Sztuczna inteligencja stała się jednym z najważniejszych źródeł informacji wykorzystywanych przez użytkowników w procesie podejmowania decyzji zakupowych, biznesowych i zawodowych. Z ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity korzystają już miliony osób w Polsce i setki milionów na świecie. Z tego względu coraz więcej mówi o „pozycjonowaniu w chat-GPT” i wpływaniu na widoczność w tym narzędziu.

Dlaczego firmy chcą być widoczne w ChatGPT?

Narzędzie nie tylko odpowiada na pytania, ale coraz częściej rekomenduje produkty, usługi, firmy, ekspertów czy rozwiązania. Nic dziwnego, że przedsiębiorcy zaczęli zadawać sobie pytanie:

„Co zrobić, żeby moja firma pojawiała się częściej w odpowiedziach ChatGPT?”

Problem w tym, że w ostatnich miesiącach wyrosła cała fala mitów i uproszczeń na temat tego jak działa „pozycjonowanie w Chat-GPT” i tego, że to nowa strategia (działające w domyśle inaczej niżej tradycyjne SEO). W internecie pojawiają się porady sugerujące, że wystarczy poprawić NAP, dodać schema FAQ, prowadzić Google Business Profile albo optymalizować stronę tak jak pod SEO, aby ChatGPT zaczął częściej polecać firmę. Niestety, tak to nie działa.

Mimo to istnieją realne sposoby, by zwiększyć szansę, że firma będzie częściej rozpoznawana, wymieniana, cytowana lub rekomendowana przez modele AI. Klucz tkwi w zrozumieniu, skąd ChatGPT czerpie informacje oraz jaki rodzaj obecności online jest przez modele językowe najłatwiej przetwarzany.

Czy w ogóle jest coś takiego jak pozycjonowanie w chat-GPT?

W tym artykule wyjaśniam (bez mitów i „marketingowych obietnic”) jak naprawdę działają współczesne LLM, gdzie faktycznie pojawia się synergia między SEO i PR, oraz co możesz zrobić, by z czasem zwiększyć widoczność swojej marki w narzędziach AI.
Szanse można zwiększać, ale nie gwarancji, że będzie to w pełni skuteczne i zgodne z naszymi oczekiwaniami!

Uwaga! ChatGPT nie działa jak wyszukiwarka

Zanim zaczniemy mówić o widoczności firmy w ChatGPT, trzeba zrozumieć jedno kluczowe założenie: ChatGPT nie jest wyszukiwarką i nie funkcjonuje jak Google.

To oznacza, że:

• ❌ ChatGPT nie ma systemu pozycjonowania stron internetowych.
  Nie istnieje ranking, algorytm ocen jakości domen czy zestaw czynników rankingowych podobnych do PageRank, EEAT czy Core Updates.
• ❌ ChatGPT nie analizuje linków tak jak Google.
  Modele językowe nie liczą linków zwrotnych, nie oceniają ich mocy, nie pracują na metryk typu DR/DA/TF/CF.
• ❌ ChatGPT nie ma dostępu do Google My Business.
  „Nie widzi” opinii, ocen, zdjęć, godzin otwarcia ani innych danych dostępnych jedynie po stronie Google.
• ❌ ChatGPT nie bada spójności danych NAP w sieci.
  To ważne dla Google, ale dla LLM neutralne.
• ❌ ChatGPT nie aktualizuje na bieżąco informacji o firmach.
  Model nie zawsze „używa internetu” domyślnie (chyba, że wyraźnie go o to poprosimy). Większość odpowiedzi generowana jest na podstawie danych, na których został wytrenowany⁽¹⁾.
• ❌ ChatGPT nie zapamiętuje danych na temat firmy jakie padną w rozmowie.
  To częsty mit: nawet jeśli wprowadzisz modelowi dane o swojej firmie, nie zapiszą się one w jego wiedzy globalnej i nie wpłyną na odpowiedzi innym użytkownikom.

Jak Chat-GPT udziela rekomendacji odnoszących się do firm?

