W ostatnich miesiącach sztuczna inteligencja (AI) coraz śmielej wkracza do codziennego korzystania z internetu. Narzędzia takie jak ChatGPT, Gemini, Perplexity czy Google AI Overviews nie tylko odpowiadają na pytania użytkowników, ale coraz częściej filtrują i selekcjonują treści, które zostaną zaprezentowane w wynikach wyszukiwania lub w gotowych podsumowaniach. To rewolucyjna zmiana, która w widoczny sposób wpływa na to, jak firmy i ich produkty pojawiają się w sieci.
Do niedawna głównym celem działań SEO była optymalizacja pod kątem tradycyjnych wyszukiwarek – takich jak Google czy Bing. Jednak wraz z rozwojem generatywnej AI zmienia się nie tylko sposób wyszukiwania informacji, ale także rola samych treści. Coraz częściej użytkownik zamiast klasycznej listy wyników otrzymuje odpowiedź wygenerowaną przez algorytm sztucznej inteligencji, który sam wybiera, jaką markę lub produkt zarekomendować.
Nowy obszar — Generative Engine Optimization (GEO)
Na tę zmianę odpowiada Generative Engine Optimization, czyli GEO. GEO polega na optymalizacji treści internetowych i serwisów w taki sposób, by były nie tylko widoczne dla tradycyjnych wyszukiwarek, ale przede wszystkim czytelne, cytowane i rekomendowane przez modele generatywnej AI. Obejmuje to zarówno monitorowanie obecności marki w odpowiedziach generowanych przez AI, jak i analizowanie, które fragmenty są przez te systemy wykorzystywane, czy treści są technicznie dostępne dla algorytmów oraz czy struktura strony i publikacji ułatwia sztucznej inteligencji poprawne interpretowanie i cytowanie marki.
– W tej chwili AI nie tylko przeszukuje internet, ale aktywnie selekcjonuje i podsumowuje treści, często decydując za użytkownika, z jakimi markami się zetknie. Firmy muszą być świadome tego, jak są pokazywane przez modele AI, bo to coraz ważniejszy element komunikacji z klientem – komentuje Michał Sznurkowski, SEO expert w Harbingers.
Dlaczego monitorowanie obecności w odpowiedziach AI jest dziś tak ważne?
Jak wskazują analizy branżowe, narzędzia generatywne coraz częściej stają się głównym źródłem rekomendacji i opinii, na których bazują konsumenci. Jeżeli marka nie kontroluje tego, jak jej treści są wykorzystywane i prezentowane przez AI, może łatwo stracić przewagę konkurencyjną – lub nawet zostać całkowicie pominięta w najważniejszych kanałach dystrybucji informacji.
Co należy monitorować w kontekście sztucznej inteligencji?
Kluczowe jest śledzenie, czy i w jaki sposób marka pojawia się w podsumowaniach oraz rekomendacjach generowanych przez AI. Warto sprawdzać, jakie fragmenty treści są cytowane, czy publikowane materiały są zrozumiałe dla algorytmów językowych i czy techniczne aspekty strony (np. sposób ładowania treści przez JavaScript) nie blokują widoczności dla botów AI. Istotne jest także analizowanie, jakie pytania i zagadnienia związane z marką są prezentowane przez modele językowe, a także czy publikowane treści są aktualne i zgodne z zasadami jakości, które coraz mocniej są egzekwowane przez algorytmy AI.
Regularna optymalizacja treści pod kątem modeli językowych przynosi firmom wymierne korzyści. Umożliwia lepsze zarządzanie wizerunkiem, zwiększa szanse na obecność w rekomendacjach AI i pozwala szybciej reagować na zmiany w trendach wyszukiwania. Dla biznesu oznacza to nie tylko większą kontrolę nad informacją, ale także realną możliwość pozyskiwania nowych klientów.
– W najbliższym czasie obecność marki w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję będzie równie istotna jak wyniki w klasycznym Google. To jeden z kluczowych kierunków rozwoju cyfrowego marketingu. Dla firm oznacza to konieczność nie tylko monitorowania, ale także aktywnego dostosowywania treści do nowych algorytmów i technologii – podkreśla SEO expert z Harbingers.
Zmiany zachodzące w sposobie wyszukiwania informacji przez AI to dla firm wyzwanie, ale też szansa na skuteczniejsze budowanie przewagi rynkowej. Eksperci radzą, by już dziś wdrożyć regularny monitoring obecności marki w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję i na bieżąco aktualizować treści, które mogą być źródłem informacji dla modeli językowych.
