Pozycjonowanie pod LLM – jak trafić do odpowiedzi AI?
Sztuczna inteligencja ma w 2025 roku ogromny wpływ na środowisko marketingowe. Z każdej strony pojawiają się coraz to lepsze pomysły na zastosowanie AI przy realizacji codziennych zadań marketera.
Ta dziedzina informatyki przykuwa także uwagę klientów. Wielu z nich dostrzega potencjał dużych modeli językowych (LLM), z których korzystają już niemal wszyscy. Nietrudno wywnioskować, że jest to zupełnie nowa przestrzeń reklamowa, w której warto zaznaczyć swoją obecność.
Pojawia się więc pytanie – jak sprawić, aby moja firma trafiła do odpowiedzi sztucznej inteligencji? Na szczęście mam już pierwsze obserwacje i wnioski, którymi podzielę się w tym artykule. Jeżeli chcesz dowiedzieć się, jak zadbać o to, by Twoja firma (lub marka klienta) trafiła do odpowiedzi AI, czytaj dalej!
Co to jest LLM i jak udziela odpowiedzi?
Large Language Model, czyli w skrócie LLM, to zaawansowany model językowy. Oparty jest na sztucznej inteligencji, która została wytrenowana na miliardach słów i zdań pochodzących z różnych źródeł (książek, stron internetowych, forów czy artykułów naukowych). Dzięki temu potrafi generować spójny tekst, odpowiadać na pytania, tłumaczyć wypowiedzi i analizować kontekst językowy na poziomie, który jeszcze kilka lat temu był nieosiągalny.
Sam model nie ma jednak wiedzy w ludzkim rozumieniu tego słowa – nie rozumie, nie czuje, nie zna świata. Działa bazując na prawdopodobieństwie – przewiduje, jakie słowo powinno pojawić się w danym miejscu, by pasowało do reszty. Uczy się wzorców językowych, zależności między wyrażeniami i strukturami zdań.
To właśnie ten mechanizm predykcji sprawia, że odpowiedzi LLM-ów mogą sprawiać wrażenie naturalnych i dobrze dopasowanych do kontekstu. W praktyce, gdy zadajesz pytanie, model analizuje jego treść, a następnie – na podstawie wcześniejszych przypadków – tworzy odpowiedź, która statystycznie pasuje do danej sytuacji.
Predykcja, na której opiera się LLM, nie jest idealna. Tu właśnie pojawia się problem halucynacji. Modele językowe generują odpowiedzi w oparciu o prawdopodobieństwo występowania kolejnych słów, tak by brzmiały wiarygodnie i spełniały oczekiwania użytkownika. Nie mają jednak wbudowanego filtra prawdy.
Bez odwołania się do zewnętrznych, wiarygodnych źródeł, mogą podać treść, która jest zmyślona, mimo że brzmi całkiem sensownie. To jedna z największych pułapek pracy z AI – jej pozorna pewność siebie.
Mechanizmy LLM w Google – istotna zmiana w wyszukiwarce
Mechanizmy LLM zostały wdrożone również do wyszukiwarki Google w postaci AI Overviews. To oznacza, że również to narzędzie jest podatne na halucynacje.
Schemat działania mechanizmu groundingu
Aby zminimalizować ryzyko podawania nieprawdziwych informacji, stosuje się technikę zwaną groundingiem. W uproszczeniu, grounding polega na uzupełnianiu odpowiedzi generowanej przez model językowy o dane pochodzące z wiarygodnych, aktualnych źródeł – najczęściej z wyników wyszukiwania.
Może to przybierać formę query augmentation (czyli rozszerzania zapytania o dodatkowe frazy powiązane semantycznie) lub query expansion (czyli wzbogacania go o hasła bliskoznaczne czy synonimiczne), co pozwala AI lepiej zrozumieć kontekst i bazować na rzetelnych informacjach zamiast zgadywać.
Taki grounding musi jednak opierać się na stronach, które mają wysoki poziom zaufania – zarówno w oczach użytkowników, jak i z perspektywy automatycznych systemów. Optymalizacja pod LLMy, w tym Google AI Overviews, zmierza więc do tego, by Twoje treści stały się wiarygodnym punktem odniesienia.
To nie tylko kwestia techniczna – liczy się rozpoznawalność marki, autorytet ekspertów i spójność przekazu. AI chętniej sięga po dane, które zostały już wielokrotnie przywołane w kontekście danego tematu, są dobrze ustrukturyzowane, aktualne i zgodne z tym, co mówią inni specjaliści.
Innymi słowy, chodzi o to, by Twoja strona była nie tylko dobrze zoptymalizowana, ale także godna cytowania.
Techniki pozycjonowania pod LLM
Tworząc ten artykuł przejrzałem dziesiątki innych źródeł na temat pozycjonowania w LLM. Można odnieść wrażenie, że przejście w świat AI to prawdziwa rewolucja i powinniśmy przygotować się na fundamentalne zmiany w podejściu do SEO.
