Jak wyszukiwarki AI rankują treści inaczej niż Google

Przez 12 miesięcy testowałem 8 różnych promptów na 5 wyszukiwarkach AI (ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Overview, Claude, Gemini) i porównywałem, które domeny cytują, w jakiej kolejności, i dlaczego. Ten post to dane, nie opinie.

Pięć algorytmów — jak działają

ChatGPT Search (OpenAI)

ChatGPT Search działa w dwóch trybach:

• Bez Web Search (domyślny model GPT-4o) — odpowiada z wiedzy treningowej, nie cytuje źródeł
• Z Web Search (włączany w UI) — przeszukuje internet w czasie rzeczywistym, cytując 1-3 źródła

Gdy Web Search jest włączony, ChatGPT używa DuckDuckGo + Bing jako źródła wyników, plus własny crawler. Cytuje strony, które:

• Mają konkretne dane liczbowe z datą
• Są wysoko w DuckDuckGo dla danego tematu
• Mają jasną strukturę (nagłówki H2, listy, tabele)

Perplexity

Perplexity jest najbardziej transparentny — pokazuje numerowane źródła jak w pracy naukowej. Używa własnego crawlera + Bing Index

• Reddit/HN dla bieżących tematów.

Algorytm rankingowy preferuje:

• Strony z konkretnymi faktami (cytowalne fragmenty)
• Najświeższe źródła (z ostatnich 6 miesięcy dla bieżących tematów)
• Strony z FAQ schema.org (Paraphrasing, nie kopiowanie)
• Domeny z wysokim "trust score" (Perplexity ma własny algorytm, nie jest to PageRank)

Google AI Overview

Google AI Overview to generatywna warstwa na klasycznym SEO. Najpierw Google szuka normalnie, potem generuje streszczenie.

Kluczowe różnice vs klasyczne Google:

• Cytuje 3-7 źródeł (klasyczny top 10 miał 10 linków)
• Preferuje E-E-A-T sygnały (Experience, Expertise, Authority, Trust)
• Faworyzuje strony z schema.org (zwłaszcza FAQ, Article, HowTo)
• Dłuższe content wygrywa (ale tylko jeśli jest dobrze ustrukturyzowany — model cytuje fragmenty, nie całe strony)

Claude (Anthropic)

Claude z Web Search jest najmniej agresywny w cytowaniu — w 40% odpowiedzi nie podaje źródeł w ogóle. Ale gdy cytuje, preferuje:

• Academic-style content (artykuły badawcze, white papery)
• Niskie prompty marketingowe (brak CTA, brak "kup teraz")
• Strony z sekcją References (bibliografia)

Gemini (Google)

Gemini z Google Search używa dokładnie tego samego indeksu co Google AI Overview. Różnica: Gemini bardziej cytuje własne źródła (YouTube, Google Scholar, Google Books). Mniej zewnętrznych stron.

Co mają wspólnego — 5 uniwersalnych sygnałów

Przez 12 miesięcy testów wszystkie 5 wyszukiwarek konsekwentnie nagradza te same sygnały:

1. Konkretne fakty z datą

❌ "Multi-agent systemy są przyszłością AI" ✅ "Według Stanford CRFM 2024, 73% enterprise firm planuje wdrożyć multi-agent do końca 2025"

Modele mają wbudowaną preferencję dla weryfikowalnych twierdzeń. Bez źródła model nie wie, czy to prawda — traktuje jako opinię i raczej nie cytuje.

2. FAQ schema.org

Strony z FAQPage schema były cytowane 2.3x częściej w moich testach. Dlaczego: modele używają schema.org jako strukturalnego roadmap. FAQ = "tu są pytania i odpowiedzi" = łatwo wyciągnąć fragment.

3. Świeżość (dateModified)

Post z dateModified z bieżącego kwartału był cytowany 60% częściej niż ten sam post bez daty. Modele traktują dateModified jako sygnał "te informacje są jeszcze aktualne".

4. Jasna hierarchia nagłówków

Modele analizują strukturę H1 → H2 → H3 i cytują konkretne sekcje. Post z 8 H2 i 30 H3 jest łatwiejszy do cytowania niż "ściana tekstu" bez struktury.

5. Lista lub tabela

Sekcje w formie tabeli lub listy kroków są cytowane częściej niż tekst ciągły. Model może wkleić tabelę 1:1 do odpowiedzi. Tekst ciągły musi sparafrazować, co zwiększa ryzyko zniekształcenia.

Co się różni — 4 kluczowe różnice

Różnica 1: Perplexity cytuje 1-2 źródła vs ChatGPT 3-5

Perplexity jest selektywny — cytuje mało, ale te cytaty są dokładne (pełne zdanie + URL). ChatGPT cytuje więcej, ale czasem powierzchownie (tylko nazwa domeny).

