Czym różni się SEO od GEO w praktyce?
SEO koncentruje się na widoczności w wynikach Google: techniczne aspekty strony, content, link building i SXO. GEO (Generative Engine Optimization) rozszerza to podejście o sygnały dla modeli AI. Oznacza to, że oprócz tradycyjnych działań wdraża się elementy takie jak llms.txt, dane strukturalne (FAQPage, Author, Services, AboutPage), sygnały entytetowe i źródła eksperckie, które zwiększają szanse, że strona zostanie zacytowana przez ChatGPT, Gemini, Perplexity czy Claude.
Jakie elementy wpływają na widoczność w AI Overviews?
Google AO (AI Overviews) korzysta z kombinacji treści, danych strukturalnych i wiarygodnych źródeł. Kluczowe znaczenie mają: spójność entytetów (np. dane o firmie w schema.org i w sieci), wyczerpujące odpowiedzi na pytania użytkowników (FAQ, poradniki), wysokiej jakości linkowanie wewnętrzne i zewnętrzne oraz aktualność treści. Wdrożenie FAQPage i dobrze zoptymalizowanych opisów kategorii/artykułów znacząco zwiększa szansę pojawienia się w AO.
Co to jest plik llms.txt i jak go wykorzystać?
llms.txt to plik w katalogu głównym domeny, w którym definiuje się tzw. AI signals: linki do kluczowych podstron (About, Services, FAQ, Case studies, Contact), a także sekcje Q&A. Modele językowe traktują go podobnie jak sitemapę czy robots.txt – jako wskazówkę, skąd pobierać wiarygodne dane (ważne: są to jedynie propozycje a nie ścisłe wytyczne) . Właściwie przygotowany llms.txt porządkuje entytet o marce i pomaga uniknąć błędnych cytowań.
Jak mierzyć efekty GEO?
Efekty GEO mierzy się inaczej niż SEO. W SEO patrzymy na widoczność w SERP, ruch i konwersje. W GEO monitorujemy: cytowania w odpowiedziach LLM (np. ChatGPT, Gemini, Perplexity), obecność w AI Overviews, testowe zapytania i fragmenty odpowiedzi, które linkują do naszej strony. Stosuję checklisty zapytań, raporty z narzędzi AI monitorujących (np. Chatbeat, Perplexity Labs) i regularne ręczne testy pytań użytkowników.
Czy GEO działa lokalnie, np. dla firm usługowych?
Tak. GEO wspiera SEO lokalne – entytety typu LocalBusiness, dane adresowe, mapy, opinie i FAQ lokalne zwiększają szanse cytowania przez AI przy pytaniach geolokalnych, np. „psycholog Wrocław online” albo „szkoła angielskiego Ursynów”. Modele AI często korzystają z lokalnych danych strukturalnych, więc ich wdrożenie jest kluczowe.
Jakie są najczęstsze błędy we wdrażaniu GEO ?
Najczęstsze błędy to: brak spójności entytetów (firma różnie opisana w różnych źródłach), brak llms.txt, kopiowanie FAQ zamiast autorskich odpowiedzi, nadmierna automatyzacja treści bez weryfikacji eksperckiej, brak monitoringu wyników w LLM oraz ignorowanie AI Overviews. GEO wymaga nie tylko technicznego wdrożenia, ale też dbałości o merytoryczną jakość i wiarygodność.
Czy wdrożenie GEO daje przewagę konkurencyjną?
Tak – i to dużą. SEO jest już standardem, natomiast GEO dopiero zaczyna być wdrażane przez nieliczne firmy. Pojawienie się Twojej marki w odpowiedziach AI (które dla wielu użytkowników zastępują wyszukiwarkę) może zbudować przewagę rynkową, zanim konkurencja w ogóle zauważy temat. To moment, w którym early adopters mogą zdobyć największe zasięgi.
Czy GEO sprawdzi się w e-commerce?
Zdecydowanie tak. W e-commerce kluczowe są: opisy kategorii i produktów, dane strukturalne (Product, Offer, FAQ), recenzje i treści poradnikowe. Dzięki GEO można zwiększyć szanse, że produkty i kategorie będą cytowane w AI Overviews oraz w odpowiedziach modeli językowych, co przekłada się na dodatkowy kanał pozyskiwania ruchu i klientów.
Czy mogę połączyć SEO, GEO i kampanie Ads?
Tak, SEO, GEO i reklamy płatne uzupełniają się nawzajem. SEO i GEO budują widoczność organiczną i ekspercki autorytet, a Ads pozwalają szybko zdobyć klientów na frazy sprzedażowe. Wspólna strategia umożliwia pełne pokrycie ścieżki klienta – od widoczności w Google i AI, po szybkie dotarcie do kupujących.
Jak długo trzeba czekać na efekty SEO/GEO?
SEO zwykle daje pierwsze rezultaty w ciągu kilku tygodni, a pełniejsze efekty po 3–6 miesiącach. GEO może przynieść szybkie zmiany w 2–4 tygodnie (np. poprawa cytowań w ChatGPT po wdrożeniu llms.txt, FAQ czy danych strukturalnych). Trwałe efekty wymagają jednak systematycznej pracy i monitoringu.
