Dziś algorytmy nie szukają już ciągów liter, a znaczeń, dopasowując treść na podstawie intencji i kontekstu. A o tym, że są to dopasowania trafne, świadczy między innymi spadek ruchu z organicznych wyników wyszukiwania.
Nie oznacza to, że analiza słów kluczowych przestaje mieć jakikolwiek sens – zmienia się po prostu jej rola. Zamiast tworzyć listy fraz pod pojedyncze teksty, coraz ważniejsze staje się badanie kontekstu, tematów i ich wzajemnych powiązań.
Szczegóły omawiam poniżej.
Słowa kluczowe i ich rola w wyszukiwaniu AI
Kiedyś research słów kluczowych polegał na odnajdywaniu konkretnych sformułowań, które użytkownicy wpisują do wyszukiwarki, by następnie umieszczać je w identycznej formie w treściach na stronach internetowych.
Dziś takie podejście nie ma większego sensu.
Nie zadziała to ani na Google, ani na algorytmy stojące za AI Overviews czy chatbotami typu ChatGPT. Zamiast szukać fraz, systemy te badają intencję i relacje między pojęciami, by dostarczyć treść najlepiej dopasowaną do kontekstu zapytania.
Fraza kluczowa to dziś:
Sygnał intencji
Każdy model AI, zanim zacznie szukać odpowiedzi, wykonuje krok zwany query understanding – próbuje zrozumieć, co masz na myśli, zanim w ogóle przejrzy bazę stron.
Jeśli wpiszesz np. iPhone 15, AI musi zdecydować, czy chcesz go kupić (pokazać sklepy?), czy naprawić (pokazać serwisy?), czy może sprawdzić dane techniczne (pokazać recenzje?).
Jeśli Twoja strona zawiera frazę najlepszy laptop, ale jej treść to tylko sucha instrukcja obsługi (intencja edukacyjna), to mimo posiadania słowa kluczowego, AI nie uzna Twojej strony za trafne źródło dla kogoś, kto stoi przed decyzją zakupową.
Wskaźnik encji
Słowo kluczowe nie jest już dla algorytmów ciągiem znaków (np. l-a-p-t-o-p), a stało się identyfikatorem encji osadzonym w gęstej sieci znaczeń (grafie wiedzy). Encja to obiekt, który AI potrafi jednoznacznie zidentyfikować – np. konkretna marka, technologia, procesor, system operacyjny czy miejsce.
Model nie analizuje już tylko tego, czy słowo laptop występuje w tekście. On sprawdza, czy wokół tego słowa znajdują się inne encje, które potwierdzają Twoją wiedzę. Chodzi m.in. o następujące sygnały:
- Relacje. Czy wspominasz o procesorach Apple M3 w kontekście MacBooka Air?
- Kontekst technologiczny. Czy używasz pojęć takich jak matryca OLED, pamięć RAM LPDDR5 czy standard Wi-Fi 7?
- Atrybuty. Czy potrafisz przypisać cechy do obiektów (np. „lekki”, „dla grafika”, „długi czas pracy na baterii”)?
Część szerszego grafu tematycznego
Modele językowe, analizując zapytanie, nie szukają pojedynczego dopasowania, lecz umiejscawiają je w ogromnej sieci powiązań – tzw. grafie wiedzy.
Kiedy użytkownik wpisuje zapytanie, AI natychmiast sprawdza całe otoczenie tematyczne, w którym znajdują się użyte przez niego frazy.
Co to oznacza dla Twojej strategii treści?
- Zadbaj o pełne pokrycie tematyczne. Jeśli Twoją główną frazą jest inwestowanie w nieruchomości, AI oczekuje, że Twoja domena pokrywa również powiązane encje, takie jak podatki od najmu, księgi wieczyste czy zdolność kredytowa.
