Koniec iluzji starych metryk. Dlaczego wyścig o widoczność w modelach językowych może zdecydować o przyszłych udziałach w rynku

Zarządy stają dziś przed trudnym podziałem budżetów między bezpieczne, klasyczne SEO a trudny do zmierzenia, lecz rosnący wpływ AI na decyzje zakupowe. Brak widoczności w modelach językowych to dziś ciche oddawanie udziałów w rynku. W Delante postawiliśmy więc ważne pytanie: jak biznesowo zracjonalizować tę obecność i kto powinien po nią sięgnąć jako pierwszy?

Intencja zakupowa – demarkacja między B2B a e-commerce

Obalmy mit, że każde przedsiębiorstwo potrzebuje natychmiastowej agresywnej strategii w modelach AI. Gdy analizujemy potrzeby, budżety i pełne lejki sprzedażowe naszych partnerów, dostrzegamy wyraźną polaryzację intencji.

Słuchaj „Marketer+” Podcast

Dla sektora B2B, dostawców usług SaaS oraz producentów dysponujących autorskim zapleczem produktowym wejście w AI Search Optimization (AISO) jest ruchem krytycznym. W tych branżach proces decyzyjny i zakupowy jest długi, a użytkownicy wchodzą w interakcję z LLM na istotnym etapie poszukiwania informacji. Weryfikują rozwiązania, proszą o zestawienia funkcjonalności, analizują ryzyko. Pominięcie tego punktu styku oznacza zgodę na to, by model językowy edukował Twojego potencjalnego klienta wyłącznie na materiałach i produktach konkurencji.

Zupełnie inna logika obowiązuje w sektorze e-commerce, szczególnie w przypadku platform opartych na dystrybucji i resellingu nie swoich marek. Intencja użytkownika w czatach AI rzadko przekłada się bezpośrednio na natychmiastowy zakup lub konwersję. Główna walka toczy się tam o wizerunek lidera kategorii i budowanie widoczności na etapie wczesnej świadomości. Dla resellerów AISO to inwestycja w share of voice marki, bez presji na natychmiastowy zwrot z inwestycji z tego konkretnego kanału.

Raport SparkToro i problem z analityką

Największą barierą dla firm i managerów przed wejściem w AISO pozostaje analityka. Marketerzy, przyzwyczajeni do precyzyjnego śledzenia pozycji i kliknięć w wyszukiwarce, napotykają analityczną czarną dziurę. Raport Randa Fishkina z SparkToro¹ precyzyjnie diagnozuje ten problem – zmienność wyników generowanych przez AI jest ogromna. Wobec braku twardych danych wielu dyrektorów wstrzymuje działania, ponieważ uznaje, że wzrost widoczności w LLM trudno będzie udowodnić przed zarządem.

W Delante odeszliśmy od wtłaczania starych miar w nowe technologie. Pozycjonowania w AI nie można traktować jak klasycznego SEO. Analizujemy wyniki promptów, brand mentions i widoczność w klastrach tematycznych. Wdrażamy inżynierię odwrotną, aby precyzyjnie sprawdzać, o co użytkownicy pytają ChatGPT czy Gemini i jakie dokładnie warianty odpowiedzi otrzymują.

Damian Hliwa, head of SEO w Delante, precyzuje nasze podejście do mierzenia konwersji:

– Zbudowaliśmy autorskie narzędzia, takie jak Cerber AI, i zintegrowaliśmy je z rozwiązaniami takimi jak Chatbeat od Brand24. Konfigurujemy Google Analytics w sposób pozwalający precyzyjnie wyłapywać ruch z konkretnych modeli LLM. Poprzez analizę logów serwera prowadzimy inżynierię odwrotną. Sprawdzamy, jaki konkretnie prompt musiał zostać wpisany przez użytkownika, aby system wygenerował odpowiedź prowadzącą do strony klienta. To daje nam twarde dowody na biznesowy wpływ AISO, które następnie zestawiamy z insightami biznesowymi.

Wojciech Urban, senior SEO & RD specialist dodaje z kolei, że dziś liczy się już nie samo data-driven, ale także data-informed.

Zaskoczenie rynkowe. Dlaczego giganci inwestują pierwsi?

