Jak przygotować swój blog i RSS do AI Search?

RSS znów wraca do łask, tym razem z myślą w pierwszej kolejności o algorytmach AI. Dlaczego? Żeby to zrozumieć, musimy sięgnąć do definicji RSS. Jest to uproszczony format danych oparty na znacznikach XML, który jest wykorzystywany m.in. do prostego przetwarzania artykułów na stronach, dzięki czemu można je łatwo subskrybować i pozyskiwać aktualne dane. To coś w rodzaju “kanału danych”, które udostępniają artykuły w postaci czystych danych, w jasnej strukturze i z minimalnym szumem (bez reklam czy elementów layoutu).

Co to oznacza dla dostępności pod kątem AI? Modele preferują takie źródła, gdzie nie muszą wykorzystywać zbyt wiele mocy obliczeniowej, aby zrozumieć kontekst treści. Dobrze zdefiniowany feed sprawia, że takie artykuły można łatwo agregować i aktualizować – właśnie to może być Twoja przewaga! RSS dostarcza treści w prostym i konsekwentym układzie, bez zbędnych elementów, co poprawia przetwarzanie strony przez boty AI i ułatwia pobranie danych z Twojego contentu.

O RSS w kontekście bloga więcej za chwilę, ale najpierw zaczynamy od podstaw. Zanim wdrożysz system RSS, zadbaj o techniczne elementy na Twojej stronie. Rozbudowany content i ładne grafiki nie wystarczą, jeśli w kodzie Twojej strony będzie panował “bałagan”. Pamiętaj, że boty, zarówno Google jak i te narzędzi AI, nie widzą strony jak człowiek – patrzą na nią na podstawie kodu i szukają tam logicznej struktury i oznaczenia najważniejszych elementów. Na co zwrócić uwagę?

• Używaj semantycznego HTML5. Oznaczaj w czysty sposób w kodzie sekcje takie jak <header>, <footer>, <article>, <section> czy <author>. Modele AI korzystają z tych tagów, aby w pierwszej kolejności wyodrębnić jednostki istotne z ich punktu widzenia.
• Zadbaj o czyste linki kanoniczne i meta tagi według standardu Open Graph, np.: og:title, og:description, article:published_time. Taka struktura pomoże AI zrozumieć, która wersja strony jest tą docelową, oraz jaki jest jej tytuł, opis meta description i czas publikacjI. Samo zawarcie w artykule np. informacji o dacie publikacji tekstu nie wystarczy – AI może go nie wyłapać z tekstu.
• Schema to podstawa, aby boty modeli LLM dobrze rozumiały Twoją stronę. Na ten temat napisałem kompleksowy poradnik, który polecam przeczytać: Dane strukturalne a AI Search – które schematy wspierają widoczność w odpowiedziach AI?. W kontekście bloga, najistotniejsze będą dane strukturalne takie jak Article, BlogPosting, Author i Organization.

Jeśli RSS ma posłużyć modelom AI, nie traktuj go jako narzędzia do skróconych wersji wpisu. Modele będą preferowały szczegółowy feed z całą treścią artykułu, zamiast np. samych excerptów (zajawek). Jakie dane powinny znaleźć się w RSS dla Twojego bloga?

• Poprawnie użyte MIME type, które informuje boty, z jakim typem pliku lub danych mają do czynienia (np. application/rss+xml lub application/atom+xml)
• Uwzględnij takie parametry jak:
  • Dc:creator – oznaczenie autora wpisu
  • Content:encoded – tu będzie pełna treść artykułu w formacie HTML
  • Updated – data ostatniej aktualizacji wpisu
  • Category – pomaga botom AI zrozumieć tematykę wpisu, aby ułatwić grupowanie semantyczne treści

Dzięki tym elementom AI może łatwo określić nie tylko temat artykułu, ale także jego kontekst, źródło, datę powstania czy powiązania z innymi publikacjami.

Wyszukiwarki oparte na AI oraz modele LLM analizują nie tylko samą treść, ale też oceniają jej świeżość. Algorytmy AI są zbudowane w taki sposób, aby dostarczać możliwie najbardziej prawdopodobną odpowiedź. Aktualność artykułu będzie więc ważnym czynnikiem – skoro artykuł jest nowy, zdaniem AI jest większa szansa, że zawiera poprawne, bieżące dane. 

Regularnie aktualizowany feed RSS będzie pomocnym sygnałem wskazującym na to, że blog jest prowadzony systematycznie i że warto go zacytować. Niektóre narzędzia, takie jak np. Perplexity, są wyczulone na tzw. sygnały temporalne. Mowa tutaj o informacjach o tym, kiedy treść została dodana bądź zmieniona. Im więcej takich sygnałów, tym większa szansa, że model AI wykorzysta daną stronę w swoich odpowiedziach.

Aby umożliwić botom dotarcie do takich sygnałów, warto wprowadzać w nagłówkach RSS HTTP Last-Modified i ETag. Pozwoli to na lepsze cachowanie treści i zapewni sygnał świeżości treści.

Na koniec jeszcze kilka przydatnych tipów ode mnie, popartych doświadczeniem przy pracy na projektach dla różnych branż! Poniżej moje top 5 tipów technicznych, dzięki którym modele AI chętnie wykorzystają właśnie Twój blog jako źródło swoich informacji.

Co zrobić, aby regularnie pozyskiwać wzmianki w AI Search?

• Utrzymuj spójne adresy URL – częste zmiany w permalinkach, nawet jeśli zadbasz o przekierowania, nie są zalecane. Embeddings opierają się na stabilnych adresach, dlatego pamietaj o spójności w obrębie całej witryny.
• Zadbaj o linkowanie wewnętrzne – zarówno Google jak i boty AI wykorzystują linkowanie wewnętrzne do tworzenia tzw. “map kontekstowych”, dzięki czemu łatwiej zrozumieją klastry tematyczne na Twoim blogu i całej stronie.
• Upublicznij RSS w sitemapie, np. /sitemap.xml z linkiem do feedu.
• Zadbaj o podejście API-first – traktuj RSS jak publiczne API dla Twojego bloga.
• Na koniec jeden tip contentowy – używaj czystego języka! Analogicznie jak sama struktura RSS, tak samo teksty powinny być proste, czytelne i z jasną strukturą. Krótsze zdania i wypunktowania pomogą modelom LLM w zrozumieniu kontekstu.