Jak mądrze wykorzystać AI w SEO? Wywiad z marca 2025 i stan na październik 2026

AI pomaga w SEO najbardziej w analizie danych, grupowaniu fraz, raportach i wersjach roboczych treści, ale każdy wynik musi sprawdzić człowiek. Do takich wniosków doszliśmy w wywiadzie z marca 2025 roku z Mateuszem Wiśniewskim, wtedy SEO Team Leaderem w ICEA. Jego odpowiedzi zostawiamy jako zapis tamtej daty, a pod każdą dopisujemy stan na październik 2026 roku.

O czym rozmawialiśmy w marcu 2025 roku?

O tym, jak wykorzystać modele językowe w codziennej pracy nad SEO. 3 marca 2025 roku opublikowaliśmy rozmowę, w której Michał Ziach, CTO ICEA, pytał Mateusza Wiśniewskiego, wtedy SEO Team Leadera w ICEA, o AI w pracy z klientami. Główna teza rozmowy brzmiała: „SEO się zmieni, ale nie zniknie. Specjaliści będą bardziej efektywni, ponieważ AI pomoże im w analizie i optymalizacji.”

Od tamtej pory Google wprowadził w Polsce Tryb AI, a Search Console dostała osobny raport wyświetleń w odpowiedziach AI. Dlatego wypowiedzi z marca 2025 roku zostawiamy bez zmian, jako zapis tamtej daty. Pod każdą dopisujemy, co się od tego czasu zmieniło. Te dopiski oznaczamy jako „Stan na październik 2026”.

Wypowiedzi rozmówcy cytujemy w cudzysłowie albo streszczamy blisko oryginału. Szerzej o tym, jak wyszukiwanie z AI zmienia drogę klienta do firmy, piszemy na stronie AI Search.

Jak duże znaczenie mają modele językowe dla SEO?

Duże, bo na modelach językowych opiera się dziś zarówno wyszukiwarka, jak i praca specjalisty. W marcu 2025 roku Mateusz Wiśniewski odpowiedział krótko: „Ogromne.” Dodał, że „znajomość i umiejętność wykorzystania LLM-ów to obecnie konieczność dla każdego specjalisty SEO”, a Google „od dawna stosuje modele językowe, takie jak BERT czy MUM, by lepiej rozumieć kontekst zapytań użytkowników”. LLM to skrót od large language model, czyli duży model językowy.

Stan na październik 2026. Google w przewodniku po swoich systemach rankingowych opisuje BERT jako system AI, który pomaga zrozumieć, jak połączenia słów wyrażają różne znaczenia i intencje. MUM według tego samego przewodnika nie jest obecnie używany do ogólnego rankingu, tylko do wybranych zastosowań.

Wygrywa więc treść, która odpowiada na pytanie klienta, a nie ta, która powtarza frazę.

Doszła za to nowa warstwa. AI Overviews i Tryb AI Google buduje na swoich głównych systemach rankingowych i systemach jakości. Tryb AI działa po polsku od 8 października 2025 roku i według zapowiedzi Google Polska korzysta z dostosowanej wersji modelu Gemini.

Dla firmy wniosek jest prosty: Google coraz lepiej rozumie, o czym jest strona. Wygrywa więc treść, która odpowiada na pytanie klienta, a nie ta, która powtarza frazę.

Czy upychanie słów kluczowych jeszcze działa?

Nie. W marcu 2025 roku Mateusz Wiśniewski mówił, że takie metody „nie działają od lat”. Radził skupić się „na semantycznym dopasowaniu treści i optymalizacji pod użytkownika, a nie tylko pod algorytm”, bo liczy się „nie tylko słowo kluczowe, ale też jego kontekst i powiązane tematycznie zapytania”.

Stan na październik 2026. Google nadal wymienia upychanie słów kluczowych w zasadach dotyczących spamu jako wypełnianie strony słowami kluczowymi albo liczbami w celu manipulowania pozycjami. Rada o powiązanych zapytaniach zyskała za to nowe znaczenie. Google opisuje rozgałęzienie zapytania (query fan-out) jako zestaw jednoczesnych, powiązanych zapytań, które model generuje, żeby zebrać więcej informacji do jednej odpowiedzi.

Pytanie „jak wybrać agencję SEO dla sklepu internetowego” może więc rozgałęzić się na przykład na zapytania o to, na czym polega pozycjonowanie sklepu, ile kosztuje, jak mierzyć efekty i jakie opinie mają wykonawcy. Strona, która odpowiada tylko na frazę główną, ma mniej okazji, by trafić do takiej odpowiedzi.

