Zwiększ widoczność marki w AI
Od lat pracujemy z SEO i contentem, a dziś wykorzystujemy to doświadczenie, aby realnie zwiększać widoczność marek w systemach opartych o sztuczną inteligencję. Pomagamy firmom pojawiać się w odpowiedziach ChatGPT, Google AI Overviews i innych modelach językowych, które coraz częściej zastępują klasyczne wyniki wyszukiwania. Skupiamy się na działaniach, które faktycznie wpływają na to, czy Twoja marka staje się źródłem wiedzy dla AI.
- Optymalizacja treści i struktury strony pod algorytmy AI i modele językowe
- Budowanie widoczności marki w ChatGPT, Gemini i Google AI Overviews
- Link building i publikacje eksperckie wzmacniające autorytet marki w oczach AI
Dlaczego warto zlecić nam pozycjonowanie w AI?
Jakie działania obejmuje usługa pozycjonowania w wyszukiwarkach AI?
Strategia widoczności w wyszukiwarkach AI (GEO)
Tworzenie treści przyjaznych dla modeli językowych (LLM)
Link building i budowanie autorytetu marki pod AI
Pozostałe działania GEO
Przygotuj swoją stronę na erę wyszukiwania AI
AI Overviews i modele językowe coraz częściej zastępują klasyczne wyniki wyszukiwania. Pomożemy Ci przygotować stronę, treści i autorytet marki tak, aby realnie wspierały sprzedaż w nowym ekosystemie wyszukiwania.
Do kogo kierujemy usługi pozycjonowania w AI?
Kompleksowa oferta dla firm i marek
Oferta dla agencji, specjalistów SEO i marketerów
Opinie naszych klientów
Katarzyna Šteffek
Adrian Prusik
Jakub Papuga
Bartek Gąsior
Czym jest pozycjonowanie w AI (GEO)?
Pozycjonowanie w AI to zestaw działań, których celem jest zwiększenie widoczności marki nie tylko w tradycyjnych wynikach wyszukiwania, ale przede wszystkim w odpowiedziach generowanych przez systemy oparte o sztuczną inteligencję. Chodzi o to, aby Twoja marka była rozpoznawana, cytowana i rekomendowana przez modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT (od OpenAI), Google Gemini, Microsoft Copilot, Claude (od Anthropic) czy wyszukiwarki oparte na AI, jak Perplexity.
W przeciwieństwie do klasycznego SEO, GEO koncentruje się na semantyce, kontekście i wiarygodności źródeł. Modele AI nie analizują treści wyłącznie przez pryzmat fraz kluczowych. Dużo większe znaczenie mają:
jakość i kompletność informacji,
powiązania tematyczne,
autorytet domeny i marki,
obecność w zewnętrznych, wiarygodnych źródłach.
Dlaczego pozycjonowanie w AI jest dziś koniecznością?
Coraz więcej użytkowników kończy swoją ścieżkę informacyjną na odpowiedzi wygenerowanej przez AI. Po wprowadzeniu Google AI Overviews obserwujemy skrócenie czasu spędzanego na stronach wyników wyszukiwania. Użytkownik otrzymuje podsumowanie i nie zawsze klika dalej.
To oznacza jedno: albo Twoja marka jest częścią tej odpowiedzi, albo znika z pola widzenia użytkownika.
Brak działań w obszarze SEO AI może prowadzić do:
spadku widoczności mimo dobrych pozycji w Google,
utraty ruchu informacyjnego,
oddania przestrzeni konkurencji, która szybciej dostosowała się do zmian.
Co wpływa na widoczność marki lub strony w AI?
Modele językowe i wyszukiwarki oparte o sztuczną inteligencję zmieniły sposób, w jaki treści są oceniane, wybierane i prezentowane użytkownikom. W przeciwieństwie do klasycznych algorytmów wyszukiwarek, AI nie opiera się na prostym rankingu stron według pozycji, linków czy nasycenia słowami kluczowymi. Zamiast tego analizuje ogromne zbiory informacji, kontekst tematyczny oraz powiązania między treściami, aby wygenerować możliwie najbardziej użyteczną odpowiedź na pytanie użytkownika.
To, czy marka pojawi się w odpowiedziach AI, zależy od kilku kluczowych obszarów, które razem tworzą fundament widoczności w nowym ekosystemie wyszukiwania.
Spójność tematyczna i kontekst treści
AI analizuje treści w szerokim kontekście, a nie jako pojedyncze strony. Znaczenie ma to, czy dana marka konsekwentnie porusza określoną tematykę, używa spójnego języka i odpowiada na realne problemy użytkowników. Im bardziej logiczna i kompletna jest struktura wiedzy na stronie, tym łatwiej AI rozpozna ją jako wiarygodne źródło informacji.
