Język, który rozumie sztuczna inteligencja - co wpływa na widoczność sklepu internetowego?

Spis treści:

• Jak generatywne wyszukiwarki zmieniają reguły gry?
• Co to jest GEO?
• Czym jest text fluency w kontekście GEO?
• Na czym polega fluency optimization?
• Jak to wygląda na przykładzie?
• Konkretne dane
• Połączenie strategii daje najlepsze efekty
• Czy optymalizacje robione z myślą o SEO wpływają na widoczność w modelach AI?
• Co to oznacza dla eCommerce?

Jeszcze do niedawna algorytmy wyszukiwarek opierały ocenę stron głównie na słowach kluczowych i linkowaniu. Wystarczyło zadbać o strukturę nagłówków, metadane i odpowiednie nasycenie frazami, aby poprawić pozycję w wynikach wyszukiwania.

Obecnie, w dobie wyszukiwania generatywnego (GEO - Generative Engine Optimization), użytkownicy coraz rzadziej trafiają na stronę przez Google. Zamiast tego otrzymują odpowiedź wygenerowaną przez sztuczną inteligencję - w ChatGPT, Perplexity czy w ramach AI Overview. To odpowiedzi tworzone przez modele językowe, które nie tylko analizują dane, ale także interpretują znaczenie treści, wybierają istotne informacje i samodzielnie decydują, które źródła przytoczyć.

Można powiedzieć, że AI coraz częściej pełni rolę pierwszego doradcy zakupowego - potencjalni klienci dokonują w przeglądarce porównania ofert, sprawdzają opinie czy rekomendacje konkretnego produktu, co przekłada się na ich finalne decyzje zakupowe. To właśnie ten przełom technologiczny sprawia, że język staje się nowym polem rywalizacji o uwagę użytkownika. W tym kontekście przyglądamy się roli płynności tekstu (text fluency) oraz temu, jak eCommerce może dostosować swoje treści do nowych wymagań modeli AI, aby być widocznym dla konsumentów.

Generatywne systemy wyszukiwania zmieniają sposób, w jaki użytkownicy pozyskują informacje. Zamiast listy linków, prezentują syntetyzowane odpowiedzi, tworzone na podstawie treści z wielu źródeł. W tym modelu nie liczy się już wyłącznie pozycja strony, lecz cytowalność jej fragmentu.

Systemy preferują treści fact-rich i well-structured, czyli takie bogate w dane, logiczne i przejrzyste. To sprawia, że płynność językowa ma bezpośredni wpływ na szansę wykorzystania treści przez model AI. Wiodące narzędzia contentowe, takie jak Jasper, Clearscope czy Surfer, rekomendują m.in. stosowanie akapitów do 80 słów, jasnych nagłówków i struktury logicznej (problem > dane > rozwiązanie).

Wzrasta też znaczenie tzw. zero-click commerce, czyli sytuacji, gdy użytkownik otrzymuje odpowiedź bez potrzeby przechodzenia na stronę. Warto więc zadbać, by treść zawierała nazwę marki, kluczowe cechy produktu i język zgodny z identyfikacją marki – nawet jeśli użytkownik nie kliknie, może zapamiętać ofertę.

GEO, tj. Generative Engine Optimization, to strategia optymalizacji treści pod kątem ich widoczności w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję. W przeciwieństwie do tradycyjnego SEO, GEO koncentruje się nie na indeksowaniu, lecz na interpretacji tekstu przez modele językowe.

GEO ma na celu zwiększenie prawdopodobieństwa, że fragment tekstu zostanie uwzględniony w odpowiedzi AI bez potrzeby kliknięcia w link. To zupełnie nowy model rywalizacji, oparty na użyteczności językowej i cytowalności treści.

W świecie GEO liczy się nie tylko to, co napiszemy, ale jak to zrobimy. Modele językowe, takie jak GPT-4, Claude czy Gemini, dokonują głębokiej analizy semantycznej. Ocena obejmuje spójność, kontekst, przejrzystość i strukturę logiczną tekstu.

Według badania przeprowadzonego przez Princeton University w USA „GEO: Generative Engine Optimization”, jedną z najskuteczniejszych strategii zwiększania widoczności jest fluency optimization - czyli poprawa stylistyki i przejrzystości tekstu bez zmiany jego treści. Efekty? Nawet 30-40% wzrost widoczności.

Więcej szczegółowych informacji znajdziesz w badaniu generatywnych systemów wyszukiwania.

Fluency optimization to proces redakcyjny dostosowujący tekst do oczekiwań modeli językowych. Obejmuje m.in.:

• upraszczanie struktur zdań,
• eliminację zbędnych powtórzeń i ozdobników,
• zachowanie logicznej kolejności (co, dlaczego, z jakim skutkiem),
• stosowanie przejrzystych nagłówków i akapitów,
• budowanie zależności przyczynowo-skutkowych.

Taki tekst jest dla modelu AI bardziej „czytelny”, a przez to też częściej cytowany.