Jak pisać pod ten mechanizm, opisujemy we wpisie o optymalizacji treści pod query fan-out. To, jak wyszukiwarki mierzą bliskość znaczeń między pytaniem a tekstem, wyjaśniamy we wpisie o podobieństwie cosinusowym w SEO.

Do czego specjaliści SEO wykorzystują modele językowe?

Do pracy z tekstem i z danymi. W rozmowie z marca 2025 roku Mateusz Wiśniewski wymienił osiem obszarów. Tabela streszcza je blisko jego słów, a w ostatniej kolumnie dopisujemy, na co uważać w październiku 2026 roku.

Obszar	Co mówił Mateusz Wiśniewski (marzec 2025)	Na co uważać (stan na październik 2026)
Tworzenie treści	AI może pomagać w pisaniu tekstów, ale trzeba je dobrze edytować i dostosować do wymagań SEO.	Google dopuszcza treści tworzone z pomocą AI, jeśli są pomocne. Masowe strony bez wartości dla czytelnika uznaje za spam.
Analiza konkurencji	Model może przeglądać najwyższe wyniki w Google, wyciągać wnioski i podpowiadać dobre praktyki.	Sprawdź, czy model otworzył aktualne wyniki. OpenAI sama ostrzega, że wyniki i cytowania w ChatGPT mogą być niepełne albo nieaktualne.
Optymalizacja techniczna	AI pomaga analizować błędy na stronie i pisać wytyczne dla deweloperów.	Wytyczną sprawdź na żywej stronie, na przykład narzędziem do sprawdzania adresu URL w Search Console, zanim trafi do zespołu.
Raporty dla klientów	Model zamienia techniczne informacje na przystępny język.	Każdą liczbę w raporcie porównaj ze źródłem danych.
Korelacje i trendy	Model może analizować duże zbiory danych i szukać zależności między pozycjami a liczbą linków, ruchem albo CTR.	Korelacja nie dowodzi przyczyny. Obliczenia zlecaj jako kod na pełnym eksporcie danych, nie na tabeli wklejonej do czatu.
Grupowanie danych	Model może automatycznie grupować słowa kluczowe i strony według tematu albo intencji.	Wyniki grupowania przejrzyj na próbce, zanim oprzesz na nich strukturę strony.
Wykrywanie anomalii	Model może wychwytywać nietypowe zmiany pozycji albo ruchu, na przykład nagły spadek.	Spadek potwierdź w Search Console i porównaj z datami zmian na stronie.
Prognozowanie	Na podstawie danych historycznych model może próbować przewidywać zmiany pozycji albo ruchu.	Dane sprzed wprowadzenia Trybu AI nie pokazują jego wpływu na ruch, więc prognozę traktuj jako orientację.

Osobno Mateusz Wiśniewski podkreślał współpracę z programistami. Modele językowe „mogą generować precyzyjne instrukcje dla programistów oraz tworzyć raporty dla klientów w zrozumiałym języku”, a „AI skraca dystans między zespołami i przyspiesza procesy wdrożeniowe”. Stan na październik 2026: to zastosowanie dalej się sprawdza, pod warunkiem że instrukcję przed wysłaniem przeczyta ktoś, kto zna stronę. Od czego zacząć pracę z asystentem, opisujemy w poradniku jak korzystać z ChatGPT.

Jak radzić sobie z halucynacjami modeli językowych?

Sprawdzać każdy wynik i dawać modelowi źródła. W marcu 2025 roku Mateusz Wiśniewski mówił: „LLM-y czasami generują nieprawdziwe treści, dlatego ważne jest, by specjalista SEO zawsze weryfikował wyniki.” Jako dobre podejście wskazywał „trening” modelu przez dostarczanie mu konkretnych danych, na przykład z bazy produktów klienta, bo „wtedy AI opiera się na sprawdzonych informacjach”.

Stan na październik 2026. Google we wskazówkach o treściach tworzonych z pomocą generatywnej AI, zaktualizowanych 1 października 2026 roku, pisze, że modele generatywne nie wyszukują faktów, tylko przewidują prawdopodobny ciąg słów. Dlatego zaleca ręcznie sprawdzić każdą taką treść przed publikacją. Dotyczy to także tytułów, opisów meta, danych strukturalnych i tekstów alternatywnych obrazów.

To, co rozmówca nazwał „treningiem”, dziś zwykle oznacza podanie modelowi danych w samym zapytaniu, bez zmiany samego modelu. Ten sposób pracy to RAG (retrieval-augmented generation), który opisujemy we wpisie czym jest RAG i jak wpływa na rozwój AI. Zmniejsza ryzyko zmyśleń, ale go nie usuwa, więc sprawdzenie przez człowieka zostaje obowiązkowe.

