Search Generative Experience (SGE), nowa era SEO. Przewodnik dla liderów biznesu

Koniec ery dziesięciu niebieskich linków

Pamiętasz to, prawda? Przez ponad dwie dekady nasz cyfrowy świat obracał się wokół jednego, prostego paradygmatu: wpisujesz zapytanie, a Google zwraca listę dziesięciu niebieskich linków. Cały marketing cyfrowy, całe SEO, było tak naprawdę sztuką i nauką zdobywania jak najwyższej pozycji na tej właśnie liście.

Dziś ta era dobiega końca. Wyszukiwarki ewoluują, stając się zaawansowanymi „silnikami odpowiedzi” (answer engines), napędzanymi przez generatywną sztuczną inteligencję. Ta zmiana, znana jako Search Generative Experience (SGE), to prawdopodobnie najbardziej rewolucyjny przełom w technologii wyszukiwania od czasu, gdy Google w ogóle powstało.

Tradycyjne SEO – to skoncentrowane na liczeniu linków i śledzeniu pozycji w rankingu – staje się niewystarczające. Użytkownicy otrzymują kompleksowe, multimodalne (w wielu różnych formach – zarówno tekstowo jaki wizualnie, a może z czasem również głosowo) podsumowania prosto na stronie wyników, co drastycznie zmienia ich zachowanie. Przestają klikać we wspomniane niebieskie linki.

Chcemy wam pokazać, dlaczego sukces w erze SGE zależy od fundamentalnej zmiany myślenia – od „optymalizacji pod ranking” do „budowania relacji z AI”. Kluczem do przyszłej widoczności online jest zrozumienie, jak „myślą” duże modele językowe (LLM), a następnie dostosowanie całej strategii cyfrowej, by stać się dla nich widocznym lub (cel bardziej ambitny), funkcjonować jako wiarygodne, zrozumiałe i cytowalne źródło wiedzy. Adaptacja nie jest już opcją, ale strategiczną koniecznością, wymuszoną przez zmianę ekosystemu.

Anatomia nowego ekosystemu wyszukiwania

Aby skutecznie nawigować w nowej rzeczywistości, musimy zrozumieć jej mechanizmy. Zmiana to nie tylko kosmetyka. Dotyczy samego rdzenia technologii wyszukiwania i pojawienia się zupełnie nowych graczy.

Jak AI tworzy odpowiedzi?

Nowa generacja wyszukiwania w Google opiera się na trzech filarach, które tworzą spójne, konwersacyjne doświadczenie:

• AI Overviews (AIO)
  Szybkie, generowane podsumowania, dostarczające bezpośredniej odpowiedzi na zapytanie użytkownika.

• AI Mode
  Konwersacyjne środowisko, które aktywuje się pod AIO przy bardziej złożonych zapytaniach, zamieniając wyszukiwanie w płynny dialog.

• Multimodal Search
  Możliwość konwersacji za pomocą tekstu, obrazu lub głosu.

Sercem tego systemu jest mechanizm nazwany „query fan-out” (zapytanie rozproszone). Kiedy wpisujesz zapytanie, model AI Google (oparty na modelu językowym – Gemini) nie szuka już tej jednej frazy. Zamiast tego, dekonstruuje Twoją intencję na serię bardziej szczegółowych pod-zapytań, które wykonuje równolegle w tle. Na przykład, „jak podróżować solo po Japonii” rozbija na „bezpieczeństwo samotnych kobiet w Japonii” czy „jak korzystać z Japan Rail Pass”. Dopiero potem syntezuje to w jedną, spójną odpowiedź, którą widzimy w wyszukiwarce jako AIO.

W przypadku bardziej złożonych, wielowątkowych pytań, system często automatycznie przełącza Cię w AI Mode wyświetlając taką opcję pod AIO. W tym trybie wyszukiwanie staje się płynną, konwersacyjną podróżą, gdzie odpowiedzi integrują tekst, obrazy, wideo i linki w spójny dialog.