Jakość treści i sposób ich formułowania
Modele językowe preferują treści, które są:
jasne i zrozumiałe,
napisane w sposób konwersacyjny,
oparte na faktach, przykładach i definicjach.
Długie, marketingowe opisy bez konkretów mają mniejszą wartość niż treści, które faktycznie tłumaczą zagadnienia i odpowiadają na pytania użytkowników.
Autorytet marki i obecność w zewnętrznych źródłach
Jednym z najsilniejszych sygnałów dla AI jest to, jak często i w jakim kontekście marka pojawia się poza własną stroną. Publikacje eksperckie, linki oraz wzmianki o marce w zewnętrznych serwisach budują reputację, na podstawie której modele językowe oceniają wiarygodność źródła.
Dlatego link building i brand mentions odgrywają kluczową rolę w pozycjonowaniu w AI – znacznie większą niż w klasycznym SEO.
Dane strukturalne i czytelność techniczna strony
AI lepiej rozumie treści, które są poprawnie oznaczone i logicznie uporządkowane. Dane strukturalne, prawidłowa hierarchia nagłówków, sekcje FAQ czy klarowna architektura informacji ułatwiają systemom AI interpretację zawartości strony i zwiększają szansę na wykorzystanie jej w odpowiedziach.
Wiarygodność informacji i sygnały zaufania
Modele językowe analizują, czy treści są aktualne, spójne i oparte na rzetelnych źródłach. Cytowanie badań, danych statystycznych, raportów branżowych oraz jasno określony autor treści zwiększają szansę, że AI uzna materiał za wartościowy i godny rekomendacji.
Zachowanie użytkowników i użyteczność treści
Choć AI nie analizuje zachowań użytkowników wprost tak jak algorytm Google, pośrednio korzysta z sygnałów świadczących o użyteczności treści. Strony, które są czytelne, dobrze zorganizowane i faktycznie pomagają użytkownikom, mają większą szansę na długofalową widoczność w AI.
Pozycjonowanie w LLM – jak stać się źródłem dla modeli językowych
Modele językowe, takie jak te wykorzystywane w ChatGPT czy wyszukiwarkach AI, nie „wyszukują” informacji w klasyczny sposób. Nie przeglądają internetu w czasie rzeczywistym jak użytkownik i nie wybierają jednej strony z listy wyników. Zamiast tego generują odpowiedzi na podstawie wzorców językowych, kontekstu i wiedzy, którą przyswoiły w procesie trenowania oraz aktualnych źródeł, do których mają dostęp.
Analiza zapytania i intencji użytkownika
Pierwszym krokiem jest zrozumienie pytania. LLM analizuje nie tylko słowa, ale również ich znaczenie, kolejność i kontekst. Model próbuje określić:
czego dokładnie użytkownik szuka,
czy pytanie ma charakter informacyjny, porównawczy czy decyzyjny,
jaki poziom szczegółowości odpowiedzi będzie najbardziej użyteczny.
Na tym etapie nie liczą się frazy kluczowe w klasycznym rozumieniu, lecz sens całego zapytania.
Budowanie kontekstu odpowiedzi
Następnie model tworzy kontekst odpowiedzi, łącząc ze sobą powiązane pojęcia, definicje i zależności. LLM nie przywołuje jednej konkretnej strony, lecz korzysta z wiedzy zbudowanej na podstawie wielu źródeł, które wcześniej analizował.
Jeśli marka lub temat pojawiają się często w określonym kontekście, model łatwiej „kojarzy” je jako element odpowiedzi.
Wybór i ważenie źródeł informacji
W przypadku systemów korzystających z aktualnych danych (np. wyszukiwarki AI), model dodatkowo:
identyfikuje wiarygodne źródła,
porównuje informacje z różnych miejsc,
wybiera te, które najlepiej pasują do kontekstu zapytania.
Dlatego tak duże znaczenie ma obecność marki w zewnętrznych, jakościowych źródłach. Im częściej marka pojawia się w wiarygodnym otoczeniu, tym większa szansa, że jej treści zostaną uwzględnione w generowanej odpowiedzi.
Generowanie odpowiedzi krok po kroku
LLM generuje odpowiedź sekwencyjnie – słowo po słowie. Każdy kolejny fragment jest dobierany na podstawie poprzednich słów, kontekstu całej wypowiedzi, a także prawdopodobieństwa, że dana forma będzie najbardziej trafna i użyteczna.
Odpowiedź nie jest więc cytatem z jednej strony, lecz syntetycznym podsumowaniem wiedzy, w którym mogą pojawić się odniesienia do marek, produktów lub usług uznanych za istotne.
Dlaczego jedne marki pojawiają się w odpowiedziach, a inne nie?
