Pozycjonowanie w AI

Czym jest pozycjonowanie w AI (pozycjonowanie w sztucznej inteligencji)

Pozycjonowanie w AI, nazywane też pozycjonowaniem w sztucznej inteligencji, to działania, które zwiększają szansę, że modele językowe wymienią i polecą Twoją firmę w swoich odpowiedziach. Fachowo mówi się o LLMO (Large Language Model Optimization) lub GEO (Generative Engine Optimization), czyli optymalizacji strony pod odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję.

Pozycjonowanie w AI dotyczy narzędzi takich jak ChatGPT, Gemini, tryb AI i Przegląd od AI w Google, Perplexity czy Microsoft Copilot, które zamiast listy linków podają gotową odpowiedź.

Gdy ktoś pyta AI „kto zrobi stronę internetową w Krakowie?”, odpowiedź wymienia kilka firm, często z linkami do źródeł. Firmy, których AI nie zna lub nie rozumie, w ogóle się w niej nie pojawiają. Pozycjonowanie w sztucznej inteligencji zwiększa szansę, że Twoja firma będzie wśród wymienionych.

Pozycjonowanie w AI a klasyczne SEO

SEO i LLMO nie konkurują ze sobą. Wiele narzędzi AI korzysta z wyników wyszukiwarek, więc dobre pozycjonowanie stron zwiększa szansę na cytowanie przez AI.

Jak AI wybiera firmy, które poleca

Modele językowe chętniej cytują źródła, które jasno i konkretnie odpowiadają na pytanie. Strona, która w pierwszym zdaniu mówi, kim jest firma, co robi i gdzie działa, jest łatwiejsza do zacytowania niż strona z ogólnikami w stylu „kompleksowe rozwiązania dla Twojego biznesu”.

Znaczenie ma też spójność. Jeśli nazwa, adres, zakres usług i opis firmy są takie same na stronie, w wizytówce Google i w katalogach, AI ma więcej powodów, by uznać te informacje za wiarygodne. Sprzeczne dane w różnych miejscach zmniejszają tę szansę.

Co robimy w ramach pozycjonowania w AI

1. Sprawdzenie obecnej widoczności

   Zadajemy narzędziom AI pytania, które zadają Twoi klienci, i sprawdzamy, czy i jak wymieniają Twoją firmę oraz konkurencję.

2. Dane strukturalne Schema.org

   Opisujemy firmę, usługi, lokalizację i FAQ w formacie, który rozumieją wyszukiwarki i modele AI: Organization, LocalBusiness, Service i FAQPage.

3. Plik llms.txt

   Przygotowujemy streszczenie serwisu dla robotów AI: kim jest firma, jakie ma usługi i gdzie znaleźć szczegóły.

4. Treści pod pytania

   Przebudowujemy treści tak, by każda sekcja zaczynała się od bezpośredniej odpowiedzi, z definicjami, liczbami i przykładami.

5. Spójność informacji

   Porządkujemy dane o firmie w wizytówce Google, katalogach i profilach społecznościowych.

Treści, które AI chętnie cytuje

Najlepiej cytowane są treści z konkretnymi danymi, definicjami i strukturą pytanie–odpowiedź. Sekcje FAQ, tabele porównawcze i listy kroków są dla modeli AI łatwe do wyodrębnienia i przytoczenia.

Unikamy pustych sloganów. Zamiast „oferujemy najlepsze strony w mieście” piszemy, co dokładnie obejmuje usługa, dla kogo jest i jakie daje efekty. Dobrze przygotowaną bazę pod takie treści daje optymalizacja stron internetowych.

Dane strukturalne: język, który rozumieją maszyny

Dane strukturalne Schema.org to opis firmy i usług w formacie, który maszyny odczytują bez zgadywania. Człowiek z tekstu wywnioskuje, że firma działa w Krakowie i zajmuje się stronami internetowymi. Robot dostaje tę informację wprost, w uporządkowanej formie.