Odpowiedzi w stylu „polecam X”, „znane firmy w branży to…”, „warto rozważyć Y” nie są wynikiem mechanizmu rankingowego.
Są wynikiem:

• rozpoznawalności marki w danych, które model widział podczas treningu,
• widoczności treści online, które mogą zostać pobrane przez mechanizm wyszukiwania (SearchGPT, Bing browsing),
• częstości występowania marki w internecie,
• kontekstu pytania użytkownika,
• rozpoznawalności brandu w mediach, publikacjach eksperckich i źródłach wysokiej jakości.

Krótko mówiąc:

ChatGPT nie wybiera „najlepszej firmy” – on wybiera markę najbardziej rozpoznawalną w dostępnych mu danych.

Dlatego właśnie SEO i PR nie dają gwarancji obecności, ale zwiększają prawdopodobieństwo, że model natrafi na markę podczas generowania odpowiedzi.

Skąd ChatGPT czerpie informacje o firmach?

Aby zrozumieć, jak zwiększyć widoczność firmy w ChatGPT, trzeba najpierw wiedzieć, jakie źródła informacji model faktycznie może wykorzystywać.

Źródło nr 1: Dane treningowe (statyczne, historyczne)

Modele językowe są trenowane na gigantycznych zbiorach danych tekstowych, które powstają zanim model pojawi się na rynku. To oznacza, że ChatGPT, tak jak każde inne LLM, ma w swojej bazie wiedzy pewien „wycinek internetu”, ale nie cały internet i nie ten aktualny**. W praktyce wygląda to mniej więcej tak: inżynierowie wybierają ogromne zbiory tekstów z różnych źródeł –> teksty te podlegają czyszczeniu i filtrowaniu –> model uczy się na ich podstawie języka, faktów, wzorców, zależności, stylów pisania –> następnie zostaje udostępniony użytkownikom w stabilnej wersji.
To są dane „zamrożone w czasie”
Jeśli Twoja firma nie istniała wtedy online, albo nie pojawiała się w źródłach, do których model miał dostęp to jest duża szansa, że nie trafiła do zbioru treningowego.

** W kontekście działania Chat-GPT mamy do czynienia z pojęciem takim jak knowledge cutoff, które odnosi się do daty gdy model dysponował informacjami ze zbioru treningowego. Wszystkie wydarzenia lub wzmianki o firmach, które miały miejsce po tej dacie, model może zobaczyć tylko dzięki bieżącemu dostępowi do internetu (tryb Browse).

Co może być źródłem danych treningowych?

• duże portale informacyjne (np. artykuły prasowe),
• blogi i serwisy eksperckie,
• dokumentacje technologiczne,
• otwarte treści naukowe,
• Wikipedia i projekty podobne (ale o wysokim autorytecie),
• publiczne bazy wiedzy,
• fora i pytania/odpowiedzi, które są publiczne,
• treści licencjonowane od partnerów.

Czego nie ma w danych treningowych?

To ważne, bo obala wiele mitów:

• agregatorów opinii chronionych API (np. TripAdvisor, Booksy),
• płatnych baz firm,
• prywatnych profili społecznościowych,
• danych chronionych prawem autorskim bez zgody,
• treści za paywallem (chyba że dostawca udzielił licencji).

Co to oznacza z praktyce?

Jeśli Twoja marka: pojawiała się w mediach, była cytowana na popularnych stronach, była opisana w raportach branżowych, była obecna w artykułach eksperckich, miała treści wysoko widoczne organiczni … to jest duża szansa, że model „zobaczył” o niej informacje podczas treningu.

Jeśli natomiast: była mała, działała lokalnie, nie publikowała nigdzie poza własną stroną, nie była wzmiankowana w mediach …model najprawdopodobniej jej „nie zna„.

Dlatego PR i szeroka obecność w internecie mają tak duże znaczenie.
Model nie potrzebuje Twojej strony „zaindeksowanej”, tylko „widzianej w miejscach, które trafiły do danych treningowych”.

Źródło nr 2: Bieżący dostęp do internetu (SearchGPT / Browse with Bing)

W odróżnieniu od starszych modeli, nowe wersje ChatGPT potrafią pobierać aktualne informacje z internetu w czasie rzeczywistym.
To nie jest jednak mechanizm wyszukiwarki w klasycznym sensie to warstwa wyszukiwania, która działa nad ChatGPT.

