Pojawienie się funkcji AI Overviews w wyszukiwarce Google zmienia sposób, w jaki użytkownicy znajdują informacje, porównują oferty i podejmują decyzje zakupowe. Zamiast przeglądać dziesiątki stron, coraz częściej otrzymują gotową odpowiedź wygenerowaną przez sztuczną inteligencję, która zawiera podsumowanie oraz rekomendacje konkretnych marek, produktów lub usług.
To oznacza, że celem działań SEO nie jest już wyłącznie osiągnięcie wysokiej pozycji w klasycznych wynikach wyszukiwania, ale również zwiększenie prawdopodobieństwa cytowania strony przez modele językowe oraz nowe funkcje wbudowane w wyszukiwarce. W praktyce skuteczność w Google AIO opiera się na trzech filarach: technikaliach, treściach oraz wiarygodności zewnętrznej.
Te trzy obszary wzajemnie się uzupełniają i dopiero ich połączenie pozwala zbudować trwałą widoczność w środowisku AI.
Technikalia – fundament widoczności w AI i SEO
Techniczne SEO pozostaje absolutną podstawą widoczności zarówno w klasycznych wynikach wyszukiwania, jak i w AI Overviews. Modele językowe korzystające z indeksu Google mogą cytować tylko te strony, które są poprawnie dostępne dla robotów indeksujących.
Jeżeli bot nie może skutecznie przeanalizować strony, jej treść nie będzie brana pod uwagę w odpowiedziach AI.
Najważniejsze elementy techniczne obejmują:
- poprawną indeksację strony,
- implementację danych strukturalnych,
- szybkie ładowanie witryny,
- brak blokad w pliku robots.txt,
- logiczną strukturę linków wewnętrznych,
- poprawny kod HTML.
Istotna jest zarówno dostępność treści w formie tekstowej jak i wizualnej, ponieważ modele językowe podobnie jak boty wyszukiwarek, analizują treść semantyczną i jej otoczenie.
Warto podkreślić, że około 70% źródeł cytowanych w Google AIO pochodzi z pierwszej dziesiątki klasycznych wyników wyszukiwania. Oznacza to, że tradycyjne SEO nadal bezpośrednio wpływa na widoczność w AI.
Optymalizacja techniczna nie gwarantuje cytowania, ale jej brak praktycznie je uniemożliwia.
To, co mówisz o sobie – optymalizacja treści pod LLM (LLMOptimization)
Drugim filarem jest sposób, w jaki marka komunikuje się na własnej stronie internetowej. Ten obszar określa się jako Large Language Model Optimization, czyli optymalizację treści pod modele językowe.
Modele takie jak ChatGPT czy Gemini analizują treści w celu zrozumienia:
- czym jest dana firma,
- jakie oferuje produkty,
- czym różni się od konkurencji,
- w jakich sytuacjach warto ją polecić.
Kluczową różnicą między tradycyjnym SEO a LLMO jest znaczenie precyzji informacji.
Treści przygotowane pod AI powinny zawierać konkretne dane zamiast ogólnych określeń marketingowych.
Przykład:
Zamiast: „wysoka zawartość mięsa” należy użyć: „80% mięsa w składzie”.
Zamiast: „lekki laptop” należy podać: „waga 1,25 kg”.
Modele językowe preferują informacje, które można jednoznacznie zestawić ze sobą i porównać.
Budowanie topical authority
Kolejnym kluczowym elementem jest tzw. autorytet tematyczny (topical authority), który polega na tworzeniu kompleksowych treści obejmujących cały dany obszar tematyczny.
Zamiast publikować pojedyncze artykuły na przypadkowe tematy, należy budować klastry treści obejmujące wszystkie istotne pytania użytkowników. W zasadzie jest to naturalne rozwinięcie strategii contentowej służącej SEO – strukturyzacji treści w tzw pillar pages.
