Jakie pytania powinienem zadać dostawcy GEO?

Czy rozumieją, jak naprawdę działa nowoczesne wyszukiwanie AI?

Wykwalifikowany dostawca GEO powinien być w stanie wytłumaczyć Ci mechanizmy działania nowoczesnych systemów wyszukiwania AI, a nie tylko używać marketingowych sloganów o optymalizacji AI. Powinien wyjaśnić, na czym polega query fan-out — czyli proces, w którym systemy AI rozwijają pojedyncze zapytanie użytkownika na wiele powiązanych wyszukiwań, aby pozyskać istotne informacje z różnych źródeł. Taka głębia techniczna pokazuje, czy rzeczywiście rozumieją środowisko, czy tylko przemianowują tradycyjne usługi SEO. Dostawca powinien umieć rozmawiać o podobieństwie semantycznym, wyszukiwaniu fragmentów oraz o tym, jak systemy AI syntezują informacje z wielu źródeł w spójne odpowiedzi. Jeśli nie potrafią jasno wyjaśnić tych zagadnień, prawdopodobnie nie mają bazy technicznej potrzebnej do optymalizacji Twoich treści pod cytowanie przez AI. Zapytaj ich konkretnie, jak roboty AI wchodzą w interakcje z infrastrukturą Twojej strony internetowej, czy potrafią diagnozować bariery techniczne na podstawie analizy plików logów oraz wykrywać problemy z renderowaniem JavaScript czy dostępnością treści, które mogą uniemożliwiać systemom AI zrozumienie Twoich stron.

Czy mogą przedstawić realne wyniki GEO poparte konkretnymi studiami przypadków?

Nie zadowalaj się ogólnymi studiami przypadków pokazującymi poprawę pozycji — poproś o konkretne przykłady treści, które z bycia ignorowanymi przez systemy AI zaczęły być regularnie cytowane na różnych platformach, takich jak ChatGPT, Perplexity, Claude czy Google AI Overviews. Prawdziwa praca GEO powinna obejmować przykłady przed i po, pokazujące, jak treści zostały przeorganizowane w jednostki semantyczne, które systemy AI mogą łatwo analizować i wydobywać. Kompetentny dostawca powinien pokazać przykłady optymalizacji treści pod “fraggles” (pofragmentowane fragmenty pojawiające się w odpowiedziach AI), wdrożenia danych strukturalnych wykraczających poza podstawowy schema markup oraz śledzenia cytowań między platformami. Poproś o metryki potwierdzające ich umiejętność przeniesienia treści od zera cytowań do regularnych wystąpień w odpowiedziach generowanych przez AI. Dostawca powinien udokumentować, jak optymalizował strukturę treści, powiązania encji oraz umiejscowienie odpowiedzi, aby osiągnąć te rezultaty. Szukaj studiów przypadków organizacji podobnych do Twojej pod względem wielkości i branży, bo to świadczy o zrozumieniu Twoich wyzwań i możliwości powtórzenia sukcesu w Twojej domenie.

Jak śledzą i mierzą skuteczność cytowań AI?

Tradycyjne śledzenie pozycji staje się nieaktualne w świecie wyszukiwania napędzanego AI, gdzie widoczność nie zawsze przekłada się na kliknięcia, a personalizacja oznacza, że różni użytkownicy widzą różne wyniki. Zapytaj swojego dostawcę, jak mierzy sukces poza tradycyjnymi rankingami. Powinien umieć wyjaśnić podejście do śledzenia udziału cytowań na ChatGPT, Perplexity, Gemini i Google AI Overviews dla wybranego zestawu zapytań. Poproś o szczegóły dotyczące wskaźnika cytowań AI (liczba cytowanych stron podzielona przez liczbę śledzonych stron) oraz wskaźnika uwzględnienia w odpowiedziach (liczba promptów z Twoją marką podzielona przez łączną liczbę przetestowanych promptów). Zaawansowany dostawca powinien mieć ramy do monitorowania, które formaty treści, długości odpowiedzi i wzory encji generują regularne cytowania, a które są ignorowane przez systemy AI. Powinien też wyjaśnić, jak radzi sobie z faktem, że tylko około 50% stron z pozycją #1 w Google pojawia się w cytowaniach AI Overview i jak optymalizuje pod kątem „czegoś więcej” niż tradycyjne SEO, co decyduje o uwzględnieniu przez AI. Zapytaj, czy śledzą spójność cytowań na różnych platformach, bo różne systemy AI mają odmienne preferencje dotyczące pozyskiwania treści i wzorców cytowań.

