Jak tworzyć treści widoczne dla ChatGPT, Gemini i innych wyszukiwarek nowej generacji? Poznaj zasady pozycjonowania AI

Jeszcze niedawno „całe to SEO” sprowadzało się do pytania: jak wskoczyć na pierwsze miejsca wyników wyszukiwania? Dziś zastanawiamy się, co zrobić, aby pojawić się w odpowiedziach AI. Użytkownicy wpisują zapytania nie tylko w Google, ale też w ChatGPT, Perplexity, Gemini czy Copilocie. Coraz rzadziej są to klasyczne frazy kluczowe – piszą lub mówią pełnymi zdaniami. Co więcej, nie klikają w linki – bo odpowiedź dostają natychmiast. Jak modele językowe wybierają treści? Co zrobić, aby twoja marka była widoczna w wyszukiwarkach nowej generacji? Jak pisać treści pod AI? I czy to w ogóle możliwe? Czytaj dalej – wspólnie przyjrzymy się, jak działają algorytmy AI. 

Umarł król, niech żyje król, czyli co to GEO

Rok 2025 pokazał nam, że potrzebujemy nowej strategii – takiej, która łączy wiedzę o SEO, content marketingu, doświadczeniu użytkownika i algorytmach modeli językowych. Ta strategia już ma swoją nazwę: GEO – Generative Engine Optimization. GEO oznacza optymalizację pod kątem wyszukiwarek generatywnych. Celem procesu jest zwiększenie widoczności strony internetowej w narzędziach opartych o generatywną sztuczną inteligencję, czyli m.in. ChatGPT, Gemini, Bing Chat, Perplexity, a także AI Overviews. Ich wyniki wyszukiwania znacznie różnią się od tych dostarczanych przez Google – są rozbudowane, konwersacyjne, czerpią z różnych źródeł, zamiast kierować użytkownika do konkretnej strony. Dlatego e-commerce’y potrzebują nowego podejścia do optymalizacji.

Nowego, ale – na szczęście – opartego o te znane nam już podstawy i wypracowane mechanizmy. SEO można opisać jako walkę o najwyższe pozycje w wyszukiwarce, z kolei GEO to dążenie do tego, aby twoje treści były spersonalizowane, jeszcze bardziej wartościowe i użyteczne. 

Zatem i tym razem pogłoski o śmierci SEO („SEO is dead” – ile razy już to słyszeliśmy?) są przesadzone. Narzędzia AI nie uśmiercą SEO, ale w pewnym stopniu zmienią nasze przyzwyczajenia dotyczące sposobu wyszukiwania oraz oczekiwań względem wyników.

Czy wyszukiwarki AI mogą konkurować z Google?

Według prognozy firmy badawczej Gartner do 2026 roku tradycyjny ruch w wyszukiwarkach może spaść o 25% – przede wszystkim z powodu rosnącego zainteresowania narzędziami AI. To – podkreślam – przewidywania, dodatkowo wysnute na początku 2024 roku, dlatego powinniśmy je traktować raczej jako wskazówkę. Rzeczywisty wpływ AI na klasyczne wyszukiwarki zależy od wielu czynników, w tym od adaptacji samych wyszukiwarek do nowych technologii (kłaniają się AI Overviews od Google) oraz zmieniających się preferencji użytkowników.

Nie możemy jednak zaprzeczyć, że sposób, w jaki wyszukujemy, ewoluuje. Jak argumentują twórcy raportu „Accenture Life Trends 2024”, tradycyjne metody wyszukiwania informacji powoli ustępują miejsca bardziej „naturalnej” i konwersacyjnej komunikacji z urządzeniami i aplikacjami. 

 

Jak AI wybiera treści? 8 sposobów na pisanie treści „pod AI”

1. Głęboka i wyczerpująca treść

Modele językowe, takie jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity, nie tylko „czytają” treści, ale także dogłębnie je analizują, zestawiają, porównują i oceniają pod kątem tego, czy są pomocne dla użytkownika. Co to znaczy w praktyce? 

