Jeszcze do niedawna to użytkownik samodzielnie podejmował decyzje zakupowe, posiłkując się wyszukiwarką jako katalogiem stron internetowych i pomocą w analizowaniu informacji. Dziś tę rolę coraz częściej przejmują systemy sztucznej inteligencji, które nie tylko agregują wiedzę, ale także same proponują gotowe rozwiązania – nie tylko same produkty czy usługi, ale nawet decyzje. W konsekwencji tradycyjne SEO traci swoją skuteczność, ustępując miejsca strategiom opartym na E-E-A-T i GEO. W tym artykule przyjrzymy się temu problemowi, sprawdzając, jak działa generatywne pozycjonowanie (GEO), dlaczego autorytet marki liczy się bardziej niż widoczność w wynikach i jakie sygnały rozpoznają algorytmy AI?
Jak sztuczna inteligencja zmienia zasady pozycjonowania stron?
Kiedyś SEO było jedynie uzupełnieniem decyzji użytkownika. Cała “ścieżka” użytkownika wyglądała mniej więcej tak, że samodzielnie prowadził on proces poznawczy: identyfikował potrzebę, szukał wiedzy, porównywał źródła i ostatecznie podejmował decyzję zakupową. Dziś kolejne etapy tego procesu są przejmowane przez AI. Moduły sztucznej inteligencji nie tylko generują treści i je analizują, ale mogą też rozwiązywać realne problemy, a w następstwie – rekomendować konkretne rozwiązania, np. produkty lub usługi.
Sztuczna inteligencja nie tylko “zagarnia” coraz więcej procesów od strony użytkownika, ale także zmienia sposób pozycjonowania. W Funkymedia na co dzień widzimy, że to właśnie w IT oraz w pracach kreatywnych i edukacji pojawienie się sztucznej inteligencji zrobiło najwięcej zamieszania. Powstają nie tylko jeszcze bardziej zautomatyzowane funkcje i narzędzia, lecz przede wszystkim warunki SERP zmieniają się na skutek implementacji modułów AI. Czołowym przykładem jest oczywiście AI Overviews. Już wcześniej po wpisaniu frazy w Google mieliśmy rozszerzone fragmenty, np. karuzele, kilka polecanych filmów itd. Teraz jednak mamy wygenerowane całe, szczegółowe odpowiedzi. Sprawia to, że coraz mniej ludzi faktycznie odwiedza jakiegokolwiek strony internetowe bez względu na starania agencji marketingowych.
Aby w tym coraz trudniejszym otoczeniu nie tylko przetrwać, ale zyskać przewagę nad konkurencją, należy zrozumieć nie tyle, jak działa sztuczna inteligencja, ale jakie są plany wyszukiwarek w zakresie jej zastosowania. Inaczej mówiąc, kluczowe jest poznanie, co Microsoft czy Google planują zrobić z obecnego kształtu wyszukiwarki i co to oznacza dla użytkowników. Najlepiej poznać to śledząc dokładnie znaczenie największych paradygmatów Google od lat, a tymi są niezmiennie grafy wiedzy E-E-A-T. W tym artykule przyjrzymy się temu szczegółowo.
E-E-A-T jako (wciąż aktualny) fundament strategii SEO i AI
Paradygmat wyszukiwania, oparty na sztucznej inteligencji, redefiniuje sens i strukturę strategii SEO. W miejsce klasycznego pozycjonowania w SERP-ach, rośnie znaczenie tego, co jeszcze do niedawna stanowiło raczej miękkie wytyczne grafów wiedzy E-E-A-T. Przypomnijmy krótko, co oznacza ten skrót. Doświadczenie (Experience) oznacza, że ktoś rzeczywiście robił to, o czym pisze. Ekspertyza (Expertise) wymaga uzasadnionej wiedzy i potwierdzeń kwalifikacji. Autorytet (Authoritativeness) to rozpoznawalność i wpływ w danej branży. Zaufanie (Trustworthiness) to suma jawnych sygnałów wiarygodności: polityki prywatności, informacji kontaktowych, referencji. Razem składają się na profil, który dla AI staje się nie tylko źródłem, ale i wyborem.
Modele językowe i systemy rekomendacyjne nie oceniają już tylko treści, ale są w stanie równie dobrze formułować sądy (które – skądinąd – przypominają coraz bardziej te ludzkie!). Nie „przeglądają” już stron tak, jak robił to człowiek, jak i tradycyjne crawlery. Zamiat tego w przeciągu milisekundy przetwarzają dziesiątki źródeł, tworząc syntetyczną narrację. To oznacza, że nawet treść znajdująca się na trzeciej stronie wyników może mieć wpływ, o ile spełnia kryteria E-E-A-T i zostanie „wciągnięta” do odpowiedzi przez system NLP. Widoczność traci swoją dotychczasową wartość na rzecz „rekomendowalności”.
Oznacza to, że w grze pozostaną jedynie ci, którzy potrafią udowodnić swoją wartość jako realni eksperci, a nie tylko twórcy zoptymalizowanego tekstu. Rozwój generatywnego wyszukiwania zmusza do rewizji podejścia w zakresie stosowanych działań SEO. Receptą na powyższe problemy jest pójście w kierunku usługi, jaką jestGEO, czyli pozycjonowanie w modułach AI.
Jak działa pozycjonowanie GEO?
Optymalizacja GEO, czyli optymalizacja pod kątem silników generatywnych (Generative Engine Optimization), to już nie kwestia bycia widocznym, ale bycia wybranym. W tym świecie SEO nie optymalizuje już pod kątem słów kluczowych, lecz atrybutów E-E-A-T, które stają się walutą zaufania w erze automatyzacji poznawczej.