Jakie mają podejście do optymalizacji RAG i wyszukiwania wektorowego?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) to podstawa działania nowoczesnych systemów AI i Twój dostawca powinien ją dobrze rozumieć. Zapytaj, jak optymalizuje treści, aby systemy AI mogły pobierać z baz wiedzy istotne informacje i wykorzystywać je do tworzenia trafnych, kontekstowych odpowiedzi. Powinien umieć wyjaśnić, jak systemy AI przekształcają zapytania użytkowników w reprezentacje wektorowe, przeszukują zindeksowane kolekcje dokumentów i wydobywają najbardziej semantycznie trafne fragmenty. Wykwalifikowany dostawca rozumie, że osadzenia wektorowe to matematyczne reprezentacje treści, pozwalające AI rozumieć relacje semantyczne, i powinien umieć omówić pojęcia takie jak cosine similarity oraz embedding distance. Zapytaj o ich konkretną strategię tworzenia treści, które dobrze wypadają w semantycznej przestrzeni wielowymiarowej, oraz jak testują skuteczność treści w środowiskach wyszukiwania wektorowego. Powinni wyjaśnić, jak dbają o strukturę treści pod optymalne pobieranie przez AI — w tym hierarchię, gęstość informacji i spójność semantyczną. Poproś o przykłady optymalizacji struktury treści właśnie pod kątem wyszukiwania wektorowego, a nie tylko tradycyjnego dopasowania słów kluczowych.

Czy rozumieją różnice w optymalizacji pod konkretne platformy?

Wyszukiwanie generatywne to już nie tylko Google, a Twój dostawca powinien wiedzieć, że różne platformy AI mają zupełnie inne preferencje w pozyskiwaniu treści i zachowaniach użytkowników. Użytkownicy Perplexity zadają pytania wymagające badań i oczekują kompleksowych, dobrze udokumentowanych odpowiedzi z jasnymi cytowaniami. Użytkownicy ChatGPT prowadzą dłuższe rozmowy, które opierają się na wcześniejszym kontekście. AI Overviews Google służą osobom szukającym szybkich, konkretnych odpowiedzi. Każda platforma ma inne preferencje cytowania: Perplexity stawia na aktualne, autorytatywne źródła z wyraźnymi cytatami; odpowiedzi ChatGPT często korzystają z treści o wysokiej spójności semantycznej i szerokim pokryciu tematu; AI Overviews Google preferują treści ze znanych domen z solidnymi powiązaniami encji. Zapytaj, jak Twój dostawca optymalizuje treści pod każdą z platform, zachowując spójność marki. Powinien umieć wyjaśnić strategię wieloplatformową i pokazać przykłady optymalizacji tego samego tematu pod różne systemy AI. Poproś o ich podejście do testowania skuteczności treści na różnych platformach oraz jak określają, które strategie działają najlepiej dla każdego z systemów. Dostawca, który traktuje wszystkie platformy AI tak samo, pomija kluczowe możliwości optymalizacyjne.

Jaka jest ich strategia treści pod syntezę AI?