Narodziny przeglądarek AI i Agentów AI

Dominacja Google w wyszukiwaniu po raz pierwszy od lat stoi w obliczu realnego zagrożenia. Pochodzi ono nie od tradycyjnych konkurentów, ale od firm zrodzonych w erze generatywnej AI, takich jak OpenAI (z przeglądarką Atlas) i Perplexity (z przeglądarką Comet). Kluczowym polem bitwy staje się przeglądarka internetowa. To strategiczna brama. Podmiot, który ją kontroluje, zyskuje wgląd w intencje użytkownika. Google ma na tym polu ogromną przewagę, dzięki najpopularniejszej na świecie przeglądarce Chrome (udział w rynku światowym ok. 70%), ale nie oznacza to, że może być pewne wygranej. Może świadczyć o tym fakt, że istnieją również firmy, które mimo, że nie mają własnych modeli, i tak tworzą przeglądarki oparte o mechanizm AI – liderem może być The Browser Company – twórcy przeglądarki Dia. Wspomniana firma została przejęta niedawno przez jednego z gigantów oprogramowania – Atlassian (twórcy Trello czy Jiry).

Można sobie zadać pytanie, „Co z tego, że są inne nowe przeglądarki? Przecież obecnie mamy też Safari, Edge, Firefox?” Rzecz w tym, że w tej wizji przeglądarek AI, to nie ludzie, a docelowo agenci AI autonomicznie wykonują zadania – robią zakupy, rezerwują podróże, przeprowadzają research. Strony internetowe ewoluują z interaktywnych interfejsów dla ludzi w „czytelne maszynowo struktury danych”, zoptymalizowane pod kątem konsumpcji przez AI. Brzmi to trochę jak science fiction, ale dzieje się to już teraz.

Ta nowa architektura niesie też ryzyka:

• Zniekształcona analityka
  Agenci AI (np. Atlas) potrafią naśladować ludzkie kliknięcia w reklamy, marnując budżety reklamowe i zanieczyszczając dane analityczne. W efekcie będziesz płacić za „kliknięcia” maszyny.
• Manipulacja i „zatruwanie” modeli
  Nowe przeglądarki są podatne na zaawansowane ataki typu „cloaking”. Oszust może serwować AI fałszywą informację, a człowiekowi, który kliknie w link, pokazać normalną stronę. „Zatruta” informacja staje się częścią wiedzy modelu, a my myślimy, że to tylko typowa „halucynacja” AI.

Wpływ na zachowanie użytkownika – era zero-click search

Najbardziej bezpośredni i mierzalny skutek to przyspieszenie trendu „zero-click search” – użytkownik dostaje odpowiedź i nie klika nigdzie. Ten trend rozpoczął się parę lat temu, gdy Google zaczęło dawać odpowiedzi już w przeglądarce na frazy, na które Google mogło odpowiedzieć za pomocą swoich systemów np. zapytania o pogodę. Badania wskazują, że obecność AI Overviews drastycznie zmniejsza prawdopodobieństwo kliknięcia w tradycyjny link. Co gorsza, użytkownicy bardzo rzadko klikają nawet w linki źródłowe podane wewnątrz samego podsumowania AI. To oznacza, że samo bycie cytowanym nie gwarantuje już ruchu w stopniu w jakim to miało miejsce do tej pory.

1. Fragmentacja wyszukiwania: Mamy teraz wiele konkurujących „silników odpowiedzi” (Google SGE, Perplexity, ChatGPT), a każdy z nich inaczej traktuje źródła. Google SGE faworyzuje Reddit, Perplexity często odwołuje się do YouTube. W efekcie musisz dywersyfikować swoją obecność na różnych platformach.
2. Inwersja relacji: Kiedyś pisaliśmy dla ludzi, a maszyny miały to znaleźć. Dziś pierwszym i najważniejszym „konsumentem” treści jest maszyna – model LLM. To on czyta, analizuje, syntetyzuje, by stworzyć produkt końcowy (AI Overview) dla człowieka. Naszym zadaniem jest nauczyć maszynę naszej ekspertyzy (przekazu).

Od SEO do GEO – nowy model optymalizacji

Zmiana paradygmatu wymusza ewolucję dyscypliny jaką jest wyszukiwanie. Rodzi się nowa specjalizacja – Generative Engine Optimization (GEO).

Czym jest Generative Engine Optimization?

GEO (lub AEO – Answer Engine Optimization) to proces strategicznego strukturyzowania całej cyfrowej obecności marki w taki sposób, aby generatywne narzędzia AI mogły ją poprawnie znaleźć, zinterpretować i wiarygodnie zaprezentować w swoich odpowiedziach.

