Jak agenci AI zmieniają zachowania w wyszukiwaniu: wpływ na zapytania użytkowników i odkrywanie informacji

Zrozumienie przejścia od tradycyjnego wyszukiwania do odkrywania informacji napędzanego przez AI

Agenci AI fundamentalnie przekształcają sposób, w jaki ludzie wyszukują informacje w internecie. Zamiast wpisywać słowa kluczowe i przeglądać listy niebieskich linków, użytkownicy teraz wchodzą w interakcję z konwersacyjnymi systemami AI, które syntetyzują informacje i dostarczają bezpośrednie odpowiedzi. Ta transformacja to jedna z najważniejszych zmian w zachowaniach związanych z poszukiwaniem informacji od czasu powstania Google. Przesunięcie to nie jest stopniowe — następuje w niezwykłym tempie, a ponad 40% użytkowników aktywnie włącza AI do swoich rutyn wyszukiwania, a 75% korzysta z nowych narzędzi AI do wyszukiwania częściej niż rok temu.

Tradycyjny model wyszukiwania opierał się na umiejętności użytkownika konstruowania skutecznych zapytań oraz oceny wielu źródeł, by znaleźć odpowiedź. Agenci AI eliminują wiele z tych barier, rozumiejąc język naturalny, łącząc informacje z różnych źródeł i prezentując skonsolidowane odpowiedzi bezpośrednio użytkownikom. Ta fundamentalna zmiana w dostępie do informacji ma głęboki wpływ na zachowania użytkowników, widoczność treści i strategie marketingu cyfrowego. Zrozumienie tych zmian jest kluczowe dla każdej organizacji pragnącej zachować widoczność w coraz bardziej napędzanym przez AI krajobrazie wyszukiwania.

Jak agenci AI zmniejszają współczynniki klikalności i tworzą wyszukiwanie bez kliknięć

Jedną z najbardziej spektakularnych zmian wprowadzanych przez agentów AI jest zjawisko wyszukiwania bez kliknięć, w którym użytkownicy otrzymują pełne odpowiedzi bez odwiedzania żadnej strony internetowej. Badania Bain & Company pokazują, że ponad 80% konsumentów polega na wynikach generowanych przez AI w co najmniej 40% swoich wyszukiwań, a gdy na stronach wyników pojawiają się podsumowania AI, współczynniki klikalności spadają o 15-25% w porównaniu do tradycyjnych wyników. Oznacza to fundamentalną zmianę w sposobie monetyzacji ruchu przez wyszukiwarki i budowania widoczności przez twórców treści.

Podsumowania i przeglądy AI pojawiają się na szczycie stron wyników, napędzane przez duże modele językowe, które próbują szybko odpowiedzieć na pytania lub zdefiniować słowa kluczowe. Funkcje te wyewoluowały z wcześniejszych wyróżnionych fragmentów i boksów odpowiedzi, ale są znacznie bardziej zaawansowane i kompleksowe. Gdy użytkownik napotyka podsumowanie AI, jest znacznie mniej skłonny kliknąć w podlegające mu linki, według najnowszych danych Pew Research. Nawet wśród sceptycznych wobec AI użytkowników około 50% deklaruje, że ich pytania są rozwiązywane bezpośrednio na stronie wyników, eliminując konieczność odwiedzania stron. W przypadku zapytań informacyjnych – takich jak „jak wyczyścić białe tenisówki” czy „najlepsze laptopy do 1000 dolarów” – efekt ten jest szczególnie widoczny, a twórcy treści obserwują wyraźne spadki ruchu organicznego.

Ewolucja wzorców zapytań: od słów kluczowych do pytań konwersacyjnych

Zapytania wyszukiwania stają się dłuższe, bardziej konwersacyjne i coraz częściej mają formę pytań. Użytkownicy nie wpisują już krótkich fraz jak „buty do biegania” czy „naprawa hydrauliki”. Zamiast tego pytają pełnymi zdaniami, np. „Jakie są najlepsze męskie buty do biegania dla wysokich podbici i codziennych spacerów?” lub „Jak naprawić cieknącą rurę pod zlewem?”. To odzwierciedla sposób, w jaki systemy AI są szkolone – by rozumieć język naturalny i odpowiadać na pełne, kontekstowe zapytania zamiast fragmentów słów kluczowych.

