Czym jest pozycjonowanie AI?
Pozycjonowanie AI to działania, które zwiększają szansę, że model językowy wskaże Twoją firmę w odpowiedzi na pytanie użytkownika. Spotkasz też skróty GEO, czyli Generative Engine Optimization, oraz AEO, czyli Answer Engine Optimization. W praktyce składa się na to pomiar obecności marki w odpowiedziach, dostępność strony dla robotów AI, dane strukturalne, treści pisane pod cytowanie oraz wzmianki w źródłach zewnętrznych.
Czym pozycjonowanie AI różni się od klasycznego SEO?
Fundament jest wspólny: strona musi być dostępna, szybka i merytoryczna. Różni się jednostka wyniku. W SEO liczy się pozycja adresu na liście wyników, tutaj to, czy model wymieni markę w treści odpowiedzi i czy poda odsyłacz do źródła. Dlatego inaczej budujemy akapity: odpowiedź stawiamy na początku, a dopiero potem rozwijamy kontekst.
Czy pozycjonowanie AI zastąpi klasyczne SEO?
Nie zapowiada się na to. Większość silników generatywnych korzysta z indeksów wyszukiwarek albo z własnych robotów działających podobnie, więc strona niewidoczna w Google będzie też niewidoczna dla modeli. Traktujemy te działania jako rozszerzenie pozycjonowania, a nie jego zamiennik.
Po jakim czasie widać pierwsze efekty?
Pierwsze powtarzalne cytowania pojawiają się zwykle po 3-6 miesiącach, podobnie jak w klasycznym SEO. Wcześniej zwykle widać zmiany cząstkowe: markę wymienioną przy węższych, mniej konkurencyjnych pytaniach. Odpowiedzi modeli bywają zmienne, dlatego pomiar powtarzamy co miesiąc na tym samym zestawie pytań.
Jak mierzycie obecność marki w odpowiedziach AI?
Układamy stały zestaw kilkudziesięciu pytań, które klient zadaje przed zakupem w danej branży, i zadajemy je kilku silnikom w powtarzalny sposób. Zapisujemy, czy marka pojawiła się w odpowiedzi, w którym miejscu i z jakiego źródła została zacytowana. Ten sam zestaw powtarzamy co miesiąc, żeby porównanie miało sens.
Czy trzeba blokować boty AI w pliku robots.txt?
To świadoma decyzja biznesowa. Jeśli zależy Ci na widoczności w odpowiedziach, crawlerów wyszukiwania AI raczej nie warto blokować, bo bez dostępu do treści model nie ma czego cytować. Osobną kwestią są boty zbierające dane do trenowania modeli i tutaj część firm decyduje się na ograniczenia. Pomagamy rozdzielić jedno od drugiego.
Czy potrzebny jest plik llms.txt?
Nie jest wymagany. Google potwierdziło, że z niego nie korzysta, a pozostałe silniki nie deklarują wsparcia. Znacznie większy wpływ mają jakość treści, dane strukturalne i to, czy robot w ogóle ma wstęp na stronę.
Czy dane strukturalne gwarantują cytowanie?
Nie gwarantują. Schema.org ułatwia maszynom jednoznaczne odczytanie, czym firma się zajmuje i jakie pytania obsługuje, co zwykle pomaga, ale nie jest samodzielnym czynnikiem rankingowym. Traktujemy je jako element porządkujący, nie jako sposób na wynik.
Czy to działa dla firm lokalnych?
Tak, choć pytania wyglądają inaczej. Klient pyta zwykle o polecenie usługi w konkretnym mieście, a modele sięgają wtedy po Profil Firmy w Google, katalogi i serwisy z opiniami. Dlatego przy firmach lokalnych sporą część pracy stanowi porządkowanie danych firmowych poza własną stroną. Osobne strony dla poszczególnych miast znajdziesz niżej.
Czy prowadzicie pozycjonowanie AI razem z klasycznym SEO?
Tak i zwykle to rekomendujemy. Obie warstwy korzystają z tych samych treści i tego samego fundamentu technicznego, więc prowadzenie ich osobno oznacza dublowanie pracy. Możesz też zamówić samo pozycjonowanie AI, jeśli klasyczne SEO prowadzi u Ciebie inny zespół.