Pozycjonowanie AI to budowanie widoczności marki w ChatGPT, Claude'zie, Gemini, Perplexity i Microsoft Copilocie – tam, gdzie odpowiedzi generują duże modele językowe (LLM-y). W nowym standardzie wyszukiwania nie walczymy o pozycje w rankingu – walczymy o bycie cytowanym źródłem. Ponieważ każdy model AI wymaga innego podejścia, wybierz konkretny silnik poniżej lub zacznij od kompleksowego audytu wszystkich pięciu.
ChatGPT · Claude · Gemini · Perplexity · Copilot
wdrożonych przez zespół
SEO, content, analityka
najwyżej oceniona prezentacja 2024
Pozycjonowanie pod LLM (ang. LLM SEO, GEO – Generative Engine Optimization) to zestaw działań, dzięki którym duże modele językowe wymieniają, polecają i cytują Twoją markę, gdy użytkownik pyta o produkty, usługi lub rozwiązania z Twojej kategorii.
Model językowy nie ma rankingu stron. Odpowiedź buduje z dwóch źródeł: z danych treningowych zamrożonych w wagach modelu oraz z fragmentów stron pobranych w czasie rzeczywistym przez generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG – np. ChatGPT Search, Gemini z indeksem Google, Perplexity, Copilot z indeksem Binga). Pozycjonowanie pod LLM działa więc na obu ścieżkach naraz: długofalowo – przez obecność marki w źródłach, które trafiają do korpusów treningowych; krótkofalowo – przez treści, które da się wyciąć jako samodzielny, faktograficzny fragment i zacytować w odpowiedzi z przypisem.
W praktyce oznacza to inne priorytety niż w klasycznym SEO. Zamiast pozycji URL-a liczy się udział marki w odpowiedziach (Share of Model), liczba cytowań i to, czy model opisuje firmę zgodnie z prawdą. Zamiast profilu linków – wzmianki marki w wiarygodnych źródłach i spójność danych o firmie w sieci. Zamiast nasycenia frazami – gęstość faktów, liczb i jednoznacznych stwierdzeń w pierwszych akapitach, dane strukturalne Schema.org i dostęp dla botów AI w robots.txt.
Pozycjonowanie pod LLM nie zastępuje SEO – korzysta z jego fundamentów (indeksacja, szybkość, autorytet domeny), ale mierzy inny wynik: czy w rozmowie z AI Twoja marka pojawia się jako odpowiedź. Jak to działa po stronie modelu, tłumaczymy w artykule jak działa ChatGPT, a definicję dyscypliny rozwija przewodnik po GEO.
Każdy model AI inaczej buduje swoje odpowiedzi: ChatGPT łączy dane treningowe z generowaniem wspomaganym wyszukiwaniem (RAG), Gemini cytuje bezpośrednio z indeksu Google, a Perplexity stawia na maksymalną transparentność źródeł. Optymalizacja pod tylko jeden model to dziś za mało.
Najpopularniejszy asystent w Polsce. Wykorzystuje funkcję ChatGPT Search z dostępem do sieci, łącząc dane treningowe i generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG).
Zastosowania premium w sektorze B2B, funkcja Artifacts. Mniejszy ruch, ale wyższy odsetek osób decyzyjnych.
Integracja z wyszukiwarką Google, AI Overviews i usługami Workspace. Cytowania bezpośrednio z indeksu Google.
Wyszukiwarka odpowiedzi z silnym naciskiem na cytowania. Każde wygenerowane stwierdzenie posiada przypis z linkiem do źródła.
Połączenie modeli rodziny GPT-5 z indeksem Binga. Mniejszy udział w rynku, ale asystent jest domyślnie wbudowany w przeglądarkę Edge i system Windows. Silnik ten priorytetyzuje strony zoptymalizowane pod Bing Webmaster Tools.
Niezależnie od tego, który model AI ma być Twoim głównym kanałem pozyskiwania ruchu, nasz proces pracy pozostaje ten sam. Mierzymy, optymalizujemy, monitorujemy i strategicznie planujemy.
