Generative Engine Optimization (GEO) to nowa strategia marketingu treści, której celem jest zwiększenie widoczności marki w odpowiedziach generatywnej AI, takich jak Google AI Overviews, ChatGPT czy Perplexity AI.
RP CONSULTING Rafał Pasterczyk wskazuje, że w przeciwieństwie do klasycznego SEO, celem GEO nie jest już tylko pojawienie się wysoko w organicznych wynikach wyszukiwarki Google, ale bycie wymienianym, cytowanym i uznanym za źródło w odpowiedziach generowanych przez AI.
Jest to zatem kolejny dowód na to, że w kreowaniu działań marketingowych coraz większe znaczenie odgrywać będzie rozpoznawalność marki, budowana sukcesywnie na wielu płaszczyznach i w różnych mediach. Istotne będą wzmianki i cytowania, pochodzące zwłaszcza z mediów czy portali o dużej rozpoznawalności, których strony internetowe są często odwiedzane. To bardzo ciekawe, gdyż coraz większą popularność zyskiwać może „stary”, czasem już zapomniany, klasyczny PR w miejsce nastawienia się wyłącznie na promowanie słów kluczowych w mało angażujących treściach.
Czego dowiesz się z artykułu?
GEO vs. klasyczne SEO – jakie są najważniejsze różnice?
Cel:
- SEO: Celem jest jak najwyższa pozycja w tradycyjnych SERP-ach (stronach wyników wyszukiwania).
- GEO: Celem jest, aby Twoja treść została wybrana i użyta jako źródło w odpowiedziach generowanych przez AI.
Mechanizm działania:
- SEO: Algorytmy tradycyjnych wyszukiwarek oceniają strony na podstawie słów kluczowych, linków zwrotnych, autorytetu domeny i innych czynników.
- GEO: Silniki generatywne wykorzystują Large Language Models (LLM), które analizują ogromne ilości treści i na ich bazie generują syntetyczne, dopasowane do zapytania odpowiedzi. Skupiają się na zrozumieniu intencji użytkownika i znalezieniu najbardziej precyzyjnej, wiarygodnej i dobrze ustrukturyzowanej odpowiedzi. GEO ma zatem na celu stworzenie takich treści, które model AI wybierze jako autorytatywne źródło. Wymaga to publikowania treści wartościowych merytorycznie, aktualnych, dobrze ustrukturyzowanych i zoptymalizowanych z myślą o odczycie przez sztuczną inteligencję.
Najważniejsze różnice pomiędzy Generative Engine Optimization (GEO) a SEO ujęte zostały w poniższej tabeli.
| Cecha / Podejście | SEO (Search Engine Optimization) | GEO (Generative Engine Optimization) |
| Cel | Wysoka pozycja w wynikach wyszukiwania (SERP) i przez to większy ruch na stronie | Obecność marki i bycie cytowanym w odpowiedziach generatywnej AI, bycie wskazanym jako źródło tychże odpowiedzi |
| Odbiorca treści | Algorytmy Google/Bing i użytkownik po kliknięciu | Model AI, który przetwarza treść, i użytkownik otrzymujący odpowiedź |
| Miernik sukcesu | Pozycja w SERP, CTR, ruch organiczny na stronie | Częstotliwość cytowań przez AI, widoczność w AI Overviews / podsumowaniach, odpowiedziach generowanych przez modele językowe |
| Techniki optymalizacji | Słowa kluczowe, linki zwrotne, szybkość ładowania strony, meta tagi | Strukturalne formatowanie (listy, tabele), statystyki, cytaty, precyzyjne odpowiedzi w oparciu o konkretne dane źródłowe |
| Forma treści | Artykuły zoptymalizowane pod frazy i long-tail | Treści “AI-friendly” — jasne, zwięzłe, łatwe do cytowania |
| Ruch użytkownika | Użytkownik klika link i wchodzi na stronę | Użytkownik może w ogóle nie wejść na stronę, dlatego istotną rolę odgrywa widoczność i budowanie rozpoznawalności marki („brand visibility”) |
Źródło: RP CONSULTING Rafał Pasterczyk – opracowanie własne
Generative Engine Optimization (GEO) nie zastępuje tradycyjnego SEO, ale stanowi jego ewolucję. Wysokiej jakości SEO (tworzenie wartościowej, dobrze ustrukturyzowanej i autorytatywnej treści) wciąż jest fundamentem. Jednak GEO wymaga dodatkowego myślenia o tym, jak Twoje treści będą interpretowane i wykorzystywane przez generatywne modele AI. Firmy, które zrozumieją i wdrożą strategie GEO, zyskają znaczącą przewagę w nowej erze wyszukiwania, w której odpowiedzi są generowane, a nie tylko linkowane.
