SEO wchodzi w nową fazę, a my – jak zawsze w KWISS – chcemy być krok przed innymi. W tym sprincie skupiliśmy się na trzech obszarach, które łączy jeden mianownik: efektywność i adaptacja do zmian. Po pierwsze, przyjrzeliśmy się temu, jak działania w Bing Webmaster Tools mogą wpływać na widoczność stron w ChatGPT i innych LLM-ach. Po drugie, kontynuowaliśmy testy Google AI Studio jako narzędzie do automatyzacji codziennych, żmudnych zadań SEO. Po trzecie, zrobiliśmy krok w stronę nowego raportowania – zastanawiając się, jak w prosty sposób pokazywać klientom dane o ruchu z LLM-ów i AI Overview.
Co testowaliśmy?
Temat 1: Bing a widoczność w ChatGPT
Na pierwszy ogień poszedł temat, który wraca u nas regularnie: czy Bing może być przepustką do większej widoczności w ChatGPT?
Sprawdziliśmy dane z kilku projektów, w których wdrożyliśmy Bing Webmaster Tools – w tym mapowanie błędów 404, obsługę subdomen i dodatkowe raporty o indeksowaniu. Okazało się, że Bing potrafi wychwycić elementy, których Google w ogóle nie pokazuje. To już samo w sobie jest cenne, bo daje nam dodatkową warstwę danych.
Jednocześnie zauważyliśmy, że choć w części projektów widoczność w ChatGPT zaczęła lekko rosnąć, to nie mamy jeszcze dowodu na silną korelację między optymalizacją pod Binga a ruchem z LLM-ów. Na tym etapie traktujemy więc Binga raczej jako uzupełnienie i dodatkowe źródło insightów, niż pełnoprawny kanał raportowy.
💬 Jeżeli robimy weryfikację błędów w GSC, to warto też zerknąć do Bing Webmaster Tools – nic nie tracimy, a możemy zyskać dodatkowe dane. – Mateusz
Poznajmy się bliżej
Zobacz kto stoi za #SEOLab
Temat 2: Automatyzacje w Google AI Studio
Drugi duży temat tego sprintu to testy w Google AI Studio. Tu Kacper odwalił kawał dobrej roboty – przygotował kilka prototypów narzędzi, które mogą nam w przyszłości oszczędzać godziny ręcznej pracy. Do tej pory powstały m.in.:
- 404 Redirect Mapper – aplikacja, która automatycznie dopasowuje błędne adresy do właściwych podstron i generuje gotowe reguły do .htaccess. To narzędzie, które już teraz znacząco usprawnia naszą pracę.
- Alt Text Generator – generator opisów alternatywnych do grafik. Działa, choć czasami „przegaduje” i tworzy zbyt długie alty. Widać jednak potencjał – po dopracowaniu promptów możemy to wykorzystać w prowadzonych projektach.
- Category Content Analyzer – scraper, który analizuje treści kategorii na stronach e-commerce i podpowiada, co można poprawić, by były lepiej dopasowane semantycznie. Narzędzie ma ogromny potencjał, jednak wymaga jeszcze dopracowania.
- Semantic Entity Mapper – narzędzie do wizualizacji powiązań fraz i encji semantycznych, które dodatkowo podpowiada intencje wyszukiwania. Narzędzie z dużym potencjałem, jednak musimy dopracować proces jego wykorzystania w pracy nad projektami.
Co bardzo dla nas ważne – narzędzia powstają w parę godzin i kosztują nas dosłownie kilka dolarów miesięcznie za API Google Cloud. Dzięki temu możemy odciążyć specjalistów z monotonnych zadań i skupić się na tym, co naprawdę robi różnicę – strategii i kreatywności.
💬 Strategii za nas AI nie zrobi, ale zdjęcie z barków monotonnych zadań to realna przewaga. – Piotr
Temat 3: Raporty Looker Studio dla LLM i AI Overview
Na koniec sprintu wzięliśmy na warsztat temat raportowania. Pytanie było proste: jak w czytelny sposób pokazać klientowi dane o ruchu i widoczności w LLM-ach i AI Overview?
Piotr przygotował prototyp raportu w Looker Studio, gdzie zestawił dane z GA4 (ruch z LLMów) oraz Senuto (AI Overview). Efekt? Merytorycznie bardzo wartościowy dokument, ale… zbyt obszerny. Klient mógłby się w nim zgubić.
