Sztuczna inteligencja przestaje być nowinką technologiczną. Obecnie ponad 53% amerykańskich konsumentów deklaruje, że zamierza korzystać z AI podczas zakupów online. Co istotne – 41% wskazuje „Zakupy” jako główny powód użycia wyszukiwarek opartych na sztucznej inteligencji, wyprzedzając takie zastosowania jak śledzenie wiadomości (19%) czy poszukiwanie informacji zdrowotnych (12%) (Search Engine Land).

Nie ma zatem mowy o kosmetycznej zmianie, ale o fundamentalnej transformacji sposobu, w jaki użytkownicy wchodzą w interakcję z internetem. Oczekiwania użytkowników są jasne: trafność odpowiedzi, możliwość błyskawicznego otrzymania wyniku wyszukiwania i personalizacja treści, oczywiście z uwzględnieniem właściwego kontekstu. Modele językowe, takie jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity, odpowiadają dokładnie na te potrzeby.

W odróżnieniu od klasycznych algorytmów Google, nowoczesne modele konwersacyjne nie przeszukują internetu w tradycyjny sposób. Obecność na pierwszej stronie wyników wyszukiwania już nie gwarantuje widoczności. Liczy się coś więcej: semantyczna przejrzystość, techniczny porządek, aktualność, a przede wszystkim – możliwość cytowania przez AI.

To wymusza nowe podejście do widoczności w sieci, określane dziś mianem GEO (Generative Engine Optimization) oraz AEO (Answer Engine Optimization).

Z perspektywy danych widać wyraźnie, że AI nie tylko zyskuje popularność, ale staje się preferowanym narzędziem zakupowym:

• 25% konsumentów testowało wyszukiwarki AI, a wśród nich 37% osób oceniło ich trafność jako wyższą niż w przypadku klasycznych wyszukiwarek.
• 56% respondentów deklaruje preferencję dla wyników generowanych przez AI w porównaniu do tradycyjnych list linków.
• Wśród Millenialsów i Pokolenia Z świadomość istnienia narzędzi AI sięga 58% – to istotna grupa dla przyszłości eCommerce.
• 92% klientów twierdzi, że spersonalizowane rekomendacje wpływają na ich decyzje zakupowe.

Wraz z dynamicznym rozwojem sztucznej inteligencji ewoluuje sposób, w jaki użytkownicy wyszukują informacje w internecie. A co za tym idzie, zmieniają się również zasady gry w walce o widoczność marek. Powszechnie znane SEO jest obecnie rozbudowywane o nowe podejścia: GEO i AEO.

GEO to proces optymalizacji strony internetowej z myślą o generatywnych silnikach AI. W odróżnieniu od klasycznych wyszukiwarek, modele językowe nie prezentują listy linków, lecz generują bezpośrednią odpowiedź – opartą między innymi na treściach, które uznają za najbardziej wartościowe.

Optymalizacja w duchu GEO oznacza kompleksowe przygotowanie witryny: od struktury i danych technicznych, przez kontekst semantyczny, po jakość treści i ich formatowanie. Kluczowe elementy to m.in.: nagłówki w formie pytań i sekcje FAQ, dane strukturalne (schema.org), a także dbałość o autorytet domeny (EEAT) oraz eksperckie, aktualne i przejrzyste treści.

Tu nie chodzi jedynie o słowa kluczowe, ale o to, by strona była „zrozumiała” i chętnie cytowana przez modele AI.

AEO skupia się na jednym celu: zapewnieniu, że Twoja strona znajdzie się bezpośrednio w odpowiedziach generowanych przez chatboty oparte na AI. Istotna staje się nie tylko treść, ale sposób, w jaki odpowiada ona na konkretne pytania użytkowników.

W tym ujęciu AEO to nowoczesna forma content marketingu – treści muszą być konkretne, użyteczne, precyzyjne i bliskie intencji pytającego.

Przykład pytania:
„Który sklep ma najszybszą wysyłkę butów sportowych?”

