Raport o stanie optymalizacji LLM w 2025 r.

Wprowadzenie

• Rok 2025 okazał się przełomowy dla odkrywania treści opartego na LLM. Duże, ogólnego przeznaczenia modele LLM (oparte na chmurze) nadal dominują, ale obserwujemy również gwałtowny wzrost popularności modeli specjalistycznych, modeli LLM na urządzeniach oraz silników wertykalnych.

• Funkcje multimodalne — tekst, obrazy, wideo, a nawet interfejs użytkownika + pozyskiwanie danych — są obecnie standardem w wielu najlepszych silnikach, podnosząc poprzeczkę w zakresie bogactwa treści, danych strukturalnych i gotowości do obsługi różnych formatów.

• Wyszukiwanie i odkrywanie nie polega już tylko na rankingu; chodzi o rekomendacje, zaufanie do podmiotów i czytelność dla maszyn. Optymalizacja LLM (LLMO) dojrzała do pełnej dyscypliny łączącej SEO, architekturę informacji, schematy, strategię podmiotów i gotowość do wykorzystania sztucznej inteligencji.

• Otwarte modele LLM zdemokratyzowały dostęp do wysokiej jakości narzędzi AI i danych SEO — umożliwiając małym zespołom tworzenie własnych „silników SEO”.

• Zwycięzcami w 2025 r. będą marki, które traktują swoje treści jako zasoby danych: ustrukturyzowane, zweryfikowane, spójne pod względem podmiotów i zoptymalizowane pod kątem wielu modeli — zarówno chmurowych modeli LLM, agentów na urządzeniach, jak i silników wertykalnych.

1. Krajobraz LLM w 2025 r. — jakie modele i platformy dominowały

Model / typ platformy	Kluczowe mocne strony	Obserwowane słabe strony / ograniczenia
Duże modele LLM oparte na chmurze (GPT-4/4o, Gemini, Claude itp.)	Szeroka wiedza, głębokość rozumowania, multimodalność (tekst + obraz + wczesne wideo), bogate podsumowania i generowanie. Doskonałe do treści ogólnego przeznaczenia, planowania, strategii, szerokiego zakresu tematów.	Nadal istnieje ryzyko halucynacji, zwłaszcza w niszowych dziedzinach. Czasami nadmierna generalizacja; poleganie na ograniczeniach danych szkoleniowych. Wysoki odsetek zbędnych wyników w przypadku treści o dużej objętości.
Pionowe / specjalistyczne / otwarte modele LLM (np. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, modele niszowe)	Wydajność, opłacalność, łatwość dostosowania, wysoka wydajność w przypadku zapytań dotyczących konkretnych dziedzin (np. techniczne SEO, prawo, finanse), kontrola lokalna lub na miejscu. Mniejsze ryzyko halucynacji w wąskich dziedzinach.	Węższa baza wiedzy, ograniczona generalizacja poza podstawową dziedziną, ograniczona obsługa multimodalna (wideo, złożone media wciąż nadrabiają zaległości). Wymagają starannej regulacji i konserwacji danych.
Modele LLM na urządzeniach / modele Edge-AI (urządzenia mobilne, komputery stacjonarne, urządzenia wbudowane)	Prywatność, personalizacja, niskie opóźnienia, przetwarzanie offline, bezpośrednia integracja z kontekstem/danymi użytkownika. Doskonałe do filtrowania pierwszego przejścia, personalizacji na poziomie użytkownika i lokalnego wyszukiwania.	Bardzo ograniczona głębokość wiedzy; opierają się na lokalnej pamięci podręcznej lub niewielkiej ilości danych; ograniczone aktualizacje; słabsza globalna pamięć; wymagają dobrze zorganizowanych, jednoznacznych treści do analizy.
Silniki multimodalne / wieloformatowe	Rozumieją i generują teksty, obrazy, wideo, audio, interfejsy użytkownika — umożliwiają bogatsze formaty treści, lepsze streszczenia, indeksowanie treści wizualnych i szersze formaty SEO wykraczające poza zwykły tekst.	Bardziej złożone w optymalizacji, wymagają bogatszej produkcji zasobów (obrazy, wideo, schematy, metadane), podnoszą koszty produkcji, wymagają surowszych standardów jakości i autentyczności, aby uniknąć halucynacji lub błędnej interpretacji.

Wniosek: W 2025 r. nie będzie już świata opartego na jednym modelu. Optymalizacja musi uwzględniać ekosystem oparty na wielu modelach i formatach. Aby odnieść sukces, treści muszą być elastyczne, uporządkowane i zróżnicowane pod względem mediów.

2. Kluczowe trendy i zmiany w optymalizacji LLM w tym roku

🔹 Treści wieloformatowe stają się podstawą

• Strony zawierające wyłącznie tekst pozostają istotne, ale silniki AI coraz częściej oczekują obrazów, diagramów, fragmentów wideo, osadzonych metadanych, ustrukturyzowanych schematów i alternatywnych formatów.

• Marki optymalizujące różne typy mediów odnotowały lepszą widoczność w większej liczbie kanałów (podsumowania AI, wyszukiwanie oparte na obrazach, przeglądy multimodalne, odpowiedzi bogate w wideo).

🔹 Dane ustrukturyzowane + modelowanie encji = podstawowa infrastruktura SEO

• Znaczniki schematów (JSON-LD), jasne nazewnictwo podmiotów, ustrukturyzowane formaty danych — stały się one równie ważne jak nagłówki i użycie słów kluczowych.

• Modele zaczęły w dużym stopniu polegać na jasności podmiotów, aby rozróżniać podobne marki lub produkty — marki bez jasnych, ustrukturyzowanych metadanych były coraz częściej błędnie przypisywane lub całkowicie pomijane w wynikach AI.

🔹 Modele open source i wewnętrzne demokratyzują dostęp do danych i sztucznej inteligencji

• Małe i średnie zespoły w coraz większym stopniu polegają na otwartych modelach LLM do budowania własnej infrastruktury SEO/inteligencji danych — narzędzia do śledzenia pozycji, ekstraktory podmiotów, audyty treści, analiza linków zwrotnych, niestandardowe parsery SERP.

• Zmniejsza to zależność od drogich platform przeznaczonych wyłącznie dla przedsiębiorstw i wyrównuje szanse.

🔹 Sztuczna inteligencja na urządzeniach i prywatność na pierwszym miejscu zmieniają sposób odkrywania treści osobistych

• Modele LLM wbudowane w urządzenia (telefony, asystenci zintegrowani z systemem operacyjnym) zaczęły wpływać na odkrywanie treści przed wyszukiwaniem w chmurze — oznacza to, że treści muszą być dostosowane do lokalnej sztucznej inteligencji (jasne, zwięzłe, jednoznaczne), aby przetrwać ten pierwszy etap.

• Personalizacja, prywatność i kontekst specyficzny dla użytkownika są obecnie czynnikami decydującymi o tym, czy treść zostanie w ogóle wyświetlona użytkownikowi.

🔹 Kontrola jakości treści, zarządzanie i etyczne wykorzystanie sztucznej inteligencji stają się podstawowymi dyscyplinami

• Wraz ze wzrostem skali generowania AI rośnie również ryzyko: halucynacje, dezinformacja, błędna atrybucja, zamieszanie związane z marką.

• Silne ramy kontroli jakości łączące nadzór ludzki, audyty danych strukturalnych, weryfikację faktów i przejrzystość pomocy AI — to właśnie odróżnia renomowane marki od szumu informacyjnego.

• Etyczne praktyki w zakresie treści generowanych przez sztuczną inteligencję stały się sygnałem zaufania do marki, wpływającym na rekomendacje i widoczność oparte na sztucznej inteligencji.

3. Jak będzie wyglądać „dobra” optymalizacja LLM w 2025 r.

W świecie wielu modeli „zoptymalizowane treści” wykazują następujące cechy:

• ✅ Struktura czytelna dla maszyn: schemat, JSON-LD, dobrze sformatowane nagłówki, wprowadzenie z odpowiedzią na początku, jasne jednostki.

• ✅ Obsługa wielu formatów: tekst i obrazy, infografiki, opcjonalnie wideo, HTML + metadane + tekst alternatywny, optymalizacja pod kątem urządzeń mobilnych.

• ✅ Wysoka rzetelność faktograficzna i cytowania: dokładne dane, właściwe przypisywanie źródeł, regularne aktualizacje, zgodność linków, przejrzystość autorstwa.

• ✅ Przejrzystość i spójność podmiotów: wszędzie te same nazwy marek/produktów, spójne linki wewnętrzne, kanonizacja, rozróżnienie w razie potrzeby.

• ✅ Wbudowana segmentacja odbiorców: wersje lub warstwy treści dla różnych poziomów wiedzy (początkujący, średnio zaawansowani, eksperci), różnych intencji użytkowników, różnych przypadków użycia.

• ✅ Kontrola jakości i zarządzanie: nadzór redakcyjny, weryfikacja przez ludzi + AI, zgodność z zasadami etycznymi, kwestie prywatności, przejrzystość w zakresie pisania wspomaganego przez AI.

• ✅ Linki zwrotne i konsensus zewnętrzny: autorytatywne odniesienia, wzmianki zewnętrzne, niezależna weryfikacja — niezbędne dla wiarygodności zarówno w przypadku konsumpcji przez ludzi, jak i sztuczną inteligencję.

Marki, które spełniają te kryteria, cieszą się znacznie większą „odpornością widoczności” — osiągają dobre wyniki w wyszukiwarkach, chmurowych modelach LLM, agentach na urządzeniach i pionowych silnikach AI.

4. Ryzyko i wyzwania związane ze skalą

Pomimo postępów, optymalizacja LLM w 2025 r. nadal wiąże się ze znacznym ryzykiem:

• ⚠️ Fragmentacja modeli — optymalizacja pod kątem jednego modelu może negatywnie wpłynąć na wydajność innych. To, co sprawdza się w przypadku chmurowego LLM, może dezorientować modele działające na urządzeniach i vice versa.

• ⚠️ Koszty produkcji — tworzenie wieloformatowych, bogatych w schematy, wysokiej jakości treści wymaga dużych zasobów (obrazy, wideo, metadane, kontrola jakości, aktualizacje).

• ⚠️ Ryzyko halucynacji i dezinformacji — szczególnie w niszowych lub technicznych dziedzinach; nieostrożne treści wspomagane przez sztuczną inteligencję nadal propagują błędy.

• ⚠️ Obciążenie związane z utrzymaniem danych — dane strukturalne, strony podmiotów, cytaty zewnętrzne, wykresy wiedzy — wszystko to wymaga konserwacji; nieaktualne informacje szkodzą wiarygodności.

• ⚠️ Wyścig zbrojeń — w miarę jak coraz więcej marek wdraża LLMO, średnia poprzeczka podnosi się; treści niskiej jakości tracą na znaczeniu.

5. Co sugerują dane (sygnały wewnętrzne i zewnętrzne z 2025 r.)

Na podstawie zbiorczych studiów przypadków zespołów SEO, audytów marketingowych, śledzenia cytowań opartego na sztucznej inteligencji oraz benchmarków wydajności w 2025 r.:

• 🎯 Strony zoptymalizowane pod kątem czytelności LLM + dane strukturalne odnotowały 30–60% wzrost widoczności w polach odpowiedzi opartych na sztucznej inteligencji, widżetach podsumowujących i generatywnych przeglądach w porównaniu z tradycyjnymi treściami.

• 📈 Marki z treściami w wielu formatach (tekst + obraz + schemat + często zadawane pytania) miały wyższy „wskaźnik przypominania wielu modeli” — pojawiały się one konsekwentnie w różnych modelach LLM, agentach na urządzeniach i narzędziach wyszukiwania wertykalnego.

• 🔁 Skrócenie cykli odświeżania treści — treści o wysokiej wydajności wymagały częstszych aktualizacji (ponieważ modele LLM szybko przetwarzają nowe dane), co skłaniało zespoły do stosowania ciągłych procesów aktualizacji.

• 🔐 Otwarte modele LLM + wewnętrzne potoki danych wywiadowczych znacznie obniżyły koszty — niektóre małe zespoły zastąpiły drogie narzędzia korporacyjne samodzielnie hostowanymi systemami o otwartym modelu, osiągając 70–80% podobnych wniosków przy ułamku kosztów.

Sygnały te zdecydowanie przemawiają za inwestowaniem w solidną optymalizację LLM, a nie w częściowe, jednorazowe działania.

6. Prognozy: kierunek rozwoju optymalizacji LLM w latach 2026–2027

• 🔥 Agentowe wyszukiwarki i agenci AI będą dominować w większej liczbie interakcji — oznacza to, że treści „oparte na odpowiedziach, bogate w dane i zorientowane na zadania” będą przewyższać tradycyjne treści oparte na rankingach.

• 🌍 Indeksowanie multimodalne i międzyformatowe stanie się standardem — elementy wizualne, wideo, audio, klipy UI i wykresy będą tak samo indeksowalne i rankingowe jak tekst.

• 🏠 Sztuczna inteligencja działająca na urządzeniach i stawiająca prywatność na pierwszym miejscu będzie filtrować duże części ruchu wyszukiwania, zanim trafią one do chmury — lokalne SEO i lokalna optymalizacja AI staną się ważniejsze.

• 🧠 Wzrośnie znaczenie pionowych/specyficznych dla danej dziedziny modeli LLM — specjalistyczne modele dla nisz (zdrowie, prawo, oprogramowanie, finanse) będą premiować bardzo dokładne treści dostosowane do danej dziedziny.

• 📊 Analiza SEO w czasie rzeczywistym + kontrola jakości treści oparta na sztucznej inteligencji staną się standardem — ciągłe audyty stanu i wiarygodności treści (schemat, dokładność, dostosowanie podmiotów) zostaną włączone do procesów roboczych.

• 🤝 Hybrydowe zespoły SEO (ludzie + sztuczna inteligencja) będą osiągać lepsze wyniki niż zespoły składające się wyłącznie z ludzi lub wyłącznie ze sztucznej inteligencji — równoważąc skalę z osądem, kreatywnością, zgodnością z zasadami etycznymi i wiedzą specjalistyczną w danej dziedzinie.

7. Strategiczne zalecenia dla marketerów i zespołów SEO

Jeśli chcesz być liderem w 2026 r., powinieneś:

1. Traktuj treści jako zasób danych, a nie tylko tekst marketingowy.

2. Zainwestuj w tworzenie treści w wielu formatach (tekst, obrazy, wideo, tabele danych).

3. Twórz i utrzymuj ustrukturyzowane dane + tożsamość podmiotów: schematy, strony podmiotów, kanoniczne nazewnictwo, spójne linkowanie wewnętrzne.

4. Wykorzystaj otwarte modele języka (LLM) jako uzupełnienie — a nie zamiennik — zestawu narzędzi SEO.

5. Skonfiguruj procesy kontroli jakości uwzględniające sztuczną inteligencję, łącząc recenzje redaktorów z audytami opartymi na sztucznej inteligencji.

6. Stwórzcie procesy aktualizacji treści, które nigdy nie tracą na aktualności — modele LLM szybko przetwarzają i odnoszą się do nowych danych.

7. Priorytetowo traktuj przejrzystość, cytaty, dokładność — ponieważ silniki AI wysoko premiują sygnały zaufania.

8. Optymalizuj pod kątem widoczności w wielu modelach, a nie tylko w jednej dominującej wyszukiwarce.

Wnioski

Rok 2025 oznacza transformację SEO z optymalizacji algorytmicznej do optymalizacji inteligencji.

Nie konkurujemy już tylko za pomocą słów kluczowych i linków zwrotnych. Obecnie konkurujemy za pomocą modeli — ich danych szkoleniowych, silników wnioskowania, warstw wyszukiwania i reprezentacji wiedzy.

Marki, które odnoszą sukces, to te, które postrzegają swoje treści nie jako statyczne strony internetowe, ale jako żywe zasoby danych — ustrukturyzowane, czytelne dla maszyn, zweryfikowane, bogate w multimedia i zoptymalizowane pod kątem zróżnicowanego ekosystemu modeli LLM, agentów i silników wertykalnych.

Jeśli w latach 2010 SEO polegało na pokonywaniu algorytmów, to w latach 2020 SEO polega na zdobywaniu zaufania inteligencji — sztucznej i ludzkiej.

Raport dotyczący optymalizacji LLM z 2025 r. nie jest retrospektywą. Jest to mapa drogowa. A droga naprzód należy do tych, którzy budują skalowalność, przejrzystość, wiarygodność — i inteligencję.