AI Overview w Google – nowe wyzwania dla SEO?

Google nieustannie się zmienia, a najnowszym dowodem jest wprowadzenie AI Overview. To innowacja, która ma potencjał, aby zmienić formę wyszukiwania treści przez użytkowników, zdobywania konwersji, a więc i na optymalizowanie stron internetowych naszych klientów. Ale czy zmiany i różnice między SEO a GEO są znaczące?

Czym jest Google AI Overview i jak działa?

Nowy wygląd wyszukiwarek – AIO

W pewnym sensie wyszukiwarka Google zaczyna coraz bardziej przypominać chatbota. 

Zamiast po prostu wyświetlać listę linków do stron internetowych, Google coraz częściej stara się udzielać bezpośrednich, skondensowanych odpowiedzi. Wygląda to tak, jakbyś rozmawiał z inteligentnym asystentem: zadajesz pytanie, a Google podaje Ci gotową odpowiedź, często bez potrzeby wchodzenia na jakąkolwiek stronę.

Dla użytkownika to szybsze i łatwiejsze uzyskiwanie informacji. Dla twórców treści i specjalistów SEO – zmiany w optymalizacji stron.

Modele językowe – ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity 

LLMy takie jak ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity AI, stały się potężnymi narzędziami. Choć wszystkie potrafią generować tekst, odpowiadać na pytania i przetwarzać język naturalny, kluczowe różnice między nimi często leżą w ich źródłach danych i sposobie, w jaki te dane są pozyskiwane i aktualizowane.

ChatGPT opiera się na statycznej wiedzy z danych treningowych, z możliwością przeglądania internetu w nowszych wersjach. 

Gemini od Google integruje się bezpośrednio z indeksem wyszukiwarki i Grafem Wiedzy, co zapewnia mu aktualność w czasie rzeczywistym. 

Claude skupia się na danych treningowych i bezpieczeństwie, z ograniczonym dostępem do bieżącego internetu. 

Perplexity AI aktywnie indeksuje sieć w czasie rzeczywistym, działając jako hybryda wyszukiwarki i chatbota, zawsze podając źródła swoich odpowiedzi. Te różnice mają kluczowe znaczenie dla precyzji, aktualności i użyteczności generowanych treści.

Wspólnym mianownikiem wszystkich tych modeli jest preferencja dla wiarygodnych, czytelnych i aktualnych treści, najlepiej napisanych językiem naturalnym, który ułatwia modelowi ich zrozumienie i cytowanie. Dlatego tworząc treści z myślą o obecności w AI, nie wystarczy tylko dobra optymalizacja SEO – potrzebna jest przejrzysta struktura, jakość, autentyczność i zrozumiały język.

Systemy oparte na AI, takie jak ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity, nie losują odpowiedzi – opierają się na złożonych mechanizmach oceny treści i wyboru źródeł. Choć każdy z tych modeli działa na nieco innych zasadach, można wyróżnić kilka wspólnych kryteriów wpływających na to, czy dana strona zostanie przywołana lub zacytowana w odpowiedzi AI.

Wpływ AIO na SEO

Wprowadzenie AI Overview przez Google i dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji fundamentalnie zmieniają krajobraz wyszukiwania, a co za tym idzie – również SEO. W dobie, gdy użytkownicy coraz częściej uzyskują skondensowane odpowiedzi bezpośrednio z wyników wyszukiwania, tradycyjne strategie pozycjonowania wymagają dostosowania.

Spadek CTR dla klasycznych wyników

To najbardziej oczywisty i mierzalny efekt. Jeśli użytkownik dostaje odpowiedź od razu w AI Overview, nie klika w „niebieskie linki” niżej. Nawet jeśli Twoja strona jest na pierwszej pozycji, jej współczynnik klikalności (CTR) może drastycznie spaść, zwłaszcza dla zapytań informacyjnych.

