Google AI Mode – jak zmieni się wyszukiwarka w trybie AI?

23 czerwca 2025 roku w USA uruchomiono Google AI Mode (tryb AI Google). Ten specjalny tryb działania wyszukiwarki wyznacza nowy kierunek, na którym muszą skupić się teraz specjaliści SEO. Aby dostosować się do nadchodzących zmian, które z pewnością trafią również do polskiej wersji wyszukiwarki, trzeba jednak dobrze zrozumieć jak działa ten mechanizm. 

Choć zmiany względem klasycznego wyszukiwania są diametralne, nie wszystko co wiemy o pozycjonowaniu musi od razu wylądować w koszu. Wiedza o standardowym SEO to solidna podstawa, która pozwoli Ci przygotować się do tego, co przyjdzie w ciągu kolejnych kilku miesięcy i lat! Jeżeli chcesz dowiedzieć się, jak wygląda przyszłość wyszukiwania – czytaj dalej!

Co to jest Google AI Mode?

Źródło: https://blog.google/products/search/ai-mode-search/

Tryb AI w Google to zupełnie nowa funkcja wyszukiwarki o zmienionym interfejsie. Pozwala użytkownikowi na wprowadzenie zapytania, tak jak ma to miejsce w wielu innych narzędziach AI. Zamiast TOP 10 wyników wyszukiwania zwraca jednak dogłębnie przeanalizowaną odpowiedź, wygenerowaną na podstawie: 

• bazy wiedzy, 
• informacji znalezionych w sieci,
• danych na temat użytkownika. 

Założeniem AI Mode jest ułatwienie pogłębiania tematu, który w danym momencie interesuje użytkownika. Realizuje to poprzez rozproszenie otrzymanego zapytania na dziesiątki lub nawet setki mniejszych podzapytań, które są potencjalnie istotne (technika query fan-out). Następnie, uzyskane fakty są łączone w ostateczną odpowiedź, która zawiera różne spostrzeżenia na dany temat. 

Odpowiedź staje się więc o wiele głębsza niż w tradycyjnym wyszukiwaniu. Użytkownik nie musi już poświęcać uwagi na samodzielną analizę różnych źródeł – AI podsumuje je dla niego. Co więcej – narzędzie w miarę używania będzie dostosowywać się do danego użytkownika, ponieważ będzie brało pod uwagę jego historyczne zapytania i interakcje. 

Dlaczego ta zmiana jest tak istotna dla SEO? Wdrożenie tego trybu oznacza konieczność przemodelowania aktualnej strategii pozycjonowania. Wynika to z prostego faktu – niemal każdy użytkownik zobaczy inne wyniki wyszukiwania! Klasyczne TOP 10 zostanie zepchnięte na dalszy plan w sytuacji, gdy odpowiedź na dane pytanie będzie za każdym razem generowana nieco inaczej.

Na znaczeniu zyska przekazywanie istotnych informacji w sposób, który wpasuje się w systemy rozumowania AI i zgłębiania tematu przez system. 

Jak działa Google AI Mode?

Przygotowując się do tego materiału odkryłem ciekawe źródła wiedzy, które dość jasno wyjaśniają mechanizmy działania trybu AI w Google. Bazują one na oficjalnych patentach Google, które są sprawdzonym źródłem informacji. Choć żaden patent nie mówi wprost jak działa konkretnie to narzędzie, doświadczeni specjaliści SEO byli w stanie połączyć kropki i wysnuć logiczne wnioski, które chciałbym tu przedstawić. 

Mechanizm działania Google AI Mode, źródło: https://ipullrank.com/how-ai-mode-works

Mechanizm query fan-out w Google AI Mode

W pierwszej kolejności AI Mode otrzymuje zapytanie od użytkownika. Zapytanie jest interpretowane przez system pod kątem intencji wyszukiwania, aby odpowiedź faktycznie pomogła osiągnąć jego cel. 

