Słowniczek pojęć o AI Search

Poniżej znajdziesz praktyczny słowniczek pojęć o AI Search. Poznaj najważniejsze terminy.

AIO (AI Overviews Optimization)

AIO, czyli AI Overviews Optimization, odnosi się do strategii tworzenia treści dostosowanych do podsumowań generowanych przez Google AI Overviews. Chodzi o to, by przygotować tekst w taki sposób, aby mógł zostać łatwo zacytowany lub streścić kluczowe informacje w kilku zdaniach. AI wybiera treści z klarowną strukturą, precyzyjnymi danymi i naturalnym językiem. Optymalizacja AIO obejmuje też wykorzystanie danych strukturalnych, aktualizację treści oraz zachowanie eksperckiego tonu. To jeden z najnowszych kierunków SEO, który pomaga zwiększyć widoczność marki w wynikach wyszukiwania. Czytaj więcej o Google AI Overviews.

Wyniki wyszukiwania Google AI Overveiws.

AI Search

AI Search to nowa generacja wyszukiwarek, które wykorzystują sztuczną inteligencję do rozumienia języka naturalnego i kontekstu zapytań. Zamiast tradycyjnych list linków, jak w Google, oferują użytkownikowi syntetyczne, spersonalizowane odpowiedzi, oparte na analizie danych z wielu źródeł. Systemy takie jak Google AI Overviews, Bing Copilot czy Perplexity AI łączą funkcje wyszukiwania, analizy i generowania treści. AI Search potrafi rozpoznać intencję pytania, zinterpretować jego znaczenie i przedstawić zwięzłe podsumowanie wraz z odniesieniami do źródeł. Użytkownik nie przegląda wyników, lecz prowadzi rozmowę z inteligentnym asystentem, który rozumie, czego naprawdę szuka.

Przykładowe wyniki wyszukiwania AI w ChatGPT.

AI Search Ready

AI Search Ready to stan pełnego przygotowania strony internetowej do bycia rozpoznawalną i cytowaną przez modele generatywne. Obejmuje optymalizację techniczną, wdrożenie danych strukturalnych, strategię E-E-A-T, aktualność treści oraz ich konwersacyjny charakter. Strona „AI Search Ready” jest czytelna zarówno dla ludzi, jak i dla modeli językowych. To podejście łączy SEO, UX i komunikację ekspercką.

AEO (Answer Engine Optimization)

AEO to strategia optymalizacji treści pod systemy generujące odpowiedzi, tzw. Answer Engines. Skupia się na tworzeniu materiałów, które AI może w całości lub części przytoczyć jako gotową odpowiedź na zapytanie użytkownika. Wymaga klarownej struktury, krótkich akapitów, pytań w nagłówkach i precyzyjnych informacji. W praktyce AEO pozwala marce zwiększyć szansę, że jej treści zostaną użyte przez modele takie jak ChatGPT czy Bing Copilot. To rozwinięcie SEO, które zamiast konkurować o kliknięcie, walczy o obecność w samym rdzeniu generatywnej odpowiedzi.

Chunking

Chunking to technika dzielenia tekstu na małe, logicznie spójne fragmenty, tzw. chunki. Każdy z nich koncentruje się na jednym pojęciu lub temacie, co ułatwia modelom językowym analizę znaczenia i wybór najtrafniejszych fragmentów do cytowania. W praktyce chunking sprawia, że AI nie gubi się w długim tekście, tylko rozumie jego strukturę. W AI Search takie uporządkowanie zwiększa szansę, że konkretne fragmenty treści zostaną zacytowane w odpowiedziach generatywnych. Dobrze zaprojektowany chunk to jak mikroartykuł: krótki, zwięzły, bogaty w sens. Technika ta łączy zasady SEO, UX i językoznawstwa kognitywnego.

Claude AI

Claude AI to zaawansowany model językowy stworzony przez firmę Anthropic, znaną z etycznego podejścia do rozwoju sztucznej inteligencji. Claude potrafi prowadzić rozmowy w sposób naturalny, zachowując spójność logiczną i ton ludzkiej wypowiedzi. W AI Search model ten znajduje zastosowanie w analizie treści i generowaniu rzetelnych streszczeń. Jego priorytetem jest wiarygodność, unika halucynacji i niepotwierdzonych informacji.

Narzędzie LLM Claude.

