Pozycjonowanie w LLM, GEO, AEO – czym to właściwie jest i czy zastąpi SEO?

Nie da się ukryć, że zainteresowanie AI i widocznością w wynikach prezentowanych przez modele językowe stale rośnie. Coraz częściej słyszę zresztą, zarówno do obecnych jak i potencjalnych klientów, magiczne “a robicie GEO?”. Za każdym razem odpowiadam im podobnie – tak, ale to wciąż SEO. Wokół pozycjonowania w modelach językowych narosło mnóstwo skrótów: GEO, AEO, LLMO, AI SEO. Brzmią jak nowa dziedzina, która ma zastąpić wszystko co robiliśmy do tej pory. Czy tak faktycznie jest? Sprawdźmy, co się za nimi kryje i czy SEO faktycznie odchodzi do lamusa. 

Użytkownik szuka inaczej – ale nadal szuka

Przez lata schemat wyszukiwania wyglądał tak samo. Użytkownik wpisywał zapytanie w wyszukiwarkę, przeglądał listę wyników, porównywał tytuły i opisy, a na końcu klikał w wybrany link. Tak działało Google od zawsze.

Dziś ten schemat mocno się zmienił.

Część użytkowników (na tę chwilę marginalna w porównaniu do klasycznego ruchu organicznego) przestała zaglądać do wyszukiwarki Google i odpowiedzi na swoje pytania szuka w modelach językowych. Zamiast wpisywać frazę w Google, od razu pyta ChatGPT, Perplexity czy Gemini i opisuje im swój problem. To osobna ścieżka szukania informacji, która jeszcze kilka lat temu nie istniała. 

Zmienił się też sam sposób, w jaki odpowiada Google. W nocy z 7 na 8 października 2025 roku Google ogłosiło wdrożenie AI Mode w swoich wynikach, o czym pisaliśmy w osobnym artykule. Od tego czasu użytkownik po wpisaniu zapytania dostaje gotową, syntetyczną odpowiedź na górze strony, którą może pogłębić w rozmowie z modelem wspieranym przez Gemini. Na tym niestety często poprzestaje – szczególnie przy treściach informacyjnych i poradnikowych.

Wpływ odpowiedzi AI w Google widać już w analizach. Pew Research Center przeanalizowało 68 879 unikalnych wyszukiwań Google od 900 dorosłych użytkowników z USA. Wyniki są jednoznaczne:

• gdy na stronie pojawiała się odpowiedź AI, użytkownicy klikali tradycyjny wynik w 8% wizyt,
• bez odpowiedzi AI – w 15% wizyt, czyli niemal dwa razy częściej,
• w linki umieszczone bezpośrednio w podsumowaniu AI klikało zaledwie 1% użytkowników,
• sesja kończyła się po stronie z odpowiedzią AI w 26% przypadków, wobec 16% przy klasycznych wynikach.

Źródło: Pew Research Center

Krótko mówiąc – im więcej AI na stronie wyników, tym mniej ruchu trafia na nasze strony. Ruch więc się przesuwa, ale nie znika, a użytkownik wciąż szuka informacji. Zmienia się przede wszystkim to, gdzie i jak trzeba o niego zawalczyć.

GEO, AEO, LLMO, AI SEO – co oznaczają te skróty?

Zanim pójdziemy dalej, uporządkujmy pojęcia. Wokół pozycjonowania w AI narosło sporo terminów, których używa się zamiennie:

• AEO (Answer Engine Optimization) – optymalizacja pod „silniki odpowiedzi”, czyli bycie źródłem, z którego system buduje bezpośrednią odpowiedź zamiast listy linków.
• GEO (Generative Engine Optimization) – to samo, tylko w kontekście generatywnej AI. Chodzi o to, by model wskazał, zacytował lub polecił naszą treść, gdy tworzy odpowiedź od zera.
• LLMO (Large Language Model Optimization) – optymalizacja pod konkretne modele językowe, np. ChatGPT, Gemini czy Claude.
• AI SEO – najbardziej pojemne określenie, które obejmuje wszystkie powyższe.

