Przez ostatnie półtora roku świat marketingu żył w lekkiej panice. Najpierw pojawiły się AI Overviews, te wygenerowane odpowiedzi na górze wyników, które rozwiązują zapytanie, zanim klikniesz choć jeden link. Potem nadszedł AI Mode, tryb, w którym wyszukiwanie zmienia się w rozmowę. Równolegle urosły ChatGPT, Gemini, Perplexity i Claude, które też zaczęły odpowiadać ludziom wprost. A wokół tego wszystkiego błyskawicznie wyrósł nowy słownik: GEO, AEO, AI SEO, „optymalizacja pod sieci neuronowe”. Razem ze słownikiem pojawił się rynek wykonawców obiecujących wprowadzić cię do tych odpowiedzi AI.

Na tym tle świeży tekst w Think with Google na tym kontraście wydaje się zaskakująco prosty. Brendon Kraham, wiceprezes Google ds. Search & Commerce, ujmuje całość w jednym zdaniu: dobre SEO to dobre GEO. Albo AEO. Albo AI SEO. Albo jak to nazywasz w tym tygodniu.

Ten artykuł rozkłada na części, co Google naprawdę powiedział, czego nie powiedział i gdzie niezależni specjaliści się z nim nie zgadzają. Tu omawiamy stanowisko Google. To, jak ChatGPT wybiera źródła, to osobny mechanizm, opisany w tekście jak ChatGPT wybiera źródła.

Główna teza: nowe wyszukiwanie działa na starym fundamencie

Logika Google jest aż do zażenowania prosta. Funkcje generatywne (zarówno AI Overviews, jak i AI Mode) nie żyją w osobnym wszechświecie. Stoją na tych samych systemach rankingu i oceny jakości co zwykłe wyszukiwanie i pobierają aktualne treści z tego samego indeksu. Nie istnieje żaden tajny „indeks dla sieci neuronowych”.

Stąd płynie wniosek, dla którego (jak się wydaje) napisano cały materiał: twoja dotychczasowa inwestycja w solidne, fundamentalne SEO to nie dziedzictwo do przebudowy, lecz wyrzutnia. Jeśli strona jest szybka, czytelna i naprawdę użyteczna dla człowieka, może pojawić się i w zwykłych wynikach, i w odpowiedzi AI. Google mówi, że nic bardziej egzotycznego nie jest potrzebne.

Google podpiera to jedną liczbą z własnej sprawozdawczości: w minionym kwartale (dane z raportu Alphabet za pierwszy kwartał 2026 roku) liczba zapytań osiągnęła historyczny rekord. Czyli narracja „ludzie przestali googlować” jest przesadzona. Ludzie googlują więcej, tylko inaczej.

Czego Google wprost prosi, by przestać robić

Tu Google nazywa rzeczy, które sprzedają całe agencje. Według Krahama czas przestać:

  • optymalizować treści pod boty zamiast pod ludzi;
  • upychać teksty słowami kluczowymi;
  • kroić materiał na sztuczne „snippety” w nadziei, że łatwiej je zacytować;
  • gonić za nienaturalnymi wzmiankami o marce;
  • budować specjalne formaty techniczne w rodzaju pliku llms.txt.

Argument jest jeden: współczesne systemy rozumieją język mniej więcej tak jak człowiek, więc sztuczki obliczone na maszynę są w najlepszym razie bezużyteczne. Funkcje generatywne doskonale potrafią znaleźć żywą, uczciwą treść w blogach, filmach i na forach, bez podpowiedzi w postaci plików serwisowych.

Osobno warto zatrzymać się przy llms.txt. To proponowany format (coś w rodzaju „mapy strony dla modeli językowych”), wokół którego w środowisku SEO od roku trwają spory. Stanowisko Google jest jednoznaczne: nie trać na to czasu. Wrócimy do tego niżej.

Co Google radzi robić zamiast tego

Zwolniony czas firma proponuje zainwestować w jedyny naprawdę deficytowy zasób, własną wiedzę ekspercką i punkt widzenia. W świecie nieskończonej ilości treści wyróżnia cię nie objętość, lecz autentyczność: osobiste doświadczenie, wewnętrzni specjaliści, opinie, których nie znajdziesz nigdzie indziej.

Przykład w artykule jest celowo zwyczajny. Wyobraź sobie lokalny sklep z butami do biegania, który nagrywa szczegółową analizę: dlaczego konkretny model rozpada się na długich dystansach. Taki film wyprzedzi standardowy artykuł „Top 10 butów do biegania”, bo odpowiada na realne, wąskie pytanie kogoś, kto już poczuł problem. Ogólne zestawienie napisze każdy (sieć neuronowa też). Analizy konkretnej awarii, opartej na doświadczeniu, podrobić się nie da.

