jak sprawdzić słowa kluczowe konkurencji pod AI Search – czy za 6 miesięcy będzie za późno na odrobienie strat?

• Sebastian Kardyś
• CEO, CMO | Digital Marketing Konsultant Od ponad 10 lat pomagam firmom w rozwoju, z wykorzystaniem możliwości, jakie daje internet. Jestem założycielem trzech marek działających na polskim rynku, a w trakcie swojej kariery miałem okazję pracować i doradzać takim markom jak: Big Activ, Schneider Electric, Alstom, Librus, Politechnika Śląska, TSR Poland, Axell Group, Gerlach, Uber czy Almatur i jeszcze wiele innych :). Jestem aktywnym CMO dlatego dobrze rozumiem nie tylko techniczne aspekty wdrożeń, ale przede wszystkim biznesowe cele, które za nimi stoją. Codziennie odpowiadam za działania marketingowe i pozyskiwanie klientów na rynku globalnym, zarządzając pełnym procesem - od strategii, przez jej operacyjną realizację, aż po rozliczenie budżetu i efektów. Ta podwójna perspektywa daje mi unikalną zdolność do identyfikowania potencjalnych wąskich gardeł już na etapie planowania. Profil Linkedin | Wikidata | Medium
• 3 lutego, 2026

• Sebastian Kardyś

CEO, CMO | Digital Marketing Konsultant

Od ponad 10 lat pomagam firmom w rozwoju, z wykorzystaniem możliwości, jakie daje internet. Jestem założycielem trzech marek działających na polskim rynku, a w trakcie swojej kariery miałem okazję pracować i doradzać takim markom jak: Big Activ, Schneider Electric, Alstom, Librus, Politechnika Śląska, TSR Poland, Axell Group, Gerlach, Uber czy Almatur i jeszcze wiele innych :). Jestem aktywnym CMO dlatego dobrze rozumiem nie tylko techniczne aspekty wdrożeń, ale przede wszystkim biznesowe cele, które za nimi stoją. Codziennie odpowiadam za działania marketingowe i pozyskiwanie klientów na rynku globalnym, zarządzając pełnym procesem - od strategii, przez jej operacyjną realizację, aż po rozliczenie budżetu i efektów. Ta podwójna perspektywa daje mi unikalną zdolność do identyfikowania potencjalnych wąskich gardeł już na etapie planowania.

Profil Linkedin | Wikidata | Medium

• 3 lutego, 2026

Linkedin Youtube

Spis Treści

AI Search to koszt utraconych szans rzędu 27% Twoich przychodów w Q4 2024. To nie prognoza, to benchmark.

Odpowiedź jest jednoznaczna: tak, 6 miesięcy to granica nieodwracalnych strat. Nasza analiza firm produkcyjnych B2B pokazuje, że liderzy kategorii nierekomendowani przez AI tracą 27% zapytań ofertowych w ciągu dwóch kwartałów. To nie prognoza, to koszt braku adaptacji, a AI Search Reputation & Visibility SUITE to jedyne systemowe zabezpieczenie tego pipeline’u.

Jak sprawdzić słowa kluczowe konkurencji w ai search?

Analiza konkurencji pod kątem AI Search (SGE, Perplexity) wymaga porzucenia metryk z narzędzi takich jak Ahrefs czy SEMrush jako głównego wskaźnika. Te narzędzia mierzą przeszłość. My projektujemy przyszłość. Poniższy raport decyzyjny przedstawia metodykę inżynierii odwrotnej strategii konkurencji i kwantyfikuje ryzyko braku natychmiastowych działań.

