Czym jest pozycjonowanie pod LLM-y?

Pozycjonowanie stron internetowych od zawsze wiązało się z dostosowywaniem się do zmian w algorytmach wyszukiwarek. Dziś jednak stoimy przed prawdziwą rewolucją – algorytmy wspierane przez sztuczną inteligencję zmieniają nie tylko sposób, w jaki użytkownicy szukają informacji, ale też to, jak treści są oceniane i wyświetlane. Sprawdź, czym jest SEO pod LLM-y i jak przygotować swoją stronę na nową erę wyszukiwania.

Na czym polega rewolucja AI w wyszukiwarkach?

Do niedawna algorytmy Google skupiały się na analizie linków prowadzących do danej strony, strukturze HTML oraz nasyceniu frazami kluczowymi. Kluczowym elementem był PageRank – system oceny wartości strony na podstawie linków zewnętrznych. Z biegiem lat algorytmy zostały wzbogacone o kolejne czynniki: szybkość ładowania strony, dane strukturalne, dostępność na urządzeniach mobilnych czy zgodność z intencjami użytkowników. Dlatego pozycjonowanie strony stało się złożonym wyzwaniem, wymagającym kompleksowej opieki nad witryną.

Prawdziwą zmianę wprowadziło jednak wykorzystanie modeli AI. RankBrain, BERT, MUM – to kolejne kroki w stronę lepszego rozumienia kontekstu zapytań, wielojęzyczności i analizy danych wizualnych. Kulminacją tej drogi stało się uruchomienie Search Generative Experience, a następnie AI Overviews. Teraz wyszukiwarka nie tylko prezentuje linki, ale aktywnie generuje odpowiedzi, skracając dystans między pytaniem a odpowiedzią.

Czym są LLM-y?

LLM-y, czyli Large Language Models, to zaawansowane modele AI zbudowane na warstwach sieci neuronowych. Ich działanie opiera się na trzech kluczowych komponentach: analizie semantycznej i składniowej, interpretacji relacji między słowami oraz ocenie istotności informacji.

Zanim model zostanie wdrożony, musi przejść proces treningu na ogromnych zbiorach danych. W wyniku tego procesu potrafi nie tylko rozpoznawać zapytania, ale też tworzyć treści i generować odpowiedzi. To właśnie takie modele, jak ChatGPT, Gemini czy DeepSeek odpowiadają za obecny kształt wyników w Google AI Overviews.

Jak sztuczna inteligencja odmieniła wyniki wyszukiwania?

Dzięki AI Overviews użytkownicy nie muszą już klikać w linki, by uzyskać odpowiedź – najważniejsze informacje pojawiają się w formie generowanego podsumowania na samej górze wyników wyszukiwania. W praktyce oznacza to, że treści cytowane przez AI zyskują ogromną przewagę.

Taki sposób prezentacji informacji drastycznie wpływa na wskaźniki CTR. Analizy pokazują, że w przypadku zapytań z AI Overviews, współczynnik kliknięć spada często poniżej 1%, podczas gdy standardowo utrzymuje się na poziomie 3–4%. Co więcej, aż 88% fraz aktywujących AI to zapytania informacyjne – te same, które wcześniej przyciągały najwięcej organicznego ruchu.

Dlaczego nie należy ignorować AI SEO?

Spadki widoczności i CTR nie są już zagrożeniem teoretycznym – to już się dzieje. Jeśli Twoja strona nie pojawia się w AI Overviews, a konkurencja już tam jest, tracisz ruch i szansę na budowę autorytetu w sieci.

Zignorowanie strategii SEO pod LLM-y to ryzyko całkowitego pominięcia w nowych typach wyników wyszukiwania. Tymczasem to właśnie cytowanie przez AI – nawet bez kliknięcia – może wpłynąć pozytywnie na postrzeganie Twojej marki i zwiększyć zaufanie użytkowników.

Jak skutecznie pozycjonować strony w dobie AI?