Jeśli Twoja strona zawiera jasno sformułowaną informację (np. porównanie czasu dostaw, opinie klientów, wykaz certyfikatów czy sekcję Q&A), realnie zwiększasz szansę, że znajdziesz się w odpowiedzi generowanej przez model językowy.

W skrócie: GEO i AEO to odpowiedź na rosnące znaczenie wyszukiwania konwersacyjnego. W erze AI to właśnie te praktyki mogą zdecydować o tym, czy Twoja marka będzie widoczna

Pojawia się nowy kanał dotarcia do użytkownika. Obok rywalizacji o pozycję w wynikach wyszukiwania Google, coraz większe znaczenie zyskuje obecność w rozmowie prowadzonej z generatywną AI.

Dla właścicieli eCommerce, którzy chcą utrzymać przewagę konkurencyjną, oznacza to konieczność działania na kilku poziomach:

• Nowe źródło ruchu – Chatboty stają się alternatywną bramą do skarbca z zasobami internetu. Użytkownicy coraz częściej kierują pytania bezpośrednio do AI, zamiast wpisywać frazy w wyszukiwarce. Odpowiednio zoptymalizowana treść może przekierowywać ten ruch na Twoją stronę.
• Widoczność w kontekście rekomendacji – Modele AI selekcjonują tylko najbardziej wartościowe źródła. Strona spełniająca kryteria GEO i AEO może zostać zacytowana, polecona i przedstawiona jako autorytet w danym temacie.
• Doświadczenie użytkownika ma znaczenie –Przejrzysta struktura, intuicyjna nawigacja i odpowiednio wdrożone dane techniczne (np. schema) zwiększają szansę, że AI zakwalifikuje stronę jako wiarygodne źródło informacji. Braki w tych obszarach mogą skutkować wykluczeniem z wyników odpowiedzi.
• Nowy poziom konkurencji – Rywalizacja nie dotyczy już wyłącznie pozycji w rankingu Google. Stawką staje się to, czy model AI uzna Twoją stronę za wartą przywołania – a to wymaga nie tylko optymalizacji treści, ale także budowy zaufania, autorytetu i technicznej spójności.

Modele językowe bazują na ogromnych zbiorach tekstów dostępnych publicznie w internecie. Choć mogłoby się wydawać, że analizują wszystko bez wyjątku, w rzeczywistości selekcja jest bardzo surowa. Algorytmy działają według jasno określonych zasad technicznych i logicznych, filtrując dane pod kątem jakości, aktualności i przydatności.

Nie każda strona internetowa ma równe szanse, by stać się źródłem cytowanym przez model językowy. Wysoka jakość treści to warunek konieczny, ale nie jedyny. Istnieje kilka ważnych kryteriów, które wpływają na widoczność strony w odpowiedziach AI:

• Wiarygodność i autorytet - Modele AI korzystają z wybranych źródeł (w tym rankingów i serwisów opiniotwórczych, takich jak Trustpilot czy Clutch), aby ocenić, czy dana witryna zasługuje na wzmiankę. Z perspektywy algorytmów istotne są przede wszystkim wiarygodność i pozytywne opinie użytkowników. Jeśli Twoja strona jest tam często cytowana i posiada wysokie oceny, istnieje większe prawdopodobieństwo, że zostanie uwzględniona w odpowiedziach generowanych przez model.
• Aktualność informacji - Zarówno w SEO, jak i w kontekście modeli językowych, przestarzałe treści tracą na znaczeniu. AI preferuje źródła, które są regularnie aktualizowane.
• Struktura i semantyka - Logiczny podział treści, odpowiednio oznaczone nagłówki (H1-H3), listy punktowane i klarowna hierarchia informacji ułatwiają AI zrozumienie kontekstu.
• Zgodność techniczna - Dane strukturalne (np. schema.org) działają jak „mapa drogowa” dla AI – pomagają identyfikować kluczowe informacje, takie jak ceny, opinie, dostępność czy typ treści.