Następnie system zaczyna samodzielnie zadawać kolejne pytania, szukając odpowiedzi najbardziej zbliżonych do oczekiwań tej osoby. System szuka potwierdzenia znalezionych wstępnie informacji w różnych źródłach, by upewnić się, że odpowiedź jest poprawna. 

Kolejne podzapytania AI Mode mogą badać synonimy frazy, różne intencje i poboczne tematy. Wyróżniamy:

• zapytania powiązane semantycznie – o podobnym znaczeniu, choć używające innych słów,
• zapytania domniemane – uwzględniające o co mogło chodzić użytkownikowi, choć sam tego nie sprecyzował,
• zapytania porównawcze,
• zapytania bazowane na wcześniejszych zapytaniach,
• zapytania personalizowane – uwzględniające zainteresowanie, lokalizację, historię interakcji użytkownika,
• zapytania przeformułowane – przypominające “synonimy” oryginalnego zapytania użytkownika
• zapytania rozszerzone o encje.

Po zebraniu źródeł wiedzy, które mogą być przydatne dla użytkownika, następuje etap rozumowania narzędzia AI. Musi ono określić, jakie typy treści będą potrzebne na każdym etapie tworzenia odpowiedzi. Na tej podstawie system wybiera odpowiednie modele do konkretnych zadań: jeden zajmie się wyciąganiem faktów, inny podsumowaniem treści.

Końcowy etap to synteza uzyskanych informacji do finalnej odpowiedzi AI, wzbogaconej o różnorodne perspektywy znalezione i potwierdzone w sieci. Pojawiają się także sugestie do kolejnych szczegółowych pytań, jakie mógłby chcieć zadać użytkownik i rozpocząć proces od nowa.

Pamiętaj: AI Mode bazuje też na zebranych wcześniej danych o użytkowniku i jego zachowaniach oraz dostosowuje się do niego. Odpowiedź nie będzie bazowana na konkretnym zapytaniu (jak obecnie ma to miejsce w Google) tylko na historii interakcji użytkownika z systemem!

Klasyfikacja informacji w Google AI Mode

Tryb AI ocenia dokumenty z indeksu Google pod kątem tego, na ile zawarte w nich treści pokrywają się z głównym zapytaniem użytkownika i podzapytaniami wygenerowanymi przez AI. Jak to możliwe? 

Źródło: https://corpling.hypotheses.org/495

W tym celu stosuje się technikę zamieniania słów na wektory, czyli wartości liczbowe. Następnie porównuje się wektor danego dokumentu (lub – co bardziej prawdopodobne – jego fragmentów) pod kątem zgodności z wektorem utworzonym na podstawie zapytania użytkownika. Obliczając miarę podobieństwa cosinusowego (cosine similarity) można określić, na ile dane fragmenty tekstu są do siebie semantycznie zbliżone.

Autorski system pomiaru podobieństwa cosinusowego FEB bazujący na modelu all-MiniLM-L6-v2

Co to oznacza dla SEO? Treści nie mogą zbytnio odbiegać od głównego tematu, ponieważ po zmianie na wartości liczbowe, zgodność będzie obliczana matematycznie. Choć obecność zdania w tekście może mieć sens z logicznego punktu widzenia, każdy blok informacji musi bezpośrednio odnosić się do zapytania użytkownika. 

Pamiętajmy jednak – AI Mode nie musi korzystać z całego dokumentu, tylko zawartego w nim bloku informacji! To oznacza, że nawet jeden trafny wniosek w tekście może zapewnić widoczność źródła w trybie AI.

Ta zmiana może wydawać się drastyczna, ale w rzeczywistości często spełnia się ten punkt bez głębszej refleksji w czasie optymalizacji tekstu. Sednem pozostaje tutaj stosowanie odpowiednich słów kluczowych i ich synonimów w naturalny sposób – tym specjaliści SEO zajmują się już od dawna! 

Podsumowując ten wątek – dokumenty będą konkurować między sobą o to, który z nich jest bardziej zbliżony do oczekiwań użytkownika. Zadecyduje o tym zbieżność z tematem zapytania i wnioskowanie systemu AI, na które wpływają m.in. osobiste preferencje pytającego.

