Jak zwiększyć widoczność strony w AI? Wskazówki dot. pozyskiwania wzmianek w chatbotach AI

Jeszcze nie tak dawno celem działań SEO było wysokie miejsce w wynikach Google i maksymalizacja ruchu organicznego. Dziś coraz częściej chodzi o zdobycie cytowania czy wzmianki w odpowiedzi ChatGPT, Gemini czy w sekcji Google AI Overviews. LLM-y nie są już jedynie dodatkiem do wyszukiwarki, a nowym filtrem i interpretatorem treści, który decyduje o tym, które dane przytoczyć wprost, a które pominąć. Jak znaleźć się w AI i zwiększyć szansę na to, że chatbot wspomni właśnie o Twojej stronie? Sprawdź nasze wskazówki!

Jak działają LLM-y i co wpływa na cytowanie treści?

LLM-y, czyli duże modele językowe, nie działają jak klasyczne wyszukiwarki. Dla modeli, takich jak ChatGPT czy Gemini kluczowe jest rozumienie kontekstu i synteza informacji, a nie samo dopasowanie tekstu do frazy wpisanej przez użytkownika. W praktyce wiele chatbotów wykorzystuje mechanizm RAG (ang. Retrieval-Augmented Generation). Model najpierw pobiera informacje z zewnętrznych źródeł, a następnie generuje odpowiedź na podstawie wybranych, najbardziej wiarygodnych fragmentów.

Najważniejsze czynniki, które wpływają na cytowanie treści przez LLM-y, to:

• query fan-out – model automatycznie rozszerza zapytanie użytkownika na powiązane warianty (np. najlepsze narty → ranking nart 2026, opinie o nartach, jak dobrać narty). Treść powinna odpowiadać na szerokie spektrum pytań dotyczących tematu;
• eksperckość i wytyczne E-E-A-T – dla LLM-ów liczy się doświadczenie, wiedza, autorytet i wiarygodność treści. Teksty pisane przez specjalistów, podpisane ich imieniem i nazwiskiem, poparte danymi i źródłami mają większą szansę na cytowanie;
• rozpoznawanie encji – model musi jednoznacznie zrozumieć, o jakiej marce, osobie czy produkcie jest mowa w treści. Wsparciem w tym procesie są dane strukturalne (np. Schema.org);
• pokrycie tematyczne – wyczerpujące, kompleksowe opracowania zwiększają prawdopodobieństwo, że model znajdzie w nich fragment odpowiadający na konkretne pytanie;
• rozpoznawalność brandu – marka obecna w wielu wiarygodnych źródłach (media branżowe, fora, publikacje eksperckie) jest częściej traktowana przez LLM-y jako autorytet;
• ważenie źródeł– LLM-y porównują wiele źródeł i wybierają te, które są spójne, często potwierdzane i dobrze ustrukturyzowane.

Sprawdź też, jak Google AI Overviews wpływa na ruch z wyników wyszukiwania.

Popularne LLM-y i wyszukiwarki AI

Widoczność w wyszukiwarkach AI warto budować tam, gdzie użytkownicy najczęściej zadają pytania i podejmują decyzje. Najpopularniejsze platformy to:

• Google AI Overviews (Przeglądy AI) – funkcjonalność w wyszukiwarce Google, która umożliwia tworzenie skondensowanych odpowiedzi na zapytania użytkowników;
• Google AI Mode – rozwinięta, bardziej konwersacyjna forma wyszukiwania w Google, pozwalająca na pogłębianie tematu w kolejnych pytaniach. Łączy tradycyjne wyniki z odpowiedziami generatywnymi;
• ChatGPT (OpenAI) – jeden z najpopularniejszych chatbotów konwersacyjnych. Używany zarówno do szybkich odpowiedzi, jak i pogłębionych analiz czy researchu;
• Gemini (Google) – multimodalny model silnie zintegrowany z ekosystemem Google, który analizuje tekst, obraz i inne formaty danych;
• Claude (Anthropic) – popularny w środowisku profesjonalnym, szczególnie przy analizie długich dokumentów, raportów i treści eksperckich;
• Copilot (Microsoft) – zintegrowany z Bingiem i pakietem Microsoft 365. Często wykorzystywany w kontekście biznesowym;
• Perplexity AI – wyszukiwarka AI, która zamiast listy linków dostarcza bezpośrednie odpowiedzi na pytania, cytując źródła w czasie rzeczywistym;
• Grok (xAI) oraz Llama (Meta) – modele rozwijane przez duże firmy technologiczne. Grok znajduje zastosowanie głównie w platformie X (Twitter), a Llama jest zintegrowany z Meta AI (Facebook, Instagram, WhatsApp).

