AI w SEO – jak sztuczna inteligencja wpływa na optymalizację stron internetowych?

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje branżę SEO, zmieniając sposób, w jaki powstają treści online. Algorytmy AI, takie jak Claude czy Gemini, pomagają specjalistom z branży pozycjonowania stron w tworzeniu wysokiej jakości contentu i analizie konkurencji. W jaki sposób sztuczna inteligencja może wesprzeć Twoją stronę w budowaniu widoczności w Google?

Jak sztuczna inteligencja zmienia zasady optymalizacji stron?

GAI (Generative Artificial Intelligence; Generatywna sztuczna inteligencja) to prężnie rosnąca branża, która realnie zmienia nasze zachowania w internecie. Wywiera również wpływ na Google’a, który w naszym kraju kontroluje około 94% rynku wyszukiwarek¹. 

Gigant z Mountain View musiał dopasować się do nowych reguł gry, jakie narzuciły algorytmy AI. Skutkowało to zmianami w wytycznych dla webmasterów. Po początkowej fali sceptycyzmu Google znacząco złagodziło ton i uznało, że content tworzony automatycznie będzie traktowany w taki sam sposób, jak ten tworzony przez człowieka, jeśli tylko będzie wnosił wartość dodaną dla internautów. 

Jednak o tym, że Google wciąż nie do końca ufa AI, świadczy niedawne zaostrzenie zasad filtrowania spamu. Pokazuje to, że generatywna sztuczna inteligencja wciąż będzie musiała się zmieniać i ewoluować².

Opisywane zmiany wpisują  się w rozwijaną przez firmę koncepcję YMYL (Your Money or Your Life), która dotyczy takich obszarów tematycznych, jak:  

• zdrowie, 
• finanse, 
• bezpieczeństwo. 

Z kolei HCS, czyli Helpful Content System, który jest już oficjalnym parametrem rankingowym w wyszukiwarce Google, skupia się na:

• dostarczaniu wartościowego i autentycznego contentu – treści mają być tworzone z myślą o użytkownikach, a nie tylko o algorytmach wyszukiwarek;
• zaspokajaniu potrzeb użytkownika – artykuły i strony powinny dokładnie odpowiadać na pytania lub problemy, które mogą mieć odwiedzający, a sama treść powinna być zaprezentowana jako mierzalna, sprawdzona informacja;
• budowaniu zaufania i autorytetu – strona powinna zawierać dokładne, sprawdzone informacje, tworzone przez ekspertów lub osoby z doświadczeniem w danej dziedzinie.

Google oczekuje, że w tej kategorii będą dominować treści tworzone przez profesjonalistów, znawców z danej dziedziny. Dobrze byłoby też, gdyby taki content był poparty zweryfikowanymi badaniami oraz przypisami. Wykorzystanie AI do generowania contentu YMYL wymaga zatem szczególnej dbałości o detale i merytorycznej poprawności.

Jednocześnie coraz więcej wskazuje na to, że Google będzie dążyć do zwiększenia transparentności w zakresie treści tworzonych przez AI. Jest dość prawdopodobne, że w przyszłości content generowany automatycznie może wymagać specjalnego oznaczenia, aby użytkownicy mieli świadomość jego pochodzenia. 

Wyzwania SEO w dobie sztucznej inteligencji: jak dostosować strategię do nowych realiów?

Sztuczna inteligencja zmienia reguły gry w SEO, stawiając na piedestale jakość, unikalność i zgodność z wytycznymi Google (lub innych wyszukiwarek, jak Bing). Zmiany bezpośrednio wpływające na pozycjonowanie stron niosą zarówno szansę na rozwój, jak i potencjalne zagrożenia, którym skutecznie mogą stawić czoła jedynie doświadczeni specjaliści.

