Pozycjonowanie w AI: GEO, LLMO i AI SEO bez mitów

Do odpowiedzi ChatGPT, Gemini, Perplexity i AI Overview marka trafia głównie dwiema drogami, które się przenikają, a pozycjonowanie w AI to praca nad obiema:

1. Przez wyszukiwanie. Model w trakcie odpowiedzi szuka w sieci i cytuje część stron, które znalazł. Tu działa to samo co w SEO: dostęp dla robotów, indeks, widoczność na frazę i jej warianty oraz fragmenty, które odpowiadają na pytanie bez reszty strony. Efekt widać, tak jak w SEO, po tygodniach albo miesiącach.
2. Przez pamięć modelu. Model odpowiada z tego, czego nauczył się przed końcem treningu, a ta pamięć wpływa też na to, kogo wymienia, gdy szuka w sieci. Tu liczy się to, co o marce napisali inni, i jeden spójny opis marki w wielu źródłach. Tempa zmian w pamięci nie zmierzyłem, więc w horyzoncie kwartału niczego tu nie obiecuję.

Większość „sztuczek GEO” nie ma dowodu, a część z nich sprawdziłem na własnych danych. Plik llms.txt i dane strukturalne nie mają dowodu, że dają cytowania. Więcej nagłówków nie podniosło stron do top 3 w moim teście. Test, czy pozycja na podzapytania przewiduje cytowanie lepiej niż pozycja na frazę główną, niczego nie rozstrzygnął, a mój pierwszy wniosek z niego obaliła kontrola krzyżowa. Dowody do każdego z tych zdań są niżej.

Czym jest pozycjonowanie w AI i jak się nazywa?

Pozycjonowanie w AI to praca nad tym, żeby marka pojawiała się w odpowiedziach generowanych przez AI: w AI Overview i trybie AI w Google, w ChatGPT, Gemini, Perplexity i Copilocie. Ta sama praca ma kilka nazw, a różnice między nimi są głównie marketingowe:

Nazwa GEO ma źródło naukowe, a fundament całej tej pracy jest ten sam co w SEO. GEO pochodzi z pracy naukowej z listopada 2023 roku, przyjętej na konferencję KDD 2024. Jej autorzy, Pranjal Aggarwal i współpracownicy, pokazali na własnym zbiorze testowym, że zmiany w treści mogą zwiększyć widoczność źródła w odpowiedziach generatywnych nawet o 40% (arXiv). Google pisze w dokumentacji, że optymalizacja pod generatywne wyszukiwanie to nadal SEO (Google Search Central). Cyrus Shepard z Zyppy odpowiada podobnie na pytanie, czy firma potrzebuje osobnej strategii GEO:

Ludzie też nie mają jednej nazwy na tę pracę i widać to w wynikach Google. Pytanie „Jak nazywa się pozycjonowanie w AI?” pojawia się w sekcji „Podobne pytania” w polskich wynikach, jego odpowiedniki w wynikach z Niemiec, Hiszpanii i Finlandii, a angielskie „What is AI SEO called now?” w wynikach z USA, Szwecji i Singapuru. Pytanie o różnicę między GEO (albo LLMO) a SEO pojawia się na 9 z 27 sprawdzonych rynków, od Brazylii po Japonię.

Nazwa, która dominuje, zależy od rynku. W Japonii 72% z ok. 16 730 wyszukiwań miesięcznie w tym temacie to LLMO, a sama fraza „llmo” ma ok. 12 100 wyszukiwań, więcej niż „ai seo” w USA (ok. 6 600). W Niemczech i Francji dominuje GEO (64% i 66%), w Korei Południowej 83%. W Polsce 58% z ok. 2 265 wyszukiwań miesięcznie to AI SEO razem z frazą „ai seo” i polskimi opisami („pozycjonowanie ai”, „pozycjonowanie w ai”), a GEO 32%. W USA AI SEO i GEO idą łeb w łeb: 42% i 39% z ok. 25 400 wyszukiwań, a w Hiszpanii jest remis (44% i 44%). W Czechach w danych nie ma popytu na żadną z nazw.

