Modele generatywnej sztucznej inteligencji stały się kluczowym kanałem komunikacji do klienta B2B. Najnowszy raport PromptEye – „Widoczność Software House w rekomendacjach AI w Polsce” – analizujący ponad 10 000 odpowiedzi z 4 kluczowych LLM-ów (ChatGPT, Perplexity, DeepSeek i Gemini) pokazuje, które polskie Software House’y już teraz zyskują, a które tracą w tym cyfrowym wyścigu.
Warto zwrócić uwagę na komentarz Karoliny Charewicz-Jakubowskiej, CEO ITCorner, która podnosi, że rynek Software House’ów zmienia się nie liniowo, ale skokowo – i robi to w ciszy. To rewolucja cicha, ale fundamentalna: jeśli nie istniejesz w AI, nie istniejesz na pierwszym etapie procesu zakupowego. Modele językowe premiują nie marki w tradycyjnym, wizerunkowym sensie, ale dane: konkret, ślady działań, opisane doświadczenia. Dlatego case studies, katalogi, treści rankingowe i precyzyjne opisy realizacji stają się kluczowym paliwem dla LLM-ów. Brak dokumentacji oznacza brak widoczności – niezależnie od jakości zespołu czy lat na rynku.
Największym zagrożeniem jest myślenie „nas to nie dotyczy”. AI nie pyta, czy jesteśmy gotowi – po prostu selekcjonuje rynek. I robi to brutalnie. Rosną koszty dotarcia do klienta. Widoczność wymaga systematycznej pracy, dokumentacji, obecności tam, gdzie modele czerpią wiedzę. To nie jest marketing – to infrastruktura handlowa epoki post-Google.
LLM to super narzędzie aby wygrywać w nowym świecie, ale nie starymi metodami
Ciekawe stanowisko przedstawił Grzegorz Rudno Rudziński, managing partner Univio, który podkreśla, że grupa docelowa SH przestawiła się z osiągania gainów na rozwiązywanie painów. Tak więc mniej niż przedtem klientów dociera przez szukanie od logiki – kto mi wdroży technologię pozwalającą osiągnąć rozwój, a częściej bardziej biznesowe persony pytają na wcześniejszym etapie lejka sprzedaży „Czy macie pomysł jak rozwiązać mi taki problem?”.
Marta Kępa, COO SoDA podkreśla dojrzałość polskiego rynku SH, zdolność do szybkiej adaptacji technologii, wyczucie trendów oraz wczesne inwestycje w AI. Liczy się szybkość działania i decyzyjność a w tym polskie SH są po prostu dobre.
Także widzialność to połowa gry. Drugą połowę wygrywają te SH, które zmieniają model działania: z fabryk ticketów w Business as a Service – partnerów współodpowiedzialnych za wynik, a nie tylko wykonanie. I tu właśnie potrzebna jest odwaga. W konsekwentnej zmianie modelu działania i współpracy z klientem, które opierają się na ciągłej wartości, nie jednorazowych projektach – na rozumieniu, na czym polega biznes klienta, jak realnie można go rozwinąć. I konsekwentnej budowie marki jako udokumentowanej, czytelnej obecności w danych. Marki rozumianej jako to, co można zweryfikować, policzyć i zacytować – nie jako zestawu haseł.Karolina Charewicz-Jakubowska podsumowuje, że w nowym świecie Software House’y wygrywają nie dlatego, że potrafią programować, ale dlatego, że potrafią być czytelne dla AI i użyteczne dla klientów. To nowa gra. I nowe zasady. A wygrywają ci, którzy dostosowują się do nich szybciej, niż reszta.
Co trzeci klient SH pochodzi z ChatGPT?
Krzysztof Kościukiewicz, Co-founder Venturepackt podaje konkretne liczby:
- 35,49% użytkowników internetu, korzysta z AI każdego dnia. 84.58% z nich zwiększyło swoje zaangażowanie w AI w ostatnich 12 miesiącach.
- 78% firm korzysta dziś z AI. Statystycznie 8 na 10 badanych organizacji wdrożyło u siebie przynajmniej 1 narzędzie AI.
- 4,4 krotnie wyższa wartość klienta jeżeli trafi do nas przy użyciu promptów w LLM (opierając się o współczynnik konwersji).
Do tego warto dodać, że w Polsce Chat GPT w styczniu miał 3,6 mln realnych użytkowników a w czerwcu 2025 ta liczba wzrosła prawie 3 krotnie do 9,3 mln.
Pojawił się nowy rynek komunikacji z grupą docelową i sprzedaży usług. Modele LLM Już dziś odgrywają kluczową rolę w marketingu i sprzedaży a niebawem staną się dominujące. Dane statystyczne i trend są jednoznaczne.
Podobne wnioski wysnuwa Tomasz Gmur, Senior Product Manager BigTime. Nie będzie zaskoczeniem, jeśli w najbliższych latach LLM-y staną się głównym źródłem leadów w B2B i B2C. Podsumowanie jest proste: jeśli Software House nie pracuje nad AI visibility, oddaje rynek konkurencji, która już to robi.
Najczęstsze błędy Software House w kontekście GEO?
Roksana Frankowska, Co-founder searchmeets.ai sugeruje, że jeśli Twoja marka nie pojawia się w odpowiedziach AI, prawdopodobnie:
- Treści na Twojej stronie są zbyt ogólne, niepoparte ekspercką wiedzą i źródłami,
- Struktura strony i dane techniczne utrudniają algorytmom ich analizę,
- Twoja marka nie jest obecna w uznanych źródłach (media, portale branżowe, YouTube, katalogi),
- Brak na stronie danych strukturalnych (Schema.org), które pomagają AI „zrozumieć” treść.