Z jednej strony trzeba dostosować strategię contentu do zaostrzonych wymagań jakościowych i wytycznych dotyczących AI. Z drugiej, właściwe wykorzystanie narzędzi opartych na sztucznej inteligencji może znacząco usprawnić proces tworzenia wartościowych, unikalnych treści oraz ich późniejszej optymalizacji. Faktem jest jednak, że kluczową rolę w całym procesie wciąż odgrywają użytkownicy, bo to od ich zachowań – i, operując pewnym uproszczeniem, „kliknięć” – zależy, które treści znajdą się na pierwszej stronie wyników wyszukiwania.

AI zmienia sposób, w jaki Google interpretuje i rozumie treści na stronach. Algorytmy NLP (Natural Language Processing) wspierają firmę w dostarczaniu jak najbardziej dopasowanych wyników wyszukiwania³.

W praktyce oznacza to, że optymalizacja pod kątem pojedynczych słów kluczowych traci na znaczeniu na rzecz tworzenia kompleksowych, wyczerpujących treści, które odpowiadają na rzeczywiste potrzeby odbiorców. Ważne jest zatem rozpoznanie właściwej intencji użytkownika. Omówmy to na prostym przykładzie: załóżmy, że użytkownik wpisał w wyszukiwarkę hasło „konstytucja 3 maja”. Jaka intencja za nim stała, czego szukał?

Można przyjąć, że osoba ta chciała dotrzeć do kompleksowej, szerokiej bazy wiedzy, by dowiedzieć się o dokumencie jak najwięcej – wtedy też najlepszy byłby szeroki, wiedzowy, wręcz encyklopedyczny wpis na stronie. 

To jednak tylko jedna z opcji. Inne możliwości to:

• intencja nawigacyjna – osoba mogła szukać miejsca, gdzie znajduje się oryginał lub kopia tego dokumentu,
• zapytanie o termin, kiedy ta została uchwalona – wtedy też wystarczy krótki, zaledwie kilkuzdaniowy wpis,
• precyzyjne omówienie – gdy zapytanie wpisane w wyszukiwarkę to na przykład „konstytucja trzeciego maja założenia”.

Podobne przykłady można mnożyć. Faktem jest jednak, że w dokładnym zrozumieniu intencji i wyciągnięciu właściwych wniosków użytkownik powinien zaufać ekspertom, a nie generatywnej sztucznej inteligencji.

Jakie są główne obszary zastosowania AI w SEO?

Jednym z kluczowych obszarów jest generowanie wysokiej jakości treści z wykorzystaniem algorytmów przetwarzania języka naturalnego (NLP). Modele językowe, takie jak GPT czy T5, potrafią tworzyć unikalne, angażujące teksty dostosowane do specyfiki branży i grupy docelowej, znając jedynie kontekst i operując na wytycznych, które dostarczasz. Te wytyczne to prompty – im dokładniejsze będą, tym lepsze efekty pracy z GAI uda się uzyskać.

Mimo że AI ewoluuje praktycznie z miesiąca na miesiąc, to wciąż nie jest w stanie całkowicie zastąpić ludzkiej ekspertyzy w strategicznym planowaniu działań SEO. Modele nie mają odpowiednich danych, a SEO przecież bazuje właśnie na nich – zarówno na tych historycznych, jak i bieżących. To na ich podstawie podejmowane są decyzje dotyczące doboru słów kluczowych, optymalizacji technicznej czy budowania profilu linkowego. 

Sztuczna inteligencja – owszem – może być pomocna w SEO, jednak tylko wtedy, gdy będzie miała dostęp do SERP-ów (Search Engine Results Page), z których zbierze dane, połączy je na przykład w klastry tematyczne, a następnie zaproponuje ulepszenia. Ciekawym rozwiązaniem jest integracja i automatyzacja takiego procesu z wykorzystaniem Google Search Console, wraz z możliwością eksportu plików do takich formatów, jak .pdf, .csv czy .xslx.

Wszystko to pozwala stwierdzić, że pogłoski o rychłym zastąpieniu specjalistów SEO przez sztuczną inteligencję należy traktować z dużą rezerwą. Do osiągnięcia tego etapu droga jest jeszcze daleka.