Artykuły typu „5 szybkich trików” raczej nie załapią się do odpowiedzi AI, jeśli nie są podparte realną wartością. Generatywne modele nie łapią się na clickbate’y – one szukają wartościowych, użytecznych treści, które mogą wykorzystać w klarownych odpowiedziach dla użytkownika. 

Mówimy tu o:

• dogłębnych analizach,
• logicznie uporządkowanych argumentach,
• konkretnych przykładach i porównaniach.

Przykładowo, jeśli piszesz o „najlepszych narzędziach AI do copywritingu”, nie wystarczy, że wymienisz kilka nazw. Wyjaśnij, do czego nadaje się każde z nich, jakie mają ograniczenia, jak wypadają w konkretnych zastosowaniach. Taka treść nie tylko bardziej przysłuży się użytkownikowi, ale i zostanie rozpoznana przez AI jako wartościowa.

Długość nie ma znaczenia! 

Lanie wody nigdy nie wchodziło w grę, jednak obecnie algorytmy jeszcze baczniej patrzą nam na ręce. LLM-y (Large Language Models) lubią konkrety. Treści nie mogą być więc rozwleczone. 

Z drugiej strony, jeśli temat jest skomplikowany i wymaga dogłębnej analizy, nie próbuj kondensować go np. do 3000 znaków. Im bardziej wyczerpująco odpowiesz na pytanie użytkownika, tym większa szansa, że AI wybierze twoją stronę.

 

2. E-E-A-T: Doświadczenie, Ekspertyza, Autorytet, Wiarygodność

Google ocenia treści w Internecie, biorąc pod uwagę m.in. E-E-A-T. Z analiz wynika, że ten zestaw kryteriów ma znaczenie również w przypadku pozycjonowania w AI.  

• E jak Experience – czyli czy autor tekstu ma doświadczenie w poruszanym temacie?
• E jak Expertise – czy wie, o czym mówi?
• A jak Authoritativeness – czy marka lub autor jest rozpoznawalny w danej dziedzinie?
• T jak Trustworthiness – czy użytkownicy (i AI) mogą zaufać treściom?

 

Załóżmy, że publikujesz artykuł o optymalizacji konwersji w e-commerce. AI zweryfikuje m.in.:

• czy ty jako autor masz doświadczenie w e-commerce (pracujesz w branży lub specjalizujesz się w tej dziedzinie),
• czy tekst odnosi się do danych, przykładów, badań, raportów,
• czy twoja strona zawiera inne wartościowe treści oraz czy jest konsekwentna tematycznie (specjalizacja, a nie wszystkie po trochu).

 

Co ciekawe, warto podawać informację o autorze oraz jego kompetencjach. Można to zrobić, np. uzupełniając stronę o bio ekspertów. Im częściej taka osoba jest obecna – w artykułach, komentarzach, cytatach (nie tylko na twojej stronie, ale również poza nią) – tym większa szansa, że AI uzna ją za autorytet.

Sygnałem zaufania są także linki. Linkuj do sprawdzonych źródeł, aby wzmocnić wiarygodność przekazywanych informacji. To działa też w drugą stronę – jeśli witryny o dużym autorytecie odsyłają do twojej strony, jej reputacja rośnie. 

3. Struktura i przejrzystość treści

W świecie zdominowanym przez modele językowe, dobrze ustrukturyzowana treść to jak droga ekspresowa dla AI. Jasne nagłówki, logiczne sekcje, klarowna narracja – to wszystko sprawia, że model językowy może szybko zidentyfikować, co warto przytoczyć jako odpowiedź dla użytkownika.

Im prostsza nawigacja, tym większa szansa na cytowanie. Ściana tekstu, brak nagłówków, podziału na sekcje i logicznej kolejności — AI prawdopodobnie powie: „meh” i pójdzie dalej. Przejrzysta struktura, jasno oznaczone H1, H2, H3, punktory, tabele, listy i cytatów pomagają algorytmom „zrozumieć” tekst i znaleźć najcenniejsze fragmenty.

Warto też wiedzieć, że wyszukiwarki nowej generacji kochają treści, które przypominają… jego własne odpowiedzi. Stwórz więc sekcje FAQ na końcu artykułu oraz zadawaj pytania (i na nie odpowiadaj) w treści. 