Fraza „ai seo” jest dwuznaczna, więc udział AI SEO traktuję jako górną granicę. Na „ai seo” Google pokazuje obok tekstów o pozycjonowaniu w AI także narzędzia AI i poradniki, jak robić SEO z pomocą AI: w USA to ponad połowa wyników w top 10, w Danii co najmniej 6 z 8. AI Overview na tę frazę w USA i w Danii opisuje jednak AI SEO jako optymalizację pod odpowiedzi AI, więc Google traktuje ją jako nazwę tej pracy. Bez tej jednej frazy GEO prowadzi na 25 z 26 rynków mojego bloga, a w Japonii zostaje LLMO. W Polsce jednoznaczne polskie opisy („pozycjonowanie ai”, „pozycjonowanie w ai”) mają razem ok. 580 wyszukiwań miesięcznie, a GEO ok. 725. Narzędziom AI do SEO poświęcę osobny tekst.

Samej frazy „aeo” nie liczę, bo w Polsce oznacza przede wszystkim certyfikat celny, a w USA część wyników to notowania giełdowe sieci odzieżowej American Eagle. Na „aeo” w polskim Google trzy z czterech pierwszych wyników to strony resortu finansów. Frazy z pełną nazwą, na przykład „answer engine optimization”, liczę w serii „Inne”.

Każda wersja językowa tego tekstu używa nazwy, której szukają ludzie na danym rynku. Japońska mówi o LLMO, niemiecka i francuska o GEO, a polska o pozycjonowaniu w AI i AI SEO.

Jak AI wybiera źródła odpowiedzi?

Model odpowiada z wyszukiwania albo z pamięci i od tego zależy, co w ogóle możesz zmienić. Gdy szuka w sieci, rozbija pytanie na kilka zapytań, pobiera wyniki, wybiera z nich fragmenty i część z nich cytuje. Google nazywa to w dokumentacji „query fan-out”: system wysyła wiele powiązanych wyszukiwań o podtematach i z różnych źródeł (Google Search Central). Gdy model nie szuka, odpowiada z tego, czego nauczył się podczas treningu, i wtedy pozycja strony w Google niczego nie zmienia.

Te drogi się przenikają, bo pamięć modelu wpływa też na odpowiedź, przy której model szukał w sieci. Dan Petrovic z Dejan pisze, że wzmianka marki w treści odpowiedzi opiera się przede wszystkim na wcześniejszej wiedzy modelu, a pojedyncza strona prawie jej nie przesuwa (Dejan, 7.07.2026). Dlatego obie drogi mierzę osobno, ale pracuję nad nimi równolegle.

Jak często model szuka w sieci, zależy od modelu: w moim teście od 10 do 94 fraz na 94. Sprawdziłem to przez API na 94 frazach z projektów, które prowadzę, po angielsku i po polsku, w nocy z 3 na 4 października 2026 i rano po raz drugi. W tekście o strategii SEO opisałem ten sam efekt na pięciu pytaniach poradnikowych, tu jest na większym zbiorze.

• 93 z 94Tyle razy Gemini 2.5 Flash sięgnął po wyszukiwarkę w pierwszym przebiegu (w drugim 94 z 94).Mój test przez API, 3-4.10.2026
• 71 z 94Tyle razy szukał Gemini 3.5 Flash (w drugim przebiegu 69 z 94).Mój test przez API, 3-4.10.2026
• 25 z 84Tyle razy szukał Gemini 3.1 Pro (10 wywołań skończyło się błędem limitu; w drugim przebiegu 32 z 94).Mój test przez API, 3-4.10.2026
• 10 z 94Tyle razy szukał Gemini 3.8 Flash (w drugim przebiegu 15 z 94). Przy pozostałych frazach odpowiadał z pamięci.Mój test przez API, 3-4.10.2026

W tej konfiguracji nowsze wersje Gemini Flash szukały rzadziej, ale Gemini 3.1 Pro do tego wzoru nie pasuje. Pro ma starszy numer wersji niż 3.5 Flash, a szukał rzadziej od niego. To jedna rodzina modeli i jedna konfiguracja API, a nie aplikacja Gemini, którą widzi użytkownik, więc liczby traktuję jako sygnał, nie jako regułę. Wystarczają jednak, żeby przy każdym pomiarze sprawdzać, na ilu pytaniach model w ogóle szuka.

Pamięć modeli o nowej polskiej marce okazała się dziurawa, a część modeli zmyślała jej opis. W tym samym projekcie ok. 500 odpowiedzi na pytania o marki, dla których pracuję, oceniał na ślepo osobny model. Jedna z nowych polskich marek w tym zbiorze była nieznana wszystkim sprawdzanym modelom, a w 9 z 12 odpowiedzi o niej opis był zmyślony. Odsetek zmyśleń zależał od modelu: od 5% do 77% odpowiedzi o wszystkich markach. Odpowiedzi oceniał jeden model-sędzia, więc różnice poniżej ok. 10 punktów procentowych traktuję jako szum.

