Damian Marciniak: SEO i GEO w e-commerce

„Śmierć SEO" – która to już śmierć?

Prowadzący: Przejdźmy do pierwszej tezy: śmierć SEO. Co wy na to?

Damian: A która to śmierć? Bo było ich co najmniej kilka – od czasów, kiedy pozycjonowały się strony w katalogach firmowych, a nie w Google. Śmierć SEO jest proklamowana co roku przez całą branżę, a od czasów, kiedy weszło AI, mamy tego wręcz nawał. Wszyscy chcieliby je widzieć w trumnie, a ono całkiem ładnie podryguje, tylko cały czas zmienia płaszczyk. Mieliśmy SEO 1.0, 2.0 – można mnożyć. Były czasy praktyk niemal spamerskich, blackhatowych – od tego odcinam się grubą krechą, bo to było jeszcze przed moimi czasami. Teraz SEO bardzo mocno się przetransformowało. Dziś mówimy o tym, że SEO jest fundamentem, na którym stoi cała reszta – LLM-y, GEO, cała infrastruktura, która wkrótce zastąpi dotychczasowy sposób wyszukiwania informacji w sieci. Więc ja nie mówię o śmierci SEO. Nic takiego nie ma miejsca. SEO cały czas się zmienia i ewoluuje, a my musimy z tym flow płynąć, inaczej wypadniemy z gry.

Prowadzący: Przeszliśmy płynnie do tematu, ale cię nie przedstawiliśmy.

Damian: Damian Marciniak, Elephate. Agencja SEO – a raczej GEO – przeznaczona głównie dla sklepów e-commerce. Specjalizujemy się w e-commerce, a naszą mocną stroną są aspekty techniczne oraz GEO, które jest teraz na topie.

Prowadzący: Będę się musiał przyzwyczaić, że mówisz „GEO", a nie „dżi-i-o".

Damian: Na początku bardzo tego nie lubiłem, ale weszło w krew.

Czym jest GEO i jak zmienia zasady gry

Prowadzący: Zacznijmy od definicji. Co kryje się pod pojęciem GEO i jak to zmienia zasady gry względem klasycznego SEO?

Damian: SEO, jakie klasycznie znamy, polegało na pozycjonowaniu pod frazy kluczowe, pod wyniki w Google – chodziło o kliknięcia z listingu linków. GEO zmienia reguły gry, bo odkąd mamy narzędzia AI – coraz lepsze modele językowe, coraz bardziej zaawansowanych agentów – szukamy informacji w inny sposób: za pomocą konwersacyjnych chatbotów. Mamy też AI Overviews i tryb AI. To całkowicie zmieniło sposób, w jaki wyszukujemy informacje. Nie szukamy już tylko sposobu na dotarcie na pozycję pierwszą z linkiem, choć robimy to nadal, pozycjonując klasycznie. W GEO szukamy sposobu na to, żeby zostać zacytowanym – żeby nasza marka była tak często i tak pozytywnie, jak to możliwe, cytowana w LLM-ach i w wynikach budowanych przez AI. Trzeba rozgraniczyć: mamy chatboty typu ChatGPT, Gemini czy Perplexity, ale mamy też Google z własnymi funkcjami – trybem AI i AI Overviews. Zrobiło się tego multum.

Prowadzący: Od razu mam pytanie: mówisz, że chodzi o cytowanie. Ale czy jest w ogóle sens to robić? Ja nie chcę być cytowany, ja chcę mieć ruch na stronie. Bardzo często spotykamy ten argument u klientów.

Damian: Niestety tego ruchu już nie ma – wyparował, czy tego chciałeś, czy nie. Ktoś, kto w grudniu 2023 rankował na pozycji pierwszej i zdobywał 100 kliknięć, dziś – zgodnie z niektórymi badaniami – traci 58% tego ruchu. Moim zdaniem w niektórych segmentach jest to nawet zaniżone, bo przy frazach o intencji informacyjnej tamtego ruchu praktycznie nie ma. Publikujesz świetne treści na blogu, jakieś newsy, a użytkownik czyta je nie na twojej stronie, tylko w interfejsie wyszukiwarki AI albo chatbota. To groźna perspektywa dla tych, którzy opierali ruch na frazach informacyjnych. Natomiast jeśli jesteś właścicielem e-commerce i celujesz we frazy monetyzujące, komercyjne, transakcyjne, to masz jeszcze szansę – masz kategorie i produkty, którymi możesz rankować, a one nie podlegają wycinaniu ruchu tak mocno jak frazy informacyjne. Zdobędziesz ten ruch, ale nie w takiej ilości jak trzy lata temu.

B2B i firmy usługowe w świecie GEO

Prowadzący: My egoistycznie pomyślimy o sobie – nie jesteśmy e-commerce, tylko agencją świadczącą usługi B2B. Uważasz, że dla firm, które w ten sposób pozyskiwały ruch, budowanie widoczności to ślepy zaułek?