Format pytanie–odpowiedź może sprawić, że AI rozpozna fragment jako pomocny oraz wytnie go i wykorzysta. To szczególnie ważne w przypadku treści typu „jak coś zrobić”, „co to znaczy”, „dlaczego coś działa”. 

4. Brand visibility i wzmianki o marce

Obecność marki w „świadomości” AI jest kluczowa, aby dostać się do wyników w nowych wyszukiwarkach. W ten sposób dotykamy również tematu E-E-A-T i budowania autorytetu. Dodatkowo liczy się unique selling point: „Marka powinna czymś się wyróżniać i to komunikować w różnych miejscach. Aby myśleć o obecności w odpowiedziach AI, musi przede wszystkim być obecna w bazie wiedzy danego modelu – i od tego powinniśmy wychodzić. Dopiero kiedy model zaklasyfikuje nasz brand jako odrębny i unikalny podmiot, powiązany kontekstowo z kategorią, w której działa, będzie w stanie uwzględnić ją w odpowiedziach na mniej lub bardziej ogólne zapytania. – mówi Marcin Olszewski, SEO Technology Expert w Sempai. – W strategiach content marketingowych można przesunąć nacisk z ogólnych tekstów i poradników, na treści pokazujących konkretną perspektywę. Branding to sposób na pokazanie autorytetu, wiarygodności i odrębności marki od swojego otoczenia, a im bardziej wyraźna i spójna komunikacja, tym łatwiej model będzie to w stanie odpowiednio zaklasyfikować. Dzięki odpowiedniej strategii oraz dystrybucji treści marka może być w stanie zbudować kontekstowe połączenia między tematami istotnymi dla jej klientów oraz zaznaczyć swoją obecność w grafie wiedzy dotyczącym swojej kategorii.”

Zatem jeśli marka:

• pojawia się w artykułach branżowych,
• jest aktywna na LinkedInie i w social mediach,
• jest cytowana na Reddit, czy innych forach tematycznych,
• jest wymieniana jako źródło np. w blogach lub raportach,

to AI zaczyna ją kojarzyć jako część pewnego ekosystemu i chętniej sięga po jej treść.

Znaczenie ma również personal branding. Jeśli sam ekspert podpisuje się pod różnymi publikacjami, wypowiada się na forach, komentuje tematy branżowe – AI to zauważa i zaczyna traktować go jak wiarygodne źródło.

5. Źródła danych i linkowanie

Modele językowe preferują treści, które są zakotwiczone w rzeczywistości – czyli w danych, faktach i solidnych źródłach. Dlatego, kiedy tworzysz artykuł, analizę czy poradnik, przytocz w nim statystyki lub wyniki badań. Modele językowe traktują takie fragmenty jak kotwice informacyjne – elementy, do których można się odnieść i które podnoszą wartość treści.

Tym samym algorytmy AI doceniają linkowanie – zewnętrzne linki do solidnych źródeł (raporty branżowe, dane rządowe, uczelnie, znane blogi) to jasny sygnał, że twoja treść jest osadzona w szerszym kontekście wiedzy. 

Równie ważne są linki wewnętrzne, które pomagają modelowi zrozumieć strukturę twojej strony oraz architekturę treści. Dzięki nim LLM wie, że twoja strona nie jest przypadkowym zbiorem tekstów, tylko przemyślanym i strategicznie prowadzonym serwisem.

Tym samym witryna może stać się wiarygodnym i cytowanym źródłem. Do tego prowadzi jednak długa droga, poprzez konsekwentne budowanie autorytetu oraz wspomnianej siły brandu. 

6. Widoczność w miejscach zasilających AI

Modele językowe — takie jak ChatGPT, Claude, Gemini czy Perplexity — korzystają ze zbioru danych pobranych ze stron internetowych, dokumentów, z forów dyskusyjnych, mediów społecznościowych i blogów eksperckich.

Idealnie więc, jeśli twoja marka pojawia się właśnie w tych miejscach, po których poruszają się roboty AI. Z analiz ekspertów wynika, że są to m.in.: 

• Reddit – szczególnie specjalistyczne podfora,
• Quora – platforma typu Q&A (Questions and Answers), 
• Stack Overflow – forum pytań i odpowiedzi dla programistów, developerów i osób pracujących z technologią,
• Inne fora branżowe i blogi eksperckie – zwłaszcza te, które istnieją od lat i mają historię aktywności,
• LinkedIn – szczególnie posty i artykuły eksperckie o wysokim zaangażowaniu.