Jakie są kluczowe cechy Gnerative Engine Optimization (GEO)?
- Optymalizacja treści pod modele generatywne AI — tworzenie treści tak, aby były zrozumiałe, merytoryczne i odpowiednio ustrukturyzowane dla algorytmów AI generujących odpowiedzi.
- Kontekst i eksperckość — GEO wymaga dostarczania wartościowych, kompleksowych i eksperckich materiałów, które łączą różne perspektywy i powołują się na wiarygodne źródła.
- Struktura i metadane — istotne jest stosowanie metadanych, danych ustrukturyzowanych oraz logicznej hierarchii nagłówków, które ułatwiają AI interpretację treści.
- Multimodalność odpowiedzi — generatywne silniki AI mogą tworzyć odpowiedzi w różnych formatach, nie tylko tekstowych, ale także w formie wideo czy infografik.
- Zmiana podejścia do widoczności online — GEO przesuwa fokus z tradycyjnych linków w wynikach wyszukiwania na bezpośrednie cytowanie treści lub wymienianie marki jako źródła informacji w generowanych przez AI odpowiedziach.
Dlaczego Generative Engine Optimization (GEO) staje się ważne?
Jak można przeczytać w badaniu “Jak polscy internauci korzystają z ChatGPT?”, autorstwa GEMIUS i PBI, w pierwszym półroczu 2025 roku dynamicznie wzrasta wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji w Polsce, a narzędzia takie, jak ChatGPT, stają się elementem codziennego życia milionów Internautów. To nowy standard w sposobie pozyskiwania informacji i interakcji online.
Badanie wskazuje m. in., że liczba osób korzystających z aplikacji ChatGPT w Polsce systematycznie rosła w pierwszej połowie 2025 roku. W styczniu z ChatGPT korzystało ponad 3,6 mln użytkowników, a w kolejnych miesiącach było ich już znacznie więcej – w marcu ponad 6,7 mln, a w czerwcu ponad 9,3 mln. Największą grupę użytkowników stanowiły osoby w wieku 25–34 lata (ponad 2,1 mln), następnie w wieku 35–44 lata oraz 15–24 lata (ponad 1,8 mln), co potwierdza, że to właśnie młodsze pokolenia dominują w korzystaniu z ChatGPT. Najmniej liczebną grupę stanowili użytkownicy w wieku 55+ (0,9 mln) oraz osoby w wieku 45–54 lata (1 mln).
Działania w zakresie Generative Engine Optimization (GEO) stają się zatem koniecznością, gdyż:
- AI przejmuje rolę wyszukiwarki — coraz częściej odpowiedzi są generowane w całości w AI Overviews, ChatGPT lub innych agentach AI, bez konieczności klikania w źródło.
- Znaczenie zyskuje marka – jej rozpoznawalność budowana jest poprzez widoczność w odpowiedziach i źródłach wskazywanych przez AI.
- Modele AI “czytają” treści inaczej niż wyszukiwarki — cenią klarowną strukturę, potwierdzone dane i odpowiedni kontekst.
- Modele AI (np. ChatGPT) zyskują coraz więcej użytkowników, zwłaszcza wśród osób młodych, a tym samym przejmują ruch organiczny z wyszukiwarki Google czy Bing. Należy zatem zadbać o bycie cytowanym w generowanych przez nie odpowiedziach.
Jakie typy generatywnych silników uwzględniać w strategii GEO?
W strategii Generative Engine Optimization (GEO) warto uwzględnić różne typy generatywnych silników, bo każdy działa trochę inaczej, korzysta z innych źródeł i inaczej “wybiera” to, co zacytować.
RP CONSULTING Rafał Pasterczyk wskazuje, że można podzielić je na 3 główne kategorie:
Generatywne wyszukiwarki i AI Overviews
Te przykładowe 2 narzędzia łączą klasyczne wyszukiwanie z generatywnym podsumowaniem odpowiedzi.
- Google AI Overviews (wcześniej znana jako Search Generative Experience (SGE) – eksperymentalna wersja wyszukiwarki Google, która wykorzystuje sztuczną inteligencję generatywną do udzielania odpowiedzi na złożone zapytania użytkowników)
- Pokazuje wygenerowaną odpowiedź na górze SERP, z linkami do źródeł.