Jak to wygląda w praktyce?

1. Użytkownik zadaje pytanie, np.:
   „Jakie radcę prawnego polecasz w Opolu?”
2. ChatGPT wykrywa, że pytanie jest „informacyjne” i wymaga aktualnych danych.
3. Uruchamia zewnętrzny moduł – zwykle SearchGPT lub Browse with Bing.
4. Wykonywane jest zapytanie wyszukiwawcze do Binga.
5. Model otrzymuje listę wyników i krótkie podsumowania.
6. Następnie: odwiedza kilka z tych stron –> czyta ich treść –> dokonuje streszczenia –> tworzy odpowiedź dla użytkownika.

Kluczowe wnioski

ChatGPT pokazuje to, co pokaże mu wyszukiwarka.
(Czyli najczęściej Bing. A to oznacza, że: SEO ma wpływ na widoczność w AI, ale jest to wpływ pośredni i zależny od tego, czy model w ogóle włączy tryb wyszukiwania.

Co widzi ChatGPT w trybie browse?

Każdą stronę tak, jak widzi ją klasyczna przeglądarka:

• tekst,
• nagłówki,
• akapity,
• FAQ,
• dane strukturalne (jako zwykły tekst, nie sygnał rankingowy),
• treści merytoryczne.

Nie widzi:

• panelu GMB,
• map Google,
• ocen i gwiazdek,
• elementów wymagających logowania,
• treści w aplikacjach,
• dynamicznych danych wymagających JS (chyba że strona ma fallback HTML).

Co to oznacza dla firm?

Jeśli Twoja strona jest: wysoko w wynikach wyszukiwania, poprawnie indeksowana, dobrze opisana, posiada rozbudowane treści eksperckie, ma sekcje Q&A itp. – to ChatGPT ją przeczyta, gdy użytkownik zapyta o branżę lub temat, który obejmuje Twoja firma.
Jeśli natomiast: strona ma słabą widoczność w Bing, treści są ubogie, krótkie lub nieodpowiadają na pytania użytkowników bądź brakuje szczegółowych opisów usług, wówczas ChatGPT po prostu jej nie znajdzie podczas browse – bo wyszukiwarka jej nie pokaże.

Dlaczego SEO i PR nadal zwiększają szansę na widoczność w AI?

Skoro ChatGPT nie działa jak wyszukiwarka, nie czyta wprost opinii i „gwiazdek” i nie analizuje linków to dlaczego tak wiele osób mówi o „widoczności w AI” w kontekście SEO i PR?
Bo mimo braku klasycznego systemu rankingowego, istnieje wyraźna synergia między obecnością firmy online a tym, jak postrzegają ją modele językowe.

Najważniejsze jest jedno:

AI nie tworzy wiedzy z niczego. Korzysta z tego, co może zobaczyć w danych treningowych lub w internecie.

To oznacza, że im bardziej Twoja firma jest obecna w wartościowych, publicznych, łatwo dostępnych źródłach, tym większa szansa, że modele natkną się na te informacje, przetworzą je i później użyją.

SEO i PR działają więc nie jako narzędzia „optymalizacji LLM”, ale jako źródła danych, które modele mogą wykorzystać.

SEO zwiększa szanse na widoczność w trybie „browse/search”

Dzięki SEO Twoja strona i treści:

• pojawiają się wysoko w wynikach wyszukiwania,
• są łatwo dostępne dla mechanizmów przeglądania (SearchGPT / Bing),
• są dobrze zorganizowane, przejrzyste i czytelne dla algorytmów,
• odpowiadają na pytania użytkowników (AEO – Answer Engine Optimization),
• mają duże prawdopodobieństwo, że zostaną wybrane jako źródło do streszczenia.

Wyobraź sobie sytuację: Użytkownik pyta ChatGPT: „Jaką firmę coachingową polecasz w Warszawie?”
Jeśli Twoja firma ma: rozbudowane treści eksperckie, FAQ, opisy usług i artykuły odpowiadające na podobne pytania, oraz jest widoczna w SERP-ach to znacznie zwiększa to szasnę, że model trafi właśnie na Twoje treści podczas browse.
W pewnym uproszeniu możemy przyjąć:
SEO = większa ekspozycja Twoich treści na etapie wyszukiwania.

