SEO vs GEO: 5 rzeczy, które naprawdę się zmieniły [Video z ekspertem]

SEO a GEO: co się zmieniło, a co zostało bez zmian

Czym się różni SEO od GEO? To jedno z najczęściej wyszukiwanych pytań o obecność marki w modelach AI. GEO, czyli optymalizacja pod generatywne modele AI, jest znacznie młodsze od SEO, ale cel obu działań pozostaje ten sam: chcesz, żeby klient Cię znalazł i wybrał jako rozwiązanie swojego problemu. Teraz po prostu coraz częściej robi to również w modelach AI.

Ten artykuł to skrótowe podsumowanie nagrania, w którym cały temat rozwija nasz ekspert SEO AI, Łukasz Juja. Wnioski opierają się na danych z obsługi kilkudziesięciu klientów i analizy setek zapytań, a nie na ogólnikach z sieci. Zamiast pytać, jak odróżnić GEO i SEO w teorii, zobacz, co konkretnie zmieniło się w praktyce. Poniżej znajdziesz pięć najważniejszych różnic między SEO a GEO w pigułce, a po szczegóły i przykłady zajrzyj do filmu.

Różnice między SEO a GEO w pigułce

Cel w GEO: rekomendacja marki zamiast kliknięcia

W klasycznym SEO liczyła się fraza i pozycja, bo od nich zależało, czy klient kliknie i wejdzie na stronę. W AI liczy się to, czy model wymieni Twoją markę w odpowiedzi. Jeśli ktoś wpisze zapytanie w stylu: poleć mi najlepszą agencję do pozycjonowania, chcesz być jedną z firm, które model poleci.

Co to zmienia w praktyce:

• Model prawie zawsze podaje listę kilku firm, a nie jeden wynik.
• Lista za każdym razem wygląda inaczej: inna kolejność, częściowo inne firmy, inne opisy.
• W ChatGPT nie ma stałej pozycji, więc celem jest sama obecność na tej liście.
• Chcesz, żeby jak najwięcej modeli rekomendowało Cię w odpowiedzi na jak najwięcej zapytań.

Pomiar w GEO: mention rate zamiast pozycji w Google

Skoro nie ma listy dziesięciu linków ani stałej pozycji, potrzebujemy innego wskaźnika. Jest nim mention rate, czyli częstotliwość, z jaką marka pojawia się w odpowiedziach modeli AI.

Jak mierzyć mention rate krok po kroku

• Zadaj to samo pytanie modelowi, na przykład ChatGPT, dziesięć razy.
• Policz, w ilu odpowiedziach pojawia się Twoja marka.
• Pięć wystąpień na dziesięć odpowiedzi to mention rate 50%.

Najczęściej polecane firmy potrafią pojawiać się nawet w 70 do 80% odpowiedzi. Choć lista za każdym razem się zmienia, przy dużej liczbie zapytań tendencja jest wyraźna: jedne marki są polecane częściej, inne rzadziej. I to jest nasz cel.

"Nawet jeśli Twoja firma wystąpi w odpowiedzi i będzie rekomendowana przez model, wcale jeszcze nie znaczy, że użytkownik kliknie i trafi na Twoją stronę."

Łukasz Juja, ekspert SEO AI w Widoczni

O czym pamiętać przy pomiarze:

• Mention rate uzupełnia klasyczną analitykę, a nie ją zastępuje. Ruch z modeli AI traktuj jako wskazówkę kierunkową, a nie dokładną liczbę osób, które o Tobie usłyszały.
• Warto śledzić, jak często boty modeli AI odwiedzają konkretne adresy URL, bo to z nich modele budują wiedzę.
• Google Search Console i Bing Webmaster Tools zaczynają udostępniać dane o wykorzystaniu treści w AI, ale na dziś są mocno ograniczone.

Algorytmy AI: nie jeden, ale wiele naraz

Nie ma jednego algorytmu AI. To jedna z najważniejszych różnic między SEO a GEO: w klasycznym SEO dostosowujesz się do jednego algorytmu Google, a w GEO do wielu modeli i indeksów naraz.

• Użytkownicy korzystają z różnych modeli: ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Mode w Google, Claude. Każdy nieco inaczej buduje odpowiedzi.
• Każdy sięga do innego indeksu: jeden do Binga, drugi do Google, kolejny do innych wyszukiwarek.
• Modele nie ograniczają się do pierwszej dziesiątki. Rozbijają zapytanie na mniejsze i odwiedzają dziesiątki, a nawet setki adresów URL.
• Nawet wzmianka na czwartej czy piątej stronie wyników może wpłynąć na odpowiedź modelu.
• Modele w dużej mierze nie budują własnego indeksu i słabiej niż Google oceniają autorytet strony. Częściej traktują znalezioną treść jako prawdziwą.

Ostatni punkt ma konkretną konsekwencję. Jeśli w odpowiednich miejscach w sieci umieścisz informacje przedstawiające firmę jako najlepszy wybór w branży, model może je przeczytać, uznać za prawdziwe i powtórzyć w odpowiedzi.