Różnice między nimi bywają płynne i w praktyce mocno się zazębiają. Dlatego w dalszej części będę posługiwał się głównie skrótem GEO – jako określeniem na całą widoczność w odpowiedziach generowanych przez AI. Jest to termin, który najbardziej przebił się do świadomości. 

Czym różni się AI search od klasycznego wyszukiwania?

W klasycznym wyszukiwaniu Google pokazuje powiązane wątki i zostawia decyzję użytkownikowi – to on wybiera, w który wynik kliknąć i co zgłębić. W AI search ta decyzja jest z niego zdjęta. Model sam odpala zapytania i zbiera odpowiedzi, tworząc z nich jedną, gotową całość.

Opiera się to na mechanizmie query fan-out, który Google stosował już wcześniej w klasycznych wynikach. Polega on na rozbiciu Twojego pytania na wiele powiązanych zapytań. Dla przykładu: pytanie „jak naprawić trawnik pełen chwastów” model może rozbić na „najlepsze herbicydy do trawnika”, „usuwanie chwastów bez chemii” czy „jak zapobiegać chwastom”. Źródło: Google Search Central.

Na tej samej zasadzie w klasycznych wynikach działają sekcje „Podobne pytania” (People Also Ask) czy „Wyszukiwania podobne do”.

Sam mechanizm znamy więc od lat – nazwa „query fan-out” spopularyzowała się dopiero przy AI Mode. Nowością nie jest rozbijanie zapytań, tylko to, że model sam je odpala i od razu składa z nich odpowiedź za Ciebie. Dzieje się to w technice RAG (retrieval-augmented generation) – zamiast zmyślać, model sięga do indeksu wyszukiwarki po aktualne strony i na ich podstawie tworzy syntezę wraz z linkami do źródeł.

Z perspektywy użytkownika zmienia się przez to sam charakter interakcji. Zamiast dziesięciu niebieskich linków, które sam przegląda, dostaje jedną odpowiedź – a źródła są w niej uzupełnieniem, nie zawsze głównym daniem. 

Czy GEO zastąpi SEO? Nie

I tu dochodzimy do sedna – GEO nie zastępuje SEO tylko je rozszerza. 

Nawet Google w swoim poradniku dla właścicieli stron pisze wprost, że SEO nadal jest istotne dla generatywnych funkcji wyszukiwania. Powód jest techniczny – AI Overviews i AI Mode są “zakorzenione” w podstawowych systemach rankingowych i jakościowych Google. Te same algorytmy, które od lat decydują o klasycznych wynikach, decydują też o tym, co trafia do odpowiedzi AI (źródło: Google Search Central).

Google idzie nawet dalej i definiuje oba modne skróty. AEO to dla niego answer engine optimization, GEO to generative engine optimization. A potem dodaje, że z jego perspektywy optymalizacja pod generatywne wyszukiwanie to wciąż optymalizacja pod wyszukiwarkę – czyli po prostu SEO.

Skoro model w technice RAG sięga do indeksu, to strona, której w tym indeksie nie ma, nie ma szans pojawić się w odpowiedzi AI. Google potwierdza to wprost – żeby zakwalifikować się jako link wspierający w AI Overviews czy AI Mode, strona musi być zaindeksowana, kwalifikować się do wyświetlenia w Google i być dostępna ze snippetem.

Co nadal jest fundamentem?

Skoro AI korzysta z tego samego indeksu, to fundamenty pozostają te same. Google wskazuje wprost, że dla generatywnego wyszukiwania nadal liczą się m.in.:

• crawlability, czyli techniczna dostępność strony dla robotów,
• linkowanie wewnętrzne,
• page experience i szybkość ładowania,
• dostępność ważnych treści w formie tekstowej,
• wysokiej jakości multimedia,
• zgodność danych strukturalnych z tym, co realnie widać na stronie,
• aktualne dane w Merchant Center i Profilu Firmy.

