Jak pozycjonować się w AI Overviews oraz AI mode

TL;DR

Aby skutecznie pozycjonować się w Google AI Overviews i AI mode, zadbaj o trzy kluczowe obszary:

• Autorytet – linkowy (PageRank) i tematyczny (topical authority).
• Semantyka – encje, query expansion, czytelna struktura Hx i schema.org.
• Parsowalność – TL;DR, FAQ, listy, tabele, ustrukturyzowane dane i treści, multimedia.

Dodatkowo: aktualizuj treści, buduj tzw. query network, targetuj long-tail, stosuj grounding w oparciu o wiarygodne źródła i twórz treści odpowiadające realnym intencjom użytkowników.

1. Czym są AI Overviews i AI mode od Google?

AI Overviews to rozwinięcie dawnych Direct Answers i Featured Snippets, tyle że teraz Google wykorzystuje model językowe do ich przetwarzania i syntezy, zamiast cytowania jednego źródła. Zamiast cytować całe strony, wyszukiwarka wyciąga passages i chunks – mniejsze jednostki treści z przypisanym kontekstem.

AI mode idzie o krok dalej: to dynamiczna, konwersacyjna wersja AI Overviews. Wyobraź sobie, że użytkownik zadaje jedno pytanie, dostaje odpowiedź, a następnie dopytuje, i to wszystko odbywa się w ramach zakładki w Google, bez potrzeby klikania w kolejne strony. Można to najprościej zobrazować jako włączenie do wyników wyszukiwania chatbota – tak jak znamy to z narzędzi Gemini, ChatGPT etc.

To nie jest tylko kosmetyczna zmiana w SERP-ach. To fundamentalne przesunięcie w sposobie, w jaki Google traktuje treści. Kiedyś budowaliśmy strony pod linki i słowa kluczowe. Teraz musimy myśleć w kategoriach mikro-informacji i kontekstów, które AI łatwo pobierze i złoży w spójną odpowiedź.

2. Jakie technologie stoją za AI Overviews?

Pod maską AI Overviews znajdziemy model językowy Gemini 2.5 wspierany przez passage indexing. Google już nie traktuje stron jako całości – w centrum są fragmenty treści (zdania, akapity, dane).

Problem polega na tym, że modele językowe halucynują. Tworzą tekst na zasadzie „najbardziej prawdopodobnego ciągu tokenów”. Dlatego Google musi robić tzw. grounding, czyli porównywać odpowiedzi AI z realnymi wynikami wyszukiwania.

Przestrzenią do groundingu jest dla Przeglądu AI (a także AI mode) indeks Google, a precyzyjniej rzecz ujmując, wyniki wyszukiwania dla zapytania głównego i zapytań pomocniczych tworzonych w ramach procesu query fan-out.

To oznacza, że musimy tworzyć treści w taki sposób, aby były maksymalnie łatwe do zweryfikowania – jasne źródła, dane, linki do badań, cytaty ekspertów, ale także wielowątkowe opisywanie tematów, aby poruszyć najważniejsze, powiązane aspekty problemu. Kiedy AI będzie szukało „groundingu”, Twoja treść musi być tą kotwicą, która daje wiarygodność.

3. Dlaczego autorytet linkowy i tematyczny ma znaczenie?

Tu wracamy do starego dobrego Page Rank (chociaż z czasem ewoluował, to nadal jest używany). Nadal jest najprostszym sposobem na oddzielenie wartościowych źródeł od spamu. Ale to nie wszystko – Google coraz mocniej ocenia autorytet tematyczny (topical authority) i stara się odsiewać strony niskiej jakości (za pomocą mechanizmów antyspamowych).

Buduj reputację systematycznie. Jeśli piszesz o SEO, twórz klastry treści wokół podtematów (np. AI w SEO, schema.org, E-E-A-T). Linkuj wewnętrznie i aktualizuj starsze wpisy (freshness jest podstawą wiarygodności). To nie tylko pomaga użytkownikom, to też jasny sygnał dla Google, że masz kompetencje w danym temacie.

4. Jak pisać treści pod AI Overviews?

Zasady parsowania i semantyki:

• Odwrócona piramida – odpowiedź na pytanie w pierwszych 100 słowach.
• Hierarchia Hx – buduj strukturę jak spis treści książki.
• Q&A inline – zadane pytanie i od razu odpowiedź.
• Trójki semantyczne – np. „Szymon Słowik jest konsultantem SEO” lub „Szymon Słowik założył agencję takaoto.” (klarownie przedstawione informacje w formie: podmiot, orzeczenie, przedmiot)
• Listy i tabele – AI kocha je wyciągać.
• Multimodalność – obrazy, wideo, infografiki.