Pamiętaj też o tym, że samo wdrożenie zaawansowanych rozwiązań ze świata AI nie zagwarantuje Ci sukcesu – kluczowa jest umiejętność ich efektywnego wykorzystania w połączeniu z dogłębnym zrozumieniem algorytmów Google. Bez znajomości dobrych praktyk, wytycznych HCS czy YMYL, nawet najlepszy zestaw narzędzi nie wystarczy. Właśnie dlatego eksperci działający na rynku SEO wciąż nie muszą obawiać się o brak klientów.

Aby lepiej uzmysłowić Ci te skomplikowane zależności, posłużymy się prostym przykładem: algorytmy Google mają na celu premiowanie tekstów, które opisują wybrane tematy w świeżym kontekście lub bazujące na własnych, oryginalnych danych i doświadczeniach. Sztuczna inteligencja może wspierać ten proces na wiele sposobów.

Przykładowo w sektorze e-commerce producenci i dostawcy często udostępniają standardowe opisy produktów, powielane przez wiele sklepów internetowych. Jeśli szukasz płytek podłogowych marki X o twardości 6, to jest dość prawdopodobne, że na większości portali ich opisy będą takie same lub bardzo podobne. 

Jeśli chcesz zwiększyć swoją widoczność w Google, to zamiast duplikować treści możesz wykorzystać modele językowe, dzięki którym odpowiednio zmodyfikujesz te dane, a jednocześnie wzbogacisz je o dodatkowe sekcje dopasowane do Twojej grupy docelowej. Zaawansowani użytkownicy mogą nawet trenować modele językowe, aby generowały treści spójne z tone of voice marki. W tych zastosowaniach sprawdzą się takie usługi, jak:

• Mistral,
• Claude AI,
• GPT’s od OpenAI.

Sztuczna inteligencja i SEO to także idealny duet w analizie i syntezie big data, na przykład opinii użytkowników. Serwisy oparte na user-generated content (UGC) – jak np. Tripadvisor – wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do przetwarzania potężnych wolumenów opinii i generowanie na ich podstawie syntetycznych podsumowań. Tak przygotowane insighty to niezwykle wartościowy zasób, który może realnie wpływać na zachowania klientów… oraz na miejsca strony w wynikach wyszukiwania w Google.

Przetwarzanie UGC w użyteczny opis na przykładzie strony TripAdvisor

W tej chwili, korzystając ze wsparcia generatywnej sztucznej inteligencji, eksperci z branży pozycjonowania stron mogą szybciej:

• wyznaczać problemy związane z danym tematem (czyli takie, na które dany tekst powinien odpowiadać, aby był użyteczny i miał szansę wyświetlać się w Google jak najwyżej),
• tworzyć klastry, czyli grupy tematów, które wykazują spore podobieństwa względem siebie lub łączy je na przykład ta sama grupa docelowa,
• planować linkowanie wewnętrzne w obrębie serwisu,
• przepisywać sekcję meta title na stronie,
• przygotowywać funkcjonalne opisy produktów, które będą dodatkowo wzbogacone o konkretne frazy lub słowa,
• przetwarzać grafiki – swoje rozwiązania bazujące na AI już dziś oferują tacy giganci rynku, jak Canva czy Adobe.

Algorytmy AI w analizie i optymalizacji treści – najnowsze rozwiązania

W branży SEO specjaliści korzystający z AI dążą do odwzorowania sposobu, w jaki Google interpretuje i przetwarza treści, i osiągają w tym coraz lepsze wyniki. Kluczową rolę odgrywają tu techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), które przekształcają teksty w reprezentacje wektorowe (embeddings). 

Dzięki temu algorytmy mogą „rozumieć” kontekst, odnajdywać podobieństwa semantyczne i zależności między słowami, zdaniami czy całymi artykułami. Co ciekawe, nie jest to pierwszy taki „romans” Google z AI. Pierwsze transformery, jak word2vec były wdrażane w tę wyszukiwarkę ponad 10 lat temu, gdy ta przechodziła z formy leksykalnej na semantyczną (Google Hummingbird).