Damian: Absolutnie odwrotnie. Firmy B2B, które opierały swój prestiż i renomę na marce, na jakości usług, mają dużo do wygrania – nawet więcej niż w czasach, gdy liczył się ruch. Kiedyś ruch w B2B to były szczątkowe, bardzo precyzyjne frazy z jasną intencją, że użytkownik jest zainteresowany konkretnym oprogramowaniem czy usługą. Teraz użytkownik nie wyszukuje po słowach kluczowych – zadaje rozbudowane pytania, podaje kontekst: czego potrzebuje, jakie ma warunki budżetowe, biznesowe, czasem nawet osobiste preferencje. B2B ma dużo do wygrania, szczególnie w budowaniu wizerunku marki w modelach językowych, a nie tylko w pozyskiwaniu ruchu brandowego czy usługowego na stronę.

Jak przekonać klienta do zmiany

Prowadzący: Zanim wejdziemy w praktykę – wspomniałeś o oporze klientów, którzy chcą pozycji, a nie cytowań. Zakładam, że wielu tradycyjnych klientów napotyka ten problem: spada ruch, spadają pozycje. Na czym opieracie narrację, która przekonuje klienta, że wasza praca wciąż przekłada się na biznes? Które argumenty działają najbardziej? Bo osoby, które nas oglądają, mają podobne rozterki – ruch z organica im spada, PPC drożeje, biznes jakoś funkcjonuje, ale mają zamgloną wizję tego, czym to jest spowodowane.

Damian: Kuriozalnie, nie musimy sobie z tym specjalnie radzić. Wielu klientów jest już świadomych, że powinni zacząć działać w kierunku LLM-ów, i przychodzą do nas z gotową intencją – trochę na fali hype'u, którego się narobiło, odkąd AI zaczęło panoszyć się w wyszukiwaniu. Widzimy coraz większą świadomość, że to niewykorzystany kanał, w którym powinni się pojawiać – jeszcze nie wiedzą, co z tego będą mieli, ale tego chcą. Kiedy klient przychodzi, uświadamiamy mu skalę utraconego potencjału względem konkurencji. Pokazujemy, że konkurent rankuje na frazy, które często pojawiają się w AI Overviews, i że klient ma własny potencjał – np. bardzo długie, rozbudowane zapytania, które faktycznie pojawiają się w Google Search Console. Przy odpowiednich filtrach sprawdzisz, jakie długie zapytania wpisują twoi użytkownicy. Pokazujemy, że jest potencjał do złapania klienta na etapie, gdy porównuje produkt.

Trudno jest głównie tam, gdzie klienci są przyzwyczajeni do klasycznego modelu rozliczeń i KPI. Klasycznym KPI dla SEO był ruch organiczny czy sprzedaż organiczna, a teraz tego jest coraz mniej. Tu przychodzi cała seria argumentacji, ale też poparcie ze strony źródeł branżowych, które pokazują, że te spadki są realne, że konkurenci notują dokładnie te same spadki wyświetleń, a nawet potencjału brandowego. Frazy brandowe, do tej pory nie do ruszenia, tracą, bo część zapytań typu „czym zajmuje się marka X" przychodzi do wyszukiwarki i tam zostaje. To zero-click search drenuje potencjał ruchu i większość właścicieli zdaje sobie z tego sprawę. My wchodzimy, żeby pokazać, że jest potencjał do odzyskania – rozsądną strategią, planowaniem prac, rozbudową techniczną albo rozbudową treści.

Wielu z nich przez lata niekonsekwentnie promowało markę – w różnych źródłach podawali rozbieżne informacje, tylko pod kątem krótkofalowego podbicia pozycji. Teraz uświadamiamy klientów, że markę trzeba komunikować spójnie: na zewnątrz i wewnątrz, na własnej stronie i w źródłach zewnętrznych. To klucz do tego, żeby częściej pojawiali się w odpowiedziach i byli wiarygodni dla AI. Co z tego będą mieli, czasem trudno powiedzieć – na twardych danych trudno dziś pokazać, że „tu będzie sprzedaż, tu będzie ruch", bo dane tego jeszcze nie pokazują wprost. Pokazują natomiast bardzo wysokie współczynniki konwersji ruchu z AI – a to dlatego, że jest go mało i jest mocno zakupowo nastawiony. Kto przychodzi z AI, jest już zdecydowany. To wystarczający powód, żeby ten kanał skalować, ale czasem niewystarczający, żeby znaleźć jednoznaczne pokrycie biznesowe – zwłaszcza że nie mamy jeszcze w Polsce rozpowszechnionych praktyk agentowego e-commerce.

Prowadzący: Pojawiają się chyba dane, że ten ruch generuje wyższą wartość koszyka, średnio o jakieś 30% – że te koszyki są „bardziej kaloryczne". I powoli pojawiają się narzędzia, żeby ten ruch uchwycić: w Google Analytics, w Search Console, w Shopify.

Damian: Za chwilę ta wartość będzie łatwiejsza do udowodnienia – i tak, i nie. Źródeł zrobiło się zbyt wiele, żeby jednoznacznie potwierdzić wyniki, tak jak kiedyś: na podstawie rosnącego ruchu organicznego czy liczby fraz w top 3 i top 10.