Chcesz, żeby Twoja strona była widoczna w AI? Napisz do nas!

Jak zwiększyć widoczność w AI? Lista wskazówek

Chcesz zwiększyć szansę na to, że Twoja strona pojawi się w odpowiedziach generowanych przez modele LLM? Poniżej znajdziesz listę elementów, na które warto zwrócić uwagę podczas planowania treści, optymalizacji serwisu oraz budowania autorytetu marki w sieci.

Możliwość crawlowania strony przez boty AI

Zanim zaczniesz optymalizować treści pod LLM-y, upewnij się, że Twoja strona jest dostępna zarówno dla tradycyjnych robotów wyszukiwarek, jak i dla agentów AI. Jednym z najczęstszych błędów jest nieświadome blokowanie crawlerów w pliku robots.txt lub poprzez meta tagi.

• Sprawdź, czy w pliku robots.txt nie pojawia się dyrektywa typu Disallow: / dla botów AI (np. GPTBot, Google-Extended). W razie potrzeby dodaj odpowiednie reguły Allow: / dla odpowiednich sekcji strony.
• Unikaj blokowania botów AI za pomocą zapór sieciowych lub filtrów botów przed odwiedzaniem i skanowaniem strony.
• Unikaj stosowania reguły nosnippet, noai w znaczniku meta robots, ponieważ uniemożliwi to wykorzystanie treści przez wyszukiwarki AI, a tym samym wzmiankowania Twojej strony w odpowiedziach chatbotów.

Sprawdź, co Google sądzi o treściach generowanych przez AI.

Jak pojawiać się w AI dzięki tradycyjnej optymalizacji strony?

Wbrew pozorom klasyczne SEO nie straciło na znaczeniu w dobie AI. Modele generatywne nadal korzystają z SERP jako głównego źródła danych w czasie rzeczywistym. Podczas pozycjonowania strony zwróć szczególną uwagę na:

• strukturę informacyjną – logiczny podział serwisu na tematyczne sekcje, kategorie, podkategorie i budowanie klastrów tematycznych;
• optymalizację techniczną – m.in. znaczniki Title, Description, mapa strony;
• optymalizację pod kątem szybkości ładowania i dopasowania strony do urządzeń mobilnych;
• linkowanie wewnętrzne – linkowanie tematycznie powiązanych podstron;;
• strukturę adresów URL – lepsze są krótkie, logiczne i opisowe adresy (np. /najlepsze-narty-2026 zamiast /?id=123);
• bezpieczeństwo – aktualny certyfikat SSL.

Widoczność w search AI a dane strukturalne (schema.org)

Dane strukturalne to tzw. drogowskazy dla LLM-ów, które jasno komunikują, czym jest konkretny fragment tekstu – opisem produktu, pytaniem z sekcji FAQ, recenzją czy artykułem. Dzięki temu AI szybciej zrozumie i poprawnie zacytuje Twoją stronę w określonym kontekście.

• Jeśli Twoja strona nie zawiera danych strukturalnych, AI może ją pominąć już na etapie wyboru źródeł lub nie zrozumieć poprawnie jej zawartości.
• Na stronie warto wdrożyć takie dane strukturalne jak np. data publikacji i aktualizacji treści, article schema dla artykułów, FAQ schema dla sekcji z pytaniami i odpowiedziami.
• Dla sprawdzenia ich poprawności możesz skorzystać z odpowiedniego narzędzia, np. https://validator.schema.org/.

Optymalizacja treści pod AI

Modele LLM syntetyzują wiele fragmentów tekstu z różnych źródeł w jedną odpowiedź. Oznacza to, że Twoja treść musi być konkretna i skupiona na danym temacie.

• Rozpoczynaj każdy akapit konkretnym, zwięzłym zdaniem. Jeśli w nagłówku pojawiło się pytanie – zacznij od odpowiedzi na nie.
• W pierwszych zdaniach zawsze odpowiadaj na pytanie (problem) omawiane w nagłówku. Następnie rozwijaj wątek, a w treści wplataj wyrażenia typu podsumowanie, ważne wnioski.
• W nagłówkach umieszczaj pytania, zwłaszcza te wskazane jako wyszukiwane frazy.
• Dodawaj sekcję FAQ do artykułu, skupiając się na merytorycznych odpowiedziach dla użytkownika.