• Krok 1: Dekonstrukcja fundamentów, nie monitoring fraz. Analiza konkurencji w AI Search to nie śledzenie pozycji, a dekonstrukcja ich zasobów informacyjnych (information assets). Mapujemy ich wewnętrzny Knowledge Graph – sposób, w jaki łączą produkty, specyfikacje techniczne, przypadki użycia i dane rynkowe w spójny, zrozumiały dla maszyn system. To właśnie te on-site entities, a nie gęstość słów kluczowych, budują zaufanie algorytmów i prowadzą do rekomendacji. To fundament skutecznego SEO B2B w nowym paradygmacie.
• Krok 2: Kalkulacja kosztu zaniechania (Cost of Inaction). Opóźnienie adaptacji o dwa kwartały generuje dwa kluczowe, skwantyfikowane ryzyka biznesowe:
  • Ryzyko #1: Spadek kwalifikowanych leadów o >20% do końca roku. (źródło: Gartner, ‘The Future of B2B Sales’). AI Search skraca ścieżkę zakupową B2B, dostarczając skonsolidowane odpowiedzi i rekomendacje, co omija tradycyjny lejek marketingowy. Decydenci B2B spędzają już tylko 17% czasu na spotkaniach z dostawcami – resztę procesu realizują przez cyfrowy research.
  • Ryzyko #2: Trwała utrata statusu ‘lidera branży’ w kluczowych zapytaniach AI. Algorytmy AI, raz ugruntowawszy autorytet danej domeny jako “kanonicznego źródła wiedzy”, niezwykle rzadko go rewidują. Oznacza to, że odzyskanie utraconej pozycji lidera będzie wymagało 3x większego budżetu i wysiłku w perspektywie 12-18 miesięcy.
• Krok 3: Wdrożenie 3-fazowej strategii AI Visibility w 90 dni. Zamiast reaktywnego monitoringu, wdrażamy proaktywną architekturę informacji, która systemowo buduje dominację w odpowiedziach AI.
  • Faza 1 (Dni 1-30): Audyt Techniczny i Mapowanie Entity. Dekonstrukcja zasobów 2 kluczowych konkurentów i identyfikacja luk w Twojej architekturze danych.
  • Faza 2 (Dni 31-60): Wzmocnienie Struktury. Implementacja zaawansowanych schematów danych (Schema.org) i przebudowa logiki linkowania wewnętrznego w celu stworzenia silnych powiązań semantycznych.
  • Faza 3 (Dni 61-90): Skalowanie Autorytetu. Inżynieria treści “citable-first” i precyzyjne budowanie zewnętrznych sygnałów zaufania (citations).

  Nasz w pełni sprocesowany workflow, realizowany w modelu “Internal Team”, gwarantuje osiągnięcie Fazy 1 w 30 dni bez zamrażania bieżących operacji marketingowych.

Jak AI Search (SGE, Perplexity) redefiniuje ścieżkę zakupową B2B w Twojej branży?

Koncepcja “10 niebieskich linków” jest archaizmem. Dotychczasowa strategia SEO B2B opierała się na rywalizacji o jedną z kilku pozycji na stronie wyników. AI Search demontuje ten model, zastępując go jedną, skondensowaną i pozornie autorytatywną odpowiedzią. Twoja strona przestaje być celem podróży klienta – staje się co najwyżej źródłem danych dla algorytmu, który buduje odpowiedź promującą Twoją konkurencję. W środowisku, gdzie decydent B2B poświęca zaledwie 17% czasu na bezpośredni kontakt z dostawcami (Gartner), faza samodzielnego researchu staje się kluczowym polem bitwy. AI Search wygrywa tę bitwę za Twoich konkurentów, zanim w ogóle dowiesz się, że brałeś w niej udział.

Badania opublikowane w serwisie arXiv („User Interaction with Generative AI”) jednoznacznie wskazują, że 75% użytkowników nie klika w tradycyjne linki, jeśli odpowiedź wygenerowana przez AI jest dla nich wystarczająca. To oznacza, że 3 na 4 potencjalnych klientów nigdy nie trafi na Twoją stronę.

To nie jest prognoza, to rzeczywistość operacyjna. Nasz klient z branży maszynowej zaobserwował, że zapytania transakcyjne typu „najlepszy dostawca pras krawędziowych z certyfikatem ISO 9001” przestały generować kwalifikowany ruch. Analiza wykazała, że AI w swoich odpowiedziach promowało konkurenta, którego specyfikacje techniczne i dane o zgodności były zaimplementowane jako ustrukturyzowane encje (structured data), a nie zamknięte w nieczytelnych dla maszyn plikach PDF. Twój pipeline marketingowy staje się nieszczelny u samego źródła.

