Prawie 90% polskich użytkowników Internetu wykorzystuje Google, gdy szuka numeru telefonu do hydraulika, dobrej lodówki do 3000 zł albo opinii na temat wymarzonej wycieczki, na którą chcą wyjechać z rodziną. Gwałtowana popularność modeli LLM, w tym szczególnie ChatGPT, nie zmienił tego, że Polacy nadal najczęściej szukają potrzebnych informacji w Google.
Co to oznacza dla Twojej firmy? Czy samo inwestowanie w SEO wystarczy, gdy już teraz według danych GUS 40% Polaków korzysta z AI? Rozwiązaniem może być GEO, które bazuje na SEO, ale skupia się na budowaniu widoczności marki w odpowiedziach systemów AI, takich jak ChatGPT.
Z naszego przewodnika dowiesz się, czym się różni SEO od GEO i jak budować widoczność w sieci w czasach sztucznej inteligencji.
W skrócie:
- Czym jest GEO? To optymalizacja strony i treści w celu zwiększenia widoczności marki w odpowiedziach generowanych przez AI, np. w ChatGPT i Google AI Overviews.
- Czym GEO różni się od SEO? SEO skupia się na widoczności w organicznych wynikach wyszukiwania, a GEO na cytowaniach, wzmiankach i rekomendacjach w odpowiedziach AI.
- Skąd AI czerpie informacje? Z danych wykorzystanych do trenowania modeli językowych oraz zewnętrznych źródeł, w tym stron internetowych.
- Jak przygotować stronę pod GEO? Należy zadbać o techniczne SEO, dostępność treści dla botów AI, prawidłowe renderowanie JavaScriptu i poprawne dane strukturalne. Należy dodawać też wartościowe treści i pozyskiwać silne linki, które zwiększą autorytet marki.
- Jak tworzyć treści pod AI? Warto publikować unikalne, eksperckie materiały zgodne z E-E-A-T, odpowiadające na pytania użytkowników i zawierające wiarygodne źródła.
- Jak mierzyć widoczność w AI? Analizując cytowania, wzmianki o marce, udział w odpowiedziach AI i ruch na stronie za pomocą narzędzi takich jak Google Search Console, GA4, Ahrefs czy Semrush.
Czym jest GEO i czym różni się od tradycyjnego SEO?
GEO (Generative Engine Optimization) to działania optymalizacyjne, których celem jest zwiększenie widoczności marki w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję, np. w ChatGPT, Copilot, Google AI Overviews czy Gemini.
Widoczność w AI polega na cytowaniu treści ze strony, zamieszczaniu odnośników do niej lub wymienianiu nazwy marki w odpowiedziach.
LLM-y, czyli duże modele językowe, mogą polecać markę, produkty czy usługi w trakcie konwersacji między AI a użytkownikiem. Jeśli nie wiesz, czym są duże modele językowe, zapraszamy do innego naszego artykułu.
Czym GEO różni się od SEO?
- Tradycyjne SEO (Search Engine Optimization) polega na optymalizacji strony internetowej w celu zwiększania jej widoczności na wybrane słowa kluczowe i zdobywania jak najwyższych pozycji w organicznych wynikach wyszukiwania.
- GEO opiera się na optymalizacji treści w taki sposób, aby zdobywać jak najwięcej cytowań i wzmianek, a sama marka była rekomendowana przez sztuczną inteligencję.
