Jak mądrze wykorzystać AI w SEO? (WYWIAD)

Wywiad z ekspertem

Michał Ziach: Mateusz, zacznijmy od podstaw. Jak duże znaczenie mają dziś modele językowe dla SEO?

Mateusz Wiśniewski: Ogromne. Znajomość i umiejętność wykorzystania LLM-ów to obecnie konieczność dla każdego specjalisty SEO. Google od dawna stosuje modele językowe, takie jak BERT czy MUM, by lepiej rozumieć kontekst zapytań użytkowników. To zmienia całe podejście do optymalizacji stron.

Czyli klasyczne techniki, jak keyword stuffing, są już przeszłością?

Tak, takie metody nie działają od lat. Teraz trzeba skupić się na semantycznym dopasowaniu treści i optymalizacji pod użytkownika, a nie tylko pod algorytm. Liczy się nie tylko słowo kluczowe, ale też jego kontekst i powiązane tematycznie zapytania.

No dobrze, a w jaki sposób specjaliści SEO mogą praktycznie wykorzystać LLM-y w swojej codziennej pracy?

Jest kilka kluczowych obszarów:

• Tworzenie treści – AI może pomagać w generowaniu tekstów, ale trzeba umieć je dobrze edytować i dostosowywać do wymagań SEO.
• Analiza konkurencji – modele językowe mogą przeszukiwać topowe wyniki Google, wyciągać wnioski i sugerować najlepsze praktyki.
• Optymalizacja techniczna – AI pomaga w analizie błędów na stronie i formułowaniu wytycznych dla deweloperów.
• Raportowanie dla klientów – LLM może przekształcać techniczne informacje na bardziej przystępny język.
• Analiza korelacji i trendów – Model LLM może analizować ogromne zbiory danych, identyfikując zależności między pozycjami słów kluczowych a różnymi czynnikami, takimi jak liczba linków, ruch organiczny, CTR (współczynnik klikalności). Taka analiza może pomóc w odkryciu, które czynniki mają największy wpływ na pozycję w wynikach wyszukiwania.
• Segmentacja i grupowanie danych – Model LLM może automatycznie grupować słowa kluczowe i strony na podstawie tematów, intencji użytkownika lub innych kryteriów. To ułatwia analizę i identyfikację obszarów, które wymagają optymalizacji.
• Wykrywanie anomalii – Model LLM może być wykorzystywany do wykrywania nietypowych zmian w pozycjach, ruchu lub innych parametrach. To pomaga w identyfikacji potencjalnych problemów (np. nagły spadek pozycji).
• Prognozowanie – Na podstawie analizy danych historycznych, model LLM może próbować przewidywać przyszłe zmiany w pozycjach lub ruchu. To pozwala na bardziej proaktywne planowanie działań SEO.

Jakie są kluczowe obszary dla zastosowania AI w SEO?

Wspomniałeś o optymalizacji technicznej. Czy AI może realnie pomóc w komunikacji z zespołami deweloperskimi?

Tak i to bardzo. Modele językowe mogą generować precyzyjne instrukcje dla programistów oraz tworzyć raporty dla klientów w zrozumiałym języku. AI skraca dystans między zespołami i przyspiesza procesy wdrożeniowe. Wiem to, bo sami tak działamy z klientami.

A jak wygląda kwestia wiarygodności AI? Modele językowe czasami „halucynują” i podają błędne informacje.

To prawda. LLM-y czasami generują nieprawdziwe treści, dlatego ważne jest, by specjalista SEO zawsze weryfikował wyniki. Dobrym podejściem jest „trening” modelu poprzez dostarczanie mu konkretnych danych, np. z bazy produktów klienta. Wtedy AI opiera się na sprawdzonych informacjach.

To powrót do testowania i dopasowywania się do nowych mechanizmów.

Mateusz Wiśniewski, SEO Team Leader

Jaka jest Twoja prognoza dotycząca przyszłości SEO w erze AI?

SEO się zmieni, ale nie zniknie. Specjaliści będą bardziej efektywni, ponieważ AI pomoże im w analizie i optymalizacji. Poza tym SEO nie może już bazować tylko na Google – może więc wzrosnąć znaczenie innych wyszukiwarek i systemów rekomendacyjnych, np. opartych na AI.

Brzmi, jakbyśmy wracali do czasów, kiedy SEO było bardziej eksperymentalne i dynamiczne.

Dokładnie. To powrót do testowania i dopasowywania się do nowych mechanizmów. Trzeba będzie nauczyć się nie tylko pozycjonowania w Google, ale też w nowych systemach wyszukiwania, które będą wykorzystywać AI.

Czym różni się klasyczne SEO od AI SEO?

Podsumowanie

SEO w erze AI nie polega już na prostym optymalizowaniu stron pod Google, ale na wykorzystywaniu modeli językowych do analizy i usprawniania procesów. Kluczowe jest umiejętne łączenie technologii z ekspercką wiedzą. Jedno jest pewne – przyszłość SEO zapowiada się fascynująco!