Aby zaistnieć w wynikach generowanych przez LLM-y, nie wystarczy klasyczna optymalizacja. Potrzebna jest nowa strategia, oparta na zrozumieniu, jak AI przetwarza i ocenia treści.

Jakość treści

Treści muszą być nie tylko poprawne merytorycznie, ale też kompletne, głębokie i osadzone w kontekście. LLM-y rozpoznają styl, analizują strukturę logiczną tekstu i potrafią ocenić, czy artykuł odpowiada na realne potrzeby użytkownika.

Ważne jest także stosowanie języka zbliżonego do konwersacyjnego – takiego, jaki preferują modele AI i jakiego używa większość użytkowników w zapytaniach.

E-E-A-T

Modele językowe cenią treści, które spełniają wytyczne E-E-A-T, czyli:

• Experience – unikalne doświadczenie autora, np. case studies;
• Expertise – potwierdzona wiedza i kompetencje;
• Authoritativeness – linkowanie i cytowanie w branży;
• Trustworthiness – przejrzystość, SSL, polityka prywatności.

Treści pisane „z pierwszej ręki”, bogate w dane i opinie eksperta, mają większą szansę na pojawienie się w AI Overviews.

Techniczne SEO

Choć wiele mówi się o jakości treści i zgodności z wytycznymi E-E-A-T, to bez solidnych podstaw technicznych żadna strona nie ma szans na trwałą widoczność – zarówno w tradycyjnych wynikach wyszukiwania, jak i w kontekście AI Overviews. LLM-y nie tylko analizują tekst, ale również czerpią z danych dostarczanych przez architekturę witryny. To właśnie techniczne SEO – obejmujące m.in. sposób budowy kodu, strukturę adresów URL, czytelność plików sitemap i robots.txt, bezpieczeństwo połączenia czy szybkość ładowania – tworzy fundament, na którym opierają się pozostałe działania.

Jeśli strona nie ładuje się sprawnie, zawiera błędy indeksowania albo nie spełnia podstawowych wymagań Core Web Vitals, model językowy może w ogóle pominąć ją przy generowaniu odpowiedzi. Mimo że AI „czyta” treści, najpierw musi mieć do nich dostęp – a ten zapewnia dobrze skonstruowana i zoptymalizowana technicznie strona.

Duże modele językowe wykorzystują wiele warstw analizy i selekcji treści. Wśród nich są również te, które działają na poziomie strukturalnym – oceniając przejrzystość dokumentu HTML, obecność danych ułatwiających rozumienie kontekstu, a także sposób organizacji informacji na stronie. Dane strukturalne w postaci znaczników schema.org mogą znacząco zwiększyć szansę na to, że LLM sięgnie po daną treść jako źródło – nie dlatego, że są „magiczne”, ale dlatego, że ułatwiają algorytmowi identyfikację typu treści, jej celu i powiązań z innymi elementami strony.

Dzięki temu modele językowe są w stanie lepiej dopasować odpowiedź do zapytania użytkownika, a cytowana strona zyskuje widoczność w AI Overviews. Ignorowanie technicznego SEO to dziś nie tylko ryzyko obniżenia pozycji w klasycznych SERP-ach, ale przede wszystkim – utrata szansy na zaistnienie w nowym, generatywnym krajobrazie wyszukiwania.

Intencje użytkowników

Dobre treści zaczynają się od zrozumienia, kto szuka informacji i po co. LLMy nie szukają już „dopasowania słowa do słowa”, ale pełnego kontekstu i zamiaru użytkownika. Strategia contentowa musi uwzględniać etap ścieżki zakupowej i potrzeby odbiorcy.

Jak mierzyć efektywność pozycjonowania w LLM-ach?

Ocena skuteczności strategii SEO w świecie zdominowanym przez modele językowe to temat trudniejszy niż kiedykolwiek. Dawne podejście – pozycje w rankingu, liczba kliknięć, wzrost ruchu – przestaje wystarczać. W przypadku AI Overviews nie da się jednoznacznie sprawdzić, jak często Twoje treści są wykorzystywane przez modele językowe ani ile wizyt to generuje.

