Cztery mity o pozycjonowaniu strony w AI – 2025

Według badań w pierwszej połowie 2025 roku udział AI w europejskim rynku wyszukiwania wzrósł do 0,12%, podczas gdy w 2024 wynosił jedynie 0,01% – to ponad 10-krotny wzrost w ciągu roku. Ta dynamika pokazuje, jak istotne staje się zrozumienie faktów dotyczących pozycjonowania w AI.

Wbrew wielu przekonaniom, Google na chwilę obecną nie ocenia treści na podstawie tego, czy zostały stworzone przez człowieka, czy przez sztuczną inteligencję, a jedynie ich jakość i przydatność. Co więcej, skuteczność AI w generowaniu konwersji jest zaskakująca – wskaźnik konwersji dla ChatGPT wynosi aż 15,9%, natomiast dla standardowego organicznego ruchu z Google to zaledwie 1,76%. Jak widać, pozycjonowanie w AI nie jest już opcjonalnym dodatkiem, lecz niezbędnym elementem strategii cyfrowej.

W tym artykule obalimy cztery istotne mity dotyczące pozycjonowania w sztucznej inteligencji, które wciąż wprowadzają w błąd właścicieli stron – wśród nich prawdopodobnie znajduje się ten, który według ankiety Search Engine Journal został wskazany przez 41,5% ekspertów SEO jako najczęściej słyszany!

Mit 1: AI pozycjonuje losowo, więc nie da się na to wpłynąć

Jednym z najpopularniejszych błędnych przekonań w branży SEO jest to, że systemy AI wybierają treści w sposób losowy, bez możliwości wpływu na ten proces. Wiele osób uważa, że skoro nie znamy dokładnego algorytmu, nie możemy optymalizować pod niego naszych stron. W rzeczywistości jest zupełnie odwrotnie – pozycjonowanie pod AI opiera się na ściśle określonych zasadach, które możemy zrozumieć i wykorzystać.

Jak działają modele LLM i skąd czerpią dane?

Large Language Model (LLM) to zaawansowany model językowy oparty na sztucznej inteligencji, który został wytrenowany na miliardach słów i zdań pochodzących z różnorodnych źródeł, takich jak książki, strony internetowe, fora czy artykuły naukowe. Dzięki temu LLM potrafi generować spójny tekst, odpowiadać na pytania i analizować kontekst językowy na poziomie, który jeszcze kilka lat temu był nieosiągalny.

Wbrew powszechnemu przekonaniu, model nie posiada wiedzy w ludzkim rozumieniu tego słowa – nie rozumie, nie czuje i nie zna świata. Zamiast tego działa na podstawie prawdopodobieństwa, przewidując, jakie słowo powinno pojawić się w danym miejscu, aby pasowało do kontekstu. Uczy się wzorców językowych, zależności między wyrażeniami i strukturami zdań. To właśnie ten mechanizm predykcji sprawia, że odpowiedzi generowane przez modele LLM sprawiają wrażenie naturalnych.

Kiedy zadajesz pytanie takiemu modelowi, analizuje on jego treść, a następnie – bazując na wcześniejszych przypadkach – tworzy odpowiedź, która statystycznie pasuje do danej sytuacji. Mechanizmy LLM zostały zaimplementowane również do wyszukiwarki Google w postaci AI Overviews, co oznacza, że to narzędzie również może być podatne na tzw. halucynacje, czyli generowanie nieprawdziwych informacji.

Aby zminimalizować to ryzyko, stosuje się technikę znaną jako „grounding”. W uproszczeniu polega ona na uzupełnianiu odpowiedzi generowanej przez model językowy o dane pochodzące z wiarygodnych, aktualnych źródeł – najczęściej z wyników wyszukiwania. Dlatego też twoje treści mają szansę pojawić się w odpowiedziach AI, pod warunkiem że zostaną uznane za wiarygodne.

W 2025 roku, duże modele językowe stały się podstawą działania wielu narzędzi: od Google AI Overviews, przez ChatGPT i Gemini, aż po wyszukiwarki oparte w całości na generatywnych modelach, takie jak Perplexity. To sprawiło, że klasyczne SEO przestało być wystarczające – potrzebne jest nowe podejście do pozycjonowania, które uwzględnia specyfikę działania AI.

Rola wiarygodnych źródeł i autorytetu domeny

Optymalizacja pod narzędzia wykorzystujące LLM-y zmierza do tego, by twoje treści stały się wiarygodnym punktem odniesienia. Nie jest to wyłącznie kwestia techniczna – liczy się rozpoznawalność marki, autorytet ekspertów i spójność przekazu. AI chętniej sięga po dane, które zostały już wielokrotnie przywołane w kontekście danego tematu, są dobrze ustrukturyzowane, aktualne i zgodne z tym, co mówią inni specjaliści.

