Jakie są rzeczywiste różnice między optymalizacją pod AI search a Google? Mój playbook wydaje się przestarzały

Chris, zidentyfikowałeś sedno problemu. To pokrewne, ale różne dziedziny.

Podstawowa różnica:

Google: Pozycjonuje strony na podstawie trafności + sygnałów autorytetu
AI: Syntezuje odpowiedzi z wielu zaufanych źródeł

Porównanie sygnałów:

Kluczowa myśl:

Google pyta: “Która strona zasługuje na 1. miejsce?”
AI pyta: “Jakie źródła powinienem zacytować, odpowiadając na to pytanie?”

To są różne pytania i różne odpowiedzi.

Różnice w strategii treści między AI a Google:

Treść zoptymalizowana pod Google:

• Skupiona na słowach kluczowych
• Struktura pod pozycje (H1, H2, rozmieszczenie słów kluczowych)
• Często dłuższa, by osiągnąć cel słów
• Optymalizacja meta opisów pod kliknięcia
• Linkowanie wewnętrzne dla crawlability

Treść zoptymalizowana pod AI:

• Skupiona na odpowiedzi
• Struktura ułatwiająca ekstrakcję (jasne stwierdzenia, tabele, listy)
• Długość zależna od kompletności, nie celu słów
• Bogactwo semantyczne ponad rozmieszczenie słów kluczowych
• Zewnętrzne cytowania dla wiarygodności

Co działa w obu przypadkach:

• Treści wysokiej jakości skupione na użytkowniku
• Jasny, autorytatywny styl pisania
• Kompleksowe podejście do tematu
• Świeże, aktualizowane treści

Praktyczne podejście:

Tworzymy teraz treści z podwójną optymalizacją:

1. Treść główna służąca użytkownikom i AI
2. Elementy techniczne SEO dla Google
3. Dane strukturalne dla obu
4. Różne metryki sukcesu dla każdego kanału

Różnice w technicznym SEO:

Co nadal ważne dla obu:

• Szybkość strony i Core Web Vitals
• Optymalizacja mobilna
• Crawlability
• Struktura strony
• HTTPS

Co WAŻNIEJSZE dla AI:

• Dane strukturalne (FAQ, HowTo, Product schema)
• Dostępność treści (nie ukryta w JS)
• Jasna struktura HTML
• Daty publikacji i sygnały świeżości
• Przypisanie autora

Co MNIEJ ważne dla AI:

• Linkowanie wewnętrzne (dla PageRank)
• Optymalizacja URL
• Tag canonicalny (AI nie widzi)
• Niuanse robots.txt

Nowe techniczne elementy pod AI:

• Dostęp dla botów AI (nie blokuj GPTBot, Anthropic itd.)
• Schema markup wykraczający poza wymagania Google
• Sygnały świeżości w metadanych
• Poprawne oznaczenie autora dla E-E-A-T

Perspektywa agencji w zarządzaniu obiema dziedzinami:

Jak strukturyzujemy usługi:

Core SEO (nadal kluczowe):

• Fundament techniczny
• Strategia treści
• Link building
• Monitoring pozycji

Widoczność w AI (nowa warstwa):

• Monitoring cytowań w AI
• Strategia wzmiankowania marki
• Dane strukturalne pod AI
• Utrzymanie świeżości
• Obecność w zewnętrznych źródłach

Podział zasobów (typowy klient):

• 60% tradycyjne SEO
• 40% widoczność w AI

Dlaczego nie 50/50:

Google nadal generuje 90%+ ruchu z wyszukiwania. Ale AI szybko rośnie i ma wyższe współczynniki konwersji. Stopniowo przesuwamy proporcje wraz z rynkiem.

Perspektywa danych na temat wyników AI vs Google:

Nasza analiza 500+ adresów URL:

Kluczowe wnioski:

1. Linki zwrotne mają 3x większe znaczenie dla Google niż dla AI
2. Wzmianki o marce 3x ważniejsze dla AI niż dla Google
3. Świeżość jest 2x ważniejsza dla AI
4. Gęstość słów kluczowych ma znikome znaczenie w AI

To naprawdę różne czynniki rankingowe.

