Czy powinienem zatrudnić dedykowanego specjalistę GEO, czy mój zespół SEO sobie poradzi?

Przechodziliśmy przez dokładnie taki dylemat 6 miesięcy temu. Oto moje wnioski:

Pokrycie umiejętności to ok. 80%:

Co jest faktycznie NOWE w GEO:

• Zrozumienie, jak LLM przetwarzają treści
• Śledzenie cytowań zamiast pozycji
• Strategia wieloplatformowej widoczności
• Specyficzna dla AI struktura treści

Nasza decyzja: Przeszkoliliśmy obecny zespół + wdrożyliśmy narzędzia (Am I Cited do śledzenia) + daliśmy 25% dedykowanego czasu na GEO.

Efekty po 6 miesiącach:

• Widoczność w AI wzrosła o 180%
• Bez dodatkowych etatów
• Zespół zdobył nowe kompetencje
• Trzeba było odpuścić część klasycznego SEO

Kiedy warto zatrudniać:

• Skala enterprise i złożone potrzeby
• Zespół faktycznie na maksimum możliwości
• Bardzo szybki termin zlecony przez zarząd
• Budżet nie jest ograniczeniem

Jako osoba od SEO, która została “przeszkolona” do GEO:

Czego musiałem się nauczyć (ok. 2 miesiące):

1. Jak systemy AI pobierają i cytują treści
2. Jak korzystać z narzędzi do śledzenia cytowań (Am I Cited)
3. Strukturyzacja treści pod kątem ekstrakcji przez AI
4. Analiza widoczności na wielu platformach

Czego NIE musiałem się uczyć:

1. Podstawowa optymalizacja treści (już znałem)
2. Techniczne SEO (już znałem)
3. Analiza konkurencji (już znałem)
4. Badanie słów kluczowych/tematów (już znałem)

Co mi naprawdę pomogło:

• Dostęp do narzędzi (Am I Cited otworzyło mi oczy)
• Przyzwolenie na eksperymenty (20% czasu)
• Dokumentacja i wspólna nauka
• Jasne wskaźniki sukcesu

Co by ZABIŁO inicjatywę:

• Dodanie GEO bez zwiększenia czasu/capacity
• Brak narzędzi do śledzenia
• Niejasny właściciel tematu
• Brak wsparcia zarządu

Moja rada dla CMO: Twój zespół SEO MOŻE to zrobić. Ale musi mieć:

1. Realnie wydzielony czas
2. Inwestycję w narzędzia
3. Jasnego właściciela
4. Przyzwolenie, by coś innego zdepriorytetyzować

Jeśli nie możesz tego dać — zatrudnij.

Zanim zdecydujesz: zatrudnienie czy szkolenie — sprawdź, czego NAPRAWDĘ brakuje:

Częsty mit: “Nie mamy kompetencji GEO.”

Rzeczywistość: “Nie mamy INFRASTRUKTURY GEO.”

Co znaczy infrastruktura:

Ocena większości zespołów:

• Umiejętności: 7/10 (wystarczające)
• Infrastruktura: 2/10 (tu jest luka)

Co się dzieje, gdy zatrudnisz bez infrastruktury: Nowa osoba też się gubi. Brak danych, brak procesu, brak możliwości pokazania efektów. Odchodzi po 6-12 miesiącach.

Moja rada:

1. Najpierw zbuduj infrastrukturę (narzędzia, procesy, odpowiedzialność)
2. Daj zespołowi 60 dni na postępy
3. Potem zdecyduj o ewentualnym zatrudnieniu specjalisty

Najpierw infrastruktura, potem ludzie.

Policzmy faktyczne koszty:

Opcja A: Zatrudnienie specjalisty GEO

• Wynagrodzenie: 120-150 tys. USD
• Benefity: ~30% = 36-45 tys. USD
• Rekrutacja: ~20% = 24-30 tys. USD
• Onboarding: 3 miesiące do pełnej wydajności
• Całkowity koszt w 1. roku: 180-225 tys. USD
• Dalej: 156-195 tys. USD/rok

Opcja B: Upskilling + Narzędzia

• Narzędzia (Am I Cited, itd.): 12-24 tys. USD/rok
• Szkolenia i materiały: 5-10 tys. USD
• 25% czasu obecnego zespołu: 30-40 tys. USD (koszt alternatywny)
• Całkowity koszt w 1. roku: 47-74 tys. USD
• Dalej: 42-64 tys. USD/rok

Opcja C: Hybryda — konsultant na część etatu + narzędzia

• Konsultant (10h/mies.): 24-36 tys. USD/rok
• Narzędzia: 12-24 tys. USD/rok
• Czas zespołu: 30-40 tys. USD
• Razem: 66-100 tys. USD/rok

ROI: Przy 50 mln USD przychodu nawet 2% wzrost pipeline = 1 mln USD. Wszystkie trzy opcje mogą to dać, jeśli są dobrze wdrożone.

Moja rekomendacja: Opcja B (upskilling) lub C (hybryda) dla większości firm ze średniego segmentu. Opcja A (zatrudnienie) tylko dla enterprise lub gdy zespół faktycznie na granicy wydolności.

Nie zatrudniaj dla prestiżu. Zatrudniaj, gdy brakuje zasobów.

