śródtytuły jako pytania, które zadają internauci, szukając informacji na ten temat. Opisanie korzyści (nie zalet). Spis treści. Ważnym elementem treści pod GEO jest FAQ, ale tutaj świadomie z niego zrezygnowałam. Dlaczego? Bo już śródtytuły były najczęściej zadawanymi pytaniami. Upychanie wszystkich elementów optymalizacji pod AI dałoby ten sam efekt, co upychanie słów kluczowych przy SEO. Co za dużo, to nie zdrowo…
Rezultat po trzech dniach: Gemini zacytował treść jako główną odpowiedź w AI Overview Google. Na pytanie, zdawałoby się tak bardzo ogólne, „czym jest helpdesk AI” na pozycji zero nadal (sierpień 2025) wyświetla się ten artykuł. ChatGPT i Perplexity również zaczęły używać i nadal używają artykułu jako punktu odniesienia. Tekst stał się jednym z nielicznych cytowanych źródeł z Polski w tym temacie.
Ale! W chatbotach nic nie jest dane na zawsze. To, że artykuł świetnie na siebie pracuje i AI nadal go wyświetla, nie oznacza, że tak będzie cały czas. Bo jeśli pojawią się w tym temacie treści, które okażą się atrakcyjniejsze: bardziej aktualne, opublikowane na popularniejszej stronie, jeszcze bardziej zoptymalizowane, wywołujące większe zainteresowanie internautów, wówczas mój artykuł straci swoją pozycję.
Jakie są zasady tworzenia treści pod algorytmy AI?
Z tego eksperymentu wyciągnęłam kilka wniosków. Opracowałam sobie listę 20 zasad, jak optymalizować treści pod GEO, z czego absolutnie wszystkie są ważne.
- Odpowiadaj konkretnie i wprost na pytanie użytkownika, tak, jak ono faktycznie brzmi.
- Umieszczaj odpowiedź jak najbliżej początku tekstu lub nagłówka.
- Formułuj nagłówki jako pytania, które realnie zadają internauci.
- Używaj języka użytkownika, a nie eksperta, pisz tak, jak ludzie pytają AI.
- Buduj treści bogate semantycznie, zrozumiałe, kontekstowe, pełne cennych i unikalnych informacji.
- Wprowadzaj markę i autora do treści, jasno wskazując źródło informacji.
- Uprość specjalistyczny język, jeśli nie jest absolutnie konieczny.
- Zadbaj o przejrzystą strukturę: tytuł, lead, nagłówki H2/H3, podsumowanie, CTA, FAQ.
- Dodawaj aktualną datę publikacji lub oznacz datę ostatniej aktualizacji.
- Podawaj źródła danych i daty statystyk, np. „Według raportu LSEO 2024”.
- Upewnij się, że treść może być zindeksowana, bez noindex, z poprawnym schema.org.
- Twórz kontekst przez linkowanie zarówno wewnętrzne, jak i zewnętrzne.
- Unikaj clickbaitów i treści niskiej jakości, bo AI je pomija.
- Pisz naturalnie, bez przesycania słowami kluczowymi, stawiaj na użyteczność.
- Dodawaj wartość poprzez case studies, statystyki, autorskie dane i interpretacje.
- Wprowadzaj cytaty ekspertów, wypowiedzi własne i wyniki badań.
- Trzymaj się jednego tematu w jednej treści, unikaj mieszania wątków.
- Buduj rozpoznawalność marki poza swoją stroną, publikuj na LinkedInie, w mediach, na forach, ale zawsze tam, gdzie dostęp jest publiczny, nie prywatny.
- Publikuj opinie, referencje i rekomendacje jako social proof.
- Twórz treści na tematy unikalne lub rzadko opisywane, LLM-y je preferują.
Mierniki GEO, czyli co naprawdę warto mierzyć?
Zanim zaproponuję Ci kilka wskaźników, ważne, by wiedzieć, na jakiej podstawie modele językowe rekomendują marki, firmy, usługi, czyli od czego zależy, że zacytuje Twoją konkurencję, a nie Ciebie. Albo na odwrót…
Zespół First Page Sage sprawdził to po przeanalizowaniu ponad 11 tysięcy zapytań w czterech najpopularniejszych chatbotach.
Największy wpływ na cytowalność mają tzw. listy rekomendacyjne, np. artykuły „Top 10 firm X”, „Najlepsze narzędzia Y”, „Ranking agencji 2025”:
- ChatGPT: 41% wpływu
- Gemini (AI Overview Google): 49%
- Perplexity: 64%
Dalej:
- Nagrody, akredytacje, certyfikacje – ChatGPT: 18%, Gemini: 15%, Claude: 19%
- Opinie użytkowników – ChatGPT: 16%, Gemini: 13%, Perplexity: 31%
- Case studies i dane o klientach – ChatGPT: 14%, Claude: 13%
- Wzmianki w social mediach – ChatGPT: 11%
- Autorytet strony www na Google – Gemini: 23%
- Katalogi i tradycyjne bazy danych – Claude: 68%
Tylko że… samo pojawienie się w chatbotach nie daje wartości biznesowej, jeśli nie prowadzi do rozpoznawalności, ruchu czy konwersji. Tylko wiesz, w czym tkwi problem? Że to nadal jeszcze jest wolna amerykanka. Przynajmniej w Polsce. W USA są pierwsze próby wprowadzenia mierników GEO, ale nadal są to jedynie propozycje.