Modele językowe częściej „sięgają” po marki, które:
są konsekwentnie obecne w danej tematyce,
publikują treści wyjaśniające i edukacyjne,
pojawiają się w zewnętrznych artykułach, analizach i poradnikach,
budują rozpoznawalność i kontekst, a nie tylko pojedyncze strony SEO.
To właśnie dlatego pozycjonowanie w LLM opiera się na budowaniu autorytetu i widoczności w całym ekosystemie treści, a nie na jednym dobrze zoptymalizowanym artykule.
Link building jako przewaga w pozycjonowaniu AI
Jednym z najważniejszych sygnałów dla AI jest obecność marki w zewnętrznych źródłach. Linki i wzmianki o marce budują kontekst, na podstawie którego modele językowe oceniają wiarygodność informacji.
Dysponujemy własną siecią portali contentowych, co pozwala nam:
publikować eksperckie treści bez pośredników,
budować brand mentions i kontekst tematyczny,
wzmacniać sygnały autorytetu w sposób kontrolowany i bezpieczny.
To link building zaprojektowany nie tylko pod algorytmy Google, ale przede wszystkim pod sposób, w jaki AI uczy się i interpretuje treści.
Zadbaj o widoczność swojej marki w erze AI
Jeśli chcesz, aby Twoja marka była widoczna tam, gdzie użytkownicy faktycznie szukają odpowiedzi, pozycjonowanie w AI jest naturalnym krokiem.
Skontaktuj się z nami i sprawdź, jak możemy zbudować widoczność Twojej marki w wyszukiwarkach opartych o sztuczną inteligencję.
Najczęściej zadawane pytania
Potrzebujesz więcej informacji?
Pozycjonowanie w AI to działania mające na celu zwiększenie widoczności marki w odpowiedziach generowanych przez wyszukiwarki oparte o sztuczną inteligencję, takie jak Google AI Overviews czy narzędzia wykorzystujące modele językowe (LLM). Skupia się na budowaniu autorytetu, kontekstu i wiarygodności treści, a nie wyłącznie na pozycjach w Google.
Klasyczne SEO polega na optymalizacji strony pod algorytm Google w celu zajęcia jak najwyższej pozycji na konkretne frazy kluczowe. Obejmuje m.in. techniczne SEO, linki i treści dopasowane do zapytań.
Pozycjonowanie w AI nie opiera się na pozycjach ani frazach. Jego celem jest sprawienie, aby marka była rozpoznawana przez modele językowe jako wiarygodne źródło wiedzy i była wykorzystywana w odpowiedziach generowanych przez AI.
Tak. Google AI Overviews to jeden z kluczowych obszarów działań GEO. Optymalizujemy treści i strukturę strony w taki sposób, aby zwiększyć szansę na wykorzystanie ich w podsumowaniach generowanych przez AI w wynikach Google.
Nie w klasycznym sensie pozycji, ale można zwiększyć szansę, że marka będzie wykorzystywana przez modele językowe jako źródło informacji. Osiąga się to poprzez tworzenie treści pod LLM, budowanie autorytetu marki i obecność w wiarygodnych zewnętrznych publikacjach.
Link building i brand mentions mają kluczowe znaczenie. Modele językowe analizują, jak często i w jakim kontekście marka pojawia się w zewnętrznych źródłach. Publikacje na jakościowych portalach zwiększają wiarygodność marki i szansę na jej wykorzystanie w odpowiedziach AI.
Tak. Dysponujemy własną siecią portali contentowych, dzięki czemu możemy prowadzić kontrolowany i jakościowy link building. Pozwala to budować kontekst tematyczny, wzmianki o marce i autorytet w sposób bezpieczny i długofalowy.
Najlepiej sprawdzają się treści edukacyjne, poradnikowe i definicyjne, które jasno odpowiadają na pytania użytkowników. Modele językowe preferują logiczną strukturę, sekcje FAQ, konkretne przykłady oraz treści pisane językiem naturalnym.
Tak. Ważne są m.in. dane strukturalne, poprawna hierarchia nagłówków, czytelna architektura informacji oraz dostępność treści dla botów AI. Techniczne przygotowanie strony znacząco ułatwia AI interpretację zawartości.
Tak. Przeprowadzamy audyt widoczności marki w AI, który pokazuje, czy i w jakim kontekście marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez AI oraz jakie działania warto wdrożyć, aby poprawić widoczność.
Zbudujmy autorytet Twojej strony!
Opowiedz nam o swoim projekcie, a my przygotujemy ofertę dopasowaną do Twoich celów biznesowych dobierając odpowiednie portale i formułę publikacji. Skontaktuj się z nami, aby otrzymać szybką, bezpłatną wycenę.