Jak mierzyć skuteczność w GEO

Damian: W GEO trzeba skorzystać z co najmniej kilku źródeł. Search Console dostał raport wyników generatywnych. Bing wcześniej wypuścił swój AI performance report, gdzie ładnie widać wyświetlenia i frazy, które gruntują wypowiedzi AI o naszej marce – bardzo ważne, żeby te frazy znać. To dwa zewnętrzne źródła należące do Binga i Google, czyli do dwóch kluczowych graczy w wyszukiwaniu AI. Mamy też narzędzia, które próbują imitować to, co robiliśmy monitoringiem fraz SEO – tyle że robimy monitoring promptów. To nie to samo. Szukamy Share of Voice: jak często i w jakim kontekście pojawia się twoja marka w konkretnych zapytaniach, najlepiej związanych z twoją ofertą. Tych zapytań jest z reguły bardzo mało, są limitowane. Kiedyś monitorowaliśmy dziesiątki tysięcy fraz, a teraz monitorujemy 20, 30, 40 promptów, które są papierkiem lakmusowym pokazującym, gdzie jesteś na mapie LLM-ów ze swoim produktem.

To obarczone ryzykiem. Najnowsze badania pokazują, że odpowiedzi AI zmieniają się co chwila i są różne per osoba – zależą od twoich ustawień personalnych. Ale nawet patrząc systemowo: jedno z nowszych badań, Promptwatch, pokazało, że Reddit, od paru lat na topie cytowanych źródeł w ChatGPT, zanotował gwałtowny spadek do około 8% cytowań. To pokazuje, że nie warto opierać całej gry na jednym źródle cytowań. Musimy pojawiać się przekrojowo, pokazywać markę na zewnątrz i komunikować to spójnie. Tak czy inaczej możemy mieć sytuację, w której tego ruchu nie będzie tyle, ile byśmy chcieli – ale jego wartość jest znacznie większa niż tradycyjnego ruchu organicznego.

Fundament techniczny: dostępność dla botów i koszt crawl

Prowadzący: Wejdźmy w podejście techniczne. Nasze działania SEO często były oparte na contencie. Co się zmienia w tym, jak content powinien być teraz tworzony? Od czego powinniśmy zacząć, żeby świadomie myśleć o byciu cytowanym w LLM-ach? Jak zaczynacie – od audytu?

Damian: Zacznijmy od podstaw. John Mueller, przedstawiciel Google, na jednej z ostatnich konferencji powiedział wprost, że nie ma czegoś takiego jak GEO, AEO i inne skróty bez solidnych fundamentów SEO. Bez zbudowania fundamentu technicznego na stronie nie mamy nawet możliwości pokazać swojego contentu botom AI. Więc zaczynamy od audytu technicznego. Sprawdzamy, czy strona może się poprawnie wyświetlać dla botów AI i botów klasycznych. Jest rozróżnienie: klasyczny Google ma dedykowanego bota, który pobiera treść i próbuje ją zinterpretować, ale ma też inne boty, które służą np. do pokazywania treści w trakcie odpowiedzi w Gemini. Google to zły przykład, bo ma własny indeks, z którego Gemini korzysta. ChatGPT i inni gracze nie mają własnych indeksów, więc muszą bazować na tym, co znajdą bezpośrednio na twojej stronie. Wyjątkiem jest Copilot, który czerpie z Binga – ale i tak musi znaleźć twój wynik w Bingu i go odpytać.

Chodzi o to, że boty muszą mieć możliwość wejścia na stronę – co gwarantujemy odpowiednimi regułami w pliku robots i dyrektywami, ale też po stronie serwera. Szybka odpowiedź strony też powinna być zagwarantowana, i to nie tylko dla wygody użytkownika czy AI. AI szacuje, jaki koszt wiąże się z wejściem na twoją stronę i pobraniem treści. Jeżeli ten koszt jest za wysoki, wybierze źródło, które da mu tę informację szybciej i taniej. Mówimy o optymalizacji na skalę przemysłową – centra danych nie bez powodu cały czas „płoną". To, jak szybko AI dostanie twoją treść i jak łatwo ją przetworzy, jest kluczowe.

Case Time: różne wersje strony dla różnych botów

Damian: Dam wam ciekawy przykład. Z jednego badania wynikło, że magazyn Time wprowadził mechanizm, w którym wystawia jedną wersję strony dla Google i wszystkich powiązanych z nim botów, a inne wersje dla różnych modeli językowych – osobną dla Claude'a, inną dla GPT. W dodatku w tych wersjach dla AI wrzucili dodatkowe reklamy, których nie ma dla użytkownika i Google. To ciekawe wykorzystanie obecnego konsensusu: Google ocenia, czy nie stosujemy cloakingu, czyli czy nie pokazujemy innej wersji botom, a innej użytkownikom. Ale Google nie jest botem GPT ani Claude'a, więc tym dwóm można serwować nieco inny content, łatwiej strawny dla bota AI – pozbawiony zbędnych ozdobników i zdjęć. To badanie ładnie pokazuje, jak można eksploatować technikalia związane z możliwościami botów AI.

