Generative Engine Optimization (GEO) – nowa strategia pozycjonowania w erze AI

verseo.pl 5 godzin temu

Spis treści

Czytasz teraz:

W jaki sposób użytkownicy wyszukują teraz treści w sieci?
Co kryje się za skrótem GEO?
Różnice między SEO i GEO
Trudności i przeszkody dla branży marketingowej w erze AI

Zamknij

Rozwój szeroko dostępnej sztucznej inteligencji i związana z tym wojna technologiczna pomiędzy poszczególnymi modelami LLM zrewolucjonizowała wiele gałęzi biznesu. Turbodoładowanie otrzymała automatyzacja procesów, zarządzanie wszelkimi firmowymi danymi, ale przede wszystkim tworzenie treści. Content to zaś od zawsze fundament pozycjonowania stron internetowych, co oznacza, iż SEO jako takie przechodzi właśnie przez gigantyczną transformację.

Oferta pozycjonowania w modelach AI przez Verseo

Wynika to przede wszystkim ze zmiany sposobu, w jakim odbiorcy wyszukują i przetwarzają treść.

Jak dzisiaj wygląda wyszukiwanie w sieci?

Jeszcze kilka lat temu korzystanie z wyszukiwarek internetowych (czyli de facto przede wszystkim z Google) było niemal odruchowe. Gdy ktoś chciał znaleźć przepis na obiad, odpowiedź na pytanie z biologii albo recenzję nowego telefonu, wpisywał kilka słów w pasek wyszukiwania i przeglądał wyniki. Internet był wówczas oceanem linków, a użytkownik musiał sam żeglować między stronami, porównywać źródła, sprawdzać daty publikacji i wyciągać wnioski. Przede wszystkim jednak wyszukiwarki nie rozumiały języka człowieka w sposób naturalny, raczej analizowały słowa kluczowe. Trzeba było nauczyć się „języka Google”, wiedzieć jak formułować zapytania, by dostać sensowne odpowiedzi.

Przykład 1. Plan na wakacje

Dawniej ktoś, kto chciał zaplanować wakacje, wpisywał w Google coś w stylu: „tanie loty do Hiszpanii czerwiec 2020” albo „najlepsze hotele Barcelona opinie”. W odpowiedzi dostawał listę stron z porównywarkami cen, blogami podróżniczymi i serwisami rezerwacyjnymi. Musiał sam przejrzeć kilka źródeł, przeczytać opinie i dopasować oferty.

(Dalszą część artykułu znajdziesz pod formularzem)

Wypełnij formularz i odbierz wycenę

Zapoznamy się z Twoim biznesem i przygotujemy indywidualną ofertę cenową na optymalny dla Ciebie mix marketingowy. Zupełnie za darmo.

Twoje dane są bezpieczne. Więcej o ochronie danych osobowych

Administratorem Twoich danych osobowych jest Verseo spółka z ograniczoną odpowiedzialnością z siedzibą w Poznaniu, przy ul. Węglowej 1/3.

O Verseo

Siedziba Spółki znajduje się w Poznaniu. Spółka jest wpisana do rejestru przedsiębiorców prowadzonego przez Sąd Rejonowy Poznań – Nowe Miasto i Wilda w Poznaniu, Wydział VIII Gospodarczy Krajowego Rejestru Sądowego pod numerem KRS: 0000910174, NIP: 7773257986. Możesz skontaktować się z nami listownie na podany wyżej adres lub e-mailem na adres: [email protected]

Masz prawo do:

dostępu do swoich danych,
sprostowania swoich danych,
żądania usunięcia danych,
ograniczenia przetwarzania,
wniesienia sprzeciwu co do przetwarzania danych osobowych,
przenoszenia danych osobowych,
cofnięcia zgody.

Jeśli uważasz, iż przetwarzamy Twoje dane niezgodnie z wymogami prawnymi masz prawo wnieść skargę do organu nadzorczego – Prezesa Urzędu Ochrony Danych Osobowych.

Twoje dane przetwarzamy w celu:

obsługi Twojego zapytania, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. b ogólnego rozporządzenia o ochronie danych osobowych (RODO);
marketingowym polegającym na promocji naszych towarów i usług oraz nas samych w związku z udzieloną przez Ciebie zgodą, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. a RODO;
zabezpieczenia lub dochodzenia ewentualnych roszczeń w związku z naszym uzasadnionym interesem, na podstawie art. 6 ust. 1 lit. f. RODO.

Podanie przez Ciebie danych jest dobrowolne. Przy czym, bez ich podania nie będziesz mógł wysłać wiadomości do nas, a my nie będziemy mogli Tobie udzielić odpowiedzieć.