Dane pokazują, że wyszukiwania zawierające 4 lub więcej słów uruchamiają Google AI Overviews w 60% przypadków, a dłuższe zapytania z 8+ słowami coraz częściej aktywują odpowiedzi generowane przez AI. Wyszukiwania z 5+ słów rosną obecnie 1,5 raza szybciej niż krótkie zapytania kluczowe, co oznacza fundamentalną przebudowę sposobu, w jaki ludzie formułują potrzeby informacyjne. Ta zmiana ma ogromne znaczenie dla strategii treści, gdyż tradycyjny research słów kluczowych skupiony na krótkich frazach traci na znaczeniu. Zamiast tego twórcy treści muszą optymalizować pod kątem znaczenia semantycznego, autorytetu tematycznego i umiejętności kompleksowego odpowiadania na pełne pytania.

Przyczyna tej zmiany jest prosta: systemy AI znacznie lepiej rozumieją kontekst i język naturalny niż tradycyjne algorytmy dopasowujące słowa kluczowe. Użytkownicy nie muszą już zgadywać, które słowa zawrzeć ani przejmować się dokładnym sformułowaniem. Mogą po prostu zadać całe pytanie, a AI zinterpretuje intencję, kontekst i niuanse, by dostarczyć adekwatną odpowiedź. To fundamentalna zmiana modelu interakcji człowiek-komputer w poszukiwaniu informacji – od sytuacji, w której użytkownik dostosowuje się do technologii, do takiej, gdzie technologia dostosowuje się do ludzkiego sposobu komunikacji.

Zmieniające się preferencje platform: gdzie użytkownicy faktycznie rozpoczynają wyszukiwanie

Choć Google pozostaje dominującą wyszukiwarką – 61% użytkowników nadal zaczyna tam swoje wyszukiwania – zachodzą istotne przesunięcia, zwłaszcza wśród młodszych pokoleń. Pokolenie Z coraz częściej korzysta z alternatywnych platform do odkrywania informacji – 67% używa Instagrama do wyszukiwania produktów i recenzji, a 62% korzysta z TikToka do wyszukiwań, takich jak instrukcje, porównania czy rekomendacje. W grupie użytkowników Gen Z 53% deklaruje, że zanim wpisze coś w Google, szuka odpowiedzi na TikToku, Redditcie lub YouTube.

Te zmiany odzwierciedlają głębsze preferencje dotyczące sposobu konsumowania informacji przez różne grupy demograficzne. Platformy społecznościowe są bardziej wizualne, konwersacyjne i wydają się autentyczniejsze dla młodszych użytkowników, zwłaszcza w kwestiach stylu życia, zakupów i porad. Dodatkowo narzędzia AI, jak ChatGPT, dostarczają bezpośrednich odpowiedzi bez natłoku reklam i treści nastawionych na SEO, które coraz bardziej przesycają tradycyjne wyniki wyszukiwania. Zmieniają się też wzorce zaufania — użytkownicy wolą treści od rówieśników, recenzje twórców i rekomendacje społeczności zamiast generycznych list i stron zoptymalizowanych pod korporacje.

W wyszukiwaniu lokalnym zmiana jest równie istotna. 20% użytkowników rozpoczyna lokalne wyszukiwania w Google Maps lub Apple Maps, zamiast tradycyjnego wyszukiwania, z czego 15% zaczyna na Mapach Google, a kolejne 5% na Apple Maps. To ogromna zmiana dla firm usługowych, restauracji i sklepów, bo użytkownicy coraz częściej oczekują szybkich, wizualnych odpowiedzi z filtrami typu „otwarte teraz”, „przyjazne dzieciom” czy „dostępne dla wózków inwalidzkich”, zamiast tradycyjnych list wyników.