Postanowiłem jednak podzielić ten segment na trzy główne obszary, które miały pomóc mi opracować strukturę wpisu. Wraz z dodawaniem kolejnych punktów optymalizacji do listy, zacząłem zauważać pewne prawidłowości.
Okazało się, że fundamentalny rdzeń pozycjonowania pozostaje taki sam – zmienia się jednak sposób, w jaki o nim dziś opowiadamy! Co prawda przewija się kilka nowych pojęć, takich jak entity salience czy trójki semantyczne, ale nie musisz stać się mistrzem machine learningu, by zrozumieć o co w nich chodzi. Praca pozycjonera w dalszym ciągu opiera się na budowaniu autorytetu, publikowaniu przydatnych treści oraz zapewnianiu przyjemnego doświadczenia korzystania ze strony.
Przykład spadku liczby kliknięć od momentu wdrożenia AI Overviews (portal informacyjny)
Oczywiście dominują głosy twierdzące inaczej. Faktycznie, ciężko jest ignorować zmiany w wyszukiwarkach, przejawiające się m.in. spadkiem liczby kliknięć (cierpią na to portale, gdzie przeważają treści o tematyce informacyjnej). Na koniec dnia SEO zawsze wymagało jednak dostosowywania strategii do zmiennego środowiska. To kolejna z takich sytuacji.
Należy szukać nowych okazji do przyciąnia ruchu, proponując rozwiązania i formaty treści, których nie zastąpi podsumowanie AI. Szczególnym zainteresowaniem cieszą się między innymi darmowe narzędzia online! Warto rozważyć też, czy przyjęte wcześniej KPI nadal mają sens w konkteście nowych okoliczności. Dopóki jednak strony internetowe same w sobie nie zaczną pełnić nowych funkcji, pozycjonowanie będzie miało takie same założenia.
To dobra wiadomość dla tych, którzy obawiają się rychłej śmierci SEO. Rzeczywistość nie jest jednak tak odmienna, jak mogłoby się wydawać. Jeżeli do tej pory pozycjonowałeś strony “po staremu”, warto jednak poświęcić czas na nadrobienie kilku zaległości.
Schemat odpowiedzi Google AI Overview – pojedyncze fakty z linkami do różnych portali
Przede wszystkim, trzeba wziąć pod uwagę kierunek rozwoju narzędzi AI (ChatGPT, Gemini) oraz wyszukiwarki Google (AI Overviews, AI Mode). Jak łatwo można zaobserwować, ich odpowiedzi składają się często z pojedynczych akapitów lub punktów listy. Mechanizmy sztucznej inteligencji wyciągają ze strony poszczególne fakty i bloki informacji, które mogą mieć znaczenie w kontekście otrzymanego zapytania. Do każdej myśli kieruje link, na podstawie którego AI pozyskało tę informację. Systemy te będą przetwarzać wiadomości które podałeś, a nie tylko zwracać je w dokładnie takiej formie, jak sam je zapisałeś.
Treść, którą publikujesz, musi być na to gotowa – i właśnie w tym chcę Ci pomóc!
Rozwijaj silną markę i jej autorytet w branży (dawniej – link building)
W standardowych działaniach SEO często wystarczyło skupić się na pozyskiwaniu linków z wysokiej jakości źródeł. W tym celu publikowano artykuły sponsorowane, wpisy na forach lub pozyskiwano odnośniki innymi metodami. Celem był jednak link sam w sobie, najlepiej follow (przekazujący moc).
Dziś wygląda to nieco inaczej. Pozycjonowanie pod LLM zachęca do prowadzenia działań cyfrowego PR-u bardziej niż do zwykłego pozyskiwania linków. Ważne jest, by wzmianki o firmie pojawiały się w wielu uznanych źródłach. Gdy roboty crawlujące AI otrzymają informację z wielu miejsc, że dana marka jest godna zaufania, zwiększy się szansa na wykorzystanie jej w odpowiedzi AI. Skąd to wiemy?
Badanie Profound potwierdza, że najczęściej cytowane źródła wiedzy w narzędziach AI (ChatGPT, AI Overviews, Perplexity) to:
- Wikipedia
- Forbes
- NerdWallet
- YouTube
- Quora
Wniosek jest prosty – jeżeli chcesz zwiększyć szansę na obecność w narzędziach AI, powinieneś pojawiać się w najczęściej cytowanych źródłach!