W analizie skuteczności treści generowanych z myślą o AI warto uwzględnić kilka kluczowych wskaźników. Do podstawowych należą: poziom zaangażowania użytkowników (reakcje, komentarze, udostępnienia), średni czas spędzony na stronie, współczynnik kliknięć (CTR) oraz konwersje powiązane z celami biznesowymi, takimi jak zapisy na newsletter, generowanie leadów czy zakupy online.
Niektóre agencje, jak LSEO, zalecają dodatkowo mierzenie kosztu produkcji jednego słowa lub artykułu i porównywanie go z wynikami tradycyjnych treści, by sprawdzić, czy rosnąca liczba publikacji realnie przekłada się na sprzedaż.
Firma Walker Sands z kolei rekomenduje oznaczenie źródła „Generative AI” w systemie CRM, co pozwala śledzić, ile szans sprzedażowych pochodzi bezpośrednio z obecności w AI i jakie przychody z nich wynikają.
Warto też śledzić wskaźniki takie jak wskaźnik widoczności w AI, udział głosu marki czy wskaźnik obecności marki. Pokazują one, jak często marka pojawia się w odpowiedziach modeli językowych, jaki ma udział w porównaniu z konkurencją i na ile zapytań faktycznie się wyświetla. Sami jednak tego nie sprawdzimy. Narzędzia takie jak Semrush AIO przychodzą z pomocą. Choć, uprzedzę, jeszcze im daleko do ideału w temacie wykrywania ruchu i konwersji z wyszukiwarek AI i chatbotów. Jedno narzędzie powie Ci, że Twoje treści są widoczne, inne, że nie są. Wiem, testowałam.
Jakie są narzędzia do mierzenia obecności w AI?
Monitorowanie widoczności w AI to dziś osobna gałąź analityki. Warto zacząć od ręcznych testów. Zadajesz konkretne pytania, najlepiej takie, które zadają internauci (np. „jakie firmy oferują…”), notujesz cytaty, kontekst, źródła. Aby mieć skalę porównawczą, te same pytania musisz zadać kilku chatbotom. Rekomenduję: Perplexity, Gemini, ChatGPT i Copilot. Daje to dobre wyczucie, choć trudno to skalować.
Dlatego coraz więcej marek sięga po narzędzia:
- czeski Mangools AI Search Grader analizuje widoczność marki w 6 modelach AI. Pokazuje, w ilu odpowiedziach pojawia się brand, jaka jest średnia pozycja i AI Score. Umożliwia też porównania z konkurencją. Chyba jako jedyne udostępnia darmowe narzędzie do wstępnej analizy.
- Semrush AI Visibility Checker generuje zapytania do wielu modeli, analizuje cytaty, kontekst i share of voice. W wersji AIO oferuje też analizę nastrojów i porównania produktów. Jest tu opcja 7-dniowego testowania za darmo.
- Ziptie.dev raportuje widoczność w Google AI Overviews, ChatGPT i Perplexity. Wylicza AI Success Score i wskazuje prompty do optymalizacji.
- Ahrefs Brand Radar śledzi liczbę cytatów, anchor-texty i udział marki w odpowiedziach AI.
- SEMSTORM AIO, polskie narzędzie pozwala sprawdzić frazy kluczowe w AI Overviews oraz porównać widoczność z konkurencją.
Dobór narzędzia zależy od tego, czy działasz lokalnie, czy globalnie, i czy chcesz analizować frazy, produkty, czy konkretne treści. Warto też sprawdzić, które modele AI obsługuje dany system, bo widoczność marki w ChatGPT to nie to samo co w Perplexity czy Google.
Co teraz?
Mam dla Ciebie trzy konkretne działania, które możesz wdrożyć zaraz po przeczytaniu tego artykułu. Najpierw sprawdź, czy AI Cię widzi. Potem pokaż się jej z dobrej strony. I dopiero wtedy mierz, czy coś z tego masz.
1. Sprawdź, czy AI w ogóle Cię zna. Zadaj ChatGPT, Perplexity i Gemini pytanie typu: „Jakie firmy robią X w Polsce?” albo „Najlepsze marki w branży Y”. Jeśli nie ma tam Twojej marki, czas to zmienić.
2. Napisz jeden artykuł specjalnie pod AI i opublikuj go w miejscu publicznym (blog, artykuł na Linkedinie – nie post, zaprzyjaźniony portal). Wybierz temat, który znasz najlepiej. Odpowiedz jasno na pytanie użytkownika (nie takie, które wydaje Ci się, że może zadać, ale takie, które realnie zadaje), użyj prostych nagłówków i pokaż, że Ty, Twoja marka, firma jesteś autorem. AI lubi konkrety. W tym artykule masz ściągawkę, jak taki tekst napisać.
3. Po 2-3 dniach sprawdź efekty, ale nie licz tylko kliknięć. Nie ma Twojego artykułu? Sprawdź za tydzień. Obserwuj, czy ktoś pyta o Twoją markę, czy masz więcej zapytań. W formularzu dodaj pytanie: „Skąd nas znasz?” i podpowiedz: „Z odpowiedzi AI”. Wypróbuj bezpłatne narzędzie Mangools AI Search Grader albo przetestuj Semrush AI Visibility Checker.
Do zobaczenia w wyszukiwarkach AI!