Aby zwiększyć szansę na cytowanie przez model językowy, treść powinna spełniać kilka podstawowych wymagań:

• Bezpośrednio odpowiadać na pytania użytkownika – konkretnie i bez dygresji.
• Zawierać silny kontekst – semantyczne słowa kluczowe.
• Być przydatna – np. ceny, dostępność, dane kontaktowe, FAQ.
• Łączyć prostotę z ekspercką jakością.

Wyszukiwarki i chatboty cytują treści ze stron internetowych jako źródła odpowiedzi. Jednak aby Twoja strona mogła zostać zacytowana, musi być przygotowana do „rozmowy z AI”. Co to właściwie oznacza?

Strona powinna zawierać dane strukturalne schema.org – na przykład dla produktów (Product), artykułów (Article) czy sekcji FAQ (FAQPage). Warto również zadbać o obecność widocznych i jednoznacznych informacji, takich jak: „Wysyłka w 24h”, data ostatniej aktualizacji, liczba opinii czy oceny gwiazdkowe.

Znaczenie ma ponadto przejrzysta sekcja pytań i odpowiedzi. Nawet kilka dobrze sformułowanych pytań wraz z konkretnymi odpowiedziami może zwiększyć szansę, że Twoja strona zostanie zacytowana. Publikowane treści powinny wnosić nową wartość i zawierać aktualne informacje, które AI będzie mogła wykorzystać jako punkt odniesienia.

Omówmy to na praktycznym przykładzie:

„Który sklep w Polsce oferuje dostępne od ręki smartwatche Garmin z wysyłką w 24h?”

Jeśli chcesz, aby AI zacytowało Twoją stronę, to sprawdź, czy:

• zastosowano znacznik schema.org/Product,
• czas dostawy został jasno określony (np. „Dostawa w 24h”),
• widoczna jest data ostatniej aktualizacji treści (np. „Stan na: kwiecień 2025”),
• strona zawiera opinie użytkowników oraz wysoką ocenę (np. 4,8/5),
• na stronie produktowej znajduje się sekcja Q&A lub przystępny opis produktu.

Zasada jest prosta: im bardziej czytelna i zrozumiała dla AI będzie Twoja strona, tym większe prawdopodobieństwo, że zostanie zacytowana.

Zanim sklep internetowy zostanie zauważony przez algorytmy wyszukiwarek i chatboty AI, musi spełniać konkretne wymagania techniczne. Modele językowe analizują strukturę strony w sposób zbliżony do działania robotów indeksujących Google – liczy się przejrzystość, logiczny układ treści, szybkość ładowania i zgodność z uznanymi praktykami SEO.

To właśnie dlatego optymalizacja on-site stanowi punkt wyjścia każdej strategii – niezależnie od tego, czy mówimy o SEO, GEO, czy AEO.

Na początku warto skupić się na czasie ładowania strony. Zarówno użytkownicy, jak i algorytmy nie będą tracić czasu na wczytywanie mało wydajnych witryn. Na szybkość działania wpływa wiele czynników – od jakości hostingu, przez wielkość plików multimedialnych i ich kompresję, aż po sposób zarządzania pamięcią podręczną oraz strukturą kodu HTML, CSS i JavaScript.

Kolejny ważny element to struktura nagłówków. Hierarchia H1-H6 powinna odzwierciedlać logiczny układ treści. Dzięki temu zarówno użytkownicy, jak i AI łatwiej odnajdą najważniejsze sekcje strony. Wyraźnie zdefiniowany H1 jako tytuł główny oraz klarowne nagłówki podrzędne pomagają chatbotom lepiej zrozumieć kontekst strony, a tym samym trafniej streszczać treść i cytować ją w odpowiedziach.

W tym kontekście warto wskazać kilka elementów technicznych, które powinny znaleźć się na każdej stronie internetowej:

• przyjazne adresy URL zawierające słowa kluczowe i odzwierciedlające strukturę treści,
• dane strukturalne (schema.org) stosowane m.in. dla produktów, artykułów, sekcji FAQ czy recenzji,
• certyfikat SSL (HTTPS) zapewniający bezpieczną transmisję danych i zwiększający zaufanie użytkowników,
• poprawnie skonfigurowany plik robots.txt umożliwiający indeksowanie istotnych zasobów i ograniczający dostęp do tych, które nie powinny być przeszukiwane.