Strategia GEO musi optymalizować treści pod syntezę AI — czyli proces, w którym systemy AI łączą informacje z różnych źródeł w spójne odpowiedzi. Zapytaj potencjalnych partnerów, jak zapewniają, że treści są zrozumiałe dla AI, a jednocześnie angażujące dla ludzi. Powinni wyjaśnić, jak tworzą treści, które systemy AI mogą łatwo syntezować z innymi źródłami, w tym jak czynią je modularnymi i wyodrębnialnymi na poziomie fragmentów. Poproś o szczegóły dotyczące strukturyzowania treści pod wartość cytowania w odpowiedziach AI oraz jak mierzą, czy ich treści są skutecznie syntezowane na różnych platformach. Dostawca powinien rozumieć, że systemy AI nie tylko wydobywają informacje — one je łączą, kontekstualizują i prezentują w nowych formatach. Treści muszą być pisane w sposób wspierający ten proces syntezy. Zapytaj o podejście do umieszczania szybkich odpowiedzi (40-80 słów bezpośredniej odpowiedzi na górze strony), nagłówków H2/H3 opartych na pytaniach odzwierciedlających zapytania użytkowników oraz mapowania encji budującego autorytet tematyczny. Powinni wyjaśnić, jak tworzą treści, które samodzielnie funkcjonują na poziomie fragmentu, a jednocześnie współtworzą całą narrację, oraz jak używają tabel, punktów i danych strukturalnych dla poprawy wyodrębnialności.

Jak podchodzą do prompt engineeringu i testowania AI?

To pokaże, czy dostawca faktycznie pracuje z systemami AI, czy tylko o nich mówi. Poproś o prezentację procesu tworzenia promptów i sposobu testowania, jak systemy AI interpretują treści klienta. Powinni mieć wypracowaną metodykę optymalizacji treści na podstawie wzorców zachowań AI oraz pokazać przykłady testowania promptów. Właściwy dostawca GEO powinien umieć wyjaśnić, jak odtwarzają wzorce cytowań AI, testując różne prompty i analizując, które treści są cytowane i dlaczego. Poproś o szczegóły procesu optymalizacji treści na podstawie analizy odpowiedzi AI oraz jak wykorzystują te dane do opracowania strategii. Powinni rozumieć, że różne platformy AI reagują inaczej na różne struktury i formaty treści, a ich strategie optymalizacyjne uwzględniają te preferencje. Zapytaj, czy regularnie testują Twoje treści w ChatGPT, Perplexity, Claude i innych systemach AI, aby wykrywać luki i szanse. Powinni pokazać przykłady testów, identyfikacji przyczyn braku cytowań oraz restrukturyzacji treści dla zwiększenia częstotliwości cytowania.

Jak podchodzą do E-E-A-T i sygnałów autorytetu?

Systemy AI preferują autorytatywne, aktualne informacje przy generowaniu odpowiedzi, a sygnały E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) bezpośrednio wpływają na to, czy zdobędziesz cytowanie przez AI. Zapytaj dostawcę, jak buduje i wzmacnia sygnały E-E-A-T dla Twojej marki. Powinien wyjaśnić strategię wdrażania wskazanych autorów z jasno określonymi rolami, kwalifikacjami i profilami LinkedIn, szczególnie w tematach compliance, finansowych lub prawnych, gdzie eksperckość jest kluczowa. Poproś o podejście do publikowania oryginalnych danych i badań (kwartalne benchmarki, ankiety, analizy rynku), które pozycjonują Twoją markę jako źródło pierwotne, a nie komentatora. Powinni mieć plan na zdobywanie wzmianek zewnętrznych, miejsc w rankingach branżowych i katalogach, które stanowią zewnętrzne potwierdzenia autorytetu wpływające na ocenę wartości cytowania przez generatywne silniki. Zapytaj o strategię dotyczącą świeżości i aktualności treści, bo badania pokazują, że asystenci AI negatywnie oceniają starsze materiały. Powinni wyjaśnić, jak śledzą daty publikacji, monitorują spadki skuteczności treści i proaktywnie aktualizują wartościowe strony dla utrzymania sygnałów aktualności.

Czy rozumieją techniczną implementację i dostęp dla crawlerów?