Checklista optymalizacji w obszarze link buildingu i cyfrowego PR:
- Marka prowadzi klasyczny link building w jakościowych portalach tematycznych z ruchem organicznym
- Strona internetowa firmy jest poświęcona opisywaniu wąskiej branży, przez co zwiększa się szansa na uznanie jej za autorytet w danej dziedzinie
- Publikowane treści mają wyraźnie zaznaczonego autora w bloku z biogramem
- Autor treści (lub marka) wypowiada się także w innych miejscach w sieci (na przykład Reddit) – w cyfrowym PR liczy się jednak przekazywanie wartościowych porad, a nie autoreklama
- Marka odpowiada na wszystkie opinie i recenzje jakie otrzymuje – narzędzia AI korzystają z różnych źródeł wiedzy, więc warto zachęcać klientów do pozostawiania pozytywnych opinii
- Marka jest cytowana przez różne źródła wiadomości z branży (na przykład dzięki ciekawym pomysłom, ambitnym case study, unikalnym badaniom i wnioskom)
- Marka pojawia się w topowych rankingach z branży – to ważne w kontekście zapytań użytkowników w stylu “jaka jest najlepsza firma SEO”
Publikuj treści wysokiej jakości (dawniej – content marketing)
To zasada dobrze znana ze standardowego pozycjonowania. Treść nadal pozostaje podstawą budowania widoczności, więc nie może być co do niej najmniejszych zastrzeżeń. W kontekście AI zmniejsza się jednak rola tworzenia treści na konkretne słowo kluczowe. Znaczenie ma teraz szerszy kontekst i sposób przekazywania informacji.
Checklista optymalizacji treści pod LLM:
- Najważniejsze informacje są przekazywane na początku publikacji, reszta wpisu to rozwinięcie
- Portal dba o semantykę w obrębie całej domeny – podstrony są dzielone na klastry tematyczne od ogółu do szczegółu, co jest odzwierciedlone także w strukturze URL
- Treści są tworzone zgodne z intencją wyszukiwania i oczekiwaniami użytkowników
- W treści wykorzystuje się trójki semantyczne (proste konstrukcje składające się z podmiotu, orzeczenia i dopełnienia, na przykład – FEB to agencja marketingowa)
- W treści używa się prostego, zrozumiałego języka – wyszukiwarka udzieli odpowiedzi w taki sposób, by każdy użytkownik mógł ją zrozumieć, więc nie warto wszędzie wspominać o technikaliach
- Przed publikacją badane jest entity salience – to metryka określająca, jak bardzo dana encja (czyli konkretna osoba, miejsce, marka) wyróżnia się w treści, co pomaga zrozumieć, które informacje są kluczowe, a które stanowią jedynie kontekst lub tło – nie możesz zbytnio odbiegać od tematu
- Wykorzystywane są materiały multimedialne, takie jak infografiki czy wideo na YouTube (cytowane przez Gemini i ChatGPT) – to również dodatkowe potwierdzenie eksperckości, a im więcej pracy włożysz w dany temat, tym lepiej
- Publikowane są własne wnioski, przemyślenia, badania, analizy, raporty – stając się źródłem pewnych informacji, wspieramy cytowanie marki przez inne portale
- Jeżeli do tworzenia treści wykorzystuje się AI, tekst nie może być schematyczny – należy unikać powtarzalnych konstrukcji zdań, warto zadbać o ludzki aspekt w publikowanych materiałach
- Treści dostępne w domenie pozostają aktualne – AI będzie skupiać się na najświeższych danych i aktualnych informacjach
Zadbaj o wysoką dostępność treści (dawniej – techniczne SEO)
Ta kategoria jest spadkobiercą po klasycznym, technicznym SEO. Oczywiście w dalszym ciągu należy dbać o poprawność działania strony internetowej – to baza, do której dokładane są kolejne istotne elementy.
W tej sekcji chciałem jednak podkreślić o czym trzeba pamiętać skupiając się na kontekście sztucznej inteligencji. Ważne jest, aby content był serwowany w formie przystępnej dla algorytmów AI. To nie tylko opisane wcześniej kwestie językowe (wspomniane już dwukrotnie trójki semantyczne) ale też czysto strukturalne, wynikające z oczekiwań względem czytelności kodu HTML.
