Rozwój dużych modeli językowych (Large Language Models – LLM) i ich integracja z wyszukiwarkami oraz chatbotami zmienia sposób, w jaki działa SEO. Obecnie ważne jest nie tylko zajmowanie wysokiej pozycji w wynikach wyszukiwania, ale także pojawienie się w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję, takich jak ChatGPT, Claude, Gemini czy nowy Google SGE.

Ten nowy kierunek nazwano już LLM SEO – czyli optymalizacją treści dla modeli językowych. Poniżej znajdziesz najważniejsze wskazówki i informacje:

• czym jest Search Generative Experience (SGE) od Google i jak się do niego przygotować.
• jak tworzyć treści, które będą cytowane przez AI,
• jakie strony najczęściej pojawiają się w odpowiedziach AI,
• jaka jest rola struktury tekstu i danych strukturalnych (schema.org),
• czy linki zwrotne nadal mają znaczenie.

Czym jest Search Generative Experience (SGE) od Google i jak dostosować do niego SEO?

Search Generative Experience (SGE) to eksperymentalna funkcja Google, która integruje generatywną sztuczną inteligencję bezpośrednio w wynikach wyszukiwania. Zamiast tylko klasycznych linków, użytkownik może otrzymać od razu wygenerowaną przez AI odpowiedź w formie podsumowania, faktów, grafik lub listy źródeł.

Przykład działania Google SGE: wyszukiwanie generuje przegląd AI. W odpowiedzi na zapytanie dotyczące laptopów, SGE wygenerowało kilka akapitów porównania bezpośrednio na stronie wyników. U góry znajduje się napis „AI overview”. Po prawej stronie znajdują się zdjęcia i linki do źródeł. Na dole znajdują się propozycje konkretnych modeli i porady dotyczące wyboru. Tradycyjne wyniki wyszukiwania są przesunięte poniżej tego dużego bloku AI.

Jak działa SGE?

1. Blok AI ponad wynikami wyszukiwania. Po wpisaniu zapytania, użytkownik widzi na górze kolorowy blok z wygenerowaną odpowiedzią. Może to być podsumowanie tematu, lista kroków, plusy i minusy, ceny produktów itd. Taki blok często zajmuje dużo miejsca – klasyczne wyniki wyszukiwania pojawiają się dopiero poniżej.

2. Odpowiedź oparta na wielu źródłach. SGE tworzy odpowiedź, łącząc dane z kilku stron naraz. Obok fragmentów odpowiedzi pojawiają się ikonki lub nazwy źródeł – dzięki temu użytkownik może kliknąć i przejść do oryginalnej strony.

3. Pod blokiem AI znajdują się sugestie kolejnych pytań, które użytkownik może kliknąć. To tworzy dialogowy charakter wyszukiwania – użytkownik zadaje kolejne pytania bez opuszczania strony Google.

Google stale modyfikuje częstotliwość wyświetlania SGE i jego wygląd. Na przykład, według danych z BrightEdge, po pełnym wdrożeniu SGE może ono wpływać na zapytania generujące łącznie ponad 40 miliardów wizyt, przy czym największy udział będzie miała kategoria „zdrowie” (~76% zapytań objętych przez SGE), a mniejszy „finanse” (~17%). Na tej podstawie zaplanuj strategię contentową: być może warto zainwestować więcej w bloga (jeśli działasz w branży edukacyjnej z dużym pokryciem SGE), albo odwrotnie – w inne kanały pozyskiwania użytkowników (jeśli spodziewasz się spadku ruchu z AI, warto to zrekompensować aktywnością np. w mediach społecznościowych, newsletterach itp.).

Monitoruj analitykę i dostosowuj KPI. Wraz z pojawieniem się SGE ruch organiczny może chwilowo spaść, ale nie zawsze oznacza to porażkę SEO. Możliwe, że użytkownik uzyskuje odpowiedź bez konieczności klikania — ale mimo to Twoja marka jest wymieniana w tej odpowiedzi. To nowy rodzaj sukcesu, który trudno zauważyć za pomocą standardowych wskaźników. Obecnie Google nie udostępnia szczegółowych danych o wyświetleniach w SGE, dlatego warto śledzić pośrednie sygnały: czy wzrosła liczba wzmianek o marce, ruch bezpośredni, liczba wyszukiwań brandowych.

Optymalizacja pod LLM nie wyklucza podstawowych zasad SEO – szybkość ładowania strony, optymalizacja mobilna, odpowiednie tagi tytułów i opisów. Co więcej, treści zoptymalizowane pod modele językowe zazwyczaj dobrze sprawdzają się również w tradycyjnym wyszukiwaniu. Jeśli piszesz jasno, odpowiadasz na pytania i masz dobrze uporządkowaną stronę – masz dużą szansę uzyskać zarówno featured snippet, jak i wysoką pozycję w rankingu.

