Dziś rozmawiamy o tym, jak w praktyce wygląda pozycjonowanie marek w modelach językowych (LLM), co przynoszą realne eksperymenty w AI Search, jakie mity krążą po branży oraz co małe i średnie firmy mogą wdrożyć już teraz, bez wydawania budżetów na zaawansowane narzędzia. Zapraszam!

Definicja GEO/AEO i realia rynkowe

Wokół pojęć takich jak GEO (Generative Engine Optimization), AEO (Answer Engine Optimization) czy AI Search narosło mnóstwo szumu i teorii. W codziennej pracy agencji i zespołów produktowych najzdrowsze podejście to po prostu działania pod LLM-y – optymalizowanie obecności cyfrowej w taki sposób, aby silniki konwersacyjne i modele językowe prawidłowo rozumiały markę i potrafiły rekomendować ją użytkownikom.

Wielu zadaje sobie pytanie, czy branża zmierza w kierunku tworzenia zupełnie nowych stanowisk i rekrutacji „GEO Specialistów” w każdej organizacji. Doświadczenia pokazują, że sztuczne wydzielanie tej roli obok istniejących struktur SEO bywa nieefektywne. GEO leży na styku klasycznego SEO, Digital PR-u, partnerstw strategicznych, influencer marketingu, a nawet płatnych kampanii mediowych. Nowy specjalista funkcjonujący w silosie szybko napotkałby na kolizję kompetencji. GEO należy traktować przede wszystkim jako ewolucję wiedzy całego zespołu i poszerzenie spojrzenia na punkty styku marki z algorytmami.

Monitorowanie widoczności w erze modeli językowych: case Chatbeat

Brand24 od lat kojarzy się z monitoringiem tradycyjnych mediów, forów internetowych i platform społecznościowych. Pojawienie się silników generatywnych wymusiło jednak nowe podejście analityczne - stąd narodziny osobnego projektu Chatbeat.

Fokus na dedykowanym narzędziu wynika z faktu, że ponad 80% rekomendacji generowanych przez chatboty nie zawiera bezpośrednich, klikalnych linków, które dałoby się łatwo wychwycić w Google Analytics. Tradycyjny ruch z odsyłaczy to tylko wierzchołek góry lodowej. Kluczowe staje się monitorowanie obecności marki (Share of Voice), badanie sentymentu odpowiedzi oraz identyfikacja domen i podstron (Sources), z których algorytmy zaciągają dane w konkretnej kategorii produktowej.

Projektowanie eksperymentów i niestandardowe taktyki GEO

Testowanie hipotez w środowisku modeli językowych wymaga metodycznego podejścia i weryfikacji powszechnych założeń. Wśród najciekawszych wniosków z realizowanych eksperymentów warto wyróżnić:

• Zgoda na trenowanie AI na YouTube (Low-Hanging Fruit): Jednym z najprostszych i najbardziej efektywnych działań okazało się włączenie w YouTube Studio opcji zezwalającej zewnętrznym podmiotom na trenowanie modeli AI na materiałach wideo i transkrypcjach. Modele językowe (szczególnie Google Gemini) traktują transkrypcje wideo jako jedno z najbardziej rzetelnych, zaufanych i ustrukturyzowanych źródeł wiedzy. Wdrożenie to przyniosło zauważalny wzrost wzmianek i rekomendacji marki. Warto zadbać, aby tę opcję mieli włączoną również partnerzy i influencerzy, z którymi współpracujemy.
• Plik llms.txt w praktyce: Choć w społeczności toczy się dyskusja o zasadności pliku llms.txt, analiza logów serwerowych potwierdza regularne wizyty m.in. botów Perplexity czy agentów AI. Jest to prosta i niskokosztowa implementacja, która porządkuje strukturę witryny dla crawlerów, nawet jeśli nie jest jedynym motorem napędowym widoczności.
• Ekosystem wzmianek i zaufane źródła zewnętrzne: Modele językowe bazują na źródłach o wysokim autorytecie społecznym: platformach dyskusyjnych (Reddit), opiniach i recenzjach (G2, Trustpilot) oraz wiodących mediach branżowych. Często szybsze rezultaty w GEO przynosi obecność w zewnętrznych zestawieniach, które model już aktywnie cytuje, niż wielomiesięczne budowanie widoczności wyłącznie w oparciu o własną domenę.

Różnice w wynikach pomiędzy poszczególnymi modelami

Wyszukiwarki AI nie stanowią monolitu. ChatGPT, Google Gemini czy Perplexity różnią się architekturą, wykorzystywanymi silnikami wyszukiwania w czasie rzeczywistym oraz kryteriami doboru źródeł. Witryny i artykuły, które budują silną ekspozycję w ekosystemie OpenAI, mogą nie przekładać się na cytowania w Gemini i odwrotnie. Świadoma strategia GEO wymaga analizy źródeł per platforma i dostosowania formatów do silników najistotniejszych dla danej grupy docelowej.

Darmowy protip dla małych i średnich firm

Działania w obszarze GEO nie wymagają od pierwszego dnia inwestycji w drogie oprogramowanie. Najważniejszym fundamentem jest właściwe zdefiniowanie intencji użytkowników poprzez bezpośrednie Customer Discovery.

Warto porozmawiać z obecnymi klientami, osobami z lejków sprzedażowych lub klientami utraconymi i zapytać ich o realne dylematy, porównania i pytania, które towarzyszyły im w procesie decyzyjnym. Prawdziwe obiekcje i zapytania z życia wzięte stanowią najlepszy schemat promptów, na które marka powinna przygotować wyczerpujące odpowiedzi, poradniki, materiały PR i treści edukacyjne.

Podsumowanie: powrót do fundamentów marketingu

Prowadzone eksperymenty pokazują, że optymalizacja pod generatywną AI to nie rewolucja unieważniająca dotychczasową wiedzę, lecz powrót do kluczowych zasad marketingu. Sukces opiera się na obecności tam, gdzie użytkownicy rzeczywiście szukają rozwiązań, budowaniu autentycznego zaufania wokół marki oraz dostarczaniu merytorycznych, ustrukturyzowanych treści, które algorytmy mogą z łatwością zinterpretować i zacytować.

Uwaga! To tylko wycinek. Całość naszej rozmowy (wraz z linkami o których mówimy) znajdziesz na YouTube, Apple Podcasts, Spotify i we wszystkich innych aplikacjach do słuchania podcastów!

—
🎙️ #SEOFridays Podcast

☑️ LinkedIn: https://www.linkedin.com/showcase/seofridays/
☑️ Facebook: https://www.facebook.com/seofridays/
☑️ X: https://x.com/seo_fridays