Gdy jako pierwsi wprowadzaliśmy usługę AISO na polski rynek, zakładaliśmy, że sięgną po nie zwinne, mniejsze firmy. Rzeczywistość nas zaskoczyła. Po budowę AI Visibility najpierw zgłosili się rynkowi liderzy i wielomilionowe serwisy. Duży biznes rozumie, że obecność w LLM to zarządzanie ryzykiem, zwłaszcza w przededniu szerokiej monetyzacji tego ruchu przez gigantów technologicznych.

– Zabezpieczenie organicznej widoczności w modelach językowych to dziś strategiczny fundament. Kiedy w AI pojawią się pełnowymiarowe kampanie reklamowe, marki posiadające już silny autorytet (tzw. share of answer) zyskają znacznie niższą barierę wejścia i zoptymalizowane koszty konwersji – zauważa Michał Grzyb, specjalista SEO i AISO w Delante.

AISO to nie lifting SEO – to zmiana paradygmatu

Na poziomie strategicznym dużym błędem jest traktowanie optymalizacji pod AI jako nowej nazwy na dotychczasowe praktyki. Klasyczne wyszukiwanie organiczne pozostaje fundamentem prowadzącym do konwersji, jednak ścieżka użytkownika uległa dużej zmianie – zanim dotrze on do tradycyjnych wyników w Google’u, weryfikuje swoje założenia na etapie rekomendacji w AI.

Aby efektywnie alokować budżety, działy marketingu muszą dobrze zrozumieć architekturę tego nowego środowiska.

Zgodnie z rynkową nomenklaturą, w tym terminologią samego Google’a, znany jest termin GEO (Generative Engine Optimization). Odnosi się on ściśle do optymalizacji pod sztuczną inteligencję wbudowaną w ekosystem samej wyszukiwarki Google’a – mówimy tu o modułach takich jak AI Overviews (AIO) czy trybie AI Mode.

AISO (AI Search Optimization) to pojęcie znacznie szersze. Obejmuje zarówno działania GEO (widoczność w AI Google), jak i rygorystyczne pozycjonowanie w zewnętrznych modelach językowych, chatach oraz asystentach AI takich jak ChatGPT, Perplexity, Gemini, Grok czy Claude.

Jak podkreśla Małgorzata Kwiecień, COO w Delante:

– Dla naszej organizacji wdrożenie procesów AISO oznaczało głęboką, merytoryczną i operacyjną zmianę całego dotychczasowego paradygmatu pracy z wyszukiwarką. Szybko zrozumieliśmy, że gotowe rozwiązania rynkowe nie istnieją, dlatego musieliśmy całkowicie przebudować struktury działu R&D i stworzyć autorskie zaplecze analityczne. Dzisiaj operujemy na twardych danych z logów serwerowych, co pozwala nam wdrażać strategie AISO u największych graczy na rynku z pełnym poczuciem bezpieczeństwa biznesowego.

Skala zmiany?

– Standardowy audyt SEO zamyka się w 20–40 stronach. Analiza AI Visibility, bazująca na logach serwerowych, to 160–200 stron twardych, technicznych wytycznych dla zespołów in-house. Usuwamy w nich blokady indeksowania zarówno dla wyszukiwarek (GEO), jak i potężnych modeli AI (AISO) – podkreśla Przemysław Jaskierski, SEO strategy manager.

Gęstość informacji zamiast lania wody

Sama obecność w kodzie to za mało algorytmy faworyzują dziś jakość myślenia i architekturę informacji, a nie jej objętość.

– Modele językowe są odporne na emocje i marketingowe ogólniki. Liczy się bezwzględna gęstość informacji, twarde fakty i struktura. Zamiast rozbudowanych narracji, formatujemy dane tak, by algorytm bezbłędnie czytał i przekazywał dalej przewagi biznesowe klienta – tłumaczy Anna Bitner, content team leader.

Search w erze AI – czas decyzji

Po transformacji w latach 2024–2025, rok 2026 to czas powiększania rynkowego dystansu. Jako pierwsi w Polsce wprowadziliśmy kompleksowe AISO (proces budowania widoczności w AI) oraz autorskie narzędzia do monitorowania promptów. Dla CMO to decydujący moment – tradycyjny search powoli traci grunt. W Delante obecność w AI to twardy element lejka konwersji, który już dziś chroni markę i prowadzi do mierzalnych wzrostów.