Dane strukturalne, feedy i spójność danych

Damian: Oprócz tego dochodzi audyt treści: jak jest ustrukturyzowana, jaką mamy warstwę danych, szczególnie przy produktach. Ważne jest, jakie informacje zawieramy i czy mamy odpowiednie dane strukturalne opisujące produkty, a także czy wystawiamy dodatkowe metadane w feedach produktowych albo przez protokoły UCP i ACP, które są już dostępne dla sklepów. Od tego zaczynamy, żeby upewnić się, że w ogóle mamy możliwość rankować. Potem projektujemy treści mile widziane zarówno przez AI, jak i przez użytkownika – żeby nie zarzucić go AI slopem. Musimy też zadbać o to, żeby na zewnątrz istniały wzmianki o nas. Istnieją poważne badania wskazujące na wysoką korelację widoczności w AI z tym, jak często jesteśmy cytowani na zewnątrz – niezależnie od tego, czy są to linki, czy sama wzmianka z nazwy. Dodatkowo YouTube ma wysoką korelację z widocznością w AI: jeśli mamy własny kanał albo inni twórcy o nas mówią, choćby nas wspominając w wideo, mamy szansę lepiej pojawiać się w wynikach AI.

Prowadzący: Czyli AI w pierwszej kolejności skorzysta z API, bo to najszybsze i ustrukturyzowane dane – czyli z tych protokołów – a w drugiej ze scrapowania strony, wybierając tę, która jest lepiej przygotowana technicznie i szybciej się załaduje.

Damian: Dokładnie. Masz stuprocentowy benefit dla AI, jeśli w łatwostrawnej, ustrukturyzowanej formie podajesz informacje o produktach, kategoriach i relacjach między nimi. Szczególnie jeśli dbasz, żeby dane były nie tylko poprawne w podstawowym zakresie, ale też wychodzisz naprzeciw nowościom. Google w dokumentacji Merchant Center publikuje nowe wspierane atrybuty – warto rozważyć dorzucenie takiego atrybutu do feeda. Ważna jest zgodność z protokołami: UCP (Universal Commerce Protocol) należący do Google i ACP (Agentic Commerce Protocol) rozwijany przez OpenAI. To dwa nowe narzędzia, które pozwalają trafić z danymi bezpośrednio do AI, z pominięciem pośredników.

Prowadzący: Kluczowa jest też spójność danych. Stąd na znaczeniu zyskują narzędzia typu PIM (Product Information Management) – żeby było jedno źródło serwowane do wszystkich kanałów. W praktyce często na sklepie podajemy jedne dane, a na marketplace je dostosowujemy, dodajemy jakiś atrybut i okazuje się, że stoi to w sprzeczności ze stroną. Ruch agentowy zwraca na to uwagę: jeśli jest różnica, AI nie ocenia, która wersja jest prawdziwa – może to pominąć i pójść tam, gdzie dane są spójne.

Damian: Dokładnie. Spójność musi zachodzić na wszystkich szczeblach warstwy danych: na froncie strony, w danych strukturalnych typu Schema.org (szczególnie dobrze uzupełnionych dla produktów), a także w feedach produktowych i w tym, co puszczamy przez API, czyli przez UCP/ACP. Jedno źródło danych to sprawa kluczowa, zwłaszcza dla marketplace'ów, gdzie współpracuje wielu dostawców. Jeśli to nie przechodzi solidnej weryfikacji, może dojść do rozjazdu, który – jeśli mamy renomę – nie zaszkodzi od razu, ale może na długo nas zablokować i dać przewagę konkurencji.

Content pod AI: gęstość informacji, BLUF, encje, unikalność

Prowadzący: Skoro zmienia się kontekst interakcji z modelami – zapytania są dłuższe, konwersacyjne – jak przygotować content, żeby artykuł czy opis produktu korespondował z tym, co dzieje się w rozmowie?

Damian: Jeśli budowałeś opisy, treści na produktach, kategoriach i blogu z myślą o użytkowniku, a nie pod rankingi – czyli nie pompowałeś tego frazami kluczowymi – to duża szansa, że jest już dobrze zrobione. Spotykamy marki, które mają świetnie zoptymalizowane treści pod kątem AI tylko dlatego, że wcześniej stwierdziły: „dajmy użytkownikowi poczytać coś ciekawego" – własne badania, testy, opinie. Są też sklepy, które tego nie robiły i potrzebują solidnej przebudowy treści. Nie w kierunku wydłużania tekstów: dla botów AI i dla Google nie gra już roli, jak długi jest tekst pod względem liczby znaków. Liczy się gęstość informacji, którą da się z niego wyekstrahować, oraz to, jak treść jest sformatowana – czy jest w logicznych blokach, tzw. citable fragments. Warto korzystać z paradygmatu BLUF (Bottom Line Up Front), metodologii wojskowej z USA, która wymaga, żeby kluczowa informacja pojawiła się na samym początku.

