GEO / LLMO (answer-engine optimization)
Nasz werdykt
Strukturyzowanie treści i encji tak, by marki były cytowane przez ChatGPT, Google AI Overviews i Perplexity: schema.org, speakable, architektura encji i analiza logów serwera pod kątem crawlerów AI. Mierzone realnymi cytowaniami, nie zakładane.
Brief praktyka
Co faktycznie robimy
Architektura encji (schema.org z llmCard, FAQ i blokami speakable, encje oparte na Wikidacie), powierzchnie odkrywania dla agentów (llms.txt, karty agenta w .well-known) i analiza logów serwera pod kątem crawlerów AI (GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot, Google-Extended), żeby zobaczyć, do czego modele docierają, a do czego nie. Celem jest bycie cytowanym w odpowiedziach ChatGPT, Google AI Overviews i Perplexity, a nie ranking niebieskiego linku.
Dlaczego Trial, a nie Adopt
Bo mierzymy to na sobie i wyniki są uczciwe: nasz własny baseline monitoringu pokazał czołową obecność cytowań w większości modeli dla jednej precyzyjnej frazy niszowej i zerową obecność w szerokich zapytaniach transakcyjnych, gdzie konkurencja ma cytowania od podmiotów trzecich. Struktura on-page jest konieczna, ale niewystarczająca. Brakująca połowa to potwierdzenie off-page, czyli niezależne wzmianki, które modele mogą zweryfikować. Każda oferta GEO, która pomija pomiar, sprzedaje założenia.
Kiedy po to sięgamy
Marki, których kupujący pytają asystentów AI, zanim w ogóle coś wyszukają: zaczynamy od audytu widoczności w AI o ustalonym zakresie (analiza logów crawlerów, przegląd luk w encjach i schema, testy cytowań na żywo dla priorytetowych zapytań), a potem decydujemy, czy stała optymalizacja ma sens. Kryterium wyjścia jest ponowny pomiar na realnych cytowaniach, a nie raport kończący współpracę.
Dodano: 2026-07-07 · Ostatni przegląd: 2026-07-07