Na stronach, które przygotowujemy, opisujemy w ten sposób organizację, lokalizację, usługi, najczęstsze pytania i nawigację. Uproszczony przykład opisu usługi wygląda tak:

{
  "@type": "Service",
  "name": "Pozycjonowanie stron internetowych",
  "provider": { "@type": "Organization", "name": "83" },
  "areaServed": { "@type": "City", "name": "Kraków" }
}

Takie dane pomagają wyszukiwarkom wyświetlać rozszerzone wyniki, a modelom AI trafnie opisywać firmę.

Plik llms.txt w praktyce

Plik llms.txt to krótkie streszczenie serwisu umieszczone w głównym katalogu strony. Zawiera opis firmy w jednym akapicie, najważniejsze fakty, listę usług z linkami do podstron i odpowiedzi na najczęstsze pytania.

Jest to nowy, dobrowolny standard, więc nie każde narzędzie AI z niego korzysta. Przygotowanie pliku jest jednak proste i porządkuje informacje o firmie, co przydaje się także przy pisaniu treści. Plik aktualizujemy przy każdej nowej usłudze lub ważnej zmianie na stronie.

Jak mierzymy widoczność w AI

Widoczność w AI mierzymy, zadając narzędziom te same pytania w regularnych odstępach czasu. Przygotowujemy listę pytań, które zadają klienci, np. o usługę w danym mieście, porównanie rozwiązań czy rekomendację firmy, i sprawdzamy, czy i w jakim kontekście pojawia się Twoja firma.

Odpowiedzi modeli AI różnią się w zależności od pytania, narzędzia i czasu, dlatego patrzymy na trend, a nie pojedynczy wynik. Uzupełniamy go danymi z Google Analytics 4 o ruchu z narzędzi AI, które przekazują odwiedzających na stronę.

Czego unikać w pozycjonowaniu w AI

• Ukrytego tekstu i sztucznie powtarzanych fraz, które szkodzą w Google i nie pomagają w AI.
• Fałszywych lub przesadzonych deklaracji, które modele mogą powtórzyć, narażając firmę na utratę zaufania.
• Treści masowo generowanych bez weryfikacji, które nie wnoszą nowych informacji.
• Sprzecznych danych o firmie w różnych miejscach internetu.
• Obietnic gwarantowanych wzmianek w AI, bo nikt nie kontroluje odpowiedzi modeli.

Pozycjonowanie w AI w praktyce

W praktyce praca nad widocznością w AI to połączenie porządku technicznego, treści z konkretami i obecności firmy w zaufanych źródłach. Zaczynamy od testu: zadajemy ChatGPT, Gemini i Perplexity pytania, które zadają Twoi klienci, i sprawdzamy, kogo polecają i na jakie źródła się powołują. To pokazuje, gdzie warto być obecnym i jakich informacji brakuje na Twojej stronie.

Jak mierzymy efekty pozycjonowania w AI

Efekty mierzymy na dwa sposoby: testami odpowiedzi AI i danymi o ruchu. Co miesiąc zadajemy ChatGPT, Gemini i Perplexity ten sam zestaw pytań klientów i zapisujemy, czy firma jest wymieniana i jakie źródła są podawane. Równolegle w Google Analytics 4 śledzimy ruch z narzędzi AI jako osobny kanał, a w Search Console wzrost wyszukiwań nazwy firmy. Szczegóły w artykule ruch z AI w GA4.

Przykładowe pytania, które klienci zadają AI

Pytania zadawane AI są dłuższe i bardziej szczegółowe niż frazy wpisywane w Google. Zamiast „księgowa Kraków” klient pisze „szukam biura rachunkowego w Krakowie dla jednoosobowej firmy, które obsługuje wszystko online”. Przykłady takich pytań:

• „Kto w Krakowie zrobi stronę internetową z pozycjonowaniem?”
• „Jaka agencja pomoże mi pojawić się w odpowiedziach ChatGPT?”
• „Czym różni się landing page od strony firmowej i co wybrać do kampanii?”
• „Ile trwa pozycjonowanie sklepu internetowego?”