Badanie przeprowadzone przez firmę Profound potwierdza, że najczęściej cytowane źródła wiedzy w narzędziach AI (ChatGPT, AI Overviews, Perplexity) to:

• Wikipedia
• Reddit
• Forbes
• NerdWallet
• YouTube
• LinkedIn
• Quora

Z tego wynika prosty wniosek – jeżeli chcesz zwiększyć szansę na obecność w narzędziach AI, powinieneś pojawiać się w najczęściej cytowanych źródłach.

Widoczność w AI Overviews zależy od trzech powiązanych ze sobą obszarów, a jednym z najważniejszych jest autorytet domeny i rozpoznawalność marki. AI chętniej korzysta z treści pochodzących z miejsc, które mają silny kontekst zewnętrzny: są cytowane, obecne w mediach i aktywne w social mediach.

Czym właściwie jest autorytet domeny? To wskaźnik, który posiada każda strona w internecie, określający jej potencjał rankingowy oraz moc w kontekście pozycjonowania. Jest on wyliczany przede wszystkim na podstawie ilości oraz jakości linków przychodzących do domeny. Bardzo ważnym czynnikiem wpływającym na autorytet domeny jest miejsce, w którym znajduje się link odsyłający do twojej strony oraz jakość domeny, z której pochodzi.

Wysoki autorytet domeny daje Google informację, że strona jest istotna oraz godna zaufania, a co za tym idzie – warto ją wyświetlać wyżej. To oznacza, że świadome budowanie wartościowych linków prowadzących do twojej witryny oraz optymalizacja strony będzie miała widoczne przełożenie na wzrost autorytetu domeny, a co za tym idzie – wzrost ruchu organicznego.

Witryny o niższym autorytecie domeny posiadają znacznie mniej wartościowych odnośników i wyświetlają się na niższych pozycjach. Dlatego warto zadbać o pozytywne recenzje i opinie online – tzw. social proof, czyli pozytywne opinie i recenzje użytkowników, które mogą przyczyniać się do budowania zaufania i reputacji twojej domeny.

Dlaczego schema i FAQ nadal mają znaczenie?

Modele LLM analizują kod strony w poszukiwaniu logicznej struktury. Jeśli chcesz zwiększyć szanse na cytowanie twojej treści, strona musi być przygotowana pod kątem AI. Najważniejsze elementy to poprawna hierarchia nagłówków (H1-H6), dane strukturalne schema.org (autor, data, kategorie), plik llms.txt (analogiczny do robots.txt, sugerujący zakres indeksacji), szybkość ładowania i responsywność (Core Web Vitals) oraz uporządkowana semantyka HTML.

Dane strukturalne przestały być techniczną ciekawostką dla entuzjastów SEO, a stały się jednym z fundamentalnych elementów optymalizacji nowoczesnej strony internetowej. Inwestycja czasu we wdrożenie Schema.org to działanie, które przynosi korzyści już teraz, a jednocześnie jest dobrym przygotowaniem na nadchodzące zmiany w sposobie działania wyszukiwarek.

Dzięki danym strukturalnym wyszukiwarka może nie tylko lepiej zrozumieć twoją stronę, ale także zaprezentować kluczowe informacje bezpośrednio w wynikach wyszukiwania w postaci tzw. wyników rozszerzonych (rich snippets). Wynik rozszerzony jest wizualnie atrakcyjniejszy, zajmuje więcej miejsca i dostarcza więcej informacji. W rezultacie znacząco zwiększa współczynnik klikalności (CTR), ponieważ użytkownicy chętniej klikają w wynik, który wyróżnia się i od razu odpowiada na ich potrzeby.

Aby wprowadzić znaczniki schema.org, można użyć trzech formatów danych: JSON-LD, Microdata i RDFa. Każdy z tych formatów ma swoje zalety i jest odpowiedni dla różnych typów stron internetowych. JSON-LD jest preferowany przez Google ze względu na jego prostotę i elastyczność. JSON-LD jest osadzany w skrypcie JavaScript, co ułatwia dodawanie i modyfikowanie danych strukturalnych bez zmiany HTML.

Rodzaje znaczników schema.org obejmują wiele kategorii, które pomagają wyszukiwarkom zrozumieć treść strony internetowej. Oto najważniejsze z nich:

1. Organization – używany do oznaczania informacji o firmach i instytucjach
2. Person – służy do opisywania osób
3. Product – przeznaczony do opisu produktów
4. Event – używany do oznaczania wydarzeń
5. Recipe – przeznaczony do opisywania przepisów kulinarnych

AI Overview szczególnie preferuje dwa typy: FAQPage – idealny do sekcji z pytaniami i odpowiedziami, ułatwia szybkie zrozumienie treści oraz HowTo – doskonały do prezentowania instrukcji krok po kroku, np. przepisów czy poradników.

Dowiedz się więcej na temat danych strukturalnych z naszego innego artykułu – Dane strukturalne – rodzaje, zasady wdrożenia i wpływ na SEO.

