Przyszłość i wyzwania optymalizacji dla LLM i jak sobie z nimi radzić

Na przestrzeni ostatniej dekady obserwowaliśmy dynamiczny rozwój strategii SEO, doskonaląc metody pozyskiwania widoczności w wyszukiwarkach internetowych. Skupialiśmy się na optymalizacji słów kluczowych, budowaniu autorytetu poprzez linkowanie zwrotne i zapewnieniu technicznej sprawności witryn. Działania te stanowiły solidny fundament marketingu cyfrowego, jednak obecny postęp technologiczny otwiera przed nami zupełnie nowy rozdział w dziedzinie optymalizacji.

Wprowadzenie i upowszechnienie dużych modeli językowych (LLM), stanowiących rdzeń zaawansowanych systemów AI, inicjuje istotne zmiany w sposobie funkcjonowania wyszukiwania informacji. Zamiast postrzegać ten rozwój jako zagrożenie dla ugruntowanych praktyk SEO, należy dostrzec w nim potencjał do tworzenia bardziej zaawansowanych, merytorycznych i autentycznie wartościowych treści. Następuje ewolucja od pozycjonowania pod kątem konkretnych fraz do budowania statusu zaufanego źródła informacji. Wymaga to nowego podejścia, które pozwoli nie tylko adaptować się do zmian, ale również wykorzystać je do osiągnięcia przewagi konkurencyjnej.

Od dopasowania słów kluczowych do zrozumienia kontekstowego.

Tradycyjne SEO w dużej mierze opierało się na skutecznym dopasowaniu treści witryny do precyzyjnie zdefiniowanych słów kluczowych. Był to proces, którego celem było wykazanie algorytmom wyszukiwarek, że dana strona stanowi najbardziej trafną odpowiedź na konkretne zapytanie.

Optymalizacja pod LLM to bardziej złożony proces. Jego celem nie jest już tylko osiągnięcie wysokiej pozycji na liście wyników wyszukiwania, ale przede wszystkim stanie się wiarygodnym źródłem, na podstawie którego AI formułuje kompleksowe i precyzyjne odpowiedzi dla użytkowników. W tym modelu nie konkurujemy o kliknięcie w link, lecz o to, by nasza treść została uznana za najbardziej wartościową i wykorzystana w finalnej odpowiedzi generowanej przez model językowy.

W kontekście LLM, koncepcja E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) zdecydowanie nabiera większego znaczenia. Staje się ona fundamentem wiarygodności, ponieważ LLM, w procesie generowania odpowiedzi, intensywniej niż klasyczne wyszukiwarki weryfikują sygnały świadczące o autentycznym doświadczeniu, głębokiej wiedzy i ugruntowanym autorytecie. To sprawia, że firmy i specjaliści, którzy od dawna inwestowali w strategie SEO oparte na wysokiej jakości contencie i dbałości o zasady E-E-A-T, znajdują się dziś w znacznie lepszej pozycji wyjściowej. Ich dotychczasowe działania stanowią solidny kapitał, który procentuje w postaci lepszej widoczności i zaufania w nowym ekosystemie informacyjnym.

Coraz większa popularność i społeczna adaptacja LLM rodzi nowe wyzwania dla branży marketingowej.

Wdrożenie skutecznej optymalizacji pod LLM wymaga stawienia czoła wyzwaniom, które pojawiają się zarówno po stronie Klienta jak i agencji:

1. Opracowanie nowych modeli pomiaru ROI – konieczne staje się uzasadnienie budżetu na działania, których efekty są trudniejsze do zmierzenia za pomocą tradycyjnych wskaźników (CTR, pozycja). Wyzwaniem jest powiązanie widoczności w odpowiedziach AI z realnymi celami biznesowymi, takimi jak sprzedaż czy generowanie leadów.
2. Monitorowanie i kontrola wizerunku marki – pojawia się ryzyko utraty kontroli nad przekazem, gdy AI interpretuje i prezentuje informacje o produktach czy usługach. Kluczowe staje się znalezienie sposobu na monitorowanie tych treści i wpływanie na nie, aby uniknąć błędów lub negatywnych opinii.
3. Definiowanie nowych kompetencji w zespołach – zmiany wymagają ewolucji ról w organizacjach. Potrzebni stają się stratedzy treści AI, analitycy potrafiący pracować z nowymi metrykami oraz specjaliści łączący wiedzę techniczną z głębokim rozumieniem contentu.
4. Adaptacja narzędzi i metod analitycznych – klasyczne narzędzia SEO stają się niewystarczające. Wyzwaniem jest wdrożenie systemów zdolnych do śledzenia cytowań i widoczności marki wewnątrz odpowiedzi generowanych przez AI oraz efektywne raportowanie tych danych.
5. Ewolucja analizy zapytań – badanie słów kluczowych musi zostać rozszerzone o identyfikację złożonych, konwersacyjnych problemów, które mogą inicjować odpowiedzi LLM. Wymaga to głębszego zrozumienia intencji i kontekstu zapytań użytkowników.
6. Zaawansowana optymalizacja techniczna – nacisk przesuwa się na specjalistyczne wdrożenia danych strukturalnych, które działają jak precyzyjne drogowskazy dla maszyn i ułatwiają im zrozumienie treści.
7. Zarządzanie jakością i wiarygodnością treści – niezbędna staje się ciągła weryfikacja, czy wszystkie materiały – również te tworzone przy wsparciu AI – spełniają rygorystyczne normy E-E-A-T, aby mogły zostać uznane za głęboko merytoryczne i godne zaufania źródło informacji.

Praktyczne kroki w kierunku skutecznej optymalizacji pod LLM

Adaptacja do nowych warunków wymaga wdrożenia konkretnych działań. Poniższe kroki stanowią praktyczne podstawy strategii dostosowanej do wymogów LLM:

• Krok 1 – buduj i komunikuj ekspercki autorytet. Twoje unikalne dane i specjalistyczna wiedza to największa wartość. Wykorzystuj je aktywnie, publikując autorskie analizy, raporty i szczegółowe studia przypadków, które potwierdzają Twój status eksperta w danej dziedzinie.
• Krok 2 – koncentruj się na intencjach, a nie na frazach. Zrozum problemy i potrzeby swoich odbiorców – to ważniejsze niż dopasowanie do słów kluczowych. Twórz skuteczne treści, które oferują kompleksowe rozwiązania i wyczerpująco odpowiadają na pytania użytkowników.
• Krok 3 – priorytetyzuj strukturę techniczną. Zorganizuj treść w sposób logiczny i zrozumiały dla systemów AI. Stosuj prawidłową hierarchię nagłówków, listy i tabele, a co najważniejsze, pamiętaj, że implementacja danych strukturalnych jest obecnie standardem.
• Krok 4 – dywersyfikuj formaty treści. Pamiętaj, że modele językowe analizują coraz szersze spektrum źródeł, włączając w to transkrypcje materiałów wideo, podcastów czy treść zawartą na grafikach. Twórz spójny ekosystem treści wokół danego tematu, wykorzystując różne formaty, aby zwiększyć zasięg i autorytet.
• Krok 5 – nadzoruj proces jako ekspert (human in the loop). Traktuj sztuczną inteligencję jako potężne narzędzie analityczne i wspomagające. Pamiętaj jednak, że to Ty – jako ekspert, redaktor i strateg – jesteś odpowiedzialny za nadanie treściom ostatecznej jakości, wiarygodności, empatii i strategicznego kierunku. Twoja rola merytorycznego nadzorcy zyskuje na znaczeniu.

AI to przyszłość wyszukiwania. 

Zmiany napędzane przez LLMy to trwały kierunek rozwoju technologii wyszukiwania. To proces, który promuje treści o najwyższej jakości, głębi merytorycznej i autentyczności. Dla użytkowników to ułatwienie procesu wyszukiwania. Dla firm i specjalistów jest to wezwanie do podniesienia standardów i skupienia się na tworzeniu prawdziwej wartości dla odbiorców.

Dzisiaj ruch z LLM to ułamek tego, który pochodzi z Google, jednak już dziś trwają testy AI Mode w Stanach Zjednoczonych w ramach którego klasyczna wyszukiwarka korzystając z Gemini staje się hybrydą wyszukiwarki i LLMa. Czy tego chcemy, czy nie, AI to przyszłość wyszukiwania i im szybciej dostosujemy nasze strony do zmian tym lepiej dla nas.