Copilot Search

Copilot Search to wyszukiwarka Microsoftu, zintegrowana z Bing i pakietem Microsoft 365. Jej celem jest dostarczanie użytkownikom natychmiastowych, kontekstowych odpowiedzi, generowanych przez sztuczną inteligencję. Copilot potrafi streszczać dokumenty, analizować dane i tworzyć rekomendacje, jednocześnie odwołując się do źródeł. Działa w oparciu o modele LLM oraz technologię RAG, łącząc wyszukiwanie z generowaniem treści.

Narzędzie LLM Microsoft Copilot.

Digital Services Act (DSA)

Digital Services Act to unijne prawo regulujące funkcjonowanie dużych platform internetowych, w tym systemów wykorzystujących sztuczną inteligencję. DSA nakłada obowiązek monitorowania treści, walki z dezinformacją i zapewnienia przejrzystości w działaniu algorytmów. W kontekście AI Search oznacza to konieczność ujawniania źródeł danych, z których korzystają modele generatywne, oraz przeciwdziałanie tworzeniu nieprawdziwych informacji. DSA ma na celu ochronę użytkowników, ale również stworzenie uczciwego środowiska konkurencji między platformami. Dla firm oznacza to większą odpowiedzialność i potrzebę transparentnej komunikacji online.

E-E-A-T

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) to cztery filary oceny jakości treści w środowisku AI Search. Modele językowe i wyszukiwarki analizują, czy autor treści posiada realne doświadczenie, specjalistyczną wiedzę, autorytet w branży i czy źródło jest godne zaufania. Zasada ta, pierwotnie opracowana przez Google, stała się kluczowa w ocenie, czy dana strona może zostać wykorzystana w generatywnych odpowiedziach. Im bardziej treść jest ekspercka, spójna i transparentna, tym większa szansa, że AI uzna ją za wiarygodne źródło informacji.

Etyka AI

Etyka AI to zbiór zasad i praktyk mających na celu odpowiedzialne wykorzystywanie sztucznej inteligencji. Obejmuje transparentność algorytmów, ochronę prywatności, przeciwdziałanie uprzedzeniom i kontrolę nad automatycznymi decyzjami. W kontekście AI Search oznacza dbałość o wiarygodne źródła, brak manipulacji treścią i odpowiedzialne prezentowanie informacji. Etyka AI ma znaczenie nie tylko społeczne, ale też marketingowe: wpływa na zaufanie użytkowników i reputację marek. Firmy, które przestrzegają zasad etyki, są częściej cytowane przez modele generatywne i lepiej postrzegane w wynikach wyszukiwania.

Potrzebujesz porad marketingowych dla biznesu?

Skontaktuj się z nami

EU AI Act

EU AI Act to europejskie rozporządzenie, które wprowadza kompleksowe zasady regulujące rozwój i wykorzystanie sztucznej inteligencji. Określa poziomy ryzyka systemów AI - od minimalnego po niedopuszczalne - oraz obowiązki dla dostawców i użytkowników. Wpływa bezpośrednio na sposób projektowania i używania narzędzi AI Search w Europie. Przepisy te wymuszają większą przejrzystość algorytmów, odpowiedzialność za błędne dane i obowiązek informowania użytkowników o interakcji z AI. EU AI Act ma chronić konsumentów, ale też wspierać innowacje oparte na etycznych i bezpiecznych rozwiązaniach technologicznych.

Gemini AI Mode

Gemini AI Mode to rozwinięcie wyszukiwarki Google, łączące klasyczne wyniki z generatywnymi podsumowaniami treści. System analizuje zapytania semantycznie, by dostarczać syntetyczne odpowiedzi oparte na wiarygodnych źródłach. Użytkownik otrzymuje skrócone streszczenie, a poniżej linki do oryginalnych stron. Dzięki temu Google staje się hybrydą klasycznego SEO i AI Search. Gemini uczy się z kontekstu, rozpoznaje intencję użytkownika i dopasowuje ton wypowiedzi. Dowiedz się więcej o Gemini.

Narzędzie LLM Gemini.