Co ciekawe, Google w swoich publikacjach rozprawia się też z kilkoma „hackami” na AI, które ostatnio zrobiły furorę. Nie potrzebujesz specjalnego schematu schema.org ani pliku llms.txt, żeby pojawić się w AI Overviews czy AI Mode. Innymi słowy – zamiast gonić za magicznymi trikami, lepiej solidnie odrobić klasyczną robotę SEO. Ta się nie zdezaktualizowała.

Przeczytaj także: Pisanie treści pod AI i GEO – jak budować przewagę marki?

Co GEO dokłada do SEO?

Skoro fundament zostaje, to gdzie w ogóle miejsce na GEO? SEO odpowiada za to, żeby strona była dostępna, zrozumiała, wiarygodna i widoczna w wyszukiwarkach. GEO dokłada do tego jedno pytanie: czy ta sama treść, marka lub firma pojawia się jako źródło, cytat albo rekomendacja w odpowiedziach AI?

W praktyce sprowadza się to do trzech obszarów.

Cytowalność treści

Modele i silniki odpowiedzi chętnie sięgają po fragmenty jasne, konkretne i łatwe do wykorzystania jako uzasadnienie odpowiedzi. Chodzi o zwykłą dbałość o definicje, porównania, dane, przykłady, sekcje FAQ, tabele i krótkie, rzeczowe odpowiedzi. Paradoksalnie to często po prostu dobra, uporządkowana treść – taka, jaką i tak powinniśmy tworzyć dla człowieka.

Obecność poza własną stroną

Wyobraź sobie, że ktoś pyta AI: „jaka agencja SEO we Wrocławiu jest dobra dla e-commerce?”. Model nie patrzy wtedy wyłącznie na stronę agencji. Bierze pod uwagę opinie, wzmianki, artykuły zewnętrzne, rankingi, profile firmowe, case studies i spójność informacji w całej sieci. Mądrze prowadzony link building staje się właśnie jeszcze bardziej istotny. 

Techniczna dostępność dla różnych crawlerów

To temat, o którym łatwo zapomnieć, a jest kluczowy. Modele AI korzystają z własnych robotów, a te bywają rozdzielone według zastosowań. OpenAI rozróżnia na przykład OAI-SearchBot – używany do pojawiania się w wynikach ChatGPT Search – oraz GPTBot, wykorzystywany do potencjalnego trenowania modeli.

Warto rozróżnić dwie kategorie crawlerów, bo pełnią różne role:

• Crawlery „wyszukiwarkowe” (np. OAI-SearchBot, PerplexityBot, ClaudeBot) – wpuszczasz je, bo dają Ci szansę na pojawienie się i zacytowanie w odpowiedziach AI, a więc na ruch zwrotny.
• Crawlery „treningowe” – zbierają treść po to, by zasilić dane, na których uczą się modele. Ruchu Ci nie oddają.

W tej drugiej grupie jest jeden robot, o którym warto wiedzieć – CCBot od Common Crawl. To organizacja non-profit, która od lat buduje otwarty, publiczny zbiór treści z sieci. Sama Ciebie nie cytuje ani nie odsyła ruchu, ale z jej zbioru korzystają dziesiątki modeli – na danych Common Crawl trenowano m.in. GPT-3, LLaMA czy Mistral.

Podsumowanie – SEO to fundament, GEO to jego rozszerzenie

Wracając do pytania z tytułu. Czy GEO zastąpi SEO? Nie sądze – i nie sądzi tak również Google. Zmienia się cel. Kiedyś liczyła się głównie pozycja i kliknięcie. Dziś weryfikacja efektów widoczności znacznie się zmienia. Dochodzą do tego widoczność w odpowiedziach, cytowania, rekomendacje marki i to jak firma jest w ogóle reprezentowana w systemach AI. Ale to wszystko wciąż stoi na tym samym fundamencie – dostępnej, wartościowej i wiarygodnej treści, którą wyszukiwarka potrafi znaleźć i zrozumieć.

Przeczytaj więcej: Dlaczego SEO nie zniknie, a staje się jeszcze ważniejsze w świecie AI?