Twoje dane możemy przekazywać zaufanym odbiorcom:

dostawcom narzędzi do: analityki ruchu na stronie, wysyłki informacji marketingowych.
podmiotom zajmującym się hostingiem (przechowywaniem) strony oraz danych osobowych.

Twoje dane będziemy przetwarzać przez czas:

niezbędny do zrealizowania określonego celu, w którym zostały zebrane, a po jego upływie przez okres niezbędny do zabezpieczenia lub dochodzenia ewentualnych roszczeń
w przypadku przetwarzanie danych na podstawie zgody do czasu jej odwołania. Odwołanie przez Ciebie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania przed wycofaniem zgody.

Nie przetwarzamy danych osobowych w sposób, który wiązałby się z podejmowaniem wyłącznie zautomatyzowanych decyzji co do Twojej osoby. Więcej informacji dotyczących przetwarzania danych osobowych zawarliśmy w Polityce prywatności.

Dziś takie zapytanie w rozmowie z AI brzmi raczej: „Pomóż mi zaplanować tygodniowy wyjazd do Hiszpanii w czerwcu, z tanim lotem i fajnym hotelem blisko plaży”. Model potrafi od razu zaproponować konkretne kierunki, zasugerować miasta, znaleźć orientacyjne ceny, a choćby rozpisać przykładowy plan podróży.

Przykład 2. Uczniowska praca domowa

Kiedyś uczeń szukający odpowiedzi na pytanie o fotosyntezę wpisywał: „fotosynteza definicja” lub „jak przebiega fotosynteza u roślin”. Google zwracał linki do stron z podręczników, Wikipedii lub blogów edukacyjnych. Trzeba było samemu przeczytać kilka artykułów i wyciągnąć z nich esencję.

Dziś to samo pytanie kierowane do AI może brzmieć: „Wytłumacz mi, jak działa fotosynteza tak, żebym zrozumiał to jak dziesięciolatek” albo „Napisz krótkie wyjaśnienie fotosyntezy do pracy domowej”. W odpowiedzi użytkownik dostaje prosty, dopasowany do wieku opis, często z przykładami, porównaniami czy choćby propozycją ilustracji.

W obu przypadkach różnica jest zasadnicza: kiedyś szukało się informacji, dziś szuka się sensu i gotowego zrozumienia. AI nie tylko wskazuje drogę do wiedzy, ale w wielu sytuacjach sama tę wiedzę przetwarza i podaje w formie, której dawniej trzeba było sobie wypracować samemu.

Od samodzielnego wyszukiwania do gotowych odpowiedzi

Zmiana przyszła stopniowo. Najpierw pojawiły się inteligentne podpowiedzi, potem asystenci głosowi, a w końcu modele językowe zdolne do prowadzenia rozmowy i przetwarzania ogromnych ilości wiedzy w sposób kontekstowy. Dziś coraz częściej nie wpisujemy już zapytań w wyszukiwarkę, ale po prostu pytamy AI – tak jak człowieka. Zamiast przeszukiwać dziesiątki stron, oczekujemy gotowej, sensownie ułożonej odpowiedzi. Zmieniło się nie tylko narzędzie, ale także sposób myślenia o informacji. Kiedyś chodziło o znalezienie źródeł, teraz o znalezienie sensu.

GEO, czyli Generative Engine Optimization

GEO to sposób optymalizacji treści na stronie tak, żeby modele językowe (np. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity i inne) wybierały daną stronę jako jedno ze źródeł odpowiedzi udzielanej użytkownikowi, a co za tym idzie proponowały markę, produkty czy usługi.

LLM w kontekście wyszukiwania można w uproszczeniu podzielić na kilka głównych kategorii czy kanałów:

Modele AI, czyli ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity i inne technologie LLM
AI Overview w Google i Bingu, czyli specjalna sekcja nad wynikami wyszukiwania
AI Mode w Google, czyli osobna zakładka, która działa na podstawie AI

Różnice między SEO i GEO. Na czym dokładnie polega GEO?

W największym skrócie:

W SEO walczysz o to, żeby Twoja strona była wysoko w Google.
W GEO walczysz o to, żeby AI, gdy ktoś zapyta np. „Gdzie kupić oryginalne perfumy?”, podało Twoją firmę jako rekomendację.

W pewnym sensie GEO polega… na tym samym co SEO, czyli na dostosowaniu treści, technikaliów i profilu linków do wymagań algorytmów. I choć zasada jest z grubsza ta sama, w szczegółach pojawiają się już znaczne różnice.

