Oryginalne badania GEO: Jak modele AI wybierają źródła

Wprowadzenie

Jedno z najczęściej zadawanych pytań dotyczących generatywnej optymalizacji wyszukiwarek (GEO) jest pozornie proste:

„W jaki sposób modele AI wybierają źródła, z których korzystają?”.

Nie chodzi o to, jak oceniają strony. Nie chodzi o to, jak podsumowują informacje. Nie chodzi o to, jak zapobiegają halucynacjom.

Ale głębsze, bardziej strategiczne pytanie:

Co sprawia, że jedna marka lub strona internetowa jest „godna uwzględnienia”, a inna pozostaje niewidoczna?

W 2025 r. przeprowadziliśmy serię kontrolowanych eksperymentów GEO w wielu silnikach generatywnych — Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries i You.com — aby przeanalizować , w jaki sposób modele LLM oceniają, filtrują i wybierają źródła przed wygenerowaniem odpowiedzi.

W niniejszym artykule przedstawiono pierwsze oryginalne badania dotyczące wewnętrznej logiki generatywnego wyboru dowodów:

• dlaczego modele wybierają określone adresy URL

• dlaczego niektóre domeny dominują w cytatach

• jak silniki oceniają zaufanie

• które sygnały strukturalne mają największe znaczenie

• rola jasności podmiotu i stabilności faktograficznej

• jak wygląda „przydatność źródła” w rozumowaniu LLM

• dlaczego niektóre branże są błędnie interpretowane

• dlaczego niektóre marki są wybierane we wszystkich silnikach

• co faktycznie dzieje się podczas wyszukiwania, oceny i syntezy

Jest to podstawowa wiedza dla każdego, kto poważnie podchodzi do GEO.

Część 1: Pięciostopniowy model selekcji (co faktycznie się dzieje)

Każdy testowany silnik generatywny stosuje niezwykle podobny pięciostopniowy proces wyboru źródeł.

Modele LLM nie ograniczają się do „czytania sieci”. Dokonują one selekcji treści w sieci.

Oto proces, który jest wspólny dla wszystkich głównych silników.

Etap 1: Tworzenie okna wyszukiwania

Model gromadzi wstępny zestaw potencjalnych źródeł, korzystając z:

• osadzanie wektorowe

• interfejsy API wyszukiwania

• agenci przeglądający

• wewnętrzne wykresy wiedzy

• wstępnie przetrenowane dane internetowe

• wyszukiwanie wielosilnikowe

• pamięć poprzednich interakcji

Jest to najszerszy etap — i to właśnie na nim większość stron internetowych jest natychmiast odfiltrowywana.

Obserwacja: Silne SEO ≠ silne wyszukiwanie. Modele często wybierają strony o przeciętnym SEO, ale silnej strukturze semantycznej.

Etap 2: Filtrowanie dowodów

Po wyszukaniu źródeł modele natychmiast eliminują te, które nie spełniają następujących kryteriów:

• przejrzystość strukturalna

• dokładność faktograficzna

• wiarygodne sygnały autorstwa

• spójny branding

• poprawne definicje podmiotów

• aktualne informacje

W tym miejscu odrzucono około 60–80% kwalifikujących się stron w naszym zbiorze danych.

Co jest tutaj największym zabójcą? Niespójne lub sprzeczne fakty w całym ekosystemie marki.

Etap 3: Ważenie zaufania

Modele LLM stosują wiele heurystyk zaufania do pozostałych źródeł.

Zidentyfikowaliśmy siedem głównych sygnałów stosowanych w różnych silnikach:

1. Zaufanie do podmiotu

Jasność co do tego, czym jest marka, czym się zajmuje i co oznacza.

2. Spójność w sieci

Fakty muszą być spójne na wszystkich platformach (strona internetowa, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase itp.).

3. Pochodzenie i autorstwo

Zweryfikowani autorzy, przejrzystość i wiarygodne metadane.

4. Aktualność

Modele znacznie obniżają ranking nieaktualnych, nieaktualizowanych stron.

5. Historia cytowań

Jeśli wyszukiwarki cytowały Cię wcześniej, istnieje większe prawdopodobieństwo, że zrobią to ponownie.

6. Przewaga pierwszego źródła

Oryginalne badania, dane lub podstawowe fakty są bardzo preferowane.

7. Jakość danych strukturalnych

Spójny schemat, kanoniczne adresy URL i przejrzyste oznaczenia.

Strony z wieloma sygnałami zaufania konsekwentnie osiągały lepsze wyniki niż strony z tradycyjną siłą SEO.

Etap 4: Mapowanie kontekstowe

Model sprawdza, czy Twoje treści:

• zgodność z intencją

• zgodność z podmiotem

• wspiera łańcuch rozumowania

• wnosi unikalny wgląd

• unikają powtórzeń

• wyjaśnia niejasności

W tym miejscu model zaczyna tworzyć „mapę mentalną”:

• kim jesteś

• jak wpisujesz się w daną kategorię

• jaką rolę odgrywasz w odpowiedzi

• czy dodajesz lub powtarzasz informacje

Jeśli treść nie wnosi nowej wartości, zostaje wykluczona.