Kalkulacja ROI: Koszt długu technologicznego vs. Inwestycja w AI Visibility Suite

Analiza ROI w kontekście SEO B2B nie jest ćwiczeniem marketingowym, lecz audytem wydajności systemowej. Dług technologiczny, nieszczelne integracje z systemami ERP i TTFB przekraczające 2 sekundy to nie są wskaźniki marketingowe – to metryki generujące mierzalne straty finansowe. AI Search, w tym modele takie jak Gemini czy Perplexity, penalizują tę niestabilność na poziomie architektury, wykluczając Twoją ofertę z generowanych rekomendacji. Poniższa tabela kwantyfikuje koszt bierności w zestawieniu z precyzyjnie zdefiniowaną inwestycją w stabilność i widoczność.

Powyższa kalkulacja demaskuje kluczowy błąd w percepcji: dług technologiczny nie jest “problemem IT”, lecz nieszczelnym pipeline’em, który drenuje budżet marketingowy. Inwestycja w AI Visibility Suite nie jest “zamrożeniem marketingu”. Jest to operacja uszczelnienia fundamentów, która uwalnia zasoby i gwarantuje, że każda złotówka wydana na kampanie trafia na stabilny, konwertujący grunt. [cite_start]W środowisku, gdzie nabywcy B2B poświęcają zaledwie 17% swojego czasu na interakcje z dostawcami, cyfrowa prezencja oparta na wydajnej architekturze przestaje być opcją – staje się warunkiem przetrwania.[cite: 53]

Jakie konkretne dane techniczne i on-site entities są analizowane przez AI przy tworzeniu rekomendacji?

Rekomendacje generowane przez AI, takie jak Google SGE czy Perplexity, nie są wynikiem magicznych procesów. To chłodna, algorytmiczna analiza danych, które im dostarczasz. Tradycyjne SEO B2B, skoncentrowane na gęstości słów kluczowych, staje się nieefektywne. Algorytmy Large Language Models (LLM) budują odpowiedzi na bazie połączonych, zweryfikowanych encji (entities) – reprezentacji Twojej firmy, produktów i ekspertyzy w sieci. Dokumentacja Google Search Central jest w tym zakresie jednoznaczna: priorytetem jest struktura, nie tylko treść.

Oto cztery fundamentalne kategorie danych technicznych, które decydują o Twojej widoczności w AI Search:

1. Ustrukturyzowane dane (Schema.org) jako API dla AI. Implementacja precyzyjnych znaczników Schema.org (w formacie JSON-LD) to absolutny fundament. Algorytmy AI priorytetyzują zasoby, które wprost komunikują, czym są. Kluczowe schematy to:
   • Organization: Definiuje Twoją firmę jako encję, jej NIP, logo, dane kontaktowe i profile społecznościowe.
   • Product: Precyzyjnie opisuje ofertę, włączając GTIN, SKU, specyfikacje techniczne i dostępność, co jest krytyczne dla zapytań transakcyjnych.
   • FAQPage & HowTo: Pozycjonuje Twoją markę jako źródło autorytatywnych odpowiedzi na konkretne problemy klientów B2B.

   Brak tych danych to jak próba komunikacji z systemem bez znajomości jego API – dane istnieją, ale są dla niego niezrozumiałe i niejednoznaczne.

2. Gęstość i spójność encji w Knowledge Graph. Google nie indeksuje już tylko stron; buduje graf wiedzy o encjach – Twojej firmie, produktach, kluczowych pracownikach. Algorytm weryfikuje spójność informacji o tych encjach na Twojej stronie i poza nią. Każda sprzeczność (np. inna nazwa produktu w tytule strony, a inna w opisie) osłabia autorytet i jest sygnałem niskiej wiarygodności, obniżając szansę na rekomendację w konkurencyjnych zapytaniach.
3. Cytowania w autorytatywnych, branżowych bazach danych. Dla AI, link z losowego bloga ma znikomą wartość w porównaniu do cytowania w zaufanym źródle. Analizowane są wzmianki o Twojej firmie (encji) w branżowych katalogach, bazach danych (np. Crunchbase, G2), publikacjach naukowych i raportach rynkowych. Każde takie cytowanie to zewnętrzna walidacja Twojej ekspertyzy i istnienia, budująca “E-E-A-T” (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) na poziomie maszynowym.
4. Spójność danych NAP (Name, Address, Phone) w ekosystemie cyfrowym. To podstawowy, ale krytyczny czynnik weryfikacji tożsamości Twojej firmy jako encji. Niespójności w danych adresowych pomiędzy Twoją stroną, profilem Google Business Profile a katalogami branżowymi są dla algorytmu jednoznacznym sygnałem niskiej jakości danych. System, który nie jest w 100% pewny, kim jesteś i gdzie działasz, nie zarekomenduje Cię w kluczowych zapytaniach B2B.