Mamy narzędzia jak Surfer SEO, które bazują na analizie NLP i semantycznej – pokazują, czego brakuje w treści. Uzupełniamy braki nie tylko we frazach kluczowych, które nadal mają znaczenie, ale też w encjach: obiektach, pojęciach, czasem osobach, które umieszczamy w treści. Jeśli chcemy dobrze pokryć niszę, musimy wykorzystać rozsądną liczbę encji i solidnie opisać relacje między nimi. Prowadząc sklep z akcesoriami do basenu, muszę uwzględnić chemię basenową, różne specyfiki, do czego się nadają, a do jakich basenów ich nie stosować i w jakich sytuacjach są przydatne. Budując taką treść, celujemy nie tylko w rankowanie na frazy, ale w uzupełnienie grafu informacji z tych encji i relacji, a także w potwierdzenie, że mamy wiedzę, której nikt inny nie zdobędzie. Bardzo łatwo stworzyć treść, która nigdzie się nie pojawi, bo nie ma w niej grama nowatorskiej myśli – takie teksty AI chętnie streszcza, ale nikt z nich nie cytuje. Dlatego ogólne poradniki, oferujące sztampowe rozwiązania, są już poza grą. Lepiej postawić na rankingi produktowe, porównania, testy i doświadczenia kogoś rozpoznawanego w branży. Nie masz na to budżetu? Wykorzystaj własnego pracownika – daj mu produkt, niech opisze swoje doświadczenia. To buduje klasyczne czynniki SEO: ekspertyzę, autorytet, doświadczenie i zaufanie, ale też pokazuje botom AI, że masz coś więcej niż sztampę do zeskrapowania i zapomnienia.

Prowadzący: A publikacje własnych badań i raportów? E-commerce'y też mogą to robić.

Damian: Zdecydowanie. Czasem asystowaliśmy przy tworzeniu takich raportów. To paliwo napędowe widoczności w AI – dane, których nikt inny nie ma. Jeśli robione są sumiennie, z pokazaną metodologią, kompleksowe i z ciekawymi wnioskami, będą często cytowane, a wraz z nimi twoja strona. Problem w tym, że badania są czasochłonne i wielu nie chce na to poświęcać czasu ani pieniędzy. A warto, bo drobny insight, którego nie pokazuje żaden konkurent, bywa wart więcej niż 100 masowo przetworzonych artykułów, które od lat są w top 10.

Zdjęcia i wideo produktowe

Prowadzący: Mówimy o contencie pisanym. A zdjęcia i wideo produktowe – czy to też jest analizowane przez LLM-y?

Damian: Tak. Zarówno klasyczny Google bot, jak i boty AI potrafią odczytywać zdjęcia z dużą precyzją. Boty AI korzystają z funkcji multimodalnych, żeby rozebrać obraz na czynniki pierwsze. Bazują na dwóch warstwach informacji: mogą rozebrać zdjęcie czy film na piksele lub klatki i przeanalizować, co się na nich znajduje, a z drugiej strony korzystają z metadanych. Jest jeszcze trzecia warstwa, z której korzysta Google: tekst otaczający, czyli w jakim kontekście pojawia się zdjęcie. Zdjęcia powinny być wysokiej rozdzielczości, bez kompromisów. Widzę biznesy, które mocno kompresują grafiki, żeby przyspieszyć ładowanie strony i poprawić Core Web Vitals. To jest okej do pewnego momentu – nie schodzimy z jakością poniżej pewnego progu, bo zaszkodzi to widoczności w Google, w Google Shopping (gdzie zdjęcie produktowe jest czynnikiem wyświetlania) i w AI.

Co możemy z tymi zdjęciami zrobić: nie osadzać ich poza kontekstem, nie tworzyć lifestylowych zdjęć „z czapy", które nie pasują do treści. Dodawać alt teksty – to standardowa praktyka SEO, która nadal działa. Poprawnie nazywać pliki graficzne; to nie jest kluczowy czynnik, bo AI radzi sobie nawet z „1.png", ale zawsze można ugrać trochę punktów. Warto też zadbać o zróżnicowanie zdjęć. Dla AI pożądane są zdjęcia, z których łatwo wyciągnąć obrys produktu – dajmy packshot na neutralnym tle, ale dajmy też zdjęcia wykorzystania produktu w realnym scenariuszu, nawet jeśli będzie zbudowane z AI, o ile zachowane są proporcje i jakość. Musimy mieć zdjęcia samego produktu i jego zastosowania. Warto też pokazać detale, bo modele multimodalne szczegółowo analizują tekstury. Przy produktach skórzanych pokażmy przeszycia, materiał w zbliżeniu – to potwierdza jakość wykonania. A nic tak nie wpływa na decyzję AI jak potwierdzenie, że to jakościowy produkt, który można pokazać użytkownikowi, który o niego zapytał.

Czy wolno pisać z AI

Prowadzący: Kończąc temat treści – czy „księga" pozwala pisać z wykorzystaniem AI?