Tradycyjne SEO walczy o kliknięcie. GEO dąży do tego, by treść i ekspertyza (przekaz) marki stały się integralną częścią samej odpowiedzi generowanej przez AI. Celem jest, aby model językowy, odpowiadając na pytanie, „mówił o twojej marce poprawnie i przychylnie”. Choć to krok 2. W kroku 1 chcemy dążyć do tego, żeby model w ogóle wspominał o naszej marce (widoczność), wspierając się najlepiej linkami do źródeł marki (cytowalność).

GEO nie unieważnia SEO, ale je rozszerza. Fundamenty (techniczna doskonałość, jakość treści, autorytet domeny) pozostają kluczowe. GEO dodaje jednak nowy zestaw strategii ukierunkowanych na „uczenie” modeli językowych.

Off-page w GEO – zrób z siebie cytat, nie link

W erze AI zaufanie buduje się poprzez zewnętrzne potwierdzenie. Modele językowe ufają bardziej temu, co mówią o danej marce inne wiarygodne źródła, niż temu, co marka mówi o sobie sama. To dlatego digital PR staje się kluczową taktyką SEO.

Kluczowym pojęciem jest analiza luk w cytowaniach (Citation Gaps). To sytuacja, w której AI cytuje wiarygodne publikacje (raporty branżowe, analizy) wspominające konkurencję, ale pomijające Twoją markę. Dla sztucznej inteligencji jesteś wtedy niewidzialny w danym kontekście. Co oznacza w praktyce bycie niewidzialnym dla potencjalnego klienta.

Jednym z narzędzi pozwalających na analizę źródeł na których bazują modele AI jest  narzędzie Sorikko.

Strategia jest prosta:

1. Zidentyfikuj kluczowe, często cytowane dokumenty w Twojej niszy.
2. Wykorzystaj działania digital PR i dotrzyj do ich autorów.
3. Zaoferuj im unikalne dane, analizy lub komentarze eksperckie, które wzbogacą ich treść i doprowadzą do uwzględnienia wzmianki o Twojej marce.

Jedna taka strategiczna wzmianka w wysoko cenionym przez AI źródle ma potencjał, by zapewnić Ci widoczność w setkach przyszłych odpowiedzi. To są nowe, potężne backlinki (linki zwrotne) w świecie GEO.

On-page w GEO – treść, którą AI kocha

Optymalizacja treści musi dopasować się do maszyn. Dwie taktyki wysuwają się na czoło:

• Tworzenie stron porównawczych („X vs Y”)
  Użytkownicy używają AI do wspomagania decyzji – „który CRM jest lepszy: A czy B?”. AI aktywnie szuka ustrukturyzowanych i obiektywnych porównań. Skuteczna strona musi zawierać tabele, analizy cenników i, co kluczowe, być autentycznie wyważona.
• Obsesja na punkcie świeżości
  Modele AI wykazują silną preferencję dla najnowszych, najbardziej aktualnych informacji. Treści zaktualizowane w ciągu ostatnich 2-3 miesięcy dominują w cytowaniach. Twoje treści nie mogą być sporadyczne. Wdróż proces regularnych aktualizacji (dodawanie nowych danych, statystyk) i, co bardzo ważne, wyraźnie komunikuj tę zmianę datą ostatniej modyfikacji (wykorzystanie Property Date Modified w Schema).

Techniczny fundament GEO – otwarcie drzwi dla AI

Wszystkie strategie są bezużyteczne, jeśli sztuczna inteligencja nie może fizycznie uzyskać dostępu do Twojej treści i jej zrozumieć. To podejście zresztą jest fundamentem (często zaniedbywanym) również w klasycznym SEO – nie ma znaczenia jak świetne treści opracuje marka, jeśli strona nie może znaleźć się w indeksie Google. A nie może znaleźć się wtedy, gdy robot wyszukiwarki (klasycznej czy AI) nie może odczytać treści. Google jasno (co nie jest takie częste) informuje właścicieli stron, jakie wytyczne muszą być spełnione, aby strona pojawiła się w wynikach AI (czy to AIO czy AI Mode).