- Źródła dobierane są głównie spośród wysoko pozycjonowanych stron w klasycznym SEO.
- To dobre miejsce do optymalizacji treści strukturalnych i eksperckich.
- Bing Copilot (w Bing Search)
- Integruje wyszukiwanie z czatem AI.
- Cytuje źródła częściej niż Google AI Overviews.
Mają kluczowe znaczenie w Generative Engine Optimization (GEO): kluczowe, bo użytkownicy trafiają tu z zapytań wyszukiwarkowych — “nowa pierwsza strona Google”.
Asystenci konwersacyjni / chatboty AI
To narzędzia, w których użytkownicy zadają pytania wprost w interfejsie modelu. Przykładowo można wskazać tutaj:
- ChatGPT (OpenAI)
- Wersja bez przeglądania – bazuje na danych treningowych.
- Wersja z “browsingiem” (np. ChatGPT Plus z GPT-4o lub GPT-4 Turbo) może cytować bieżące źródła.
- Claude (Anthropic)
- Bardzo “ostrożny” w cytowaniu, ale z “browsingiem” potrafi przywołać linki.
- Gemini (Google)
- Łączy funkcje czatu i przeszukiwania sieci.
- Microsoft Copilot (czat w Windows i Edge)
- Mocno zintegrowany z Bingiem, więc może łączyć wyniki wyszukiwarki i generowane odpowiedzi.
Narzędzia te mają również kluczowe znaczenie w strategii Generative Engine Optimization (GEO), gdyż użytkownicy często kopiują stąd odpowiedzi bez wchodzenia na źródła — to “zero-click environment”, więc chodzi głównie o widoczność marki w treści generowanych odpowiedzi i cytowanych źródeł.
Wyspecjalizowane generatywne wyszukiwarki i narzędzia branżowe
Są to narzędzia skierowane do profesjonalistów lub do szybkiego researchu. Przykładowo można wskazać tutaj:
- Perplexity AI
- Każda odpowiedź zawiera odnośniki do źródeł.
- Algorytm preferuje treści klarowne, eksperckie, bogate w dane.
- You.com
- Łączy wyszukiwanie, generatywne odpowiedzi i wtyczki AI.
- Scite.ai, Elicit, Consensus (branża naukowa)
- AI generuje streszczenia z cytatami do publikacji.
- Phind (branża tech/dev)
- Skierowane do programistów, bazuje na aktualnych repozytoriach, dokumentacji i artykułach technicznych.
Znaczenie tych narzędzi w Generative Engine Optimization (GEO) jest nieco inne, generujące często mniejszy wolumen użytkowników, ale wysoką jakość ruchu – dobry target dla niszowych treści eksperckich.
Jakie priorytety w strategii Generative Engine Optimization (GEO) warto uwzględnić dla Polski i Europy?
Mając na uwadze dostępne informacje RP CONSULTING Rafał Pasterczyk wskazuje, że warto skupić swoje działania Generative Engine Optimization (GEO) na:
Google AI Overviews
- Funkcja AI Overviews (dawniej SGE) została oficjalnie wprowadzona m.in. w Polsce (w wersjach polskiej i angielskiej) od 26 marca 2025 roku.
- eksport treści w formacie, który AI „bierze na pierwszy ogień” – idealne miejsce na optymalizację struktury i jasnych odpowiedzi.
ChatGPT
- największy “gracz” wśród chatbotów — ponad 400 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie w 2025 roku na całym świecie (Index).
- w Polsce ponad 9,3 mln użytkowników w czerwcu 2025 (GEMIUS/PBI)
- ogromny zasięg i wygoda dla użytkowników (szczególnie młodszych) — ogromny potencjał na szeroką widoczność treści.
Perplexity AI
- Notuje rosnącą popularność globalnie: dynamiczny wzrost liczba aktywnych użytkowników oraz miesięcznej liczby zapytań – jak podaje Financial Times wzrosła ona z ok. 500 mln w całym 2023 roku do 250 mln w jednym miesiącu 2024.
- Posiada unikalną cechę: zawsze podaje cytowane źródła w odpowiedziach.
- stanowi idealną przestrzeń dla treści eksperckich, które AI może autentycznie cytować — bardzo korzystne dla budowania autorytetu.