Warto też wspomnieć o zjawisku długu contentowego – wiele serwisów prezentuje nieaktualne, przestarzałe treści. Tymczasem świeżość (freshness) jest istotnym (choć nie jedynym) czynnikiem rankingowym. Jeszcze kilka lat temu za dobrą treść uchodziła taka, która była najobszerniejsza i omawiała możliwie jak najszerszy kontekst. 

Teraz, dzięki lepszemu zrozumieniu intencji, ważniejsza jest precyzyjna odpowiedź na konkretne pytanie. Można pokusić się o stwierdzenie, że Google powoli odchodzi od przysłowiowego „lania wody” na rzecz konkretnych tekstów nastawionych na przekazanie kluczowej informacji w jak najlepszej formie.

Posłużmy się tutaj prostym przykładem. Kilka lat temu, gdy wpisywało się w wyszukiwarkę zapytanie „przepis na sernik wiedeński”, to na szczycie wyników wyszukiwania zwykle pojawiały się długie teksty, z których można było dowiedzieć się o historii sernika, jego genezie, rodzajach czy potencjalnym wpływie na zdrowie. Sam przepis zwykle znajdował się na samym końcu tekstu. Dziś o wiele większą szansę na wysokie miejsca w Google mają te wpisy, które przekażą jasną, klarowną informację – czyli właśnie przepis na sernik, bez historii czy garści ciekawostek o tym przysmaku.

Ciekawym trendem jest też programmatic SEO, czyli automatyzacja tworzenia i optymalizacji contentu na dużą skalę. To skomplikowany proces, który wymaga ogromnych ilości danych: począwszy od klastrów tematycznych, a skończywszy na własnych, izolowanych modelach GAI, które zwykle są przetrenowane (czyli wyćwiczone, by pisać w określonej formie, tonie, z wykorzystaniem konkretnych danych) na dziesiątkach tysięcy wpisów.

Programmatic SEO pozwala też na wykorzystanie danych demograficznych i statystycznych do zautomatyzowanego tworzenia artykułów opisujących poszczególne społeczeństwa. Jest to także proces, którym – dzięki automatyzacji i aktualizacji – można później łatwo zaktualizować sporo danych, na przykład publikując nowe informacje z GUS o medianie zarobków dla poszczególnych województw czy powiatów w całej Polsce w zaledwie kilka chwil, bez konieczności żmudnego wprowadzania ich ręcznie.

Algorytmy uczenia maszynowego potrafią przetwarzać informacje z setek, a nawet tysięcy konkurencyjnych stron, identyfikując wzorce i czynniki wpływające na ich wysokie pozycje w wynikach wyszukiwania. Dzięki temu specjaliści SEO mogą zdobyć sporo cennych informacji, w tym:

• dane o średniej długości tekstu dla konkretnej frazy,
• gęstości słów kluczowych w artykule,
• tematów pobocznych, które warto poruszyć lub opracować, by w przyszłości poprowadzić linkowanie wewnętrzne w serwisie,
• strukturze nagłówków Hx,
• wydźwięku (sentiment analysis) i tematów poruszanych w treściach, które znajdują się na najwyższych miejscach w wynikach wyszukiwania.

AI znajduje też zastosowanie w optymalizacji meta tagów i opisów snippetów. Modele NLP potrafią generować angażujące, zachęcające do kliknięcia treści, jednocześnie dbając o ich zgodność z wytycznymi Google. Pozwala to zaoszczędzić sporo czasu i zasobów.

Rola AI w personalizacji wyników wyszukiwania i doświadczeniach użytkownika

Jednym z najciekawszych aspektów wykorzystania AI w kontekście doświadczeń użytkownika jest system NavBoost⁴, opisany w niedawno ujawnionych dokumentach Google. Śledzi on interakcje użytkowników z wynikami wyszukiwania, w tym kliknięcia.

Na tej podstawie dostosowuje ranking stron, faworyzując te portale, które potrafią zaspokoić intencję wyszukiwania użytkowników. Ocenia, czy nie kontynuują wyszukiwania, nie wracają do wyników w Google i nie wybierają innych stron, aby dowiedzieć się więcej. 

