5 błędów SEO, które blokują widoczność marek w AI Search (2026)

Duże brandy często wychodzą z założenia, że ważne jest to, co chcą przekazać, skupiają się na swojej komunikacji, pomijając potrzeby klientów. W efekcie powstają strony przeładowane autopromocyjną treścią i brandowym językiem, które niekoniecznie wnoszą realną wartość dla użytkowników. To pułapka, która w kontekście pozycjonowania w AI może dużo kosztować.

Dlaczego to błąd w kontekście AI Search?

Jeśli marka nie tworzy eksperckiego contentu, bo uznaje, że jej autorytet i rozpoznawalność są już wystarczające, popełnia duży błąd. Modele LLM “uczą się” na temat marki na podstawie tego, co znajdą w sieci, w social mediach, ale też na samej stronie firmy. Jeśli więc brakuje tam praktycznych treści, poradników, FAQ, model może wybrać inną, mniejszą markę, która publikuje użyteczny content. W jego oczach zacytowanie takiej marki będzie bardziej wartościowe, a to właśnie przygotowanie przydatnej dla użytkownika odpowiedzi jest celem wszystkich modeli AI.

Jak to naprawić?

Błędne ulokowanie budżetu może skutkować brakiem wdrożenia najistotniejszych elementów, a w kontekście pozycjonowania w AI zdecydowanie będzie to schema. Nawet jeśli zainwestujesz tysiące złotych w oryginalne i angażujące opisy produktów, ale nie oznaczysz w schemie takich elementów jak cena, warianty czy dostępność produktów, AI może nie zacytować Twojej strony.

Dlaczego dane strukturalne są kluczowe dla AI?

Dane strukturalne są jak drogowskazy dla AI. Bot np. ChataGPT wchodzi na Twoją stronę i chce pozyskać informacje o produkcie. Jeśli wskażesz mu w kodzie konkretne informacje, będzie mógł je szybko znaleźć i wykorzystać. Jeśli natomiast nie znajdzie takich oznaczeń, możliwe, że opuści stronę. Boty dążą do minimalizowania zużywanych zasobów przy pobieraniu informacji ze stron, dlatego jeśli im to ułatwisz, zwiększysz swoją szansę na cytowanie.

Dowiedz się więcej tutaj: Dane strukturalne a AI Search.

Drugim istotnym aspektem są tzw. social proofs, czyli sygnały świadczące o tym, że produkt jest warty zakupu. Użytkownik o wiele chętniej kupi produkt, gdy ma możliwość zobaczenia opinii w postaci gwiazdek czy recenzji napisanych przez klientów. Recenzje i oceny produktów są bardzo istotnym elementem w kontekście wiarygodności zarówno dla potencjalnych klientów, jak i dla botów AI. Co ważne, modele LLM przy pytaniach o polecenia produktów często cytują znalezione recenzje, np. “Użytkownicy wskazują, że zaletą tego produktu jest (…)”.

Nawet kilkaset tysięcy złotych przeznaczone na działania marketingowe nie sprawi, że zaczniesz pojawiać się w odpowiedziach ChataGPT czy innych modeli, jeśli pominiesz AISO w swojej strategii.

Ruch pozyskiwany z narzędzi LLM odznacza się wysokim współczynnikiem konwersji. Użytkownicy często przychodzą do modeli AI z pytaniem o konkretny produkt i usługę, w związku z czym mają już intencję zakupową. Nie pojawiając się w ich odpowiedziach jako propozycja, tracisz szansę na pozyskanie naprawdę kalorycznego ruchu.

Źródło: Seerinteractive

Jak zaplanować strategię AISO? Na początek potrzebny będzie audyt widoczności w AI oraz zidentyfikowanie obszarów, które wymagają optymalizacji. Następnie kluczowe będzie wdrożenie poprawek technicznych, a następnie contentowych, aby strona była jak najbardziej przyjazna dla botów AI.

Wiele dużych brandów produkuje setki artykułów, do których potem nikt nie wraca. Większe zasoby finansowe pozwalają na tworzenie wielu treści, ale jeśli pomija się etap reoptymalizacji i odświeżenia artykułów, zdecydowanie jest to błąd.

Modele LLM analizują zapytanie użytkownika, następnie szukają informacji w czasie rzeczywistym w sieci (ChatGPT używa wyników z Binga, dlatego w pozycjonowaniu z myślą o tym narzędziu należy uwzględnić optymalizację pod tę wyszukiwarkę). Podczas wyboru źródeł, modele AI często skłaniają się ku nowszym treściom. Nowsza treść, w dodatku ze strony, którą AI uznaje za wiarygodną, będzie w rozumieniu narzędzia bardziej aktualna i przydatna dla użytkowników. 

Źródło: botify.com

Błędy blokujące widoczność brandu w AI mogą pojawić się też na etapie ustalenia KPI. Jeśli biznes mierzy skuteczność działań skupiając się na pozycjach strony w Google na wybrane słowa kluczowe czy na samym wzroście ruchu, trudno będzie wyciągać wnioski odnośnie widoczności w AI.

To, że zarząd dostanie “ładne wykresy”, nie będzie wystarczające. Potrzebne jest mierzenie ROI oraz kosztu pozyskania klienta. Stałe monitorowanie widoczności w AI również będzie bardzo ważne – szczegolnia istotna będzie weryfikacja, które ze stron są chętniej cytowane w narzędziach AI, jak ChatGPT czy AI Overviews. Na tej podstawie można wyciągnąć wnioski, które elementy działają, a które nie.

Wniosek? Wspomniane błędy absolutnie nie wynikają z braku budżetu, a z niewłaściwych decyzji i ustalonych priorytetów działań. Duże brandy powinny pamiętać o tworzeniu użytecznego contentu, wdrożeniu elementów technicznych, jak schema, a także bazować na raportowaniu z myślą o celach biznesowych.

W 2026 roku to nie wielkość organizacji i budżetów będzie decydowała o sukcesie w AI Search, ale zdolność adaptacji do nowych realiów i wdrażania odpowiednich optymalizacji. 

Źródła:

https://www.seerinteractive.com/insights/case-study-6-learnings-about-how-traffic-from-chatgpt-converts

Sprawdź, jak zwiększyć widoczność swojej marki w AI – zobacz usługę AISO.