Wpływ na nawyki poszukiwania informacji i zachowania użytkowników

Wartość generatywnej AI w poszukiwaniu informacji jest na tyle duża, że zmienia głęboko zakorzenione nawyki użytkowników kształtowane przez lata. Badania Nielsen Norman Group wykazały, że uczestnicy korzystający z AI do poszukiwania informacji zauważyli wyraźne zmiany w swoim zachowaniu; niektórzy deklarowali, że obecnie „włączają ChatGPT” do swoich tradycyjnych wyszukiwań w Google. To niezwykłe, zważywszy jak silnie zakorzenione są te nawyki – użytkownicy zwykle trzymają się sprawdzonych metod.

Agenci AI oferują znaczące skróty w żmudnej i czasochłonnej pracy, jakiej wymagało dotąd kompleksowe poszukiwanie informacji. Skróty te obejmują definiowanie i wyrażanie potrzeb informacyjnych, przezwyciężanie problemów z doborem słów kluczowych, ocenę i wybór wiarygodnych źródeł, przeszukiwanie ogromnych ilości danych, czytanie długich tekstów, porównywanie sprzecznych perspektyw oraz syntezę informacji do dalszego wykorzystania lub podjęcia decyzji. Nawet gdy uczestnicy wykorzystywali tylko część możliwości AI w poszukiwaniu informacji, niezmiernie cenili sobie taką pomoc i deklarowali, że zamierzają korzystać z tych narzędzi częściej w przyszłości.

Co istotne, AI nie zastąpiła całkowicie tradycyjnego wyszukiwania, mimo swoich licznych zalet. Badania pokazują, że tradycyjne wyszukiwanie i rozmowy z AI są często stosowane równolegle – by zgłębić ten sam temat lub wzajemnie się zweryfikować. Wszyscy uczestnicy badań używali tradycyjnego wyszukiwania wielokrotnie i nikt nie polegał wyłącznie na odpowiedziach AI w każdym przypadku. Sugeruje to, że rozwija się model hybrydowy, w którym użytkownicy korzystają zarówno z klasycznego wyszukiwania, jak i agentów AI, w zależności od zapotrzebowania i poziomu zaufania.

Jak agenci AI inaczej priorytetyzują treści niż tradycyjne wyszukiwanie

W przeciwieństwie do ludzi, agenci AI nie zwracają uwagi na efektowne grafiki, chwytliwe slogany czy tradycyjne sygnały SEO, takie jak linki zwrotne. Priorytetem jest dla nich jasność, rzetelność, trafność i znaczenie semantyczne. Ta fundamentalna różnica w ocenie i wyborze źródeł treści ma ogromny wpływ na strategię i widoczność. Systemy AI wybierają źródła na podstawie tego, jak dobrze treść odpowiada na konkretne pytania, jak klarownie jest zorganizowana i jak bardzo jest semantycznie dopasowana do intencji zapytania.

Nawet serwisy zajmujące szczytowe pozycje w Google mogą być ignorowane przez systemy AI, jeśli ich treści są zbyt ogólne, chaotyczne lub nie odpowiadają bezpośrednio na pytania. Treści muszą być zorganizowane w sposób, który umożliwia systemom AI łatwe przetwarzanie i czerpanie wartości, z wyraźną hierarchią nagłówków, konwersacyjnym stylem, klarownością semantyczną i bezpośrednimi odpowiedziami na konkretne pytania. To doprowadziło do powstania Generative Engine Optimization (GEO) – nowej dyscypliny skupionej na optymalizacji treści specjalnie pod systemy AI, a nie tradycyjne algorytmy wyszukiwania.

Różnice w wyborze źródeł są szczególnie widoczne w przypadku zapytań informacyjnych. Na każde 100 wyników AI Overview pokazywanych przez Google tylko około 16 zawiera dokładne sformułowanie użytkownika. Pozostałe 84 generują odpowiedzi innymi słowami, choć nadal odpowiadają na pierwotne pytanie. Wynika to z faktu, że systemy AI syntetyzują informacje z wielu źródeł i przepisują je w zależności od kontekstu, trafności i intencji zapytania, a nie dopasowania słów kluczowych. Oznacza to, że pozycjonowanie na konkretne słowo kluczowe nie gwarantuje już widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI – treść musi być semantycznie dopasowana i bezpośrednio odpowiadać na ukrytą potrzebę użytkownika.