Algorytmy AI pozwalają na analizę kontekstu i zrozumienie intencji użytkownika. Wyszukiwarki oparte na dużych modelach językowych zwracają uwagę na głębsze aspekty treści, takie jak jej wartość merytoryczna, struktura oraz trafność odpowiedzi na konkretne zapytania użytkowników. Strony internetowe, dostarczające użytkownikom wysokiej jakości treści, które odpowiadają na ich pytania i rozwiązują problemy, mają znacznie większe szanse na wysokie pozycje w wynikach wyszukiwania.

Podsumowując ten „mit”, pozycjonowanie pod AI nie jest procesem losowym – opiera się na zrozumieniu zasad działania modeli językowych i dostosowaniu treści do ich wymagań. Wysoki autorytet domeny, wiarygodne źródła, odpowiednia struktura strony oraz poprawnie zaimplementowane dane strukturalne są kluczowymi elementami, które pozwalają zwiększyć widoczność w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję.

Mit 2: Pozycjonowanie w AI zastępuje klasyczne SEO

Wśród firm zaczynających przygodę z AI panuje przekonanie, że nowe techniki pozycjonowania mogą całkowicie zastąpić klasyczne SEO. Specjaliści marketingu często zadają pytanie: „Czy warto jeszcze inwestować w tradycyjne pozycjonowanie, skoro przyszłość należy do sztucznej inteligencji?” Odpowiedź brzmi: zdecydowanie tak. Pozycjonowanie pod AI nie zastępuje tradycyjnego SEO, lecz je uzupełnia i rozszerza – to dwa komplementarne procesy, które działają najskuteczniej, gdy są stosowane równolegle.

Różnice między GEO a SEO

GEO (Generative Engine Optimization) i SEO (Search Engine Optimization) to dwie strategie, które choć mają podobny cel – zwiększenie widoczności marki w internecie – różnią się znacząco w podejściu i metodach działania.

SEO (Search Engine Optimization) to zestaw technik i strategii mających na celu optymalizację stron internetowych, aby osiągały jak najwyższą pozycję w wynikach wyszukiwarek, takich jak Google. Klasyczne pozycjonowanie koncentruje się na optymalizacji strony pod kątem algorytmów wyszukiwarek, uwzględniając czynniki takie jak słowa kluczowe, linkowanie wewnętrzne, struktura URL, prędkość ładowania strony czy responsywność.

GEO (Generative Engine Optimization) to nowe podejście do optymalizacji treści w kontekście generatywnych silników wyszukiwania, takich jak ChatGPT, Google SGE, Microsoft Copilot, Claude czy Perplexity.ai. W przeciwieństwie do klasycznego SEO, którego celem jest zajmowanie wyższych pozycji w wynikach wyszukiwania, GEO koncentruje się na tym, aby treści marki były wykorzystywane, cytowane lub przywoływane w odpowiedziach generowanych przez modele językowe.

W GEO nie liczy się jedynie pozycja w wynikach wyszukiwania, lecz obecność w „odpowiedzi kontekstowej”, która trafia bezpośrednio do użytkownika w formie podsumowania lub konwersacji. Generatywne silniki, zamiast prezentować listę linków, starają się wygenerować wyczerpującą odpowiedź na podstawie przetworzonych danych z wielu źródeł.

Przeczytaj więcej na ten temat – GEO – co to?

Dlaczego oba procesy muszą działać równolegle

Pojawienie się Generative Engine Optimization wcale nie oznacza, że klasyczne SEO straciło swoją wartość. Przeciwnie – obie strategie mogą i powinny współistnieć w nowoczesnym podejściu do marketingu treści.

Po pierwsze, SEO nadal pełni ważną rolę w zwiększaniu ruchu organicznego, zwłaszcza z Google, które pozostaje dominującą wyszukiwarką na świecie. Setki milionów użytkowników codziennie korzystają z wyników wyszukiwania w tradycyjnej formie, przeglądając listy linków i klikając w najbardziej obiecujące tytuły.

Po drugie, rozwój AI i wyszukiwarek wykorzystujących duże modele językowe powoduje powstawanie nowych metod pozycjonowania i optymalizacji jak GEO, jednakże nie powoduje to, że dobrze nam znane SEO odejdzie do lamusa. Należy pamiętać, że obie te metody są komplementarne i nie należy ich rozdzielać.

Po trzecie, tradycyjne SEO to wciąż fundament marketingu internetowego, ale GEO jest jego naturalną ewolucją. Firmy, które równolegle wdrożą strategię GEO Ready, zyskają przewagę i przygotują się na przyszłość wyszukiwarek, w której sztuczna inteligencja będzie pełnić decyzyjną rolę w dostarczaniu informacji.

Mimo że według danych Similarweb globalny ruch na stronie Google spadł o 2,6% w 2024 r. (r/r), podczas gdy narzędzia zintegrowane z AI notują wzrosty przekraczające 80%, nadal warto pamiętać, że tradycyjne wyszukiwanie pozostaje głównym źródłem ruchu dla większości stron internetowych.