Działania public relation zwiększają szanse na widoczność w danych treningowych

PR działa w innym miejscu procesu.
Gdy publikujesz:

• artykuły eksperckie w mediach,
• komentarze w branżowych portalach,
• wywiady,
• raporty,
• rankingi,
• publikacje w dużych serwisach,

to zwiększasz prawdopodobieństwo, że: treści te trafiły do danych treningowych modelu, a co za tym idzie AI „zna” Twoją markę przed rozpoczęciem rozmowy i jest w stanie spontanicznie ją przywołać.
PR = większa ekspozycja marki na etapie tworzenia modelu.

To dlatego firmy często pojawiające się w mediach są częściej przywoływane przez ChatGPT jako „znane marki”, nawet jeśli ich SEO nie jest genialne.

SEO + PR działają razem, bo pokrywają dwa różne „światy” wiedzy AI

• SEO → wpływa na to, co AI widzi teraz, podczas wyszukiwania.
• PR → wpływa na to, co AI widziała w przeszłości, podczas treningu.
  I dopiero razem tworzą efekt synergii:

SEO sprawia, że model ma co czytać.
PR sprawia, że model wie, że istniejesz.

To kluczowy mechanizm, który tłumaczy, dlaczego jedne firmy pojawiają się częściej, a inne rzadziej.

Dlaczego żadne z tych działań nie daje gwarancji?

Bo modele LLM:

• „losowo”* dobierają źródła,
• nie stosują rankingów stron,
• nie analizują sygnałów SEO jako takich,
• nie „faworyzują” firm,
• nie interpretują linków,
• nie widzą danych zamkniętych (GMB, FB, Booksy),
• często generują odpowiedzi probabilistycznie, a nie „na podstawie najlepszych wyników”.

Możemy więc znacząco zwiększać szanse na widoczność, ale nie możesz jej wymusić!

* Bardziej zaawansowane modele, czerpiąc aktualne dane (tryb Browse), stosują filtry do oceny, które ze znalezionych dokumentów są najbardziej wiarygodne, aktualne i autorytatywne (co przypomina zasadę EEAT). W tym kontekście losowość dotyczy głównie samej natury generowania odpowiedzi (probabilistyka), ale wybór źródeł do przetworzenia jest regulowany przez inteligentne filtry jakościowe, a nie czystą losowość.

Co robić, by zwiększyć szansę na widoczność w chat-GPT?

Skoro modele językowe nie „pozycjonują” firm w klasycznym sensie, a jedynie korzystają z informacji, które mają dostępne tu i teraz (przy przeglądaniu internetu) lub które widziały w przeszłości (w danych treningowych), to sposób budowania widoczności musi uwzględniać oba te światy.

Nie ma jednej „magicznej” techniki, ani jednego elementu, który wystarczy wdrożyć. Widoczność w AI jest rezultatem sumy działań, które razem sprawiają, że marka staje się widoczna, cytowalna i interpretowalna dla modeli.

Tę strategię najlepiej budować na trzech stabilnych fundamentach – trzech filarach, które pracują równolegle i wzajemnie się wzmacniają.

Filar 1: Treści – język, którym rozmawiasz zarówno z ludźmi jak i z AI

Modele językowe przetwarzają tekst. To oczywistość, ale jednocześnie najważniejsza rzecz, o której zapomina większość firm.
Jeśli na stronie internetowej nie ma wartościowych treści, które odpowiadają na pytania użytkowników, rozwiewają wątpliwości, tłumaczą złożone zagadnienia albo jasno opisują usługi, to AI zwyczajnie nie ma z czego korzystać.

Dla modeli językowych niezwykle atrakcyjny jest tekst konkret­ny i merytoryczny: odpowiedzi pisane naturalnym językiem, wyjaśnienia, krótkie streszczenia, definicje, opisy krok po kroku, case studies przedstawiające praktyczne doświadczenia, a także sekcje pytań i odpowiedzi.

Warto tworzyć wyraźne definicje, „checklisty” i procedury krok po kroku. Jest to format, który LLM może przetworzyć w listę wypunktowaną i użyć jako gotową odpowiedź dla użytkownika.