Ta sama domena może być widoczna na jednej drodze i niewidoczna na drugiej. Jeden z serwisów był cytowany w trybie AI Google przy 10 z 13 par fraz, a w odpowiedziach modeli bez wyszukiwania nie pojawił się ani razu (0 z 13). To jedna domena i 13 par, więc to ilustracja, a nie reguła.

Pokrewne zjawisko widać w badaniu na większą skalę. Dan Petrovic relacjonuje badanie Google Research na 13 modelach i 2 150 faktach z Wikipedii: czołowe z tych modeli, takie jak Gemini 3 Pro i GPT-5, mają w wagach 95-98% tej wiedzy, ale nie potrafią przywołać 26-34% z niej (Dejan, 17.08.2026). To fakty encyklopedyczne, a nie wiedza o markach, ale wniosek dla marki jest podobny: obecność informacji w danych treningowych nie gwarantuje, że model ją powie.

Jak trafić do odpowiedzi AI przez wyszukiwanie?

Na drodze przez wyszukiwanie działa to samo co w SEO, z jedną różnicą. Google pisze, że żeby trafić do AI Overview i trybu AI, strona musi być w indeksie i móc pojawić się w wynikach z fragmentem tekstu, a dodatkowych wymagań technicznych nie ma (Google Search Central). Różnica polega na tym, że model zadaje kilka zapytań naraz, więc strona widoczna tylko na jedną frazę główną ma mniej okazji do cytowania niż strona widoczna także na jej warianty. ChatGPT ma przy tym własnego robota wyszukiwania (o nim niżej), więc widoczność w Google nie przenosi się na niego wprost.

Dostęp dla robotów AI

Roboty wyszukiwarek AI mogą być zablokowane bez wiedzy właściciela strony. Zapora sieciowa albo ustawienie w sieci dostarczania treści (CDN) potrafi je blokować, często dopiero po przekroczeniu progu liczby zapytań, więc jeden test nic nie wykaże. Sprawdzam serię zapytań z nazwami robotów Google, OpenAI, Perplexity i Anthropic i porównuję odpowiedź serwera z tą, którą dostaje zwykła przeglądarka.

Blokada trenowania modeli to inna decyzja niż blokada wyszukiwania. OpenAI rozdziela te role: GPTBot zbiera treści, które mogą trafić do trenowania modeli, a OAI-SearchBot decyduje o obecności w wynikach wyszukiwania ChatGPT. OpenAI pisze, że strony, które zablokują OAI-SearchBot, nie będą pokazywane w odpowiedziach wyszukiwania ChatGPT, a blokada GPTBot tego nie zmienia (OpenAI). Podobnie Google-Extended steruje wykorzystaniem treści przez modele Gemini, ale według Google nie wpływa na obecność ani na pozycję w wyszukiwarce (Google Search Central). Kto blokuje wszystkie roboty AI jednym przełącznikiem, może stracić obecność w wyszukiwaniu ChatGPT, której wcale nie chciał oddać.

Pozycja na frazę i podzapytania

Nie wiem, czy wyższa pozycja zwiększa szansę na cytowanie, bo moje dane tego nie rozstrzygają. W tekście o strategii SEO, w mapie hipotez, opisałem artykuł, który na pięciu bardzo bliskich frazach był cytowany w AI Overview tylko na jednej, i to na tej, na której stał najniżej. Podzapytania układa model i mogą być inne przy każdej odpowiedzi, więc nie ma jednej stałej listy „podzapytań dla frazy X”. W moim zbiorze 94 fraz model wygenerował w jednym przebiegu 493 różne podzapytania, średnio ponad pięć na frazę.

Sprawdziłem, czy pozycja na podzapytania przewiduje cytowanie lepiej niż pozycja na frazę główną, i mój pierwszy wynik nie przetrwał kontroli. Na parach fraza-strona z projektów, które prowadzę, zapisałem regułę, zanim policzyłem wynik. Miarą było pole pod krzywą ROC, czyli to, jak dobrze sygnał rozdziela strony cytowane od niecytowanych (0,5 to poziom rzutu monetą, 1 to rozdział bez błędu). Podzapytania miały wygrać, jeśli ich pole będzie większe o co najmniej 0,10. Na 29 parach odłożonych do testu AI Overview różnica wyniosła 0,44, czyli test „zdany”.

