Jak AI zmienia SEO**

Przez ostatnie dwie dekady klasyczne SEO było jednym z głównych źródeł ruchu w internecie. W 2024–2025 r. ten porządek zaczął się jednak chwiać: użytkownicy coraz częściej dostają odpowiedź bezpośrednio od modeli językowych – w Google (AI Overviews / SGE), w ChatGPT, Gemini, Perplexity czy Copilot, zamiast klikać w linki.

Na tym tle pojawia się nowe hasło: Generative Engine Optimization (GEO). Ma być odpowiedzią na spadający ruch z wyszukiwarek i sposobem na „widoczność w erze AI”. Czy GEO to faktycznie nowe źródło ruchu, czy raczej próba ratowania tego, co AI zabiera?

---

Czym są „generative engines” i skąd wzięło się GEO?

Generative engines to systemy, które na zapytanie użytkownika generują odpowiedź – zamiast listy linków. Należą do nich m.in.:

• Google Search z AI Overviews / SGE,
• ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot,
• wyszukiwarki odpowiedzi w stylu Perplexity AI.

W 2023 r. grupa badaczy (Gao, Liu, Si, Meng, Xiong, Lin) wprowadziła termin Generative Engine Optimization (GEO) jako nowy paradygmat optymalizacji treści – nie pod kątem klasycznych SERP-ów, lecz widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI.

Kluczowa różnica:

• SEO – walczysz o pozycję na liście wyników Google/Bing.
• GEO – walczysz o to, by Twoja marka/treść była zacytowana lub wspomniana w odpowiedzi AI.

Dziś GEO jest opisywane zarówno w literaturze branżowej, jak i w polskich materiałach edukacyjnych i ofertach agencji (Deloitte, Senuto, Sempire, Verseo, Whites itp.).

---

Dlaczego w ogóle powstało GEO? Spadki ruchu i „zero-click searches”

Punktem zapalnym jest gwałtowny wzrost tzw. zero-click searches – sytuacji, w których użytkownik dostaje odpowiedź wprost w wynikach (albo w narzędziu AI) i nie przechodzi na stronę.

Raporty branżowe wskazują m.in.:

• szacunki spadku ruchu organicznego o ok. 30–40% w związku z wprowadzeniem AI Overviews / SGE, przy jednoczesnym wzroście liczby zapytań i spadku CTR nawet o kilkadziesiąt procent,
• wzrost odsetka zero-click searches w tematyce newsowej i spadek wizyt na portalach informacyjnych z ponad 2,3 mld do poniżej 1,7 mld miesięcznie w ciągu roku.

Innymi słowy: ruch w sieci nie znika, ale coraz większa jego część zostaje „przechwycona” przez warstwę AI.

Dlatego GEO nie jest wyłącznie modnym terminem, lecz odpowiedzią na realny problem: jak odzyskać choć część ruchu, który zatrzymuje AI?

---

Czym dokładnie jest Generative Engine Optimization?

W ujęciu praktycznym:

GEO to proces optymalizacji treści i obecności online tak, aby były one widoczne, cytowane i rekomendowane w odpowiedziach generowanych przez AI (ChatGPT, Gemini, Perplexity, AI Overviews itd.).

Typowe elementy GEO, które pojawiają się w analizach i przewodnikach:

1. Treści „do cytowania”, nie tylko do pozycjonowania

   • Długie, merytoryczne artykuły z jasnymi definicjami, listami, FAQ.
   • Wyraźne odpowiedzi na pytania użytkowników, które AI może łatwo zacytować.

2. Silna marka i wiarygodność (E-E-A-T) Generatywne silniki chętniej powołują się na źródła postrzegane jako eksperckie, aktualne i bezpieczne.

3. Struktury danych i meta-informacje przyjazne AI

   • schema.org, FAQPage, Product, Organization,
   • pojawiające się eksperymenty typu llms.txt z instrukcjami dla modeli.

4. Analiza widoczności w generative engines

   • symulowanie zapytań w Perplexity, ChatGPT, Gemini,
   • sprawdzanie, czy i jak AI wspomina daną markę.

5. Ciągłe testowanie i optymalizacja Powstają nawet startupy, które symulują dziesiątki tysięcy promptów i mierzą udział marki w odpowiedziach modeli – jak Azoma, która określa to wprost jako GEO i pozyskała na ten cel finansowanie VC.

---

Czy GEO to naprawdę nowe źródło ruchu?