Wymienione elementy nie tylko wspierają widoczność strony w wynikach wyszukiwania. Stanowią również fundament komunikacji z algorytmami AI.

Oczywiście nie można pominąć aspektu responsywności. Od kilku lat Google stosuje model mobile-first indexing, co oznacza, że to mobilna wersja strony decyduje o jej pozycji w wynikach wyszukiwania. Ponieważ chatboty korzystają z tych samych danych, optymalizacja pod kątem urządzeń mobilnych ma bezpośredni wpływ nie tylko na SEO, lecz także na GEO i AEO.

Nawet najbardziej wartościowe treści mogą pozostać niewidoczne dla AI, jeśli są osadzone na źle zoptymalizowanej stronie. Dlatego optymalizacja on-site to nie dodatek do działań contentowych, lecz ich fundament.

Dane strukturalne decydują o tym, czy treści na stronie zostaną właściwie zinterpretowane i wykorzystane przez chatboty AI. Dzięki ich zastosowaniu modele językowe są w stanie szybko rozpoznać typ zawartości, sklasyfikować ją i wykorzystać jako źródło w generowanych odpowiedziach.

Omawiane tu dane strukturalne są sposobem opisywania treści na stronie internetowej w formacie, który jest zrozumiały dla wyszukiwarek oraz modeli językowych, jak np. ChatGPT. Ich wdrożenie polega na dodaniu do kodu HTML specjalnych znaczników (tzw. markup), które precyzują, co dokładnie znajduje się na stronie – nazwa produktu, cena towaru, aktualna dostępność w magazynie, recenzja użytkownika lub data wydarzenia.

Standardem w tym obszarze jest Schema.org. To uniwersalny zestaw znaczników, umożliwiający opisanie takich elementów jak: produkty, usługi, opinie i recenzje, wydarzenia, wpisy FAQ, artykuły, filmy, lokalizacja i wiele innych.

Zastosowanie znaczników schema.org pozwala chatbotom precyzyjnie rozpoznać kluczowe dane produktowe, takie jak:

• nazwa (name),
• cena (price),
• kod produktu (sku),
• dostępność (availability),
• zdjęcie (image).

Dzięki temu, gdy użytkownik zada pytanie o konkretny produkt, chatbot może przytoczyć dokładne informacje pochodzące z Twojej strony.

Co istotne, wdrożenie danych strukturalnych umożliwia również automatyczne odczytywanie recenzji i ocen klientów, a to zwiększa szansę, że Twoja strona zostanie zacytowana jako wiarygodne źródło opinii.

Dodatkowo, jeśli strona zawiera sekcję FAQ oznaczoną odpowiednim markupem, chatboty mogą bezpośrednio wykorzystać zawarte tam pytania i odpowiedzi, np. w formie: „Zgodnie z informacją na stronie [TwojaFirma]...”.

Dane strukturalne to cyfrowa wizytówka Twojej strony w oczach AI. Im lepiej ją przygotujesz, tym większe prawdopodobieństwo, że chatbot nie tylko ją zauważy, ale również wykorzysta zawarte treści podczas formułowania odpowiedzi na pytania użytkowników.

Choć obecność danych strukturalnych nie jest warunkiem koniecznym, by strona została zauważona przez AI, zdecydowanie zwiększa na to szanse. W praktyce to jeden z ważniejszych elementów, który może realnie wpłynąć na widoczność treści, dlatego warto zadbać o jego wdrożenie.

W dobie konwersacyjnego wyszukiwania i generatywnej AI, liczy się nie tylko to, co znajduje się na stronie, ale również jak jasno zostało to zakomunikowane algorytmom.

Core Web Vitals to zestaw trzech wskaźników opracowanych przez Google, które mierzą jakość doświadczenia użytkownika na stronie internetowej. Ich znaczenie w klasycznym SEO jest powszechnie znane, jednak równie istotna jest ich rola w kontekście widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI.