- Buduj relacje semantyczne wewnątrz tekstów. Modele AI oceniają Twoją eksperckość na podstawie tego, jak trafnie łączysz ze sobą powiązane pojęcia. Nie wystarczy wymienić nazw procesorów czy rodzajów matryc. Musisz budować między nimi logiczne mosty (np. jak pamięć LPDDR5 wpływa na wydajność w montażu wideo). Im więcej takich relacji zbudujesz w obrębie jednego artykułu lub klastra, tym silniejszy sygnał wysyłasz do systemów takich jak AI Overviews, że Twoja treść jest wartościowym zasobem dla grafu wiedzy.
Dlaczego klasyczna analiza słów kluczowych przestaje być dziś wystarczająca?
Jest tak z co najmniej kilku powodów:
Rozumienie semantyczne zamiast dopasowania znaków
Kiedyś Google szukało na stronie dokładnie takich samych liter, jakie wpisałeś. Dziś modele językowe rozumieją wektory znaczeniowe. Jeśli użytkownik pyta o sposoby na ból pleców przy biurku, AI rozumie, że chodzi o ergonomię pracy, kręgosłup lędźwiowy i ćwiczenia rozciągające, nawet jeśli te słowa nie padły w samym zapytaniu.
Sztywne trzymanie się listy fraz ogranicza więc potencjał treści.
Wolumen wyszukiwań nie pokazuje już realnego popytu
AI generuje odpowiedzi nawet dla fraz, które mają niski wolumen. Ważniejszy jest charakter zapytania, a nie liczba wyszukiwań. Nie mówiąc o tym, że zapytania, które wpisują użytkownicy do chatbotów czy Google, w ogóle nie notują wyszukiwań wg narzędzi SEO – są po prostu zbyt długie, w pełni spersonalizowane i konwersacyjne.
Uwzględnienie w swojej strategii fraz long-tail, pytań i zapytań konwersacyjnych może być bardziej opłacalne, niż walka o pierwsze pozycje na frazy z tysiącami wyszukiwań (choć to akurat nie jest nic nowego).
AI premiuje Information Gain zamiast powtarzalności
Klasyczny research często prowadził do tworzenia treści, które są kalką wyników z TOP10. W końcu wszyscy walczyli o te same frazy.
Jeśli Twoja analiza słów kluczowych prowadzi Cię do napisania tego samego, co już istnieje, AI po prostu streści konkurencję, a Ciebie pominie.
Obecnie research musi wskazywać nie tylko o czym pisać, ale czego jeszcze nie powiedziano. Klasyczny research słów kluczowych może więc tu nie wystarczyć.
Zjawisko Zero-Click Searches i AI Overviews
Ogromna część zapytań kończy się na przeczytaniu podsumowania wygenerowanego przez AI bezpośrednio w wynikach wyszukiwania. Według raportu Datos i SparkToro cytowanego przez Search Engine Land, w marcu 2025 tylko 40,3% wyszukiwań Google w USA zakończyło się kliknięciem w wynik organiczny.
Pozycjonowanie na proste zapytania o wartości informacyjnej (np. „ile kalorii ma jabłko”) traci sens, bo użytkownik nie musi już klikać w link, by zaspokoić swoją ciekawość.
Podsumowanie najważniejszych różnic między klasyczną analizą słów kluczowych, a tą w dobie AI, znajdziesz w tabeli:
| Element | Klasyczne SEO | SEO w erze AI |
|---|---|---|
| Jednostka analizy | Fraza | Temat / problem |
| Główna metryka | Wolumen wyszukiwań | Intencja i złożoność |
| Cel treści | Ranking | Pokrycie problemu |
| Rola słów kluczowych | Dopasowanie | Sygnał semantyczny |
| Struktura contentu | Pojedyncze artykuły | Klastry tematyczne |
| Efekt | Kliknięcie | Cytowanie / streszczenie |
Czy warto nadal analizować słowa kluczowe w klasyczny sposób?
Keyword research wciąż ma sens, ale zupełnie w innej formie. Może on dziś pełnić następujące funkcje:
Mapowanie architektury tematów
Frazy przestały być wytycznymi dla pojedynczych tekstów. Dziś służą do projektowania całych ekosystemów wiedzy.