Dlatego nie przestawaj tworzyć wysokiej jakości treści i dbać o techniczną kondycję strony – to podejście, które „zabija dwie pieczenie na jednym ogniu”, wspierając jednocześnie SEO i widoczność w odpowiedziach AI.

Praktyczne zalecenia dotyczące optymalizacji treści pod LLM

Modele LLM uczą się na podstawie ogromnych zbiorów tekstów i podczas generowania odpowiedzi wybierają fragmenty, które najbardziej precyzyjnie i kompletnie odpowiadają na zapytanie użytkownika. W związku z tym, aby Twoje treści były cytowane lub parafrazowane przez czaty AI, muszą być maksymalnie zrozumiałe, trafne i czytelne dla maszyn.

• Strukturyzuj tekst, aby ułatwić analizę. Używaj nagłówków (<h1>, <h2>, <h3>), dziel tekst na sekcje tematyczne, podawaj informacje w krótkich akapitach. Jedna kluczowa myśl – w jednym akapicie lub sekcji. Jasna hierarchia nagłówków i podnagłówków pomaga zarówno czytelnikom, jak i modelom LLM zrozumieć strukturę materiału. Pisz listy, tabele, pogrubiaj ważne informacje – wszystko to służy jako „wskazówki strukturalne” dla AI. Modele zwracają uwagę na listy wypunktowane i numerowane kroki, ponieważ takie elementy sygnalizują uporządkowane informacje (zestaw faktów, lista porad) i łatwo je włączyć do odpowiedzi.
• Odpowiadaj na typowe pytania bezpośrednio w treści. Formułuj nagłówki w formie pytań („Co zrobić, jeśli...”, „Jak wybrać...”) i od razu pod nimi umieszczaj jasną odpowiedź. Zwiększa to szansę, że Twoja odpowiedź zostanie wykorzystana jako gotowy fragment w odpowiedzi generowanej przez AI. Na przykład, jeśli artykuł zawiera sekcję „Jak leczyć przeziębienie w domu?” i zawiera szczegółową instrukcję krok po kroku, model językowy może „zajrzeć” do tej sekcji i przekazać użytkownikowi najważniejsze kroki. Skup się na intencji użytkownika: zrozum, o co pyta, i dostarcz treści, które bezpośrednio na to odpowiadają.
• Pisz językiem naturalnym i zrozumiałym. Modele takie jak ChatGPT lepiej rozumieją i odtwarzają naturalny, rozmowny ton, niż teksty nasycone słowami kluczowymi. Nie trzeba przesadzać z SEO – lepiej stosować synonimy i zwroty, którymi faktycznie posługują się ludzie w pytaniach. Unikaj zbyt długich, wielokrotnie złożonych zdań – prostota i jasność wypowiedzi są tutaj kluczowe. Jeśli jakieś zdanie jest zbyt „zawiłe” dla przeciętnego czytelnika, istnieje ryzyko, że AI również je pominie.
• Umieszczaj najważniejsze informacje na początku i podawaj własne dane. Ponieważ AI może wykorzystać tylko jeden akapit lub kilka zdań z Twojego tekstu, warto zastosować tzw. front-loading, czyli umieszczanie kluczowych informacji już na początku sekcji. To zwiększa widoczność kluczowych faktów. Warto również dodawać unikalne dane, liczby, wnioski z własnych badań – modele lubią konkrety i często cytują liczby lub statystyki, zwłaszcza jeśli są one przedstawione w przejrzysty sposób (np. tabela, lista). Nie zapomnij podać źródła danych lub metodologii – to zwiększa zaufanie AI i ludzi.
• Dbaj o wysoki poziom czytelności (readability). Treści pisane „dla ludzi”, z krótkimi zdaniami i bez urzędowego języka, sprawdzają się zarówno u użytkowników, jak i w AI. Narzędzia takie jak Yoast SEO zalecają, by tekst był łatwy do przyswojenia (wysoki wynik Flesch Reading Ease, krótkie akapity itd.) – takie treści łatwiej analizować także modelom językowym. Mówiąc krótko: to, co dobre dla czytelnika, jest również dobre dla AI.
• Sprawdzaj, jak widzi Cię AI. Od czasu do czasu zapytaj ChatGPT lub inne modele AI o temat, który Cię dotyczy, albo o Twoją markę. Na przykład: „Jakie są najlepsze narzędzia do optymalizacji treści?” – i zobacz, czy model wspomni o Twojej stronie lub produkcie. Jeśli nie – to sygnał, że trzeba zwiększyć widoczność marki w sieci. Taki monitoring pomaga zrozumieć, jakie informacje o Tobie „zna” już AI i jak je przedstawia – dzięki temu można lepiej dopasować strategię contentową.

Aby znaleźć się w odpowiedziach generatywnych, treści muszą być formułowane w sposób, który odpowiada na konkretne pytania użytkowników. Zwięzłe akapity, klarowne wyjaśnienia i dobrze oznaczone kluczowe informacje zwiększają szansę na cytowanie przez AI. Dane strukturalne (schema.org) ułatwiają algorytmom analizę i klasyfikację treści, a zasady E-E-A-T – doświadczenie, ekspertyza, autorytet i wiarygodność – pomagają budować zaufanie. Ważne jest też, aby autor treści był jasno przedstawiony, a informacje poparte źródłami i dowodami.

Jakie strony najczęściej pojawiają się w odpowiedziach modeli LLM?

Najczęściej cytowane w odpowiedziach AI są treści pochodzące z autorytatywnych, powszechnie znanych i często odwiedzanych źródeł. Modele językowe generują odpowiedzi, łącząc informacje z wielu miejsc – od oficjalnych stron informacyjnych po fora internetowe. Główne typy witryn, które AI najchętniej cytuje lub parafrazuje:

a) Oficjalne źródła i bazy wiedzy. Są to m.in. znane encyklopedie (np. Wikipedia), dokumentacje techniczne, strony instytucji rządowych (.gov), publikacje naukowe. Modele bardzo często weryfikują fakty z użyciem baz wiedzy takich jak Google Knowledge Graph czy Wikipedia, dlatego treści potwierdzone tam mają największe szanse, by wpłynąć na odpowiedź AI.

b) Portale informacyjne i media głównego nurtu. Treści z renomowanych mediów – wiadomości, raporty, analizy – często są wykorzystywane przez AI. Modele językowe „czytają” ogromne ilości takich materiałów i wyciągają z nich fakty, cytaty ekspertów, dane statystyczne. Jeśli Twoja marka została wspomniana na stronie popularnego medium (np. BBC, Forbes, branżowy portal), istnieje spora szansa, że AI „zobaczy” te dane i wykorzysta je w odpowiedzi.

c) Popularne blogi i eksperckie artykuły. Blogi z dużą liczbą czytelników lub uznaniem w danej niszy także stają się źródłem treści dla modeli AI. Dobrze zorganizowane „content huby” (czyli zestawy artykułów wokół jednej tematyki) sygnalizują modelowi, że strona zna się na rzeczy. Modele chętnie cytują ekspertów z dobrze ocenianych blogów, zwłaszcza gdy te teksty są często udostępniane i linkowane.

d) Fora, społeczności i strony z opiniami. Treści tworzone przez użytkowników – na forach (Reddit, StackExchange), w serwisach pytań i odpowiedzi (Quora) czy na stronach z recenzjami – są cennym źródłem danych dla modeli. Modele AI były trenowane na dużych zbiorach tego typu danych i często cytują wypowiedzi użytkowników jako „doświadczenia z życia”. Przykładowo, Google coraz częściej pokazuje w AI-odpowiedziach nie tylko fakty, ale i dyskusje z Reddita lub opinii z forów.

e) Media społecznościowe i platformy wideo. Część modeli (zwłaszcza zintegrowanych z wyszukiwarkami) może uwzględniać również treści z mediów społecznościowych, np. posty z Twittera lub filmy z YouTube. Chociaż obecnie AI rzadko cytuje takie źródła bezpośrednio, obecność marki w social mediach buduje rozpoznawalność i zaufanie, co wpływa pośrednio na decyzje AI. Upewnij się, że Twój brand jest obecny na Wikipedii, w katalogach branżowych, ma spójne profile społecznościowe i widoczną reputację – wtedy algorytmy lepiej go rozpoznają i częściej uwzględnią w odpowiedzi.

Struktura treści vs dane strukturalne – co wpływa na modele LLM?

Struktura strony (czyli semantyczny układ HTML i wizualna organizacja tekstu) oraz dane strukturalne (schema.org, mikrodane) – oba te elementy mogą wpływać na to, czy Twoje treści zostaną wykorzystane przez AI. Ich znaczenie jest jednak różne.

Schema.org pomaga jednoznacznie zinterpretować dane. Jeśli masz na stronie FAQ Schema, Google może pokazać Twoje pytania i odpowiedzi w osobnym bloku. Jeśli masz oznaczoną sekcję produktu (Product), AI może wyciągnąć cenę czy ocenę jako element odpowiedzi.

Dla modeli LLM kluczowa jest treść strony i to, jak łatwo można ją „wyciągnąć” w postaci czystego tekstu. LLM analizują stronę podobnie jak człowiek, ale szybciej – zwracając uwagę na nagłówki, akapity, listy. Dlatego odpowiednie formatowanie i logiczna struktura znacząco zwiększają szanse na to, że Twoje treści zostaną użyte w odpowiedzi AI.

Kilka zaleceń dotyczących struktury:

• Używaj semantycznego HTML. Nagłówki <h1>...<h6> powinny odzwierciedlać strukturę treści. Uporządkuj listy przy pomocy <ul>, <ol>, a ważne definicje umieszczaj w osobnych akapitach. Czysty, poprawny kod HTML ułatwia indeksowanie zarówno przez wyszukiwarki, jak i narzędzia AI.
• Dziel tekst logicznie. Jeden akapit = jedna myśl. Sekcje powinny być oddzielone śródtytułami. Unikaj wtrąceń, reklam i pop-upów w środku tekstu – wszystko, co rozprasza użytkownika, może również przeszkodzić AI w poprawnym odczytaniu treści.
• Formatuj pod featured snippets. Praktyki stosowane przy optymalizacji pod tzw. „polecane fragmenty” w Google są bardzo skuteczne także dla LLM. Dodawaj krótkie podsumowania przed szczegółowym opisem, wypunktowane listy „jak coś zrobić”, tabele porównawcze. Google i inne wyszukiwarki często wyciągają takie bloki do wyników, a modele językowe bardzo chętnie wykorzystują je w swoich odpowiedziach.

Rola danych strukturalnych (Schema.org, JSON-LD)

Dane strukturalne – czyli specjalne znaczniki (schema.org, JSON-LD, mikrodane) – nie są widoczne dla użytkownika, ale dają maszynom dodatkowy kontekst na temat zawartości strony. Przykład: FAQ Schema, czyli sekcja pytań i odpowiedzi, lub Product Schema – dane o produkcie, jego cenie i dostępności.

W tradycyjnym SEO schema.org jest bardzo przydatna: pozwala na uzyskanie tzw. rozszerzonych wyników wyszukiwania (gwiazdki ocen, pytania, karty produktowe). W kontekście LLM wpływ danych strukturalnych jest pośredni.

• LLM nie analizują danych schema bezpośrednio. Modele językowe operują na treści, która została zaindeksowana lub znajduje się w ich pamięci (lub którą uzyskują przez wyszukiwarkę). Jak zauważają eksperci – schema.org nie jest czynnikiem rankingowym dla modeli LLM. Liczy się przede wszystkim jakość i czytelność samego tekstu.
• Jednak schema.org pomaga poprzez Google i wyszukiwarki. Obecność danych strukturalnych zwiększa szansę na uzyskanie featured snippets lub pojawienie się w Google Knowledge Graph – a LLM często czerpią z tych samych źródeł.
• Schema.org pomaga jednoznacznie zinterpretować dane. Jeśli masz na stronie FAQ Schema, Google może pokazać Twoje pytania i odpowiedzi w osobnym bloku. Jeśli masz oznaczoną sekcję produktu (Product), AI może wyciągnąć cenę czy ocenę jako element odpowiedzi.

---

Era wyszukiwania opartego na AI już się rozpoczęła – i specjaliści SEO powinni działać z wyprzedzeniem. Optymalizuj treści tak, jakbyś pisał nie tylko dla człowieka, ale i dla inteligentnego rozmówcy-AI. Twórz content jasny, użyteczny i wiarygodny. Buduj obecność marki na wszystkich platformach, aby stać się niezastąpionym źródłem dla algorytmów. Obserwuj nowe formaty, takie jak SGE, i traktuj je jako szanse na rozwój, a nie tylko zagrożenie. Ostatecznie – ten, kto stanie się odpowiedzią, a nie tylko wynikiem wyszukiwania, zyska przewagę konkurencyjną w nadchodzących latach.

SGE zmienia sposób, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z wyszukiwarką. To nie koniec SEO – to nowy etap, gdzie liczy się nie tylko pozycja w Google, ale też obecność w odpowiedziach generowanych przez AI.

SEO w dobie AI to:

• treści pisane z myślą o pytaniach użytkownika,
• konkretne i zaufane źródła,
• przejrzystość i struktura,
• silna reputacja marki online.

Kto pierwszy się dostosuje – ten zyska przewagę.