Jak działa SEO w AI? Twoja marka w odpowiedziach ChatGPT i innych asystentów

Tradycyjne SEO skupia się na tym, by strona internetowa znalazła się jak najwyżej w wynikach wyszukiwania Google. Wymaga to znajomości takich elementów jak słowa kluczowe, linki, szybkość ładowania strony, struktura nagłówków czy przyjazność dla urządzeń mobilnych.

Tymczasem modele językowe, takie jak ChatGPT, nie działają w ten sam sposób. One nie pokazują użytkownikowi linków do stron – ich zadaniem jest wygenerowanie możliwie najlepszej odpowiedzi na podstawie treści, które były dla nich dostępne podczas treningu lub które mogą pobrać w czasie rzeczywistym (jak robi to np. Perplexity).

SEO w świecie LLM polega zatem nie na „zdobywaniu pozycji”, lecz na zapewnieniu swojej marce obecności w odpowiedziach, które generują te modele. To zupełnie inna gra, która wymaga innego podejścia i innych narzędzi.

Modele językowe bazują na ogromnych zbiorach danych – dokumentach, artykułach, blogach, postach z forów, danych encyklopedycznych i wielu innych publicznych źródłach. To, czy Twoja marka zostanie „zauważona”, zależy w dużej mierze od tego, gdzie i w jakim kontekście pojawia się w tych źródłach.

Nie wystarczy mieć stronę firmową. Jeśli nikt o niej nie pisze, nie cytuje, nie odnosi się do niej w sieci – szansa na to, że zostanie wspomniana w odpowiedzi modelu LLM, jest minimalna. Modele takie jak ChatGPT nie przeszukują internetu w czasie rzeczywistym (chyba że mają wbudowaną funkcję „browse”), lecz korzystają z wiedzy, którą wcześniej przyswoiły. Ważne jest więc, by Twoja marka była częścią tego kontekstu już na etapie trenowania modeli lub w aktualnych źródłach wykorzystywanych przez przeszukujące LLM.

Widoczność Twojej marki w odpowiedziach generowanych przez AI zależy od kilku kluczowych elementów:

Jeśli Twoja firma pojawia się w serwisach branżowych, raportach, artykułach eksperckich, encyklopediach lub zestawieniach (np. „top 10 firm w danej branży”), zwiększa to szansę na obecność w odpowiedziach LLM.

Modele językowe opierają się na zależnościach semantycznych. Oznacza to, że nie tylko „czytają”, ale też „rozumieją”, jakie pojęcia są powiązane. Dlatego warto zadbać o to, by marka była konsekwentnie przedstawiana w kontekście konkretnych usług, branż, specjalizacji czy problemów, które rozwiązuje.

Jeśli Twoja strona konsekwentnie publikuje eksperckie treści w konkretnej dziedzinie, zwiększa się szansa, że modele AI będą traktować ją jako autorytet w tej niszy. To bliskie pojęciu E-E-A-T znanemu z klasycznego SEO (experience, expertise, authoritativeness, trustworthiness).

Optymalizacja treści pod kątem LLM nie oznacza rezygnacji z zasad SEO. Wręcz przeciwnie – najlepsze efekty daje podejście hybrydowe: treści muszą być przyjazne zarówno dla ludzi, jak i dla algorytmów Google oraz modeli językowych.

Treści tworzone w stylu „odpowiedzi eksperta” – czyli jasne, konkretne, często bazujące na pytaniach i odpowiedziach – są chętniej wykorzystywane przez modele AI w swoich odpowiedziach. Zadbaj o to, by w treści pojawiały się naturalne pytania, na które użytkownicy faktycznie szukają odpowiedzi.

Unikaj sztucznego przeładowania słowami kluczowymi. Modele AI rozumieją kontekst – bardziej niż konkretne frazy. Dla nich ważniejsze jest, czy treść odpowiada na realne pytania i czy prezentuje wartościową wiedzę, a nie czy zawiera dokładnie określony zestaw słów.

Modele językowe preferują treści, które bazują na danych, faktach i wiarygodnych źródłach. Jeśli w Twoich materiałach pojawiają się odniesienia do badań, statystyki, cytaty ekspertów lub odnośniki do źródeł zewnętrznych, zwiększasz ich „wiarygodność” również w oczach AI.

Jeśli chcesz ocenić swoją widoczność w modelach językowych, możesz przeprowadzić tzw. prompt testing. Polega on na zadawaniu modelowi pytań z obszaru, w którym działa Twoja firma, i obserwowaniu, czy Twoja marka pojawia się w odpowiedzi.

Przykładowo:

Jeśli w odpowiedziach pojawia się Twoja firma – jesteś na dobrej drodze. Jeśli nie – to znak, że warto rozpocząć działania w kierunku poprawy obecności kontekstowej w treściach dostępnych publicznie.

Istnieje kilka praktycznych sposobów na zwiększenie widoczności marki w odpowiedziach AI:

Wielu ekspertów z branży SEO zaczyna dostrzegać, że pozycjonowanie pod modele AI będzie kluczowe w najbliższych latach. Już teraz istnieją narzędzia analizujące, jakie odpowiedzi dają modele językowe na konkretne pytania i jakie źródła cytują. To może stać się nową kategorią „rank tracking”, tym razem nie dla Google, lecz dla AI.

W tym nowym podejściu liczy się nie tylko treść, ale też semantyczne powiązanie, reputacja marki, styl komunikacji i umiejętność przekazywania wiedzy w formie naturalnej, ale precyzyjnej.

SEO w erze AI to nie rewolucja, lecz ewolucja. Modele językowe premiują to samo, co dobre treści dla użytkowników: klarowność, eksperckość, pomocność i przejrzystość.

To oznacza, że jeśli już teraz tworzysz dobre treści – jesteś na właściwej drodze. Ale warto pójść krok dalej i zacząć myśleć o tym, jak Twoje teksty będą odczytywane nie tylko przez Google, ale też przez asystentów AI, którzy stają się nowymi przewodnikami użytkowników po świecie wiedzy.