Czego nauczyliśmy się z 10 000 generatywnych odpowiedzi w 2025 r.

Wprowadzenie

W 2025 r. wyszukiwanie generatywne w końcu przekroczyło próg. Przestało być eksperymentem i stało się podstawowym sposobem interakcji setek milionów ludzi z informacjami.

Aby zrozumieć, jak ta zmiana wpływa na odkrywanie informacji, przeprowadziliśmy jedno z największych dotychczas niezależnych badań GEO:

przeanalizowaliśmy 10 000 generatywnych odpowiedzi w 7 głównych wyszukiwarkach w ciągu 4 miesięcy w 5 kategoriach zapytań dotyczących ponad 100 marek.

W niniejszym artykule podsumowano najważniejsze wnioski — czym zajmują się silniki generatywne, w jaki sposób wybierają źródła, jakie wzorce się pojawiły, które marki odniosły sukces, a które poniosły porażkę oraz co oznacza to dla przyszłości optymalizacji.

Jest to ostateczny raport dotyczący „stanu odpowiedzi generatywnych” na rok 2025.

Część 1: Omówienie projektu — co testowaliśmy

Wśród 10 000 generatywnych odpowiedzi śledziliśmy:

• częstotliwość włączenia

• wzorce cytowania

• zachowania rozumowania

• rodzaje halucynacji

• zmiany faktów w czasie

• błąd generatywny

• wpływ wielomodalny

• struktury odpowiedzi

• klasyfikacja podmiotów

• dominacja na poziomie kategorii

Zapytania pochodziły z 5 grup:

1. Informacyjne

Definicje, instrukcje, wyjaśnienia, fakty.

2. Transakcyjne

Porównania, wybór produktów, dostawcy usług.

3. Poziom marki

„Czym jest X?”, „Kto jest właścicielem X?”, „X kontra Y”.

4. Wielomodalne

Obrazy, zrzuty ekranu, wykresy, filmy.

5. Agentowe

Wielostopniowe przepływy pracy, instrukcje badawcze, zapytania dotyczące użycia narzędzi.

Zawarte silniki:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Wyszukiwanie ChatGPT

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Ten zbiór danych stanowi jak dotąd najjaśniejszy obraz tego, jak odpowiedzi AI są tworzone w praktyce.

Część 2: 10 najważniejszych wniosków (podsumowanie)

Oto najważniejsze wnioski, zanim przejdziemy do szczegółowej analizy:

1. Odpowiedzi generatywne są tworzone na podstawie bardzo niewielkiej liczby źródeł — zazwyczaj 3–10.

2. Najważniejszym czynnikiem decydującym o uwzględnieniu odpowiedzi była jasność podmiotu.

3. Oryginalne dane były cytowane znacznie częściej niż jakiekolwiek inne treści.

4. Przestarzałe strony były prawie zawsze wykluczane.

5. Kanoniczne definicje wpływały na sposób opisywania marek.

6. Zasoby multimodalne miały wpływ na wybór marek.

7. Zmniejszyła się liczba halucynacji, ale wzrosła liczba błędnych klasyfikacji.

8. Spójność między stronami internetowymi miała duży wpływ na ocenę zaufania.

9. Agenci modyfikowali odpowiedzi w oparciu o wieloetapowe rozumowanie.

10. Czynniki SEO związane z SERP w niewielkim stopniu przewidywały widoczność generatywną.

Przeanalizujmy szczegóły.

Część 3: Wynik nr 1 — modele wykorzystują znacznie mniej źródeł niż oczekiwano

Pomimo pobrania dziesiątek lub setek stron:

Odpowiedzi generatywne są zazwyczaj tworzone na podstawie 3–10 wybranych źródeł.

Jest to spójne w całym:

• krótkie odpowiedzi

• długie wyjaśnienia

• porównania

• wielostopniowe rozumowanie

• przepływy pracy agentów

Jeśli nie jesteś jednym z 3–10 źródeł, które przetrwały filtrowanie, jesteś niewidoczny.

Jest to największa zmiana w stosunku do ery SERP:

Widoczność ≠ ranking. Widoczność = włączenie.

Część 4: Odkrycie nr 2 — jasność podmiotu była najsilniejszym czynnikiem prognostycznym widoczności

Marki o najlepszej widoczności w wyszukiwarkach miały jedną wspólną cechę:

Sztuczna inteligencja potrafiła z całkowitą pewnością odpowiedzieć na pytanie „Co to jest?”.

Zaobserwowaliśmy trzy poziomy jasności podmiotu:

Poziom 1 — Krystalicznie czysty Spójny, jednoznaczny, kanoniczny. Marki te dominowały pod względem widoczności generatywnej.

Poziom 2 — Częściowojasne Niektóre niespójności. Te marki pojawiały się sporadycznie.

Poziom 3 —Niejasne Sprzeczne opisy. Te marki były prawie całkowicie wykluczone.

Przejrzystość podmiotów wygrywa:

• linki zwrotne

• ocena domeny

• długość treści

• gęstość słów kluczowych

• wiek domeny

Jest to czynnik GEO nr 1 w całym naszym zbiorze danych.

Część 5: Wynik nr 3 — Oryginalne dane osiągnęły lepsze wyniki niż wszystkie inne typy treści

Silniki generatywne zdecydowanie preferowały:

• własne badania

• statystyki

• punkty odniesienia

• białe księgi

• raporty badawcze

• wyniki ankiet

Wszelkie treści, które nie występowały nigdzie indziej.

Marki posiadające oryginalne dane miały:

• 3–4 razy wyższe wskaźniki włączenia

• 5× bardziej stabilne cytowania

• ryzyko halucynacji bliskie zeru

Silniki chcą dowodów z pierwszego źródła, a nie przepisanych treści SEO.

Część 6: Wynik nr 4 — Aktualność była ważniejsza niż autorytet

Było to zaskakujące nawet dla nas:

Wyszukiwarki konsekwentnie obniżały ranking nieaktualnych stron, nawet jeśli pochodziły one z domen o wysokim autorytecie.

Aktualność miała ogromne znaczenie.

Strona zaktualizowana w ciągu ostatnich 90 dni osiągała lepsze wyniki:

• wyższa DR konkurentów

• dłuższa treść

• więcej stron z linkami

• starsze, ponadczasowe przewodniki

Modele interpretują aktualność jako wiarygodność.

Część 7: Wynik nr 5 — Kanoniczne definicje kształtują sposób, w jaki sztuczna inteligencja opisuje użytkownika

Zaobserwowaliśmy bezpośredni związek między:

• format kanonicznej strony marki

• sformułowania użyte w generatywnych streszczeniach

Proste, ustrukturyzowane definicje pojawiały się w odpowiedziach dosłownie.

Oznacza to, że:

Możesz kształtować sposób, w jaki generatywna sieć opisuje Ciebie —

kształtując swoje definicje kanoniczne.

To nowa „optymalizacja fragmentów”.

Część 8: Odkrycie nr 6 — zasoby multimodalne odegrały nieoczekiwaną rolę

Silniki generatywne coraz częściej wykorzystują:

• zrzuty ekranu

• przykłady interfejsu użytkownika

• zdjęcia produktów

• diagramy

• filmy

jako dowód potwierdzający.

Marki z:

• spójny projekt

• dobrze oświetlone zdjęcia

• opisy wizualne

• filmy demonstracyjne

pojawiały się częściej i były opisywane dokładniej.

Przejrzystość wizualna = przejrzystość generatywna.

Część 9: Wynik nr 7 — Halucynacje spadły, ale wzrosła liczba błędnych klasyfikacji

Halucynacje znacznie spadły we wszystkich silnikach.

Pojawił się jednak nowy problem:

Błędna klasyfikacja — sztuczna inteligencja umieszczała marki w niewłaściwej kategorii.

Przykłady:

• nazywanie platformy SaaS „narzędziem” zamiast „pakietem”

• błędna identyfikacja poziomów produktów

• mylenie konkurentów

• łączenie funkcji dwóch marek

• mylenie firmy macierzystej z produktem

Błędy te prawie zawsze wynikały z:

• słabe dane kanoniczne

• niespójne nazewnictwo produktów

• nieaktualne strony pomocy technicznej

Marki, które co miesiąc aktualizowały definicje, miały znacznie niższy wskaźnik błędnej klasyfikacji.

Część 10: Wynik nr 8 — Spójność w całej sieci miała duże znaczenie przy wyborze

Sprawdzone silniki:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• profile społecznościowe

• schemat

• recenzje stron trzecich

względem siebie nawzajem.

Jeśli fakty były zgodne → wzrastało zaufanie. Jeśli fakty były sprzeczne → następowało wykluczenie.

Spójność między stronami internetowymi była jednym z 5 najważniejszych czynników rankingowych.

Część 11: Wynik nr 9 — Rozumowanie agencyjne wzmocniło niektóre marki, a osłabiło inne

Zapytania agencyjne to wieloetapowe instrukcje:

„Zbadaj X, porównaj dostawców, podsumuj opcje i poleć najlepszego”.

Zaobserwowaliśmy, że

Marki z dobrze zorganizowanymi porównaniami były wybierane częściej.

Silniki chciały:

• zalety i wady

• przejrzyste ceny

• jasne pozycjonowanie

• Lista zastosowań

• opis funkcji

Marki, które ukrywały słabe strony lub niejasne cechy, traciły na popularności.

Część 12: Wynik nr 10 — Siła SEO nie przewidywała generatywnej widoczności

Jest to najwyraźniejsze odkrycie ze wszystkich:

Marki o wysokim rankingu SEO często osiągały słabe wyniki w generatywnych odpowiedziach.

Dlaczego?

Ponieważ widoczność generatywna zależy od:

• przejrzystość

• spójność

• autorytet

• aktualność

• oryginalność

• wiarygodność

• ustrukturyzowane dane

—a nie od pozycji słów kluczowych.

Zauważyliśmy marki z:

• DR 20 przewyższa DR 80

• Witryny zawierające 100 stron osiągają lepsze wyniki niż witryny zawierające 10 000 stron

• domeny ukierunkowane osiągają lepsze wyniki niż domeny o szerokim zakresie

Silniki generatywne nagradzają spójność, a nie ilość.

Część 13: Dodatkowe wnioski warte uwagi

Oprócz 10 najważniejszych wniosków odkryliśmy kilka dodatkowych wzorców:

1. Silniki karzą niejednoznaczne ekosystemy produktów

Jeśli masz zbyt wiele nakładających się produktów, klarowność spada.

2. Długie akapity osiągały słabe wyniki

Preferowano treści o uporządkowanej strukturze.

3. Modele premiują treści oparte na „definicji na pierwszym miejscu”

Zacznij od odpowiedzi → następnie rozwiń.

4. Modele nie lubią nieaktualnych zrzutów ekranu

Stary interfejs użytkownika utrudniał rozpoznawanie multimodalne.

5. Silniki preferują odrębne marki zamiast rodzin marek

Relacje rodzic/dziecko często były niejasne lub zlewały się.

6. Silniki mocno obniżały ranking stron partnerskich

Brak oryginalności = wykluczenie.

7. Autorytet domeny miał znaczenie tylko dla zaufania, a nie dla włączenia

Był to jeden z sygnałów, ale nie decydujący.

Część 14: Wnioski dotyczące branży na podstawie 10 000 odpowiedzi

Najsilniejsza widoczność generatywna

• SaaS

• finanse

• informacje dotyczące zdrowia

• cyberbezpieczeństwo

• analityka

• narzędzia programistyczne

Branże te miały jasne definicje i uporządkowaną dokumentację.

Najsłabsze

• hotelarstwo

• podróże

• usługi domowe

• agencje kreatywne

• lokalni dostawcy usług

Branże te charakteryzowały się niejasnością i niespójnością nazewnictwa.

Część 15: Co marki mogą zrobić z tymi spostrzeżeniami (podsumowanie zorientowane na działanie)

1. Wzmocnij swoje kanoniczne definicje

To kształtuje sposób, w jaki AI opisuje Twoją firmę.

2. Opublikuj oryginalne badania

Zwiększa to widoczność generatywną.

3. Zachowaj ścisłą spójność w całej sieci

Zwiększa to zaufanie i integrację.

4. Aktualizuj główne strony co miesiąc

Aktualność nie jest opcjonalna.

5. Twórz treści ułatwiające porównania

Agenci uwielbiają uporządkowane zestawienia.

6. Zachowaj spójność multimodalną

Twoje obrazy, zrzuty ekranu i interfejs użytkownika mają teraz znaczenie.

7. Wyeliminuj sprzeczności

Sztuczna inteligencja bardziej niż wyszukiwarki karze niejasności.

8. Priorytetem jest przede wszystkim jasność podmiotów

To podstawa GEO.

Wniosek: generatywne odpowiedzi ujawniają nową gospodarkę informacyjną

Dane z 10 000 generatywnych odpowiedzi potwierdzają jedno:

Wkraczamy w gospodarkę odpowiedzi, a nie gospodarkę linków.

Widoczność nie zależy już od:

• rankingi

• linki zwrotne

• wielkość słów kluczowych

• wyniki wyszukiwania

Zależy od:

• przejrzystość

• fakty

• struktura

• aktualność

• oryginalność

• spójność podmiotu

• wielomodalne rozumienie

• spójność tożsamości w sieci

Silniki generatywne nie nagradzają największych witryn. Nagradzają te najbardziej przejrzyste, godne zaufania i najlepiej zorganizowane.

Wniosek, jaki wyciągnęliśmy z 10 000 generatywnych odpowiedzi w 2025 r., jest prosty:

Jeśli chcesz być widoczny w erze sztucznej inteligencji, musisz zoptymalizować sposób myślenia sztucznej inteligencji, a nie sposób, w jaki ludzie klikali.