GEO wykracza poza SEO, a większość firm nie jest na to przygotowana organizacyjnie

Jeszcze do niedawna strategia wyszukiwania była prosta. Klient miał pytanie, wpisywał je w wyszukiwarkę, a marki rywalizowały o najwyższą pozycję na stronie wyników. Ten model szybko się jednak zmienia.

Coraz częściej użytkownicy odkrywają informacje w systemach AI, które je interpretują, łączą dane z różnych źródeł i udzielają odpowiedzi, zanim klient trafi na stronę internetową marki. Jedną z odpowiedzi na tę zmianę jest Generative Engine Optimization (GEO), ale firmy ryzykują, że zbyt wąsko podejdą do tego, czego ta zmiana faktycznie od nich wymaga.

We wrześniowej aktualizacji badania IAB dotyczącego perspektyw na 2026 rok 44% amerykańskich nabywców reklam wskazało dostosowanie się do zmieniających się zachowań konsumentów, w tym wyszukiwania z wykorzystaniem AI, jako największe wyzwanie związane z inwestycjami w media. Ponadto 76% z nich zwiększa nacisk na optymalizację treści pod kątem odpowiedzi generowanych przez AI — bardziej niż w jakimkolwiek innym obszarze.

Błędem jest traktowanie GEO po prostu jako kolejnego etapu rozwoju SEO. Odkrywanie treści z wykorzystaniem AI staje się wyzwaniem związanym z widocznością całej organizacji, obejmującym marketing, dane, technologię, treści, komunikację i obsługę klienta. Firmy, które dobrze się dostosują, nie ograniczą się do optymalizacji pod kątem nowego interfejsu wyszukiwania. Przemyślą na nowo, jak współdziałają ich obecność cyfrowa, wiedza organizacji i zewnętrzny autorytet.

Wynik wyszukiwania staje się odpowiedzią

Tradycyjne SEO opierało się na pozycjach w wynikach wyszukiwania, jasno określonym celu i przejrzystym sposobie mierzenia postępów. GEO wprowadza inny rodzaj widoczności. Zamiast pytać, czy strona zajmuje wysoką pozycję dla konkretnego słowa kluczowego, firmy coraz częściej muszą sprawdzać, czy ich marka pojawia się w odpowiedziach na pytania zadawane przez klientów, jak jest w nich opisywana i które źródła wpływają na ten opis.

Ta zmiana już wpływa na firmy. Reach, brytyjski wydawca dzienników Mirror i Express, odnotował 46-procentowy spadek ruchu z Google rok do roku. Przypisał go takim funkcjom jak AI Overviews i AI Mode, które ograniczają potrzebę przechodzenia przez czytelników na strony internetowe. Spadek ruchu z tradycyjnych wyszukiwarek nie zawsze oznacza, że ludzie tracą zainteresowanie daną kategorią lub marką. Może też wskazywać, że użytkownicy odkrywają treści za pośrednictwem coraz bardziej zróżnicowanych interfejsów, często jeszcze przed odwiedzeniem strony internetowej.

W przypadku marek zmienia to sposób postrzegania widoczności. Nie chodzi już tylko o pozycję w wynikach wyszukiwania. Liczy się również to, czy systemy AI dysponują odpowiednimi informacjami i kontekstem, by zrozumieć, dlaczego marka jest istotna w związku z zadanym pytaniem.

GEO zaczyna się od podstaw SEO

Kuszące może być traktowanie GEO jako odrębnego obszaru, niezwiązanego z SEO, ale wiele podstawowych działań pozostaje takich samych. Systemy AI nadal muszą odnajdywać, interpretować i oceniać informacje, dlatego dostępność techniczna, struktura witryny i przejrzyste treści wciąż mają znaczenie.

W tym roku dane Cloudflare Radar pokazały, że boty generowały ponad połowę żądań dotyczących stron internetowych w całej sieci Cloudflare. Nie wszystkie te boty są agentami AI, ale coraz większą część odbiorców każdej witryny stanowi oprogramowanie, które potrzebuje odpowiedniej ilości treści i kontekstu, by zrozumieć to, co znajduje. Może to oznaczać konieczność powrotu do podstaw, o których wiele firm przestało pamiętać.