Jakie narzędzia sztucznej inteligencji są dostępne dla specjalistów SEO i jak z nich korzystać?

Rynek narzędzi SEO, które korzystają z dobrodziejstw sztucznej inteligencji, wciąż rośnie. Wśród rozwiązań skupiających się na optymalizacji treści warto wymienić te, które już teraz korzystają z potencjału AI. Należą do nich:

Dobre agencje SEO i pracujący tam specjaliści nie ograniczają się do korzystania z gotowych narzędzi. Tworzą również własne rozwiązania AI, korzystając z potencjału modeli językowych udostępnianych przez OpenAI, Google czy Anthropic. 

Bardziej zaawansowani użytkownicy – tak samo, jak profesjonaliści z branży SEO – również mogą też skorzystać z potencjału Pythona, czyli języka programowania, z którym współpracuje zdecydowana większość rozwiązań dostępnych na rynku. Faktem jest jednak, że zadanie to wymaga czasu, wiedzy i chęci.

Czy warto wygospodarować te roboczogodziny? Owszem! Pozwala to na dostosowanie narzędzi do specyficznych potrzeb konkretnych firm i wypracowania unikalnych procesów, które mogą znacznie przyspieszyć pracę w organizacji. 

Jak takie rozwiązanie może zadziałać w praktyce? Załóżmy, że prowadzisz stronę fanowską Liverpoolu – klubu piłkarskiego z Wielkiej Brytanii. W serwisie skupiasz się zwłaszcza na twardych, mierzalnych danych, takich jak:

• zdobyte bramki (łącznie, w sezonie, w miesiącu),
• asysty (do konkretnego zawodnika, łącznie, w sezonie, w miesiącu),
• wartości rynkowej zawodników (łącznie, od przybycia do klubu),
• transferach (nowi zawodnicy, sprzedani zawodnicy, wypożyczeni, na wypożyczeniu),
• frekwencji na trybunach (w meczu, w miesiącu, w sezonie),
• średniej żółtych i czerwonych kartek (na klub, z podziałem na blok obronny, pomoc i atak oraz dla konkretnych graczy),
• wybieganych kilometrach (drużyny i zawodników) w meczu.

Ręczna aktualizacja wszystkich tych informacji zajmowałaby wiele cennych roboczogodzin. Z pomocą własnego, autorskiego oprogramowania, które korzysta z potencjału AI i Pythona, możesz nie tylko zaktualizować wszystkie te dane na stronie, ale i stworzyć ciekawe, angażujące wpisy blogowe, które będą omawiać te informacje w formie tekstowej. 

Oznacza to, że AI wykona dla Ciebie następujące czynności na danych:

• pozyska je,
• przeprowadzi ich wstępną weryfikację,
• skataloguje je,
• wykona ich interpretację,
• w dalszych krokach stworzy na ich podstawie wpisy lub artykuły wiedzowe, wraz z możliwością prezentowania ich w formie wykresów lub grafik.

Jak AI wpływa na analizę danych SEO i tworzenie strategii?

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób, w jaki specjaliści SEO analizują dane i tworzą strategie optymalizacyjne. Algorytmy ML (machine learningu) w dynamiczny sposób przetwarzają potężne ilości informacji z narzędzi takich jak: 

Z pomocą algorytmów oraz odpowiednich promptów wydawanych sztucznej inteligencji możesz szybko zidentyfikować kluczowe obszary wymagające poprawy. O tym, w jaki sposób „rozmawiać” z AI przeczytasz tutaj: https://firmove.pl/aktualnosci/biznes/ai-w-biznesie/chat-gpt-w-malej-firmie-gotowe-prompty.

Jednym z kluczowych zastosowań AI w analizie danych SEO jest segmentacja semantyczna. Modele NLP mogą pomóc Ci w grupowaniu fraz kluczowych w klastry tematyczne, co pozwala lepiej zrozumieć strukturę domeny i zidentyfikować potencjalne luki contentowe. Jest jednak tutaj drugie dno: to specjalista SEO musi wiedzieć, z jakiego klucza chce mieć tę segmentację przeprowadzoną. Można stwierdzić, że model językowy nie wie, jak działa klasteryzacja w Google, więc nie wykona jej właściwie. 