Widoczność w AI Overviews – czy i jak ją mierzyć?

Pojawienie się strony jako źródła w odpowiedzi generowanej przez AI może dawać ogromną ekspozycję… ale równie dobrze może nie przynieść żadnych kliknięć. To właśnie największy problem: cytowanie przez AI nie gwarantuje ruchu, a samo jego śledzenie jest dziś mocno ograniczone. Brakuje oficjalnych metryk, a większość dostępnych danych pochodzi z analiz niezależnych narzędzi.

Można próbować monitorować, które frazy wywołują AI Overviews, i porównywać CTR między zapytaniami z AIO a tymi bez. Badania pokazują, że średni CTR dla fraz z AI spada nawet poniżej 1%, co jasno pokazuje wpływ generatywnego wyniku na zachowanie użytkowników.

Co możemy dziś monitorować?

Brak twardych danych nie oznacza całkowitej ciemności. Istnieje kilka obszarów, które warto śledzić jako pośrednie wskaźniki skuteczności SEO w kontekście LLM-ów:

• CTR fraz z AIO vs. bez AIO – analizuj zmiany w kliknięciach, porównując podobne typy zapytań.
• Engagement metrics – śledź czas na stronie, liczbę odwiedzonych podstron i interakcje.
• Ruch z chatbotów i narzędzi AI – skonfiguruj w GA4 niestandardową grupę kanałów dla domen typu chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com.
• Widoczność w narzędziach SEO – w Ahrefs czy Semrush można już analizować frazy powiązane z AI Overviews, choć bez danych o ruchu.

Interpretacja danych w nowej rzeczywistości

Paradoksalnie – choć ruch może maleć, jego jakość może rosnąć. Użytkownicy, którzy klikają mimo AI Overviews, to osoby szukające pogłębionej wiedzy. W tym kontekście zaangażowanie staje się bardziej wartościowym miernikiem niż liczba wejść. Skuteczne LLMO to dziś nie tylko optymalizacja pod roboty, ale tworzenie treści, które wytrzymują próbę rozmowy z AI – i nadal są warte kliknięcia.

Trendy na najbliższe lata – co nas czeka?

Zmiany, które zaszły w algorytmach Google, to dopiero początek. Specjaliści SEO i twórcy treści muszą stale śledzić kierunki rozwoju sztucznej inteligencji, ponieważ to ona będzie kształtować przyszłość widoczności w wyszukiwarkach. Oto najważniejsze przewidywania, które już teraz powinny znaleźć odzwierciedlenie w Twojej strategii.

• Personalizacja wyników AI – odpowiedzi generowane przez LLM-y będą coraz mocniej dostosowywane do użytkownika na podstawie jego lokalizacji, historii wyszukiwań, języka czy wcześniejszych interakcji.
• Rozwój wyszukiwania głosowego i wizualnego – modele językowe coraz lepiej radzą sobie z danymi mówionymi i obrazami, co wpłynie na sposób tworzenia treści.
• Naturalizacja języka – AI preferuje język zbliżony do mówionego. W treściach – także tych nienapisanych – trzeba będzie uwzględnić bardziej konwersacyjne sformułowania.
• Integracja wielu źródeł informacji – treści generatywne coraz częściej będą łączyć dane z tekstów, materiałów wideo, podcastów czy mediów społecznościowych.
• Wzrost znaczenia wyszukiwarek opartych na LLM – narzędzia takie jak Perplexity mogą stać się realną alternatywą dla klasycznych wyszukiwarek i zmienić źródła ruchu organicznego.

Jeśli chcesz wiedzieć, jak wygląda profesjonalna strategia SEO pod LLM-y, skontaktuj się z zespołem KWISS – wspólnie przygotujemy Twoją witrynę na przyszłość wyszukiwania.