Twój dostawca powinien zapewnić, że roboty AI mogą sprawnie uzyskiwać dostęp, analizować i wydobywać informacje z Twoich stron. Zapytaj, czy konfigurują robots.txt tak, by dopuścić Bingbota i OAI-SearchBot oraz umożliwić ChatGPT-User wyszukiwanie na żywo. Wiele stron przypadkowo blokuje te roboty, zezwalając tylko na Googlebota, tracąc szansę na widoczność w AI. Wyszukiwanie ChatGPT mocno opiera się na indeksie Binga i własnym crawlingu OpenAI dla danych czasu rzeczywistego, więc blokada tych agentów oznacza brak obecności w odpowiedziach ChatGPT lub Copilot. Poproś o podejście do wdrażania schematów JSON-LD wyjaśniających odpowiedzi i pomagających systemom RAG zrozumieć relacje i kontekst treści. Powinni wyjaśnić, jak wykorzystują odwołania @id i spójne adresy URL do budowy grafu wiedzy łączącego powiązane treści, autorów i podmioty organizacyjne. Zapytaj o wdrożenie plików llms.txt w katalogu głównym domeny, które określają uprawnienia robotów AI i pomagają systemom AI rozumieć preferencje dotyczące crawlingu i użycia treści. Powinni dbać, by mapy witryny XML były aktualne i segmentowane według typu treści, bo to pomaga robotom AI priorytetyzować istotne treści do indeksowania.

Jak integrują GEO z Twoją szerszą strategią marketingową?

GEO to nie tylko usługa techniczna — to strategiczna zmiana w budowaniu autorytetu i widoczności marki. Zapytaj, jak integrują GEO z Twoimi szerszymi celami marketingowymi i jak równoważą tradycyjną optymalizację pod wyszukiwarki z generatywną optymalizacją pod silniki AI. Powinni rozumieć, że w świecie zero-click świadomość i autorytet marki często są ważniejsze niż przestarzałe lejki konwersji. Poproś o ramy współpracy międzydziałowej — współpracę z zespołami produktowymi przy komunikatach o funkcjach, zespołami reklamowymi przy widoczności marki, sprzedażowymi przy pozycjonowaniu konkurencyjnym, content/PR przy przywództwie myślowym i HR przy zarządzaniu recenzjami. Dostawca powinien wyjaśnić, jak scala klastry intencji słów kluczowych w ramach organicznego wyszukiwania, kampanii płatnych oraz generatywnej optymalizacji pod silniki, by Twoje kluczowe treści były widoczne zarówno w tradycyjnych wynikach, jak i generowanych przez AI. Powinni mieć strategie na przekształcanie scenariuszy zero-click z utraconych szans w punkty edukacji przed sprzedażą, gdzie systemy AI kwalifikują potencjalnych klientów, edukując ich o Twoich rozwiązaniach, zanim odwiedzą stronę.

Na jakie czerwone flagi powinieneś uważać?

Unikaj dostawców, którzy gwarantują pierwszą stronę wyników, bo to świadczy o braku zrozumienia nowoczesnego wyszukiwania lub celowym wprowadzaniu w błąd. Pozycje tracą znaczenie, gdy systemy AI personalizują wyniki na podstawie kontekstu użytkownika, historii wyszukiwań i informacji czasu rzeczywistego. Bądź sceptyczny wobec dostawców oferujących ogólne strategie “Content Marketingu” polegające na masowej publikacji blogów pod listy słów kluczowych — to podejście nie działa, gdy systemy AI oceniają treści pod kątem spójności semantycznej, wiarygodności i unikalnych spostrzeżeń. Uważaj na agencje stosujące wyłącznie przestarzałe modele pomiaru, śledzące tradycyjne metryki SEO bez zrozumienia, jak widoczność przekłada się na wyniki biznesowe w świecie pośrednictwa AI. Jeśli nie potrafią wyjaśnić różnicy między tradycyjną pozycją a uwzględnieniem w cytowaniach AI, albo traktują wszystkie platformy AI identycznie, nie są gotowi na GEO. Czerwone flagi to również brak konkretnych przykładów zdobytych cytowań AI, brak wiedzy technicznej przy wyjaśnianiu RAG i wyszukiwania wektorowego czy brak adaptacji procesów do faktu, że tylko 14,4% stron cytowanych w AI Overviews nie znajduje się nawet w pierwszej setce tradycyjnych wyników.