Przewaga konkurencyjna przyzwyczajenia w wyszukiwaniu AI

Przyzwyczajenie i znajomość narzędzi okazują się ogromną przewagą konkurencyjną na rynku wyszukiwania AI. ChatGPT zdobył uwagę publiczności jako pierwszy nowoczesny czat LLM i obecnie dominuje na rynku konwersacyjnych AI, a niektórzy użytkownicy mówią po prostu „Chat”, podobnie jak Google stało się czasownikiem. Gemini, asystent AI od Google, ma duże szanse nadgonić dzięki integracji z tradycyjnym wyszukiwaniem, z którego codziennie korzystają miliardy użytkowników. Te przesunięcia językowe i behawioralne mogą zapowiadać większe zmiany rynkowe, gdy użytkownicy wykształcają nawykowe preferencje wobec konkretnych narzędzi AI.

Badania pokazują, że najbardziej zaawansowani użytkownicy AI polegali na Gemini, mimo że próbowali ChatGPT, Groka i Copilota – głównie dlatego, że i tak używają Google do wielu rzeczy i wygodnie im korzystać z zintegrowanego rozwiązania. Te wczesne lata adopcji AI są kluczowe dla firm, które chcą stać się nawykowym wyborem użytkowników w poszukiwaniu informacji, bo przewaga pierwszego na rynku i integracja z istniejącymi platformami tworzą silne efekty sieciowe. Użytkownicy, którzy przyzwyczają się do konkretnego narzędzia AI, mają tendencję do dalszego korzystania z niego – podobnie jak dominacja Google utrzymywała się mimo istnienia innych wyszukiwarek.

Konsekwencje dla widoczności marki i strategii treści

Transformacja zachowań w wyszukiwaniu ma ogromne konsekwencje dla sposobu, w jaki marki utrzymują widoczność i docierają do odbiorców. Samo tradycyjne SEO nie wystarczy już do zapewnienia widoczności w coraz bardziej napędzanym przez AI środowisku wyszukiwania. Pozycjonowanie na Google nadal jest istotne, ale nie gwarantuje już cytowania treści w odpowiedziach AI ani kliknięć na stronę. Zamiast tego marki muszą dążyć do bycia zaufanym źródłem, na którym systemy AI polegają przy generowaniu odpowiedzi.

Wymaga to fundamentalnej zmiany strategii treści. Zamiast optymalizować pod konkretne słowa kluczowe, marki powinny tworzyć kompleksowe treści wokół szerokich tematów i intencji użytkowników. Przykładowo, zamiast pisać o „najlepszych butach do biegania”, lepiej stworzyć obszerne przewodniki o bieganiu, zdrowiu stóp, technologii obuwia i zapobieganiu kontuzjom. Takie semantyczne podejście do tworzenia treści ułatwia systemom AI wyłuskanie odpowiednich informacji i cytowanie ich w generowanych odpowiedziach. Treść musi być jasno uporządkowana, z logiczną hierarchią, bezpośrednimi odpowiedziami na konkretne pytania i klarownością semantyczną, która pozwala AI zrozumieć, o czym jest materiał.

Ponadto marki muszą pamiętać, że budowanie zaufania zarówno z systemami AI, jak i z użytkownikami jest kluczowe. Oznacza to dbałość o aktualność informacji na wszystkich platformach, spójność prezentacji marki oraz aktywne zarządzanie obecnością w wynikach wyszukiwania AI. Przy 48% użytkowników weryfikujących odpowiedzi AI na różnych platformach przed zaakceptowaniem informacji, niespójności lub błędy mogą podważać zaufanie i zwiększać liczbę rezygnacji. Marki inwestujące w jasność, rzetelność i trafność – cechy, które AI najbardziej ceni – będą tymi, które wyróżnią się i odniosą sukces w nowej rzeczywistości.