A co jeśli mylimy się co do AI? — wnioski GEOknows i plan działania
Krótka definicja
Coraz więcej głosów sugeruje, że LLM-y nie będą docelowym „kręgosłupem” inteligencji maszyn. Alternatywą mają być systemy z modelem świata, pamięcią, rozumowaniem i planowaniem, a nie tylko statystycznym przewidywaniem kolejnych słów. To oznacza zmianę sposobu, w jaki AI wyszukuje, cytuje i wykonuje działania — i wymaga od marek trwałych aktywów GEO/AEO, które pozostaną czytelne dla dowolnej architektury AI.
TL;DR
- Nie zakładaj LLM-centr iczności. Buduj treści i dane tak, by były użyteczne dla agentów z pamięcią, planowaniem i modelem świata — nie tylko dla czatów.
- Zamień „więcej contentu” na „więcej informacji wzajemnej o marce”. Jednoznacznie pokaż: dla kogo jesteś, w czym wygrywasz, gdzie działasz, jakie masz dowody.
- Ustrukturyzuj wiedzę. Encje, relacje, JSON-LD,
@id/sameAs, hlp. „llms.txt” — to aktywa odporne na zmiany paradygmatu. - Przygotuj akcje. Dodaj
potentialAction(Contact/Quote/Order/Reserve) i API — tak, by odpowiedź AI → działanie było bez tarcia. - Monitoruj AIO i eksperymentuj. Mierz Answer Share, AI Inclusion Rate i Time-to-Cite, testuj formaty (DDF: Definicja → Dowód → FAQ), iteruj.
1) Tezy z dyskusji „co jeśli wszyscy mylimy się co do AI?” — co ma znaczenie dla GEO/AEO
1. LLM ≠ docelowa inteligencja
Meta i czołowi badacze podkreślają, że język to zbyt skompresowany nośnik, by sam w sobie doprowadził do ogólnej inteligencji. Przyszłe systemy będą uczyć się świata, utrzymywać pamięć, rozumować i planować — a więc wykorzystywać inne sygnały niż dziś (np. relacje encji, fakty, sekwencje kroków, „przyczynowość”).
Implikacja GEO/AEO: treści muszą być deklaratywne, jednoznaczne i ustrukturyzowane, by agent mógł je osadzić w modelu świata (kto→co→dla kogo→w jakich warunkach→jaki wynik).
2. Agentowość i „model świata” zmieniają wyszukiwanie
Gdy AI planuje i wykonuje, liczy się nie tylko „kto odpowie”, ale kto umożliwi działanie: rezerwację, wycenę, zamówienie, zgłoszenie serwisowe. To przesuwa ciężar z „pozycji” na „wykonalność” (Actionability).
Implikacja GEO/AEO: poza byciem cytowanym, zaprojektuj ścieżkę akcji (SalesBot + potentialAction) i jasne endpointy (Quote/Order/Booking/Contact).
3. Trwałe aktywa wygrywają z „chwilowymi trikami”
Jeśli paradygmat się zmieni, wygrają marki, które utrwaliły wiedzę w formacie agnostycznym wobec modelu: encje, definicje, procesy krok po kroku, fakty z datą i metodologią. To przeżyje zmianę LLM-ów i interfejsów.
2) Strategia GEOknows: jak „uodpornić” widoczność na zmiany paradygmatu AI
A. AI-friendly content w układzie DDF
- Definicja (2–3 zdania) — zdanie 1 = konkluzja (co to jest/po co), 2–3 = kontekst i zastosowanie.
- Dowód (evidence box) — min. 1 liczba + okres + metoda pomiaru (z datą aktualizacji).
- FAQ (AEO) — pytania z jedną intencją, 40–80 słów, 1 link do filaru.
Dlaczego to działa: DDF tworzy jednoznaczne „trójki faktów” (kto–co–rezultat), które agent może złożyć w modelu świata, niezależnie od architektury AI.