Tu od razu zaznaczę, że to dane z analiz z zagranicznych rynków – o ile na Reddicie jest dostępnych sporo subredditów (grup) w języku polskim (np. o tematyce IT czy e-commerce), to Quora i Stack Overflow działają głównie w języku angielskim. Mimo to możemy uznać te informacje za pewien drogowskaz dla pozycjonowania pod AI w Polsce. 

Jak to działa? Użytkownik wpisuje do wyszukiwarki AI zapytanie: „Jakie są najlepsze narzędzia do automatyzacji marketingu?”. Podczas analizy model może natrafić na wpis na twoim blogu, twój komentarz na Reddicie, w którym w praktyczny sposób porównałeś kilka rozwiązań oraz artykuł w serwisie branżowym, w którym przedstawiłeś case study ze swojej pracy z klientem. 

Budowanie widoczności w tych miejscach wymaga jednak konsekwencji, zaangażowania oraz czasu. Konieczna może być aktywność na forach tematycznych (nie tylko komentarze typu „Good job, Linda!”, ale też podpowiedzi, wnioski i dzielenie się swoim doświadczeniem), w serwisach typu Q&A, regularne publikowanie na LinkedInie (szczególnie w kontekście budowania marki osobistej) oraz wpisy gościnne na renomowanych portalach branżowych.

7. Dopasowanie do intencji użytkownika 

Modele językowe nie działają jak klasyczne wyszukiwarki – nie „szukają słów kluczowych”, tylko odpowiadają na pytania użytkowników. I właśnie dlatego prawdopodobnie jednym z najskuteczniejszych sposobów na zwiększenie widoczności treści w wyszukiwarkach AI jest pisanie jej z myślą o konkretnej potrzebie oraz konkretnym zapytaniu użytkownika. 

Wyszukiwarki nowej generacji analizują intencję. Co chce wiedzieć użytkownik, gdy pisze: „Wymień mi najlepsze narzędzia do tworzenia landing page’y”? Czy oczekuje listy? Porównania? Cennika? Przykładów? A może wszystkiego po trochu?

Dlatego warto urozmaicać treść na swojej stronie internetowej:

• Odpowiadaj wprost na konkretne pytania.
• Używaj naturalnego, konwersacyjnego języka, podobnego do tego, jak ludzie wpisują zapytania do AI. Nie rezygnuj jednak przy tym z poprawności językowej czy profesjonalnego tonu.
• Uwzględniaj różne zapytania w strukturze treści – np. sekcja „Najczęściej zadawane pytania”, śródtytuły i pytania w tekście typu „Czy warto…?”, „Jak zacząć…?”, „Co wybrać?” itd. 
• Zamykaj odpowiedzi w jednej sekcji (akapicie lub fragmencie), tak aby można je było łatwo wyciąć i przytoczyć w AI-odpowiedzi. 

8. Techniczne podstawy + brak spamu

Możesz mieć najlepszą treść, świetnie sformatowaną, napisaną przez eksperta i odpowiadającą idealnie na intencję użytkownika… Ale jeśli twoja strona ładuje się wolno albo wygląda jak katalog wygenerowanych tekstów, to modele językowe po prostu ją ominą.

Kluczowe jest też zapewnienie dostępu do strony robotom indeksującym. Oznacza to aktualizację pliku robots.txt. Mimo iż generatywne wyszukiwarki nie analizują strony tak jak crawler Google’a, to i tak potrzebują dostępu – bez przeszkód i wyskakujących po drodze błędów. 

Dlatego sprawdź, czy:

• nie blokujesz podstron przez robots.txt, noindex itp.,
• strona szybko się ładuje,
• strona jest responsywna, atrakcyjna i intuicyjna w obsłudze, 
• masz prawidłowe nagłówki (H1-H3), sekcje FAQ, przejrzystą strukturę strony itd.
• twoje treści nie są przeładowane frazami kluczowymi (liczy się użyteczność), 
• nie masz spamu czy generowanego contentu bez większej wartości. 