Dodatkowo, pozycjonowanie w AI Overview zależy od trzech powiązanych ze sobą obszarów, a jednym z najważniejszych jest autorytet domeny i rozpoznawalność marki, które są budowane głównie za pomocą klasycznych technik SEO. W 2025 roku SEO staje się jeszcze ważniejsze i zyskuje nowe kanały dotarcia. Google wciąż pozostaje absolutną podstawą pozyskiwania ruchu organicznego, ale nowoczesne pozycjonowanie będzie uwzględniać w strategiach także inne źródła.

Ryzyko porzucenia tradycyjnego SEO

Skupienie się wyłącznie na optymalizacji pod kątem AI, z pominięciem klasycznych praktyk SEO, niesie ze sobą poważne ryzyka dla widoczności i efektywności biznesowej.

Utrata ruchu organicznego – pomimo rosnącej roli AI, tradycyjne wyniki wyszukiwania wciąż stanowią główne źródło odwiedzin dla większości stron internetowych. Porzucenie klasycznego SEO oznaczałoby rezygnację z tego kanału pozyskiwania klientów. Nawet strony spoza TOP 10 mają szansę na widoczność – według Senuto, TOP 3 pozycje organiczne stanowią 65,9% wszystkich cytowań w Google AI Overviews, ale średnia pozycja cytowanych źródeł to 6,73.

Niewidoczność dla AI – paradoksalnie, porzucenie klasycznego SEO może prowadzić do mniejszej widoczności również w wynikach generowanych przez AI. Sztuczna inteligencja, jak ChatGPT i inne modele, nie generuje odpowiedzi z powietrza – opiera się na danych ze stron internetowych. Jeśli AI nie zna Twojej firmy, nie będzie jej rekomendować użytkownikom.

Zmiany w sposobie działania wyszukiwarek – zmiany w wynikach wyszukiwania, szczególnie w Google, pokazują, że nawet pozycje w TOP3 są wypychane z above the fold na rzecz AI Overview (głównie w USA) czy coraz większej ilości fragmentów z odpowiedzią, które skutecznie odciągają użytkowników od klikania w wyniki wyszukiwania. Wiąże się to zatem ze spadkiem CTR, a w konsekwencji ze spadkiem ruchu organicznego i konwersji.

Zależność od nieprzewidywalnych algorytmów AI – wyniki wyszukiwania AI z narzędzi takich jak ChatGPT i Perplexity są nieprzewidywalne. Mogą się zmieniać nawet po wielokrotnym zadaniu tego samego pytania. W przeciwieństwie do Google, gdzie wyniki wyszukiwania pozostają w większości takie same, narzędzia AI dają różne odpowiedzi w zależności od tego, jak model reaguje w danym momencie.

Dlatego specjaliści rekomendują strategię hybrydową. Firmy, które potrafią jednocześnie optymalizować swoje strony pod kątem klasycznych wyszukiwarek, jak i pod kątem generatywnych silników, będą najlepiej przygotowane na nadchodzące zmiany. Optymalna strategia obejmuje zarówno dobre praktyki związane z optymalizacją treści, link buildingiem czy poprawą użyteczności, jak i nowe podejście uwzględniające specyfikę działania AI.

W dużych amerykańskich serwisach, takich jak Washington Post, obserwuje się spadki ruchu organicznego nawet o 50–60% przez AI Overviews. To jasny sygnał, że nie można ignorować wpływu AI na tradycyjne SEO, ale jednocześnie przypomnienie, że klasyczne praktyki pozycjonowania nadal mają ogromne znaczenie.

Pozycjonowanie pod AI to nie zamiennik, lecz nowy wymiar SEO – najskuteczniejsza strategia łączy oba te elementy, tworząc spójną całość, która maksymalizuje widoczność marki we wszystkich kanałach wyszukiwania.

Mit 3: AI nie generuje wartościowego ruchu

Wielu właścicieli firm wciąż twierdzi, że ruch generowany przez sztuczną inteligencję to jedynie ciekawostka statystyczna, która nie przekłada się na realne korzyści biznesowe. Jednakże analiza danych z ostatnich miesięcy jednoznacznie wskazuje, że jest to przekonanie całkowicie błędne. Mimo małej skali, ruch z AI wykazuje niezwykłą dynamikę wzrostu oraz wysoką jakość, która często przewyższa tradycyjne źródła odwiedzin.

Statystyki konwersji z ChatGPT i Perplexity

Według najnowszych badań, w całym 2024 roku ruch ze źródeł AI stanowił średnio zaledwie 0,0082% całkowitego ruchu na stronach internetowych, ale już w grudniu 2024 wartość ta wzrosła do 0,024%. Na pierwszy rzut oka mogą wydawać się to marginalne liczby, niemniej tempo wzrostu jest imponujące – od września 2024 widoczna jest dynamiczna progresja świadcząca o rosnącym znaczeniu tego kanału.