Sprawdzamy, jak Twoja marka jest obecnie cytowana w 5 głównych modelach AI. Budujemy mapę cytowań oraz przeprowadzamy analizę luk (gap analysis) i porównanie z działaniami Twojej konkurencji.
Optymalizujemy istniejące teksty pod kątem gęstości faktów i danych strukturalnych (Schema), by stały się idealnym źródłem do cytowania dla sztucznej inteligencji. Tworzymy precyzyjne wytyczne (briefy) dla copywriterów.
Regularnie, z tygodnia na tydzień, śledzimy od 50 do 200 najważniejszych zapytań dla Twojej firmy. Otrzymujesz alerty o działaniach konkurencji oraz dostęp do panelu analitycznego (dashboardu) z historią widoczności.
Tworzymy kompleksowy plan widoczności na cały rok: mapę fraz, kalendarz publikacji treści, plan dystrybucji oraz strategię pozyskiwania wzmianek marki.
Cztery filary opisują, co robimy. Poniżej kolejność, w jakiej to robimy, i moment, w którym widać pierwsze efekty. Harmonogram dotyczy typowego projektu – przy dużych serwisach etap treści rozkłada się na dłużej.
Odpytujemy pięć modeli powtarzalnym zestawem promptów z Twojej kategorii i liczymy, w jakim odsetku odpowiedzi pada nazwa Twojej marki. Sprawdzamy też, czy modele opisują firmę zgodnie z prawdą i kto jest polecany zamiast Ciebie. Wynik to liczba, do której wracamy w każdym kolejnym pomiarze.
Odblokowanie GPTBota, OAI-SearchBota, ClaudeBota, PerplexityBota i Google-Extended w robots.txt oraz na firewallu, wdrożenie Schema.org Organization i Person z sameAs, uspójnienie danych o firmie w sieci. Bez tego kroku reszta prac nie ma jak zadziałać.
Fakty, liczby i jednoznaczne definicje w pierwszych akapitach, akapity domykane tak, by dało się je wyciąć jako samodzielny cytat, tabele porównawcze i sekcje FAQ. Zaczynamy od stron, które już mają widoczność w Google i Bingu – tam efekt przychodzi najszybciej.
Modele cytują to, co powtarza się w wielu źródłach. Planujemy obecność w mediach branżowych, katalogach, zestawieniach i materiałach eksperckich – to jedyny kanał, który wpływa na dane treningowe modelu, a nie tylko na generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG).
Cotygodniowe pomiary 50–200 zapytań, alerty o ruchach konkurencji i panel z historią widoczności. Co miesiąc porównujemy udział marki w odpowiedziach z punktem zerowym i przenosimy budżet tam, gdzie cytowania w odpowiedziach AI rosną najszybciej.
ChatGPT Search, Perplexity i Copilot pobierają treść w momencie zapytania – poprawiona strona może zostać zacytowana w odpowiedziach AI w ciągu kilku dni od zaindeksowania.
Wzmianki marki w źródłach zewnętrznych działają dopiero, gdy trafią do korpusu treningowego kolejnej wersji modelu. To inwestycja liczona w kwartałach, nie tygodniach.
Wcześniejsze odczyty są zbyt zaszumione – generowanie odpowiedzi jest niedeterministyczne, więc trend widać dopiero po kilku seriach pomiarów.
Portal contentowy z branży motoryzacyjnej, zbudowany przez nasz zespół od zera i prowadzony według opisanego wyżej procesu. Nazwy domeny nie podajemy na życzenie klienta – wszystkie liczby pochodzą z narzędzi zewnętrznych i dotyczą pierwszych czterech i pół miesiąca od uruchomienia.
na sześciu platformach generatywnych
ruch nie opiera się na jednym tekście
3 340 żądań ChatGPT-User w 7 dni
od pierwszej indeksacji do tych wyników
Zacznij od modelu, w którym Twoi klienci już zadają pytania. Potem rozszerz monitoring na pozostałe silniki, żeby porównać koszt contentu z realną szansą na cytowanie.
Te odpowiedzi są jednocześnie treścią dla czytelnika i materiałem dla wyszukiwarek AI, dlatego strona publikuje je również jako dane strukturalne FAQPage.