Damian: Wiedziałem, że to padnie. Pozwala pisać z asystą AI, ale bez pozwalania, żeby AI napisało za nas wszystko, najlepiej z niczego. Jeśli dostarczamy modelowi informacji nowatorskich i kontekstowych – wyniki badań, dodatkowe statystyki, opinie, testy, własne doświadczenia – to AI może uszyć z tego dobry content, który poradzi sobie w SEO i GEO. Jeśli robimy to na zasadzie „napisz mi treść na 2000 słów" i wpisujemy temat, to nie przejdzie. Zakładam, że już nikt tak nie robi, ale trzeba powtarzać: AI nie służy do zastępowania kreatywności człowieka ani do decydowania, czy treść jest jakościowa. Ma wspierać nas w budowaniu outline'u, w skompletowaniu informacji o encjach i relacjach, które muszą się pojawić, żeby tekst był autorytatywny. Znane są przypadki, gdzie te zasady są łamane na porządku dziennym, a marki radzą sobie świetnie i rankują na teksty pisane bez dodatkowego kontekstu. Nie polecam tego – nawet jeśli teraz nie jest to penalizowane, wkrótce zacznie. Widzieliśmy przypadki błyskawicznych wzrostów w ciągu dwóch–trzech tygodni, po których wszystko leciało w dół, i to bardzo mocno. My jesteśmy zdania, że AI ma wspierać twórców, a nie myśleć za nich.

Regulacje, penalizacje i wykrywanie manipulacji

Prowadzący: Wspomniałeś o penalizacji, której jeszcze nie ma, ale może wejść. Weszła np. dyrektywa nakazująca oznaczanie, że coś powstało z wykorzystaniem AI. Zastanawiam się, czy to nie pójdzie w stronę, w której właściciele, którzy tego nie otagują, zostaną ukarani – choćby przez to, że nie będą cytowani – i czy to nie stanie się wygodnym narzędziem kontroli przepisów.

Damian: Regulacja na poziomie Unii Europejskiej nie idzie w parze z tym, co zamierzają giganci typu Google czy OpenAI. Pytanie, czy to będzie egzekwowane. Od lat mamy wymóg wyświetlania modułu cookies, a mimo to strony, które go nie mają, potrafią dobrze rankować i być cytowane w AI. AI ma dziś luźniejsze ramy niż Google, bo Google przez lata pracowało nad algorytmem oceniającym stronę pod wieloma kątami, także pod kątem zgodności ze stanem faktycznym. AI dopiero się tego uczy – fact-checking jest coraz bardziej zaawansowany, ale nadal nie ma czegoś takiego, że ChatGPT czy Gemini oceniają jakość strony albo zgodność z normami regulacyjnymi. Gemini bazuje na indeksie Google, więc co jest okej dla Google, jest najprawdopodobniej okej dla Gemini. Ale nie ma możliwości, żeby model językowy samowolnie zdepozycjonował stronę tylko dlatego, że pokazuje zdjęcia bez otagowania, że powstały z jego pomocą. Do tego jeszcze długa droga. Być może pojawią się regulacje wymagające, żeby dostawcy narzędzi penalizowali takie strony – żeby legislacja wymagała od Google depozycjonowania stron bez modułu cookies czy consent mode – ale tego jeszcze nie widziałem.

Przyznam, że to dobry sygnał, że takie wymogi się pojawiają, i jestem za tym, żeby przykręcić śrubę, bo widzimy dużo AI slopu, a inflacja treści w internecie postępuje. Wiele stron wykorzystuje łatwy dostęp do narzędzi i niskim kosztem generuje masowe treści. Google już wdrożył poprawki – uniemożliwia rankowanie stronom wykorzystującym scaled content, czyli content budowany na masę, niskim kosztem, co sam tak określił w dokumentacji. Inne modele językowe tego nie mają – bazują na rankingach z Binga, Google czy od partnerów, z którymi mają umowy. Nie ma solidnej kontroli tego, kto się pojawia. Ale jest ciekawa sprawa, którą ostatnio wybadałem. Częstą praktyką w branży było masowe „drukowanie" rankingów, w których nasz klient magicznie ląduje na pierwszym miejscu – to ugruntowana taktyka pozwalająca częściej wypromować markę jako lidera. W ostatnim czasie zauważyłem, że reasoningowe modele językowe, np. z serii GPT‑5, zaczęły wyraźnie podkreślać: „widzę, że w sieci pojawiło się dużo takich rankingów promujących jakąś markę, ale uważaj, to prawdopodobnie próba manipulacji". Jestem pod wrażeniem, że to już działa – spodziewałem się tego za rok, dwa.

Prowadzący: Ja ostatnio zauważyłem na jednym z serwisów handlujących linkami – Rhinorank – usługę, gdzie oddajesz im budowanie widoczności backlinkami, a jednym z komponentów są właśnie listicle. Piszą taki „top", sugerują odpowiednią częstotliwość. Wychodzi na to, że to jak w SEO wieczna walka: pojawia się insight, co działa, zaczynamy to robić, a silnik odpowiada, żeby to penalizować.