Najciekawsze jest porównanie dynamiki: o ile ogólny ruch w sieci w drugiej połowie 2024 roku spadł o 7,33% w porównaniu do pierwszych 6 miesięcy, to ruch z AI wzrósł w tym samym czasie o prawie 500%. Ponadto, największe tempo wzrostu widoczne było dla serwisów, które miesięcznie generowały średnio ponad 2 miliony sesji – w tym segmencie druga połowa roku przyniosła spadek ogólnego ruchu o 4%, podczas gdy ruch z AI wzrósł aż o 860%.

Co więcej, najnowsze dane z czerwca 2025 pokazują, że trend ten nie tylko się utrzymał, ale nawet przyspieszył:

• 93% stron internetowych odnotowuje obecnie jakikolwiek ruch z AI (wcześniej było to jedynie 50% serwisów)
• Średnia liczba sesji w serwisach z ruchem AI wzrosła z 10,2 do 41,5 – czyli czterokrotnie
• Rekordzista, który wcześniej notował 91 sesji, obecnie osiąga 710 sesji miesięcznie – prawie osiem razy więcej

Warto zauważyć, że w 2025 roku 68% użytkowników korzysta z obu narzędzi równolegle – ChatGPT do generowania treści, Perplexity do fact-checkingu. Ta komplementarność prowadzi do zupełnie nowych zachowań konsumenckich i modeli podejmowania decyzji.

Przy ocenie jakości ruchu z AI przełomowe jest zrozumienie, że nie wystarczy patrzeć na ogólną liczbę odwiedzin. Zamiast tego należy skupić się na wskaźnikach pokazujących realne zaangażowanie, takich jak „współczynnik zaangażowania” czy „średni czas zaangażowania”, oraz na twardych wynikach biznesowych, jak „współczynnik konwersji” i generowane „przychody”.

Jak użytkownicy podejmują decyzje zakupowe w AI?

Analiza zachowań użytkowników korzystających z wyszukiwarek AI ujawnia interesujący wzorzec – dzielą się oni na dwie bardzo różne grupy:

1. Użytkownicy „szybkiej weryfikacji” – wchodzą na stronę tylko na chwilę, by potwierdzić informację z odpowiedzi AI i natychmiast wychodzą.
2. Użytkownicy „głębokiego zanurzenia” – to osoby autentycznie zainteresowane tematem, które czytają artykuł, przeglądają kolejne podstrony i spędzają na witrynie znacznie więcej czasu.

Zrozumienie tych dwóch typów zachowań pozwala na lepsze dostosowanie strategii pozycjonowania w AI. Witryny, które potrafią zatrzymać użytkowników „szybkiej weryfikacji” i zamienić ich w „głębokie zanurzenie”, osiągają znacznie lepsze wyniki.

W kontekście zakupowym, AI Mode oferuje inteligentne rozwiązania, które w czasie rzeczywistym dopasowują wyniki wyszukiwania i propozycje produktów do indywidualnych preferencji użytkownika. System analizuje zachowania – przeglądane produkty, historię zakupów, a nawet czas spędzony na konkretnych stronach – i na tej podstawie proponuje produkty, które naprawdę mogą zainteresować konsumenta.

Dzięki temu zakupy online stają się nie tylko prostsze, ale też bardziej intuicyjne i przyjemne. To z kolei zwiększa szansę na zakup i buduje zaufanie do marki. Dla sprzedawców oznacza to dostęp do cennych danych, które pomagają lepiej planować ofertę i kampanie reklamowe.

Co ważne, nawet jeśli udział ruchu z AI w całkowitym ruchu strony wynosi obecnie poniżej 0,5%, to jego jakość i potencjał konwersji często przewyższają inne źródła. Dlatego kluczem jest nie tylko śledzenie ilości, ale przede wszystkim jakości tego ruchu.

Przykłady branż, gdzie AI ma realny wpływ

Badania wyraźnie pokazują, że wpływ AI na ruch internetowy różni się znacząco w zależności od branży. Najwięcej ruchu z AI notują strony z kategorii Technologia i usługi IT – jej przewaga jest niemal dwukrotnie większa od kolejnej na liście, którą jest Inżynieria i przemysł.

Oto branże, które najbardziej korzystają na ruchu z AI:

1. Technologia i usługi IT
2. Produkcja
3. Moda i odzież
4. Dom i ogród

Z drugiej strony, najmniej ruchu z AI odnotowują kategorie takie jak Produkty erotyczne i dla dorosłych, Rekrutacja i zatrudnianie czy Zwierzęta i usługi weterynaryjne. Ten rozkład nie jest przypadkowy – wynika z preferencji i sposobów, w jakie użytkownicy pozyskują informacje w poszczególnych dziedzinach.

