GEO – czym jest Generative Engine Optimization i jak wpływa na widoczność Twojej marki w AI?

Jeszcze niedawno walczyliśmy o miejsca w pierwszej dziesiątce Google. Dziś coraz częściej liczy się coś zupełnie innego: czy Twoja treść zostanie zacytowana przez sztuczną inteligencję. W dobie AI Overviews użytkownicy zamiast przeglądać listę linków, dostają gotowe odpowiedzi na swoje pytania. I często nawet nie przechodzą dalej. To zmienia zasady gry w marketingu treści. Pojawia się nowa dyscyplina: Generative Engine Optimization (GEO). Chodzi w niej o jedno – o to, żeby Twoje treści były tymi, z których AI buduje swoje odpowiedzi.

W tym artykule pokażemy, czym jest GEO, jak działa i co zrobić, żeby Twoje treści nie znikały w cieniu generatywnych odpowiedzi. Bo w nadchodzących miesiącach ta umiejętność może zdecydować o Twojej widoczności w sieci.

Nowy sposób wyszukiwania. Dlaczego GEO zaczyna mieć znaczenie?

Jeszcze dwa lata temu niewielu marketerów traktowało poważnie temat „wyszukiwania przez AI”. Dziś sytuacja wygląda zupełnie inaczej.

Według danych Wall Street Journal, ruch z tradycyjnych linków w Google dla wielu amerykańskich serwisów informacyjnych spadł już nawet o 50–55% (dotyczy to m.in. HuffPost i Washington Post). I nie jest to tylko problem mediów.

Coraz więcej osób zamiast przeglądać listę linków, korzysta z gotowych odpowiedzi generowanych przez AI – zarówno w Google AI Overviews, jak i w narzędziach takich jak ChatGPT czy Perplexity. Bain & Company podaje, że aż 80% użytkowników korzysta dziś z „zero-click AI summaries” w co najmniej 40% swoich zapytań.

A to dopiero początek. Gartner prognozuje, że do 2026 roku globalny ruch w tradycyjnym wyszukiwaniu może spaść nawet o 25%, ale wielu analityków uważa, że realne spadki mogą sięgać 40% lub więcej – w zależności od branży.

Google traci też udziały w mobilnym wyszukiwaniu. Apple przyznaje, że to pierwszy od dekad rok, w którym liczba wyszukiwań Google w Safari zaczęła spadać – bo coraz więcej użytkowników korzysta z AI-first interfejsów.

Co to wszystko oznacza?

Dziś samo wysokie miejsce w Google już nie gwarantuje widoczności. Kluczowe staje się to, czy Twoja treść trafi do AI. I właśnie temu służy Generative Engine Optimization.

Jak działają generative engines i jak wybierają treści?

Generative engines to systemy oparte na dużych modelach językowych (LLM), które na podstawie zapytania użytkownika generują syntetyczne odpowiedzi. Nie ograniczają się do listy linków – ich celem jest udzielenie gotowej, często bardzo rozbudowanej odpowiedzi, której użytkownik nie musi już dalej szukać.

Jak to działa w uproszczeniu?

Retrieval – najpierw model wyszukuje pasujące źródła z dostępnych baz (indeksów własnych, danych z internetu, treści z partnerów, Common Crawl).
Ranking – ocenia, które źródła są najbardziej przydatne, wiarygodne i aktualne.
Synthesis – na tej podstawie generuje odpowiedź, mieszając dane z wielu źródeł i starając się je logicznie ułożyć.
Attribution (opcjonalnie) – niektóre GEs podają, skąd czerpały informacje (np. Google AI Overviews, Perplexity).

Co ważne – nie liczy się pozycja w Google. Liczy się to, czy Twoja treść:

jest zrozumiała dla AI,
jest postrzegana jako wiarygodna,
ma strukturę ułatwiającą „wyjęcie” konkretnych fragmentów,
jest dobrze powiązana semantycznie z tematem.

Dlatego klasyczne działania SEO, nastawione na poprawę pozycji w SERP, w GEO są niewystarczające. Możesz być na 1. miejscu w Google i… nie zostać w ogóle zacytowany w AI Overwiev.

To wymaga innego myślenia o content marketingu i SEO – o czym więcej w kolejnych sekcjach.

Co sprawia, że AI chętniej cytuje Twoje treści?

Generative engines nie działają na zasadzie czytania stron tak jak ludzie. Analizują ogromne ilości danych i wybierają te fragmenty, które najlepiej odpowiadają na zapytanie użytkownika i które są postrzegane jako wiarygodne i łatwe do przetworzenia.

Co zatem zwiększa szanse, że Twoje treści będą cytowane lub wykorzystane w odpowiedziach AI?

E-E-A-T

Doświadczenie, Ekspertyza, Autorytet, Wiarygodność (E-E-A-T) to jeden z kluczowych czynników.
Modele AI są trenowane tak, żeby unikać cytowania mało wiarygodnych lub spamowych źródeł. Dlatego:

Doświadczenie – pokaż praktyczną wiedzę, unikaj generycznych tekstów.
Ekspertyza – podkreśl kompetencje autora lub marki w danym temacie.
Autorytet – buduj obecność w zaufanych źródłach, zdobywaj cytaty w mediach.
Wiarygodność – podawaj źródła, stosuj dane, bądź transparentny.