Aby strona mogła wyświetlać się jako link pomocniczy w przeglądach od AI lub trybie AI, musi być zindeksowana oraz kwalifikować się do wyświetlania w wyszukiwarce Google z fragmentem kodu spełniającym wymagania techniczne wyszukiwarki. – źródło: developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features?hl=pl#technical-requirements-for-appearing-in-ai-features

W efekcie krytyczne więc jest:

1. Monitorowanie indeksacji, czyli weryfikacja czy nasze najważniejsze strony są po prostu w indeksie Google. Są do tego darmowe, ale niezapewniające w tym względzie kompleksowości narzędzia (Google Search Console) oraz płatne, ale lepsze, bo dedykowane (Revamper11).

2. Weryfikowanie pliku definiującego dostęp robotom przeglądarek do stron tzw. plik robots.txt. Wiele firm nieświadomie blokuje dostęp crawlerom AI (ChatGPT-User, PerplexityBot, Claude-Web) w pliku robots.txt. Okazuje się jednak, że taka blokada to cyfrowa niewidzialność. Pierwszy krok GEO upewnienie się, że dostęp jest jawnie dozwolony.
3. Minimalizacja JS
   Większość crawlerów AI, w przeciwieństwie do zaawansowanego Googlebota, nie radzi sobie z treściami dynamicznie ładowanymi za pomocą JavaScriptu. Jeśli Twoja kluczowa treść jest niewidoczna dla użytkownika z wyłączonym JavaScriptem, nie istnieje dla większości modeli AI.
4. Dbanie o szybkość stron. Powiązane z poprzednim punktem, w tym sensie, że im szybsza strona, tym łatwiej robotom danej przeglądarki zeskanować zawartość. A z racji, że takie skanowanie (tzw. crawlowanie) kosztuje to jeśli zależy nam na widoczności cyfrowej, powinniśmy ułatwiać ten dostęp.
5. Dostarczanie kontekstu. Im lepszy kontekst dostanie AI, tym większa szansa, że zrozumie nasz przekaz tak jak chcemy. Dlatego używanie tzw. danych strukturalnych (schema markup) w kodzie strony niewidocznym dla użytkownika, ale za to widocznym dla AI jest bardzo istotne, ponieważ osadza nasze treści w większym i szerszym kontekście niż jest to możliwe bezpośrednio na danej stronie.

Projektowanie treści dla sztucznej inteligencji

Skoro AI jest pierwszym odbiorcą, musimy tworzyć treści, które są dla niego zrozumiałe i wiarygodne. To wymaga odejścia od mechanicznego podejścia na rzecz głębszego zrozumienia semantyki.

Semantyka ponad słowami kluczowymi – co AI naprawdę chce usłyszeć

AI nie szuka już prostego dopasowania słów kluczowych. Dąży do zrozumienia znaczenia, kontekstu i relacji między pojęciami. Strategie oparte na mechanicznym zagęszczaniu fraz tracą na skuteczności. Zamiast tego, twórz treść, która wyczerpująco omawia dany temat, przewidując wszystkie pytania, jakie użytkownik (a więc i AI) może mieć. Używaj synonimów i jasno definiuj kluczowe pojęcia, by ułatwić maszynie zrozumienie.

Dane strukturalne (schema) i grafy wiedzy

Jeśli semantyka jest językiem, to dane strukturalne (Schema.org) są gramatyką AI.

Schema to ustandaryzowany słownik, który wprost „tłumaczy” maszynie, że dany tekst to nazwa produktu, inny to jego cena, a jeszcze inny to recenzja. To jest bezpośrednia linia komunikacji z AI.

Konsekwentne stosowanie znaczników Schema pozwala na zbudowanie własnego grafu wiedzy marki. Graf wiedzy to sieć połączonych encji (Twoja firma, jej produkty, eksperci) i relacji między nimi. Dostarczając AI taką ustrukturyzowaną mapę, proaktywnie kształtujesz narrację na swój temat w generowanych odpowiedziach.

Budowanie kompleksowego autorytetu (topical authority)

AI ocenia wiarygodność źródła na podstawie głębokości i szerokości jego wiedzy. Posiadanie jednego świetnego artykułu to za mało. AI szuka sygnałów kompleksowej ekspertyzy.

Najskuteczniejszą strategią jest tworzenie klastrów tematycznych (pillar page & constellation). Tworzysz centralną, obszerną stronę (pillar page), która kompleksowo omawia szeroki temat. Ta strona linkuje do konstelacji wielu wysoce wyspecjalizowanych, szczegółowych artykułów. Taka architektura wysyła do AI niezwykle silny sygnał, „Ta domena / marka jest ostatecznym, wyczerpującym autorytetem w tej dziedzinie”.