Szczególnie interesujący jest przypadek e-commerce. AI Mode, czyli nowoczesny tryb wyszukiwania Google, dzieli zapytania użytkowników na mniejsze, tematyczne segmenty i analizuje je równolegle, co pozwala na szybsze i trafniejsze wyniki. Jednym z filarów tej technologii jest ścisła integracja z Shopping Graph – ogromną bazą danych zawierającą ponad 50 miliardów ofert produktowych.

W praktyce oznacza to, że użytkownicy otrzymują precyzyjnie dopasowane i aktualne wyniki, a sprzedawcy zyskują nowe możliwości: lepsze zrozumienie potrzeb klientów, tworzenie skuteczniejszych ofert oraz zwiększenie współczynnika konwersji. Technologia ta zadebiutowała na rynku amerykańskim w maju 2025 roku i od razu wzbudziła duże zainteresowanie dzięki swoim możliwościom hiperpersonalizacji.

Nawet w przypadku mniejszych stron (do 1000 sesji miesięcznie) udział procentowy ruchu z AI może sięgać nawet do 0,2%, podczas gdy dla większych stron ten wynik oscyluje w granicach 0,0005%-0,05%. Ta dysproporcja wynika głównie z większej dywersyfikacji źródeł pozyskiwania ruchu przez większe serwisy, które często inwestują w reklamy, social media czy newsletter.

Przełamując mit o braku wartościowego ruchu z AI, warto zauważyć, że wzrost wyszukiwań „zero-click” naturalnie zmniejsza liczbę wizyt, ale nie oznacza to braku wartości. Zamiast skupiać się wyłącznie na wolumenie ruchu, należy analizować jego jakość (współczynnik konwersji, wartość życiowa klienta) oraz monitorować „wzmianki bez linków” o marce w odpowiedziach AI. Sama widoczność w odpowiedzi AI jest już formą sukcesu i buduje autorytet marki.

Optymalizacja pod kątem AI nie jest więc kwestią „czy”, ale „jak” – ignorowanie tego kanału w obecnej rzeczywistości marketingowej oznacza oddawanie przewagi konkurencyjnej w ręce firm, które już teraz przygotowują się na przyszłość zdominowaną przez sztuczną inteligencję.

Mit 4: Nie da się mierzyć efektów pozycjonowania w AI

Popularny mit w branży SEO sugeruje, że niemożliwe jest mierzenie efektów działań podejmowanych w celu zwiększenia widoczności w wynikach AI. W rzeczywistości, choć metodologia pomiaru jest nieco inna niż w tradycyjnym pozycjonowaniu, istnieje już szereg narzędzi i technik pozwalających precyzyjnie monitorować oraz optymalizować obecność w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję. Przejdźmy zatem od teorii do praktyki i przyjrzyjmy się, jak skutecznie mierzyć wyniki pozycjonowania w AI.

Narzędzia do monitorowania widoczności w AI

Odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie rynku, w ostatnich miesiącach pojawiło się kilka zaawansowanych narzędzi dedykowanych specjalnie do pomiaru widoczności w wynikach AI. Te specjalistyczne platformy umożliwiają kompleksowe monitorowanie, analizowanie i optymalizowanie treści pod kątem obecności w odpowiedziach sztucznej inteligencji.

Ziptie.dev, stworzony przez polskich ekspertów Tomka Rudzkiego i Bartka Góralewicza, to narzędzie, które pozwala analizować, czy dla danego zapytania generowany jest snippet AI Overview oraz czy zawiera on odniesienie do naszej strony lub wzmiankę o marce. Co istotne, narzędzie bada AI Overviews w Google, ChatGPT i Perplexity, zestawiając wyniki z tradycyjnymi SERPami. System oferuje również szereg wskazówek motywujących do poprawy wyniku, pokazuje trendy i umożliwia porównanie z konkurencją. Dla doświadczonych specjalistów SEO Ziptie.dev stanowi prawdziwy drogowskaz do dalszych działań.

Kolejną polską propozycją jest Chatbeat od twórców Brand24. Narzędzie dostarcza użytecznych dashboardów pokazujących stopień ekspozycji i wyniki na tle konkurencji. Możemy podzielić monitorowanie na różne kanały oraz śledzić szereg konkretnych promptów. Co więcej, zespół Chatbeat opracował również poradnik dotyczący poprawy widoczności w wynikach AI.

Na globalnym rynku wyróżnia się także Waikay, stworzony przez Dixona Jonesa (ex-Majestic, Inlinks). Choć interfejs jest nieco bardziej surowy, narzędzie oferuje unikalne funkcje, takie jak możliwość stworzenia raportu marki, zestawienie z konkurentami w Perplexity, ChatGPT, Gemini i Claude, a także weryfikację, czy marka znalazła się w danych treningowych modeli LLM.