Przejrzystość i struktura treści

AI lepiej rozumie tekst, który jest dobrze uporządkowany. Dlatego warto:

stosować logiczne nagłówki (H2, H3),
dzielić tekst na krótkie akapity,
używać list i tabel – to formaty, które AI chętnie przetwarza,
zamieszczać streszczenia i podsumowania.

Cytaty, dane, źródła

Modele AI bardzo chętnie cytują treści, które zawierają:

konkretne dane liczbowe (ze sprawdzonych źródeł),
wiarygodne cytaty (np. od ekspertów),
jasne odniesienia do źródeł (np. linki do badań, raportów).

To daje im sygnał, że dana treść jest rzetelna i zwiększa szanse, że zostanie wykorzystana w odpowiedziach LLM.

Pewnie zastanawiacie się teraz, czym to się niby różni od dobrze zoptymalizowanych tekstów SEO. Przecież tam też dbamy o E-E-A-T, strukturę i źródła.

To prawda, ale w GEO akcenty są inne. Nie chodzi już o to, żeby przekonać algorytm Google do wyświetlenia linku w wynikach. Chodzi o to, żeby AI było w stanie wyciągnąć z Twojego tekstu konkretny, wartościowy fragment do swojej odpowiedzi.

Dlatego treści pod GEO muszą być nie tylko poprawnie zoptymalizowane, ale przede wszystkim jasne, kontekstowe i łatwe do zacytowania. Rozbudowane teksty nastawione na SEO pod CTR często tego nie spełniają. Tutaj liczy się przejrzystość i użyteczność dla AI, a to wymaga trochę innego podejścia.

E-E-A-T

Jak wdrożyć GEO w praktyce – co zmienić w procesie tworzenia contentu?

Każdy z nas jest już przyzwyczajony do „klepania tekstów pod SEO”. Kiedy mówimy o GEO, musimy zmodyfikować zarówno przyzwyczajenia, jak i ogólnie nasz sposób myślenia.

Zacznij od „fragment-first”

Zamiast pisać cały artykuł od początku do końca, myśl o nim jak o zbiorze bloków, które AI może osobno wyciągnąć.

Na etapie planowania treści zdefiniuj na jakie konkretne pytania ma ta treść odpowiadać.
Pisz akapity tak, żeby same w sobie były spójne i mogły funkcjonować wyrwane z kontekstu.

Projektuj strukturę „pod AI” już na poziomie briefu

W briefie dla copywritera jasno określ, które fragmenty mają pełnić rolę cytowalnych bloków.
Ustal, które sekcje mają zawierać dane, a które np. eksperckie opinie.
Dodaj do checklisty „czy ten fragment nadaje się do zacytowania przez AI?”.

Uporządkuj proces edycji pod GEO

Wprowadź etap edycji GEO – oddzielny od klasycznego sprawdzania SEO/UX.
W tym etapie sprawdzasz: czy zdania nie są zbyt złożone, czy dane są jasno podane, czy cytaty są wyróżnione.
Optymalizujesz leady akapitów i nagłówki, bo to właśnie one są często „podstawą” do cytowania.

Wprowadź standard pracy z multimodalnością

Dodaj do procesu tworzenia contentu obowiązkowe alt texty do grafik.
Zachęcaj do stosowania infografik i wizualizacji danych tam, gdzie to możliwe.
Pamiętaj, że AI coraz częściej przetwarza obrazy, ale potrzebuje do nich opisu.

Myśl o spójności na poziomie całego ekosystemu contentowego

Buduj content wokół spójnych tematów i encji, żeby wzmacniać autorytet marki w oczach AI.
Pracuj nad tym, żeby różne artykuły na stronie wzajemnie się wspierały (topic clusters).
Dbaj o to, żeby w content marketingu i PR pojawiały się powtarzalne elementy brandu, które AI będzie kojarzyć z daną tematyką.

Najczęstsze błędy i pułapki GEO

GEO to stosunkowo nowe podejście, więc nic dziwnego, że wokół niego narosło już sporo mitów.

Widzę to często w rozmowach z klientami i marketerami, wiele osób próbuje wdrażać GEO, powielając stare schematy.

Odnotowałam co najmniej kilka najczęściej powtarzanych pułapek:

Przesadne upraszczanie treści

To prawda, że AI lepiej radzi sobie z jasnym, dobrze ustrukturyzowanym tekstem. Ale to nie znaczy, że masz spłycać treść. Spotkałam się już z tym, że firmy zaczynają „przerabiać” content na styl prostych FAQ lub krótkich akapitów bez kontekstu. Co się wtedy dzieje? Spada autorytet, a AI i tak chętniej cytuje wartościowe źródła, a nie uproszczone streszczenia.

Nadmierne poleganie na AI w tworzeniu contentu

AI pomaga, to jasne. Niech pierwszy rzuci kamieniem ten, kto nigdy nie posiłkował się AI przy tworzeniu treści. Ale widzę też, jak łatwo wpaść w pułapkę: „skoro to będzie czytać AI, to nie muszę się starać”. To błąd. AI nie lubi cytować treści tworzonych przez inne AI bez wartości dodanej. Chce źródeł, które oferują coś więcej: wiedzę ekspercką, dane, unikalny punkt widzenia.

Zaniedbywanie spójności i jakości treści

Czasem marki myślą, że im więcej opublikują, tym lepiej dla GEO. To nie do końca działa.

Jeśli Twoje treści są niespójne (np. różne dane w różnych artykułach), słabo udokumentowane lub po prostu niedopracowane, ryzykujesz, że AI źle je zinterpretuje i przypisze Twojej marce błędne informacje.

Lepiej mieć mniej, ale dobrze przygotowanych i spójnych materiałów, które są bezpieczne do cytowania. W GEO liczy się jakość i klarowność, nie ilość.

Brak spójności i rozpoznawalności marki

AI lubi cytować źródła, które dobrze zna. Jeśli Twoja marka jest obecna tu i tam, bez spójnego wizerunku i powiązań tematycznych, trudniej będzie się przebić. AI nie myśli o Twojej marce jako o zbiorze słów kluczowych, ale jako o encji, czyli konkretnym bycie w cyfrowym świecie, powiązanym z określonymi tematami. Dlatego tak ważne jest budowanie spójnego wizerunku we wszystkich kanałach, by AI nauczyło się, że „Marka X” to synonim eksperta od „tematyki Y”.

Co więcej, silny, spójny brand pomaga w klasycznym SEO, poprawia wyniki kampanii paid, wzmacnia PR, ułatwia zdobywanie linków i cytatów w mediach. GEO tylko dodatkowo premiuje takie podejście.

Techniczne SEO – fundament, o którym w GEO nie można zapomnieć

Możesz tworzyć najlepsze, najbardziej eksperckie treści na świecie, ale jeśli AI nie będzie w stanie ich znaleźć i zrozumieć, cała praca pójdzie na marne. Dlatego, zanim jeszcze pomyślisz o optymalizacji pojedynczych akapitów, musisz zadbać o techniczną podstawę. W kontekście GEO najważniejsze są dwa elementy:

Indeksowalność nie tylko dla Google. Wiele modeli językowych (w tym te od OpenAI) trenuje się na danych z ogólnodostępnych archiwów internetu, takich jak Common Crawl. Jeśli Twoja strona ma problemy techniczne (np. źle skonfigurowany plik robots.txt, wolne ładowanie), to crawler może ją pominąć. W efekcie Twoje treści w ogóle nie trafiają do AI i stajesz się dla niego niewidzialny.
Dane strukturalne (Schema.org) jako język AI. To nie jest już tylko „dodatek dla rich snippets”. Dane strukturalne to swoisty „język maszynowy”, którym wprost mówisz sztucznej inteligencji: „To jest przepis kulinarny”, „To jest biografia autora z takimi kwalifikacjami”, a „To jest produkt z taką ceną i opiniami”. Bez tego AI musi się domyślać, a w GEO nie chcemy zostawiać niczego przypadkowi. Dobre wdrożenie schemy to jeden z najsilniejszych sygnałów, jakie możesz wysłać.

Jak mierzyć efekty GEO?

W klasycznym SEO sprawa była prosta: mierzyliśmy ruch, pozycje i konwersje z wyników organicznych. GEO zmusza nas do redefinicji sukcesu, bo widoczność nie zawsze przekłada się na kliknięcia. Jeśli AI podaje użytkownikowi gotową odpowiedź z Twoich danych, cel został osiągnięty, nawet jeśli nikt nie odwiedził Twojej strony.

Zamiast więc pytać „ilu użytkowników weszło na stronę?”, musimy zacząć pytać:

Jak często jesteśmy cytowani? (Reference Rate)
Jaki mamy udział w odpowiedziach AI? (Share of Voice)
Jaka jest jakość i sentyment wzmianki? Nie liczy się tylko obecność. Ważne jest, CZY AI poprawnie zinterpretowało nasze dane i CZY wzmianka o marce ma pozytywny wydźwięk.

Na rynku powoli pojawiają się pierwsze specjalistyczne narzędzia do analityki GEO, a platformy takie jak Semrush czy Ahrefs wprowadzają moduły do śledzenia widoczności w AI Overviews. A jeśli chcemy pójść krok dalej, możemy też wdrożyć prosty skrypt w GTM, który pozwoli śledzić część ruchu z AI w bardziej precyzyjny sposób.

GEO nie opiera się na jednym wskaźniku. Dlatego zamiast szukać idealnej metryki, warto śledzić: widoczność marki, obecność cytatów, poprawność danych i efekty uboczne, jak wzrost zapytań brandowych czy konwersje z fraz, które wcześniej nie dawały ruchu. To nowe spojrzenie na to, co znaczy „być widocznym”.

Jak pisze Rand Fishkin, współtwórca SparkToro:

„In a world where platforms stop referring traffic… Marketers have two choices: …Play the game a different way and aim for influence > clicks”.

Ruch z ai overview