Czy pozycjonowanie w ChatGPT jest możliwe?

Kamienie milowe, które doprowadziły do zmian

Jest jesień 2022 roku, a w sieci zaczyna wrzeć od informacji o pojawieniu się nowego narzędzia, opartego na sztucznej inteligencji. To właśnie wtedy OpenAI udostępnia ChatGPT, czyli model językowy, który w kilka dni staje się globalną sensacją. Internet zalewa fala screenów z rozmów, a użytkownicy z niedowierzaniem testują, jak dobrze „czat” potrafi pisać, tłumaczyć i odpowiadać na pytania.  To właśnie wtedy wiele osób zrozumiało, że sztuczna inteligencja przestaje być futurystycznym hasłem popularnym na konferencjach branżowych, a staje się codziennym narzędzie pracy. Ale to nie wszystko! Chwilę później powstają kolejne modele, a w maju 2024 roku Google ogłasza debiut funkcji AI Overviews, czyli automatycznych podsumowań, które są tworzone przez sztuczną inteligencję i wyświetlają się nad klasycznymi wynikami wyszukiwania.  Dla użytkowników to wygodny i szybki sposób korzystania z treści internetowych, a dla marketerów niemała rewolucja. Bo jak konkurować o uwagę, jeśli użytkownik dostaje wszystko, czego potrzebuje, zanim wejdzie na stronę? Dlatego wielu specjalistów zadaje sobie pytanie, w jaki sposób pozycjonować strony, gdy to AI decyduje, co warto przeczytać. Jak wyglądają strategie SEO w erze AI? Żeby myśleć o pozycjonowaniu w modelach językowych, trzeba najpierw wiedzieć, jak one działają. Bo choć dla użytkowników wyglądają jak zwykłe czaty, pod nimi kryje się zaawansowany system, który analizuje miliardy tekstów, uczy się rozpoznawać wzorce i na ich podstawie tworzyć nowe treści.

Jak działa ChatGPT i podobne modele językowe?

W przeciwieństwie do tradycyjnych wyszukiwarek, które analizują miliardy stron i tworzą rankingi wyników, ChatGPT i inne LLM-y uczą się języka, a później tworzą odpowiedzi na podstawie wzorców, które zapamiętały podczas treningu. Co to znaczy w praktyce? Gdy pytasz ChatGPT o to „jak zrobić naleśniki?”, nie pokazuje Ci listy artykułów, w których możesz znaleźć odpowiedź. Zamiast tego tworzy własny, poprzez łączenie wiedzy z różnych źródeł, które poznał w trakcie treningu. Jego „mózgiem” jest architektura Transformer, która analizuje kontekst całych zdań i uczy się relacji między słowami. Dzięki temu model rozumie zarówno pojedyncze wyrazy, jak i intencję pytania. Jeśli zapytasz: „dlaczego niebo jest niebieskie?”, odpowie prostym językiem i spróbuje wytłumaczyć Ci to zjawisko w łatwy i przystępny sposób, a nie tylko przytoczy opis naukowy. 

Czy można pozycjonować się w ChatGPT? Skąd AI czerpie wiedzę?

Istnieją dwa główne źródła wiedzy, z których czerpią LLM-y.

• Dane treningowe – to zbiory tekstów, które składają się z treści dostępnych publicznie (np. artykuły, fora, wpisy blogowe), dane licencjonowane (takie jak książki, publikacje, bazy wiedzy) i materiały przygotowane przez trenerów AI, którzy pomagają modelowi rozumieć intencje użytkowników.
• Dane wyszukiwane w czasie rzeczywistym – najnowsze modele, takie jak GPT z funkcją browsing, Gemini czy Perplexity AI, potrafią już aktywnie przeszukiwać sieć.

W praktyce wygląda to tak, że gdy użytkownik zada pytanie, model najpierw sprawdza najnowsze informacje w internecie, następnie łączy je ze swoją wcześniejszą wiedzą i dopiero na tej podstawie tworzy syntetyczną odpowiedź. Powinieneś jednak pamiętać, że modele językowe nie działają jak Google. Nie tworzą rankingu stron i nie oceniają słów kluczowych. Zamiast tego wybierają źródła dynamicznie i dostosowują odpowiedź do kontekstu pytania i jakości treści, do których mają dostęp. Jeśli więc chcesz zwiększyć szansę, że AI wykorzysta Twoją treść, musisz zrozumieć, że modele uczą się ze źródeł, a jeśli Cię w nich nie ma, istnieje spora szansa, że AI po prostu o Tobie nie wie.