Jeśli ważne informacje są ukryte w skomplikowanym interfejsie, przedstawiane niespójnie na różnych stronach lub trudno dostępne dla robota indeksującego, system AI ma mniej materiału do analizy — podobnie jak odwiedzający witrynę. Typowe problemy łatwo zauważyć: szczegóły dotyczące produktów, które pojawiają się dopiero po uruchomieniu JavaScriptu, czego nie robi każdy robot indeksujący AI, oraz informacje o cenach lub zasadach, które różnią się w zależności od strony.

Dostępność techniczna to jednak dopiero punkt wyjścia. Wszystkie marki konkurują w obrębie tej samej niewielkiej grupy systemów AI, więc same systemy nie stanowią czynnika wyróżniającego. Decyduje kontekst. W przypadku marek tworzą go dane, wiedza specjalistyczna, treści, wiedza o klientach oraz szerszy ekosystem informacyjny, w którym marka jest obecna.

Jakość treści ma większe znaczenie, gdy czyta je AI

Wiele mówi się o tym, jak pisać treści, które systemy AI będą pokazywać użytkownikom. Część dyskusji skupia się na sztuczkach związanych z formatowaniem albo próbach odtworzenia sposobu działania poszczególnych modeli. Większość takich metod szybko się dezaktualizuje, dlatego nie opierałbym na nich strategii.

Modele, systemy wyszukiwania informacji i źródła będą się zmieniać. Metoda, która dziś wydaje się skuteczna, za kilka miesięcy może przynieść zupełnie inne rezultaty. Bardziej trwałym podejściem jest tworzenie użytecznych i wiarygodnych treści, które jasno odpowiadają na rzeczywiste pytania klientów i potwierdzają znajomość tematu. Firmy powinny zacząć od przeglądu opublikowanych już materiałów. Czy odpowiadają one na istotne pytania klientów? Czy wyraźnie pokazują wiedzę specjalistyczną? Czy ważne informacje są spójne w całym ekosystemie cyfrowym?

Na widoczność w systemach AI wpływa szerszy zestaw czynników, w tym jakość treści, zaplecze techniczne, uporządkowane dane, autorytet i wzmianki w źródłach zewnętrznych. Najnowsze badanie Muck Rack dotyczące cytowań w odpowiedziach AI wykazało, że 84% linków cytowanych w odpowiedziach ChatGPT, Claude i Gemini pochodziło z mediów pozyskanych, w tym z publikacji dziennikarskich, badań naukowych i innych źródeł zewnętrznych. Dlatego GEO wykracza daleko poza treści publikowane przez markę na jej własnej stronie i dlatego w rozmowę powinny włączyć się zespoły ds. komunikacji.

Wyzwanie związane z organizacją pracy jest większe niż wyzwanie technologiczne

Z mojego doświadczenia wynika, że technologia rzadko jest najtrudniejszym elementem dostosowania się do odkrywania treści za pomocą AI. Większym wyzwaniem jest współpraca zespołów, gdy AI staje się częścią procesu wyszukiwania i odkrywania treści. Tradycyjnie strategia wyszukiwania była podzielona między różne obszary odpowiedzialności: zespoły SEO monitorowały pozycje w wynikach, zespoły ds. treści tworzyły strony, zespoły ds. komunikacji zarządzały publikacjami prasowymi, a programiści odpowiadali za techniczną stronę witryny. Odkrywanie treści za pomocą AI zaciera te granice, ponieważ na to, co pojawia się w odpowiedzi AI, mogą jednocześnie wpływać wszystkie te obszary.

Badanie McKinsey State of AI z 2026 roku pokazuje szerszą prawidłowość: niemal trzy czwarte najlepiej radzących sobie z AI organizacji wskazanych w badaniu gruntownie przeprojektowało procesy pracy z jej pomocą — w porównaniu z jedną czwartą pozostałych respondentów. Widoczność w AI działa podobnie. Jeśli zespół ds. treści odkryje, że system AI błędnie opisuje markę, rozwiązanie problemu może wymagać zmian na stronie internetowej, w danych o produktach, w wykazie zewnętrznym albo w publikacjach prasowych, z których korzysta model.

Rozwiązanie tego problemu wymaga współpracy zespołów odpowiedzialnych za te obszary, zamiast traktowania GEO jako kolejnego zadania przypisanego do jednego działu.

Pojawia się więc pytanie, na które kierownictwo firm coraz częściej musi odpowiedzieć: kto odpowiada za widoczność w AI?