Tworzenie treści godnych cytowania – rola oryginalności

W świecie zalanym treściami generowanymi, oryginalność jest najcenniejszą walutą. Modele językowe faworyzują źródła pierwotne ponad treści, które tylko podsumowują istniejące informacje.

Zamiast pisać kolejny, nudny artykuł „10 sposobów na…”, inwestuj w:

• własne badania,
• oryginalne analizy danych,
• ekspertyzy oparte na unikalnych doświadczeniach.

Ważna jest też komunikacja: zamiast pisać bezosobowo („Faktem jest, że…”), używaj aktywnego przypisania: „Zgodnie z naszymi badaniami przeprowadzonymi w [Nazwa Firmy]…”. Taki zabieg znacząco zwiększa szansę, że w wygenerowanej odpowiedzi pojawi się nie tylko informacja, ale i nazwa Twojej marki jako jej źródło.

Mierzenie widoczności w AI – nowa analityka

Tradycyjne narzędzia, jak Google Analytics, są ślepe. Zostały zaprojektowane do mierzenia ruchu na stronie, a nie do śledzenia, jak marka jest reprezentowana w ChatGPT, Perplexity czy w AI Overviews.

W odpowiedzi na tę lukę rodzi się nowa kategoria narzędzi analitycznych, dedykowanych GEO (np. Sorikko). Pozwalają one mierzyć zupełnie nowe metryki, takie jak:

• udział w głosie AI (share of AI voice),
• sentyment wzmianek o marce,
• identyfikacja, które dokumenty są najczęściej cytowane przez AI.

To pozwala w końcu powiązać inwestycje w GEO z mierzalnymi wynikami biznesowymi.

Długoterminowa gra i redefinicja celów (KPI)

Nowa rzeczywistość wymaga cierpliwości i długoterminowego podejścia. Cel „zwiększenie ruchu na stronie” jest fundamentalnie błędny.

Sukces w erze SGE należy mierzyć poprzez wskaźniki odzwierciedlające realny wpływ na biznes:

• Wzrost widoczności
  Jak często Twoją markę wymieniają modele? W jakim kontekście (pozytywnie / negatywnie)?
• Wzrost cytowalności
  Jak często Twoja strona staje się źródłem?
• Wzrost liczby wyszukiwań brandowych
  Czy rośnie liczba zapytań brandowych?
• Wzrost ruchu direct
  Czy rośnie ruch z wejść bezpośrednich?
• Generowane leady i przychód
  Czy widać więcej leadów z LLM / AIO / AI Mode?

Jesteśmy świadkami konwergencji SEO i brand marketingu. Działania SEO (budowanie autorytetu tematycznego) bezpośrednio budują silną markę, a silna marka (zaufanie) znacząco zwiększa prawdopodobieństwo, że AI oraz użytkownicy wybiorą właśnie Ciebie.

Praktyczny plan działania dla właścicieli firm

Przełożenie wiedzy na działanie to klucz. Co może jeszcze ważniejsze – nie ma na co czekać. Nawet jeśli się okaże, że działania obecne nie przynoszą spektakularnych rezultatów to warto nabierać doświadczenia w SGE, gdyż AI donikąd się nie wybiera. Nikt nie wie jaki finalnie przyjmie kształt, ale pewne jest, że nie zniknie, ponieważ stanowi zbyt duży potencjał by przejść obok niego obojętnie.

Poniżej znajdziecie prosty do zastosowania plan w czterech fazach:

Faza 0 – analiza wyjściowa (na start)

Sprawdź jak wygląda Twoja widoczność w kluczowych obszarach powiązanych branżą w jakiej funkcjonuje Twoja marka – czy pojawiasz się AIO, AI Mode? Czy modele językowe wiedzą o Twoim istnieniu? Wykorzystaj dostępne na rynku narzędzia analityczne.