"W przypadku obecności w modelach AI większe znaczenie ma sama treść niż autorytet domeny."

Łukasz Juja, ekspert SEO AI w Widoczni

Treści pod cytowanie przez AI: na stronie i poza nią

Model musi wyciągnąć ze strony konkretny fakt i go zacytować. Dlatego treści piszemy inaczej niż pod pozycję w Google.

Praca na własnej stronie

• Nasycaj treść konkretnymi faktami: ile lat firma jest na rynku, ile ma produktów, ile kategorii, co oferuje i dla kogo.
• Nie potrzebujesz unikalnych badań ani odkrywczych statystyk. Wystarczy, że treść jest konkretna i łatwa do zacytowania.
• Twórz formaty rekomendacyjne, których szukają modele: cenniki, porównania firm, rankingi, zestawienia, komunikaty prasowe.

Jak podkreśla Łukasz Juja, forma tekstu ma maksymalnie ułatwić modelowi wyciągnięcie konkretnej informacji i przekazanie jej dalej.

Praca poza własną stroną

• Modele rzadko opierają rekomendację na jednej stronie. Im więcej domen Cię poleca, tym częściej będziesz polecany.
• Sam link znaczy mniej niż w SEO. Model nie sprawdzi autorytetu domeny i prawdopodobnie w link nie kliknie.
• W treści na zewnętrznej domenie zadbaj o nazwę firmy, zakres usług i notkę o autorze. To one dają modelowi fakty do cytowania.
• Sprawdź, które domeny trafiają do źródeł cytowanych przez AI, i tam umieszczaj wzmianki. Nie musisz analizować Domain Rating ani Domain Authority.

Przykład z praktyki: szybki wzrost mention rate klienta

U jednego z klientów dwa proste działania niemal z dnia na dzień podniosły mention rate na ważnych dla nas zapytaniach:

1. Dodaliśmy na stronie głównej konkretne wyróżniki oferty: lata na rynku, liczbę produktów i kategorii. Nic odkrywczego, żadnych głębokich badań.
2. Te same informacje opublikowaliśmy na innej domenie w formie komunikatu prasowego.

Efekt: strona klienta i ta zewnętrzna domena trafiły na pierwsze i drugie miejsce najczęściej cytowanych źródeł, a mention rate wyraźnie wzrósł praktycznie od razu po publikacji. Model miał dostęp do tych źródeł, znalazł w nich więcej konkretów i od razu zmienił to, kogo poleca.

Reputacja i wydźwięk marki w modelach AI

Wiesz już, jak sprawić, żeby model o Tobie wspominał. Równie ważne jest to, jak o Tobie mówi, czyli wydźwięk Twojej marki w modelach AI.

Modele rzadko piszą wprost, że firma jest zła. Częściej zdarzają się dwie sytuacje:

• Model mówi o Tobie skromnie i ogólnikowo, bo nie ma wystarczająco dużo informacji.
• Model daje neutralną odpowiedź, bo natrafił w sieci na negatywne opinie.

W obu przypadkach tracisz, bo klient nie dostaje konkretnej zachęty do wyboru Twojej firmy. Co z tym zrobić:

• Daj modelowi konkretne wyróżniki, opinie i przykłady wdrożeń, które potwierdzają, że jesteś dobrą firmą.
• Jeśli w sieci są negatywne opinie, zapytaj model, co sądzi o Twojej firmie, i sprawdź, skąd bierze informacje. Popraw sytuację w tych miejscach: zbieraj pozytywne opinie i odpowiadaj na negatywne.
• Często wystarczy dodać konkrety na własnej stronie, bo model zacytuje je zamiast pojedynczych opinii z portali.

GEO vs SEO: dlaczego nie trzeba wybierać

"Nie zastanawiaj się, czy wybrać SEO, czy GEO. Powinieneś robić oba jednocześnie."

Łukasz Juja, ekspert SEO AI w Widoczni

Obecność w modelach AI w dużej części opiera się na tym, że jesteś obecny w wyszukiwarkach, a najpopularniejsza z nich to Google. Żeby zaistnieć w modelach AI, potrzebujesz dobrej domeny, dużej liczby treści i obecności w zewnętrznych źródłach, czyli tego samego, co wpływa na widoczność w Google.

Zadaj sobie dwa pytania:

1. Czy w ogóle jesteś obecny w wyszukiwarkach? To fundament, na którym buduje się obecność w AI.
2. Czy modele AI wymieniają Cię w odpowiedziach i czy jesteś rekomendowany jako najlepszy w swojej branży?

Chcesz zadbać o SEO i o obecność w AI? Na naszej stronie znajdziesz usługę pozycjonowania w modelach AI. Jeśli wolisz działać samodzielnie, obejrzyj nagranie Łukasza i sprawdź pozostałe materiały na naszym kanale.

Materiał powstał na podstawie nagrania Łukasza Jui, eksperta SEO AI w Widoczni, agencji specjalizującej się w pozycjonowaniu stron w Google i budowaniu obecności marek w modelach językowych takich jak ChatGPT, Gemini i Perplexity.