Sprawdź też, jak pisać teksty za pomocą narzędzi AI.

Treści eksperckie dla AI

LLM-y cytują przede wszystkim ekspertów. Jeśli chcesz, by modele generatywne traktowały Twoją stronę jako wiarygodne źródło, konsekwentnie wdrażaj zasady E-E-A-T:

• podpisuj artykuły imieniem i nazwiskiem autora, dodawaj zdjęcie oraz krótkie bio z kompetencjami;
• opracowuj temat kompleksowo, zamiast tworzyć ogólne, powierzchowne treści;
• opieraj się na źródłach pierwotnych i jasno je wskazuj.

Zobacz, jak wygląda tworzenie treści generowanych przez AI.

Treści dopasowane do grupy docelowej

Modele LLM muszą zrozumieć, do kogo mówisz. Treści bez określonej persony są dla AI zbyt ogólne i nieistotne. Dlatego:

• precyzyjnie definiuj język, problemy i pytania swojej grupy docelowej;
• stosuj formę zbliżoną do dialogu (pytania w nagłówkach + konkretne, bezpośrednie odpowiedzi);
• uwzględniaj lokalny kontekst – polskie realia, odniesienia do rynku krajowego.

Modułowość tekstu

Wyszukiwarki AI dzielą treść na fragmenty i pobierają do analizy tylko te sekcje artykułu, które są najlepiej dopasowane do kontekstu zapytania użytkownika. Każda sekcja powinna stanowić zamkniętą całość, z jasno określonym tematem i konkretną odpowiedzią.

• Dziel artykuły na niezależne wątki (sekcje).
• Każdą mniejszą sekcję traktuj jako niezależną całość, która może pełnić funkcję mini artykułu.
• Dbaj o multimodalność – łącz tekst z obrazami (z opisami alt), wideo i innymi formatami wspierającymi kontekst.

Unikalność i wyjątkowość treści

LLM-y większą wartość przypisują treściom, które wnoszą nowe informacje – zwłaszcza te, na bazie autorskich analiz i własnych badań.

• Publikuj raporty, ankiety i samodzielnie przeprowadzone analizy.
• Unikaj parafrazowania konkurencji. Zamiast tego rozwijaj temat o własne wnioski, dane i obserwacje.
• Prezentuj dane liczbowe w formie infografik i wizualizacji.

Budowanie autorytetu marki w Internecie

Im częściej marka pojawia się w wiarygodnych, tematycznych, powiązanych kontekstowo miejscach, tym większa szansa, że AI uzna ją za autorytet i wykorzysta jako źródło cytowania.

• Zdobywaj wzmianki na serwisach branżowych, blogach tematycznych i forach dyskusyjnych (np. Reddit, Quora).
• Buduj obecność w social media, szczególnie na LinkedIn.
• Prowadź działania ePR – udostępniaj publikacje eksperckie w mediach, nawiązuj współprace z twórcami i liderami opinii.
• Dbaj o spójność komunikacji i ekspercki wizerunek we wszystkich kanałach.

Płatne reklamy w ekosystemie AI

Coraz więcej platform testuje lub rozwija modele reklamowe w odpowiedziach generowanych przez chatboty. W USA trwają testy reklam wyświetlanych pod odpowiedziami w darmowych i niższych planach w ChatGPT. Obejmują one m.in. sponsorowane wzmianki przy zapytaniach zakupowych i produktowych.

Rozbudowany system reklamowy oferuje również Perplexity AI, w ramach którego dostępne są:

• reklamy produktowe w wynikach wyszukiwania AI;
• karuzele produktów pod odpowiedziami zakupowymi;
• sponsorowane źródła w sekcji cytowań.

Przetestuj już dostępne opcje reklamowe i zweryfikuj, jak sprawdzą się w przypadku Twojego biznesu, czy będą skutecznie przyciągać klientów.

Jak budować widoczność w AI? Zalecenia dla e-commerce

Powyższe strategie stanowią podstawę działań związanych z budowaniem widoczności w AI dla wszystkich serwisów. W przypadku sklepów internetowych warto jednak rozszerzyć je o dodatkowe elementy, które wzmacniają obecność w odpowiedziach zakupowych i rekomendacjach generowanych przez modele LLM.