Jako konsultant, mówię kiedy warto/nie warto zatrudniać:

Zatrudnij specjalistę GEO, gdy:

• Masz wiele linii produktowych z różnymi potrzebami widoczności AI
• Złożone środowisko techniczne wymaga dedykowanej uwagi
• Zespół jest na 100%+ wykorzystania czasu
• Budżet jest i liczy się szybkość
• Potrzebujesz osoby, która weźmie ten temat kompleksowo

NIE zatrudniaj, gdy:

• Nie wiesz, jak wygląda sukces GEO
• Nie masz narzędzi do śledzenia widoczności
• Zespół ma czas, ale brak mu kierunku
• Budżet jest napięty i chcesz szybkich efektów
• Liczysz, że nowa osoba “sama ogarnie temat”

Schemat nieudanego zatrudnienia:

1. Firma zatrudnia “specjalistę GEO”
2. Brak wskaźników, narzędzi, procesów
3. Specjalista nie może pokazać efektów
4. Odchodzi w ciągu roku
5. Firma uznaje “GEO się u nas nie sprawdza”

Schemat udany:

1. Firma wdraża infrastrukturę (narzędzia, procesy, wskaźniki)
2. Obecny zespół pokazuje pierwsze efekty
3. Ograniczeniem jest pojemność zespołu
4. Specjalista zwiększa możliwości już działającego systemu
5. Efekty się kumulują

Zatrudniaj, żeby skalować to, co działa — nie, żeby dopiero się dowiedzieć, co działa.

Rzeczywistość dla małych zespołów takich jak Twój:

Masz 2 osoby od SEO. Oto co bym zrobił:

Tydzień 1-2:

• Zarejestruj się w Am I Cited (lub podobnym)
• Zbadaj obecną widoczność w AI
• Wybierz 5 priorytetowych tematów

Tydzień 3-4:

• Przeznacz 4h/tydzień na osobę na GEO
• Zacznij od szybkich wygranych (restrukturyzacja kluczowych stron)
• Monitoruj zmiany co tydzień

Miesiąc 2-3:

• Oceń co działa
• Udokumentuj proces
• Policz realne moce przerobowe

Potem zdecyduj: Jeśli są efekty i jest czas → Kontynuuj Jeśli są efekty, ale brakuje czasu → Rozważ zatrudnienie Jeśli brak efektów → Zbadaj przyczynę (najpewniej infrastruktura, nie umiejętności)

4h/tydzień — rzeczywistość: 4h/tydzień = 208h/rok = ~5 tygodni pracy pełnoetatowej

To wystarczy, by zrobić realny postęp w GEO bez dużych zakłóceń. Jeśli nie możesz znaleźć 4h tygodniowo, masz problem z priorytetami, nie z liczbą osób.

Oto jak ocenić, czy Twój zespół nadaje się do upskillingu:

Pytania do zespołu SEO:

1. “Wyjaśnij, jak ChatGPT decyduje, co cytować?”

   • Dobra odpowiedź: Wskazuje zrozumienie LLM
   • Pole do nauki, jeśli nie

2. “Jak śledziłbyś naszą widoczność w odpowiedziach AI?”

   • Dobra odpowiedź: Wymienia narzędzia, metody
   • Krytyczna luka, jeśli brak

3. “Jak zoptymalizowałbyś stronę pod cytowanie przez AI vs. pozycję w Google?”

   • Dobra odpowiedź: Zna różnice
   • Da się przeszkolić, jeśli zna podejście do Google

4. “Z czego byś zrezygnował, by skupić się na GEO?”

   • Dobra odpowiedź: Rozumie kompromisy
   • Czerwona flaga, jeśli “niczego, zrobię po prostu więcej”

Wynik oceny:

• 4 dobre odpowiedzi: Szkol z pewnością
• 2-3 dobre odpowiedzi: Szkol z wsparciem
• 0-1 dobre odpowiedzi: Rozważ zatrudnienie lub intensywne szkolenie

Większość SEO-wców, których spotykam, odpowie dobrze na 2-3 pytania. To wystarczy na początek.

Ten wątek był dokładnie tym, czego potrzebowałem. Oto konspekt mojej prezentacji dla zarządu:

Rekomendacja: etapowe szkolenie zespołu

Dlaczego nie od razu zatrudnienie:

• Mała pula talentów (poszukiwania nawet 4 miesiące)
• Zespół ma kompetencje do przejścia (80% pokrycia)
• Większą luką jest infrastruktura
• Niższe ryzyko, szybszy start

Faza 1 (tygodnie 1-4): Podstawa

• Wdrożenie Am I Cited do śledzenia
• Bazowa ocena widoczności w AI
• Wskazanie szybkich wygranych
• Inwestycja: 15 tys. USD (narzędzia + szkolenia)

Faza 2 (miesiące 2-3): Realizacja

• 8h/tydzień czasu zespołu
• Depriorytetyzacja: [konkretne mniej ważne zadania SEO]
• Praca nad 10 priorytetowymi stronami
• Cotygodniowe śledzenie widoczności

Faza 3 (miesiąc 4): Punkt decyzji

• Ocena postępów vs cele
• Ocena limitów czasowych
• Decyzja o zatrudnieniu na podstawie danych
• Budżet na zatrudnienie w rezerwie: 150 tys. USD

Wskaźniki sukcesu:

• Wzrost liczby cytowań AI
• Wynik widoczności na platformach
• Udział głosu względem konkurencji

Co spodoba się zarządowi:

• Nie ignorujemy AI (mamy plan)
• Odpowiedzialna inwestycja (podejście etapowe)
• Jasne punkty decyzyjne (oparte na danych)
• Elastyczność (możliwość zatrudnienia zachowana)

Dzięki wszystkim. Ten plan jest dużo lepszy niż moje pierwotne “czy zatrudnić?”.