GEO (Generative Engine Optimization)

Generative Engine Optimization (GEO) to nowy sposób pozycjonowania treści w wyszukiwarkach opartych na sztucznej inteligencji. W przeciwieństwie do klasycznego SEO, GEO skupia się nie na rankingach, lecz na tym, jak treść jest interpretowana i cytowana przez modele generatywne. Obejmuje optymalizację języka, struktury i formy wypowiedzi tak, aby AI mogło łatwo ją analizować, streszczać i włączać do swoich odpowiedzi. Celem jest stworzenie treści, które są jednocześnie zrozumiałe dla ludzi i „czytelne” dla modeli językowych, dzięki czemu częściej pojawiają się w wynikach AI Search.

Halucynacje AI

Halucynacje AI to błędne, często bardzo przekonujące odpowiedzi generowane przez modele językowe, które nie mają pokrycia w rzeczywistości. Powstają, gdy AI nie znajduje właściwych danych lub nie rozumie kontekstu zapytania. Choć wypowiedź brzmi logicznie, zawiera nieprawdziwe fakty. W kontekście AI Search to poważny problem, bo może wpływać na reputację marek i wiarygodność źródeł. Dlatego nowoczesne wyszukiwarki wdrażają techniki weryfikacji, takie jak RAG, które pozwalają ograniczyć ryzyko halucynacji, zastępując domysły rzeczywistymi danymi z sieci.

Intencja użytkownika (User Intent)

Intencja użytkownika to rzeczywisty cel, który stoi za zapytaniem wpisanym w wyszukiwarkę lub kierowanym do AI. Może dotyczyć zdobycia wiedzy (intencja informacyjna), dokonania zakupu (transakcyjna) lub znalezienia konkretnej strony (nawigacyjna). AI Search analizuje słowa, ton i kontekst zapytania, by zrozumieć, czego użytkownik faktycznie potrzebuje. Dzięki temu może generować odpowiedzi trafniejsze i bardziej użyteczne. Zrozumienie intencji jest fundamentem nowoczesnej optymalizacji treści: nie chodzi już o dopasowanie słów kluczowych, ale o uchwycenie sensu i emocji stojących za pytaniem. W erze sztucznej inteligencji, rozpoznanie intencji użytkownika to pierwszy krok do budowania wartościowych doświadczeń wyszukiwania.

LLM (Large Language Model)

LLM, czyli duży model językowy, to zaawansowany system sztucznej inteligencji trenowany na ogromnych zbiorach tekstów, obejmujących książki, artykuły, strony internetowe i dokumenty. Dzięki analizie wzorców językowych potrafi rozumieć kontekst, generować logiczne wypowiedzi i odpowiadać w sposób naturalny. Przykładami są ChatGPT, Claude, Gemini czy Mistral. W AI Search modele te odgrywają ważną rolę: to one generują streszczenia, cytaty i odpowiedzi, które użytkownicy widzą w wynikach. LLM nie tylko wyszukują dane, ale też potrafią je interpretować, tłumaczyć i łączyć z innymi informacjami. W efekcie użytkownik otrzymuje nie listę linków, lecz gotową, kontekstową odpowiedź.

LLM Visibility Tracker

LLM Visibility Tracker to narzędzie do monitorowania widoczności marek w odpowiedziach generatywnych modeli językowych. Analizuje, jak często i w jakim kontekście treści danej firmy są cytowane przez systemy takie jak ChatGPT, Copilot, Perplexity czy Gemini. Umożliwia pomiar nowych wskaźników: Share of Voice, Response Position i Sentiment Score. Dzięki temu można ocenić skuteczność działań w ramach GEO i AEO, a także porównać swoją obecność z konkurencją.

Przykładowy LLM Visibility Tracker - Peec.ai.

Perplexity AI

Perplexity AI to jedna wyszukiwarek opartych na sztucznej inteligencji. Łączy generatywne odpowiedzi z odnośnikami do źródeł. Jej interfejs przypomina rozmowę z ekspertem, a każda odpowiedź zawiera przypisy do cytowanych stron. Perplexity korzysta z architektury RAG, dzięki czemu informacje są aktualne i dokładne. W 2025 roku uznawana jest za jednego z głównych konkurentów Google w obszarze AI Search.

Narzędzie LLM Perplexity.