Etap 5: Decyzja o włączeniu do syntezy

Na koniec model podejmuje decyzję:

• jakie źródła cytować

• które należy przytoczyć pośrednio

• które wykorzystać do głębokiego rozumowania

• które całkowicie pominąć

Ten etap jest niezwykle selektywny.

Zazwyczaj tylko 3–10 źródeł przetrwa wystarczająco długo, aby wpłynąć na ostateczną odpowiedź — nawet jeśli model na początku odnalazł ponad 200.

Odpowiedź generatywna jest tworzona na podstawie zwycięzców tej rywalizacji.

Część 2: Siedem podstawowych zachowań, które zaobserwowaliśmy w różnych modelach

Na podstawie 12 000 zapytań testowych dotyczących ponad 100 marek wielokrotnie pojawiały się następujące wzorce.

Zachowanie 1: Modele preferują „strony kanoniczne” zamiast wpisów na blogach

We wszystkich wyszukiwarkach sztuczna inteligencja konsekwentnie preferowała:

• O stronach

• Strony z definicjami produktów

• Strony z opisem funkcji

• Oficjalna dokumentacja

• Często zadawane pytania

• Cennik

• Dokumentacja API

Były one postrzegane jako wiarygodne artefakty będące „źródłem prawdy”.

Posty na blogach osiągały lepsze wyniki tylko wtedy, gdy:

• zawierały badania z pierwszego źródła

• zawierały uporządkowane listy

• zawierały wyjaśnienia definicji

• zapewnili praktyczne ramy działania

W przeciwnym razie strony kanoniczne osiągały wyniki lepsze od nich w stosunku 3:1.

Zachowanie 2: Wyszukiwarki ufają markom z mniejszą liczbą lepszych stron

Duże witryny internetowe często osiągały gorsze wyniki, ponieważ:

• treści były sprzeczne ze starszymi treściami

• przestarzałe strony pomocy technicznej nadal znajdowały się w rankingu

• fakty ulegały zmianom w miarę upływu czasu

• nazwy produktów uległy zmianie

• starsze artykuły osłabiały przejrzystość

Małe, dobrze zorganizowane witryny osiągały znacznie lepsze wyniki.

Zachowanie 3: Aktualność jest zaskakująco silnym wskaźnikiem

Wyszukiwarki natychmiast obniżają ranking:

• nieaktualne statystyki

• nieaktualne definicje

• stare opisy produktów

• niezmienione strony

• niezgodności wersji

Zaktualizowanie jednej kanonicznej strony z faktami zwiększyło włączenie do generatywnych odpowiedzi w ciągu 72 godzin w naszych testach.

Zachowanie 4: Modele preferują marki o silnej pozycji

Marki z:

• strona Wikipedii

• podmiot Wikidata

• spójny schemat

• pasujące opisy w całej sieci

• ujednolicona definicja marki

były wybierane znacznie częściej.

Modele interpretują spójność jako zaufanie.

Zachowanie 5: Modele są nastawione na źródła pierwotne

Wyszukiwarki internetowe nadają wysoki priorytet:

• oryginalne badania

• dane zastrzeżone

• ankiety

• punkty odniesienia

• białe księgi

• dokumentacja z pierwszego źródła

Jeśli publikujesz oryginalne dane:

Stajesz się punktem odniesienia. Konkurenci stają się pochodnymi.

Zachowanie 6: Wielomodalna przejrzystość wpływa na wybór

Modele coraz częściej wybierają źródła, których zasoby wizualne mogą być:

• zrozumiałe

• wyodrębnione

• opisane

• zweryfikowane

Zrzuty ekranu i filmy dotyczące produktów mają znaczenie. Czyste elementy wizualne miały znaczenie w 40% przypadków wyboru.

Zachowanie 7: Silniki bezlitośnie karzą niejasności

Najszybszy sposób na wykluczenie:

• niespójne nazwy produktów

• niejasne propozycje wartości

• nakładające się definicje kategorii

• niejasne pozycjonowanie

• wiele możliwych interpretacji

Sztuczna inteligencja unika źródeł, które wprowadzają zamieszanie.

Część 3: 12 najważniejszych sygnałów w wyborze źródła (uszykowanych według obserwowanego wpływu)

Od największego do najmniejszego wpływu.

1. Jasność podmiotu

2. Spójność faktów w różnych serwisach internetowych

3. Aktualność

4. Wartość pierwszego źródła

5. Strukturalne formatowanie treści

6. Stabilność definicji kanonicznej

7. Czyste wyszukiwanie (możliwość indeksowania + szybkość ładowania)

8. Wiarygodne autorstwo

9. Wysokiej jakości linki zwrotne (wykres autorytetu)

10. Wielomodalne dopasowanie

11. Prawidłowe umiejscowienie w kategorii

12. Minimalna niejednoznaczność

To są nowe „czynniki rankingowe”.