Faza 1 – audyt i diagnoza (pierwsze 30 dni)

Faza 2 – działania fundamentale (następne 90 dni)

• Wdrożenie schemy
  Wdróż podstawowe dane strukturalne dla kluczowych typów stron. Warto zacząć od następujących typów schemy: Organization, Product, Article, FAQPage. Zacznij budować swój graf wiedzy.
• Strona porównawcza
  Stwórz jedną, wyczerpującą i obiektywną stronę typu „X vs Y”, zestawiającą Twoje rozwiązanie z konkurencją. Pamiętaj, AI ceni wyważone opinie.
• Aktualizacja treści
  Wybierz 5-10 najważniejszych artykułów i gruntownie je odśwież. Odświeżając pamiętaj o tym, że nie chodzi o upychanie pojedynczego słowa kluczowego, a o wyczerpującą i semantycznie powiązaną treść wokół pewnego pojęcia (entity). Zmień datę modyfikacji.
• Rozpoczęcie digital PR
  Skontaktuj się z autorami 2-3 publikacji z listy luk w cytowaniach za pomocą narzędzi takich jak Sorikko. Zaproponuj im unikalną wartość (dane, ekspercki komentarz), aby umieścić wzmiankę o Twojej marce.

Faza 3 – strategia długoterminowa (ciągłe działania)

• Monitorowanie indeksacji.
  W efekcie widoczność oraz cytowalność w modelach AI.
• Systematyczna budowa klastrów tematycznych
  Opracuj plan contentowy, który buduje gęstą, wewnętrznie połączoną sieć zasobów informacyjnych wokół kluczowych filarów swojej ekspertyzy.
• Inwestycja w oryginalne dane
  Zaplanuj stworzenie co najmniej jednego, oryginalnego raportu/badania rocznie. Pozycjonuj się jako źródło pierwotne dla całej branży.
• Dywersyfikacja obecności
  Aktywnie uczestnicz w dyskusjach na platformach UGC (Reddit, Quora), które są ważne w Twojej niszy.
• Ewaluacja narzędzi GEO
  Wykorzystuj specjalistycznego narzędzia do monitorowania widoczności w AI.

Przyszłość widoczności w cyfrowym świecie

Rewolucja SGE to nie jest chwilowa moda. To fundamentalna, trwała zmiana. Przejście od wyszukiwania linków do generowania odpowiedzi i ewolucja SEO w kierunku holistycznego GEO to nasza nowa rzeczywistość.

Kluczowy wniosek jest jeden: musisz przestać myśleć o swoich treściach wyłącznie jako o zasobach dla ludzi. Stają się one również danymi wejściowymi dla sztucznej inteligencji – surowcem, z którego AI konstruuje odpowiedzi.

Wygrają te marki, które najszybciej zrozumieją, że ich nowym klientem jest także sztuczna inteligencja. Budowanie z nią długoterminowej relacji (poprzez konsekwentne dostarczanie wysokiej jakości, ustrukturyzowanych i oryginalnych danych), będzie kluczem do zdobycia przewagi.

Koniec ery katalogów, czas na konwersację. Miłej „rozmowy” z Twoim nowym klientem – AI!

A jeśli masz pytania lub potrzebujesz wsparcia – zapraszamy do kontaktu (namiary znajdziesz w naszych biogramach).

Źródła:
Czytaj: www.searchenginejournal.com/
Słuchaj: dawidmed.com/blog/seo/podcast-seo-fridays/
Śledź: www.linkedin.com/in/markseo/?originalSubdomain=uk

Autorzy:

Jakub Mazurkiewicz (www.linkedin.com/in/jakub-mazurkiewicz/)
Strateg contentu SEO z ponad dekadą praktyki. Pełni kluczowe role w firmach z sektora marketingu cyfrowego i SEO:
– CEO w Euvic Organic Search oraz CEO w Sorikko (narzędzie do monitoringu AI).
– COO w Euvic Digital / Euvic Performance.
Jest współtwórcą Revamper11, służącego do zarządzania i rozwiązywania błędów indeksowania oraz narzędzia umożliwiającego tworzenie kart produktowych – SindyCat.com.

Bartosz Nalepa (www.linkedin.com/in/bartosz-nalepa/)
Specjalista SEO z ponad 13-letnim doświadczeniem w branży marketingu cyfrowego, ze szczególnym naciskiem na finanse, procesy biznesowe i optymalizację.
Współzałożyciel i Członek Zarządu agencji SEO Euvic Organic Search. Wcześniej wspólnik, prokurent oraz CFO & Administration Manager w Euvic Digital. Twórca Revamper11, aplikacji webowej wykrywającej blokery widoczności w Google – klasycznym oraz AI.