Pozwalają na:
- Budowanie topic clusters, czyli grupowanie powiązanych treści wokół jednego rdzenia.
- Tworzenie pillar pages – stron-filarów, które wyczerpują temat i za pomocą linków wewnętrznych prowadzą do treści wspierających.
- Projektowanie architektury wiedzy – zamiast pisać osobny tekst pod każdą frazę, mapujesz cały obszar tematyczny, żeby sztuczna inteligencja postrzegała Twoją stronę jako kompletne, spójne źródło wiedzy.
Zrozumienie języka użytkownika
Narzędzia SEO podają Ci informacje na temat liczby wyszukiwań fraz czy ich sezonowości, ale warto zwrócić uwagę również na samą warstwę lingwistyczną. Frazy ujawniają:
- Jak ludzie formułują pytania i jakie mają realne obawy.
- Jak opisują zadanie (np. szukają instrukcji krok po kroku czy może porównania).
Priorytetyzacja tematów
Kiedyś wybór fraz, które warto uwzględnić w strategii, był bardzo prosty – chodziło o to, by znaleźć takie słowa, które notują stosunkowo dużą liczbę wyszukiwań przy jednocześnie niskiej konkurencji.
Dziś takie podejście warto nieco zmodyfikować. Bez sensu bowiem walczyć o zapytania, które w dobie AI nie są tego warte.
Nowa kolejność priorytetów to:
- Intencja: Czy użytkownik chce kupić czy zdobywać wiedzę? Jeżeli przyświeca mu intencja informacyjna – czy zagadnienie, które go interesuje jest proste czy złożone?
- Potrzeba użytkownika: Jaki problem realnie rozwiązujesz?
- Format odpowiedzi: Czy to ma być tabela, lista, czy wideo?
- Wartość biznesowa: Czy ten temat przybliża do realizacji celu?
- Wolumen: Czy w ogóle ktoś o to pyta?
W poniższej tabeli pokazuję Ci przykładowy, uproszczony sposób klasyfikowania tematów:
| Typ zapytania | Przykład | Sens tworzenia treści |
|---|---|---|
| Proste informacyjne | ile kalorii ma jabłko | niski |
| Definicyjne | co to jest VAT | średni |
| Problemowe | jak zmniejszyć ból pleców przy pracy siedzącej | wysoki |
| Porównawcze | leasing operacyjny vs finansowy | bardzo wysoki |
| Decyzyjne | czy warto kupić iPhone 15 Pro | bardzo wysoki |
Jak przeprowadzać analizę słów kluczowych dziś?
Skoro rola fraz się zmieniła, proces ich dobierania również musi ewoluować.
Oto, jakie działania warto podjąć:
1. Wybór tematu, nie pojedynczej frazy
Najpierw określ obszar problemowy, który chcesz pokryć, np. założenie sklepu internetowego, AI Overviews, leasing auta.
Dopiero potem szukaj zapytań, które rozbijają dany temat na pomniejsze wątki.
2. Mapowanie intencji zamiast generowania listy fraz
Dalej warto korzystać z narzędzi jak Senuto czy Ahrefs, ale nie warto skupiać się wyłącznie na liczbach.
Warto skorzystać również z modułów do planowania treści (np. Content Planner w Senuto), aby automatycznie pogrupować słowa w logiczne tematy.
Sprawdź też, jakie strony wyświetlają się w TOP10 dla danego zapytania. Jeśli dominują rankingi, idź w tym samym kierunku. A jeżeli temat jest w wystarczającym stopniu pokryty przez AI Overviews, rozważ odłożenie go na później.
3. Symulacja mechanizmu Query Fan-out
Chodzi o to, by przewidzieć, na jakie wątki poboczne AI może rozbić zapytanie użytkownika.
Jak możesz to sobie ułatwić?
