Jak optymalizacja pod wyszukiwarki AI (GEO) dała klientowi pozycję lidera w ChatGPT, AI Overviews i innych modelach AI

Jeszcze do niedawna droga cyfrowa użytkownika prowadząca do zakupu rozpoczynała się w standardowej wyszukiwarce. Dziś rozmowa coraz częściej zaczyna się w ChatGPT, AI Mode czy Perplexity od pytania „jakie buty wybrać” albo „jaki sklep ma najlepsze opinie”. Kto pierwszy pojawi się w odpowiedzi asystenta AI, ten zyskuje uwagę użytkownika, zanim ten w ogóle otworzy klasyczną wyszukiwarkę.

I właśnie o tym jest historia BHP Gabi, sklepu e-commerce ze sprzętem BHP, odzieżą i obuwiem roboczym, który w 7 miesięcy, dzięki systematycznej pracy nad widocznością w odpowiedziach AI, z pozycji 3 awansował na 1 miejsce wśród konkurentów.

Punkt wyjścia – od czego zaczynaliśmy?

BHP-Gabi.pl to sklep internetowy oferujący profesjonalną odzież roboczą, obuwie ochronne i sprzęt BHP dla firm oraz klientów indywidualnych.

Od marca 2026 roku wspólnie z klientem pracujemy nad tym, aby jego marka była nie tylko widoczna w Google, ale przede wszystkim polecana i cytowana przez modele AI, do których trafia coraz więcej zapytań zakupowych. Gdy zaczynaliśmy mierzyć i optymalizować ten obszar, sytuacja wyglądała następująco:

źródło: Ahrefs Brand Radar, marzec 2026

*SOV, czyli AI Share of Voice, to procent wzmianek Twojej marki w odpowiedziach AI w porównaniu do konkurencji w danej kategorii lub dla konkretnych tematów.

SOV konkurencji w marcu prezentował się następująco:

Źródło: Ahrefs Brand Radar, marzec 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

Jak widać – największy udział ma sklep z 33,1% SOV. 

Jakie stały przed nami wyzwania?

Rynek BHP w Polsce na początku roku miał jedną, zdecydowanie dominującą markę w AI, czyli Optimum BHP. Dodatkowo rywalizowaliśmy z pozostałymi konkurentami na podobnym poziomie jak Kams, Robart BHP i Baltic BHP.

Wyzwaniem nie było więc samo „zoptymalizowanie treści pod AI” w oderwaniu od kontekstu, lecz przebicie się przez silnie ugruntowaną pozycję lidera w sytuacji, gdy modele AI budują swoje odpowiedzi również na podstawie zewnętrznych rankingów i poradników branżowych, a nie tylko treści na danej stronie. Musieliśmy więc zadbać nie tylko o stronę klienta, ale i o to, by to jego marka i treści pojawiały się w źródłach, z których korzystają modele AI.

Plan działania

Przyjęliśmy strategię łączącą pracę na stronie klienta z budową jego widoczności poza nią, czyli:

• optymalizacja obecnych treści pod AI. Odpowiedzi wprost w pierwszych akapitach, sekcje FAQ, listy, tabele porównawcze.
• dane strukturalne (schema.org). Wdrożenie i rozbudowa danych strukturalnych (FAQ, Product i inne), ułatwiających modelom AI prawidłowe odczytanie oferty i atrybutów produktów.
• budowa wzmianek i cytowań marki poza stroną klienta.
• tworzenie nowych treści pod AI.

Co dokładnie zrobiliśmy?

• Analiza cytowań AI – zidentyfikowaliśmy, jakie strony własne i konkurencji są najczęściej cytowane przez modele AI w pytaniach związanych z branżą BHP i zbudowaliśmy na tej podstawie content plan na najbliższe miesiące.
• zoptymalizowaliśmy i rozbudowaliśmy kluczowe strony kategorii i artykuły blogowe klienta pod strukturę preferowaną przez AI, czyli dodaliśmy schema FAQ, wypunktowania, tabele, ramki, spis treści, źródła. Zastosowaliśmy technikę BLUF (najważniejsza informacja na początku). AI lubi świeże treści, dlatego poza powstawaniem nowych wpisów skupiliśmy się również na aktualizacji poprzednich.
• wdrożyliśmy dane strukturalne FAQ, Product na kluczowych stronach kategorii i produktowych.
• prowadziliśmy działania budujące wzmianki i cytowania marki w zewnętrznych źródłach branżowych.