Nowa konkurencja o „pozycję zero” 

AI Overview to de facto nowa „pozycja zero”, znacznie bardziej rozbudowana niż tradycyjne featured snippets. Walka o bycie cytowanym w AI Overview staje się nowym priorytetem w SEO.

Jak optymalizować pod AI? Sprytnie?

Jeszcze większe znaczenie E-E-A-T

Google, aby AI Overview było wiarygodne, musi czerpać informacje z najbardziej wartościowych i godnych zaufania źródeł. Twoja strona musi udowodnić swoją ekspertyzę, doświadczenie i wiarygodność w danej dziedzinie, aby AI uznała ją za wartościowe źródło (https://searchengineland.com/google-eeat-quality-assessment-signals-449261)

Optymalizacja pod kątem AI (AIO/GEO) 

• Struktura treści 

Dla tych, którzy przestrzegają jasnych nagłówków hx, list punktowanych, zalecam wdrożenie sekcji FAQ do opisów kategorii i wpisów blogowych.

• Optymalizowanie treści pod Featured Snippets

Featured Snippets to krótkie fragmenty tekstu, które Google wyświetla na samej górze wyników wyszukiwania, odpowiadając bezpośrednio na zapytanie użytkownika. Warto, aby odpowiedź na pytanie zawarte w nagłówku była dość krótka, 1-2 zdaniowa. Zwiększy to szanse pojawienia się w AIO, ponieważ LLMy preferują zwięzłe treści.

• Odpowiedź na pytanie zawarte w tytule w pierwszej sekcji artykułu

Kluczowym jest, aby najważniejsza informacja, czyli odpowiedź na pytanie zawarte w tytule, pojawiała się już w pierwszej sekcji artykułu. To strategiczna zmiana w podejściu do tworzenia treści, która ma bezpośredni wpływ na to, jak AI przetwarza i wykorzystuje dane. 

• Poradniki i instrukcje

Poradniki typu „jak zrobić coś” są idealnym formatem dla AI, ponieważ często zawierają uporządkowane informacje, które łatwo przetworzyć na zwięzłe instrukcje. AI często generuje odpowiedzi w formie list, więc dostarczanie jej gotowych struktur jest wysoce efektywne. W instrukcjach każdy krok powinien być krótki, jasny i jednoznaczny. 

• Język naturalny i konwersacyjny 

Współczesne modele AI, takie jak te w AI Overview czy chatbotach, są trenowane na ogromnych zbiorach danych języka naturalnego. Oznacza to, że najlepiej rozumieją pytania i zdania sformułowane tak, jak ludzie rozmawiają.

Treści powinny odpowiadać na szczegółowe, zadawane pytania, w sposób, który AI może łatwo zrozumieć i przetworzyć na zwięzłą odpowiedź.

ALE!: jak dobrze wiemy, Google Search Console nie pokazuje pełnych danych dotyczących wyników wyszukiwania. Dopiero, gdy fraza osiągnie ustaloną przez GSC liczbę wyszukiwań przez użytkowników pojawia się ona w raportach ruchu i widoczności. Więcej na ten temat napisał Tomasz Rudzki w artykule GSC’s Huge Search Gap. Wartościowy ruch często pochodzi z fraz long tail. Ignorancja GSC może prowadzić do niedoszacowania tego potencjału i ignorowania możliwości optymalizacji pod te niszowe, ale często bardzo wartościowe zapytania.

Warto więc w ramach testu dodawać do treści artykułów pytania i odpowiedzi dość specyficzne, choć niewystępujące jako frazy z dużym wolumenem wyszukiwań. Np. w przypadku branży prawniczej dobrze zawrzeć w artykule informacje niestandardowe, zapytania klientów kancelarii i odpowiedzi. Takie zapytania longtailowe mogą nie pojawiać się w narzędziach, ale są możliwie występujące.

Przykładowe pytania:
Czy moje dzieci dziedziczą długi po moim zmarłym bracie, jeśli ja sam odrzuciłem spadek?
Mój pracodawca nakazuje mi wykorzystać cały zaległy urlop na żądanie do końca roku – czy ma takie prawo?