Omówmy to na przykładzie: jeśli prowadzisz bloga, na którym opisujesz najlepsze samochody elektryczne i wodorowe dostępne w Polsce, to dzięki klastrom szybko sprawdzisz, czy na Twojej stronie opisane są wszystkie popularne auta. Gdyby okazało się, że brakuje na przykład kilku popularnych nad Wisłą pojazdów, będziesz w stanie szybko zareagować i dodać odpowiednie treści.

AI znajduje też zastosowanie w analizie konkurencji. SEOwcy zyskują w ten sposób cenne insighty (dane o optymalnej długości treści, liczbie nagłówków Hx na stronach konkurencji, która zajmuje wysokie miejsca w wynikach wyszukiwania, luk w treściach konkurencji, które warto dodatkowo opisać) na temat efektywnych strategii link buildingu, optymalizacji on-page czy struktury contentu w danej niszy.

Na swojej stronie masz tylko opisy pojazdów elektrycznych, ale nie informujesz odbiorców o ładowarkach czy dotacjach rządowych? To prosta droga do utracenia części ruchu na rzecz konkurencji. Dzięki specjalistom SEO i narzędziom bazującym na AI szybko uda się znaleźć obszary niszowe, które później – na podstawie przygotowanych planów contentowych – będzie można uzupełnić.

Wreszcie, AI odgrywa coraz większą rolę w prognozowaniu efektów działań SEO. Uczenie maszynowe umożliwia tworzenie modeli predykcyjnych, które na podstawie historycznych danych o ruchu, pozycjach czy współczynniku konwersji potrafią przewidywać rezultaty planowanych zmian. Pozwala to tworzyć strategie, które bazują nie tylko na domysłach, ale na mierzalnych, twardych danych.

Wyzwania i ograniczenia związane z wykorzystywaniem sztucznej inteligencji w SEO

Choć sztuczna inteligencja niesie ze sobą ogromny potencjał w kontekście SEO, nie jest pozbawiona pewnych wyzwań i ograniczeń. Jednym z kluczowych aspektów jest koszt wdrożenia AI. Zaawansowane narzędzia NLP, takie jak Claude Opus czy ChatGPT 4o, wymagają sporo mocy obliczeniowej, co przekłada się na wysokie ceny tokenów, czyli jednostek służących do rozliczania zapytań do API. Dla wielu mniejszych firm czy indywidualnych specjalistów może to stanowić barierę w dostępie do najnowocześniejszych rozwiązań.

Kolejnym wyzwaniem jest konieczność posiadania odpowiedniej wiedzy i kompetencji w zakresie AI. Efektywne wykorzystanie modeli językowych wymaga zrozumienia ich specyfiki oraz mocnych i słabych stron. 

Niezwykle ważne jest, aby rozróżniać architektury pod kątem ich przeznaczenia. Nie istnieją uniwersalne modele bazujące na GAI. Należałoby raczej podzielić je na:

• duże modele ogólne (ChatGPT 4o, Claude Opus 3, Mixtral 7B, Google Gemini, modele z rodziny LLaMA),
• wyspecjalizowane mikromodele (polBERT, HuBERT),
• algorytmy konwersacyjne lub stworzone do ścisłego podążania za instrukcjami (Claude Haiku, Qwen 2,5 Instruct, Solar Pro Instruct).

Każdy z nich ma swoje unikalne cechy i zastosowania w branży SEO. Kluczowa jest więc wiedza o tych narzędziach, możliwościach, jakie oferują, ale i o tym, w jaki sposób połączyć je w jeden spójny ekosystem, który będzie działał w Twojej firmie.

Nie bez znaczenia są też kwestie etyczne i prawne związane z wykorzystaniem AI. Generowanie treści przez algorytmy rodzi pytania o prawa autorskie, odpowiedzialność za błędy czy potencjalne manipulacje. Choć Google akceptuje content tworzony przez AI, to wciąż istnieje wiele niejasności w tym obszarze. 