Prompt

Prompt to polecenie lub pytanie kierowane do modelu sztucznej inteligencji. Może przyjąć formę krótkiej komendy („Wyjaśnij, czym jest AI Search”) lub złożonej instrukcji zawierającej kontekst, ton, cel i styl wypowiedzi. Jakość promptu bezpośrednio wpływa na trafność i wiarygodność odpowiedzi. Dlatego powstała nawet nowa specjalizacja: prompt engineering, czyli sztuka tworzenia skutecznych zapytań do AI. W wyszukiwaniu generatywnym prompt pełni rolę łącznika między intencją użytkownika a wiedzą modelu. Odpowiednio sformułowany pozwala uzyskać precyzyjną, rzeczową i spersonalizowaną odpowiedź zamiast ogólnego streszczenia.

Prompt Mapping (Mapowanie promptów)

Prompt Mapping to proces analizowania, jakie zapytania (prompty) użytkowników powodują, że AI wspomina lub cytuje daną markę. Dzięki temu można zrozumieć, w jakich kontekstach sztuczna inteligencja łączy Twoje treści z określonymi tematami. Pozwala to tworzyć bardziej dopasowane treści i strategie komunikacji. Firmy wykorzystują mapowanie promptów, by zidentyfikować „okazje widoczności”, czyli zapytania, w których AI może naturalnie odwoływać się do ich źródeł.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG to technologia łącząca wyszukiwanie i generowanie. Zanim model AI wygeneruje odpowiedź, przeszukuje wiarygodne źródła, by pobrać aktualne dane i oprzeć się na faktach. Dzięki temu ogranicza tzw. halucynacje: błędne lub wymyślone informacje, które mogą pojawić się w czystych modelach generatywnych. W praktyce oznacza to, że RAG łączy cechy klasycznego wyszukiwania (retrieval) z elastycznością generowania (generation). Ta metoda zapewnia wyższy poziom dokładności, aktualności i zaufania w wynikach AI Search. Jest obecnie wykorzystywana w narzędziach takich jak Perplexity AI czy SearchGPT, które dynamicznie łączą wiedzę z internetu z możliwościami językowymi modelu.

Response Position

Response Position określa, na którym miejscu w generatywnej odpowiedzi pojawia się wzmianka o marce, produkcie lub stronie. To odpowiednik pozycji w tradycyjnych wynikach wyszukiwania, ale w nowym, konwersacyjnym kontekście. Im bliżej początku wypowiedzi AI znajduje się Twoja marka, tym większe prawdopodobieństwo, że zostanie zauważona i zapamiętana. Pozycja odpowiedzi zależy od jakości treści, trafności informacji i stopnia zaufania modelu do źródła.

Schema Markup

Schema Markup to język danych strukturalnych, który pozwala wyszukiwarkom i modelom AI lepiej zrozumieć zawartość strony. Umieszczony w kodzie HTML, opisuje, czym są poszczególne elementy: artykuł, produkt, autor, opinia czy wydarzenie. Dzięki temu treści mogą być poprawnie interpretowane i prezentowane w wynikach generatywnych. W kontekście AI Search dane strukturalne wspierają precyzyjne cytowanie fragmentów i lepsze rozpoznawanie kontekstu. Schema nie wpływa bezpośrednio na ranking, ale ułatwia AI ocenę wiarygodności i użyteczności strony. To podstawa tzw. technicznego zrozumienia treści przez sztuczną inteligencję. Dowiedz się więcej o danych strukturalnych.

Przykładowe dane strukturalne.

Semantic Density (Gęstość semantyczna)

Gęstość semantyczna opisuje, jak dużo znaczenia zawiera dany fragment tekstu. Wysoka oznacza, że treść jest bogata w kontekst, fakty i powiązane pojęcia, bez zbędnych wypełniaczy. Dla modeli AI to sygnał, że tekst jest ekspercki i wartościowy. W praktyce chodzi o równowagę: zbyt duża gęstość może przeciążyć model, zbyt mała utrudnić zrozumienie sensu. W AI Search treści o wysokiej gęstości semantycznej są częściej cytowane, bo AI uznaje je za „gęste w wiedzę”.

Sentiment score

Sentiment score to wskaźnik określający ton emocjonalny, w jakim AI odnosi się do marki, produktu lub tematu. Analizuje, czy model przedstawia dane w sposób pozytywny, neutralny czy negatywny. Pozytywny sentyment zwiększa zaufanie użytkowników, a negatywny może osłabić reputację. Narzędzia analityczne badające sentyment w odpowiedziach generatywnych pozwalają reagować na sposób, w jaki AI przedstawia wizerunek. Sentiment Score staje się więc elementem nowoczesnego PR-u.