Jak optymalizować treści pod AI Mode?

Urozmaiceniem strategii SEO o perspektywę trybu AI może być głębsza refleksja nad publikowanymi tekstami. Warto spróbować przekazać w artykule odpowiedzi na pytania, które potencjalnie może wygenerować AI by dokonać głębszej analizy. 

Logika działania trybu AI sprawia, iż narzędzie potrzebuje uzasadnienia, że odpowiedź, którą chce podać użytkownikowi jest istotna. Celem jest, aby AI mode trafiał na Twoją treść przy jak największej liczbie zapytań i uznawał ją za najbardziej trafną na każdym etapie rozumowania.

AI Mode może służyć do podsumowywania, porównywania, potwierdzania informacji – i właśnie to musisz zapewnić w swoim contencie!

Co to konkretnie oznacza? Treści powinny być tworzone w taki sposób, by pozostawały zwięzłe z potencjalnymi, pogłębionymi pytaniami AI. Temat musi być opisany i wyjaśniony z różnych perspektyw, potwierdzony w obrębie wpisu, a do tego napisany językiem nadającym się do cytowania. Trzeba uwzględnić:

• porównanie do innych rozwiązań,
• pokazanie wad i zalet,
• stosowanie konkretnych nazw,
• unikanie zbędnych powtórzeń,
• przekazywanie informacji w blokach i uporządkowanych strukturach.

Pamiętaj, że w Google tryb AI wykorzystuje też grafiki, audio i wideo do udzielenia informacji (o ile uzna, że to przydatne dla danego użytkownika). Warto zadbać więc o produkcję różnorodnego contentu, który trafi w odmienne oczekiwania. 

Multimodalność ma także inną konsekwencję. Jeżeli pogłoski okażą się słuszne, w odpowiedziach AI będą mogły pojawiać się także informacje pozyskane ze stron internetowych opublikowanych w innym języku niż ten, którym posługuje się nim sam użytkownik.

Na jedno narzędzie (AI Mode) składa się kilka dużych modeli językowych wykorzystywanych na różnych etapach. Dodatkowe wskazówki dotyczące pozycjonowania w LLM-ach znajdziesz tutaj: https://feb.net.pl/blog/pozycjonowanie-pod-llm-jak-trafic-do-odpowiedzi-ai

Odnośniki do innych źródeł w trybie AI Google

A co z linkami do stron źródłowych, z których AI czerpie informacje? Niestety, w AI Mode strona może, ale nie musi być zacytowana. Czasem przeważa o tym nawet jedno zdanie, które akurat dobrze wpasowałoby się w głębsze podzapytania systemu. 

To może być dla Ciebie zarówno szansa (jeśli do tej pory byłeś często poza TOP 10) lub zagrożenie (gdy Twoje główne źródło przychodów pochodziło z ruchu organicznego na stronie).

Główne wyzwanie – brak narzędzi SEO gotowych do analizy AI Mode

Jednym z największych wyzwań, przed jakimi stoją dziś specjaliści SEO, jest brak odpowiednich narzędzi analitycznych dostosowanych do działania trybu AI Mode. 

Klasyczne systemy, opierające się na pozycjach w wynikach wyszukiwania, nie mają zastosowania w środowisku, w którym odpowiedź jest tworzona dynamicznie na podstawie rozproszonego zestawu zapytań. 

Obecne narzędzia SEO nie oferują wglądu w to, które fragmenty treści zostały wykorzystane, jak często cytowano stronę w generowanych odpowiedziach ani jak dobrze treść wypada na tle konkurencji w ujęciu wektorowym. To oznacza, że specjaliści muszą polegać na własnych, niestandardowych rozwiązaniach, które pozwolą choć częściowo zrozumieć, jak ich content działa w środowisku opartym na LLM.

Źródło: https://ipullrank.com/tools/qforia 

Jednym z możliwych podejść jest tworzenie macierzy zapytań (synthetic queries), które AI Mode może wygenerować w ramach query fan-out. Następnie można zebrać wyniki dla tych zapytań i porównać je z contentem konkurencji – ale nie tylko pod względem pozycji, lecz także semantycznego dopasowania. Istnieje narzędzie Qforia, które stara się realizować to zadanie. 