B. Encje i graf wiedzy
- Zdefiniuj
Organization,Service/Product,Person,DefinedTerm; nadawaj stabilne@id, dodajsameAs/alternateName. - Łącz dokumenty relacjami (
about,mentions,provider,isPartOf) i utrzymujinLanguage/dateModified. - Buduj GEOpedię: krótkie, klarowne definicje haseł (1–3 zdania) + linki do filarów.
Dlaczego to działa: systemy z pamięcią i planowaniem szukają spójności encji; to „długowieczny” sygnał dla AIO i agentów.
C. Dane strukturalne i minimalny JS
- Wdroż JSON-LD:
Article/TechArticle,FAQPage,HowTo,BreadcrumbList. - Krytyczne treści (What-is/FAQ/HowTo/Case) renderuj SSR/SSG, by były widoczne dla crawlerów (także nieren derujących JS).
D. Actionability i SalesBot
- Dodaj
potentialAction(Contact/Quote/Order/Reserve) do stron ofertowych i poradników. - Udokumentuj lekkie API (np.
/api/quote,/api/booking) — agent AI musi mieć gdzie „kliknąć”.
E. llms.txt i polityka atrybucji
- Określ kanoniczne URL-e, preferowaną nazwę marki, zasady cytowania/licencji i priorytety treści.
- Utrzymuj spójne bio autorów i marki w całej sieci (konsensus = łatwiejsza atrybucja).
3) Plan 30/60/90 (gotowy do wdrożenia)
0–30 dni — baseline
- Raport AIO: które frazy wywołują AI Overviews, kto jest cytowany, parytet Organic↔AIO.
- 3× „co to jest” + 2× HowTo w schemacie DDF (z evidence i FAQ).
- FAQ hub (kanoniczny) + porządek Q&A (zero duplikatów 1:1).
- Encje/JSON-LD:
@id,sameAs,inLanguage,dateModified; krytyczne strony → SSR/SSG.
31–60 dni — skalowanie
- Fanout content (porównania, rok, „interview”, lokalne warianty intencji).
- SalesBot: CTA „bariera 0” (
tel:/mailto:) +potentialAction; dokumentacjaQuote/Order/Booking.
61–90 dni — iteracja i odporność
- A/B formatów (listy, pro–con, cytaty ekspertów, tabele), iteracje po Answer Share i Time-to-Cite.
- Audyt spójności encji w GEOpedii; aktualizacja llms.txt.
4) KPI GEO/AEO (minimum zarządcze)
- AI Inclusion Rate — % zapytań, gdzie domena jest cytowana w AIO/LLM.
- Answer Share — udział cytowań domeny vs. wszystkie źródła odpowiedzi.
- Time-to-Cite — czas od publikacji/aktualizacji do pierwszego cytowania.
- Organic↔AIO Parity — zgodność wysokich pozycji SEO z cytowaniami AIO.
- Entity Consistency Score — spójność
@id/sameAs/alternateNamew domenie.
FAQ (AEO-friendly)
Czy GEO jest „na wszelki wypadek”, gdyby LLM-y przestały działać?
Nie. GEO działa dziś — zwiększa szanse cytowania w AIO i odpowiedziach LLM, a przy tym uodparnia Twoje aktywa na przyszłe zmiany architektury.
Jak przygotować się na agentów z planowaniem i pamięcią?
Zaprojektuj Actionability (endpointy, potentialAction), trzymaj treści w DDF, porządkuj encje i schema. Gdy agent poprosi o wycenę lub termin, musi mieć jasną ścieżkę.
Czy „więcej contentu” wystarczy?
Nie. Liczy się jednoznaczność i struktura: dla kogo jesteś, w czym wygrywasz, jakie masz dowody — opisane w sposób maszynoczytelny.
CTA
Zamów GEOaudyt + Raport AIO. Zmapujemy frazy wywołujące AI Overviews, wskażemy luki w encjach/schema, wdrożymy DDF/FAQ hub/HowTo i włączymy SalesBota z potentialAction, żeby odpowiedzi AI prowadziły do konkretnego działania.
kontakt@geoknows.pl • GEOknows.pl
Wejdź do świata widoczności w AI
📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI
