Jak działa ranking w AI Overviews?

Na początek kilka pojęć, które pomogą Ci zrozumieć, jak Google tworzy odpowiedzi na zapytania użytkowników w sekcji AI Overviews.

1. Fan-out queries

Mechanizm AIO swoją pracę zaczyna od rozłożenia zapytania użytkownika na czynniki pierwsze, czyli tzw. “fan-out queries”. Polega to na analizie wpisywanego promptu i rozbicia go na powiązane frazy. Jak to działa w praktyce? Możesz sprawdzić to z pomocą tego narzędzia, które po wpisaniu przykładowego promptu pokaże pokrewne zapytania:https://queryfanout.ai/. Załóżmy, że użytkownik zapyta Google: “Jakie są najlepsze agencje SEO w Polsce?” – rozkład fraz w przypadku takiego zapytania może wyglądać w ten sposób:

Źródło: queryfanout.ai

(Wykorzystaliśmy zapytanie po polsku dla lepszego zilustrowania przykładu, ale narzędzie lepiej radzi sobie z promptami w języku angielskim).

Więc w bardzo dużym skrócie, Google na początek stara się dopasować bardziej skomplikowane zapytanie do powiązanych słów kluczowych.

W następnym kroku, dla tych zapytań algorytm odpytuje indeks Google, żeby pobrać dane i szerszy kontekst. Z szerokiej listy dostępnych źródeł system wybiera najbardziej sensowne “chunks”, czyli fragmenty tekstu, które może wprost wykorzystać do skonstruowania odpowiedzi. Celem jest wybranie z tej szerokiej listy takich źródeł, które się uzupełniają, a nie powtarzają te same informacje, dlatego unikalny content będzie tutaj bardzo istotny.

2. RAG

Drugim kluczowym pojęciem w kontekście AI Overviews będzie RAG. Jest to technika szeroko wykorzystywana przy narzędziach LLM, której celem jest ograniczenie zjawiska halucynacji. Chodzi o to, aby model “nie zmyślał” odpowiedzi, tylko opierał się na rzetelnych źródłach i udzielał odpowiedzi możliwie jak najbardziej poprawnych i dopasowanych kontekstem do zapytania.

Jak to działa? System RAG to połączenie między modelem AI, a bazą danych – w przypadku AI Overviews i AI Mode, taką “bazą” będzie właśnie indeks Google. W takiej bazie zamieszczamy dokumenty, które chcemy, żeby model traktował jako źródło wiedzy do generowania odpowiedzi.

3. Grouding

Trzecim pojęciem, które ułatwia zrozumienie, jak działa AIO, jest grounding. Ponownie jest to mechanizm, którego zadaniem jest ograniczenie halucynacji, ale działa to w późniejszej fazie. Jak model wygeneruje już odpowiedź, patrzy jeszcze raz na to, jak wygląda efekt i porównuje go z zawartością źródeł. Na tej podstawie weryfikuje, czy przygotowana przez niego odpowiedź nie odstaje merytorycznie od materiałów źródłowych.

Czy AI Overviews zawsze pokazuje się na samej górze wyników wyszukiwania? Odpowiedź brzmi: nie! Układ tego, jak wygląda strona z wynikami, zależy od tego, co Google uzna za najbardziej wartościowe dla użytkownika w kontekście danego zapytania. Czasami wyżej będzie reklama, czasami mapa z wizytówkami Google, a czasami będą to wyniki wideo.

Nie zawsze też dobrze widoczna będzie część, która dla wielu firm będzie najistotniejsza, czyli lista z zacytowanymi źródłami.

Najczęstszy wariant to AIO na pierwszym miejscu, z prawej strony cytowane źródła, pod spodem reklamy, a dopiero pod nimi stare, dobre wyniki organiczne:

Inna ze wspomnianych opcji to wyniki wideo na pierwszym miejscu. Taki układ możemy zaobserwować zwłaszcza w przypadku fraz typu jak coś zrobić, czyli takich, gdzie nagrany w formie filmu tutorial może być najbardziej przydatny dla użytkownika. W tym układzie, wyniki AIO są dopiero pod sekcją wideo i People Also Ask.

Według raportu z analizy AI Overviews przeprowadzonego przez Senuto, Know Simple queries, czyli proste zapytania informacyjne, najczęściej mają wynik AIO i jest to 57,82% analizowanych przypadków. To właśnie frazy z tą intencją najczęściej odnotowują wystąpienie tej sekcji, w porównaniu do innych typów. Potwierdzają to też inne źródła branżowe.