Treści na stronie planujemy tak, by odpowiadały na takie pytania wprost, w pierwszym zdaniu sekcji, z konkretnymi informacjami o firmie, lokalizacji i usługach.

LLMO dla firm lokalnych z Krakowa

Firmy lokalne mogą zyskać na pozycjonowaniu w AI szczególnie dużo, bo pytania o usługi „w Krakowie” są częste, a konkurencja jeszcze rzadko optymalizuje strony pod modele językowe.

Kluczowe są spójne dane firmy: ta sama nazwa, adres i zakres usług na stronie, w Profilu Firmy w Google i w katalogach. Do tego dochodzą treści, które jasno mówią, w jakich dzielnicach i miejscowościach firma działa, oraz opinie klientów. Te same działania wzmacniają pozycjonowanie lokalne w Krakowie, więc jedna praca przynosi efekty w dwóch kanałach.

Gdzie działa pozycjonowanie w AI: ChatGPT, Gemini, tryb AI i Perplexity

Pozycjonowanie w AI obejmuje wszystkie miejsca, w których sztuczna inteligencja odpowiada na pytania klientów zamiast pokazywać listę linków. Każde narzędzie działa trochę inaczej, dlatego przygotowujemy firmę na kilka z nich jednocześnie:

Wspólny mianownik jest prosty: AI cytuje strony, które może łatwo odczytać, zrozumieć i uznać za wiarygodne. Dlatego pozycjonowanie w sztucznej inteligencji zaczynamy od fundamentów, które działają we wszystkich narzędziach, a dopiero potem dopasowujemy szczegóły do konkretnych platform.

Pozycjonowanie w AI i SEO w jednym planie

Pozycjonowanie w AI najlepiej działa razem z klasycznym SEO, bo wiele narzędzi AI korzysta z wyników wyszukiwarek. Strona, która jest dobrze widoczna w Google i Bing, ma większą szansę trafić do odpowiedzi Gemini, trybu AI czy Copilota.

Dlatego w 83 nie sprzedajemy pozycjonowania w AI jako oderwanej usługi. Łączymy je z pozycjonowaniem stron i optymalizacją w jeden plan: te same treści, dane strukturalne i porządki techniczne pracują jednocześnie na pozycje w Google i na wzmianki w odpowiedziach AI. Jedna praca przynosi efekty w dwóch kanałach, a budżet nie rozprasza się na osobne działania.

Efekty pozycjonowania w AI: czego się spodziewać

Pierwsze efekty pozycjonowania w AI widać najczęściej w narzędziach, które korzystają z wyszukiwania w internecie, bo szybko odczytują zmiany na stronie. Modele, które opierają się głównie na wiedzy zdobytej podczas trenowania, aktualizują informacje o firmie wolniej.

Efekty mierzymy co miesiąc tym samym zestawem pytań zadawanych w kilku narzędziach AI. Sprawdzamy, czy firma jest wymieniana, w jakim kontekście, czy informacje są poprawne i jakie źródła wskazuje AI. Uzupełniamy to danymi o ruchu z narzędzi AI w Google Analytics 4. Raport pokazuje trend, a nie pojedyncze odpowiedzi, bo te zmieniają się w zależności od pytania i momentu.

Uczciwie zaznaczamy: nikt nie może zagwarantować, że konkretne narzędzie AI poleci firmę. Możemy natomiast znacząco zwiększyć szansę na wzmianki i pokazać, jak zmienia się widoczność.

Dla kogo jest pozycjonowanie w AI

LLMO jest szczególnie ważne dla firm, których klienci zadają złożone pytania przed zakupem: usług profesjonalnych, B2B, branży medycznej, prawnej i technologicznej. To właśnie takie pytania ludzie coraz częściej zadają AI zamiast przeglądać kilka stron.

Pozycjonowanie w AI łączymy z klasycznym SEO, bo oba kanały wzmacniają się nawzajem. Sklepy internetowe korzystają z niego przy pytaniach porównawczych, o czym piszemy na stronie pozycjonowanie sklepów internetowych.