Odpowiedź jest mniej romantyczna, niż sugerują prezentacje sprzedażowe.

1. GEO jako „ruch z AI”

Źródła nowego typu ruchu to m.in.:

• Kliknięcia w linki w odpowiedziach AI – np. odnośniki w AI Overviews czy w Perplexity.
• Wzrost wyszukań brandowych po ekspozycji w AI – użytkownik widzi markę w odpowiedzi, później wpisuje ją bezpośrednio w przeglądarce lub sklepie.
• Ruch poza klasyczną przeglądarką – rekomendacje w Copilocie, Gemini w Androidzie, asystentach głosowych itd., które prowadzą np. do instalacji aplikacji lub kontaktu z firmą, a niekoniecznie do wizyty na stronie.

To nie jest już wyłącznie SEO → klik → strona. Część ścieżek użytkownika przebiega w całości w obrębie ekosystemu AI, a witryna staje się tylko jednym z przystanków.

2. GEO jako „hamulec spadku”

Z drugiej strony, GEO jest w dużej mierze strategią defensywną:

• generatywne odpowiedzi już zabrały część organicznego ruchu,
• GEO pozwala odzyskać fragment tego, co utracone – ale niekoniecznie zbudować coś większego niż kiedyś.

W praktyce GEO jest więc:

• nowym kanałem widoczności,
• ale źródło ruchu jest hybrydowe – miks SEO, brandingu, treści i integracji z AI.

---

GEO a rynek pracy – nowe role i kompetencje

Skoro GEO staje się usługą oferowaną przez agencje i przedmiotem specjalistycznych raportów, naturalnie pojawia się pytanie: jak to wpłynie na rynek pracy?

1. Nowe specjalizacje na styku SEO, danych i AI

Prawdopodobne (i częściowo już widoczne) kierunki:

• GEO / AI Search Specialist Łączy klasyczne SEO z rozumieniem działania LLM-ów i generatywnych interfejsów wyszukiwania. Odpowiada za testowanie widoczności marki w ChatGPT, Gemini, Perplexity, optymalizację treści i benchmarki względem konkurencji.

• Answer Engine Optimization (AEO) Consultant Skupia się na tym, by firma była „pierwszą odpowiedzią” w narzędziach AI – szczególnie w niszach B2B, prawnych, medycznych itd.

• Data / Content Engineer pod GEO Osoba od warstwy technicznej: dane strukturalne, API, integracje headless CMS, optymalizacja pod crawl i indeksację w kontekście AI.

Dla specjalistów SEO oznacza to konieczność doszkolenia się z AI/ML, a dla inżynierów – większy udział w projektowaniu systemów treści i analityki widoczności w generative engines.

2. Co to oznacza dla programistów?

Dla deweloperów (szczególnie webowych, back-endowych i devopsów) GEO pociąga za sobą konkretne zadania:

• Implementacja danych strukturalnych i API

  • schema.org, JSON-LD,
  • endpointy API z „czystymi” danymi dla integracji z zewnętrznymi systemami i asystentami.

• Wydajność i dostępność Nawet najlepszy content GEO nie pomoże, jeśli strona jest wolna lub niestabilna – modele i crawlers mogą ją uznać za mniej wiarygodne źródło.

• Logi i analityka „poza Google Analytics” Trzeba nauczyć się interpretować ruch, który przychodzi z nowych źródeł (np. zakładka referral pokazująca nieoczywiste hosty, parametry kampanii z asystentów AI, wzrost direct po ekspozycji w AI).

• Budowanie własnych „mini-silników odpowiedzi” Firmy, które poważniej inwestują w GEO, często równolegle tworzą wewnętrzne rozwiązania typu RAG/LLM – aby lepiej zrozumieć, jak modele wybierają źródła. To kolejne pole dla Python/ML/DevOps.

Innymi słowy: GEO jest kolejnym powodem, by programiści wchodzili głębiej w temat AI i systemów wyszukiwania, nie tylko w „surowy kod”.

3. Agencje i software house’y – nowe usługi, nowe zespoły

Już dziś w Polsce widać:

• oferty usług GEO obok SEO/SEM,
• treści edukacyjne tłumaczące różnice między SEO a GEO, kierowane do klientów z e-commerce i B2B.

To przekłada się na zapotrzebowanie na:

• SEO-wców z kompetencjami AI,
• content marketerów, którzy potrafią pisać „pod cytowanie” przez modele,
• technicznych specjalistów wdrażających dane strukturalne i integracje.