Checklista optymalizacji technicznych strony pod LLM:
- Publikowane materiały posiadają hierarchiczną strukturę nagłówków (od H1 do H6 – jak np. w pracy dyplomowej)
- Podstrony są dodatkowo opisane za pomocą danych schema.org, co pomaga zrozumieć szerszy kontekst publikowanego materiału
- W treści pojawiają się poprawne listy, tabele, FAQ – uporządkowane dane są o wiele łatwiej konsumowane przez algorytmy niż klasyczny tekst
- Stosowane są krótkie akapity, które nadają się do cytowania – warto dzielić tekst na mniejsze partie, by podkreślać początek i koniec danej myśli
- Materiały zawierają podsumowanie najważniejszych wniosków na końcu – kolejna uporządkowana struktura, która przyda się zarówno użytkownikom, jak i robotom AI
- Zadbano o krótki czas ładowania strony – istotne w kontekście użytkowników, którzy nie lubią długo czekać na załadowanie treści, oraz robotów, które muszą uzyskać odpowiedź w konkretnie określonym czasie
- Odblokowano robotom AI dostęp do treści w robots.txt – Warto upewnić się, że plik pozwala na indeksowanie przez ChatGPT-User, PerplexityBot i Googlebot-Extended (ich zablokowanie uniemożliwia widoczność treści w narzędziach opartych na AI)
- Opracowano plik llms.txt – to propozycja stworzenia nowego standardu pliku umieszczanego w katalogu głównym strony internetowej /llms.txt, którego celem jest ułatwienie dużym modelom językowym lepszego rozumienia i wykorzystywania zawartości witryn podczas działania – zobacz plik llms.txt FEB
Jak zbadać, czy firma jest widoczna w odpowiedziach AI?
Zanim zaczniesz optymalizować treści pod kątem dużych modeli językowych, warto sprawdzić, jaka jest obecna widoczność Twojej marki w odpowiedziach generowanych przez AI. W pierwszym kroku spróbuj ręcznie zadać pytania o Twoją firmę narzędziom takim jak ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude czy bezpośrednio w Google.
Zobacz, co LLM-y o niej wiedzą, jakie informacje potrafią przywołać i czy w ogóle pojawia się w kontekście danej branży. To pierwszy, prosty test, który daje sygnał, czy Twoja obecność w sieci jest na tyle istotna, by modele mogły ją rozpoznać i uwzględnić w swoich odpowiedziach.
Panel narzędzia https://chatbeat.com/
Pojawiają się już też eksperymentalne narzędzia do śledzenia treści odpowiedzi takich zapytań, jak chociażby: http://yosa.ai/ lub https://chatbeat.com/. Dzięki temu nie musisz powtarzać badań samodzielnie.
Ciekawą nowością jest też system śledzenia widoczności w AI Overviews proponowany przez Semstorm. Możesz przetestować narzędzie przez 14 dni za darmo z kodem "AIODEMO" pod linkiem: https://app.semstorm.com/demo
Alternatywą może być też Adobe LLM Optimizer, o którym przeczytasz więcej tutaj: https://news.adobe.com/news/2025/06/adobe-llm-optimizer-empowers-businesses-drive-brand-visibility
Kolejnym krokiem jest analiza tego, o jakich firmach narzędzia AI mówią, gdy zapytasz o usługi lub produkty z Twojego sektora. Sprawdź, czy pojawiają się Twoi bezpośredni konkurenci, jakie treści są przez modele cytowane oraz jakiego typu publikacje są wykorzystywane w odpowiedziach. Często są to poradniki, rankingi, wpisy eksperckie lub aktualne dane z uznanych portali.
Warto zwrócić uwagę na to, jak zbudowane są te treści – jaka jest ich struktura, w jaki sposób podawane są informacje i jakie źródła zostały uwzględnione. To cenna wskazówka, jakiego rodzaju content AI uznaje za wartościowy i godny cytowania – i w jakim kierunku warto rozwijać własną strategię treści.
Podsumowanie:
- LLM-y zmieniają zasady gry w SEO, ale nie burzą fundamentów – choć narzędzia oparte na sztucznej inteligencji wprowadzają nowe podejście do widoczności treści, podstawy wciąż mają kluczowe znaczenie.
- Predykcja w modelach językowych może prowadzić do halucynacji – AI generuje odpowiedzi na podstawie prawdopodobieństwa, a nie rzeczywistego zrozumienia treści. Bez wsparcia w postaci wiarygodnych źródeł (groundingu), odpowiedzi mogą być mylące lub nieprawdziwe.
- Google AI Overviews korzysta z LLM-ów, więc też może się mylić – aby zwiększyć szanse na pojawienie się w odpowiedziach, trzeba tworzyć treści, które AI uzna za godne cytowania.
- Pozycjonowanie pod LLM to cyfrowy PR, semantyczne SEO i optymalizacje techniczne – ważniejsze niż linki są dziś wzmianki w jakościowych publikacjach, spójność przekazu marki, dobre opisy autorów i jasna struktura treści.
- Widoczność marki w AI można (i trzeba) sprawdzać – analizuj, co modele wiedzą o Twojej firmie. To najlepszy punkt wyjścia do optymalizacji pod nową rzeczywistość wyszukiwania.
Źródła:
https://www.animalz.co/blog/ai-visibility-pyramid/
https://www.szymonslowik.pl/jak-pozycjonowac-sie-w-ai-overviews-oraz-ai-mode/
https://searchengineland.com/how-ai-mode-ai-overviews-work-patents-456346
https://patents.google.com/patent/US20250164978A1/en
Autor artykułu
Marcel Pękala
SPECJALISTA SEO