Na przykład sklep z karmą dla psów powinien publikować treści dotyczące: wyboru karmy, składu karm, żywienia szczeniaków, żywienia psów starszych itp.
Dzięki temu modele AI zaczynają kojarzyć markę z konkretną kategorią wiedzy, a treści ze strony wprost odpowiadają na potencjalne pytania zadawanie w LMMach czy wyszukiwarkach.
Jaka struktura treści jest przyjazna dla AI?
Treści powinny mieć logiczną strukturę, która ułatwia modelom interpretację.
Najbardziej skuteczny schemat to:
- pytanie w nagłówku
- bezpośrednia odpowiedź poniżej
Taka forma zwiększa prawdopodobieństwo wykorzystania fragmentu jako cytatu w AI Overviews, ale także w Trybie AI oraz LLMach.
To, co mówią o Tobie inni – wiarygodność i reputacja
Trzeci filar obejmuje wszystkie sygnały zewnętrzne, które potwierdzają wiarygodność marki.
Modele językowe analizują ogromne ilości danych pochodzących z całego internetu, w tym:
- artykuły branżowe,
- rankingi,
- recenzje,
- fora internetowe,
- media społecznościowe.
Źródła takie jak Reddit czy Wikipedia są szczególnie istotne, ponieważ zawierają niezależne opinie i uporządkowaną wiedzę.
W tym kontekście ogromne znaczenie ma zarządzanie reputacją online (ORM). Jeżeli w internecie dominują negatywne opinie o marce, model AI może:
- rzadziej ją rekomendować
- wskazywać jej wady
- preferować konkurencję
Jednym z filarów tradycyjnego SEO jest link building. W optymalizacji pod LLMy znaczenie mają nie tylko linki, ale również same wzmianki o marce. Modele językowe analizują kontekst, w jakim pojawia się nazwa firmy. Jeżeli marka jest regularnie wymieniana w rankingach lub zestawieniach, jej wiarygodność rośnie. Pozytywne opinie zwiększają natomiast prawdopodobieństwo cytowania.
Dlaczego widoczność w AI jest mniej przewidywalna niż w SEO?
Jedną z najważniejszych cech modeli językowych jest ich probabilistyczny charakter. Nie są one statyczną bazą danych. Każda odpowiedź jest generowana na nowo na podstawie predykcji.
Badania firmy SparkToro pokazują, że prawdopodobieństwo uzyskania identycznej listy rekomendowanych marek w dwóch próbach wynosi 1 na 1000 przypadków!
Oznacza to, że nie istnieje stały ranking AI w tradycyjnym rozumieniu. Zamiast tego celem jest zwiększenie prawdopodobieństwa cytowania.
Jak mierzyć widoczność w AI?
Tradycyjne narzędzia do monitorowania pozycji nie są wystarczające. Zamiast tego należy analizować:
- ruch z AI
- liczbę cytowań
- udział marki w odpowiedziach
Narzędzia pozwalające na monitorowanie tych wskaźników to:
- Microsoft Bing Webmaster Tools
- Senuto
- Chatbeat
Rekomendacja na koniec?
Treści muszą być bardziej konkretne niż kiedykolwiek wcześniej.
Reputacja w internecie staje się kluczowym czynnikiem wpływającym na rekomendacje AI.
Najważniejszą zmianą jest to, że widoczność nie zależy już wyłącznie od pozycji w wyszukiwarce, ale od tego, czy modele językowe uznają markę za wiarygodne źródło pozyskiwania informacji dla siebie.
W praktyce oznacza to przejście od optymalizacji pod algorytm wyszukiwarki do budowania autorytetu w całym ekosystemie internetu. Od konkretnego mięsa na blogu po udane współprace z influencerami i user generated content.
Firmy, które zrozumieją tę zmianę odpowiednio wcześnie, będą miały znaczącą przewagę konkurencyjną w nadchodzących latach, ponieważ staną się częścią odpowiedzi, a nie tylko jednym z wielu linków.
