Wojna o TOP 5 Google wciąż się toczy, ale rozwój sztucznej inteligencji rozszerzył tę batalię o obecność w wynikach generatywnych. Właśnie dlatego w bieżącym pozycjonowaniu trzeba uniknąć błędów, które zniechęcają Perplexity, ChataGPT, czy Gemini do tworzenia odpowiedzi z wykorzystaniem naszych treści oraz firmowych linków.  Jeśli zatem chcesz zadbać o GEO, czyli optymalizację pod generatywne silniki wyszukiwania, to zapraszam do lektury!

1. Niska responsywność strony

Responsywność oznacza dostosowanie strony do różnych urządzeń i rozdzielczości ekranów, dzięki czemu treści są czytelne zarówno na komputerach, jak i na smartfonach czy tabletach. Strona, która nie działa poprawnie na mobile, pogarsza doświadczenie użytkownika, utrudnia wyszukiwarce analizę treści i może obniżać ogólną widoczność w wynikach wyszukiwania oraz w odpowiedziach AI. Warto sprawdzić stronę pod kątem wydajności i użyteczności mobilnej, korzystając z narzędzi takich jak PageSpeed Insights, ale sam wynik liczbowy nie wystarcza, ponieważ liczy się przede wszystkim realne działanie strony na urządzeniach mobilnych.

2. Treści pisane „pod pozycjonowanie” zamiast pod mikrointencje

Treści tworzone wyłącznie pod słowa kluczowe są zazwyczaj zbyt ogólne i nie odpowiadają na konkretny problem, który użytkownik chce rozwiązać. W pozycjonowaniu w wynikach AI szczególnie liczy się dopasowanie do intencji i mikrointencji użytkownika, czyli do rzeczywistego pytania, kontekstu i celu zapytania. AI lepiej wybiera treści, które są precyzyjne, jednoznaczne i szybko dostarczają gotowej odpowiedzi, zamiast takich, które jedynie powtarzają temat bez realnej wartości.

 

3. Słabe sygnały EEAT

EEAT to skrót od angielskich słów Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness, czyli po polsku: doświadczenie, eksperckość, autorytet i wiarygodność. Strona z słabymi sygnałami EEAT nie buduje wystarczającego zaufania ani dla użytkowników, ani dla systemów oceniających jakość treści. W praktyce oznacza to brak wyraźnego doświadczenia autora, niewystarczającą eksperckość, słaby autorytet źródła oraz mało wiarygodne lub niepełne informacje. W pozycjonowaniu w wynikach AI takie braki mogą sprawić, że treści nie zostaną uznane za wystarczająco wartościowe, dlatego szczególnie ważne są podpisani autorzy, dane o firmie, źródła, aktualizacje treści i dowody kompetencji.

4. Brak autorskich treści opartych o unikatowe dane

Treści oparte wyłącznie na ogólnodostępnych informacjach mają niewielką szansę wyróżnić się w wynikach AI, ponieważ nie wnoszą niczego nowego do tematu. Wyszukiwarki i modele AI lepiej oceniają materiały, które zawierają własne dane, analizy, doświadczenia, badania, przykłady z praktyki lub autorskie wnioski. Brak takich elementów sprawia, że strona staje się jedną z wielu podobnych publikacji, zamiast być źródłem, na które warto się powołać.

5. Słaba przejrzystość treści

Treści pozbawione logicznej struktury są trudniejsze do zrozumienia zarówno dla użytkowników, jak i dla systemów AI, które muszą szybko odnaleźć konkretną odpowiedź w tekście. Gdy jeden blok zawiera kilka wątków, dygresji i tematów jednocześnie, rośnie ryzyko, że najważniejsze informacje „zginą” w treści. W pozycjonowaniu w wynikach AI najlepiej sprawdza się układ oparty na prostych zasadach: jeden nagłówek, jeden temat i jeden akapit rozwijający jedną myśl. Taka organizacja treści zwiększa szansę, że AI poprawnie zidentyfikuje fragment odpowiedzi i wykorzysta go w generowanej odpowiedzi.