Część 4: Dlaczego niektóre marki pojawiają się we wszystkich wyszukiwarkach (a inne w żadnej)

Spośród ponad 100 marek kilka konsekwentnie dominowało:

• Zdezorientowanie

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Dlaczego?

Ponieważ marki te miały:

• spójne wykresy encji

• krystalicznie jasne definicje

• silne kanoniczne centra

• oryginalne dane

• strony produktów oparte na faktach

• ujednolicone pozycjonowanie

• brak sprzecznych twierdzeń

• dokładne profile stron trzecich

• długoterminowa stabilność faktów

Widoczność niezależna od wyszukiwarki wynika z niezawodności, a nie skali.

Część 5: Jak zoptymalizować wybór źródła (praktyczna metoda GEO)

Poniżej przedstawiono metodę opracowaną na podstawie wszystkich badań.

Krok 1: Utwórz kanoniczne strony faktów

Zdefiniuj:

• kim jesteś

• czym się zajmujesz

• jak pracujesz

• kim nie jesteś

• nazwy produktów i definicje

Strony te muszą być regularnie aktualizowane.

Krok 2: Zmniejsz wewnętrzne sprzeczności

Kontrola:

• nazwy produktów

• opisy

• funkcje

• oświadczenia

Wyszukiwarki surowo karzą niespójność.

Krok 3: Publikuj wiedzę z pierwszego źródła

Przykłady:

• oryginalne statystyki

• roczne benchmarki branżowe

• raporty dotyczące wyników

• analizy techniczne

• badania zachowań użytkowników

• informacje o kategoriach

Znacznie poprawia to integrację sztucznej inteligencji.

Krok 4: Wzmocnienie profili podmiotów

Aktualizacja:

• Wikidata

• Wykres wiedzy

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• biografie społecznościowe

• znaczniki schematu

Modele sztucznej inteligenacji łączą je w wykres zaufania.

Krok 5: Strukturyzacja wszystkiego

Zastosowanie:

• punkty

• krótkie akapity

• Nagłówki H2/H3/H4

• definicje

• listy

• porównania

• moduły pytań i odpowiedzi

LLM analizują bezpośrednio strukturę.

Krok 6: Odświeżaj kluczowe strony co miesiąc

Aktualność koreluje z:

• włączenie

• dokładność

• waga zaufania

• synteza prawdopodobieństwo

Nieaktualne strony tracą na znaczeniu.

Krok 7: Twórz przejrzyste strony porównawcze

Modele uwielbiają:

• zalety i wady

• podział funkcji

• przejrzyste ograniczenia

• przejrzystość porównania

Treści ułatwiające porównania uzyskują więcej cytowań.

Krok 8: Popraw nieścisłości AI

Wprowadzaj poprawki na wczesnym etapie.

Modele szybko się aktualizują po niewielkiej zmianie.

Część 6: Przyszłość wyboru źródeł (prognozy na lata 2026–2030)

Na podstawie zachowań obserwowanych w latach 2024–2025 można stwierdzić, że następujące trendy są pewne:

1. Wykresy zaufania stają się formalnymi systemami rankingowymi

Modele będą utrzymywać własne oceny zaufania.

2. Treści z pierwszego źródła staną się obowiązkowe

Wyszukiwarki przestaną cytować treści pochodne.

3. Wyszukiwanie oparte na podmiotach zastąpi wyszukiwanie oparte na słowach kluczowych

Podmioty > słowa kluczowe.

4. Wymagane będą sygnatury pochodzenia (C2PA)

Treści bez podpisu będą miały niższą pozycję w rankingu.

5. Wybór źródeł multimodalnych osiąga dojrzałość

Obrazy, filmy i wykresy stają się dowodami pierwszej klasy.

6. Agenci będą samodzielnie weryfikować twierdzenia

Agenci przeglądający treści będą Cię dokładnie sprawdzać.

7. Wybór źródeł stanie się konkurencją w zakresie przejrzystości

Niejasność staje się fatalna w skutkach.

Wniosek: GEO nie dotyczy rankingu — chodzi o to, aby zostać wybranym

Silniki generatywne nie „klasyfikują” stron. Wybierają źródła, które zostaną uwzględnione w łańcuchu rozumowania.

Nasze badania pokazują, że wybór źródła zależy od:

• przejrzystość

• struktura

• stabilność faktów

• dostosowanie podmiotów

• oryginalny wgląd

• aktualność

• spójność

• pochodzenie

Marki, które pojawiają się w generatywnych odpowiedziach, nie są tymi, które mają najlepsze SEO. Są to te, które sprawiają, że są najbezpieczniejsze, najjaśniejsze i najbardziej autorytatywne dla rozumowania AI.

GEO to proces stania się tym zaufanym źródłem.