Damian: Trzeba cały czas trzymać rękę na pulsie, żeby nie przedobrzyć. Ciekawe, jak szybko postępuje odpowiedź ze strony twórców modeli. Google potrzebował kiedyś kilku lat, żeby wdrożyć aktualizację wycinającą spam z top 3 i top 10. Teraz takie zmiany następują w ciągu pół roku do roku, a nawet mniej, bo modele gwałtownie zwiększają możliwości. Z jednej strony to cieszy, z drugiej przeraża.

Opinie i wzmianki zewnętrzne

Prowadzący: W kontekście danych i wzmianek – czy opinie zbierane na sklepie internetowym są traktowane jako wzmianka o nas, czy z racji tego, że są na naszej stronie, mają inną wagę?

Damian: W pewnym sensie tak. Zbieranie opinii, szczególnie zweryfikowanych zakupem i ładnie otagowanych danymi strukturalnymi, jest ważne i z całego serca to rekomenduję. Trzeba tylko pamiętać, że to, co jest na naszej stronie, nie jest wyłącznym wyznacznikiem jakości produktu – modele językowe szukają informacji u nas, ale weryfikują ją na zewnątrz. Od nas dowiadują się o parametrach, atrybutach i opiniach naszych klientów, ale i tak mogą szukać potwierdzenia na zewnątrz. Widać to po cytowanych źródłach: cytowana jest nie tylko nasza strona, ale i konkurenci, którzy mają ten sam produkt i własne opinie. Budowa opinii na własnym zapleczu to must have dla SEO. Dla GEO to jeden z wielu sygnałów – jeśli chcemy konsekwentnie promować produkt, będziemy musieli sięgnąć po twórców zewnętrznych, influencerów albo fora, żeby dać niezależne potwierdzenie, że produkt jest taki, jak go opisujemy.

Trzeba pamiętać, że i tak będziemy weryfikowani na zewnątrz. Jeśli mamy produkt i dopisujemy sobie do niego opinie, może się to odbić negatywnie. Google już jakiś czas temu zaczęło penalizować takie praktyki, a LLM-y mają całą paletę zewnętrznych źródeł, które to potwierdzą lub obalą. Sam się z tym spotkałem: szukam opinii o produkcie i dostaję informację, że na stronie producenta ma średnio 4,6 na 5 przy 10 opiniach, ale na zewnętrznych serwisach średnia jest niższa – czyli następuje porównanie źródła własnego z zewnętrznym. To dotyczy opinii produktowych, ale ocenie podlega też nasz sklep i marka. Nasza strona staje się jednym z wielu źródeł wpływających na odpowiedź AI o naszym profilu, o tym, jak jesteśmy popularni i jak odbierają nas użytkownicy zewnętrzni. Dlatego warto współpracować z zewnętrznymi serwisami opiniotwórczymi.

Playbook GEO w kilku krokach

Prowadzący: Zbudujmy prosty playbook. Siedzi dyrektor marketingu, przychodzi szef i pyta: „Czy my robimy GEO?". Jakie kroki – w sensownej kolejności – musi wykonać?

Damian: Zaczynamy od podstaw technicznych SEO: dostępności strony dla botów i widoczności treści dla nich, bo to, że bot wejdzie, nie zawsze znaczy, że sczyta stronę. Dalej optymalizacja techniczna i optymalizacja contentu: struktura, rodzaje promowanych treści oraz plan budowania kolejnych treści pod uzupełnienie luki GEO – tam, gdzie brakuje informacji albo jesteśmy słabo eksponowani. Potem wzmianki zewnętrzne: zarówno link building, jak i wzmianki bez linka – wszystkie liczą się dla GEO – a także kanał YouTube, własny lub zewnętrznych twórców. Wracając do techniki: solidna warstwa danych budowana frontem, danymi strukturalnymi Schema, feedami oraz podpięciem API przez UCP/ACP. Czy sklep robi to natywnie, to inna sprawa – na platformach jak Shopify, które mają to wbudowane, jest zdecydowanie prościej; gdzie tego nie ma, kombinujemy, jak to zrobić.

Prowadzący: A jak mierzymy skuteczność tych działań?

Damian: Pomiar jest wieloetapowy. Potrzebujemy raportu wyników generatywnych w Search Console – odpowiada za tryb AI i AI Overviews, i cytuje te dwa źródła. Żeby wiedzieć, jak często jesteśmy cytowani w Copilocie i ChatGPT, częściowo ustalimy to na bazie Binga i jego AI performance report. Dalej monitoring promptów – 20, 50, 100, ile chcemy. Testowaliśmy różne narzędzia; jednym z szerzej cytowanych jest Profound. Dobrze, żeby takie narzędzie miało co najmniej dwie funkcje: analizę cytowań (jak często jesteśmy cytowani) oraz wykaz fraz odpytywanych w ramach naszego promptu – bo AI pod płaszczykiem wykonuje serię zapytań do wyszukiwarek, a te pytania chcemy poznać, żeby wiedzieć, co mamy do nadrobienia. Dodatkowe źródła to np. Senuto, które ma obszerną bazę danych o AI Overviews: jakie frazy je wyświetlają, jak wyglądają i czy nasza marka na nich występuje. Wisienką na torcie jest wiedza o realnym ruchu z AI – przyda się dashboard albo dane z Google Analytics, gdzie jest dedykowany kanał AI Assistants, plus własny dashboard pokazujący, ile ruchu przychodzi i jaka jest jego wartość.