Oto trzy kluczowe metryki:

• LCP (Largest Contentful Paint) – określa czas potrzebny na załadowanie największego elementu treści widocznej na ekranie (np. dużego obrazu lub bloku tekstu). Optymalny wynik to poniżej 2,5 sekundy.
• INP (Interaction to Next Paint) – stosunkowo nowy wskaźnik wchodzący w skład CWV. Mierzy czas reakcji strony na interakcje z użytkownikiem (takie jak kliknięcia, dotknięcia ekranu czy naciśnięcie klawisza).
• CLS (Cumulative Layout Shift) – pokazuje, na ile stabilny jest układ strony podczas ładowania, czyli czy elementy „przeskakują”. Wartość poniżej 0,1 świadczy o dobrej stabilności.

Wysokie wyniki w Core Web Vitals to nie tylko lepsze doświadczenie użytkownika. To także sygnał dla algorytmów, że strona jest zoptymalizowana i godna cytowania przez AI.

W kontekście optymalizacji GEO i AEO liczy się nie tylko to, co publikujesz, ale również jak to prezentujesz. Dla chatbotów jakość treści nie ogranicza się wyłącznie do wartości merytorycznej – równie istotna jest techniczna dostępność strony.

Modele językowe uczą się na podstawie zasobów – szybkich, stabilnych i łatwych do przetworzenia. Strony, które ładują się zbyt wolno lub mają niestabilny układ, mogą zostać pominięte przez algorytmy.

Im szybciej chatbot odczyta i zinterpretuje zawartość strony, tym większe prawdopodobieństwo, że uwzględni ją w swojej odpowiedzi. W tym kontekście Core Web Vitals stają się nie tylko wskaźnikiem UX, ale również kryterium selekcji treści przez AI.

Optymalizacja Core Web Vitals to złożony proces, jednak istnieje kilka działań, które warto wdrożyć na poziomie sklepu internetowego. Oto najważniejsze z nich:

• Stosowanie nowoczesnych formatów graficznych, takich jak WebP zamiast PNG czy JPG. Zapewniają one znacznie mniejszy rozmiar pliku przy zachowaniu wysokiej jakości obrazu.
• Dopasowanie rozmiarów obrazów do rzeczywistego wyświetlania – unikaj ładowania grafik o wymiarach 2000x2000 px, jeśli na stronie są prezentowane w formacie 600x600 px.
• Kompresja plików graficznych – redukcja wagi zdjęć nawet o 90% bez zauważalnej utraty jakości znacząco przyspiesza ładowanie strony.
• Wykorzystywanie atrybutów alt – poprawia to nie tylko dostępność strony, ale również jej semantykę, co jest istotne z perspektywy AI.
• Optymalizacja kodu HTML, CSS i JavaScript – poprzez usunięcie nieużywanych stylów i skryptów oraz łączenie plików, można istotnie zredukować czas ładowania zasobów.
• Kompresja gzip – metoda kompresji, która zmniejsza rozmiar plików przesyłanych z serwera do przeglądarki. Działa głównie na plikach tekstowych, takich jak HTML, CSS, JavaScript. Dzięki temu pliki są mniejsze, więc szybciej się ładują oraz zmniejsza się zużycie transferu danych.

Poprzez takie zmiany sklep nie tylko zyskuje na wydajności, ale staje się także bardziej „czytelny” dla algorytmów AI, zwiększając szansę na pojawienie się w odpowiedziach generowanych przez chatboty.

Każda strona internetowa konkuruje o uwagę algorytmu z setkami tysięcy innych źródeł. Jeśli Twoja witryna ładuje się szybko, utrzymuje stabilny układ treści i natychmiast reaguje na interakcje, staje się bardziej dostępna, czytelna i – co istotne – preferowana przez AI.

Szybkość ładowania to już nie tylko kwestia UX i klasycznego SEO. W kontekście GEO i AEO, stanowi jeden z ważnych elementów, który decyduje o tym, czy treść w ogóle zostanie zauważona i wykorzystana przez modele językowe.