SEO w ChatGPT. Jak różni się droga użytkownika do informacji?

Choć zarówno Google, jak i ChatGPT pomagają użytkownikom znaleźć potrzebne informacje, robią to w zupełnie inny sposób. Google od lat opiera się na indeksowaniu stron i rankingach, w których decyduje wiele czynników, a w tym m.in. linki zwrotne, słowa kluczowe, czy szybkość ładowania strony. A jak działa pozycjonowanie w modelach językowych? ChatGPT i pozostałe LLM-y tworzą gotową odpowiedź, bazując na jakości i kontekście treści, które uznają za wiarygodne. Indeksowanie treści przez modele AI w takim rozumieniu, jakie znamy, jest niemożliwe.  Dla twórców treści oznacza to zupełnie nowe wyzwanie. Głównym celem AI nie jest prowadzenie ruchu na stronę, tylko korzystanie z niej jako źródła wiedzy. A więc treść musi być cytowalna, a sama marka rozpoznawalna przez modele, żeby pojawić się w odpowiedziach. Poniższe zestawienie pokazuje najważniejsze różnice między tym, jak Google i modele językowe przetwarzają informacje.

	Google	Chat GPT i inne LLM-y
Model działania	Wyszukiwarka indeksuje miliardy stron.	Model tworzy odpowiedzi.
Ranking	Algorytmy oceniają strony według linków, autorytetu, trafności, itd.	Model wybiera treści na podstawie ich jakości i kontekstu zapytania.
Cel	Skierowanie odbiorcy do najlepszego wyniku.	Przekazanie wartościowej i kompletnej odpowiedzi.
Optymalizacja	Treści i aspektów technicznych, czyli SEO on page, link building, doświadczenie użytkownika.	Optymalizacja treści pod AI skupia się na wiarygodności, cytowalności oraz eksperckości.
Efekt	Widoczność w SERP oraz ruch na stronie.	Obecność marki w odpowiedziach AI i jej rozpoznawalność.

 

To zestawienie dobrze pokazuje, że tradycyjne SEO a widoczność treści w AI to dwie różne rzeczywistości. Jeszcze niedawno liczyło się miejsce w rankingu Google, dziś coraz ważniejsze staje się to, czy Twoja treść zdobędzie zaufanie modeli AI. 

Pozycjonowanie w ChatGPT. Jak modele językowe wybierają źródła informacji?

Wybór źródeł, z których korzystają modele językowe, nie jest dziełem przypadku, a zależy od zaufania, jakości i kontekstu treści. Jakie kwestie mają największe znaczenie?

• Wiarygodność i reputacja domeny – modele chętniej sięgają do stron, które mają ugruntowaną pozycję, publikują rzetelne treści i są często cytowane. 
• Eksperckość i przejrzystość treści – dla AI bardziej przejrzyste są teksty, które są jasne, merytoryczne i tworzone przez autorów z doświadczeniem. Tu liczy się E-E-A-T – czyli doświadczenie, ekspertyza, autorytet i wiarygodność.
• Struktura i kontekst – nagłówki, logiczne sekcje i dane o autorze pomagają modelom właściwie zinterpretować treść. Dobrze opisany temat zwiększa szansę, że AI zacytuje fragment jako przykład w swojej odpowiedzi.
• Dane strukturalne i metadane – elementy takie jak schema, opisy stron czy kontekst linków dostarczają maszynie dodatkowych wskazówek, o czym jest dany tekst i w jakim kontekście może być wykorzystany.

Oznacza to, że im bardziej Twoja treść jest rzetelna, tym większe prawdopodobieństwo, że zostanie uwzględniona w odpowiedziach generowanych przez AI.

Jak zwiększyć szansę, że ChatGPT wspomni o Twojej marce?

Skoro w przypadku modeli językowych standardowe pozycjonowanie jest niemożliwe, jak zwiększyć szansę na obecność w LLM-ach? Poniżej przedstawiamy kilka punktów, które powinieneś wziąć pod uwagę przed publikacją treści w swoim serwisie.

Odpowiadaj wprost na pytania użytkowników 

Modele szukają konkretnych odpowiedzi. Jeśli tworzysz treści w stylu FAQ, checklisty czy poradniki krok po kroku, zwiększasz szansę, że ChatGPT potraktuje Twój tekst jako wiarygodne źródło wiedzy.