Kontrola krzyżowa pokazała, że porównałem dwa pomiary o różnej dokładności. Recenzent, który przeliczył wszystko od zera, odtworzył moje liczby co do cyfry, ale zauważył, że pozycję na frazę główną wziąłem z jednego pobrania wyników Google, a cytowanie z pięciu. Po policzeniu pozycji z tych samych pięciu pobrań różnica spadła do 0,04, z przedziałem od -0,28 do +0,36. Nie wykazałem więc, że podzapytania są lepsze od pozycji, ani że są gorsze. Oba sygnały coś mówią, więc pracuję na obu.

Pozycja z jednego pobrania z DataForSEO okazała się losowaniem jednego z kilku wariantów wyników. Gdy pobrałem te same 94 frazy trzy razy w odstępach ok. godziny, dwa pobrania tej samej frazy miały w medianie mało wspólnych adresów w top 10: indeks Jaccarda, czyli miara zgodności dwóch zbiorów od 0 do 1, wyniósł 0,14-0,15. Część wariantów to prawdopodobnie wyniki, których człowiek w przeglądarce nie widzi, bo na 5 frazach przeglądarka zgadzała się z jednym z nich. AI Overview był przy tym stabilny: jego obecność zgadzała się między pobraniami w 97-99%. Dlatego pozycję z tego narzędzia liczę dziś jako udział z ok. 10 pobrań wysłanych naraz. Innych narzędzi tak nie sprawdzałem.

Fragmenty, które odpowiadają samodzielnie

Model zwykle korzysta nie z całej strony, tylko z fragmentów, które odpowiadają na jego zapytanie. Dlatego piszę tak, żeby każdy fragment dało się zrozumieć bez reszty strony: odpowiedź w pierwszym zdaniu pod nagłówkiem, konkretne liczby z mianownikiem i datą, nazwy zamiast „to” i „ten”. Każdy akapit w tym tekście zaczyna się od zdania z wnioskiem właśnie z tego powodu. To dobra praktyka pisania, która pomaga też ludziom, a nie osobna technika pod AI.

To nie znaczy, że trzeba ciąć treść na drobne kawałki albo mnożyć nagłówki. Google pisze wprost, że nie ma wymogu dzielenia treści na drobne fragmenty, żeby AI lepiej ją zrozumiało (Google Search Central). Sprawdziłem też, czy więcej nagłówków pomaga wejść do top 3. Na 632 stronach z top 10 dla 119 zapytań po angielsku z niszy oprogramowania dla firm (USA, 26 września 2026) iloraz szans wyniósł 0,95 (przedział ufności 95%: 0,81-1,12), a po uwzględnieniu długości tekstu 1,00. Udział stron w top 3 był prawie taki sam w trzech grupach od najmniejszej do największej liczby nagłówków: 32%, 34% i 32%. To ten sam test, o którym piszę w tekście o strategii SEO: jedna nisza i jeden dzień pomiaru. Wystarczy jednak, żebym nie dokładał nagłówków po to, żeby poprawić pozycję: nagłówek ma mówić, o czym jest fragment pod nim.

Polskie pytania, angielskie podzapytania

W moim zbiorze część podzapytań do polskich pytań była po angielsku. 81 z 277 podzapytań wygenerowanych do polskich fraz nie miało cech polszczyzny. Na przykład polskie pytanie o ranking produktów w jednej kategorii zamieniło się w angielskie zapytanie z rokiem w nazwie. To zgrubna heurystyka na jednym zbiorze, ale wystarczy, żebym przy polskiej marce sprawdzał też, co mówią o niej źródła anglojęzyczne.

Jak trafić do pamięci modelu?

Pamięci modelu nie zmienisz samą własną stroną: liczy się to, co o Tobie piszą inni. Model uczy się z dużych zbiorów tekstów zebranych przed końcem treningu. Jeśli o marce pisze głównie ona sama, a cudze źródła są stare albo sprzeczne, model powtórzy stary albo sprzeczny obraz. Nie mam pomiaru, jak szybko pamięć modeli się odświeża. Zakładam, że dopiero w kolejnych wersjach, więc w horyzoncie kwartału niczego tu nie obiecuję.