Share of Voice (SOV)

Share of Voice w kontekście AI Search to wskaźnik pokazujący, jak często marka pojawia się w odpowiedziach generatywnych modeli w porównaniu z konkurencją. Mierzy nie tylko ilość cytowań, ale też kontekst i ton, w jakim marka jest wspominana. Wysoki SOV oznacza, że AI uznaje Twoje treści za wiarygodne i użyteczne. Firmy wykorzystują ten wskaźnik, by ocenić skuteczność swojej strategii GEO i AEO. Wraz z rozwojem narzędzi takich jak Profound czy Gumshoe.AI, pomiar SOV staje się jednym z istotnych elementów monitorowania obecności w AI Search.

Share of Voice w narzędziu Semrush.

Topical Authority

Topical authority to poziom autorytetu witryny w określonym temacie. Im bardziej spójna, ekspercka i kompletna jest zawartość, tym wyższy poziom autorytetu przyznaje jej AI. W AI Search to ważny czynnik widoczności. Modele generatywne częściej cytują źródła o ugruntowanej reputacji. Budowanie Topical Authority wymaga tworzenia treści powiązanych tematycznie, wewnętrznego linkowania i publikacji eksperckich. Nie chodzi o ilość, lecz o głębokość wiedzy. Czytaj więcej o Topical Authority.

Wyszukiwanie semantyczne

Wyszukiwanie semantyczne to sposób działania wyszukiwarek, który opiera się na rozumieniu znaczenia słów, a nie tylko dopasowywaniu fraz. AI analizuje sens zapytania, jego kontekst oraz relacje między pojęciami. Dzięki temu rozpoznaje, że pytanie „najlepsze miejsce na wakacje z dziećmi” oznacza coś innego niż „wakacje dla dorosłych”. Systemy semantyczne wykorzystują modele językowe i sieci neuronowe, by kojarzyć intencje użytkownika z treściami odpowiadającymi jego potrzebom. To fundamentalna zmiana w stosunku do dawnych algorytmów SEO, które koncentrowały się na słowach kluczowych.

YMYL (Your Money, Your Life)

YMYL to kategoria treści, które mają bezpośredni wpływ na życie, zdrowie, finanse lub bezpieczeństwo użytkowników. W AI Search takie materiały są szczególnie kontrolowane pod względem jakości i wiarygodności. Modele językowe analizują źródła, autora, ton i datę publikacji, by uniknąć dezinformacji. Treści YMYL wymagają wysokiego poziomu E-E-A-T: muszą być tworzone przez ekspertów, poparte badaniami i regularnie aktualizowane. AI preferuje tu precyzyjne dane, a nie opinie. To obszar, w którym wiarygodność marki decyduje o widoczności bardziej niż jakikolwiek inny czynnik.

Zero-click searches

Zero-click search to sytuacja, w której użytkownik otrzymuje kompletną odpowiedź bez konieczności odwiedzania żadnej strony. W kontekście AI Search to zjawisko staje się normą: modele generatywne dostarczają gotowe streszczenia i rekomendacje, ograniczając tradycyjny ruch organiczny. Marki mogą być widoczne bezpośrednio w odpowiedziach AI, nawet jeśli użytkownik nie kliknie link. Kluczem jest tu AEO i GEO, które pomagają treściom być cytowanymi w samych wynikach generatywnych, nie tylko w klasycznych SERP-ach. Czytaj więcej o zero-click searches.

Przykład zero-click-searches.

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sklep Soltech

• 25-krotny wzrost dochodów
• 10-krotny wzrost współczynnika ROAS
• Wzrost o 212% kliknięć
• Ponad 5-krotny wzrost konwersji

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

KOMIN-CENTER

• Ponad 200% wzrost przychodów
• 11-krotny wzrost fraz w Top10
• 17-krotny wzrost fraz w Top3
• Ponad 2-krotny wzrost ruchu bezpłatnego

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Egrzejniki

• 4-krotny wzrost przychodów
• wzrost do 110% wyświetleń w Google
• wzrost do 124% kliknięć
• wzrost o ponad 50% fraz w TOP10 Google

Zobacz więcej

4.9

4.6

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 700 pozytywnych opinii w Google i 120 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie