Czym jest GEO i jak działa? 

Koniec 2024 i cały 2025 rok to dynamiczny rozwój narzędzi opartych o LLM, takich jak ChatGPT, Google AI Overviews, Bing Copilot, Gemini czy Perplexity. Wraz z ich pojawieniem się i rozwojem tradycyjny sposób optymalizowania treści wyewoluował w kierunku Generative Engine Optimization (GEO).

Co to jest GEO?

Generative Engine Optimization (GEO) polega na optymalizacji treści tak, aby pojawiały się one jako źródła informacji w odpowiedziach generowanych przez modele sztucznej inteligencji, a nie tylko w tradycyjnych wynikach wyszukiwania np. w Google. W praktyce oznacza to proces tworzenia materiałów, które AI chętnie cytuje lub bezpośrednio wykorzystuje w swoich odpowiedziach, zamiast jedynie prezentować użytkownikowi listę odnośników. 

W praktyce oznacza to również optymalizację pod kątem tzw. RAG (Retrieval-Augmented Generation) – procesu, w którym model AI przeszukuje zasoby internetu w czasie rzeczywistym, aby wzbogacić swoją odpowiedź o aktualne dane. Jeśli dana strona jest dobrze zoptymalizowana pod GEO, AI nie tylko wykorzysta te informacje, ale poda link do źródła.

Dlaczego powstało GEO?

GEO powstało właśnie z potrzeby adaptacji do nowego sposobu wyszukiwania informacji. Wynika to z faktu, że użytkownicy coraz częściej otrzymują bezpośrednie odpowiedzi na swoje zapytania, zamiast przeglądać listę stron. Narzędzia oparte o LLM generują podsumowania, rekomendacje i kompleksowe odpowiedzi na podstawie wielu źródeł, dlatego firmy muszą zadbać o to, by być wymieniane lub cytowane w tych treściach. Jest to tym istotniejsze, że narzędzia te są coraz bardziej popularne i to właśnie w nich odbywa się coraz większa część interakcji użytkowników.

Kluczowym aspektem jest tu budowanie treści i sygnałów, które modele uznają za wartościowe, autorytatywne i wiarygodne. Proces ten to naturalne rozszerzenie SEO o specyfikę działania dużych modeli językowych (LLM). GEO nie zastępuje więc pozycjonowania, lecz jest jego naturalnym rozwinięciem. Nadal, bez odpowiedniego doboru słów kluczowych, dbania o strukturę treści, linkowania wewnętrznego oraz budowania profilu linków, narzędzia oparte o LLM ani nie dotrą do zawartości, ani jej nie zrozumieją. 

Jakie działania obejmuje GEO?

GEO łączy szereg praktyk i strategii, które pomagają treściom oraz markom stać się rozpoznawalnymi przez narzędzia oparte o LLM. 

Podstawą jest podejście oparte na modelu odwróconej piramidy. W praktyce oznacza to, że w nagłówku powinno znajdować się pytanie, a zaraz pod nim najbardziej merytoryczna i bezpośrednia odpowiedź. To pozwala algorytmom natychmiast zidentyfikować najważniejsze informacje. Taką strukturę warto dodatkowo wspierać poprzez odpowiednie formatowanie nagłówków H2 oraz H3. 

Idąc dalej, całość materiału powinna opierać się na frazach kluczowych. Jeśli jest taka opcja, to treść warto dodatkowo nasycić konkretnymi danymi np. statystykami. Modele generatywne są szczególnie wyczulone na dane i porównania – chętniej wyciągają je do swoich odpowiedzi, traktując je jako wartościowy fundament generowanego komunikatu. Równie istotna jest semantyczna kompletność i dogłębność tematu, ponieważ narzędzia AI częściej wykorzystują teksty, które wyczerpują zagadnienie.

Skuteczne działania w obszarze GEO wymagają również intensywnego budowania sygnałów EEAT, obejmujących doświadczenie, wiedzę specjalistyczną, autorytatywność oraz wiarygodność źródła. Niezbędnym elementem budowania zaufania algorytmów jest również dbałość o jasne określanie autorstwa, dzięki której treść zostaje jednoznacznie przypisana ekspertowi w danej dziedzinie. Równie istotna okazuje się obecności marki w Internecie. Regularne wymienianie brandu w mediach społecznościowych, na forach, w portalach branżowych czy w specjalistycznych bazach danych pozwala narzędziom opartym o LLM znacznie szybciej powiązać markę z konkretnym tematem i uznać ją za wiarygodną.