Warto również wspomnieć o innych narzędziach, które dynamicznie rozwijają się na rynku: KNWN.app, AI Rank Tracker od Dejan.ai, Amionai, Profound czy Athenahq. Każde z nich ma swoje unikalne funkcje, dlatego warto przetestować kilka opcji, aby znaleźć rozwiązanie najlepiej dostosowane do konkretnych potrzeb.

Jak śledzić wzmianki i referral traffic z AI

Oprócz dedykowanych narzędzi, można również wykorzystać standardowe systemy analityczne do monitorowania ruchu pochodzącego z narzędzi AI. Od lipca 2024 roku Google Analytics 4 wyświetla ruch AI w kategorii „Polecenie”, a od października 2024 ruch z ChatGPT został również skategoryzowany jako „Ruch organiczny”.

Aby sprawdzić, czy ChatGPT generuje ruch na Twoją stronę, przejdź do GA4 > Raporty > Cykl życia > Pozyskiwanie > Pozyskiwanie ruchu, a następnie wybierz „Źródło sesji/medium”. W ten sposób zobaczysz atrybucje ruchu AI w swoich statystykach.

Między czwartym kwartałem 2024 roku a pierwszym kwartałem 2025 roku wiele stron odnotowało wzrost ruchu z ChatGPT o około 1%, a liczba ta stale rośnie. Dla głębszej analizy warto stworzyć niestandardowy raport LLM w GA4, który będzie pełnić funkcję dedykowanego pulpitu do śledzenia i analizowania ruchu LLM na Twojej witrynie.

Aby utworzyć taki raport:

1. Przejdź do opcji „Eksploruj” w menu po lewej stronie i utwórz nową „Pustą” eksplorację
2. Przejdź do „Segmentów” w kolumnie „Zmienne”
3. Kliknij „Utwórz nowy segment” i wybierz „Segment sesji”
4. Dodaj nowy warunek i wybierz segment „Źródło sesji” w „Źródle ruchu”
5. Ustaw filtr z odpowiednim wyrażeniem regularnym obejmującym domeny AI

Taki raport zapewnia konfigurowalną analizę, idealną do zagłębiania się w zachowania użytkowników AI bez zmiany sposobu wyświetlania danych w zwykłych raportach.

Ponadto Microsoft Clarity również zaczął pokazywać ruch przypisany do AI w kategorii „Referral”, widoczny na pulpicie Clarity na karcie „Referral”. Nawet systemy CRM, takie jak HubSpot, wyświetlają widoki przypisywane AI oraz przypisują AI jako pierwotne źródło generowanych leadów, co wyraźnie podkreśla głębokość penetracji AI w marketingu.

Holistyczne podejście do analizy wymaga integracji danych z wielu platform. Nowoczesny stos technologiczny analityki staje się triumwiratem składającym się z GA4 (zachowanie na stronie), GSC (widoczność w wyszukiwarce) i CRM (wyniki biznesowe). Zintegrowany widok na wszystkie trzy platformy jest fundamentalnym wymogiem dla dokładnego pomiaru.

Case study: szybkie efekty po wdrożeniu AISO

Analiza zachowań użytkowników przychodzących z AI szybko ujawnia, że dzielą się oni na dwie bardzo różne grupy. Pierwsza to osoby robiące „szybką weryfikację” – wchodzą na stronę tylko na chwilę, by potwierdzić informację z odpowiedzi AI i natychmiast wychodzą. Druga grupa to użytkownicy autentycznie zainteresowani tematem, którzy wykonują „głębokie zanurzenie” – czytają artykuł, przeglądają kolejne podstrony i spędzają na witrynie znacznie więcej czasu.

Obliczanie średnich wartości dla tych dwóch grup łącznie może prowadzić do błędnych wniosków. Kluczem jest dalsze filtrowanie danych, aby móc analizować te dwa typy zachowań osobno i zrozumieć, która część ruchu z AI jest dla nas naprawdę cenna.

Kiedy już poprawnie wyodrębnimy w analityce ruch pochodzący ze sztucznej inteligencji, musimy zadać sobie kluczowe pytanie: jaką wartość biznesową on przynosi? Zamiast skupiać się na ogólnej liczbie odwiedzin, należy koncentrować się na wskaźnikach pokazujących realne zaangażowanie (jak „współczynnik zaangażowania” czy „średni czas zaangażowania”) oraz na twardych wynikach biznesowych (jak „współczynnik konwersji” i generowane „przychody”).

Interesujące jest porównanie skuteczności ruchu z AI w różnych sektorach. Dane wyraźnie pokazują, że wskaźniki konwersji dla firm SaaS są niemal identyczne między źródłami ruchu LLM (6.69%) i organicznym (6.71%). Różnica wynosi zaledwie 0.02%. Użytkownicy przychodzący z AI są spragnieni wiedzy i chętnie poświęcają czas na czytanie o produkcie od podszewki. W przeciwieństwie do użytkowników B2C, gdzie cena i wizualizacje dyktują konwersje, użytkownicy SaaS kupują na podstawie rzeczywistej wartości produktu.

