Jak tworzyć skuteczne treści pod Google AI Overviews? 10 wskazówek

Wprowadzenie przez Google funkcji AI Overviews (AIO), znanej wcześniej jako Search Generative Experience (SGE), fundamentalnie zmienia krajobraz pozycjonowania i wymaga od specjalistów SEO redefinicji dotychczasowych strategii. Nie jest to kolejny drobiazg w SERP-ach, lecz zmiana paradygmatu, w którym uwaga przenosi się z klasycznego rankingu stron na bycie cytowanym i wzmiankowanym w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.

SEO w realiach AI Overviews, czyli kilka słów o nowym paradygmacie

AI Overviews to syntetyczne podsumowania pojawiające się na samej górze strony wyników wyszukiwania (SERP), często nad tradycyjnymi linkami. Funkcja ta opiera się na analizie wielu źródeł, które Google uznaje za najbardziej wiarygodne i autorytatywne, a następnie kompiluje z nich zwięzłą, bezpośrednią odpowiedź na zapytanie użytkownika.

Skutki tej transformacji są wymierne:

1. Pojawienie się AIO dramatycznie obniża współczynnik klikalności (CTR) w tradycyjnych wynikach organicznych, ze spadkami szacowanymi na 34,5% do ponad 39% dla fraz, przy których wyświetla się AIO. Użytkownik, uzyskując gotową, kompleksową odpowiedź, często nie ma potrzeby klikania w link (zjawisko zero-click searches).
2. Choć ruch z tradycyjnych wyników spada, kliknięcia z linków w AIO są często wyższej jakości, prowadząc do bardziej zaangażowanych użytkowników i wyższych wskaźników konwersji. Celem staje się zatem nie maksymalizacja ruchu, ale maksymalizacja widoczności (AI Visibility) i wzmocnienie marki, która jest cytowana jako autorytet.
3. AIO dominuje przede wszystkim w przypadku zapytań o intencji informacyjnej, szczególnie dla fraz z długiego ogona (long-tail).

W pewnym sensie, w nowej rzeczywistości SEO staje się Generative Engine Optimization (GEO) lub Answer Engine Optimization (AEO). Chodzi o optymalizację treści w taki sposób, aby były one łatwo parsowane, wiarygodne i cytowane przez modele językowe (LLM), takie jak Google Gemini, ChatGPT czy Perplexity. Z drugiej strony wiele elementów klasycznego SEO odgrywa wciąż bardzo ważną rolę w pozyskiwaniu widoczności w ramach AI Search.

Poniżej przedstawiam 10 wskazówek na temat tego, jak dostosować tworzenie treści, aby zwiększyć szanse na cytowanie w Google AI Overviews.

1. Optymalizacja treści pod intencję konwersacyjną (query fan-out)

Tradycyjne podejście, skupiające się na wąskich słowach kluczowych, staje się przestarzałe. Modele AI faworyzują zapytania konwersacyjne i wieloetapowe (multi-turn). Kluczowym mechanizmem jest Query Fan-out, w którym złożone zapytanie użytkownika jest rozbijane na zestaw powiązanych semantycznie podzapytań, które są analizowane równolegle.

W związku z tym warto:

• antycypować kolejne pytania – treść powinna odpowiadać nie tylko na główne zapytanie, ale również na 2–3 potencjalne kolejne pytania użytkownika,
• targetować długi ogon – optymalizacja pod kątem dłuższych, bardziej szczegółowych fraz (użytkownicy stosują średnio 23 słowa w zapytaniach do chatbotów LLM); takie zapytania często mają mniejszą konkurencję i lepiej odzwierciedlają konkretną intencję użytkownika.

Przykładowo, tworząc treści pod frazę „buty do biegania”, warto również odpowiadać na pytania typu „Jakie są najlepsze buty do biegania dla początkujących z nadwagą, dobre na asfalt?”.

2. Struktura przyjazna ekstrakcji danych (chunking)

AI analizuje strony, dzieląc je na semantycznie spójne fragmenty (chunki), które mogą być następnie cytowane niezależnie od reszty artykułu. Choć modele AI świetnie radzą sobie z wyciąganiem pojedynczych informacji, to odpowiednia struktura treści może wspierać proces ekstrakcji tych „fragmentów”.

Jeszcze do niedawna promowano zaczynanie akapitu tuż pod nagłówkiem od zwięzłej, kompletnej i precyzyjnej odpowiedzi (idealnie 1–2 zdania). Pozostała część sekcji miała rozszerzać ten kontekst. Obecnie jedną z najnowszych teorii jest udzielanie odpowiedzi na zasadzie „od ogółu do szczegółu”.

Warto stosować krótkie akapity i zdania, które są zrozumiałe w oderwaniu od reszty tekstu. Chunki powinny mieć optymalną długość ok. 150–300 słów. AIO bardzo często wykorzystuje również listy i wypunktowania (78% przypadków) – ułatwiają one AI ekstrakcję danych i porównań.

3. Wzmocnienie E-E-A-T i autorytetu marki

Wiarygodność jest jednym z najważniejszych czynników, ponieważ Google i LLM-y inwestują w zapewnienie dokładności odpowiedzi, a to osiąga się poprzez faworyzowanie źródeł o silnym autorytecie.

O czym warto pamiętać w kontekście E-E-A-T?

• Doświadczenie, ekspertyza, autorytet i wiarygodność (E-E-A-T) to bardzo ważne kryteria oceny jakości, zwłaszcza dla treści Your Money, Your Life (YMYL), np. zdrowie, finanse.
• Ujawnienie autora – treści powinny być podpisane przez autentycznych ekspertów z widocznymi kwalifikacjami, doświadczeniem i pełnymi profilami (np. na LinkedIn).
• Unikalne doświadczenie – warto wplatać osobiste historie, anegdoty, case studies i spostrzeżenia, których AI nie może wygenerować.
• Brand jako sygnał zaufania – silna reputacja marki jest najlepszym predyktorem widoczności w LLM-ach; marki z najwyższym odsetkiem wzmianek w sieci pojawiają się w odpowiedziach AI nawet 10 razy częściej niż inne.

4. Unikalna wartość

Tworzenie treści, które są jedynie kompilacją lub parafrazą top 10 wyników, jest obecnie nieefektywne. Google stawia na Information Gain – unikalny wkład, którego nie dostarczają inni.

Warto zadbać o własne dane – statystyki, badania, raporty, case studies lub testy produktów. Oryginalne dane sprawiają, że stajemy się pierwotnym źródłem informacji, co jest dla AI niezwykle cenne. Zamiast suchych definicji dostarczajmy konkretnych przykładów użycia, specyficznych scenariuszy lub szczegółowych porównań. Przykładowo, zamiast ogólnego artykułu o odkurzaczach, możemy stworzyć porównanie modeli na podstawie własnych testów wydajności baterii czy innych parametrów.

Warto również zgłębiać dany temat. Treść powinna wykraczać poza to, co może być streszczone w krótkim AIO, oferując niuanse, kontekst, porady dotyczące wdrożenia lub rozwiązania problemów.

5. Wykorzystanie danych strukturalnych (Schema)

Schema.org, choć znana z tradycyjnego SEO, pełni również ważną rolę w Generative Engine Optimization, ponieważ ułatwia modelom AI maszynowe parsowanie i interpretację treści.

Szczególnie ważne typy schema to:

• Product (obowiązkowo w ecommerce!),
• LocalBusiness,
• Article,
• FAQPag (idealne dla formatu pytań i odpowiedzi preferowanego przez AI),
• HowTo (dla poradników krok po kroku).

Należy upewnić się, że dane strukturalne są w 100% zgodne z treścią widoczną na stronie (tzw. Grounding) – niezgodności osłabiają sygnały zaufania. Oczywiście używamy formatu JSON-LD, który jest zalecany przez Google.

6. Budowanie klastrów tematycznych i silne linkowanie wewnętrzne

AI dąży do zrozumienia tematu w sposób holistyczny (topical depth). Pojedynczy artykuł nie jest wystarczający – trzeba budować ekosystem treści. W związku z tym należy tworzyć klastry tematyczne (podobnie jak w tradycyjnym SEO). Oznacza to organizację treści w klastry wokół strony głównej (pillar page) i licznych artykułów wspierających (supporting content), które wyczerpują różne aspekty głównego tematu.

Należy pamiętać również o linkowaniu wewnętrznym, które pomoże łączyć powiązane fragmenty treści i stron w ramach klastra. To pomaga AI w efektywnym crawlowaniu i zrozumieniu relacji semantycznych, wspierając tym samym konwersacyjny model wyszukiwania.

