GEOaudyt

GEOaudyt – co to jest?

Krótka definicja

GEOaudyt to specjalistyczny audyt Generative Engine Optimization (GEO) i Answer Engine Optimization (AEO), który mierzy, czy i jak Twoja marka jest cytowana w odpowiedziach AI (ChatGPT, Gemini, Bing Copilot, Perplexity) oraz AI Overviews Google — i wskazuje konkretne poprawki treści, encji, danych strukturalnych i CTA, by zwiększyć udział w odpowiedziach (Answer Share) i liczbę leadów.


TL;DR

  • GEOaudyt = diagnoza widoczności w odpowiedziach AI + plan naprawczy „content → encje → schema → CTA”.
  • Obejmuje testy w LLM, przegląd FAQ/HowTo/definicji, encje/JSON-LD, llms.txt, linkowanie i action endpoints.
  • Wynik: raport + roadmapa 30/60/90 dni, snippet-pack JSON-LD, pakiet CTA i metryki do monitoringu.

Po co GEOaudyt (kiedy warto)

  • Spadasz w ruchu organicznym, a AI „odpowiada zamiast klikać”.
  • Twojej marki nie ma w AI Overviews i odpowiedziach LLM na kluczowe pytania.
  • Masz treści, ale brakuje definicji/FAQ/HowTo i spójnych encji.
  • CTA nie konwertują (brak tel:/mailto:/potentialAction, zbyt ogólne teksty).

Zakres GEOaudytu (warstwy)

  1. AEO & Content – strony „what is”, FAQ (jedna intencja), HowTo (kroki), TL;DR, evidence.
  2. Encje i graf wiedzyOrganization/Service/Person/DefinedTerm, @id, sameAs, relacje (provider, about, isPartOf).
  3. Dane strukturalne (JSON-LD)Article/TechArticle, FAQPage, HowTo, BreadcrumbList, WebSite/SearchAction, ContactPoint.
  4. llms.txt – kanoniczne URL-e, preferowana nazwa marki, reguły atrybucji, priorytety treści.
  5. Architektura informacji – hub → silos → FAQ; brak duplikacji Q&A (hub kanoniczny).
  6. ActionabilityCTA (język wyniku, „bariera 0”), potentialAction (Contact/Order/Quote/Reserve), endpointy API.
  7. Techniczne – robots/canonicals/hreflang, prędkość, błędy 4xx/5xx, CWV (skrótowo).

Metodyka GEOaudytu (krok po kroku)

  1. Zbieramy zapytania użytkowników (GSC, CRM, helpdesk) + generujemy zestaw testowy (definicyjne, proceduralne, decyzyjne, cenowe, lokalne).
  2. Testy w LLM/AI Overviews: 20–100 pytań w ChatGPT, Copilot, Gemini, Perplexity i Google (AI Overviews) → kto jest cytowany?
  3. Ocena treści: definicje 2–3 zdania, FAQ (40–80 słów), HowTo (3–7 kroków), evidence box (liczby/datowanie), rozmieszczenie CTA.
  4. Encje & JSON-LD: spójność @id, sameAs, inLanguage, dateModified; brak „upiększania” (np. fałszywy AggregateRating).
  5. Linkowanie i kanonizacja FAQ: 1 hub /faq/ + lokalne bloki z linkiem (sameAs/kotwice).
  6. Action endpoints: dokumentujemy Quote/Order/Booking/Contact, wpinamy potentialAction w kluczowe podstrony.
  7. Raport i roadmapa 30/60/90: priorytety wg wpływu na Answer Share i Agent-to-Lead Rate.

Metryki GEO/AEO (propozycje + formuły)

  • AI Inclusion Rate = (liczba zapytań, gdzie marka jest cytowana) / (wszystkie testowe zapytania).
  • Answer Share = udział cytowań Twojej domeny wśród wszystkich źródeł wskazanych w odpowiedzi.
  • Overview Inclusion Rate = % zapytań z pojawieniem się Twojej domeny w AI Overviews.
  • Time-to-Cite = średni czas/iteracje do pojawienia się cytowania po publikacji/aktualizacji.
  • Entity Consistency Score = spójność @id/sameAs/alternateName w całej domenie.
  • Agent-to-Lead Rate (ALR) = (leady z interakcji bot/LLM) / (wszystkie sesje z kanałów AI).