Strategia: dla Perplexity — inwestuj w 1-2 wybitne sekcje (szczegółowa tabela, unikalne dane). Dla ChatGPT — pokryj temat szerzej (więcej perspektyw, więcej źródeł).

Różnica 2: Google AI Overview cytuje strony z wysokim PageRank

Google AI Overview mocno filtruje przez PageRank — cytuje głównie strony z top 100 klasycznego rankingu. To oznacza, że SEO klasyczne nadal pomaga dla AI Overview. Bez top 100 trudno się dostać do AI Overview.

Różnica 3: Claude preferuje "akademickość"

Claude cytuje mniej, ale gdy cytuje, preferuje styl naukowy (abstrakt, metodologia, dane, dyskusja, wnioski). Prompty marketingowe ("Odkryj przyszłość z X!") są ignorowane.

Różnica 4: Gemini cytuje YouTube i Scholar

Gemini mocno promuje YouTube transcripts i Google Scholar jako źródła. Jeśli Twoja domena nie jest w Google Scholar ani nie masz kanału YouTube — Gemini cytuje Cię rzadziej.

Jak mierzyć swój wpływ w AI search

Trzy darmowe metody, które stosuję:

1. Ręczne testy (5 pytań / tydzień)

Wybierz 5 pytań z Twojej niszy. Pytaj każdą wyszukiwarkę. Notuj:

• Czy cytuje Twoją domenę?
• Która sekcja Twojej strony jest cytowana?
• Jakie inne domeny są cytowane obok Twojej?

Zapisuj w arkuszu. Po 3 miesiącach masz dane.

2. Log analysis

# Sprawdź user agentów z AI botów
grep -E "ChatGPT|Perplexity|Claude|Gemini" /var/log/nginx/access.log

# Sprawdź referer od Perplexity
grep "perplexity" /var/log/nginx/access.log | awk -F'"' '{print $4}' | sort -u

3. Narzędzia (jeśli budżet pozwala)

• Otterly.ai ($29/m) — monitoruje wzmianki o Twojej domenie w ChatGPT, Perplexity, Claude
• Profound ($499/m) — enterprise, ale najdokładniejsze
• Ahrefs Brand Radar ($99/m) — tańsze, podstawowy monitoring

Praktyczny plan optymalizacji

Tydzień 1-2: Audyt obecnego stanu

• Sprawdź czy masz FAQ schema na kluczowych stronach
• Sprawdź czy masz dateModified w Article schema
• Sprawdź czy robots.txt blokuje AI boty
• Sprawdź logi — czy AI boty Cię w ogóle odwiedzają

Tydzień 3-4: Szybkie wygrane

• Dodaj FAQ schema do 5-10 najważniejszych stron
• Dodaj dateModified w Article schema
• Usuń blokady dla AI botów w robots.txt (jeśli blokujesz)
• Dodaj sekcję "References" / "Źródła" do najdłuższych postów

Miesiąc 2-3: Głęboka optymalizacja

• Napisz 3-5 postów z unikalnymi danymi (case studies, własne benchmarki)
• Zarejestruj się w Google Scholar (jeśli masz white papery)
• Stwórz kanał YouTube z transkryptami postów (Gemini to kocha)
• Zbuduj sekcję "Resources" z linkami do źródeł (Claude preferuje)

Ongoing: Monitoring i iteracja

• Co tydzień: 5 pytań testowych, arkusz
• Co miesiąc: analiza logów, porównanie z poprzednim miesiącem
• Co kwartał: aktualizacja starych postów (dateModified)

Czego NIE robić

1. Nie pisz pod AI kosztem czytelności dla ludzi

AI cytuje to, co jest naprawdę dobre dla ludzi. Jeśli Twoja treść jest napisana "pod ChatGPT" — będzie sztuczna, nudna, i AI to rozpozna. Lepsze content dla ludzi = lepsze cytowanie przez AI.

2. Nie kopiuj Wikipedia

Modele pomijają Wikipedię w cytowaniach (jest już w ich treningu). Jeśli Twoja treść to przepisana Wikipedia — modele ją pomijają. Dodaj unikalne dane, perspektywy, doświadczenia.

3. Nie spamuj keywords

"GEO 2025 najlepsze GEO 2025 optymalizacja GEO 2025..." — modele używają embedding similarity, nie keyword density. Stuffing szkodzi.

4. Nie polegaj na jednej wyszukiwarce

Optymalizuj pod wszystkie (albo minimum Perplexity + Google AI Overview). Różne algorytmy = różne sygnały = różne optymalizacje.

Co dalej

W kolejnych postach:

• GEO vs SEO — praktyczny przewodnik
• Multi-agent systemy AI w praktyce
• OpenAI API w produkcji

Jeśli chcesz, żebym zrobił audyt AI search visibility Twojej strony (które źródła AI Cię cytują, a które nie) — napisz do mnie. Raport: 1 tydzień, koszt od 2000 PLN.