Perspektywa autora na różnicę:

Pisanie pod Google:

• Docelowe słowo kluczowe w tytule, H1, pierwszym akapicie
• Warianty słowa kluczowego w całym tekście
• Słowa LSI dla pokrycia semantycznego
• Docelowa liczba słów
• Optymalizacja meta opisu

Pisanie pod AI:

• Bezpośrednia odpowiedź na pytanie
• Kompleksowe pokrycie zagadnienia
• Jasne, cytowalne stwierdzenia
• Konkretne dane liczbowe
• Struktura ułatwiająca ekstrakcję

Jak piszę teraz:

Piszę najpierw dla ludzi (co służy AI), potem dodaję elementy SEO pod Google.

Rada “pisz dla ludzi” zawsze była słuszna, ale teraz to dosłownie strategia AI. AI wyciąga treści, które brzmią ludzko i autorytatywnie.

Różnice w pomiarze:

Metryki Google:

• Pozycje na docelowe słowa kluczowe
• Ruch organiczny
• CTR
• Wyświetlenia
• Konwersje z organicu

Metryki AI:

• Częstotliwość cytowań
• Wskaźnik wzmiankowania marki
• Udział głosu w odpowiedziach AI
• Sentiment wzmianki
• Konwersje przypisane AI

Wyzwanie:

Google Search Console pokazuje wyniki w Google.
Nie ma “AI Search Console”.

Potrzebujesz narzędzi takich jak Am I Cited do śledzenia widoczności w AI. To zupełnie inna infrastruktura pomiarowa.

Nasze podejście:

Cotygodniowe raporty widoczności w AI równolegle z raportami SEO. Osobne dashboardy, inne KPI, inne strategie optymalizacji.

Perspektywa branżowa na kierunek zmian:

Obecny stan:

• Google: 48,5% ruchu w sieci
• AI: 0,15% ruchu w sieci

Ale:

• Ruch AI rośnie 7x szybciej
• Odwiedzający z AI konwertują 4,4x lepiej
• AI staje się pierwszym punktem styku dla wielu zapytań

Prognoza:

Za 3 lata:

• Google: Nadal dominujący dla zapytań transakcyjnych
• AI: Dominujący dla zapytań badawczych i rekomendacji

Implikacja strategiczna:

Potrzebujesz obu, ale z różnych powodów:

• Google: Wolumen i transakcje
• AI: Jakościowe odkrycie i rekomendacje

Umiejętności się pokrywają, ale akcenty są inne.

Ta dyskusja rozjaśniła sytuację. Oto mój nowy model mentalny:

Co się przenosi z SEO do AI:

• Podstawy jakości treści
• Rozumienie intencji użytkownika
• Podstawy optymalizacji technicznej
• Budowanie autorytetu (inne taktyki)
• Dyscyplina pomiarowa (inne metryki)

Co się różni w AI:

• Wzmianki > linki
• Świeżość > wiek
• Kompleksowość > słowa kluczowe
• Walidacja zewnętrzna > optymalizacja on-page
• Cytowania > pozycje

Mój zaktualizowany playbook:

Fundament (dla obu):

• Jakościowe, kompleksowe treści
• Solidna podstawa techniczna
• Jasna struktura strony
• Świeże, utrzymywane treści

Warstwa typowa dla Google:

• Targetowanie słów kluczowych
• Link building
• Optymalizacja pozycji
• Tradycyjne elementy SEO

Warstwa typowa dla AI:

• Budowanie wzmianek o marce
• Rozbudowa danych strukturalnych
• Zewnętrzna obecność
• Monitoring cytowań

Zmiana podziału zasobów:

Przechodzę z 100% tradycyjnego SEO na:

• 65% tradycyjne SEO
• 35% widoczność w AI

Pewnie przesunie się to jeszcze bardziej w stronę AI wraz ze wzrostem ruchu z AI.

Dzięki wszystkim za pomoc w aktualizacji 12-letniego playbooka.