W erze AI liczy się nie tylko pozycja w Google, ale to, czy algorytm uzna Twoją treść za wartą zacytowania. Jeśli chcesz być widoczny, musisz być najlepszym źródłem odpowiedzi – zarówno dla ludzi, jak i dla maszyn.
Z kolei Damian Kozłowski, CEO linkhouse doprecyzowuje, że modele językowe (LLM) nie przeszukują całego internetu. Opierają się wyłącznie na treściach zindeksowanych, publicznych, stabilnych i semantycznie użytecznych. Dlatego inwestowanie w niewidoczne lub niskowartościowe źródła zwykle kończy się brakiem efektów. Nawet najlepsza treść nie będzie wykorzystana, jeśli model jej nie znajdzie. Warto dodać, że częstym błędem jest Digital PR bez spójności semantycznej wokół marki. Wiele działań PR-owych zawiera jedynie wzmianki o marce, bez budowania spójnych powiązań semantycznych z usługami, kategorią lub ekspertyzą. Dla modeli to puste sygnały – nieodpowiadające na żadną konkretną intencję. W SEO – liczy się link. W AI – liczy się kontekst i spójność semantyczna.
Cyfrowe odkurzacze, czeszące internet w poszukiwaniu wiedzy. Jak dać się znaleźć crawlerowi?
Firmy wypuszczają w świat crawlery – cyfrowe odkurzacze, które czeszą internet w poszukiwaniu wiedzy. Na podstawie tego, co znajdą, „uczą się” i tworzą odpowiedź. Wniosek? Jeśli chcesz być w rekomendacjach, musisz rozsiewać swoje treści dokładnie tam, gdzie ten odkurzacz najczęściej przejeżdża. Mateusz Godzic, Growth Manager, Whitepress podpowiada, jaka jest recepta na sukces w zakresie widoczności w AI:
- Zmień myślenie o frazach: celuj w intencje i pytania (np. „czy Python to bezpieczny wybór dla fintechu?”).
- Namierz miejsca, które mają szansę zarankować z Twoją treścią.
- Działaj różnorodnie: artykuły sponsorowane (dofollow, nofollow), brand mentions, outreach.
- Mierz, co działa.
Warto pamiętać, że LLM-y nie są deterministyczne – mogą odpowiedzieć różnie w zależności od trybu (offline/online). Ale jest pewne ciekawe zjawisko. Źródłem wiedzy dla AI wcale nie musi być strona z TOP 10 Google. Często modele wyciągają dane ze stron, które są niżej w wynikach, ale mają konkretne „mięso”
Michał Rochwerger, CEO Trust Luna podkreśla, że dobrze zaprojektowany artykuł sponsorowany staje się elementem infrastruktury marki w ekosystemie AI – pracuje długo po publikacji. Podaje również wskazówki jak taki artykuł przygotować:
- Postaw na autorytet – publikacje w mediach branżowych działają jak sygnały wiarygodności.
- Daj modelom strukturę, którą potrafią przetworzyć
- Utrwal sygnały marki – powtarzalny opis działalności, wyróżniki i cytat eksperta budują rozpoznawalność.
Strategiczne wnioski: Jak wdrożyć AIO (AI Optimization)
Strategia marketingowa Software House’ów musi łączyć klasyczne SEO/Content Marketing z nowym podejściem AIO (AI Optimization). Na podstawie firm, które znalazły się w Top3 raportu Marcin Wiśniewski, CEO E-Allinclusive i Co-Founder PromptEye przystępnie przedstawia podsumowanie i wnioski raportu. Razem z ekspertami raport PromptEye pokazuje jak dziś budować widoczność.
- Filar 1: Czystość semantyczna
- Utrzymuj radykalną spójność tematyczną wokół swojego core business.
- Unikaj „szumu” (np. losowe wpisy o kawie w biurze), który obniża zaufanie AI do domeny jako eksperta.
- Filar 2: Architektura i technikalia
- Wdrażaj dane strukturalne (Schema.org), aby pomóc AI „zrozumieć” treść (np. Service, Project, FAQPage).
- Stosuj Server Side Rendering (SSR) zamiast Client Side Rendering, aby treść była szybciej odczytywana przez boty.
- Filar 3: Information gain
- Publikuj unikalne dane – procesy, workflowy, architektury, benchmarki, widełki cen, czasy realizacji, a także błędy i koszty ich naprawy.
- W case studies podawaj konkretne parametry (problem, decyzje projektowe, stack, czas, koszty, KPI)
- Filar 4: Autorytet i reputacja (E-E-A-T dla AI)
- Zadbaj o aktualność profili w cenionych przez algorytmy miejscach – od Wikipedii po katalogi partnerów technologicznych.
- Stwórz artykuł sponsorowany, który zawiera strukturę przyjazną modelom (klarowne nazewnictwo usług, sekcje Q&A lub listy).
Wniosek końcowy: Brak obecności w wynikach modeli językowych to dzisiaj ryzyko biznesowe, na które nowoczesna firma nie może sobie pozwolić. Możliwość kontrolowania i optymalizowania narracji Waszej marki w ramach modeli AI nie jest już opcją – to krytyczna warstwa strategii Customer Journey, która napędza sprzedaż w firmie.
Pełny raport jest do pobrania na stronie: prompteye.com/pl/raport-widocznosci-w-ai-dla-branzy-it.