Bing Copilot i inne AI-wyszukiwarki (You.com, Claude)
- Bing Copilot: łączy Bing + GPT-4, ma integrację z przeglądarką Edge, często cytuje źródła (jak podaje Firmbee).
- You.com, Claude: opcje mniej popularne, ale mają zróżnicowaną publiczność — przydatne dla niszowych segmentów (jak podaje Medium).
- Te narzędzia AI wspierają działania SEO w specyficznych niszach oraz przejmują ruch z Google i ChatGPT.
Tabela priorytetów dla strategii GEO w Polsce i Europie
| Priorytet | Silnik AI | Priorytet w strategii GEO | Co optymalizować |
| 1 | Google AI Overviews | Wysoki | Struktura, jasne streszczenia, cytowania |
| 2 | ChatGPT | Wysoki | FAQ, definicje, zwięzłość, cytowane dane |
| 3 | Perplexity AI | Średnio-wysoki | Treści eksperckie, listy, statystyki |
| 4 | Bing Copilot, You.com, Claude | Niski–średni | Niszowe tematy, treści branżowe |
Źródło: RP CONSULTING Rafał Pasterczyk – opracowanie własne na podstawie zgromadzonych informacji
Kluczowe rekomendacje
- Zacznij od Google AI Overviews i ChatGPT — największy potencjał zasięgu i widoczności.
- Równolegle działaj na Perplexity, by budować autorytet i cytowalność.
- Na końcu: uwzględnij Bing Copilot i pozostałe silniki dla niszowego uderzenia w wybrane segmenty.
Generative Engine Optimization (GEO), czyli jak tworzyć treści przyjazne modelom AI (LLM)?
Co mówi Gemini, jeśli zapytasz go o źródła?
Jako model językowy AI, nie mam dostępu do internetu w czasie rzeczywistym ani do konkretnej, dynamicznie zmieniającej się bazy danych, z której mógłbym cytować na bieżąco. Moja wiedza jest wynikiem przetworzenia ogromnej ilości danych tekstowych, w tym książek, artykułów naukowych, stron internetowych i wielu innych źródeł, które były dostępne w momencie mojego ostatniego treningu.
Dlatego nie podaję źródeł w tradycyjnym sensie, tak jak robi to człowiek, pisząc artykuł naukowy lub dziennikarski, czyli w postaci linków, bibliografii czy przypisów.
Moje odpowiedzi są syntezą i uogólnieniem informacji, które „nauczyłem się” na dany temat. Staram się przedstawiać rzetelne i sprawdzone fakty, ale nie mogę wskazać konkretnego artykułu, z którego pochodzi dana informacja, ponieważ moja wiedza jest wynikiem przetworzenia wielu różnych źródeł.
Jeśli potrzebujesz sprawdzić konkretne dane, statystyki, lub poszukać informacji z bardzo konkretnych źródeł (np. raporty branżowe, badania naukowe), polecam skorzystać z wyszukiwarki internetowej. Mogę pomóc Ci w sformułowaniu odpowiednich zapytań, które ułatwią Ci samodzielne znalezienie tych informacji.
Podsumowując:
Nie podaję źródeł w postaci linków czy bibliografii.
Moje odpowiedzi są syntezą wiedzy z setek tysięcy źródeł.
Dążę do tego, by moje odpowiedzi były jak najbardziej rzetelne i prawdziwe, bazując na ogólnodostępnej wiedzy.
Jeśli potrzebujesz weryfikacji lub chcesz dotrzeć do konkretnych, pierwotnych źródeł, musisz przeprowadzić własne poszukiwania.
Jak sprawić, by nazwa mojej firmy lub marka znalazły się w odpowiedziach generowanych przez AI?
Aby sprawić, że marka lub nazwa firmy będzie widoczna w odpowiedziach generowanych przez AI (np. ChatGPT, Google Gemini, BingChat) RP CONSULTING Rafał Pasterczyk zwraca uwagę, że trzeba zastosować nowoczesne strategie optymalizacji treści pod kątem generatywnych wyszukiwarek, zwane Generative Engine Optimization (GEO):
- Twórz treści merytoryczne, eksperckie i dobrze zorganizowane, które wyczerpują tematy i odpowiadają na konkretne pytania użytkowników, najlepiej od ogółu do szczegółu.
- Używaj pytań w śródtytułach, które imitują zapytania wpisywane w wyszukiwarki AI, a następnie daj jasne i proste odpowiedzi w pierwszych zdaniach.