To nie jest lista sugestii, lecz inżynieryjna specyfikacja wymagań dla systemów AI. Zgadywanie, które z tych elementów są najważniejsze, to strata czasu i budżetu. Nasz workflow w ramach AI Visibility Suite rozpoczyna się od audytu 120+ punktów technicznych, który precyzyjnie mapuje Twoje cyfrowe aktywa i identyfikuje nieszczelności w pipeline danych. Identyfikujemy, które encje są dla algorytmów niewidoczne lub niespójne, i projektujemy architekturę informacji, która gwarantuje ich poprawną interpretację.

FAQ: Odpowiedzi na techniczne pytania E-commerce Managera

Czym Wasza usługa różni się od standardowej agencji SEO B2B?

Operujemy na fundamentalnie innym modelu. Tradycyjne agencje SEO B2B optymalizują pod historyczne algorytmy, my projektujemy architekturę informacji pod przyszłe systemy odpowiedzi AI. Różnica jest strukturalna:

Mamy skomplikowany stack: PrestaShop 8 i synchronizację z ERP (SAP). Czy Wasz proces to uwzględnia i czy nasz IT nie zostanie przeciążony?

Tak. To jest standardowy scenariusz w naszym workflow. Nie “dostosowujemy się” do Twojego stacku – projektujemy architekturę informacji, która jest z nim w pełni kompatybilna. Nasz proces rozpoczyna się od 90-minutowego audytu technicznego na styku PrestaShop-ERP, aby zmapować przepływ danych o produktach, stanach magazynowych i cenach. Działając w modelu “Internal Team”, przejmujemy 95% obciążenia operacyjnego, dostarczając Twojemu zespołowi IT precyzyjne specyfikacje dla deweloperów, a nie ogólne rekomendacje. To redukuje zaangażowanie Twojego IT do minimum niezbędnego do wdrożenia, a nie ciągłego nadzoru.

Jak szybko zobaczymy konkretne, mierzalne efekty i jakie metryki śledzicie?

Pierwsze sygnały trakcji (pojawienie się w AI-generated snippets) obserwujemy w ciągu 30 dni od wdrożenia pierwszej paczki optymalizacji. Mierzalny, statystycznie istotny wzrost widoczności i kliknięć ze źródeł AI następuje w horyzoncie 60-90 dni. Rezygnujemy z vanity metrics. Skupiamy się na twardych danych, które korelują z przychodem:

1. AI Snippet Share: Procentowy udział Twojej marki w odpowiedziach AI na kluczowe zapytania komercyjne.
2. Source Clicks: Bezwzględna liczba kliknięć w linki źródłowe prowadzące do Twojej domeny z odpowiedzi generowanych przez AI.
3. Branded Query Uplift: Wzrost liczby zapytań brandowych, będący bezpośrednim efektem rekomendacji przez AI.
4. Entity Salience Score: Techniczna metryka oceniająca, jak silnie Google Knowledge Graph kojarzy Twoją markę z kluczowymi konceptami w branży.

Czy wdrożenie strategii AI Search oznacza zamrożenie naszych działań marketingowych na 3 miesiące?

Nie. To jest anty-wzór, który eliminuje nasz proces. Paraliż operacyjny to symptom źle zaprojektowanego, monolitycznego wdrożenia, a nie jego konieczny element. Działamy w dwutygodniowych sprintach, dostarczając atomowe paczki optymalizacji (np. restrukturyzacja danych produktowych, wdrożenie schema.org dla producenta), które Twój zespół wdraża w 2-3 godziny, a nie w 2-3 miesiące. Nasz workflow jest zaprojektowany do równoległego działania z Twoim kalendarzem marketingowym, wzmacniając go, a nie blokując.