Przyda się: otwarta głowa, wyobraźnia, współpraca z klientem w celu tworzenia wartościowych i niszowych treści.

• Obecność cytatów (zwłaszcza dla Perplexity AI i Gemini)

Stosowanie cytowań wzmacnia autorytet i wiarygodność witryny w oczach modeli AI. Ważne, aby były stosowane naturalnie. Przykład: inflacja wzrosła o 2,5% w III kwartale 2023 roku, jak podaje Eurostat.

• Dane ustrukturyzowane (Schema Markup)

Pomaga to Google i AI lepiej zrozumieć kontekst i typ danych na Twojej stronie, co ułatwia ich wykorzystanie w AI Overview. Dla poradników i instrukcji, warto zaimplementować odpowiednie schematy (np. HowTo Schema). Zalecane:

• FAQPage Schema;
• HowTo Schema; 
• Article Schema.

• Zaktualizowane dane meta (tytuły, opisy, daty publikacji)

Meta title i meta description nadal pełnią funkcję informacyjną dla AI. Pomagają algorytmom szybko zrozumieć główny temat strony.

Jasno wskazana data publikacji i, co ważniejsze, data ostatniej aktualizacji, sygnalizuje AI, że treść jest świeża i weryfikowana. Pomaga to budować zaufanie (Trustworthiness). AI chce dostarczać najbardziej aktualne informacje.

• Indeksacja i dostępność

Upewnij się, że roboty AI mają pełny dostęp do treści. Zezwalaj im w robots.txt, unikaj blokowania przez firewalle, używaj renderowania po stronie serwera (SSR), unikaj dyrektyw noindex i nosnippet na wartościowych stronach, a także prawidłowo używaj tagów kanonicznych i optymalizuj linkowanie wewnętrzne.

• Atrybuty ALT

AI wykorzystuje obrazy, tabele i wideo. Upewnij się, że Twoje treści multimedialne są indeksowalne i dobrze opisane (np. szczegółowe alt text, podpisy). Upewnij się, że zawartość wizualna jest renderowana po stronie serwera.

• Mniejsze znaczenie lokalizacji słów kluczowych

AI Overview coraz rzadziej zawiera dokładne frazy zapytania użytkownika, skupiając się na semantycznym zrozumieniu intencji. To oznacza, że mniej liczy się „upychanie” słów kluczowych, a bardziej ogólna trafność i jakość treści.

• Rozwinięty profil linkowy

W erze, gdzie Google AI Overview i chatboty AI czerpią informacje z najbardziej wiarygodnych źródeł, silny i zróżnicowany profil linkowy wysyła jasne sygnały o autorytecie i wiarygodności strony.

Rozwinięty profil linkowy oznacza: 

• wysoką jakość i autorytet linków (Domain Authority/Rating);
• dopasowanie tematyczne portali, tematyki artykułu i linkowanej strony (Topical Relevance);
•  naturalność i różnorodność źródeł i anchorów (Diversity);
• tempo pozyskiwania linków;
• linki wewnętrzne;
• unikanie i usuwanie toksycznych linków.

Przykłady dobrej i złej optymalizacji pod AIO możecie znaleźć w artykule The AI Search Content Optimization Checklist [With Examples + Google Sheets]

Jakie są główne różnice między SEO a LLM? Tabela

Źródło informacji do stworzenia tabeli: SEO VS GEO: Optimizing for Traditional vs AI Search

Po co, na co i dlaczego – korzyści optymalizacji pod AIO

Optymalizacja pod kątem sztucznej inteligencji staje się nie tylko dobrą praktyką, ale wręcz koniecznością w obliczu rewolucji, jaką AI wnosi do sposobu wyszukiwania informacji.

1. Konkurencja to robi – adaptacja

W świecie, gdzie Google AI Overview staje się standardem, a użytkownicy oczekują natychmiastowych odpowiedzi, ignorowanie AIO oznacza pozostanie w tyle. Czy tego chcemy, czy nie – musimy wprowadzić zmiany do swoich strategii. 