Istotne staje się tutaj generowanie wektorowych reprezentacji zarówno zapytań, jak i fragmentów treści, a następnie porównanie ich za pomocą miary podobieństwa. Taki proces wymaga własnych skryptów, znajomości NLP i infrastruktury obliczeniowej – obecnie nie istnieje żadne komercyjne narzędzie SEO, które umożliwia analizę widoczności na poziomie bloków treści, wektorów semantycznych i personalizowanych odpowiedzi AI.

Krok w dobrą stronę wykonało ostatnio narzędzie Screaming Frog, dodając możliwość przeanalizowania podstron pod kątem semantyki w obrębie jednej domeny. To pomoże Ci usunąć duplikaty treści, ale to nadal za mało by badać widoczność w zewnętrznym narzędziu.

Jak mierzyć skuteczność pozycjonowania w środowisku AI Mode?

Tak jak wspomniałem już wyżej, mierzenie skuteczności w oparciu o klasyczne narzędzia sprawdzające pozycje w wynikach wyszukiwania traci na znaczeniu. Ciężko też mierzyć efektywność na podstawie samych kliknięć, gdy wiadomo, że dla stron o charakterze informacyjnym jest ich coraz mniej. Pozostaje więc ustalić nowe KPI dostosowane do nowego środowiska pracy SEO-wca. 

Myślę, że w niektórych przypadkach najlepszym miernikiem pozostanie tutaj ilość generowanych konwersji – tyczy się to głównie e-commerce. Google stara się zapewnić, że choć liczba kliknięć z wyszukiwarki jest mniejsza, to w rzeczywistości kliknięcia z odpowiedzi AI są wyższej jakości i z większym prawdopodobieństwem uda się uzyskać z nich bezpośredni zwrot. Na ten moment ciężko jest to zmierzyć, więc pozostaje obserwować sytuację i wyciągać własne wnioski. 

A co w przypadku treści, która nie powstaje bezpośrednio po to, by generować konwersje? W końcu nadal trzeba zadbać o autorytet w wąskiej branży tematycznej! Myślę, że w tym przypadku trzeba będzie skupić się na pomiarze: 

• liczby cytowanych fragmentów treści ze strony w AI Mode,
• liczby zapytań, w których AI używa danego fragmentu strony.

Na ten moment jednym z narzędzi, które bada takie obszary jest Profound.

Docelowo idealnie byłoby jednak, gdyby opcja pomiaru pojawiła się po prostu jako dodatkowe pole w filtrach Google Search Console. Obecnie wiemy tylko tyle, że dane z trybu AI trafiają do GSC, ale nie można ich odseparować od wyników klasycznego wyszukiwania. Pozostaje czekać na rozwój sytuacji i obserwować zmiany!

Podsumowanie:

• Google AI Mode to nowy tryb wyszukiwania Google, który zamiast listy linków generuje spersonalizowaną, pogłębioną odpowiedź opartą na analizie wiedzy, sieci i danych o użytkowniku.
• Klasyczne SEO nie znika, ale schodzi na drugi plan – teraz liczy się to, czy Twoja treść zostanie rozpoznana jako przydatna w kontekście rozumowania AI.
• Widoczność nie zależy już od pozycji w rankingu, lecz od tego, jak dobrze fragment Twojego contentu pasuje do intencji i podzapytań systemu.
• AI Mode rozkłada każde pytanie na części i szuka treści, które są precyzyjne, zwięzłe, oparte na faktach i napisane językiem gotowym do cytowania.
• SEO przyszłości to myślenie blokami informacji, dbałość o semantykę, wielokanałowy content i zrozumienie, jak rozumuje wyszukiwarka oparta na LLM-ach.

Źródła:

https://ipullrank.com/how-ai-mode-works 

https://search.google/pdf/google-about-AI-overviews-AI-Mode.pdf