Jak jak pisałam wyżej, taka konstrukcja tekstu sprawia, że treścią są bardzo łatwe do przetworzenia przez algorytm. Model nie musi się zastanawiać, o co chodziło w tekście, może „wyciągnąć” potrzebny fragment i wykorzystać go 1:1.

Dla przykładu: jeśli prowadzisz kancelarię i na stronie umieszczasz obszerny, ale chaotyczny opis usług, modelowi trudno będzie wykorzystać te informacje. Jeśli natomiast masz sekcję pytań i odpowiedzi typu:
– „Ile trwa sprawa o rozwód?”,
– „Co muszę przygotować na pierwsze spotkanie z adwokatem?”,
– „Jak wygląda procedura w przypadku separacji?”,
to model z łatwością przetworzy te treści i wykorzysta je, kiedy ktoś zapyta o takie kwestie.

Możesz optymalizować teksty starając się umieścić odpowiedź w pierwszym akapicie, dodać sekcje FAQ/Q&A, tworzyć klasty tematycznych (Topic Clusters)i dbać o odpowiednią semantykę treści!

Treści pełnią jeszcze jedną ważną funkcję: budują autorytet.
Modele językowe zwracają uwagę na źródła podpisane imieniem i nazwiskiem eksperta, oparte na praktycznej wiedzy, danymi, analizami czy wynikami badań. W ten sposób treści stają się czymś znacznie więcej niż marketingiem, są „domniemaniem kompetencji”, który AI potrafi odczytać.

SEO – czyli jak sprawić, by AI mogła Twoje treści w ogóle znaleźć

Drugi filar to SEO rozumiane szeroko: jako zbiór działań, które sprawiają, że Twoja strona jest łatwa do odnalezienia, zrozumienia i interpretacji – zarówno przez ludzi, jak i przez mechanizmy wyszukiwania, które stoją za ChatGPT.

Tu nie chodzi o klasyczne „walczenie o pozycje”.
Chodzi o to, żeby Twoja strona była widoczna w wynikach wyszukiwania, gdy ChatGPT uruchomi tryb „browse” [Browse with Bing], aby pobrać aktualne informacje.

Jeśli strona jest niewidoczna, słabo zoptymalizowana, ma ubogie treści lub nie odpowiada na pytania użytkowników, model jej nie zobaczy.
W praktyce wygląda to tak: ChatGPT wysyła zapytanie do Binga, Bing zwraca listę wyników i ten zestaw stron staje się „źródłem”, z którego model może skorzystać.

PR – czyli obecność w miejscach, z których AI naprawdę czerpie wiedzę

SEO pomaga, ale ma swoje ograniczenia. Treści publikowane w mediach, portalach branżowych, publikacjach eksperckich czy raportach branżowych bardzo często trafiają do zbiorów danych, z których modele uczą się rzeczywistości.

Dlatego firmy szeroko obecne w przestrzeni medialnej, nawet jeśli są średnie SEO-wo, częściej pojawiają się w odpowiedziach ChatGPT jako „znane”, „rozpoznawalne” czy „rekomendowane”.
Nie dlatego, że model „lubi” te firmy, ale dlatego, że wielokrotnie natknął się na ich nazwę w procesie treningowym.

PR działa więc jak rodzaj „sygnału egzystencjalnego”:
jeśli firma pojawia się w wielu publicznych miejscach, w wielu kontekstach i na wielu stronach – staje się bardziej prawdopodobnym kandydatem do przywołania.

Wzmianki w mediach (czyli tzw. brand mentions) to kolejny istotny element budowania pozytywnego odbioru marki. Obecność firmy w renomowanych źródłach znacząco podnosi jej autorytet i wpływa na postrzeganie przez klientów. Gdy marka jest wymieniana w wiarygodnych publikacjach, konsumenci zyskują większą pewność co do jakości oferowanych produktów lub usług.

To właśnie tutaj SEO i PR spotykają się w naturalny sposób: SEO sprawia, że model widzi Twoje treści w czasie rzeczywistym, PR zwiększa szansę, że widział je w przeszłości. Razem tworzą coś, czego nie da się osiągnąć żadną pojedynczą taktyką.