2. Zdobycie dawnej pozycji „0” 

AI Overview to faktyczna, rozbudowana „pozycja zero” w Google. Zastępuje ona tradycyjne featured snippets.

3. Możliwość zdobycia ruchu

Choć AI Overview może zmniejszać ogólną liczbę kliknięć, linki cytowane w generatywnych odpowiedziach kierują ruch bardziej świadomych i precyzyjnie targetowanych użytkowników, którzy chcą zgłębić temat.

AIO otwiera nowy kanał dotarcia do potencjalnych klientów, którzy mogą trafić na stronę poprzez wiarygodne cytowanie.

4. Zauważalność brandu i autorytet

Gdy witryna jest cytowana w AI Overview, użytkownicy widzą jej nazwę w kontekście rzetelnej i zsyntetyzowanej informacji. To buduje świadomość i autorytet brandu.

Bycie wybranym przez AI jako źródło oznacza, że algorytmy Google uznały serwis za wysoce autorytarny i wiarygodny w danej dziedzinie.
Pojawienie się w sekcji AIO, może to sprawić, że w oczach użytkowników serwis będzie uznawany jako ekspercki.

5. Lepiej być w AIO, niż nie być

W miarę jak AI Overview staje się bardziej powszechne, brak optymalizacji pod AIO może skutkować marginalizacją serwisu w wynikach wyszukiwania i utratą widoczności.

Tak naprawdę nie wiemy co przyniesie przyszłość. Warto więc być na bieżąco i podążać za aktualnymi trendami, a w tym momencie jest to AI. 

Jak mierzyć ruch z AIO?

Google Analytics 4

Wraz z rosnącym znaczeniem narzędzi opartych na dużych modelach językowych (LLM), jak ChatGPT, Perplexity, Gemini czy Claude, ruch z tych źródeł powinien być traktowany jako nowy kanał w Google Analytics 4. 

Ruch z AI możesz mierzyć przy pomocy segmentacji w GA4. 

Dzięki segmentacji sesji LLM w GA4 będziesz wiedzieć:

• Skąd przychodzi ruch z AI,
• Jakie strony są na niego najbardziej aktywne,
• Jak modyfikować treści, by zwiększać widoczność w wynikach generowanych przez AI.

Szczegóły dotyczące konfiguracji znajdziesz w tym artykule: How to segment traffic from LLMs in GA4
Innym przydatnym poradnikiem może okazać się: Jak śledzić ruch z AI Overviews w Google Analytics 4

DataStudio (Looker)

Autor The Detailed LLM Traffic Dashboard proponuje gotowy, szczegółowy dashboard, który pozwala analizować ruch pochodzący z narzędzi AI w GA4 – bez potrzeby programowania czy skomplikowanej konfiguracji.

Dashboard oferuje:

• Podział ruchu z LLM wg źródła (ChatGPT, Perplexity itd.)
• Analiza takich wskaźników jak:
  • Liczba sesji
  • Nowi użytkownicy
  • Zaangażowanie
  • Konwersje

Ahrefs

Nowa sekcja AI references w Ahrefs Web Analytics to świetne narzędzie do monitorowania, jakie strony serwisu są cytowane przez modele językowe takie jak Google AIO, ChatGPT czy Perplexity. Choć Ahrefs nie opublikował dedykowanego wpisu o tej funkcji, raporty na temat śledzenia ruchu z AI opisane są w poradniku How to Track and Analyze Your AI Traffic.

Ahrefs zlicza, ile stron jest cytowanych lub widocznych w wynikach generatywnych systemów AI i identyfikuje konkretne źródła ruchu. W AI references zobaczysz:

• Liczbę stron cytowanych przez AI
• Źródła ruchu AI
• Skalę przekierowań z AI

Trochę o nowych KPI

W erze AI, do wskaźników SEO – takich jak liczba kliknięć, CTR czy pozycje – dochodzą te dotyczące pojawiania się w LLMach. Coraz większe znaczenie mają nowe KPI, odzwierciedlające widoczność marki w wynikach bez kliknięć (zero-click) oraz cytowania przez modele językowe.

