Jak optymalizować pod kątem agentów AI, które wykonują zadania, a nie tylko odpowiadają na pytania? Potrzebna inna strategia?

Jesteś przed krzywą, ale nie za wcześnie. To się dzieje i nadchodzi szybko.

To rozróżnienie jest ważne:

AI konwersacyjne (obecna GEO):

• Użytkownik zadaje pytanie
• AI syntetyzuje odpowiedź
• AI cytuje źródła
• Użytkownik podejmuje działanie

AI agentowe (nadchodzące):

• Użytkownik opisuje cel
• Agent bada opcje
• Agent ocenia i wybiera
• Agent wykonuje (lub prezentuje shortlistę)

Dlaczego to zmienia optymalizację:

Dla AI konwersacyjnego: “Bądź wart cytowania” Dla agentowego AI: “Bądź wart wyboru i użycia”

Co oceniają agenci:

Agenci muszą programistycznie zrozumieć Twoją usługę, nie tylko o niej przeczytać.

Już obserwujemy ruch przypominający agentów:

Co zauważyliśmy:

• Szybkie, sekwencyjne odwiedziny stron (nie przypominające ludzkiego przeglądania)
• Wizyty na stronach usług, cennikach i specyfikacjach
• Dokumentacja API notuje więcej ruchu od botów
• User-agentów, których nie rozpoznajemy

Podejrzewamy, że to:

• Agenci badawczy zbierający informacje o dostawcach
• Narzędzia porównawcze budujące bazy danych
• Wczesne systemy agentowe oceniające opcje

Ruch jest mały, ale rośnie:

• 6 miesięcy temu: ~100 wizyt/miesiąc z tymi wzorcami
• Teraz: ~800 wizyt/miesiąc
• Współczynnik konwersji: Niższy niż u ludzi, ale nie zerowy

Wniosek: Agenci już prowadzą research. Jeśli Twoje informacje nie są dla nich ustrukturyzowane – pomijają Cię. Jeśli są – trafiasz na ich shortlistę.

To nie przyszłość – to już się dzieje na wczesną skalę.

Ciekawe. Jeśli agenci już prowadzą research, co powinniśmy priorytetyzować?

Nasza firma to B2B SaaS. Jak wyglądałaby optymalizacja pod agentów w naszym przypadku?

Dla B2B SaaS w szczególności:

Priorytet 1: Jasność cen i pakietów

Agenci muszą porównywać opcje. Jeśli Twoje ceny to “skontaktuj się z nami” – jesteś niewidoczny dla agentów porównujących.

Co zrobić:

• Jasne progi cenowe na stronie
• Tabele porównawcze funkcji
• Maszynowo czytelny cennik (schema markup)

Priorytet 2: Dokumentacja integracji

Agenci oceniają “czy to zadziała z naszym stackiem?”

Co zrobić:

• Jasna lista integracji
• Dokumentacja API
• Wymagania techniczne
• Czas wdrożenia

Priorytet 3: Schemat definicji usługi

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Twój produkt SaaS",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Nowoczesna przeglądarka internetowa"
}

Priorytet 4: Dowody i sygnały zaufania

Agenci biorą pod uwagę sygnały reputacji:

• Liczba klientów
• Oceny i recenzje
• Wyniki z case studies
• Certyfikaty zgodności

Uczyń je maszynowo czytelnymi, nie tylko dla ludzi.

Hot take: Firmy, które wygrają z agentami, to te mające API.

Dlaczego:

Agentowe AI nie tylko bada – ono realizuje zadania. Jeśli agent może:

1. Sprawdzić dostępność przez API
2. Porównać ceny przez API
3. Zarezerwować/kupić przez API
4. Sprawdzić status przez API

– stajesz się najprostszą opcją.

Przykład: Użytkownik do agenta: “Zarezerwuj mi hotel w SF do 300$ z dobrymi opiniami”

Agent ocenia hotele. Niektóre mają:

• Dostęp przez API
• Dostępność w czasie rzeczywistym
• Programistyczną rezerwację

Inne wymagają udziału człowieka.

Którego wybierze agent?

Dla B2B SaaS:

• Samodzielna rejestracja trialu
• API do zakładania konta
• Programistyczny cennik/wycena
• API do integracji

To nie tylko “nice-to-have” dla ludzi – to konieczność dla interakcji agentów.

To się klaruje. Oto moje wnioski:

Dla obecnej GEO (AI konwersacyjnego):

• Cytowanie treści
• Sygnały autorytetu
• Struktura odpowiedź-na-pytanie
• E-E-A-T

Dla przyszłej optymalizacji agentowej (nadchodzącej):

• Dane strukturalne o usługach/produktach
• Maszynowo czytelne ceny
• Dostęp do API
• Jasna dokumentacja
• Możliwość programistycznej interakcji

Nasz plan działania:

Teraz (wspiera oba):

1. Wdrożyć kompleksowy schema markup
2. Stworzyć przejrzystą stronę cennika z danymi strukturalnymi
3. Jasno udokumentować integracje i wymagania

Wkrótce (dla agentów):

1. Przeanalizować, jakie API udostępnić agentom
2. Umożliwić programistyczny dostęp do większej ilości informacji
3. Monitorować ruch agentów

Monitorować:

1. Ruch agentów (Am I Cited + logi serwera)
2. Walidację danych strukturalnych
3. Jak wypadamy w porównaniach agentowych

Czy taka ramówka ma sens?

Szybkie wygrane na dziś, by być gotowym na agentów:

1. Struktura strony cenowej (2h)

• Jasne progi cenowe
• Tabele funkcji
• Schema markup produktu

2. Dokumentacja integracji (4h)

• Wypisz wszystkie integracje
• Wymagania techniczne
• Proces wdrożenia

3. Schemat produktu/usługi (2h)

• Schema SoftwareApplication
• Offer dla ceny
• AggregateRating dla opinii

4. FAQ schema dla typowych pytań agentów (1h)

• “Ile kosztuje [produkt]?”
• “Jakie integracje obsługuje [produkt]?”
• “Jakie są wymagania dla [produktu]?”

To pomaga zarówno obecnej GEO, jak i przyszłej optymalizacji pod agentów. Niskie ryzyko, potencjalnie duża nagroda.

Perspektywa czasowa:

2023-2024: Dominuje AI konwersacyjne (ChatGPT itd.) 2025: Pojawia się AI agentowe (OpenAI Operator, narzędzia Claude) 2026+: Agenci stają się standardem do realizacji zadań

Jesteśmy w roku przejścia. Firmy optymalizujące pod agentów teraz są jak te, które zaczęły SEO w 2005 – wystarczająco wcześnie, by zyskać przewagę przed konkurencją.

Moja rada:

• Nie ignoruj AI konwersacyjnego (wciąż dominuje)
• Zacznij przygotowania pod agentów (dane strukturalne, API)
• Monitoruj trendy agentowe kwartalnie
• Bądź gotowy przyspieszyć, gdy agenci staną się standardem

To sytuacja “przygotuj się teraz, przyspiesz później”. Fundament danych strukturalnych, który zbudujesz dziś, wspiera zarówno obecną, jak i przyszłą optymalizację.