AI zmienia SEO. Co musisz wiedzieć, żeby nie wypaść z gry

Tradycyjne SEO vs. AI

Tradycyjne pozycjonowanie wciąż działa – i długo jeszcze będzie odgrywać istotną rolę. Jednak nie da się ukryć, że sposób, w jaki użytkownicy wyszukują informacje, ewoluuje. Coraz częściej, zamiast wpisywać zapytania w Google’u, korzystają z modeli językowych LLM. 

Pozycjonowanie w AI staje się kluczowym tematem dla biznesu. Dziś nie chodzi już tylko o obecność w wynikach wyszukiwania, ale o to, jak często i w jakim kontekście Twoja marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję. To prawdziwy wyścig o uwagę użytkownika – a stawką jest nie tylko widoczność, ale także zaufanie.

Według Gartnera z 2024 roku ponad 30% zapytań produktowych wśród osób z pokolenia Z i millenialsów zaczyna się poza klasycznymi wyszukiwarkami, w tym m.in. w chatbotach AI, takich jak ChatGPT, Perplexity czy Bing Copilot. Dodatkowo, Similarweb raportuje, że globalny ruch na stronie Google spadł o 2,6% w 2024 r. (r/r), podczas gdy narzędzia zintegrowane z AI notują wzrosty przekraczające 80%.

Google, wprowadzając AI Overview, jasno pokazuje kierunek zmian – chce przyzwyczaić nas do nowego, bardziej kontekstowego sposobu korzystania z wyszukiwarki. W tym nowym podejściu to właśnie kontekst zyskuje na znaczeniu. Im bardziej złożone i specjalistyczne zapytanie, tym większe oczekiwania wobec trafności odpowiedzi.

Zmiany technologiczne w wyszukiwarkach

Warto przy tym zwrócić uwagę na konkretne zmiany technologiczne, które zachodzą w wyszukiwarkach. Google testuje i wdraża tzw. AI Overviews, które w niektórych przypadkach całkowicie zastępują klasyczne wyniki wyszukiwania podsumowaniem wygenerowanym przez model językowy. Oznacza to, że użytkownik może uzyskać odpowiedź bez kliknięcia żadnego linku, co znacznie ogranicza tradycyjny ruch organiczny.

Podobne podejście obserwujemy w przeglądarce Bing, gdzie Copilot AI agreguje informacje z różnych źródeł i przedstawia je w zwięzłym podsumowaniu, często bez konieczności odwiedzania stron. 

Powstają też alternatywne wyszukiwarki oparte w całości na AI, jak Perplexity.ai czy You.com, które prezentują nowe standardy interakcji z informacją.

Zmiana podejścia do tworzenia treści

Dla specjalistów SEO oznacza to konieczność dostosowania się do realiów, w których nie tylko miejsce na liście wyników, ale też szansa na zostanie zacytowanym przez AI, staje się kluczowa. To zupełnie nowy wymiar widoczności – i nowy typ „pierwszej strony Google’a”.

W związku z tym zmienia się także podejście do tworzenia treści. Content optymalizowany pod modele LLM musi być przede wszystkim klarowny, konkretny i kontekstowo bogaty. 

Modele językowe nie „czytają” jak człowiek – analizują strukturę informacji, spójność logiczną i gęstość tematyczną. Dlatego najlepiej „działają” treści, które:

• jednoznacznie definiują zagadnienia i odpowiadają na konkretne pytania,
• zawierają dobrze oznaczone nagłówki, tabele, podsumowania i wypunktowania,
• budują ekspercki autorytet przez konsekwentną narrację i linkowanie wewnętrzne,
• są wzbogacone o dane strukturalne (schema.org), które pomagają AI zrozumieć kontekst.

Takie treści nie tylko zwiększają szansę, że zostaną przywołane w odpowiedziach generatywnych, ale też są bardziej „czytelne” i przyjazne dla użytkowników – co ostatecznie buduje zaufanie do marki.

Jak tworzyć/optymalizować treści pod modele LLM?

Przeczytaj garść praktycznych wskazówek dla marketerów.

Narzędzia pomocne w optymalizacji treści pod AI:

• SurferSEO – sugeruje strukturę treści i nagłówki na podstawie konkurencji.
• ChatGPT, Claude lub Gemini – do testowania, jak modele rozumieją Twoje treści.
• InLinks – wspomaga kontekstowe linkowanie i zarządzanie semantyką.
• Schema Markup Generator – ułatwia tworzenie znaczników schema.org.
• AnswerThePublic – pokazuje rzeczywiste pytania użytkowników wokół tematów.
  

Przykład dobrze zoptymalizowanego artykułu

Tytuł: „Jak działa retargeting dynamiczny i dlaczego zwiększa konwersję?”

Zalety:

• wyraźna definicja,
• lista korzyści w punktach,
• tabele porównawcze narzędzi,
• sekcja FAQ,
• dane schema.org (FAQPage, Article),
• wewnętrzne linki do powiązanych tematów.