Z drugiej strony, badanie przeprowadzone przez Dana Taylora z SALT.agency pokazało, że ruch LLM (ruch AI) w niektórych sektorach, takich jak wydawnictwo, ochrona zdrowia i nieruchomości, wykazał wyższe zaangażowanie w porównaniu do średniego ruchu organicznego. Jednakże ogólne zaangażowanie LLM było znacznie niższe w porównaniu do tradycyjnego ruchu organicznego.

Natomiast badanie przeprowadzone przez Węzeł odkryło, że ruch LLM wygenerował dwukrotnie większą liczbę konwersji niż ruch z wyników wyszukiwania organicznego. Te pozornie sprzeczne dane pokazują, jak ważne jest prowadzenie własnych pomiarów i analiz dla konkretnej branży i witryny.

Dla bardziej zaawansowanych użytkowników, którzy chcą precyzyjnie mierzyć skuteczność swoich treści w generowaniu ruchu z podsumowań AI, istnieje możliwość śledzenia kliknięć z AI Overview za pomocą Google Tag Managera (GTM). Standardowo, ruch ten jest ukryty w ogólnym kanale „Wyszukiwanie organiczne”, co uniemożliwia jego analizę.

Technika ta polega na wykorzystaniu faktu, że kliknięcie w cytat w odpowiedzi AI często dodaje do adresu URL specjalny fragment, znany jako „Text Fragment”. Wygląda on następująco: #:~:text=… i powoduje podświetlenie konkretnego fragmentu tekstu na stronie docelowej. Za pomocą GTM można przechwycić ten unikalny element adresu URL i wykorzystać go do identyfikacji ruchu pochodzącego bezpośrednio z AI Overview.

Proces obejmuje stworzenie niestandardowych zmiennych do odczytania podświetlonego tekstu, specjalnej reguły, która aktywuje się tylko przy obecności tego fragmentu, oraz tagu zdarzenia, który wysyła te cenne informacje do Google Analytics 4. Dzięki temu można dokładnie zobaczyć, które fragmenty treści są cytowane przez AI i najskuteczniej generują kliknięcia.

Warto również zauważyć, że na rynku pojawia się nowa kategoria narzędzi (np. Geneo, Brandlight.ai) do automatycznego monitorowania wzmianek o marce w odpowiedziach AI, co formalizuje GEO jako nową, mierzalną dyscyplinę marketingową.

Podsumowując, choć pomiar efektów pozycjonowania w AI może wydawać się trudniejszy niż w przypadku tradycyjnego SEO, istnieje już wiele narzędzi i technik, które umożliwiają skuteczne monitorowanie i optymalizację widoczności w wynikach AI. Kluczem jest holistyczne podejście, łączące dane z różnych źródeł oraz głębsze zrozumienie zachowań użytkowników pochodzących z narzędzi sztucznej inteligencji.

Wnioski

Podsumowując nasze rozważania, mity dotyczące pozycjonowania w AI zostały skutecznie obalone. Sztuczna inteligencja zdecydowanie nie działa w sposób losowy – przeciwnie, opiera się na precyzyjnych algorytmach, które można zrozumieć i wykorzystać na swoją korzyść. Dane strukturalne, autorytety domeny oraz wiarygodne źródła mają kluczowe znaczenie dla widoczności w wynikach AI.

Warto podkreślić, że pozycjonowanie w AI oraz klasyczne SEO nie są konkurencyjnymi strategiami. Zamiast tego tworzą komplementarną całość, która maksymalizuje widoczność marki we wszystkich kanałach wyszukiwania. Firmy ignorujące którykolwiek z tych obszarów narażają się na utratę cennych źródeł ruchu.

Chociaż ruch z AI stanowi obecnie niewielki procent całkowitego ruchu, jego jakość oraz potencjał konwersji często przewyższają inne źródła. Szczególnie w branżach technologicznych, produkcyjnych czy e-commerce widoczność w odpowiedziach AI staje się coraz ważniejszym elementem strategii marketingowej.

Niewątpliwie efekty pozycjonowania w AI można skutecznie mierzyć dzięki narzędziom takim jak Ziptie.dev, Chatbeat czy Waikay. Dodatkowo Google Analytics 4 oraz Microsoft Clarity umożliwiają śledzenie ruchu pochodzącego z narzędzi AI, co pozwala na precyzyjną analizę jego wartości biznesowej.

Ostatecznie sukces w pozycjonowaniu w erze AI zależy od zrozumienia, że nie chodzi tylko o ilość ruchu, ale przede wszystkim o jego jakość. Zamiast obawiać się zmian, które przynosi sztuczna inteligencja, wykorzystaj je jako szansę na zdobycie przewagi konkurencyjnej. Firmy, które już teraz dostosują swoje strategie do nowej rzeczywistości, będą najlepiej przygotowane na przyszłość wyszukiwania zdominowaną przez AI.