Doszliśmy do wniosku, że dane o LLM-ach powinny być wplecione kontekstowo – np. przy analizie widoczności w Google – zamiast stanowić osobne, rozbudowane sekcje. To pozwoli pokazać, że działamy nowocześnie i wychodzimy poza klasyczne SEO, ale nie przytłoczy odbiorcy nadmiarem informacji. Ostateczną wersję raportu ruchu i widoczności LLM i AIO dla naszych klientów Piotr przygotuje na kolejne spotkanie #SEOLab.
Co odkryliśmy?
Z tego sprintu wynieśliśmy kilka kluczowych lekcji:
- Bing daje dodatkowe dane, których nie zobaczymy w GSC, ale jego wpływ na ChatGPT jest póki co niejasny.
- Google AI Studio to kopalnia automatyzacji – narzędzia tworzymy szybko, tanio i oszczędzamy czas zespołu.
- Automatyzacje mogą znacząco wesprzeć nas w powtarzalnych i monotonnych zadaniach, dzięki czemu czas możemy poświęcić na zadania strategiczne i kreatywne,
- Raporty LLM i AIO muszą być minimalistyczne i jasne dla klienta – mniej tabel, więcej wniosków.
Co dalej?
Na bazie tego sprintu podjęliśmy kilka decyzji:
- Będziemy dalej monitorować wpływ Binga na widoczność w ChatGPT, zwłaszcza w projektach, które dziś mają zero ruchu z tego źródła.
- Rozwiniemy prototypy z Google AI Studio, które mogą zdjąć z naszych barków powtarzalne i monotonne działania.
- Zintegrujemy AI Studio z Google Cloud, żeby wygodniej rozliczać API i łatwiej udostępniać narzędzia specjalistom w zespole.
- Raporty LLM i AIO w Looker Studio uprościmy – klienci mają dostać jasne wnioski biznesowe.
Co działo się obok?
Jak zawsze, sprint to nie tylko testy i wnioski. Równolegle rozmawialiśmy też o kulturze pracy w KWISS. Coraz wyraźniej widzimy, że automatyzacje nie są dla nas tylko gadżetem, ale realnym wsparciem w codzienności – pozwalają specjalistom robić mniej nudnych rzeczy i więcej tego, co rozwija.
Dyskutowaliśmy też o tym, jak AI Studio może wspierać inne obszary, np. analizę treści blogowych czy budowanie klastrów tematycznych. A do checklisty zadań dla klientów dopisaliśmy obowiązkową weryfikację projektów w Bing Webmaster Tools, żeby nic nam nie umknęło.
Spodobał Ci się #SEOLAB?
Sprawdź co jeszcze możemy dla Ciebie zrobić
Refleksja zespołu
Najważniejsze, co wynieśliśmy z tego sprintu, to świadomość, że AI i automatyzacje nie zastąpią strategii SEO, ale mogą nas znacząco przyspieszyć. Dzięki nim:
- szybciej reagujemy na błędy techniczne,
- oszczędzamy czas na powtarzalnych zadaniach,
- możemy poświęcić więcej uwagi analizie i kreatywności.
Choć wiemy, że konkurencja też korzysta z AI, to mamy poczucie, że robimy to szybciej i mądrzej – bo łączymy narzędzia z realnym procesem i transparentnością wobec klientów.
💬 Konkurencja już korzysta z AI i automatyzacji – my też musimy. I wygląda na to, że robimy to szybciej niż większość rynku. – Kacper
W KWISS odpowiadam za współtworzenie strategii SEO, rozwój procesów wewnętrznych oraz wdrażanie automatyzacji i rozwiązań opartych na AI. Na co dzień łączę analityczne podejście z uporządkowanym działaniem – wierzę, że skuteczne SEO opiera się nie tylko na eksperckiej wiedzy, ale też na dobrze zaprojektowanym systemie pracy.
Więcej artykułów
Sezonowość w content marketingu – jak zaplanować publikacje?
GEO zastąpi SEO? Czym jest Generative Engine Optimization?
#1 SEOLab w KWISS: jak badamy, testujemy i adaptujemy SEO w erze AI
#2 SEOLab: Google AI Studio, plik llms.txt oraz wpływ BING na pozycjonowanie w Chat GPT
#3 SEOLab: Jak budować treści, by wyświetlać się w AI Overview?