Co działa tylko pośrednio, choć często mylnie uznaje się, że działa silnie?

Wokół ChatGPT narosła cała grupa mitów. Wynikają głównie z tego, że ludzie intuicyjnie zakładają, iż skoro model „zna” pewne informacje, to musi działać jak Google. Tymczasem większość popularnych przekonań na temat „optymalizacji pod ChatGPT” nie ma potwierdzenia ani w dokumentacji OpenAI, ani w sposobie funkcjonowania modeli językowych.

1. Najczęściej spotykanym nieporozumieniem jest wiara, że Chat-GPT odczytuje dane z Google My Business i analizuje opinie, zdjęcia czy oceny użytkowników. Nie robi tego – nie ma do tych danych dostępu. Jedyne opinie, które może brać pod uwagę, to takie, które pojawiają się w publicznych źródłach, zwłaszcza w artykułach, zestawieniach lub raportach bądź jeśli inne źródło w tych opiniach (z Google My Business wzmiankuje).
2. Podobnie rzecz ma się z NAP-ami. Spójność nazwy, adresu i telefonu to ważny element lokalnego SEO, ale dla modeli językowych jest to informacja pozbawiona znaczenia rankingowego. AI nie weryfikuje zgodności danych między katalogami. Może natomiast przetwarzać te informacje, jeśli występują w treści, ale to inny mechanizm niż „ocena wiarygodności”, którą znamy z Google.
3. Kolejny mit dotyczy rozmów z ChatGPT. Wiele osób wierzy, że jeśli będą „tłumaczyć modelowi”, czym się zajmują, albo zadawać pytania o swoją firmę, to wpłynie to na jego późniejszą wiedzę. Tak się nie dzieje. ChatGPT nie uczy się z pojedynczych rozmów, a informacje podane przez użytkownika istnieją tylko w ramach konkretnej sesji.
4. Chat-GPT nie korzysta z danych strukturalnych (schema) tak, jak Google. Jest w stanie je przeczytać jako tekst, ale nie traktuje ich jako sygnał rankingowy. Nie wystarczy więc dodać FAQPage czy Organization, by AI zaczęła polecać firmę.

To wszystko prowadzi do jednego wniosku: wiele działań, które pomagają w SEO, może pośrednio wspierać widoczność w AI, ale żadne z nich nie działa „bezpośrednio”, bo modele nie wykorzystują ich w taki sposób jak wyszukiwarki.

Co naprawdę wzmacnia widoczność firmy w świecie LLM? (wersja lekka i czytelna)

Widoczność w ChatGPT nie wynika z trików czy technicznych sztuczek.
Modele językowe „widzą” tylko to, co jest:
– publiczne,
– łatwo dostępne,
– wiarygodne,
– często powtarzane lub cytowane.
Dlatego w praktyce liczą się cztery kluczowe obszary.

1. Publiczne i otwarte treści

Modele korzystają z tekstów, które mogą swobodnie przetwarzać.
To oznacza, że dobrze działają treści: dostępne bez logowania, widoczne dla wyszukiwarek, indeksowalne przez boty.

Co trafia do modeli najłatwiej?
Artykuły w mediach, teksty eksperckie, blogi branżowe, raporty i publikacje, które nie są zamknięte w aplikacjach ani za paywallem.

Co nie trafia?
Prywatne treści na Facebooku czy Instagramie, bądź umieszczone innych miejscach wymagających logowania – dla AI są praktycznie niewidzialne.

2. Rozpoznawalność i częstotliwość występowania marki

Modele językowe są statystyczne – korzystają z tych informacji, na które natrafiają najczęściej.
Dlatego firmy, które pojawiają się: w wielu artykułach, w zestawieniach, w branżowych rankingach bądź w raportach lub opracowaniach są dużo częściej przywoływane jako „znane”, „rozpoznawalne” lub „polecane”.

3. Cytowalność treści

AI chętnie korzysta z tekstów, które są: konkretne, zwięzłe, precyzyjne, napisane prostym językiem.

Najbardziej „cytowalne” są:
– sekcje FAQ,
– definicje,
– krótkie wyjaśnienia,
– checklisty,
– poradniki krok po kroku,
case studies z konkretnymi rezultatami.