Poza tym pamiętaj: twoje treści muszą być ogólnodostępne (open access). Jeśli skrywają się za paywallem, roboty AI nie mogą ich przeczytać. 

Czym różni się pozycjonowanie w wyszukiwarkach AI w zależności od modelu językowego? 

GEO wymusza na nas dywersyfikację i zmianę strategii związanych z pozycjonowaniem w zależności od modelu językowego. Innymi słowy, musimy wziąć pod uwagę specyfikę najpopularniejszych wyszukiwarek AI, zasady działania czy dane, na których były trenowane. To, co działa w Perplexity, może nie zadziałać w ChatGPT, a to, co uwielbia Claude, może zostać pominięte przez Gemini.

Ogromne znaczenie ma również to, czy mówimy o modelu z dostępem do aktualnych danych z internetu (z tzw. browsingiem), czy o taki, który został wytrenowany zamkniętych danych treningowych, pozyskanych np. w 2024 roku (jak ChatGPT-3.5 i GPT-4 – bez trybu browsing – oraz Claude 2 i wcześniejsze wersje). 

Pozycjonowanie w ChatGPT (OpenAI)

Z przeanalizowanych przeze mnie danych wynika, że aby pojawić się w odpowiedziach w ChatGPT, należy tworzyć treści:

• evergreen, czyli ponadczasowe, 
• precyzyjne, możliwe do łatwego przetworzenia,
• prompt-friendly, czyli formuły typu pytania i odpowiedzi, checklisty, poradniki krok po kroku. 

Szanse uwzględnienia brandu w wynikach zwiększa też pojawianie się na Wikipedii czy innych dużych zbiorach danych, wzmianki na różnego rodzaju blogach, w mediach czy publicznych social media oraz na forach typu Reddit. 

Pozycjonowanie w Gemini (Google)

Gemini opiera się na indeksie Google, więc dobre, klasyczne SEO ma tu duże znaczenie. Trzeba jednak pamiętać, że ten model wybiera najbardziej użyteczne fragmenty, a nie „najwyższy wynik w SERP”.

Gemini prawdopodobnie preferuje treści, które: 

• zawierają formaty typu FAQ czy Q&A, 
• są aktualne oraz często aktualizowane, 
• są uzupełnione o dane, liczby, statystyki, źródła, cytaty. 

Z uwagi na to, że to rozwiązanie od Google, budowanie widoczności w Gemini wydaje się mieć duży potencjał. Niektórzy mówią nawet o tym, że to narzędzie może w przyszłości zastąpić SERP. 

Pozycjonowanie w Perplexity (Perplexity)

Pojawiają się tu zwłaszcza treści:

• „kaloryczne”, czyli bogate w dane, liczby,
• uzupełnione o źródła, raporty, statystyki,
• eksperckie, analityczne, wgryzające się w temat, nawet niszowe.

Perplexity to przede wszystkim narzędzie do dogłębnego researchu. Może być perspektywiczne wszędzie tam, gdzie liczy się profesjonalizm i wiedza, czyli w przypadku marek B2B czy ekspertów w wąskich dziedzinach. 

Co istotne, Perplexity zawsze podaje źródła, a odpowiedzi zawierają cytaty ze stron. 

Pozycjonowanie w Claude (Anthropic)

Claude lubi treści:

• spójne, przejrzyste, dobrze zredagowane, o logicznej strukturze,
• bez clickbaitu, marketingowego żargonu, lania wody.

Pozycjonowanie w Microsoft Copilot 

Analizy wykazują, że ten model językowy „lubi” treści, które dają konkretne, skondensowane odpowiedzi na pytania.  Mimo iż duże znaczenie mają tu klasyczne techniki pozycjonerskie, to Copilot wcale nie podaje pierwszych wyników w SERP. 

Dobre rezultaty może mieć też stosowanie tabel, list, porównań, które sprzyjają cytowaniu. 

Dlaczego modele językowe z aktywnym browsingiem nie zawsze podają źródła?

