Przez ostatnie tygodnie nie publikowaliśmy nowych wpisów z SEOLab. Nie dlatego, że tematów zabrakło — wręcz przeciwnie. Po prostu część naszej energii poszła w wewnętrzne sprawy rozwojowe KWISS, uporządkowanie procesów i rzeczy, które dzieją się trochę „obok” samego SEOLabu, ale bezpośrednio wpływają na to, jak i dlaczego pracujemy.
W międzyczasie odbyło się też jedno spotkanie SEOLab, które świadomie nie doczekało się transkrypcji ani wpisu blogowego. Nie każdy sprint musi kończyć się publikacją — czasem ważniejsze są wnioski, które zostają u nas wewnętrznie.
Dziś wracamy z #6 SEOLab, który był jednocześnie:
- podsumowaniem ostatniego sprintu,
- domknięciem roku,
- bardzo mocnym sygnałem, w jakim kierunku technicznie i procesowo zaczyna iść SEO.
To był jeden z najbardziej technicznych SEOLabów, jakie do tej pory zrobiliśmy — głównie za sprawą pracy Kacpra, który w tym sprincie był liderem i driverem tematu.
Dlaczego ten sprint był dla nas ważny?
Od dłuższego czasu mówimy w SEOLabie o AI, LLM-ach, AI Overview, automatyzacjach. W tym sprincie po raz pierwszy zeszliśmy naprawdę głęboko w to, jak działają mechanizmy stojące za wyszukiwarkami i modelami językowymi, a nie tylko w to, jak je wykorzystać. Chcieliśmy odpowiedzieć sobie na pytanie, Jak wyszukiwarki i modele językowe rozumieją treść — i co z tego realnie wynika dla SEO?
Poznajmy się bliżej
Zobacz kto stoi za #SEOLab
Embeddingi i semantyka – co tu się właściwie dzieje?
Kacper wziął na warsztat temat modeli embeddingowych i tego, jak można je wykorzystać do:
- analizy treści,
- porównań semantycznych,
- audytów,
- migracji,
- linkowania wewnętrznego,
W dużym uproszczeniu (ale bez spłycania):
- Treść (artykuł, podstrona, nawet sam H1 czy title) może zostać zamieniona na wektory liczbowe.
- Te wektory nie opisują fraz, tylko znaczenie.
- Im bliżej siebie są wektory, tym większa szansa, że:
- Google uzna treść za trafną,
- LLM wykorzysta ją jako źródło,
- a my przestaniemy „strzelać” contentem na ślepo.
To ważny moment, bo przestajemy optymalizować tylko pod frazy, a zaczynamy mierzyć dopasowanie semantyczne oraz porównywać treści w sposób bardziej zbliżony do tego, jak robi to wyszukiwarka.
Po co to w SEO (a nie tylko w AI)?
Tu jest kluczowy moment. Embeddingi nie są ciekawostką techniczną. One rozwiązują bardzo konkretne problemy SEO, z którymi mierzymy się od lat:
- Czy ta podstrona faktycznie odpowiada na daną intencję?
- Czy te dwa artykuły warto ze sobą linkować, czy to już kanibalizacja?
- Która podstrona jest najlepszym odpowiednikiem przy migracji (301)?
- Dlaczego konkurencja jest wyżej, mimo że „ma podobne frazy”?
Zamiast opierać się na intuicji, checklistach, czy prostych porównaniach keywordów, możemy porównać semantykę treści, zobaczyć, gdzie faktycznie jest luka i zdecydować, co poprawić, a nie tylko że coś poprawić. To zmienia sposób myślenia o audytach, content gapach i strukturze serwisu.
Dify, własny serwer i kontrola nad danymi
Drugim dużym wątkiem była praca Kacpra na Dify — platformie do budowania własnych procesów AI. Dlaczego to dla nas istotne? Ponieważ zależy nam na kontroli danych klientów i na budowaniu rozwiązań, które da się testować, rozwijać i integrować z naszymi procesami, zbudowanymi w Clickup oraz Make.
W tym sprincie powstał bardzo rozbudowany proces pracy z contentem, obejmujący m.in.:
- scraping topowych wyników,
- ekstrakcję wiedzy i encji,
- budowę grafów wiedzy,
- chunkowanie treści pod RAG,
- re-ranking wyników,
- generowanie nagłówków,
- tworzenie briefów,
- generowanie treści nagłówek po nagłówku,
- weryfikację i uzupełnianie istniejących artykułów.
W założeniu jest to proces, który ma przypominać sposób, w jaki działają wyszukiwarki i LLM-y, dzięki czemu będziemy w stanie wstrzelić się w ich algorytmy.
Co realnie wynosimy z tego sprintu?
1. SEO robi się coraz bardziej techniczne (czy nam się to podoba, czy nie)
Nie każdy musi pisać własne modele czy rozumieć macierze i wektory, ale zespół jako całość musi rozumieć:
- że wyszukiwarka nie czyta tekstów jak człowiek,
- że semantyka i kontekst są ważniejsze niż układ fraz,
- że automatyzacje to nie gadżet, tylko przewaga operacyjna.
2. Content to proces, nie pojedynczy artykuł
To, co Kacper pokazał, bardzo jasno potwierdza jedno – dobre treści nie powstają z jednego promptu, tylko z procesu:
research → wiedza → struktura → semantyka → dopasowanie → weryfikacja
AI może ten proces przyspieszyć, ustandaryzować i wesprzeć, ale nie zastąpi myślenia, decyzji i doświadczenia zespołu.
Co dalej?
W kolejnych sprintach:
- będziemy testować, które elementy tego procesu realnie wdrażamy,
- które automatyzacje mają największy sens operacyjnie,
- jak połączyć to z codzienną pracą SEO i contentu,
- gdzie AI faktycznie daje przewagę, a gdzie tylko komplikuje.
Jeśli coś mocno wybrzmiało w tym sprincie, to jedno: SEO coraz mniej polega na „sztuczkach”, a coraz bardziej na zrozumieniu systemów, w których pracujemy. I dokładnie temu służy SEOLab.
Jeśli chcesz śledzić dokąd to zmierza, zobaczyć jak realnie testujemy AI w SEO albo po prostu zrozumieć, co dziś ma znaczenie w wyszukiwarkach – zaglądaj do kolejnych wpisów SEOLab. A jeśli chcesz pogadać o tym, jak te kierunki mogą mieć sens w Twoim projekcie, zapraszamy do kontaktu 🙂
Spodobał Ci się #SEOLAB?
Sprawdź co jeszcze możemy dla Ciebie zrobić
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
#1 SEOLab w KWISS: jak badamy, testujemy i adaptujemy SEO w erze AI
#3 SEOLab: Jak budować treści, by wyświetlać się w AI Overview?
#5 SEO Lab: AI visibility, automatyzacja raportów AIO/LLM i budowanie marki w świecie AI
GEO zastąpi SEO? Czym jest Generative Engine Optimization?
#2 SEOLab: Google AI Studio, plik llms.txt oraz wpływ BING na pozycjonowanie w Chat GPT