Chatboty AI nie tylko analizują, lecz także rozumieją i cytują treści. Właśnie dlatego język zyskuje na znaczeniu jak nigdy wcześniej. Modele językowe nie funkcjonują jak tradycyjne wyszukiwarki. Nie ograniczają się bowiem do skanowania tekstu. One interpretują sens.

To oznacza, że treść musi być zaprojektowana tak, by „przemawiać” do algorytmu. Zadbaj o jej klarowność, logiczność i dobre osadzenie w kontekście. Właściwa konstrukcja językowa znacząco zwiększa szansę, że strona zostanie wskazana przez AI jako źródło, z podaniem cytatu i adresu.

Aby zwiększyć szansę na cytowanie przez chatboty AI, tekst musi być przede wszystkim zrozumiały. Liczy się prostota przekazu – klarowny język ułatwia modelom interpretację treści.

Równie istotna jest logiczna struktura tekstu. Układ powinien być uporządkowany i przejrzysty, co pomaga algorytmom zrozumieć treść i przypisać do niej odpowiednie znaczenie.

Warto również zadbać o bogactwo językowe. Tekst powinien wykorzystywać słownictwo kontekstowe, takie jak synonimy, pojęcia powiązane tematycznie czy wyrazy z tej samej rodziny semantycznej. Zadbaj ponadto o dostosowanie tonu wypowiedzi i języka do specyfiki branży, w której działa marka. Tego typu podejście sprzyja lepszemu zrozumieniu sensu treści, zarówno przez użytkowników, jak i algorytmy AI, które mogą uznać ją za bardziej wartościową.

Tworzenie treści pod modele językowe nie musi oznaczać utraty jakości. Przeciwnie – wciąż chodzi o pisanie merytorycznie poprawnych tekstów w sposób przemyślany, przejrzysty i precyzyjny. Oto kluczowe zasady:

• Stosuj proste konstrukcje gramatyczne – unikaj zdań wielokrotnie złożonych i specjalistycznego żargonu. Treść powinna być zrozumiała zarówno dla algorytmu, jak i dla użytkownika.
• Wzbogacaj tekst o synonimy i pojęcia powiązane – to ułatwia chatbotom uchwycenie szerszego kontekstu i poprawia trafność odpowiedzi.
• Unikaj ogólników – sformułowania takie jak „najlepsza jakość” czy „świetna obsługa” są trudne do zweryfikowania i rzadko wykorzystywane przez AI jako cytaty. Liczy się konkret i mierzalna wartość.

Źle:
„Nasze buty sportowe to świetny wybór dla każdego. Mamy dobrą jakość i przystępne ceny”.

Dobrze:
„Męskie buty sportowe Nike Air Max, rozmiar 43. Dostępne z darmową wysyłką w 24h. Idealne do biegania i codziennego użytku dzięki amortyzacji Air i siatkowanej cholewce”.

Druga wersja dostarcza więcej konkretów: zawiera pełną nazwę produktu, szczegóły modelu (rozmiar, amortyzacja, konstrukcja cholewki), spersonalizowany komunikat dla docelowej grupy odbiorców (mężczyźni szukający butów do biegania) oraz informację o warunkach dostawy. Co istotne, używa fraz, które są czytelne dla AI (np. męskie buty sportowe) i mogą zostać bezpośrednio zacytowane jako odpowiedź na zapytanie użytkownika.

Twórz treści, które zachowują sens również wtedy, gdy zostaną przytoczone poza oryginalnym kontekstem. Łącz naturalny język z technicznymi szczegółami. To nie tylko ułatwia lekturę tekstu, ale też zwiększa szansę na cytowanie tekstu przez AI.

Poza tym zadbaj o tworzenie unikalnych treści. Kopiowanie opisów z innych źródeł (np. ze strony producenta), obniża ich wartość w oczach algorytmów. Fundamentem widoczności jest zarówno wysoka jakość tekstów, jak również oryginalność treści.

Podczas pisania warto przewidywać potencjalne pytania użytkowników. Skup się nie tylko na suchych informacjach, jakie chcesz przekazać. Zastanów się, dlaczego ktoś miałby szukać danego przedmiotu lub usługi. Umiejętność wyczucia intencji zapytania staje się kluczowym czynnikiem sukcesu w dobie wyszukiwania konwersacyjnego.