Pozycjonowanie w AI opiera się na trzech grupach działań. Po pierwsze, dostęp: modele muszą móc pobrać stronę, więc GPTBot, OAI-SearchBot, ClaudeBot, PerplexityBot i Google-Extended nie mogą być blokowane. Po drugie, cytowalność: treść musi zawierać fakty, liczby i definicje w pierwszych akapitach oraz dać się wyciąć jako samodzielny fragment. Po trzecie, encja: spójne dane o firmie, Schema.org i wzmianki marki w źródłach zewnętrznych, z których modele budują wiedzę o marce.
Klasyczne SEO walczy o pozycję adresu URL w rankingu, pozycjonowanie AI – o wzmiankę marki lub cytowanie w odpowiedziach AI. Jednostką nie jest strona, tylko fragment treści i encja marki. Metryką nie jest pozycja i CTR, tylko udział marki w odpowiedziach (Share of Model) i liczba cytowań. Pozycjonowanie AI nie zastępuje SEO – korzysta z jego fundamentów, czyli indeksacji, szybkości i autorytetu domeny.
To zależy od kanału. W trybie generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG) poprawiona strona może zostać zacytowana w ciągu kilku dni od zaindeksowania w Bingu lub Google. Dane treningowe modelu aktualizują się dopiero przy jego kolejnej wersji, więc efekt wzmianek marki w źródłach zewnętrznych liczy się w miesiącach. Pierwszy wiarygodny pomiar trendu robimy po 4–6 tygodniach, bo generowanie odpowiedzi jest niedeterministyczne i pojedynczy odczyt niczego nie dowodzi.
Tak, ale nie pojedynczym pytaniem w czacie. Model generuje kolejne tokeny niedeterministycznie, więc dwa przebiegi tego samego promptu dają różne odpowiedzi. Pomiar polega na powtarzalnym odpytywaniu stałego zestawu zapytań w wielu seriach i liczeniu, w jakim odsetku odpowiedzi pada nazwa marki oraz jak często strona jest cytowana jako źródło. Punkt startowy sprawdzisz sam w narzędziu Widoczność marki w AI, które odpytuje cztery silniki naraz.
Od tego, w którym Twoi klienci już zadają pytania. ChatGPT ma najszerszy zasięg i sprawdza się przy zapytaniach poradnikowych i rekomendacyjnych, Perplexity przy branżach wymagających jawnych źródeł (finanse, medycyna, prawo), Gemini przy markach z mocnym SEO w Google, Copilot w segmencie korporacyjnym z pakietem Microsoft 365. Monitoring warto od razu ustawić na wszystkie pięć, żeby porównać koszt treści z realną szansą na cytowanie.
W trybie generowania wspomaganego wyszukiwaniem (RAG) – praktycznie tak, bo modele sięgają po strony z indeksów Binga i Google (w przypadku Google AI Mode kluczowe jest szerokie pokrycie semantyczne, tzw. semantic completeness, ze względu na wykorzystywaną przez Google technikę query fan out). Strona niezaindeksowana albo ładująca się zbyt wolno zwykle nie trafia do zestawu pobranych źródeł. Dane treningowe działają inaczej: tu liczą się wzmianki marki w mediach, katalogach i encyklopediach, więc marka może być wymieniana przez model nawet bez wysokich pozycji w Google.
Nie publikujemy cennika – wycena jest indywidualna i ustalamy ją po rozmowie. Zakres zależy od liczby monitorowanych modeli i zapytań, stanu wyjściowego strony oraz tego, ile treści trzeba przebudować. Punktem wyjścia jest audyt widoczności: daje liczbę, od której zaczynamy, i listę prac uszeregowaną według kosztu do efektu. Budżet ustalamy dopiero na jego podstawie, bo bez pomiaru każda oferta jest zgadywaniem.
Skorzystaj z bezpłatnej, 30-minutowej konsultacji. Wskażemy, o co użytkownicy AI najczęściej pytają w Twojej branży, i podpowiemy, który silnik najszybciej przyniesie Ci zwrot z inwestycji (ROI).