To oczywiste, że chcesz, aby twoja marka była wymieniana jako źródło odpowiedzi w ChatGPT i innych narzędziach.  Tymczasem nie zawsze tak jest, nawet jeśli wyszukiwarka korzysta z zasobów internetu. Dlaczego? 

Model nie zawsze musi sięgać po dane z internetu. Jeśli pytanie jest ogólne i odpowiedź znajduje się w danych treningowych, to nie ma potrzeby wychodzenia poza nie. Dlatego nie pojawiają się tu żadne źródła ani linki. 

Przeszukiwanie internetu nie jest konieczne również w sytuacji, gdy zapytanie dotyczy tematu evergreenowego, ponadczasowego, jak np. „Czym przyprawić rybę?” czy „Jak nauczyć się jeździć na rolkach?”. 

Inaczej jest przy pytaniach aktualnych lub niszowych i gdy odpowiedź wymaga specyficznej wiedzy niedostępnej w danych treningowych. 

Jeśli zatem chcesz sprawdzić, czy model „poleci cię” w danym kontekście, przeformułuj pytanie tak, by wymagało znalezienia konkretnego źródła, np.: „Jakie przyprawy do ryby poleca Mojegotowanie.pl?”, „Z jakich źródeł pochodzą najlepsze przepisy na rybę po grecku?” itp. 

Jak analizować ruch i widoczność w wyszukiwarce AI bez klasycznego SERP-u?

W ekosystemie wyszukiwarek AI nie ma już pierwszej strony wyników, nie ma TOP 10, w wielu przypadkach nie ma też kliknięcia. Zamiast tego użytkownik dostaje odpowiedź – generowaną na podstawie wielu danych, kontekstową, odpowiadającą na intencję,  personalizowaną. Jak w związku z tym można mierzyć, czy nasze SEO i content działają? 

Nowymi kliknięciami i CTR-ami wydają się: 

• Częstotliwość cytowania – czyli jak często dana marka lub domena pojawia się w odpowiedziach generowanych przez AI. Na rynku pojawiają się już narzędzia umożliwiające mierzenie tych wskaźników, np. Chatbeat (młodszy brat Brand24). 
• Zero-click presence – czyli pojawienie się w wynikach, ale bez możliwości przejścia na stronę. AI może użyć twojej treści jako odpowiedzi bez linkowania – ale użytkownik ją przeczyta, być może zapamięta, a nazwa marki zacznie się pozycjonować w jego świadomości. Mierzenie tego wskaźnika jest bardzo trudne. 

Wzmianki można weryfikować poprzez ręczne testy promptów, tzn. wpisywanie zapytań w stylu „najlepsze oprogramowania do…”, „jakie są najlepsze…”, „która firma oferuje…” itd. oraz sprawdzanie, czy w odpowiedzi pojawi się nasz brand. Warto przygotować takie zestawy promptów i systematyczne monitorowanie wyników. Niektóre agencje budują już własne narzędzia promptowe do „audytów” wyników wyszukiwania AI.

Jak sprawdzić ruch z AI na swojej stronie?

Oczywiście, w sytuacji, gdy w odpowiedzi modelu językowego pojawi się link do twojej strony, istnieje prawdopodobieństwo, że użytkownik odwiedzi witrynę. Wejścia z wyszukiwarek AI możesz bez problemu monitorować w „tradycyjnych” narzędziach, takich jak GA4. Pod artykułem znajdziesz pełną, dokładną instrukcję, jak skonfigurować raport ruchu AI w GA4. 

Przyszłość pozycjonowania – czyli wyszukiwarki AI i wyszukiwarki głosowe 

Nie musimy się martwić o branżę SEO – szybko zaadaptuje się do zmian. Kolejną z nich, obok popularyzacji ChatGPT, Perplexity czy Gemini, jest wyszukiwanie głosowe – powszechne w asystentach typu Siri czy Asystent Google, ale również właśnie w wyszukiwarkach AI. Dla marek oznacza to kolejne miejsce, w którym muszą rywalizować o uwagę użytkownika. 

Do głosu (sic!) dochodzi nowe doświadczenie użytkownika, czyli te wynikające z konwersacji z narzędziem. Osoby wyszukujące głosowo albo konwersujące z AI zadają pytania naturalnym językiem oraz oczekują natychmiastowej, zwięzłej odpowiedzi. 