Na własnej marce widzę oba źródła błędów naraz. Gemini opisywał mnie z pracodawcą sprzed kilku lat w czasie teraźniejszym, a rogala.pro jako stronę „w budowie”. Dwa opisy, które modele powtarzały o mnie najczęściej, pochodzą dosłownie z mojego biogramu w serwisie branżowym, który wysoko pokazuje się w Google na moje nazwisko. Tego pracodawcy jako obecnego nie podaje za to żadna z 26 stron, które sprawdziłem w wynikach na moje imię i nazwisko, więc ten błąd prawdopodobnie siedzi w pamięci modelu. Sprawdzę to tymi samymi pytaniami, gdy biogram zostanie zaktualizowany.

Co model pamięta o marce, możesz sprawdzić sam, bez narzędzi do widoczności w AI. Zadaj pytania o markę bez dostępu do wyszukiwania, najpewniej przez API bez narzędzia wyszukiwania. Zapytaj, czym marka się zajmuje, dla kogo i od kiedy działa, każde pytanie trzy razy. Potem porównaj odpowiedzi z faktami i zapisz osobno, co jest aktualne, co nieaktualne, a co zmyślone.

Wzmianki bez spójnej definicji marki powtarzają stary opis, więc zaczynam od tożsamości. Moja kolejność:

• jedna definicja marki, ta sama na stronie, w profilach i w biogramach na cudzych stronach;
• dane strukturalne z identyfikatorami, które sprawdziłem ręcznie;
• wpisy w bazach wiedzy, takich jak Wikidata, tylko tam, gdzie są źródła, które je potwierdzą;
• dopiero potem wzmianki i publikacje w miejscach, które redaguje ktoś inny.

Identyfikator trzeba otworzyć i przeczytać, zanim trafi do kodu strony. 5 października 2026 zauważyłem, że identyfikator Knowledge Graph, który od dnia wcześniej stał w danych strukturalnych rogala.pro, prowadzi do panelu aktora o tym samym imieniu i nazwisku. Przez ok. dobę moja strona deklarowała wyszukiwarkom, że jestem aktorem. Sprawdzenie zajmuje minutę: adres google.com/search?kgmid= z dopisanym identyfikatorem pokazuje, do kogo naprawdę należy.

Do Wikidaty nie wejdziesz bez źródeł. Wikidata wymaga źródeł dla informacji o żyjących osobach, więc nie da się w niej zadeklarować specjalizacji, o której nikt poza Tobą nie pisał. Dlatego u siebie zacząłem od publikacji w miejscach redagowanych przez innych, a nie od wpisu do bazy.

Co w pozycjonowaniu w AI działa, a co jest mitem?

Twierdzenia o GEO dzielę według siły dowodu. Udokumentowane potwierdza dokumentacja wyszukiwarki, a mój pomiar to wynik z jednej konfiguracji, który powtarzam. Obalone i nie wykazane to te, które sprawdziłem na własnych danych i które nie przetrwały albo niczego nie rozstrzygnęły. Bez dowodu to popularne rady, za którymi nie stoi pomiar, a czasem stoi dowód odwrotny.

Nie ma dowodu, że plik llms.txt i wersje stron w Markdownie pomagają trafić do odpowiedzi AI. Google pisze, że do obecności w jego wyszukiwarce nie trzeba tworzyć nowych plików dla maszyn, plików tekstowych dla AI, znaczników ani Markdownu (Google Search Central). Gdy w lipcu 2026 sprawdziłem 10 domen z mojego portfolio, żadna nie serwowała agentom AI wersji w Markdownie. Na rogala.pro każda strona ma od 8 października wersję w Markdownie i plik llms.txt, a do 8 listopada mierzę w logach serwera, czy ktokolwiek je pobiera. W Polsce fraza „llms txt” ma ok. 720 wyszukiwań miesięcznie, więc ten temat opiszę osobno.

Dane strukturalne opisują markę wyszukiwarce, ale nie ma dowodu, że dają cytowania. Google pisze, że dane strukturalne nie są wymagane w generatywnym wyszukiwaniu i nie ma specjalnych znaczników schema.org, które trzeba dodać (Google Search Central). Matt Buxbaum z Seer Interactive przeanalizował 8 500 fraz z AI Overview i 6 354 strony, które zdobyły w nich pierwsze cytowanie: schema i sygnały E-E-A-T najsłabiej wiązały się z wygraną, a strony z największą liczbą znaczników FAQ i HowTo wypadały ok. 10 razy gorzej (Seer Interactive, 28.05.2026). To korelacja, więc nie wiem, czy znaczniki szkodzą, ale tych danych nie czytam jako dowodu korzyści. Dane strukturalne stosuję do opisu encji (kto, co, gdzie, z jakimi identyfikatorami), bo do tego służą. Własnego testu ich wpływu na odpowiedzi AI jeszcze nie skończyłem.