W modelu GEO proces wyszukiwania dzieli się na dwa etapy: knowledge search oraz solution search. W pierwszym etapie AI zbiera informacje, w drugim – przekłada je na konkretne rozwiązania, które oferują marki i usługi. To właśnie ten drugi etap staje się polem bitwy dla SEO. By zostać „produktem końcowym” rekomendowanym przez AI, marka musi udowodnić, że jest najlepszym możliwym wyborem. Dowód ten przyjmuje formę atrybutów E-E-A-T. W tym kontekście nie liczy się już miejsce w rankingu organicznym, ale to, czy system uzna stronę, produkt lub usługę za najbardziej sensowną rekomendację w danym kontekście.
Tu właśnie wkracza E-E-A-T – zestaw cech, którymi AI punktuje wiarygodność i przydatność. Kluczowe staje się zrozumienie, jakie konkretne sygnały mogą zostać rozpoznane przez modele generatywne jako wskaźniki doświadczenia, ekspertyzy, autorytetu i zaufania:
Typowe sygnały E-E-A-T możliwe do odczytania przez AI:
- imienne podpisy autorów treści wraz z biogramami i doświadczeniem zawodowym,
- widoczność eksperta w niezależnych źródłach, takich jak publikacje, podcasty czy wystąpienia branżowe,
- recenzje klientów i dowody społeczne pochodzące spoza własnej domeny,
- cytowania w artykułach prasowych, raportach branżowych lub wpisach blogowych,
- spójne dane kontaktowe, polityki prywatności oraz przejrzyste informacje prawne,
- sekcje „O nas” i „Nasza misja” zawierające konkretne dane i historię działalności,
- dane finansowe lub wskaźniki skali – liczba pracowników, lokalizacje, obroty,
- powiązania z rozpoznawalnymi markami, certyfikatami, uczelniami lub partnerami,
- oznaczenia autorstwa w schema.org, structured data lub danych Open Graph.
Jak AI czyta informacje o stronie w kontekście E-E-A-T?
Zaczynając pozycjonowanie w kontekście AI należy już nie tylko wykonywać analizy słów kluczowych, ale próbować znaleźć odpowiedzi na pytanie: „Co AI wie o firmie Klienta?”. Narzędzia takie jak ChatGPT (zwłaszcza modele o3 i o4) poszukują wzmianek w Wikipedii, analizują zakładki „O nas”, przeszukują dane finansowe, liczbę oddziałów, cytowania prasowe, historię i kontekst rynkowy. I tu dochodzimy o do sedna sprawy: dla AI firma czy brand to nie domena, a reputacja. Choć wciąż należy dbać o szeroko rozumianą optymalizację strony internetowej, bo to jest podstawa, to jednak działania nie mogą się dziś ograniczać tylko do tego.
Model E-E-A-T w kontekście GEO można rozłożyć na dwa komponenty: dane historyczne i aktywność teraźniejsza. Te pierwsze to kwalifikacje, nagrody, case studies, publikacje, cytowania w mediach, historia marki. Drugie to aktualne działania marketingowe: tworzenie unikalnych danych, produkcja podcastów, gościnne artykuły na autorytatywnych portalach, aktywność PR-owa, kampanie społecznościowe. Oba komponenty razem budują status marki jako realnego eksperta, nie tylko „twórcy treści”. Co więcej, rozwój obydwu ma fundamentalne znaczenie dla procesu “uczenia” AI wiedzy o firmie z myślą o jej pozycjonowaniu w modułach sztucznej inteligencji. W tym kontekście GEO zyskuje nowy wymiar, stając się “architektem reputacji”. Jednak wiele z tych działań wymaga zaangażowania marketingu, budżetów PR, produkcji treści i relacji z mediami. To, co pozostaje w gestii SEO, to elementy kontrolowalne: linki, treści onsite, struktura danych, digital PR.
Pozycjonowanie GEO w kontekście E-E-A-T – podsumowanie
Rozwój sztucznej inteligencji radykalnie zmienia zasady gry w pozycjonowaniu. Wyłania się nowy obszar usług, GEO, bo sama optymalizacja i pozycjonowanie w wynikach wyszukiwania nie zapewnia cytowalności w modułach AI. Nie wystarczy już dziś dobra treść i techniczna optymalizacja – choć niewątpliwe są to pewne podstawy. Coraz bardziej jednak liczy się wiarygodność, doświadczenie oraz obecność firmy w zewnętrznych, niezależnych źródłach. W tym kontekście E-E-A-T staje się nie tylko wyznacznikiem jakości, ale realnym mechanizmem selekcji treści w modelach generatywnych. To właśnie na tej podstawie AI rekomenduje konkretne rozwiązania swoim użytkownikom.
Strategia GEO, czyli pozycjonowania w modułach AI, zmusza firmy do myślenia o swojej reputacji jako o walucie zaufania. Im więcej potwierdzonych atrybutów jakości i ekspertyzy, tym większa szansa, że system uzna daną markę za godną polecenia. Kluczowe jest zrozumienie, że dane historyczne, nagrody, cytowania czy wystąpienia medialne są równie ważne jak bieżące działania: podcasty, współprace branżowe czy komunikacja PR. W momencie bowiem, kiedy to AI “decyduje”, kto jest wart pokazania, nie chodzi już o to, by być widocznym. Chodzi o to, by być wybranym. Zachęcamy do kontaktu już teraz, aby porozmawiać o współpracy!