Co dostajesz po GEOaudytcie (artefakty)

  • Raport PDF/Deck: stan obecny + luki + przykłady przed/po.
  • Roadmapa 30/60/90: konkretne zadania, właściciele, ETA.
  • Snippet-pack JSON-LD: Organization, WebSite, Service, Article/FAQPage/HowTo, BreadcrumbList.
  • llms.txt (final): kanony treści, priorytety, atrybucja.
  • Pakiet CTA: teksty + tel:/mailto: + potentialAction.
  • Zestaw testów LLM (prompt-book) + dashboard KPI (arkusz).

Przykładowe wyniki (ilustracyjne)

  • +26–42% Answer Share po 8 tygodniach (w tematach definicyjnych po dodaniu DDF: Definicja → Dowód → FAQ).
  • +18–33% AI Inclusion Rate po kanonizacji FAQ (hub) i wdrożeniu FAQPage.
  • –35% Time-to-Cite po ujednoliceniu encji (@id, sameAs) i dateModified w GEOpedii.

Zawsze dokumentuj okres i metodologię (narzędzia, liczebność próby, scenariusze).


FAQ (AEO-friendly)

Czym GEOaudyt różni się od klasycznego audytu SEO?
GEOaudyt mierzy widoczność w odpowiedziach AI/LLM i AI Overviews, ocenia definicje/FAQ/HowTo, encje/JSON-LD i CTA/action endpoints — czyli elementy krytyczne dla bycia cytowanym i „działalnym” w AI.

Czy GEOaudyt obejmuje narzędzia i konfigurację techniczną?
Tak, w zakresie niezbędnym dla GEO/AEO: robots, canonicals, hreflang, WebSite/SearchAction, ContactPoint i podstawowe CWV (skrótowo).

Ile trwa GEOaudyt?
Typowo 1–2 tygodnie przy pakiecie podstawowym (zależnie od wielkości serwisu i liczby scenariuszy testowych).

Czy potrzebne są dane o konwersjach?
Tak — by policzyć Agent-to-Lead Rate i dobrać CTA („bariera 0”: tel:/mailto:/rezerwacja).

Czy muszę zmieniać całą architekturę treści?
Nie. Zwykle zaczynamy od kanonizacji FAQ, dopisania definicji 2–3 zdania, ułożenia 1–2 HowTo i ujednolicenia encji/schema.


Snippet JSON-LD (FAQPage – starter do wpisu GEOpedii)

jsonKopiujEdytuj{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "inLanguage": "pl",
  "dateModified": "2025-08-13",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Co to jest GEOaudyt?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "GEOaudyt to audyt Generative Engine Optimization i AEO, który mierzy cytowania marki w odpowiedziach AI i AI Overviews oraz wskazuje poprawki treści, encji, schema i CTA, by zwiększyć Answer Share i leady."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jakie elementy obejmuje GEOaudyt?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Testy w LLM/AI Overviews, przegląd definicji/FAQ/HowTo, encji i JSON-LD, llms.txt, architektury informacji, CTA i endpointów akcji oraz kwestie techniczne (robots, canonicals, hreflang)."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jakie metryki raportuje GEOaudyt?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "AI Inclusion Rate, Answer Share, Overview Inclusion Rate, Time-to-Cite, Entity Consistency Score oraz Agent-to-Lead Rate."
      }
    }
  ]
}

CTA

Zamów mini-audyt GEO/AEO. Otrzymasz raport z testów w LLM, pakiet snippetów JSON-LD, finalne llms.txt i plan 30/60/90 dni.
📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl


Wejdź do świata widoczności w AI

📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI


GEOknows Generative Engine Optimization. AI Overviews, wyszukiwarki LLM, optymalizacja dla Silników Generatywnych GEO, Optymalizacja dla Silników Odpowiedzi AEO