Spis treści
Jak budować pozycję w AI i wyszukiwarkach? Czyli o mądrym podejściu do SEO i GEO.
Przez ponad dwie dekady zasady cyfrowego wyścigu o uwagę użytkownika były stosunkowo proste. Google wyznaczał reguły, a branża odpowiadała optymalizacją kodu i treści pod jeden, konkretny algorytm. Owszem, algorytm bywał kapryśny – kto pamięta jeszcze Pandę, Pingwina czy kolejne core update’y, ten wie, ile nocy potrafiła kosztować jedna aktualizacja. Ale nawet w najgorszym momencie wiedzieliśmy, z kim gramy. Jeden przeciwnik, jeden ranking i jedno miejsce, w którym można było sprawdzić, czy się udało.
Dziś ten jednowymiarowy ład ustępuje miejsca znacznie bardziej złożonej rzeczywistości. Tradycyjne wyszukiwanie oparte na liście niebieskich linków przekształca się w konwersacyjną syntezę odpowiedzi. Użytkownik zadaje pytanie i dostaje gotowy, zredagowany tekst. Czasem ze źródłami w przypisach, czasem z jedną wzmianką o marce w środku zdania, a często – bez żadnego odnośnika. Najważniejszym wyzwaniem staje się więc zaistnienie w strukturach wiedzy wielu odmiennych modeli językowych, z których każdy przetwarza sieć na własnych warunkach. Jeden zaciąga treść z indeksu w czasie rzeczywistym, drugi opiera się na tym, co „zapamiętał” w trakcie treningu pół roku temu, trzeci miesza jedno z drugim. SEO zmienia się w GEO.
Krajobraz po zmianie
Ekosystem sztucznej inteligencji to mozaika zróżnicowanych architektur, celów biznesowych i polityk prawnych. Próba jednolitego traktowania cyfrowych asystentów jest błędem, ponieważ każda z wiodących aplikacji stawia na inne priorytety. Najprościej to zobaczyć na jednym parametrze: skąd dany system bierze strony, które potem cytuje. ChatGPT sięga do indeksu Bing, Gemini i AI Mode do indeksu Google, Claude do Brave, Perplexity ma własny crawler. Cztery różne pule źródeł, czyli cztery różne odpowiedzi na to samo pytanie. Strona, która w jednej z tych pul nie istnieje, dla danego asystenta po prostu nie istnieje.
ChatGPT (OpenAI)
Oparty na konwersacyjnej syntezie i głębokiej analizie intencji, silnie premiuje domeny posiadające ugruntowany autorytet w danej niszowej kategorii. Cytuje stosunkowo niewiele źródeł na odpowiedź, zwykle siedem–osiem, i wyraźnie ciąży ku sprawdzonym, redakcyjnym adresom. Wikipedia potrafi odpowiadać za kilkanaście procent wszystkich cytowań, dalej idą duże media biznesowe i technologiczne. Co istotne, jego źródła w niewielkim stopniu pokrywają się z pierwszą dziesiątką Google. Dobra pozycja w Google nie przekłada się więc automatycznie na obecność w ChatGPT; przekłada się raczej to, czy marka jest powtarzalnie wymieniana w źródłach, które model już uznaje za wiarygodne.
Gemini (Google)
Ściśle zintegrowany z wypracowanym przez lata Grafem Wiedzy Google, priorytetyzuje precyzyjnie ustrukturyzowane dane techniczne oraz spójność wewnątrz własnego ekosystemu. Gemini częściej niż inne systemy sięga po strony należące do samych marek i po oficjalną dokumentację, a nie po recenzje czy fora – w niektórych analizach ponad połowa cytowań przypadała na witryny firmowe. Jeśli w Google Business Profile firma nazywa się inaczej niż na stronie, a schema.org opisuje jeszcze coś innego, model nie będzie pewien, o kim mówi. Nudne SEO techniczne nigdzie nie procentuje tak wyraźnie jak tutaj!
AI Mode (Google)
Osobna karta w samej wyszukiwarce, oparta na specjalnej wersji Gemini. Zamiast dziesięciu linków użytkownik dostaje wieloakapitową, konwersacyjną odpowiedź z cytowaniami przypiętymi do konkretnych zdań. Pod spodem działa tzw. query fan-out: jedno pytanie jest rozbijane na kilka lub kilkanaście podzapytań, każde szuka osobno w indeksie, Grafie Wiedzy i Shopping Graph, a wynik jest sklejany w jedną całość. Konsekwencje są dwie. Po pierwsze, AI Mode cytuje inne strony niż klasyczne wyniki – według badań tylko kilkanaście procent cytowanych adresów pokrywa się z organiczną pierwszą dziesiątką, a te same zapytania zadane trzykrotnie potrafią dać niemal całkowicie inną listę źródeł. Po drugie, wygrywa nie pojedyncza „mocna” strona, tylko klaster kilkunastu podstron pokrywających cały zestaw pytań, jakie użytkownik może zadać w danej kategorii. Google bardzo chętnie cytuje tu własne serwisy – YouTube, Google Business Profile, strony pomocy.
Claude (Anthropic)
Kładzie nacisk na wysoki rygor faktograficzny i analizę obszernych kontekstów, wyżej oceniając precyzyjne, rozbudowane materiały analityczne i źródłowe. Dwie rzeczy odróżniają go od reszty. Claude nie szuka w sieci przy każdym pytaniu – na wiele odpowiada z wiedzy z treningu, bez żadnych odnośników, i dopiero przy tematach wymagających aktualnych danych sięga do indeksu Brave. Kilka niezależnych analiz z tego roku pokazuje, że około 80–87% cytowanych przez niego adresów znajduje się w pierwszej dziesiątce Brave dla danego zapytania. Ktoś, kto nigdy nie sprawdził, czy jego strona jest w Brave zaindeksowana, ma problem, o którym zwykle, niestety, nie wie. Druga rzecz: Claude cytuje najmniej ze wszystkich, średnio pięć–sześć źródeł na odpowiedź, i częściej wybiera głębokie podstrony blogowe czy zestawienia niż strony główne.
Copilot (Microsoft)
Zakorzeniony w ekosystemie usług biznesowych i indeksie Bing, preferuje treści zwięzłe, dobrze ustrukturyzowane i łatwe do natychmiastowej weryfikacji. Copilot nie przeszukuje sieci na żywo – bierze to, co Bing wcześniej zaindeksował i ocenił, a model tylko składa z tego odpowiedź. Jeśli strony nie ma w Bing, nie ma jej w Copilocie, niezależnie od tego, jak dobra jest treść. Większość zapytań trafia do niego z Worda, Outlooka albo Edge’a, w środku pracy, więc premiowane są strony, które odpowiadają w pierwszym akapicie. Bing jest tu ważniejszy, niż wielu specjalistów chciałoby przyznać – a Bing wciąż bywa traktowany po macoszemu, co akurat stwarza okazję na zaistnienie w odpowiedzi.
Perplexity (Perplexity AI)
Hybrydowy silnik wyszukiwania czasu rzeczywistego, budujący swoją wiarygodność na bezpośrednim cytowaniu wiarygodnych odnośników w przypisach. Z całej szóstki cytuje najwięcej – często ponad dwadzieścia źródeł na odpowiedź – i najszerzej: obok mediów i publikacji naukowych pojawiają się Reddit, Quora, LinkedIn, serwisy z opiniami. To jedyny z tych systemów, którego cytowania w dużym stopniu pokrywają się z tym, co rankuje w Google, więc dobre, klasyczne SEO daje tu najbardziej bezpośredni zwrot. Perplexity lubi teksty, w których teza stoi na początku i jest podparta liczbą; długi, „rozgrzewający” wstęp jest prostą drogą do pominięcia.
Do tego dochodzą jeszcze AI Overviews nad zwykłymi wynikami Google i asystenci wbudowani w aplikacje zakupowe czy społecznościowe. Użytkownik zwykle nie wie, z którego z tych mechanizmów właśnie korzysta. Marka nie ma tego komfortu.
Fundamenty odporne na rewolucję technologiczną
Nawigowanie w środowisku, w którym każdy duży LLM reprezentuje inną firmę, odmienne założenia inżynieryjne oraz – co nie bez znaczenia – różne regulacje państwowe, wyklucza ślepe gonienie za chwilowymi zmianami kodu. Nie da się realnie prowadzić pięciu równoległych optymalizacji pod pięć systemów, z których każdy zmienia się co kilka miesięcy. Próbowaliśmy. Nie polecam.
W mojej codziennej pracy jako Head of GEO w agencji SEM House zawsze podkreślam, że kluczem do sukcesu jest budowanie strategii na fundamentach niewrażliwych na dynamiczne wstrząsy. Chodzi o przemyślaną strukturę treści oraz systematyczny autorytet źródła, budowany konsekwentnie przez wartościowy link building.
Struktura to temat, który brzmi banalnie, dopóki nie przejrzy się, jak wyglądają typowe firmowe blogi. Nagłówek, który nic nie mówi, potem sześć akapitów wstępu, a właściwa odpowiedź gdzieś w połowie tekstu, wpleciona w zdanie podrzędne. Odwiedzający to przeczyta – jeśli musi. Model językowy zaciągnie akapit, który najlepiej pasuje do pytania, i jeśli takiego akapitu nie ma, sięgnie po inną stronę. Nagłówki sformułowane jak pytania, definicja na początku sekcji, tabela zamiast opisowego porównania – to nie są sztuczki pod AI, tylko rzeczy, które dobry redaktor robił zawsze, a które teraz zaczęły mieć wymierną cenę.
Z linkami jest podobnie. Co jakiś czas ktoś ogłasza, że link building umarł, i co jakiś czas okazuje się, że plotki o jego śmierci są jednak mocno przesadzone. Zmieniło się natomiast to, co z linku „czyta” system. Modelowi językowemu mniej zależy na samym adresie URL, bardziej na kontekście: czy marka pojawia się w tym tekście jako ekspert, jako przykład, jako rekomendacja, czy tylko w stopce sponsorowanego artykułu (którego nikt nie czytał). Skojarzenie „firma X – kategoria Y” buduje się przez powtarzalność w wiarygodnych miejscach, a nie przez liczbę domen w raporcie.
Zamiast szukać luk w algorytmach, należy projektować architekturę informacji, która obroni się niezależnie od ewolucji oprogramowania. Ta jest przecież nieunikniona.
24/180/60, czyli dane jako propozycje nie od odrzucenia dla modeli
W erze generatywnej sztucznej inteligencji pozycjonowanie przesuwa punkt ciężkości z prostego nasycania tekstu słowami kluczowymi na dostarczanie twardych, weryfikowalnych wartości. Algorytmy potrzebują unikalnych informacji, aby generować wiarygodne syntezy dla użytkowników. Tekst, który powtarza to, co już jest w trzydziestu innych miejscach, niczego modelowi nie daje. W najlepszym razie zostanie policzony jako trzydzieste pierwsze potwierdzenie. Zwykle – po prostu zniknie.
Jeśli Twoja strona zawiera autorskie badania, unikalne statystyki lub pierwotne opracowania branżowe, modele nie tylko ich nie przegapią, ale będą dążyć do ich użycia w swoich odpowiedziach. Przy czym „badania” nie muszą oznaczać raportu na sto stron. Sklep, który napisze wprost, że wysyła w 24 godziny, ma 180 marek w ofercie i daje 60 dni na zwrot, dostarcza modelowi trzy fakty, które ten może zacytować. Sklep, który pisze o „szerokim asortymencie” i „szybkiej dostawie”, nie dostarcza żadnego. Strony, na których konkret da się wyciąć jednym zdaniem, są cytowane, a strony pełne przymiotników – nie.
Kilka rzeczy, których się nauczyliśmy w SEM House niejako przy okazji. Liczbę warto podać z datą, bo modele coraz bardziej wolą źródła, które wiedzą, kiedy powstały. Warto ją podpisać nazwiskiem albo nazwą firmy, bo anonimowa statystyka znaczy mniej. I lepiej, żeby stała w osobnym, zamkniętym zdaniu, a nie była rozstrzelona po całym akapicie, bo wtedy system musi ją sam składać. A tego, podobnie jak człowiek, nie lubi robić.
W tym obszarze ważne wsparcie stanowić może autorska usługa optymalizacji GEO oferowana przez naszą agencję, pomagająca ukierunkować zasoby informacyjne firmy bezpośrednio pod kątem robotów nowej generacji. Najczęściej nie trzeba nic wymyślać. Te dane już są – w prezentacjach handlowych, w cennikach, w mailach do klientów. Trzeba je tylko wyciągnąć na stronę i napisać tak, żeby ktoś mógł je zacytować.