Dla kogoś, kto dopiero wchodzi na rynek pracy IT, GEO może być sposobem na wyróżnienie się – łączenie wiedzy o SEO z rozumieniem działania LLM-ów nadal jest rzadkie.

---

GEO w praktyce – jak wygląda „optymalizacja pod generative engines”?

W uproszczeniu, typowa strategia GEO (zgodnie z anglojęzycznymi frameworkami i przewodnikami) obejmuje kilka kroków:

1. Audyt obecności w AI

   • sprawdzenie, jakie odpowiedzi daje ChatGPT / Gemini / Perplexity na kluczowe pytania z Twojej branży,
   • notowanie, czy Twoja marka/strona jest wymieniana.

2. Mapowanie tematów i intencji Nie tylko frazy kluczowe, ale całe scenariusze pytań użytkownika – od „co to jest GEO” po „które agencje w Polsce oferują GEO”.

3. Projektowanie treści „AI-first”

   • treści eksperckie, bogate w kontekst,
   • jasne nagłówki, definicje, listy, FAQ,
   • język zrozumiały dla ludzi, ale dobrze strukturyzowany dla modeli.

4. Dane strukturalne i sygnały wiarygodności

   • schematy schema.org, wyraźne oznaczenie autora, daty aktualizacji,
   • linkowanie z renomowanych serwisów, obecność w wiarygodnych katalogach i serwisach branżowych.

5. Monitoring i iteracja

   • ponowne testy w narzędziach AI po zmianach,
   • analiza wzrostu/wypadania wzmiankowań,
   • eksperymenty z różnym formatem treści (studia przypadków, raporty, white-papers).

To wprost generuje zadania dla zespołów IT / data: od narzędzi do automatycznego sprawdzania odpowiedzi modeli po integrację logów i systemów raportowania.

---

Czy GEO „zastąpi” SEO?

Część materiałów marketingowych chętnie używa hasła „SEO umiera, nadchodzi GEO”. Rzeczywistość jest mniej dramatyczna.

Zestawmy to trzeźwo:

• SEO nadal będzie niezbędne – generatywne silniki wykorzystują klasyczne sygnały jakości: treść, linki, autorytet domeny, techniczne zdrowie witryny. Zły SEO = słaba baza dla GEO.
• GEO to raczej warstwa ponad SEO – optymalizacja „jak AI cytuje Twoje treści”, a nie „czy Cię w ogóle widzi”.
• Ruch z klasycznego Google raczej się skurczy, ale nie wyparuje – wiele typów zapytań (transakcyjne, nawigacyjne, lokalne) nadal generuje kliknięcia w linki, nawet w świecie AI.

Dla rynku pracy oznacza to nie tyle zniknięcie SEO-wców, co ewolucję stanowisk. Podobnie jak kiedyś „webmaster” rozpadł się na frontendowca, backendowca, devopsa, produktowca – tak teraz „SEO specialist” zaczyna rozcinać się na:

• technicznego SEO/GEO,
• content GEO,
• analityka AI search.

---

Podsumowanie: GEO jako nowy front walki o uwagę, nie cudowne źródło ruchu

Na pytanie „Generative Engine Optimization – nowe źródło ruchu?” odpowiedź brzmiałaby:

• Tak, ale… GEO otwiera nowy kanał widoczności – w odpowiedziach generatywnych, rekomendacjach AI i asystentach – i pozwala wygenerować ruch, którego wcześniej w ogóle nie było (np. kliknięcia z Perplexity, ekspozycja w Copilocie).

• …i jednocześnie nie do końca. W dużej mierze GEO jest próbą odzyskania utraconego ruchu organicznego, który przejęły warstwy AI. Bez dobrego SEO i jakościowego contentu GEO pozostanie tylko hasłem na slajdach.

Dla rynku pracy IT oznacza to:

• poszerzenie klasycznego SEO o kompetencje AI i analityki,
• nowe role na styku developmentu, danych i marketingu,
• szansę dla tych specjalistów, którzy jako pierwsi nauczą się myśleć o widoczności z perspektywy modeli, nie tylko wyszukiwarek.

Innymi słowy: generative engines nie zamykają gry o ruch – po prostu przenoszą ją na inną planszę. Kto nauczy się na niej grać, ten nie będzie narzekał na „koniec SEO”, tylko spokojnie wystawi na wizytówce nowy dopisek: GEO / AI Search Specialist.