Rola brandu

Prowadzący: Jedno słowo padło może raz – brand. Mówimy głównie o danych strukturalnych i produktowych. A jaką rolę odgrywa i będzie odgrywał brand, skoro spora część procesu zakupowego odbywa się poza sklepem, w LLM-ie? Czy jest jeszcze miejsce, żeby budować unikalność marki?

Damian: To, co myślę, i to, co jest rzeczywistością, trochę się rozmija, ale brand jest bardzo istotną składową. Początkowo był trend, że tylko duże marki zyskiwały widoczność w wynikach AI, bo AI nie miało mechanizmów selekcjonowania, co jest prawdą i co wiarygodne – więc stawiało na największych „rekinów", żeby mieć pewność. Teraz się to zmieniło: firmy nierozpoznawalne potrafią wbić się na sam szczyt, bo pozycja w bloku AI Overviews czy w trybie AI to tak naprawdę „numer jeden". Żeby jednak robić to na skalę, proponuję wziąć brand jako centralną oś, wokół której budujemy narrację. Nasz brand bywa dziś ważniejszy niż techniczna optymalizacja strony. Spójna komunikacja marki na zewnątrz, wewnątrz i we wszystkich źródłach multimodalnych będzie ważniejsza, bo największa korelacja występuje między widocznością w AI a cytowaniami i wzmiankami.

Jak to robić? Czasem zakrawa to na klasyczny digital PR. Klasyczne kampanie link buildingowe, oparte np. na zapleczach, mogą dziś nie mieć aż takiej wartości dla GEO jak zbudowanie kilku solidnych kawałków contentu prezentujących markę w konkretnym świetle – z konkretnymi USP, produktami i encjami potwierdzającymi nasze doświadczenie. Nie chodzi o to, że napiszemy na zewnątrz „mamy 20 lat doświadczenia" i to wystarczy. Musimy jasno komunikować nasze hasła i przewagi względem konkurencji. Jeśli kierujemy się wartościami, np. ekologią, i szukamy użytkownika zainteresowanego produktami eco-friendly, powinniśmy zawierać to w każdej treści publikowanej na zewnątrz. Brand będzie coraz częściej osią, wokół której budowane są wzmianki AI, ale nie jest jedynym czynnikiem decydującym. Nie musisz mieć marki rozpoznawalnej globalnie, żeby zyskać widoczność w AI – ale zacznij to robić już teraz, bo twoi konkurenci będą to robić, bo my to będziemy dla nich robić.

Kontakt i zakończenie

Prowadzący: Piękna puenta. Ostatnie, organizacyjne pytanie: gdzie najlepiej cię znaleźć?

Damian: Zapraszam do kontaktu z naszą agencją Elephate – najlepiej mailowo, pewnie pogadacie z Wojtkiem. Jeśli chodzi o mnie, chętnie udzielam się na LinkedInie i w mediach społecznościowych. Na YouTubie znajdziecie kilka innych podcastów, gdzie prezentowałem swoje podejście do AI z różnym skutkiem, ale myślę, że to z czasem rozwinie się w zupełnie inną formę. Kiedyś byłem bardzo sceptyczny wobec GEO, bo nie sądziłem, że coś takiego istnieje. Teraz to już fakt – jesteśmy w tym nurcie i, czy chcemy, czy nie, zostanie z nami. Jako agencja możemy dbać o to, żeby te praktyki nie były tak nadużywane jak na początku SEO, gdzie wielu wskakiwało na krótkofalowe zyski, a potem drastycznie spadało z pierwszym Pingwinem czy pierwszą Pandą.

Prowadzący: Nie będzie Pingwina i Pandy w LLM-ach – a przynajmniej się o tym nie dowiemy. Ale będą taktyki blackhatowe, jak napychanie linkami albo ukryte, białe teksty na białym tle w CSS.

Damian: Dokładnie. To już częściowo się wypala, bo modele językowe zyskują zdolność, żeby to rozpoznawać. Część praktyk będzie funkcjonować dłużej, ale świadomość ich istnienia to jedna sprawa, a wykorzystywanie – druga. My chcemy działać zgodnie z wartościami klienta.

Prowadzący: Damianie, bardzo dziękujemy za ciekawą rozmowę. Dużo się będzie działo, więc nudy nie będzie. Życzymy wam samych sukcesów i jeszcze raz dziękujemy, że podzieliłeś się swoją wiedzą.

Damian: Dzięki wielkie.