Najważniejsze nowe KPI według artykułu 12 new KPIs for the generative AI search era

1. AI Attribution Rate – jak często marka lub witryna jest cytowana w odpowiedziach generowanych przez AI (bez kliknięcia w link).
   
2. LLM Answer Coverage – ile różnych zapytań użytkowników może zostać obsłużonych przez daną treść.
   
3. Chunk Retrieval Frequency – jak często fragmenty (bloki) treści są pobierane przez systemy RAG (retrieval-augmented generation).
   
4. Vector Index Presence – jaki procent treści jest obecny w indeksach wektorowych, wykorzystywanych przez wyszukiwarki oparte na AI.
   
5. Semantic Density Score – gęstość semantyczna treści, czyli ilość wartościowych informacji w danym bloku tekstu.
   
6. Answer Quality Score – jakość odpowiedzi udzielanej przez AI na podstawie danej treści (trafność, klarowność, kompletność).
   
7. AI Citation Count – liczba cytowań danej witryny lub treści w odpowiedziach generowanych przez różne modele językowe.
   
8. Retrieval Confidence Score – poziom pewności modelu AI przy wyborze danej treści jako źródła.
   
9. Machine-Validated Authority – autorytet strony oceniany nie przez ludzi, ale przez modele AI (jakość struktury, treści, danych).
   
10. Zero-Click Surface Presence – obecność w miejscach niewymagających kliknięcia (AI Overview, snippets).
    
11. RRF Rank Contribution – wkład treści w końcowy ranking odpowiedzi generowany metodą RRF (Reciprocal Rank Fusion).
    
12. AI Model Crawl Success Rate – jak skutecznie AI boty potrafią crawlować stronę i indeksować treści.

Dlaczego w ogóle Google wdrożył AI Overview?

Celem AI Overview jest ułatwienie i przyspieszenie procesu wyszukiwania, szczególnie w przypadku złożonych zapytań, które wymagają zebrania informacji z wielu źródeł. Zamiast zmuszać użytkownika do samodzielnego przeglądania wielu stron, AI dostarcza gotowe podsumowanie, działając jak inteligentny asystent. Ma to prowadzić do bardziej efektywnego i angażującego doświadczenia wyszukiwania.

Popularność narzędzi AI i zmiana stylu komunikacji

Wraz z rozwojem technologii, coraz więcej osób zwraca się ku narzędziom opartym na sztucznej inteligencji – takim jak  ChatGPT, Gemini, czy wspomniane wcześniej AI Overview w Google. To zjawisko zmienia sposób, w jaki konsumujemy informacje w internecie.

Obserwujemy znaczącą zmianę w tym, jak ludzie komunikują się i szukają informacji, a Google jest tego doskonałym przykładem. Kiedyś, wpisując zapytanie do wyszukiwarki, często ograniczaliśmy się do prostych słów kluczowych – hasłowych. 

Dziś sposób zadawania pytań stał się znacznie bardziej naturalny i konwersacyjny. Ludzie zaczęli oczekiwać, że wyszukiwarka zrozumie ich intencje tak, jak rozumie je człowiek.

SEO nie umiera i jak sam możesz zauważyć, wymienione przeze mnie sposoby optymalizacji mocno pokrywają się ze standardowym SEO. Prawda jest taka, że większość działań, które działały do tej pory – dalej ma sens. Dobre treści, struktura, on-site, techniczne SEO, linkowanie wewnętrzne – to wszystko nadal robi robotę.

To wciąż SEO – tylko bardziej „pod modele językowe”. Więc, zamiast panikować, lepiej na spokojnie obserwować zmiany, testować i dopasowywać swoje działania do nowych realiów. 

Dziękuję za uwagę.
Bisous

Justyna

FAQ