Jeśli model może wziąć jeden akapit i użyć go jako odpowiedzi – masz przewagę!

4. Wiarygodność i autorytet źródeł

LLM częściej bazują na treściach pochodzących z miejsc uznawanych za rzetelne.
Dla modelu większą wagę mają:

• duże portale informacyjne,
• serwisy branżowe o wysokiej reputacji,
• publikacje naukowe i raporty,
• strony instytucji i organizacji.

Marki, które są widoczne w takich źródłach, zyskują wyższy poziom wiarygodności, co przekłada się na większą skłonność AI do korzystania z tych informacji.

Strategia GEO (Generative Engine Optimization)

Widoczność w narzędziach AI nie polega na tym, by uskuteczniać „pozycjonowanie w chat-GPT”, lecz na tym, by model miał realną możliwość natrafienia na informacje o firmie w danych treningowych lub w czasie przeglądania internetu.

To właśnie dlatego GEO opiera się na połączeniu działań SEO i PR: pierwsze sprawia, że Twoje treści są widoczne, aktualne i łatwe do odczytania przez wyszukiwarki, a drugie zwiększa szansę, że Twoja marka w ogóle trafiła do zbiorów danych, na których uczą się modele językowe.

W praktyce oznacza to konieczność dbania o:
– jakość treści na stronie (poradniki, definicje, FAQ, case studies), jak i
– obecność firmy w wartościowych, publicznych źródłach
Im częściej i im szerzej marka pojawia się w otwartej przestrzeni internetu, tym większe prawdopodobieństwo, że ChatGPT będzie ją „rozpoznawał”.

W kontekście GEO i optymalizacji treści (AEO) nie chodzi tylko o optymalizację pod słowa kluczowe. Badania (np. StoryChief⁽²⁾, arXiv⁽³⁾) wskazują, że treści nasycone wiarygodnymi cytowaniami i statystykami zwiększają prawdopodobieństwo cytowania przez AI o blisko 40%. Osiąga się to poprzez stosowanie definitywnego języka, strukturyzowanie odpowiedzi w listy oraz cytowanie autorytatywnych źródeł.

Strategia GEO nie daje gwarancji poleceń_⁽⁴⁾, ale znacząco zwiększa szanse, że AI użyje Twojej firmy jako przykładu, źródła wiedzy lub rekomendacji. Krótko mówiąc: nie możesz zmusić ChatGPT, by o Tobie mówił, ale możesz postarać się by wiedział, że istniejesz.

Widoczność firmy w ChatGPT i innych modelach AI nie wynika z magicznych sztuczek ani bezpośredniej optymalizacji pod same algorytmy. To efekt konsekwentnej obecności w internecie (w treściach, które modele mogą przeczytać teraz, oraz w źródłach, z których mogły uczyć się w przeszłości).

SEO zwiększa szansę, że AI natrafi na Twoją stronę podczas przeglądania internetu, a PR buduje rozpoznawalność marki, dzięki której model w ogóle „wie”, że istniejesz.⁽⁵⁾⁽⁶⁾

Choć nie da się wymusić rekomendacji, można świadomie budować jej prawdopodobieństwo: tworząc wartościowe treści, dbając o ich widoczność i pojawiając się w wiarygodnych źródłach. W świecie generatywnej sztucznej inteligencji wygrywają marki, które są czytelne, obecne i merytoryczne. To właśnie one mają największą szansę zostać zauważone i wykorzystane przez modele językowe.

Źródła / Bibliografia

• (1) How ChatGPT and our foundation models are developed – https://help.openai.com/en/articles/7842364-how-chatgpt-and-our-foundation-models-are-developed
• (2) What is Generative Engine Optimization (GEO)? – https://storychief.io/blog/generative-engine-optimization
• (3) GEO: Generative Engine Optimization – https://arxiv.org/pdf/2311.09735
• (4) What is generative engine optimization (GEO)? – https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418
• (5) How digital PR can help brands be visible in AI powered search results. – https://www.motivepr.co.uk/blog/digital-pr-ai-search-visibility
• (6) Generative Engine Optimization (GEO): How to Win in AI Search – https://backlinko.com/generative-engine-optimization-geo