Aby zobrazować, jak różne podejścia wpływają na widoczność w generatywnych odpowiedziach, warto porównać dwa warianty treści produktowej - jedną zoptymalizowaną zgodnie z zasadami GEO, drugą nie.

Dlaczego treść po lewej jest GEO-friendly?

• Używa konkretnego, zrozumiałego języka - bez zbędnego „lania wody” czy ogólników.
• Zawiera kluczowe atrybuty produktu oraz jasne wypunktowania i nagłówki.
• Prowadzi czytelnika przez deskryptywną narrację: dlaczego warto, jak działa, dla kogo jest przeznaczony.
• Jest zgodna z zasadami fluency optimization: logiczna, spójna, klarowna.

Dlaczego treść po prawej nie działa w GEO?

• Opiera się na ogólnikach i metaforach, które są nieczytelne dla AI (np. „uczta dla skóry”, „zanurz się w luksusie”).
• Nie zawiera konkretnych danych: brak wskazania, co to za produkt, dla kogo, jakie ma składniki, jak działa.
• Pomija słowa kluczowe związane z funkcją i zastosowaniem.
• Brakuje struktury, nagłówków, wypunktowań - tekst staje się trudny do przetworzenia.

Ten kontrast dobrze pokazuje, jak treści tworzone „dla ludzi” mogą, ale nie muszą być czytelne i wartościowe dla modeli językowych. W świecie GEO dobra narracja to taka, która łączy atrakcyjność dla użytkownika z jednoznaczną wartością informacyjną dla AI.

Z wcześniej wspomnianego badania wynika, że dodanie do treści konkretnych liczb takich jak procenty, wartości czy statystyki, znacząco zwiększa szansę, że zostanie ona wykorzystana przez model językowy w generatywnej odpowiedzi. Strategia ta, określana jako Statistics Addition, przekładała się na nawet 41% wzrost cytowalności, czyli liczby słów z danej treści wykorzystanych przez AI. Co więcej, w ocenie jakościowej opisującej, na ile model uznaje treść za przydatną i wartościową, takie teksty osiągały nawet o 28% lepszy wynik.

Równie skuteczna okazała się Quotation Addition - dodawanie cytatów z wiarygodnych źródeł lub jednoznacznych sformułowań zwiększały widoczność o 38-41%.

Obszar	Działanie	Efekty dla AI-widoczności
Język	Płynny i klarowny	+15-30% (Fluency Optimization)
Dane	Konkrety, liczby, statystki	+41% (Statistics Addition)
Cytaty	Weryfikalne źródła i cytaty	+38-41% (Quotation Addition)
Tradycyjne SEO	Keyword stuffing	Pogorszenie wyników

Dla eCommerce to jasny sygnał, że im więcej konkretnych danych zawiera opis lub artykuł, tym większa szansa, że zostanie zacytowany, co wiąże się z pojawieniem marki w odpowiedziach AI-generated.

Największą skuteczność osiągały treści, które łączyły różne podejścia: były dobrze napisane, zawierały konkretne dane oraz cytaty z wiarygodnych źródeł. Kompleksowo zoptymalizowane treści wyraźnie dominowały w benchmarku GEO. To pokazuje, że kluczem jest nie jeden element, lecz połączenie jakości języka i wartości informacji.

Gdy badacze przetestowali treści zawierające konkretne liczby, np. procenty, statystyki czy wartości liczbowe, to zauważyli wyraźną poprawę widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI.

W praktyce wyglądało to tak: jeśli tekst zawierał dane liczbowe, model Perplexity.ai cytował go o 37% częściej. Podobnie działało dodanie cytatów z wiarygodnych źródeł - w tym przypadku cytowalność rosła o 22%. To pokazuje, że AI chętniej korzysta z treści, które są konkretne, mierzalne i jednoznaczne.

W dużej mierze tak. Wiele sprawdzonych praktyk SEO nadal pozostaje aktualnych. Nadal liczy się struktura strony, optymalizacja techniczna, jakość treści czy dobór słów kluczowych. Jednak wejście modeli językowych na scenę sprawiło, że niektóre błędy dziś mają znacznie poważniejsze konsekwencje. Przykładem jest tzw. keyword stuffing, czyli nienaturalne nasycanie tekstu słowami kluczowymi. Już wcześniej obniżało to jakość strony w oczach algorytmów Google, ale teraz modele AI reagują na to jeszcze bardziej jednoznacznie, pomijając takie treści w generatywnych odpowiedziach.

Dla właścicieli sklepów internetowych to wyraźny sygnał, że poprzeczka została podniesiona. Dziś treść musi odpowiadać jednocześnie na potrzeby użytkowników, algorytmów Google oraz modeli językowych AI. Już nie wystarczy pisać tylko pod SEO czy tylko „dla użytkowników” - kluczowe staje się znalezienie balansu i zadbanie o każdy aspekt komunikacji: od technicznej poprawności, przez przejrzystość przekazu, po potencjał cytowalności w odpowiedziach generatywnych.