Sklepy internetowe mają dodatkowy obowiązek. Według tej samej strony Google Merchant Center wymaga, żeby obrazy wygenerowane przez AI miały w metadanych oznaczenie IPTC TrainedAlgorithmicMedia. Tytuły i opisy produktów wygenerowane przez AI trzeba oznaczyć jako takie.

Czy SEO przetrwa w erze AI?

Tak, ale samo już nie wystarcza. W marcu 2025 roku prognoza brzmiała: „SEO się zmieni, ale nie zniknie.” Mateusz Wiśniewski dodawał, że „SEO nie może już bazować tylko na Google”, bo może wzrosnąć znaczenie innych wyszukiwarek i systemów rekomendacyjnych opartych na AI. Na uwagę, że SEO znów staje się bardziej eksperymentalne, odpowiedział: „Dokładnie. To powrót do testowania i dopasowywania się do nowych mechanizmów.”

Stan na październik 2026. Prognoza się sprawdza, a wyszukiwanie z AI ma już swoje narzędzia i swój pomiar.

• Google wprowadził Tryb AI w Polsce 8 października 2025 roku. Według Google Polska dzieli on pytanie na podtematy i wysyła wiele zapytań naraz.
• ChatGPT szuka w sieci także w bezpłatnym planie. Według pomocy OpenAI strona może trafić do tych wyników tylko wtedy, gdy wpuszcza robota OAI-SearchBot, a serwer albo CDN nie blokuje jego ruchu.
• Search Console od 31 sierpnia 2026 roku udostępnia wszystkim witrynom raport generatywnej AI z wyświetleniami w AI Overviews i Trybie AI.

Fundament zostaje ten sam. Google pisze w przewodniku z lipca 2026 roku, że optymalizacja pod wyszukiwanie generatywne to optymalizacja doświadczenia wyszukiwania, „a więc nadal SEO”. Dochodzą nowe miejsca, w których klient szuka odpowiedzi. Do tego dochodzi osobny pomiar.

W modelu Search Ecosystem™ AI Search to osobny kanał zbudowany na tym samym fundamencie co Google Search. Jak działa odpowiedź w Google, pokazujemy we wpisie o Trybie AI.

Najważniejsze wnioski i co zrobić teraz.

Teza z marca 2025 roku się broni: AI nie zastąpiło SEO, tylko zmieniło sposób pracy specjalistów i miejsca, w których klient szuka odpowiedzi. Nowe jest to, że wyszukiwanie z AI działa dziś po polsku, a jego efekty da się mierzyć w Search Console.

1. Spisz, do czego Twój zespół albo agencja używa modeli językowych. Przy każdym zastosowaniu wpisz, kto sprawdza wynik.
2. Przejrzyj strony, które powstały z pomocą AI: fakty, ceny, tytuły, opisy meta i dane strukturalne.
3. Usuń albo połącz strony tworzone masowo pod warianty fraz, które nic nie wnoszą.
4. Otwórz w Search Console raport generatywnej AI i sprawdź, które podstrony mają wyświetlenia w odpowiedziach AI.
5. Sprawdź w robots.txt i w ustawieniach CDN, czy Googlebot i OAI-SearchBot mają dostęp do strony.
6. Zadaj asystentom AI pytania, które zadają Twoi klienci przed zakupem. Zapisz, kto pojawia się w odpowiedziach. Metodę opisujemy w przewodniku jak sprawdzić, czy AI poleca Twoją markę.

Co dalej: zacznij od pomiaru i od kontroli tego, co już opublikowałeś. Dopiero potem decyduj o nowych treściach i narzędziach.

Najczęstsze pytania.

Czy Google obniża pozycje za treści pisane przez AI?

Nie za samo użycie AI. Google uznaje za spam masowe tworzenie stron, które nie wnoszą nic dla czytelnika, a generowanie ich narzędziami AI podaje w zasadach dotyczących spamu jako jeden z przykładów.

Czy plik llms.txt pomaga w widoczności w Google?

Nie. Google w przewodniku z lipca 2026 roku pisze, że wyszukiwarka ignoruje takie pliki, więc ich dodanie ani nie pomaga, ani nie szkodzi widoczności w Google.

Czy narzędzie zewnętrzne może pokazać, jak Google ocenia moją stronę w odpowiedziach AI?

Nie. Google zaznacza, że żadne narzędzie zewnętrzne nie ma dostępu do jego wewnętrznych systemów rankingowych ani systemów AI. Wyświetlenia w AI Overviews i Trybie AI pokazuje raport generatywnej AI w Search Console.