Czy optymalizacja pod AI search jest pilna, czy możemy poczekać? Próba ustalenia priorytetów wobec innych inicjatyw

Dobre pytanie, a odpowiedź nie jest jednoznaczna.

Argumenty za pilnością:

1. Efekt pierwszego ruchu jest realny – Wczesni optymalizatorzy zdobywają 3x więcej cytowań
2. Widoczność w AI się kumuluje – Gdy zostaniesz zaufanym źródłem, utrzymujesz ten status
3. Dane treningowe są ważne – To, co znajduje się w danych treningowych TERAZ, kształtuje przyszłe odpowiedzi AI
4. Dynamika konkurencji – Jeśli konkurenci optymalizują, a Ty nie, tracisz udział

Argumenty za czekaniem:

1. Wolumen wciąż mały – 95% z tradycyjnych źródeł to norma
2. Najlepsze praktyki się zmieniają – To, co działa dziś, może się zmienić
3. Trudno zmierzyć ROI – Problemy z atrybucją
4. Ograniczone zasoby – Koszt szansy jest realny

Moja rekomendacja:

Nie idź na całość, ale nie ignoruj tego.

Minimalna inwestycja:

1. Ustaw monitoring (Am I Cited lub podobny) – poznaj punkt wyjścia
2. Szybki audyt obecnej widoczności w AI – gdzie jesteś?
3. Proste optymalizacje – schema markup, struktura treści
4. Śledź konkurencję – czy oni już działają?

To daje dane bez dużego zaangażowania zasobów. Potem decyduj na podstawie tego, czego się dowiesz.

Byliśmy w Twojej sytuacji 12 miesięcy temu. Oto co się wydarzyło:

Nasza decyzja: Poczekaj i obserwuj. Skup się na SEO.

Po 12 miesiącach:

• 3 konkurentów zdominowało rekomendacje AI w naszej branży
• Gdy potencjalni klienci pytają ChatGPT o naszą kategorię, rzadko nas wymienia
• Ci konkurenci uzyskali efekt pierwszego ruchu
• Teraz gonimy

Koszt czekania:

Nie tylko utracony ruch. Rozpoznawalność. Gdy decydenci pytają AI „kto jest liderem w X”, nas nie ma w odpowiedzi. To kształtuje postrzeganie.

Moja rada:

Nie czekaj. Nawet minimalna inwestycja teraz jest lepsza niż gonienie później. Dynamika konkurencji jest realna.

Perspektywa z mniejszej firmy:

Nasza sytuacja:

• 20-osobowa firma
• Bardzo ograniczone zasoby marketingowe
• 2-osobowy zespół marketingowy

Co zrobiliśmy:

Zaczęliśmy monitorować widoczność w AI, ale nie inwestowaliśmy dużo w optymalizację. Skupiliśmy się na głównym biznesie.

Efekt:

Dalej radzimy sobie ok. Tradycyjne SEO nas utrzymuje. Ruch z AI jest minimalny, ale rośnie.

Moje zdanie:

Dla firm z ograniczonymi zasobami można zrobić minimum:

1. Monitorować (wiedzieć, gdzie się stoi)
2. Nie blokować (nie blokować botów AI)
3. Podstawowa optymalizacja (schema, struktura) przy codziennej pracy nad treścią
4. Wrócić do tematu za 6-12 miesięcy

Nie każda firma potrzebuje agresywnego programu optymalizacji pod AI. To zależy od zasobów i sytuacji konkurencyjnej.

Perspektywa agencji – współpraca z ponad 40 klientami B2B:

Kto powinien PRIORYTETOWO optymalizować pod AI JUŻ TERAZ:

1. Produkty wymagające długiego procesu decyzyjnego (dużo researchu)
2. Kategorie, w których konkurenci już optymalizują
3. Marki zależne od pozycji eksperckiej/thought leadership
4. Firmy celujące w młodsze grupy demograficzne
5. Branże złożone pod względem procesu wyboru

Kto prawdopodobnie może poczekać:

1. Firmy lokalne z ukierunkowaniem geograficznym
2. Produkty-commodities z prostymi decyzjami
3. Kategorie bez aktywnych konkurentów w AI
4. Startupy z ograniczonymi zasobami i pilniejszymi priorytetami

Środek:

Większość firm B2B SaaS powinna robić COŚ. Minimum: monitoring + podstawowa optymalizacja. Pytanie tylko, jak bardzo agresywnie.

Dane nt. dynamiki konkurencyjnej:

Przeanalizowaliśmy 50 firm B2B SaaS w 10 kategoriach.

Wynik:

W 8 z 10 kategorii 2-3 najbardziej widoczne w AI firmy NIE były liderami rynku pod względem przychodów. To były firmy, które optymalizowały wcześniej.

Wniosek:

Widoczność w AI tworzy nowe relacje konkurencyjne. Mniejsze firmy, które optymalizują wcześnie, mogą konkurować z większymi, które nie zaczęły.

Dla Twojej decyzji:

Jeśli konkurenci nie optymalizują, wczesna inwestycja daje przewagę ponad wagę. Jeśli optymalizują, trzeba gonić.

W każdym przypadku, czekanie służy tylko konkurentom, którzy już działają.

Bardzo pomocne perspektywy. Oto jak teraz o tym myślę:

Ramy decyzyjne:

1. Najpierw monitoruj – Poznaj obecny stan zanim zdecydujesz o poziomie inwestycji
2. Sprawdź konkurencję – Czy działają w AI?
3. Oceń dynamikę kategorii – Czy to branża z dużą ilością researchu czy transakcyjna?
4. Policz koszt szansy – Z czego rezygnujemy, czekając?

Mój plan:

Od razu (ten kwartał):

• Ustawić monitoring Am I Cited
• Szybka analiza konkurencji pod kątem widoczności w AI
• Podstawowa optymalizacja (schema, struktura) przy codziennej pracy

Następny kwartał:

• Przegląd danych z monitoringu
• Świadoma decyzja o poziomie inwestycji
• Jeśli konkurenci są aktywni, podnieść priorytet
• Jeśli branża spokojna, utrzymać minimum

Wniosek:

Monitoring to niski koszt i dużo informacji. Zacznij od tego. Decyzje o zasobach opieraj na danych, nie na założeniach.

Dzięki wszystkim za perspektywy.

Z szerszej perspektywy:

Kierunek jest jasny:

• AI search: 300-500% wzrost rok do roku
• Tradycyjny search: 0-5% wzrost rok do roku
• Punkt przecięcia nadchodzi

Pytanie nie brzmi „czy”, tylko „kiedy”.

Możesz zdecydować, kiedy zainwestujesz: wcześnie (przewaga), w środku (gonienie), późno (kryzys).

Czekanie, aż AI stanowi 20% Twojego ruchu, oznacza, że jesteś 2-3 lata za konkurencją, która zaczęła teraz.

Minimalna inwestycja jest niewielka. Koszt złego timing’u – wysoki. Skłaniałbym się ku działaniu.