To oznacza, że najczęściej AIO będzie dotyczyło fraz typowo “wiedzowych”, które mają użytkownikowi szybko dostarczyć informacji na dany temat. Dla firm, które wcześniej opierały się na monetyzacji ruchu organicznego pozyskiwanego na takie frazy, oznacza to konieczność zmiany modelu biznesowego.

Co to oznacza dla marek? O AI Overviews nie powinno się myśleć w kontekście pozyskiwania ruchu – jak wspomnieliśmy, ruch organiczny stron spada od momentu wprowadzenia tego rozwiązania, bo użytkownik dostaje odpowiedź na tacy i nie musi już wchodzić na stronę. W kontekście AIO ważna będzie obecność, głównie jako wzmianki (np. polecenia marki, wyświetlanie grafik z logo, cytowanie jako rzetelne źródło informacji), a w drugiej kolejności cytowania, czyli odnośniki do strony.

• Przemyślana strategia contentowa – w kontekście wspomnianego mechanizmu fan-out queries, czyli rozbijania promptu na rozbudowane słowa kluczowe, ważne będzie budowanie klastrów tematycznych, a nie pojedynczych wpisów. Zagadnienia branżowe powinny być pokryte w każdym aspekcie, warto także pamiętać o linkowaniu wewnętrznym między treściami powiązanymi tematycznie.
• Information gain – Google do odpowiedzi AIO chętnie wybiera źródła, które wnoszą coś nowego. Przepisywanie zawartości artykułów konkurencji nie pomoże w byciu zacytowanym. Dlatego wzbogacaj swoje treści o dane, statystyki, własne wnioski.
• Nowe formaty treści – wcześniej wspomniany przykład z naprawą kranu pokazuje, że czasami wyniki wideo wygrywają ze standardowymi tekstami na stronie. Poza blogiem, pomyśl też o kanale na YouTubie.
• Infografiki i zdjęcia – w wynikach AI Overviews często na początku pojawiają się grafiki i to jest Twoja szansa, aby zaistnieć w świadomości użytkownika. Twórz wartościowe infografiki z Twoim logo, aby budować rozpoznawalność marki.
• Logiczna struktura treści – w samych artykułach staraj się skupiać tylko na podejmowanej tematyce, pisz konkretnie, pamiętaj o strukturze w postaci nagłówków, krótkich akapitów czy wypunktowanych list.

iesz już, jak działa mechanizm tworzenia odpowiedzi AIO, na jakie frazy się pojawia i co może Ci pomóc, aby się w nich pojawiać, teraz więc czas na weryfikację podejmowanych działań. Jak monitorować widoczność w AIO?

Na ten moment, nie mamy oficjalnego rozwiązania od Google – zapowiadano wprowadzenie rozróżnienia danych do Google Search Console, jednak bez konkretnych szczegółów co do dat. Warto też wspomnieć, że monitorowanie widoczności w AIO stawia wiele wyzwań, ponieważ wyniki są personalizowane i odpowiedzi na tak samo skonstruowane zapytanie mogą się różnić w zależności od użytkownika.

Co mamy do wyboru na ten moment? Wiele popularnych narzędzi SEO oferuje narzędzia do monitorowania widoczności w AIO. Będą to m.in. Ahrefs, Seunto czy Semrush. Ciekawą opcją jest też narzędzie ZipTieDev, które pozwala śledzić nie tylko cytowania, ale też wzmianki brandowe i sentyment, czyli czy marka jest wspomniana w aspekcie negatywnym czy pozytywnym.

• Mechanizm działania AIO na początek rozbija zapytanie na frazy (fan-out queries), następnie pobiera kluczowe fragmenty z indeksu Google (RAG) i weryfikuje odpowiedź ze źródłami (grounding).
• Najczęściej wyświetla się przy prostych zapytaniach informacyjnych.
• Jak zwiększyć szanse na pojawienie się w AIO:
  • twórz unikalne treści i klastry tematyczne,
  • dodawaj własne dane, wnioski, statystyki (information gain),
  • korzystaj z wideo, infografik i grafik z logo,
  • dbaj o logiczną, przejrzystą strukturę.
• Widoczność w AIO możesz monitorować m.in. za pomocą narzędzi Ahrefs, Senuto, Semrush i ZipTieDev.

W Delante stale analizujemy wyniki AI Overviews i pomagamy naszym klientom w pozycjonowaniu w narzędziach AI, za pomocą indywidualnych strategii AISO (AI SEO). Jeśli chcesz, aby Twoja marka była obecna w narzędziach AI, skontaktuj się z nami!

Źródła:

https://insight.senuto.com/aio-report/