Najważniejsze różnice między SEO a GEO:
| SEO | GEO | |
| Główny cel | Zwiększenie widoczności strony w organicznych wynikach wyszukiwania | Zdobywanie wzmianek, rekomendacji i cytowań w odpowiedziach AI |
| Miejsce wyświetlania | Linki do stron w organicznych wynikach wyszukiwania | Cytowania, odnośniki do źródeł i wzmianki o marce w odpowiedziach generowanych przez AI |
| Działania optymalizacyjne | Optymalizacja techniczna, dodawanie na stronę wartościowych treści, link building | Te same fundamenty jak przy SEO, z dodatkowym naciskiem na łatwy dostęp do informacji dla botów AI |
| Zachowania użytkowników | Użytkownik zazwyczaj przechodzi na stronę, aby znaleźć odpowiedź | Użytkownik może otrzymać odpowiedź bez konieczności odwiedzania strony |
| Analityka skuteczności | Sprawdzenie pozycji strony na ustalone frazy, wyświetlenia, kliknięcia i ruch organiczny | Cytowania, wzmianki o marce, udział w odpowiedziach AI i ruch z systemów AI |
GEO nie zastępuje tradycyjnego SEO, lecz je uzupełnia. To takie SEO na sterydach, bo fundamenty są takie same, a wisienką na torcie jest optymalizacja treści pod kątem odpowiedzi AI, które stają się dodatkowym źródłem pozyskiwania klientów.
Skąd AI czerpie informacje i w jaki sposób wykorzystuje je w odpowiedziach?
AI czerpie informacje z dwóch źródeł:
- danych wykorzystanych podczas trenowania modeli językowych (LLM),
- zewnętrznych źródeł, np. stron internetowych, do których uzyskuje dostęp podczas wyszukiwania.
W pierwszym przypadku model generuje odpowiedź na podstawie wiedzy zdobytej podczas trenowania. Oznacza to, że gdy odpowiada na pytanie użytkownika, nie musi odwiedzać żadnej strony internetowej.
Na przykład:
Wniosek: AI nie podaje źródła, bo udziela odpowiedzi bez korzystania z wyszukiwania. Korzysta z wiedzy modelu.
System AI korzysta z zewnętrznych źródeł zazwyczaj, gdy szuka aktualnych informacji oraz analizuje je, aby przygotować odpowiedź dla użytkownika. Jedną z technologii stosowanych w tym celu jest RAG (Retrieval-Augmented Generation), czyli generowanie odpowiedzi wspomagane wyszukiwaniem informacji.
Skąd systemy AI czerpią aktualne informacje? Zazwyczaj źródłami są:
- strony firmowe i blogi marek,
- portale branżowe,
- serwisy informacyjne,
- lokalne strony internetowe,
- fora internetowe, np. Reddit,
- serwisy z opiniami,
- raporty i publikacje naukowe,
- inne źródła o marce, np. Profil Firmy w Google.
Przykład:
Wniosek: Pytanie opiera się na aktualnych informacjach, więc AI podaje źródła z linkami do strony, z której czerpie informacje.
Systemy AI mogą też rozbijać pytanie użytkownika na kilka bardziej szczegółowych zapytań – ten mechanizm nazywa się query fan-out. Jest wykorzystywany w Google AI Overviews i AI Mode. Dzięki temu AI może wyszukać informacje na kilka powiązanych tematów i przygotować bardziej wyczerpującą odpowiedź.
Przykład: Gdy użytkownik zapyta: „Czy opłaca się kupić pionowy odkurzacz bezprzewodowy, mieszkając w piętrowym domu, i jaki model warto wybrać do 1000 zł?”, AI przeanalizuje ceny odkurzaczy, oceni wady i zalety tych odkurzaczy, a także czas pracy urządzenia.
Jak optymalizować technicznie stronę pod AI?
Techniczne SEO to fundament pozycjonowania w AI. Najważniejsze jest zapewnienie botom dostępu do treści oraz ułatwienie im odczytywania informacji znajdujących się w obrębie witryny.
Optymalizacja techniczna pod GEO opiera się głównie na 3 elementach:
- dodaniu danych strukturalnych schema.org,
- renderowaniu kodu JavaScript,
- zapewnieniu dostępności strony dla botów AI.
Każdy z tych elementów ma wpływ na widoczność Twojej strony w systemach AI.
Dane strukturalne schema.org – jakie mają znaczenie dla GEO?
Dane strukturalne pomagają wyszukiwarkom i botom AI lepiej rozumieć zawartość strony internetowej.