Oczywiście, podobnie jak w tradycyjnym SEO, pamiętamy o opisowych, kontekstowych anchorach, np. zamiast „kliknij tutaj” używamy „przewodnik po automatyzacji projektów” itd.

7. Stare dobre technical SEO

Mimo rewolucji AI, fundamenty technicznego SEO pozostają niezmienne. Jeśli boty nie mogą łatwo i szybko zaindeksować Twojej strony, szanse na cytowanie maleją do zera.

Wskazówki praktyczne:

• upewnijmy się, że boty AI (np. GPTBot, Google-Extended, Claude-Web, Perplexity-Bot) nie są blokowane w pliku robots.txt,
• szybkość ładowania strony (w tym TTFB) i jej responsywność mają znaczenie, jako że powolne strony są ignorowane przez LLM-y,
• rendering po stronie serwera (SSR) – należy minimalizować użycie JavaScript do renderowania głównej treści (tzw. client-side rendering), ponieważ LLM-y mogą mieć problem z jego przetwarzaniem w locie,
• stosowanie semantycznego HTML – używaj odpowiednich tagów HTML (<article>, <main>, <h2>) zamiast generycznych <div> czy <span>; poprawi to strukturę i ułatwi AI ekstrakcję fragmentów.

8. Wykorzystanie treści multimodalnych

AI Overviews coraz częściej wykorzystuje treści multimodalne, zwłaszcza wideo, do syntetyzowania odpowiedzi.

YouTube jest jednym z najczęściej cytowanych źródeł w AI Overviews. W związku z tym można tworzyć krótkie, instruktażowe filmy (tutoriale, dema). Co więcej, pliki wideo powinny być osadzone na stronie kanonicznej i opatrzone dokładnymi opisami, transkrypcjami i znacznikami czasu.

Coraz większe znaczenie zyskują też krótkie formaty (Shorts, TikTok, Instagram Reels), które są faworyzowane przez młodsze pokolenia i również cytowane w wynikach AI.

9. Budowa zewnętrznej reputacji (brand mentions)

AI dąży do konsensusu i weryfikuje fakty, sprawdzając spójność informacji o marce w wielu niezależnych źródłach. W związku z tym należy zadbać o obecność na platformach, z których LLM-y czerpią wiedzę: Wikipedii (lider cytowań), Reddicie, LinkedInie, Quorze oraz specjalistycznych forach branżowych.

W przeciwieństwie do tradycyjnego link buildingu mówimy tutaj o wzmiankach o marce bez aktywnego linku. Są one traktowane jako silne sygnały autorytetu i zaufania. Warto aktywnie dążyć do bycia cytowanym w branżowych raportach, zestawieniach i wypowiedziach ekspertów.

10. Regularne odświeżanie contentu (i sygnalizowanie świeżości!)

AI ma tendencję do preferowania treści nowszych i regularnie aktualizowanych, ponieważ minimalizuje to ryzyko podania użytkownikom przestarzałych informacji. Nie wystarczy jednak sama zmiana daty, np. dla wpisu blogowego – należy wprowadzić znaczące zmiany: zaktualizować dane, statystyki, trendy czy przykłady. Sygnalizacja świeżości polega na zmianie daty ostatniej modyfikacji (schemat dateModified) – często dzieje się to automatyczne, bez ręcznej ingerencji.

Należy pamiętać o cyklu życia contentu. Najwyższą efektywność cytowań osiągają treści w wieku 6–12 miesięcy, stąd konieczność regularnego odświeżania wartościowych materiałów.

Podsumowanie

SEO nie umiera. Zmienia się jednak cel – z walki o pozycje na… walkę o pozycje i bycie cytowanym. Fundamenty tradycyjnego SEO pozostają niezmiennie ważne, stanowiąc bazę dla sukcesu w AI Search. Należy jednak pamiętać o kilku nowych elementach naszego rzemiosła. Najważniejsze wnioski do zapamiętania to:

1. Treść jako surowiec dla AI – content musi być traktowany jako łatwo przetwarzalny, strukturalny zbiór danych (chunki).
2. Ruch agentowy – należy monitorować nie tylko ruch użytkowników, ale także ruch agentowy. Jest on wskaźnikiem przyszłych konwersji, ponieważ agenci AI będą w imieniu użytkowników dokonywać zakupów i rekomendacji.
3. Wielokanałowy autorytet – silna pozycja w AI Overviews wynika z budowania autorytetu w całym cyfrowym ekosystemie (SEO + Digital PR).

---

Autor artykułu

Back