Oznacza to, że musimy uzupełnić nowoczesną strategię pozycjonowania pod kolejne elementy: optymalizację nie tyle pod frazy, lecz pod pytania i potrzeby, wyrażone językiem potocznym. 

Zakończenie

Generative Engine Optimization to długofalowy proces – bardziej zbliżony do budowania świadomości marki niż do klasycznego rankowania na frazy. Uwzględnienie powyższych strategii może pozwolić na lepsze dostosowanie treści do wymagań nowoczesnych modeli językowych i zwiększenie widoczności marki w odpowiedziach generowanych przez AI. Dlaczego piszę „może pozwolić”, a nie „pozwoli”? Ponieważ powyższa analiza jest swego rodzaju prognozą, interpretacją danych i analizą zmiennych. Na tym etapie nie wiemy jeszcze na 100%, jak działają generatywne modele językowe oraz czy dane działania zapewnią nam miejsce na podium – twórcy rozwiązań nie udostępniają takich informacji. Dodatkowo sama definicja podium diametralnie się zmienia! Ale czy nie o to właśnie chodziło i nadal chodzi w SEO? O testowanie i analizowanie efektu?… No właśnie! 

Jak skonfigurować raport ruchu AI w GA4? Instrukcja krok po kroku

Instrukcję przygotowała Joanna Horoszko, Digital Analytics Team Leaderka w Sempai:

1. Przejdź do Eksploracji swobodnej w GA4:



2. Wybierz pustą eksplorację:



3. Nazwij eksplorację „Ruch AI”:



4. Dodaj wymiar „Sesja – źródło/medium” oraz dane „Sesje” i „Całkowita liczba użytkowników::



5. Dodaj te same elementy w sekcjach „Wiersze” i „Wartości”:



6. Jako filtr dodaj „sesja – źródło/medium” pasujące do wyrażenia regularnego: .*gpt.*|.*chatgpt.*|.*openai.*|.*perplexity.*|.*gemini.google.*|.*writesonic.*|.*nimble.*|.*outrider.*|.*copilot.microsoft.*



7. Twój raport jest gotowy – możesz analizować!

 

Źródła i inspiracje:

https://brand24.com/blog/rank-brand-on-chatgpt/

https://neilpatel.com/blog/how-to-rank-your-website-on-chatgpt/

https://growthner.com/uncategorized/how-to-get-your-saas-ranked-on-chatgpt-perplexity-claude-and-gemini/

https://sparktoro.com/blog/how-can-my-brand-appear-in-answers-from-chatgpt-perplexity-gemini-and-other-ai-llm-tools/

https://www.linkedin.com/pulse/how-rank-chatgpt-perplexity-claude-gemini-bhavik-sarkhedi–nfswf

https://www.linkedin.com/pulse/generative-engine-optimization-geo-new-frontier-kieran-gilmurray-cbmze

https://pureseo.com/blog/seo/geo-vs-seo-ai-search-engines

https://www.techradar.com/computing/artificial-intelligence/the-ultimate-ai-search-face-off-i-pitted-claudes-new-search-tool-against-chatgpt-search-perplexity-and-gemini-the-results-might-surprise-you

https://static.semrush.com/file/docs/evolution-of-online-after-ai/Online_Search_After_ChatGPT.pdf

https://www.semrush.com/blog/ai-search-report

https://www.linkedin.com/pulse/seo-dead-just-different-navigating-ai-evolution-2025-mobiloitte-boibf

https://www.linkedin.com/pulse/whats-aio-how-optimize-your-brand-presence-chatgpt-gemini-saran-zfe5c

https://www.npgroup.net/blog/get-website-indexed-chatgpt-gemini-perplexity-guide/

https://www.seerinteractive.com/insights/theres-3-types-of-ai-search-do-you-know-which-are-you-optimizing

https://businessassist.net/how-we-write-content-that-ranks-in-ai/

https://www.singlegrain.com/blog/ms/optimize-your-brand-for-chatgpt/

Dostęp online do wszystkich: 01-05.04.2024