Dla GEO znaczenie mają m.in. następujące typy danych strukturalnych:
- Organization – zawierają informacje o firmie, np. jej nazwę, logo, dane kontaktowe i oficjalne profile w mediach społecznościowych;
- Article – opisują artykuły, wskazując m.in. ich tytuł, autora oraz datę publikacji i aktualizacji;
- FAQPage – oznaczają sekcje zawierające pytania i odpowiedzi;
- Person – wskazują autora treści i informacje o nim;
- LocalBusiness – opisują lokalną firmę, m.in. adres, dane kontaktowe i godziny otwarcia;
- Product – opisują produkt, np. nazwę, cenę, dostępność i oceny użytkowników.
Chcesz dowiedzieć się więcej o tym, jakie dane strukturalne są najważniejsze dla GEO, przejdź do innego naszego poradnika pełnego praktycznej wiedzy o wdrażaniu danych strukturalnych na stronie.
Dane strukturalne są również ważnym elementem technicznego SEO, więc to kolejny dowód na to, że GEO uzupełnia SEO.
Pytanie brzmi, czy dane strukturalne zwiększają szansę na cytowanie strony przez AI?
- Raczej tak, choć nie gwarantują z góry, że treści będą cytowane przez AI. Dane strukturalne to jeden z elementów technicznego SEO, o których trzeba pamiętać podczas pozycjonowania w AI.
- Natomiast błędy w danych strukturalnych mogą utrudniać wyszukiwarkom interpretację treści.
Renderowanie JS – czym jest i jak wpływa na boty AI?
Renderowanie JavaScriptu (JS) to proces przetwarzania kodu JavaScript w celu przekształcenia go w ostateczną treść i strukturę strony, która jest widoczna dla użytkownika.
Sposób renderowania decyduje o tym, czy crawlery i boty AI odczytają dynamiczne treści na stronie internetowej, np. opinie użytkowników czy ceny produktów.
Wyszukiwarka Google radzi sobie z renderowaniem kodu JavaScript, jednak wiele botów AI, np. GPTBot nadal ma z tym problem. Jeśli treść jest generowana wyłącznie po stronie klienta, bot AI może trafić na „pustą” stronę i pominąć cenne informacje.
Jakie boty AI renderują JavaScript?
| Bot AI | Renderuje JavaScript? |
| Googlebot | Tak, zapewnia pełne renderowanie |
| GPTBot, OAI-SearchBot | Nie |
| PerplexityBot | Nie |
| ClaudeBot | Nie |
Jak sprawdzić, czy boty AI poprawnie widzą stronę z kodem JavaScript?
- Otwórz przeglądarkę Chrome i przejdź na swoją stronę.
- Naciśnij jednocześnie przycisk „Fn” i „F12” (lub od razu F12). Uzyskasz dostęp do Narzędzi deweloperskich (DevTools).
- Naciśnij skrót Ctrl + Shift + P, aby otworzyć panel szybkiego wyszukiwania komend.
- Wklej komendę „Disable JavaScript” i zatwierdź, klikając ją.
- Odśwież stronę, nie zamykając Narzędzi deweloperskich.
- Przejrzyj stronę internetową i sprawdź, czy nadal widoczne są najważniejsze informacje, np. nazwy produktów czy ceny. Jeśli nie, to znak, że boty AI również mogą ich nie dostrzec.
Co zrobić, jeśli boty AI nie renderują kodu JavaScript?
- Wdróż SSR lub SSG: zastosuj renderowanie po stronie serwera (Server-Side Rendering) lub generowanie statyczne (Static Site Generation), aby bot otrzymywał od razu gotowy, dokument HTML zawierający najważniejsze treści.
- Zastosuj prerendering: skonfiguruj serwer tak, aby rozpoznawał crawlery AI i automatycznie serwował im w pełni wyrenderowaną wersję strony.
- Przenieś kluczową treść do statycznego HTML (jeśli to możliwe).
- Dodaj znaczniki Schema.org z najważniejszymi informacjami do sekcji <head>.
Skoro większość botów AI nie widzi kodu JavaSctipt to warto zadbać o to, aby najważniejsze informacje na stronie były dostępne również bez jego wykonywania.
Jak udostępnić treści strony botom AI i uniknąć przypadkowego blokowania?