Praca nad widocznością w wynikach generowanych przez AI nie kończy się na stronie internetowej. Równie istotne są sygnały kontekstowe pochodzące z zewnątrz, takie jak linki przychodzące, cytowania, opinie użytkowników czy aktywność w mediach społecznościowych.

W oczach algorytmów AI nie jesteś odizolowaną jednostką, lecz częścią szerszego ekosystemu informacyjnego. Im silniejsze i bardziej wartościowe powiązania z innymi źródłami, tym wyżej oceniana jest Twoja strona jako wiarygodne źródło wiedzy.

Dlaczego linki zewnętrzne są istotne dla chatbotów i wyszukiwarek AI?

• Autorytet domeny – linki z wiarygodnych źródeł, takich jak artykuły w mediach branżowe, publikacje uczelni, eksperckie blogi czy portale informacyjne, stanowią sygnał, że Twoja witryna jest wartościowa i godna zaufania.
• Kontekst semantyczny – AI analizuje tematyczne powiązania między stronami. Linki z treści zbliżonych pod względem kontekstu zwiększają szansę, że Twoje informacje zostaną właściwie zinterpretowane i wykorzystane w odpowiedziach.
• Wiarygodność i ranking – chatboty korzystają z danych pochodzących z witryn, które same są często cytowane i rekomendowane. W tym sensie, linki zewnętrzne działają jak forma kolektywnej weryfikacji jakości treści.

Sposobów na pozyskiwanie linków zewnętrznych jest wiele, jednak nie wszystkie mają taką samą wartość z perspektywy widoczności w wynikach generowanych przez AI. Poniżej przedstawiamy te, które odgrywają ważną rolę:

• Publikacje w źródłach o wysokim autorytecie - Obecność w renomowanych mediach branżowych, serwisach eksperckich czy na blogach liderów opinii to wyraźny sygnał dla AI, że marka jest rozpoznawalna i warta uwagi. Takie cytowania zwiększają wiarygodność domeny.
• Cytowania w recenzjach i porównaniach - Jeśli Twoje produkty są wymieniane w zestawieniach, rankingach czy artykułach porównawczych (np. „Top 10 najlepszych butów na lato”), budujesz reputację źródła. Dla AI to cenna informacja, która wspiera decyzję o cytowaniu Twojej strony.
• Linki tematyczne - Kontekst ma znaczenie. Link z bloga o zdrowym stylu życia kierujący do sklepu z suplementami będzie bardziej wartościowy niż odnośnik z niespokrewnionej tematycznie witryny. AI uwzględnia zgodność tematyczną stron w ocenie trafności źródła.
• Linki z rzetelnych źródeł - Ważne jest, aby linki spełniały wymagania stawiane zarówno przez wyszukiwarki, takie jak Google oraz chatboty (m.in. dobra optymalizacja, brak zduplikowanych treści, odpowiedni stosunek linków wychodzących do przychodzących).

Nie wszystkie linki zewnętrzne będą działać na korzyść Twojej strony. Podobnie jak w klasycznym SEO, istnieją źródła, które mogą obniżać jej wiarygodność w oczach modeli językowych.

Dotyczy to w szczególności odnośników pochodzących z masowych, niskiej jakości źródeł, takich jak generowane hurtowo katalogi czy tzw. farmy linków. Tego typu treści są rozpoznawane jako spam i filtrowane zarówno przez chatboty, jak i algorytmy wyszukiwarek, co może skutkować pominięciem strony w wynikach.

Wniosek? Wartość linków nie wynika z ich liczby, lecz z jakości, kontekstu oraz wiarygodności źródła.

Im więcej wartościowych linków, cytowań i pozytywnych wzmianek o Twojej marce, tym większa szansa, że chatboty AI sięgną po Twoje treści jako wiarygodne źródło informacji.