Podawaj fakty i dane

AI nie lubi pustych obietnic. Pamiętaj o tym, żeby w treściach umieszczać liczby, porównania, tabele czy konkretne parametry, dzięki którym Twoja marka buduje wizerunek eksperta.

Pokazuj, kto jest twórcą treści

Wiarygodność zwiększa dodanie autorów, biogramu, źródeł danych i dat aktualizacji. To sygnał, że tekst jest rzetelny i tworzony przez ludzi z odpowiednią wiedzą.

Dbaj o strukturę tekstów

Stosuj nagłówki, krótkie akapity i logiczny układ, który ułatwia czytanie treści i pomaga AI zrozumieć, o czym piszesz. Dzięki przyjaznej strukturze modele łatwiej wybiorą odpowiednie fragmenty jako cytat.

Zadbaj o obecność w wiarygodnych źródłach

Jeśli Twoja marka jest obecna w Wikipedii, portalach branżowych oraz raportach, masz dużo większą szansę, że AI sięgnie właśnie po Twoje treści. Modele uczą się z takich źródeł — jeśli Cię tam nie ma, po prostu Cię nie znają.

Zbieraj recenzje i opinie

Pozytywne wzmianki w zewnętrznych serwisach to dla AI dowód społeczny. Pokazują, że nie tylko Ty mówisz o sobie dobrze, ale inni też Ci ufają.

Unikaj treści bez wartości

Modele filtrują tzw. „thin content”, czyli strony z małą ilością informacji. Lepiej mieć mniej podstron wypełnionych użyteczną i wartościową treścią, niż wiele pustych podstron.

Buduj klastry tematyczne

AI zwraca uwagę na cały kontekst wokół pojedynczego tekstu. Jeśli Twoja strona zawiera kilka powiązanych artykułów, które wyczerpują temat, model uznaje Cię za eksperta w tej dziedzinie. Dlatego warto grupować treści wokół głównych zagadnień i linkować je między sobą.

Jak będzie wyglądać przyszłość pozycjonowania serwisów?

Wszystko wskazuje na to, że w najbliższych latach najważniejsze dla marketerów będzie zdobycie zaufania modeli AI. Większe znaczenie zyskują treści eksperckie, dobrze udokumentowane i tworzone z myślą o użytkowniku. Google AI Overviews oraz ChatGPT i inne modele coraz lepiej rozpoznają jakość i wiarygodność źródeł, a więc to, czy można na nich polegać. To jednak nie koniec. ChatGPT w kampaniach reklamowych? Sprawdź jego rolę! Kolejnym kierunkiem jest personalizacja odpowiedzi. W trybie AI Mode podsumowania potrafią się różnić w zależności od kontekstu pytania, języka, lokalizacji i Twoich ustawień. Równocześnie wciąż rośnie presja na transparentność źródeł i poruszane są tematy oznaczania treści generowanych przez AI. To sygnał, że zaufanie i wiarygodność stają się fundamentem nowej ery internetu.

Od klasycznego SEO do zaufania modeli językowych – podsumowanie

Choć pozycjonowanie w ChatGPT i innych modelach językowych nie działa jak w Google, walka o widoczność wcale się nie skończyła – po prostu przybrała nową formę. Wpływ AI na pozycjonowanie jest ogromny, a odkąd ChatGPT, Perplexity, Gemini i inne modele zyskały popularność, liczba linków czy fraz przestaje mieć tak duże znaczenie. W to miejsce jeszcze pewniejszym krokiem wkracza eksperckość, wiarygodność oraz kontekst. Zamiast optymalizować treści pod algorytm, marketerzy muszą myśleć, jak AI, czyli tworzyć teksty, które są pomocne, konkretne i możliwe do zacytowania. Im bardziej Twoje materiały przypominają źródło wiedzy, a nie reklamę, tym większa szansa, że model uzna Cię za markę godną zaufania. Oznacza to, że przyszłość marketingu treści to nie SEO w klasycznym rozumieniu, ale budowanie reputacji eksperta w oczach sztucznej inteligencji. Bo w czasach popularności generatywnych modeli wygrywają nie ci, którzy najlepiej optymalizują, ale ci, którym AI wierzy najbardziej. Źródła: forbes.com blog.google  arxiv.org  help.openai.com