Wzmianka i cytowanie to dwie różne rzeczy i wiele raportów je myli. Petrovic rozdziela trzy zdarzenia: stronę, którą system pobrał jako materiał do odpowiedzi, cytowanie, czyli stronę pokazaną jako źródło, i wzmiankę, czyli nazwę marki w treści odpowiedzi, którą użytkownik czyta i zapamiętuje (Dejan, 7.07.2026). Marka może być cytowana bez wzmianki w tekście i wymieniona bez cytowania strony. Dlatego mierzę te dwie rzeczy osobno i nie sumuję ich w jeden „wynik widoczności w AI”.

Jak sprawdzić, czy pozycjonowanie w AI działa?

Bez punktu zerowego nie przypiszesz efektu żadnej zmianie, więc zapisuję go przed pierwszą poprawką. Do punktu zerowego wchodzą pytania zapisane dosłownie, nazwy i wersje modeli, data i rynek. Pytania układam z danych o popycie i z Search Console, a większość z nich nie zawiera nazwy marki, bo nazwa w pytaniu sama podpowiada modelowi odpowiedź. Zestaw pytań z dwóch pasm pozycji opisuję w tekście o strategii SEO.

Pięć rzeczy mierzę osobno, bo każda może iść w inną stronę:

1. Wzmiankę marki w treści odpowiedzi.
2. Cytowanie strony jako źródła.
3. To, czy model w ogóle szukał w sieci, czyli wyszukiwanie i pamięć osobno.
4. Ruch z asystentów AI w analityce, który zawsze jest dolną granicą, bo część wejść przychodzi bez informacji o źródle.
5. Ruch z Google w tym samym okresie, żeby zmiana pod AI nie odbyła się kosztem zwykłych wyników.

Odpowiedzi czatów są losowe, więc jedno pytanie zadaję trzy razy naraz. AI Overview jest stabilny i do niego wystarcza jedno pobranie. Liczbę z narzędzia do widoczności w AI zawsze czytam razem z mianownikiem: to udział w moim zestawie pytań, a nie „udział w rynku AI”, którego nikt nie zna.

Co robię na własnej stronie i czego jeszcze nie wiem?

O AI w wyszukiwaniu mówię publicznie od 2016 roku, a własnej marki w odpowiedziach AI jeszcze nie mam, i od tego zaczął się mój eksperyment. Punkt zerowy z 26 lipca 2026: rogala.pro nie miała ani jednego cytowania na żadnej z 7 powierzchni AI sprawdzonych w Ahrefs dla Polski, a w 6 sprawdzeniach na trzech platformach, w pytaniach bez mojego nazwiska, żaden model mnie nie wymienił. Pytany o mnie z nazwiska, model powtarzał opis sprzed kilku lat. To jeden pomiar i bez ChatGPT, bo narzędzie, którym zbierałem odpowiedzi, nie zwróciło dla niego wyników, więc traktuję go jako punkt startu, a nie dowód.

Kolejność prac wynika z danych: najpierw tożsamość, potem zasięg. Uporządkowałem jedną definicję w profilach (na LinkedInie w 30 wersjach językowych), sprawdziłem identyfikatory w danych strukturalnych (stąd wpadka z aktorem), postawiłem stronę i blog w 27 językach z wersjami w Markdownie. Zasięg, czyli publikacje i wzmianki w cudzych mediach, przychodzi dopiero po tym.

Nie wiem jeszcze, czy to działa. Pierwszy powtórny pomiar odpowiedzi AI zaplanowałem od 1 listopada 2026, a wynik pomiaru plików Markdown będzie po 8 listopada. Wyniki dopiszę do tego tekstu, także jeśli wyjdą zerowe.

Najczęstsze pytania o pozycjonowanie w AI

Od czego zacząć?

Trzy pierwsze kroki nic nie kosztują poza czasem. Sprawdź, czy roboty wyszukiwarek AI dostają Twoją stronę. Zadaj trzy razy naraz kilka pytań, które zadają Twoi klienci, bez nazwy Twojej marki, i zapisz, kto jest wymieniany i kto cytowany. Przeczytaj, co o Twojej marce mówią wyniki Google na samą jej nazwę, bo z tych samych źródeł korzystają modele. Jeśli wynik Cię zaskoczy, to dobry temat na konsultację.