Treść – wciąż “content is king”

Obecnie rośnie znaczenie pisania materiałów w formie naturalnych pytań i odpowiedzi – tak, jak w rozmowie z asystentem AI. Pozycjoner powinien więc dbać o to, by teksty odpowiadały na konkretne zapytania użytkowników: „Jak coś zrobić?”, „Dlaczego coś działa?”, „Co warto wiedzieć o…?”. najważniejsze jest tworzenie krótkich, precyzyjnych fragmentów – najlepiej w granicach 40–60 słów – które mogą być łatwo interpretowane przez modele językowe i wykorzystywane w ich odpowiedziach. Warto też rozdzielać treści według intencji użytkowników, tworząc logiczne sekcje typu FAQ oraz łączyć je w klastry tematyczne. Coraz większe znaczenie mają również opracowania case studies, oparte na danych i konkretnych wnioskach z danej branży – to właśnie takie materiały AI wykorzystuje najczęściej do wzmacniania wizerunku eksperckiego marek. Równolegle należy analizować, jak publikacje w mediach społecznościowych (np. na LinkedIn, YouTube czy Facebooku) wpływają na rozpoznawalność i tzw. sygnały społeczne, które modele językowe również biorą pod uwagę.

Optymalizacja techniczna

W obszarze technicznym punktem wyjścia powinien być audyt danych strukturalnych. Pozycjoner musi sprawdzić, czy witryna posiada prawidłowe oznaczenia schema na najważniejszych podstronach – takich jak produkty, wpisy blogowe czy kategorie. Poprawnie wdrożone dane strukturalne pomagają wyszukiwarkom lepiej zrozumieć zawartość strony i wyświetlać ją w bardziej atrakcyjny sposób, np. z ocenami, cenami lub sekcjami FAQ w wynikach wyszukiwania. Kolejnym krokiem jest upewnienie się, iż treści są dostępne dla botów indeksujących AI, takich jak GPTBot czy Bingbot. Pozycjoner powinien też weryfikować poprawność i kompletność oznaczeń JSON-LD (np. FAQPage, HowTo, Article, Product), korzystając z narzędzi takich jak Google Rich Results Test, by ułatwić modelom językowym wyciąganie gotowych fragmentów odpowiedzi.

Link building

Budowanie autorytetu domeny poza stroną (off-site) wciąż pozostaje jednym z filarów skutecznego pozycjonowania. Zadaniem pozycjonera jest pozyskiwanie wartościowych linków z zaufanych źródeł – portali branżowych, publikacji eksperckich, serwisów akademickich czy stron rządowych. Ważne jest również wspieranie klienta w zdobywaniu cytowań w raportach, statystykach i case studies, ponieważ tego typu treści są chętnie wykorzystywane przez modele AI jako źródła referencyjne. Dzięki temu domena zyskuje nie tylko na autorytecie w oczach wyszukiwarek, ale też zwiększa swoje szanse na pojawienie się w odpowiedziach generowanych przez systemy sztucznej inteligencji.

Wyzwania dla marketingowców i pozycjonerów

Era modeli językowych (LLM), takich jak GPT czy Gemini, stawia przed marketingowcami i pozycjonerami zupełnie nowe wyzwania, które zmieniają sposób myślenia o widoczności w sieci. Tradycyjne SEO, oparte na słowach kluczowych, meta tagach i linkach, przestaje być jedynym punktem odniesienia. W modelach generatywnych, które tworzą odpowiedzi zamiast listy wyników, kluczową rolę zaczyna odgrywać nie ranking stron, ale zaufanie i kontekst. LLM nie prezentują dziesiątek linków do wyboru – wybierają jeden, syntetyzując wiedzę z różnych źródeł.

Wyzwanie polega więc na takim projektowaniu treści, aby były wiarygodne, spójne semantycznie i osadzone w kontekście eksperckim. Modele LLM preferują źródła o dużym autorytecie, konsekwentnym tonie i klarownej strukturze informacji – dlatego pozycjonerzy muszą myśleć nie tylko o optymalizacji dla Google, ale też o tym, jak treści są interpretowane przez systemy AI.

Dodatkową trudność stanowi brak przejrzystości w sposobie, w jaki modele wybierają swoje źródła. Marketingowiec nie widzi, które strony zostały uwzględnione, a które pominięte. Trzeba więc inwestować w budowanie szerokiego cyfrowego śladu – od wartościowych publikacji po obecność w raportach branżowych i cytowaniach.

Ostatecznie sukces w epoce LLM wymaga myślenia bardziej systemowego – nie o tym, jak „oszukać” algorytm, ale jak stać się jego naturalnym wyborem, dzięki jakości, wiarygodności i konsekwentnej obecności w cyfrowym ekosystemie wiedzy.