• Zadbaj o obecność na portalach opiniotwórczych (np. Ceneo, Opineo) i systematycznie pozyskuj recenzje klientów.
• Wdrażaj dane strukturalne dotyczące ocen i opinii oraz prezentuj recenzje bezpośrednio na kartach produktów.
• Rozważ płatne formy promocji w ekosystemach AI i wyszukiwarkach generatywnych, zwłaszcza przy zapytaniach zakupowych.
• Twórz szczegółowe opisy produktów, które odpowiadają na konkretne pytania klientów i rozwiewają wątpliwości zakupowe.
• Rozbuduj sekcje FAQ przy produktach i kategoriach, uwzględniając realne pytania użytkowników.
• Zadbaj o obecność w rankingach, recenzjach i porównaniach publikowanych na blogach, w mediach branżowych i serwisach tematycznych.
• Bądź aktywny na forach internetowych i w mediach społecznościowych, gdzie użytkownicy szukają rekomendacji.
• Postaw na wielokanałowość – obecność na zewnętrznych platformach sprzedażowych i marketplace’ach zwiększa rozpoznawalność marki i spójność danych produktowych.

Co daje widoczność w chatbotach AI? Dane i statystyki

Obecność w AI buduje przede wszystkim przewagę konkurencyjną. Nawet jeśli liczba konwersji pozyskiwanych przez ten kanał jest dziś niższa niż z te pozyskiwane przez kanał organic (wyszukiwarka Google), sama wzmianka w odpowiedzi zwiększa rozpoznawalność marki i poziom zaufania użytkowników.

• Prognozy Gartner wskazują, że do końca 2026 r. ruch z tradycyjnych wyszukiwarek może spaść o 25% na rzecz rozwiązań opartych na AI (https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots-and-other-virtual-agents).
• Z kolei według analiz Semrush ponad 60% zapytań w Google w Polsce może generować odpowiedzi w formacie AI Overviews (https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/).
• Dane rynkowe pokazują również, że po optymalizacji pod modele generatywne ruch z AI potrafi wzrosnąć nawet kilkukrotnie.
• Co ciekawe, choć wartość konwersji z tego kanału bywa o 10 – 20% niższa niż z ruchu organicznego, w e-commerce obserwuje się nawet 150% wzrost liczby zapytań ofertowych z LLM-ów (https://thedigitalbloom.com/learn/2025-organic-traffic-crisis-analysis-report/).
• Warto też pamiętać, że w środowisku zero-click nawet 65% użytkowników nie przechodzi dalej, ale zapamiętuje marki cytowane w odpowiedziach (https://www.seerinteractive.com/insights/study-ai-brand-visibility-and-content-recency).

Jak stać się widocznym w AI? Podsumowanie

Budowanie widoczności w wyszukiwarkach AI nie jest jednorazowym działaniem, lecz długoterminowym procesem. Wymaga połączenia solidnych fundamentów SEO z optymalizacją pod modele LLM: dbałości o E-E-A-T, wdrożenia danych strukturalnych, tworzenia modułowych treści i konsekwentnego budowania autorytetu marki w sieci. Zacznij zatem od podstaw i stopniowo rozwijaj obecność tam, gdzie modele AI szukają wiarygodnych źródeł.

Potrzebujesz wsparcia w optymalizacji strony pod AI? Napisz do nas! 

Źródła: 

1. 2025 Organic Traffic Crisis: Zero-Click & AI Impact Analysis Report, https://thedigitalbloom.com/learn/2025-organic-traffic-crisis-analysis-report/, [dostęp online: 17.02.2026].
2. Gartner Predicts Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026, Due to AI Chatbots and Other Virtual Agents, https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-02-19-gartner-predicts-search-engine-volume-will-drop-25-percent-by-2026-due-to-ai-chatbots-and-other-virtual-agents, [dostęp online: 17.02.2026].
3. Semrush AI Overviews Study: What 2025 SEO Data Tells Us About Google’s Search Shift, https://www.semrush.com/blog/semrush-ai-overviews-study/, [dostęp online: 17.02.2026].
4. Study: AI Brand Visibility and Content Recency, https://www.seerinteractive.com/insights/study-ai-brand-visibility-and-content-recency, [dostęp online: 17.02.2026].