Zacznij od sprawdzenia, czy strona blokuje boty AI.
- Przejdź do pliku robots.txt: wpisz w przeglądarce nazwastronywww.pl/robots.txt.
- Sprawdź, czy znajdują się tam reguły dotyczące botów AI, np. GPTBot, ClaudeBot, OAI-SearchBot. Jeśli znajdziesz przy nich regułę: Disallow: /, to znak, że blokujesz dostęp bota AI do zasobów swojej strony.
- Aby odblokować dostęp botom AI, należy zmienić Disallow: / na Allow: /. Można to zrobić, edytując plik robots.txt na serwerze, np. przez FTP, lub korzystając z odpowiedniej wtyczki WordPressa.
Jak tworzyć treści, które mogą być cytowane przez AI? Złote zasady
Pozytywny wpływ na pozycjonowanie w AI mają wartościowe treści, oparte na doświadczeniu i eksperckiej wiedzy. Takie teksty są częściej cytowane przez AI.
Zarówno w SEO, jak i GEO ważne są tworzenie treści odpowiadających na intencje i potrzeby użytkowników. W GEO dodatkowego znaczenia nabiera sposób prezentowania informacji, które systemy AI mogą wykorzystać w odpowiedziach.
Poznaj kilka zasad tworzenia treści, które są cytowane przez AI:
- Dodaj najważniejsze informacje w pierwszych dwóch zdaniach. Jeśli nagłówek brzmi „Ile kosztuje pozycjonowanie strony?”, od razu wskaż widełki cenowe i od czego zależy cena, a dopiero później przejdź do szczegółów. Unikaj długich wstępów i lania wody.
- Publikuj unikalne dane i wyniki własnych analiz. Raporty, badania, case studies czy porównania to bardzo wartościowe treści, które AI chętnie cytuje.
- Dbaj o E-E-A-T. Google wykorzystuje sygnały związane z doświadczeniem, wiedzą ekspercką, autorytetem i wiarygodnością do oceny jakości treści. Także dla AI to ważne aspekty, które warto uwzględnić w trakcie tworzenia treści.
Dowiedz się więcej, co to jest E-E-A-T i jak budować zaufanie w erze AI.
- Stosuj czytelną strukturę tekstu. Dziel artykuły na logiczne sekcje z nagłówkami H2 i H3. Wykorzystuj wypunktowania, a przy porównywaniu produktów, usług czy parametrów dodaj tabelę. Spraw, aby tekst był czytelny dla botów AI i dla użytkownika.
- Podawaj źródła informacji i aktualizuj treści. Jeśli przywołujesz wyniki badań, statystyki lub przepisy, wskazuj ich źródło i datę. Regularnie sprawdzaj, czy informacje nadal są aktualne. To szczególnie ważne w przypadku tematów z zakresu prawa, finansów i medycyny.
Wskazówka: Treści tworzone z myślą o AI powinny być zgodne również z zasadami Google. Dzięki temu mogą wspierać widoczność zarówno w wyszukiwarce, jak i w odpowiedziach systemów AI.
W kolejnym naszym poradniku dowiesz się, jakie typy contentu są preferowane przez AI i dzięki temu pomagają zwiększyć widoczność strony.
Jak mierzyć widoczność marki w odpowiedziach AI?
Mierzenie widoczności marki w odpowiedziach AI polega na śledzeniu liczby cytowań strony, wzmianek o marce, wyświetleń w odpowiedziach generatywnych oraz ruchu z AI.
Wstępną analitykę można wykonać ręcznie albo skorzystać z profesjonalnych narzędzi, np. Google Search Console, Ahrefs Brand Radar i Semrush AI Visibility Toolkit.
Mierzenie widoczności w AI jest znacznie trudniejsze niż tradycyjne monitorowanie pozycji w Google. Nadal brakuje narzędzia, które kompleksowo zajmie się analizą. Problem tkwi też w tym, że odpowiedzi generowane przez AI zmieniają się w zależności od sformułowania pytania, kontekstu rozmowy i użytego modelu.