Prace będą obejmować kilka zespołów, ale odpowiedzialność powinna spoczywać na jednym liderze, który odpowiada za kartę wyników, harmonogram przeglądów i reakcję na sytuacje, w których system AI błędnie przedstawia markę. Następnie osoby kierujące marketingiem, komunikacją, technologią i danymi muszą wspólnie rozumieć, jak marka jest przedstawiana w różnych systemach AI, co wpływa na te odpowiedzi i jak organizacja reaguje na pojawiające się luki.

Mierz widoczność jako wskaźnik, a nie pozycję

Jedną z największych nadchodzących zmian jest sposób mierzenia przez firmy widoczności w wyszukiwarce. Pozycje w wynikach wyszukiwania tradycyjnie zapewniały marketerom stosunkowo prosty wskaźnik do śledzenia, ale odpowiedzi generowane przez AI są znacznie bardziej zmienne. Nie ma jednej pozycji gwarantującej, że marka zostanie zauważona, a samo pojawienie się w odpowiedzi nie pokazuje pełnego obrazu. Marka może być często wymieniana, ale opisywana niezgodnie z prawdą, pojawiać się bez cytowanego źródła albo być cytowana na jednym rynku i całkowicie pomijana na innym.

Oznacza to, że GEO przesuwa punkt ciężkości z pozycji marki w wynikach na to, jak często się pojawia, jak jest opisywana i jakie źródła wpływają na odpowiedź. Metody pomiaru wciąż nie nadążają za tymi zmianami. W tym samym badaniu IAB 86% kupujących stwierdziło, że zmienia lub spodziewa się zmienić sposób pomiaru skuteczności mediów ze względu na konwersacyjne narzędzia AI i agentów AI, a 45% wskazało porównywanie ścieżek klienta opartych na AI z tradycyjnymi jako największe wyzwanie pomiarowe. W praktyce GEO jest więc w równym stopniu wyzwaniem związanym z pomiarem i organizacją pracy, co z wyszukiwaniem.

Dobrym punktem wyjścia są pytania, które klienci już zadają. Przygotuj reprezentatywny zestaw takich pytań, regularnie zadawaj je na głównych platformach AI i zapisuj, czy pojawia się marka, jak jest opisywana, jacy konkurenci są wymieniani obok niej i jakie źródła są cytowane. Każde pytanie zadawaj więcej niż raz. Ta sama podpowiedź może przynieść różne odpowiedzi przy kolejnych próbach, dlatego widoczność należy przedstawiać jako wskaźnik, a nie pojedynczy zrzut ekranu. Z czasem można powiązać tę widoczność z dalszymi wskaźnikami, takimi jak ruch z poleceń AI, zaangażowanie i konwersje.

Widać już, jak szybko może się to zmieniać. Dane Adobe dotyczące zakupów w okresie świątecznym wykazały, że w sezonie świątecznym 2025 roku ruch z narzędzi generatywnej AI do amerykańskich witryn handlu detalicznego wzrósł o 693,4% rok do roku, a konwersja wśród odwiedzających z poleceń AI była wyższa niż w przypadku pozostałych źródeł ruchu. Wzrost ten rozpoczął się od niskiego poziomu i nie każda firma odnotuje podobną dynamikę. Pokazuje jednak, że już dziś można mierzyć widoczność w AI i powiązać ją z rzeczywistymi wynikami biznesowymi.

Traktuj GEO jako stałą zdolność operacyjną, a nie kampanię

Wyszukiwanie oparte na AI nie oznacza, że firmy powinny odrzucić całą dotychczasową wiedzę o SEO. Oznacza natomiast, że należy spojrzeć poza pozycje w wynikach i dostrzec, iż między pytaniami zadawanymi przez klientów a otrzymywanymi przez nich informacjami coraz częściej pojawia się dodatkowa warstwa.

Firmy powinny jednak unikać przekształcania widoczności w AI w kolejną odizolowaną taktykę marketingową lub jednorazowy audyt. Modele i źródła wciąż się zmieniają, więc pierwszy audyt nie jest metą. Większa szansa polega na wykorzystaniu tych informacji do ustalenia, w jaki sposób treści, dane, technologia, komunikacja i obsługa klienta powinny lepiej ze sobą współpracować. Wyszukiwanie staje się bardziej konwersacyjne i coraz częściej opiera się na działaniu agentów, a systemy AI zaczynają wyszukiwać informacje i podejmować działania w imieniu klienta. W takim przypadku widoczność zależy od tego, jakie informacje o marce systemy te potrafią znaleźć, zweryfikować i powtarzać.