Można spodziewać się, że wraz z upowszechnieniem się takich narzędzi, konieczne będzie wypracowanie precyzyjnych regulacji i wytycznych na poziomie administracyjnym. W Polsce rozpoczyna się właśnie debata o tym, w jaki sposób uregulować kwestie związane z korzystaniem z generatywnej sztucznej inteligencji, a wdrożenie odpowiednich regulacji już dziś sygnalizuje Ministerstwo Cyfryzacji⁵. W podobnym kierunku chce podążać nie tylko nasz kraj, ale i Unia Europejska i inne państwa członkowskie, w tym Włochy⁶.

O ile algorytmy świetnie sprawdzają się w zadaniach związanych z analizą danych czy optymalizacji technicznej, tak wciąż potrzebny jest tzw. human touch – umiejętność tworzenia unikalnych, angażujących kampanii, budowania relacji z odbiorcami czy reagowania na dynamicznie zmieniające się warunki rynkowe.

Przyszłość AI w SEO – czego możemy się spodziewać?

Sporo wskazuje na to, że w najbliższych latach będziemy świadkami prawdziwej rewolucji w tym obszarze. Jednym z kluczowych trendów jest dywersyfikacja modeli AI i ich postępująca specjalizacja. O ile do niedawna dominowały duże, ogólne architektury jak GPT-4, tak teraz obserwujemy dynamiczny rozwój mikromodeli dostosowanych do konkretnych zadań – np. ChatGPT o1 do generowania kodu czy Haiku jako rozwiązania, które świetnie sprawdzi się w roli czata na firmowej stronie WWW.

Nic nie wskazuje na to, by trend ten miał niebawem wyhamować. Oznacza to, że możemy spodziewać się pojawienia się kolejnych wyspecjalizowanych modeli – w tym takich zoptymalizowanych pod kątem tworzenia treści SEO, analizy danych czy automatyzacji procesów w firmach skupiających się na pozycjonowaniu stron klientów. 

Kolejnym ciekawym obszarem, w którym AI może zrewolucjonizować SEO, jest dalsza, pogłębiona personalizacja wyników wyszukiwania. Bing już teraz intensywnie inwestuje w tę sferę, wykorzystując algorytmy uczenia maszynowego do dostosowywania rankingu do preferencji i zachowań konkretnych użytkowników. Jeśli Google pójdzie w jego ślady, a sporo na to wskazuje, SEO stanie przed nowymi wyzwaniami. Konieczne będzie jeszcze lepsze zrozumienie intencji odbiorców i tworzenie treści, które trafiają w ich unikalne potrzeby.

Nie można też zapominać o potencjalnym wpływie, jaki na branżę SEO może mieć wejście na rynek nowych graczy, takich jak Apple ze swoim projektem Apple Intelligence. Gigant z Cupertino dysponuje ogromnym zapleczem technologicznym i finansowym, a jego doświadczenie w tworzeniu asystentów głosowych (jak Siri) może okazać się kluczowe w erze mobile-first i voice search. Jeśli Apple zdecyduje się na stworzenie własnej wyszukiwarki opartej na AI, może to znacząco zmienić układ sił na rynku.

^{1 https://www.rp.pl/media/art40988191-polacy-i-swiat-wybieraja-google-tylko-w-jednym-kraju-amerykanie-poniesli-kleske}

^{2 https://developers.google.com/search/docs/essentials/spam-policies}

^{3 https://www.enfuse-solutions.com/bert-and-beyond-how-natural-language-processing-impacts-seo/}

^{4 https://medium.com/@ravikumarrana/everything-about-google-navboost-how-it-works-and-why-it-matters-for-seo-5f7b6c64e267}

^{5 https://www.press.pl/tresc/83510,minister-cyfryzacji_-projekt-ustawy-wdrazajacej-ai-act-ma-byc-gotowy-do-konca-roku}

^{6 https://www.insideglobaltech.com/2024/05/30/italy-proposes-new-artificial-intelligence-law/}