Trwałe zasady zamiast chwilowych trików „– opinie”
Rynek marketingu cyfrowego od zawsze kusił drogowskazami na skróty, jednak w starciu ze sztuczną inteligencją krótkowzroczne sztuczki wygasają szybciej niż kiedykolwiek. Ukryte instrukcje dla modeli wklejone w kod strony, tysiące wygenerowanych podstron pod każdą możliwą frazę, „opinie ekspertów”, którzy nie istnieją – wszystko to działa dokładnie do dnia, w którym systemy nauczą się to rozpoznawać. Kiedyś ten dzień przychodził po roku, dwóch. Teraz po kilku tygodniach, a naprawa reputacji trwa znacznie dłużej niż jej zepsucie.
W jakimś sensie to pocieszające, ale i paradoksalne w kontekście AI. Wygraną pozycję zajmą te podmioty, które potrafią chłodno oddzielić ulotne nowinki techniczne od stałych praw rządzących ludzką komunikacją. Modele językowe uczą się na tekstach pisanych przez ludzi (pomińmy na razie dla naszego komfortu źródła tych tekstów…) i są oceniane przez ludzi. Nie ma w tym żadnej magii – nagradzają to, co zawsze nagradzał uważny czytelnik. Jasny wywód, konkret, autora, który wie, o czym pisze, i nie udaje, że wie więcej.
Systematyczne działanie oraz dbałość o najwyższą jakość merytoryczną przynoszą znacznie lepsze i trwalsze rezultaty niż paniczna reakcja na każdy nowy model debiutujący na rynku. Nowy model wychodzi mniej więcej co kwartał. Gdyby przy każdej premierze przebudowywać strategię, nie robilibyśmy nic innego. Lepiej mieć stały rytm: raz na jakiś czas sprawdzić, w jakich kontekstach marka pojawia się w odpowiedziach, uzupełnić treści o nowe liczby, poprawić te, które się zdezaktualizowały. Mało spektakularne, ale trudne do skopiowania w jeden kwartał.
Budowa marki rozpoznawalnej przez ludzi i roboty
Wyzwanie stojące przed specjalistami sprowadza się do ugruntowania tożsamości marki w przestrzeni cyfrowej. Silna, stabilna reputacja w sieci to jedyny sygnał, który poprawnie i jednoznacznie odczytują zarówno żywi odbiorcy, jak i zautomatyzowane roboty indeksujące. Sygnały techniczne każdy system czyta trochę inaczej. Linki – też. Reputacji nie da się źle odczytać.
Podmiot o jasnym profilu, spójnie powiązany z konkretną dziedziną wiedzy, staje się dla algorytmów naturalnym punktem odniesienia. Model nie „rozumie” marki tak jak człowiek – widzi, że pewna nazwa regularnie występuje obok pewnych tematów, produktów i problemów, w artykułach, katalogach, opiniach, na własnej stronie firmy. Jeśli to powtarza się dostatecznie długo i w dostatecznie wiarygodnych miejscach, nazwa staje się dla systemu oczywistą odpowiedzią na pytania z tego obszaru. Marka od wszystkiego nie jest w tym mechanizmie odpowiedzią na nic. Wszyscy potrafimy dokończyć zdanie: „jeśli coś jest do wszystkiego…”.
Na poziomie operacyjnym to dość przyziemna robota: ta sama nazwa i ten sam opis działalności wszędzie, ci sami, podpisani z nazwiska eksperci, zamknięty zestaw tematów, w których firma zabiera głos, i obecność tam, gdzie modele faktycznie zaglądają. Efekty przychodzą po miesiącach, nie po tygodniach, ale mają jedną cenną cechę – przenoszą się. Marka, którą dobrze rozumie Google, prawie zawsze jest też lepiej rozumiana przez ChatGPT czy Perplexity.
To właśnie konsekwentne budowanie marki rozpoznawalnej na wielu płaszczyznach stanowi dziś najważniejszy element przygotowań na przyszłość wyszukiwarek. Interfejsy będą się zmieniać, lista dominujących asystentów za trzy lata może wyglądać zupełnie inaczej niż dziś. Każdy z nich będzie jednak szukał źródeł, którym może zaufać. Warto być jednym z nich.
Dominik Fajferek, Head of GEO w agencji SEM House