Jak te działania przełożyły się na wyniki? Efekty

• 19,9% → 30,6% – udział SOV w odpowiedziach AI
• wzrost z 3 pozycji na 1 wśród konkurentów
• 12x więcej wzmianek marki w odpowiedziach AI
• 2 → 19 konwersji z ruchu AI (marzec vs. połowa września)

Udział SOV BHP-Gabi.pl na tle głównych konkurentów w odpowiedziach AI, styczeń – wrzesień 2026. Źródło: Ahrefs Brand Radar.

Od połowy marca do września udział BHP Gabi w SOV wzrósł z ok. 19,9% do ponad 30,06%. W tym samym czasie udział dotychczasowego lidera, marki Optimum BHP, spadł z ok. 33,1% do ok. 22,3%. Od sierpnia 2026 roku BHP Gabi konsekwentnie zajmuje pierwsze miejsce w kategorii pod względem widoczności w odpowiedziach AI, wyprzedzając zarówno dotychczasowego lidera, jak i pozostałych konkurentów.

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

Widać to również w liczbie wzmianek marki: z ok. 6 wzmianek dziennie w połowie marca do ok. 72 wzmianek dziennie we wrześniu. Jest to ponad dwunastokrotny wzrost w niespełna pół roku. 

Inne parametry poza SOV

Brand Mentions to liczba odpowiedzi AI, które wspominają Twoją markę przynajmniej raz, niezależnie od tego, czy Twoja strona została zacytowana jako źródło.

Wzrost z 191 do 214 (ok. 12% wzrostu) oraz zajęcie 1 miejsca wśród konkurentów. 

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

Citations to liczba odpowiedzi AI, gdzie strona marki jest podana jako źródło informacji w odpowiedzi AI.

Pomimo spadku z 817 do 765, pozycja wśród konkurentów jest obecnie 2, a w marcu była 4.

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

Impressions, czyli ile osób mogłoby potencjalnie zobaczyć Twoją markę w wynikach generowanych przez sztuczną inteligencję. Obecnie BHP Gabi jest na 1 miejscu wśród konkurencji:

źródło: Ahrefs Brand Radar, wrzesień 2026. Oryginalny zrzut ekranu znajdziesz tutaj.

Najważniejszy efekt, czyli konwersje z AI

W marcu 2026 roku zostały zarejestrowane 2 transakcje z konwersji AI, a do połowy września jest ich już 19. Przełożyło się to na 7,3x wyższy przychód z AI niż w marcu.

Widać, że działania oprócz dobrej widoczności w LLM-ach dają również efekt w postaci zakupów w sklepie bhp-gabi.pl.

Podsumowanie

Case study BHP-Gabi.pl pokazuje, że w wynikach generowanych przez AI nawet mocno ugruntowana przewaga lidera kategorii nie jest dana raz na zawsze. Modele sztucznej inteligencji reagują na jakość i format treści, co daje mniejszym markom realną szansę na wyprzedzenie lidera.

Widoczność w AI to gra „na stronie i poza nią”. Sama optymalizacja treści na własnej witrynie nie wystarczy, jeśli to konkurencja jest cytowana w zewnętrznych portalach. Trzeba działać zarówno na stronie, jak i poza nią. Pozycje w rankingu SOV zmieniały się z miesiąca na miesiąc, a chwilowe spadki (np. w maju i lipcu) nie oznaczały porażki strategii. Utrzymanie i dalsze budowanie przewagi wymaga systematycznej pracy.

Optymalizacja AI nie przynosi wyników jedynie w postaci widoczności w wynikach LLM-ów. To środek, a nie cel sam w sobie. Rosnący SOV i liczba wzmianek są ważne, ale liczy się to, do czego to prowadzi. U BHP Gabi wzrost widoczności przełożył się na wzrost przychodu z konwersji AI.