Niezbędnym elementem technicznego wsparcia tych działań są dane strukturalne i metadane. Oznaczenia schema.org, takie jak sekcje FAQ, instrukcje HowTo, definicje czy dane produktowe pomagają modelom precyzyjnie zrozumieć zawartość strony. 

Jak już wspomniałam, kluczowe jest budowanie autorytetu poprzez sygnały zewnętrzne. Modele AI bazują na różnych źródłach, dlatego istotne są cytowania w publikacjach oraz szeroka obecność marki w różnych kanałach. W procesie poszukiwania miejsc, gdzie można publikować treści z linkami lub gościnny artykuł o marce, sprawdzi się właśnie Majestic. Dzięki analizie konkurencji można sprawdzić, gdzie się ona pojawia, a gdzie nas brakuje. Jednocześnie pomoże zweryfikować jakość poszczególnych witryn, by wybrać te wiarygodne, o dobrych parametrach, które nie zaszkodzą procesowi pozycjonowania. O procesie linkowania przeczytasz więcej: Porównywanie domen pod link building w praktyce z wykorzystaniem Majestic

GEO vs klasyczne SEO — najważniejsze różnice

Zasadnicza różnica między GEO a SEO dotyczy celu oraz sposobu prezentacji wyników. Podczas gdy w ramach SEO dąży się do uzyskania jak najwyższej pozycji w SERP-ach i kieruje swoje działania do użytkowników i botów wyszukiwarek, GEO koncentruje się na UX oraz na pojawianiu się w odpowiedziach generowanych przez modele AI. W przypadku tradycyjnego pozycjonowania kluczowymi metrykami są ruch, pozycje i współczynnik klikalności (CTR). 

W GEO liczą się cytowania przez sztuczną inteligencję oraz ogólna widoczność w odpowiedziach modelu. W tym procesie zazwyczaj nie skupiamy się na klasycznych rankingach, lecz na tym, żeby model AI traktował daną treść jako wiarygodne źródło wiedzy.

Zmiany w ostatnim półroczu 

Ostatnie pół roku przyniosło intensywne zmiany, ponieważ optymalizacja wyszła już poza samo SEO i idzie coraz mocniej w kierunku GEO. Pokazuje to również rozwój narzędzi branżowych. Dobrym przykładem będzie ogłoszone w listopadzie 2025 roku przejęcie Semrush przez Adobe. Ten ruch zintegrował potężne analityczne zaplecze, także pod SEO, z ekosystemem kreatywnym i marketingowym Adobe. To zaś zaowocowało udostępnieniem narzędzia Adobe LLM Optimizer. Pozwala ono markom symulować, jak ich treści zostaną przetworzone przez różne modele (GPT-5, Gemini 2, Claude 4) przed ich publikacją.

Wzrost znaczenia GEO widać również w sektorze startupów. Platformy takie jak Azoma w grudniu 2025 uzyskała potężne wsparcie na rozwój. Serwis ten oferuje markom, zwłaszcza specjalizującym się w e-commerce, pomoc w zwiększeniu widoczności w wynikach generowanych przez narzędzia oparte o LLM.

Równocześnie nastąpiły intensywniejsze wdrożenia tych strategii w praktyce. Zmienia się także percepcja branży – liczne dyskusje i publikacje ekspertów wskazują, że GEO jest realną reakcją na zmianę zachowań użytkowników, którzy poszukiwania informacji rozpoczynają od odpowiedzi AI, pomijając klasyczne wyszukiwarki.

Podsumowanie

Narzędzia oparte o LLM zmieniły wygląd działań marketingowych i sposobu pozycjonowania stron. GEO nie jest więc przejściową modą, ale naturalną ewolucją marketingu w sytuacji, gdzie AI pełni rolę pośrednika między informacją a użytkownikiem. Jednocześnie łączy tradycyjne fundamenty SEO (słowa kluczowe, struktura, linkowanie) z nowymi wymogami (semantyka, autorytet, zwięzłość i dane strukturalne). 

---

Autorka artykułu

Back