6. Brak aktualizacji treści

Treści, które nie są regularnie aktualizowane, szybciej tracą wartość w oczach systemów AI, zwłaszcza w branżach, gdzie informacje zmieniają się dynamicznie. Jeśli na stronie znajdują się stare statystyki, nieaktualne dane, przestarzałe poradniki albo brak informacji o dacie aktualizacji, AI może uznać takie źródło za mniej wiarygodne i mniej przydatne dla użytkownika. W pozycjonowaniu w wynikach AI świeżość treści jest ważnym sygnałem, że strona jest aktywnie prowadzona i nadal stanowi aktualne źródło wiedzy.

7. Chaos tematyczny

Strony publikujące treści na przypadkowe, niespójne tematy rzadko budują silną pozycję w wynikach AI, ponieważ trudno im pokazać wyraźną specjalizację. Systemy AI lepiej oceniają serwisy, które konsekwentnie rozwijają jeden obszar tematyczny i regularnie publikują powiązane ze sobą materiały. Gdy treści są chaotyczne i oderwane od siebie, AI ma większy problem z określeniem, w czym dana strona naprawdę się specjalizuje i czy można uznać ją za eksperckie źródło w danej dziedzinie.

8. Niski autorytet strony

Strony, które nie mają wyraźnych sygnałów zaufania i nie są regularnie przywoływane w branżowym obiegu informacji, mają mniejsze szanse na to, że AI uzna je za wiarygodne źródło. Nawet poprawne merytorycznie treści mogą być pomijane, jeśli witryna nie buduje autorytetu poprzez cytowania, publikacje eksperckie, spójną tematykę i widoczną obecność marki w swojej niszy. W pozycjonowaniu w wynikach AI liczy się więc nie tylko jakość pojedynczego tekstu, ale też ogólny sygnał wiarygodności całej strony.

9.Brak linków z wiarygodnych źródeł

Linki nadal są ważnym sygnałem zaufania, ponieważ pokazują, że dana strona jest cytowana i uznawana przez inne wartościowe źródła. W pozycjonowaniu w wynikach AI szczególne znaczenie mają odnośniki z portali branżowych, mediów, uczelni, raportów i stron eksperckich, bo wzmacniają wiarygodność całej witryny. Brak takich linków może sprawić, że nawet dobre treści nie będą postrzegane jako wystarczająco mocne źródło informacji.

10.Brak sygnałów z Social Media

Obecność marki w Social Mediach może wzmacniać rozpoznawalność, zwiększać liczbę wzmianek i wspierać ogólny obraz wiarygodności firmy lub autora. W kontekście pozycjonowania w wynikach AI nie jest to zwykle czynnik decydujący sam w sobie, ale stanowi ważny sygnał potwierdzający, że marka realnie funkcjonuje w obiegu informacji. Brak takich sygnałów osłabia widoczność marki w szerszym ekosystemie cyfrowym, a przez to może pośrednio zmniejszać szansę na wykorzystanie jej treści przez AI.

11. Brak danych strukturalnych

Dane strukturalne to specjalny sposób opisania treści na stronie, który pomaga wyszukiwarkom i systemom AI lepiej zrozumieć, co znajduje się na witrynie i jakie znaczenie mają poszczególne elementy.  O co chodzi w praktyce? Zamiast zostawiać robotom sam zwykły tekst, dodajesz im „etykiety”, które mówią: to jest artykuł, to jest autor, to jest cena, to jest opinia, to jest FAQ albo to jest firma lokalna. Dzięki temu wyszukiwarka łatwiej interpretuje treść strony, a w wynikach może lepiej dopasować ją do zapytania użytkownika. W kontekście AI to ważne, bo dobrze opisane dane pomagają systemom szybciej rozpoznać kontekst strony i wyciągnąć z niej konkretne informacje. Najczęściej spotyka się je w formacie Schema.org

Autor artykułu:

Filip Nocny – konsultant SEO i GEO z ponad 10 letnim doświadczeniem w budowaniu widoczności stron internetowych w wyszukiwarkach oraz systemach AI. Na co dzień zajmuje się strategiami zwiększającymi widoczność marek w Google, AI Overviews, ChatGPT i innych generatywnych systemach wyszukiwania. Specjalizuje się w technicznym SEO, architekturze informacji oraz optymalizacji treści pod Generative Engine Optimization.

 

Tags: