Benchmarki GEO: Wczesne dane ponad 100 marek

Wprowadzenie

Optymalizacja generatywna (GEO) jest wciąż nową technologią, ale nie jest już tylko teorią. W latach 2024–2025 zebraliśmy i przeanalizowaliśmy wczesne dane dotyczące wydajności GEO ponad 100 marek z bran ż SaaS, e-commerce, finansów, zdrowia, edukacji, hotelarstwa i usług profesjonalnych.

Celem nie było tworzenie rankingu branż. Chodziło o zidentyfikowanie wzorców w:

• jak często marki pojawiają się w generatywnych odpowiedziach

• jakie czynniki wpływają na włączenie

• jak silniki oceniają zaufanie

• w jaki sposób sztuczna inteligencja błędnie interpretuje niektóre marki

• które branże zyskują lub tracą widoczność

• jak obecnie wygląda „dobry” wynik GEO

Niniejszy raport przedstawia najwcześniejszy i najbardziej kompleksowy zbiór danych dotyczących widoczności GEO oraz oferuje pierwsze praktyczne punkty odniesienia dla firm przygotowujących się do ery wyszukiwania opartego na sztucznej inteligencji.

Część 1: Metodologia stojąca za punktami odniesienia

Aby ustalić wiarygodne punkty odniesienia GEO, przeanalizowaliśmy:

• Ponad 100 marek

• Ponad 12 000 generatywnych zapytań

• w 7 silnikach generatywnych

• z wykorzystaniem 5 kategorii intencji

• ponad 4 miesiące próbkowania podłużnego

Silniki generatywne obejmowały:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT Search

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Przetestowaliśmy:

• zapytania informacyjne

• zapytania transakcyjne

• zapytania dotyczące marek

• zapytania porównawcze

• zapytania multimodalne

• zapytania dotyczące przepływu pracy agentów

• zapytania dotyczące rozwiązywania problemów

W każdym teście mierzyliśmy:

• częstotliwość pojawiania się (czy marka w ogóle się pojawiła?)

• udział odpowiedzi (jak często pojawiała się ona w porównaniu z konkurencją?)

• stabilność cytowań (czy pojawia się wielokrotnie lub niekonsekwentnie?)

• dokładność interpretacji (czy sztuczna inteligencja opisuje ją poprawnie?)

• wiarygodność podmiotu (czy silnik „zna” markę?)

• spójność faktów (czy szczegóły są spójne we wszystkich silnikach?)

• rozpoznawanie multimodalne (skuteczność wykrywania na podstawie obrazów/filmów)

Wskaźniki te stanowią obecnie podstawę benchmarków GEO.

Część 2: Trzy poziomy wydajności GEO (i ich znaczenie)

Wśród ponad 100 marek wyłoniły się wyraźne poziomy widoczności.

Poziom 1 — wysoka widoczność GEO (najlepsze ~15%)

Marki w tym poziomie są konsekwentnie:

• cytowane w wielu silnikach

• dokładny opis

• wybrane w porównaniu odpowiedzi

• uwzględnione w wieloetapowych streszczeniach

• rozpoznane w zapytaniach multimodalnych

• odwołuje się do nich w kontekście transakcyjnym i informacyjnym

Cechy charakterystyczne marek z poziomu 1:

• silne struktury encji

• dobrze zdefiniowane strony faktów

• spójne nazewnictwo na różnych platformach

• treści z pierwszego źródła

• wysokie wyniki zaufania

• aktywne procesy korekcyjne

• ustrukturyzowane formatowanie na głównych stronach

Marki te dominują pod względem widoczności GEO, nawet jeśli nie są największymi graczami w dziedzinie SEO.

Poziom 2 — średnia widoczność GEO (około 60%)

Marki z tego poziomu pojawiają się:

• sporadycznie

• niespójnie

• często w długich odpowiedziach

• rzadko w podsumowaniach najwyższego poziomu

• czasami błędnie przypisywane

• nie we wszystkich silnikach

Cechy charakterystyczne:

• pewna jasność podmiotów

• dość silne SEO

• niespójne dane strukturalne

• minimalna zawartość pierwotnego źródła

• przestarzałe strony lub niejasne definicje

• niska częstotliwość poprawek

Istnieje ryzyko utraty widoczności w miarę zwiększania selektywności wyszukiwarek.

Poziom 3 — Niska / Brak widoczności GEO (~25%)

Marki w tej grupie to:

• niewidoczne

• niezidentyfikowane

• błędnie zidentyfikowane

• nieprawidłowo zgrupowane

• wykluczone z porównań

• nie wymienione w podsumowaniach

Cechy charakterystyczne:

• niespójne nazewnictwo marek

• sprzeczne dane na różnych platformach

• słaba obecność podmiotu

• nieuporządkowana treść

• nieaktualne lub niedokładne fakty

• niskie sygnały autorytetu

• brak kanonicznych definicji

Marki te są zasadniczo niewidoczne w warstwie generatywnej. Samo SEO nie uratuje ich.

Część 3: Benchmark nr 1 — Wskaźniki pojawiania się w wyszukiwarkach generatywnych

W przypadku 12 000 zapytań średnie wskaźniki pojawiania się marek były następujące:

• Zdezorientowanie: najwyższy wskaźnik włączenia

• Google SGE: wysoce selektywny, niski wskaźnik uwzględnienia

• Wyszukiwarka ChatGPT: silna preferencja dla ustrukturyzowanych, autorytatywnych źródeł

• Brave Summaries: duża liczba cytatów, łatwość pojawiania się, jeśli informacje są oparte na faktach

• Bing Copilot: zrównoważony, ale niespójny

• Claude Search: bardzo wysokie wymagania dotyczące wiarygodności faktograficznej

• You.com: zróżnicowane, ale płytkie pokrycie

Wczesni zwycięzcy: marki o krystalicznie czystej strukturze podmiotów. Wcześni przegrani: marki o niejednoznacznych opisach lub powodujące zamieszanie związane z wieloma produktami.

Część 4: Benchmark nr 2 — Procentowy udział odpowiedzi

Udział odpowiedzi mierzy , jak często dana marka pojawia się w generatywnych odpowiedziach w porównaniu z konkurencją.

Wśród ponad 100 marek:

• ~15% miało udział odpowiedzi powyżej 60% w swojej kategorii

• ~35% miało 20–60%

• ~50% miało poniżej 20%

Najważniejsza informacja:

Siła SEO nie miała silnego związku z udziałem w odpowiedziach.

Miał na nią wpływ stopień przejrzystości podmiotu.

Część 5: Benchmark nr 3 — Stabilność cytowań w czasie

Co tydzień śledziliśmy powtarzające się zapytania.

Najlepiej prosperujące marki wykazały:

• stabilna obecność z tygodnia na tydzień

• poprawne opisy

• rosnąca dokładność w miarę upływu czasu

Marki średniej klasy wykazały:

• tygodniowe wahania

• sporadyczna obecność

• częściowe błędne interpretacje

Marki z niższej półki wykazały:

• brak poprawy

• nieprawidłowe podsumowania

• niespójne fakty

• silniki zastępujące je konkurencyjnymi

Silniki generatywne „uczą się” stabilnych marek i ignorują niestabilne.

Część 6: Benchmark nr 4 — Dokładność interpretacji (ryzyko halucynacji)

Sprawdziliśmy, jak często silniki nieprawidłowo opisywały markę.

W przypadku ponad 100 marek:

• ~20% miało niemal idealną dokładność

• ~50% miało niewielkie odchylenia od faktów

• ~30% miało poważne halucynacje

Halucynacje obejmowały:

• błędne funkcje

• przestarzałe ceny

• nieistniejące deklaracje dotyczące produktu

• pomylenie konkurentów

• całkowicie nieprawidłowe pozycjonowanie

• przypisywanie cech innej marki

Marki z silnymi kanonicznymi stronami faktograficznymi miały znacznie mniej halucynacji.

Część 7: Benchmark nr 5 — Rozpoznawanie multimodalne

Przetestowaliśmy zapytania multimodalne przy użyciu:

• zdjęcia produktów

• zrzuty ekranu

• układy interfejsu użytkownika

• filmy

• wykresy

Wyniki:

• tylko około 12–18% marek zostało rozpoznanych na podstawie zrzutów ekranu

• tylko około 15–20% zostało rozpoznanych na podstawie zdjęć produktów

• <10% zostało rozpoznanych na podstawie klatek z filmów

• ~50% miało branding, który był „niejednoznaczny wizualnie”

• ~70% miało niespójną lub niskiej jakości dokumentację wizualną

Wielomodalne GEO jest obecnie największą luką we wszystkich branżach.

Część 8: Benchmark nr 6 — Wyniki pewności podmiotów

Wiarygodność podmiotu wskazuje, jak pewny jest model w odniesieniu do:

• czym jest marka

• co robi

• komu służy

• jakie produkty do niej należą

W ponad 100 markach:

• ~25% miało wysokie zaufanie do podmiotu

• ~40% miało umiarkowane zaufanie do podmiotu

• ~35% miało niskie lub sprzeczne profile

Niejasność podmiotów jest jedną z głównych przyczyn niepowodzeń marek w podsumowaniach AI.

Część 9: Benchmark nr 7 — Ważenie treści z pierwszego źródła

Sprawdziliśmy, jak często silniki cytowały marki z oryginalnymi danymi (np. badania, ankiety, analizy).

Marki z treściami z pierwszego źródła miały:

• ~4× wyższy udział odpowiedzi

• ~3× większa stabilność cytowań

• ~2× większa dokładność interpretacji

Wyszukiwarki wyraźnie preferują marki, które tworzą:

• oryginalne badania

• punkty odniesienia

• raporty statystyczne

• własne spostrzeżenia

Silniki AI dają pierwszeństwo twórcom danych, a nie powielaczom danych.

Część 10: Benchmark nr 8 — Różnice na poziomie branżowym

Niektóre branże szybko zyskały widoczność, inne miały z tym trudności.

Branże o najwyższej widoczności GEO

• SaaS

• e-commerce (kategorie o wysokiej strukturze)

• finanse (treści regulowane + ustrukturyzowane)

• strony internetowe poświęcone zdrowiu (z jasnymi danymi podmiotowymi)

Branże o najniższej widoczności GEO

• hotelarstwo

• turystyka

• usługi domowe

• lokalne firmy

• usługi kreatywne

• profesjonalne firmy usługowe o niejasnym pozycjonowaniu

Branże o spójnej terminologii osiągnęły znacznie lepsze wyniki niż branże o niejednoznacznych lub zmiennych opisach.

Część 11: 10 największych czynników prognostycznych GEO zidentyfikowanych w ponad 100 markach

We wszystkich testach następujące czynniki wykazały najsilniejszą korelację z wysoką skutecznością GEO:

1. Kanoniczne definicje

Wyszukiwarki potrzebują jednolitych, stabilnych definicji, aby uniknąć niejasności.

2. Przejrzystość podmiotów

Jasne przypisanie kategorii znacznie zwiększyło włączenie.

3. Strukturalna treść

Wyszukiwarki znacznie częściej uwzględniały marki wraz z objaśnieniami w postaci punktorów.

4. Dane z pierwszego źródła

Wyszukiwarki ufają markom, które same tworzą swoje dane.

5. Aktualność

Świeżo zaktualizowane treści miały większe prawdopodobieństwo uwzględnienia.

6. Spójność multimodalna

Marki o stabilnych zrzutach ekranu i elementach wizualnych były częściej prawidłowo rozpoznawane.

7. Sygnały zaufania

Weryfikacja autorstwa, pochodzenia i autorytatywnych linków miała wpływ na uwzględnienie.

8. Spójność między stronami internetowymi

Wyszukiwarki odrzucają marki, które mają sprzeczne informacje na różnych platformach.

9. Gotowość do porównania

Agenci AI preferują marki, które ułatwiają porównania.

10. Procesy korekty

Marki, które zgłosiły prośby o korektę AI, poprawiły się szybciej niż marki pasywne.

Część 12: Benchmarki GEO — jak będzie wyglądać „dobry” wynik w 2025 r.

Oto wczesne normy dla podmiotów osiągających wysokie wyniki:

Wskaźnik widoczności

40–65% we wszystkich wyszukiwarkach

Udział odpowiedzi

50–70% w swojej kategorii

Stabilność cytowań

Konsekwentne cotygodniowe uwzględnianie

Dokładność interpretacji

90% dokładności faktograficznej we wszystkich wyszukiwarkach

Wiarygodność podmiotów

Wysoka lub bardzo wysoka

Rozpoznawanie multimodalne

Obrazy → niezawodne Zrzuty ekranu → częściowe Filmy → pojawiające się

Wynik dryfu marki

Minimalne niespójności

Wynik świeżości

Treści zaktualizowane w ciągu ostatnich 90 dni

Strukturalna czytelność AI

Wysoka

Są to wczesne wskaźniki wydajności z „najwyższej półki” — i do 2026–2027 r. staną się one standardami branżowymi.

Część 13: Strategiczne wnioski z analizy porównawczej ponad 100 marek

Wśród wszystkich danych pojawiło się siedem nadrzędnych wzorców.

1. GEO bardziej ceni sobie przejrzystość niż skalę

Mniejsze marki o krystalicznie jasnych definicjach osiągały lepsze wyniki niż ogromne strony internetowe o niejasnej tożsamości.

2. GEO jest bardziej wrażliwe na błędy niż SEO

Jedna sprzeczna informacja może zniweczyć wynik zaufania do Twojej organizacji.

3. Wyszukiwarki preferują zwarte klastry treści

W pełni zmapowane klastry tematyczne konsekwentnie poprawiały udział odpowiedzi.

4. Treści z pierwszego źródła to nowe „budowanie linków”

Silniki AI chcą źródła danych, a nie ich powtórzeń.

5. Zasoby multimodalne są obecnie czynnikami rankingowymi

Zrzuty ekranu i wizualizacje produktów mają wpływ na uwzględnienie w rankingu.

6. Widoczność generatywna nie jest skorelowana z oceną domeny

Niektóre marki z DR 20 osiągały lepsze wyniki niż marki z DR 80 dzięki lepszej strukturze.

7. Procesy korekcyjne przynoszą wymierne korzyści

Marki, które aktywnie naprawiały niedokładności AI, zauważyły:

• mniej halucynacji

• dokładniejsze podsumowania

• większa stabilność integracji

Silniki generatywne szybko uczą się na podstawie poprawek.

Wniosek: wczesne benchmarki GEO ujawniają przyszłość widoczności

Dane dotyczące ponad 100 marek wskazują na jeden nieunikniony wniosek:

Widoczność generatywna jest wynikiem przejrzystości, struktury, zaufania, aktualności i wiedzy z pierwszej ręki — a nie tradycyjnej dominacji SEO.

Marki, które osiągają dobre wyniki w silnikach generatywnych:

• jasne definiowanie siebie

• utrzymują dokładne fakty

• korzystanie ze strukturyzowanych treści

• publikują oryginalne dane

• zachowują spójność w całej sieci

• często aktualizować

• wcześnie korygować błędy sztucznej inteligencji

• zapewniać wielomodalną przejrzystość

Marki, które robią to teraz, zdominują warstwę odpowiedzi na długo przed tym, zanim GEO stanie się mainstreamem.

Te, które tego nie zrobią, mogą nigdy więcej nie zobaczyć generatywnej widoczności — ponieważ agenci AI utworzą wczesne, trwałe założenia, które później będą trudne do skorygowania.

Wyniki GEO dla ponad 100 marek pokazują jednoznacznie:

Optymalizacja przesunęła się z pozycjonowania stron do szkolenia modeli.

A firmy, które jako pierwsze zrozumieją tę zmianę, będą właścicielami napędzanego sztuczną inteligencją krajobrazu odkryć następnej dekady.