Dla modeli językowych to właśnie takie sygnały – spójne, powtarzalne i pochodzące z zaufanych miejsc – stanowią dowód, że Twoja strona jest godna cytowania i może być rekomendowana użytkownikom jako rzetelne źródło informacji.

Rozwój sztucznej inteligencji nabiera tempa, a jej wpływ na e-commerce staje się coraz bardziej widoczny. Już dziś pojawiają się pierwsze rozwiązania określane jako AI Agents (np. Operator od OpenAI). Nie tylko wspierają użytkowników w wyborze produktów, lecz w założeniu mogą również przejąć część decyzyjności w całym procesie zakupowym.

Jeśli obecna dynamika rozwoju AI się utrzyma, można spodziewać się, że coraz więcej etapów ścieżki zakupowej zostanie zautomatyzowanych. Dla sklepów internetowych oznacza to konieczność jeszcze większej gotowości do „rozmowy” z algorytmami, zarówno w warstwie treści, jak i w aspekcie technicznym.

Wiele wskazuje na to, że sztuczna inteligencja w coraz większym stopniu będzie automatyzować codzienne działania konsumenckie. Modele AI mogą zyskać nie tylko zdolność do analizy ofert, ale również, w określonych warunkach, do sugerowania, a nawet podejmowania decyzji zakupowych w imieniu użytkownika.

Przykładowe obszary zastosowania to:

• wybór produktów na podstawie historii wyszukiwań, preferencji i opinii użytkownika,
• analiza kompletności informacji produktowych i dostępności oferty,
• ocena czasu dostawy, kosztów oraz warunków zwrotu,
• podejmowanie decyzji zgodnie z wcześniej ustalonymi priorytetami zakupowymi.

Można zakładać, że AI Agents będą coraz silniej zintegrowane z całym ekosystemem zakupowym – nie tylko jako inteligentni doradcy, lecz także jako konwersacyjne interfejsy prowadzące użytkownika od pytania aż po finalizację transakcji.

Taki scenariusz oznacza jedno: znaczenie zyskają wiarygodność i jakość danych, na których te systemy będą opierać swoje decyzje.

Choć tempo i kierunek rozwoju sztucznej inteligencji nie są w pełni przewidywalne, istnieją konkretne obszary, w które warto zainwestować już teraz. Jeśli modele językowe i systemy AI rzeczywiście będą odgrywać coraz większą rolę w procesach zakupowych, dobrze przygotowana infrastruktura eCommerce stanie się realną przewagą konkurencyjną.

Warto zadbać o:

• kompletne i aktualne dane produktowe – brak informacji może sprawić, że oferta zostanie pominięta przez AI,
• intuicyjny i spójny UX – zarówno użytkownicy, jak i algorytmy cenią przejrzystość i logiczną nawigację,
• płynną integrację systemów – dane magazynowe, informacje o dostawie i płatnościach powinny być dostępne w czasie rzeczywistym,
• strukturę i jakość treści zgodną z wymogami SEO, GEO i AEO – dobrze zoptymalizowane strony mają większą szansę na pojawienie się w wynikach rekomendowanych przez AI.

Przygotowanie na zmiany nie polega na przewidywaniu każdego scenariusza. Warto za to inwestować w budowanie elastycznej, otwartej na rozwój i technicznie gotowej platformy.

Choć trudno dziś jednoznacznie stwierdzić, że GEO i AEO staną się podstawą widoczności w eCommerce, wiele wskazuje na to, że ich znaczenie będzie systematycznie rosło, zwłaszcza w kontekście wyszukiwania konwersacyjnego i rekomendacji generowanych przez modele językowe.

Sklepy, które już teraz inwestują w semantyczne SEO, spójną strukturę danych, aktualność informacji i wiarygodność treści, zyskują przewagę w cyfrowych oczach systemów AI analizujących zawartość sieci.

W dłuższej perspektywie możliwe jest, że konkurencja o uwagę klienta przeniesie się poza tradycyjne kanały – reklamy czy klasyczne pozycjonowanie – i obejmie sposób, w jaki algorytmy rozumieją, interpretują i rekomendują konkretne oferty.