- Rozbij zapytanie na pomniejsze intencje. Zadaj sobie pytanie o to, co użytkownik musi wiedzieć, zrozumieć albo porównać, żeby odpowiedź była dla niego pełna.
- Sprawdź sekcję People also ask w Google. Każde rozwijane pytanie to potencjalny wątek, który AI może osobno przetwarzać i łączyć w jedną odpowiedź.
- Analizuj podpowiedzi Google Suggest i długie frazy pytaniowe. Autouzupełnianie pokazuje realne pytania użytkowników.
- Sprawdź powiązane zapytania na dole wyników wyszukiwania.
Wykorzystaj narzędzia typu AnswerThePublic. Pozwalają zobaczyć drzewo pytań wokół jednego tematu i zidentyfikować logiczne ścieżki, którymi AI może podążać przy generowaniu odpowiedzi. - Skup się na analizie fraz z długiego ogona. W narzędziach SEO możesz je łatwo odfiltrować.
- Zadaj to samo pytanie modelowi AI i poproś o pełne wyjaśnienie. Zwróć uwagę, jakie tematy porusza spontanicznie i w jakiej kolejności.
4. Zidentyfikuj niezagospodarowane obszary
Chodzi tu o słynne ostatnimi czasy Information Gain. Jeżeli będziesz polegać wyłącznie na analizowaniu najpopularniejszych fraz kluczowych, bardzo prawdopodobne, że Twoje treści będą wyłącznie parafrazą tych, które już istnieją.
Jak znaleźć unikalną wartość, która da powód użytkownikom, by przechodzić na Twoją stronę?
Najlepszym źródłem jest Twoja głowa, doświadczenie i znajomość branży.
Wiem jednak, że nie zawsze jest to możliwe. Wtedy musisz zrobić dokładny research – przeglądając chociażby grupy na FB, fora, Reddita czy Quorę. Rozmowy z modelami językowymi również nie zaszkodzą.
Sprawdź też, o co sprzeczają się ludzie w komentarzach pod danym tematem (przeglądając np. filmy na YouTube). Dodanie do tekstu unikalnej opinii, własnego testu lub nietypowego porównania sprawi, że AI chętniej Cię zacytuje jako źródło nowej wiedzy.
5. Weryfikacja pokrycia encji tematycznych w tekście
Najłatwiej to zrobić, korzystając z narzędzi do tworzenia treści (np. Surfer SEO lub NeuronWriter).
Te narzędzia nie służą do upychania słów kluczowych, ale do sprawdzenia, czy w tekście pojawiły się wszystkie najważniejsze pojęcia, które budują kontekst tematu.
Polecam korzystać z nich rozsądnie – nie siłuj się, by uzyskać content score na poziomie 100 czy 99 – prawdopodobnie sprawi to, że tekst będzie brzmiał nienaturalnie.
Odrzuć też wyrażenia, które wg Ciebie nie są potrzebne lub całkowicie nie pasują do danego tematu.
6. Projektuj strukturę treści już na etapie researchu
Keyword research powinien kończyć się mapą:
- pillar pages,
- treści wspierających,
- sekcji FAQ,
- logicznego linkowania wewnętrznego.
Podsumowanie
Analiza słów kluczowych nie jest już tylko narzędziem do przewidywania ruchu, a sposobem na zrozumienie, jak użytkownicy formułują problemy i jak algorytmy próbują je rozwiązać. Jeśli analiza słów kluczowych kończy się listą zapytań do odhaczenia w osobnych tekstach, jej potencjał pozostaje niewykorzystany.
Zwracaj uwagę na to, by Twój research odpowiadał na pytanie, czy warto w ogóle pisać ten tekst – a nie wyłącznie o to, jak go zoptymalizować. W realiach AI przewagę daje nie lepsze dopasowanie do zapytania, ale lepszy wybór problemów, którymi w ogóle warto się zajmować.
Potrzebujesz wsparcia w skutecznej analizie słów kluczowych? Skontaktuj się z nami już teraz!