Z praktycznych rzeczy Google przypomina o duecie Merchant Center i Google Business Profile: uzupełnione dane o produktach i o firmie pomagają trafiać i do odpowiedzi AI, i do klasycznych wyników. Oraz o podstawowej higienie strony, poprawne wyświetlanie na wszystkich urządzeniach, niskie opóźnienia, czytelna struktura treści. Jest tu subtelny, ale ważny zwrot: użytkownik, który przyszedł z odpowiedzi AI, jest zwykle lepiej zorientowany i bliżej decyzji. Dlatego koślawy interfejs czy wolne ładowanie kosztują więcej niż dawniej, tracisz nie „zimny” ruch, lecz niemal gotowego klienta.

Jak mierzyć sukces, gdy stare metryki kłamią

Materiał kończy się pomiarem. Google mówi wprost dwie rzeczy. Pierwsza: firma nie ocenia zewnętrznych narzędzi SEO i nie ma dostępu do ich wewnętrznych metryk, więc do ich „wskaźników widoczności w AI” warto podchodzić ostrożnie. Druga: jedyna trwała strategia pomiaru to patrzeć na wynik biznesowy. Nie na abstrakcyjną widoczność, lecz na zapytania, sprzedaż i rejestracje.

Pojawiają się też nowe punkty odniesienia. W Search Console widać teraz liczbę wyświetleń z funkcji AI wyszukiwania, a w Merchant Center, raporty o tym, jak produkty trafiają do odpowiedzi generatywnych. To nie panaceum, lecz linia bazowa: sposób, by upewnić się, że dobra treść i porządne techniczne SEO faktycznie dają przyrost.

Z konkretów Google podaje przykłady marek, które przebudowały się wokół nowej logiki, Lufthansa Group, Etsy i Royal Canin. Nazwy głośne; warto pamiętać, że globalne korporacje mają zasoby nieporównywalne z małym biznesem, więc kopiowanie ich scenariusza jeden do jednego się nie uda.

Gdzie kończy się tekst Google

Tekst Krahama to spojrzenie platformy, której na rękę jest, byś robił to samo co zawsze: pisał dobre treści u siebie na stronie. Niezależni specjaliści od wyszukiwania czytają ten sam obraz inaczej.

Linia argumentacji Search Engine Land brzmi tak: autorytet w wyszukiwaniu z AI coraz mniej tworzy to, co publikujesz u siebie, a coraz bardziej to, co mówi się o tobie gdzie indziej. Według analizy Semrush wśród źródeł, które AI cytuje szczególnie często, są Reddit, Quora, LinkedIn, YouTube i platformy recenzyjne w rodzaju G2. To nie przeczy radzie Google „bądź pomocny”, ale przesuwa akcent: jeden świetny blog może nie wystarczyć, jeśli o marce nigdzie indziej się nie mówi. Zmierzoną wersję tego argumentu, z przechwytu ruchu samego ChatGPT, opisujemy w tekście jak ChatGPT wybiera źródła.

Co do llms.txt: Google radzi go pominąć, a część praktyków widzi w nim tanie ubezpieczenie. Dowodów na razie nie ma w żadną stronę. Nasz plik opisujemy w następnej sekcji.

Co sprawdziliśmy sami

Ta strona publikuje llms.txt od 8 czerwca 2026 roku. Pierwsza wersja miała 40 linii. Gdy sprawdziliśmy plik 2 października 2026 roku, urósł do 744 linii, w których wymieniono każdą stronę usług i sekcji w czterech językach, i zmieniał się w 52 commitach w miarę dodawania stron.

Nie potrafimy powiedzieć, czy cokolwiek dał. Nie szukaliśmy w logach żądań crawlerów AI o ten plik i nie mamy porównania „przed i po” tego, jak często odpowiedzi AI nas cytują. Plik zostawiamy, ale nie traktujemy go jako dowodu w żadną stronę.

Co sprawdzić na małej stronie

Trzy kontrole wynikają wprost z tego, co nazwał Google, i żadna nie wymaga wykonawcy:

  1. Dane biznesowe. Jeśli sprzedajesz produkty albo obsługujesz określony obszar, upewnij się, że wpisy w Google Business Profile i Merchant Center są kompletne i zgodne ze stroną. Google wiąże je z trafianiem i do odpowiedzi AI, i do klasycznych wyników.
  2. Szybkość i układ. Odwiedzający z odpowiedzi AI jest zwykle bliżej decyzji, więc wolna albo zepsuta strona mobilna kosztuje więcej niż przy „zimnym” ruchu.
  3. Raportowanie. Otwórz w Search Console raport o wyświetleniach z funkcji AI i zostaw sędzią zapytania ofertowe oraz sprzedaż. Google mówi, że nie ocenia zewnętrznych „wskaźników widoczności w AI” i nie ma dostępu do ich danych.

Nikt, łącznie z Google, nie obiecuje miejsca w odpowiedziach AI. Własny argument Google: praca jest ta sama co dotąd.

Źródła