Schema.org i dane strukturalne:

• JSON-LD: FAQ, HowTo, Article, Organization, Author
• HTML semantyczny (article, section, nav, header etc.)

Uwaga! FAQ i tabele działają jak magnes. Widziałem, jak strony, które dodały sekcję FAQ z 5–7 pytaniami, zaczynały pojawiać się nie tylko w AI Overviews – od lat działało to też podobnie w klasycznych featured snippets.

5. Query expansion i customer journey

AI Overviews nie zatrzymuje się na suchej definicji. Google „domyśla się”, co użytkownik może chcieć wiedzieć dalej.

Dlatego trzeba planować treści jak ścieżkę użytkownika:

• Informacyjne: „Czym jest passage indexing?”
• Porównawcze: „AI mode vs klasyczne wyniki – CTR spada czy rośnie?”
• Transakcyjne: „Jak zoptymalizować stronę, aby być cytowaną w AI Overviews?”
• Nawigacyjne: „Czy moja domena pojawia się w AI mode? Jak to sprawdzić w GSC?”

Praktyczna wskazówka: symuluj zachowania użytkowników jako klientów. Generuj listy pytań z People Also Ask, AnswerThePublic i Search Console. To pokazuje, jakie dodatkowe wątki muszę dopisać, żeby treść miała pełne pokrycie tematu. Do tego korzystaj z modeli językowych do generowania kontekstów użycia, porównań, case’ów dla grup docelowych, przykładów, wskazywania alternatyw i dóbr komplementarnych etc.

6. Praktyczne wdrożenia SEO pod AI Overviews

• B2B: case studies, dane własne, wypowiedzi ekspertów (ogólnodostępne, nie jako lead magnety do pobrania w PDF).
• E-commerce: porównania produktów, buying guides, tabele cech, rankingi.
• YMYL: cytaty lekarzy, dane z badań, źródła naukowe, bardzo jasno przedstawione wnioski z badań, pełna spójność z konsensusem naukowym.
• Local SEO: wizytówka Google Business Profile, strony lokalne, opinie klientów.

Nawet jeśli działasz lokalnie – np. masz gabinet stomatologiczny – dodaj treści w formie HowTo („Jak przygotować się do wizyty u stomatologa?”). To nie tylko pomaga pacjentom, ale też zwiększa szanse, że Google pokaże Cię w lokalnym AI Overview.

7. Najczęstsze błędy w optymalizacji pod AI Overviews

❌ Skupianie się wyłącznie na słowach kluczowych.
❌ Brak sygnałów eksperckich (realny autor, źródła).
❌ Zbyt długi, „ścianowy” tekst.
❌ Nieaktualne dane i brak audytów treści.
❌ Brak FAQ i list punktowanych.
❌ Brak query expansion i customer journey.

Z mojej praktyki: często trafiam na artykuły, które są teoretycznie poprawne, ale kompletnie nieparsowalne dla AI – zero list, brak FAQ, nagłówki pisane w stylu clickbait. Taki tekst może się sprawdzić w social mediach, ale nie w AI Overviews.

Do tego taka treść zbiera prawdopodobnie negatywne sygnały behawioralne (duży stopień odrzuceń, mały % powrotów), co jest dla nich gwoździem do trumny w SEO.

8. FAQ

Jak zwiększyć szansę na obecność w AI Overviews?
→ Umieść krótkie odpowiedzi, FAQ, dane strukturalne i dbaj o autorytet domeny. Skup się na odpowiedzi na problemy, a nie na targetowaniu pojedynczych słów kluczowych.

Czy lokalne firmy mogą być widoczne w AI Overviews?
→ Tak, pod warunkiem pełnej optymalizacji Google Business Profile i treści lokalnych.

Czy AI mode całkowicie zastąpi klasyczne wyniki?
→ Początkowo będzie opcją (zakładka). Prawdopodobnie pewnego dnia stanie się trybem domyślnym, ale klasyczne wyniki pozostaną jako alternatywa. Wiemy to na podstawie doświadczeń z rynku USA, gdzie wdrożenie było wcześniej.

Jakie treści najlepiej sprawdzają się w AI Overviews?
→ Konkretne, parsowalne, wspierane danymi i multimediami, z wyraźną strukturą i query coverage, dające information gain.