- Zadbaj o spójne i konsekwentne użycie nazwy marki lub firmy we wszystkich kluczowych miejscach treści, aby algorytmy AI mogły łatwo rozpoznać ją jako autorytet i źródło informacji.
- Stosuj dane strukturalne i metadane, które pomagają AI lepiej zrozumieć kontekst strony i powiązania z marką.
- Optymalizuj treści z myślą o intencjach użytkowników oraz personalizacji wyników — czyli tworzenie odpowiedzi, które są dopasowane do indywidualnych potrzeb i preferencji.
- Buduj autorytet tematyczny (topical authority) poprzez tworzenie map tematycznych (Topical Maps), które pokazują powiązania tematyczne wokół marki i branży.
- Dbaj o szeroką obecność marki nie tylko w samej treści, ale także w opiniach, recenzjach, aktywnościach w mediach społecznościowych i wszelkich zewnętrznych źródłach, które AI może uwzględnić podczas generowania odpowiedzi.
- Monitoruj i dostosowuj strategię GEO tak, aby twoja marka była wymieniana jako źródło w generowanych odpowiedziach i przyciągała ruch na stronę.
Generative Engine Optimization (GEO) – checklista
Jeśli zatem planujesz działania Generative Engine Optimization (GEO) pod Google AI Overviews, ChatGPT, Bing Copilot czy Perplexity AI, zwróć uwagę na poniższe aspekty tworzenia treści:
Metadane – jasne i precyzyjne
- Tytuł strony (Title Tag): zawiera główne słowo kluczowe i kontekst (np. “Generative Engine Optimization (GEO) – Przewodnik 2025”).
- Meta description: krótka, klarowna odpowiedź na pytanie “o czym jest strona?”.
Struktura treści – przejrzysta i czytelna
- Nagłówki H1–H3 – jasna hierarchia; jeden H1 z głównym tematem, H2/H3 do logicznego podziału treści.
- Listy punktowane i numerowane – ułatwiają AI wyłapanie kroków/procesów.
- Tabele – świetne do porównań, dat, liczb.
- Krótkie akapity – maks. 3–4 zdania.
- Bloki cytatów i wyróżnienia – np. <blockquote> dla kluczowych danych/statystyk.
Schema Markup – by zawartość strony była lepiej zrozumiana
Przykłady użycia Schema Markup:
- Produkty: Oznaczanie cen, dostępności, recenzji produktów.
- Wydarzenia: Oznaczanie dat, lokalizacji, opisów wydarzeń.
- Recenzje: Oznaczanie ocen, opinii, autorów recenzji.
- Artykuły: Oznaczanie autorów, dat publikacji, obrazków.
- Firmy lokalne: Oznaczanie adresu, numeru telefonu, godzin otwarcia.
Formatowanie tekstu, aby był łatwiej cytowany w odpowiedziach AI
- Zacznij od definicji lub konkretnej odpowiedzi w pierwszych 2–3 zdaniach.
- Używaj w treści statystyk i liczb (AI chętnie cytuje twarde dane).
- Wstaw daty i autorów – buduje wiarygodność.
- Wymieniaj nazwę / markę – pozwala na zaprezentowanie konkretnych rozwiązań.
- Twórz streszczenia i podsumowania – ułatwia AI pobranie esencji treści.
- Dodawaj odnośniki do źródeł – także w formie hiperlinków w tekście.
Podsumowanie
W dobie rosnącej popularności narzędzi generatywnej AI, takich jak Google AI Overviews, ChatGPT czy Perplexity AI, klasyczne SEO przestaje wystarczać.
Generative Engine Optimization (GEO) staje się zatem kluczowym elementem strategii marketingowej, bo to właśnie widoczność marki w odpowiedziach AI, a nie tylko pozycja w Google, będzie decydować o jej rozpoznawalności i wpływie na zachowania użytkowników. Wielu z nich bowiem poszukuje często szybkich odpowiedzi, bez konieczności klikania w linki.
Od autorów wymaga to wdrożenia nieco innych zasad tworzenia treści, dbałości o budowanie rozpoznawalności marki na wielu płaszczyznach oraz korzystania z zasad klasycznego PR.
Firmy, które już dziś dostosują treści do potrzeb modeli AI – dbając o ich strukturę, wiarygodne źródła i łatwość cytowania – zyskają przewagę w nowej erze pozyskiwania informacji.