Wraz z rosnącą rolą sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu informacji zmienia się sposób, w jaki treści są analizowane i cytowane. Modele językowe nie przeglądają tekstu liniowo jak człowiek. Działają raczej jak doświadczony redaktor pod presją czasu – skanują treść, identyfikują kluczowe informacje i wybierają fragmenty, które najszybciej pozwalają zrozumieć temat.
Analizy cytowań w odpowiedziach generowanych przez AI pokazują, że największe szanse na wykorzystanie mają fragmenty napisane prostym, definicyjnym językiem, jasno wyjaśniające pojęcia i relacje. Dodatkowo modele preferują treści uporządkowane strukturalnie, zwłaszcza te, które przypominają pytania i odpowiedzi (FAQ) lub dialog.
Które fragmenty tekstu AI cytuje najczęściej?
„Choć wiedza na temat zachowania modeli AI wciąż się rozwija, analiza 18 012 cytowań ujawniła wyraźny schemat rozkładu uwagi, przypominający tzw. „narciarską rampę”.
Wstęp ma największe znaczenie
„Aż 44,2% cytowań pochodzi z pierwszych 30% tekstu. Oznacza to, że AI działa podobnie do dziennikarza – najpierw szuka odpowiedzi na pytania: kto, co i gdzie. Jeśli najważniejsza informacja lub wniosek pojawia się już we wprowadzeniu, szanse na jego cytowanie znacząco rosną.’
Środkowa część artykułu – ważna, ale często pomijana
„31,1% cytowań pochodzi ze środkowej części tekstu (30–70%). To istotna wskazówka dla twórców treści. Ukrywanie kluczowych informacji, takich jak główne cechy produktu czy najważniejsze argumenty sprzedażowe, w dalszych akapitach obniża ich widoczność. W badaniu zauważono, że elementy „zakopane” głęboko w tekście były nawet 2,5 razy rzadziej cytowane.„
Podsumowanie wraca do gry
„24,7% cytowań pochodzi z końcowej części artykułu. AI, podobnie jak ludzie, ponownie skupia uwagę pod koniec tekstu. Modele pomijają klasyczną stopkę strony, ale chętnie wykorzystują sekcje „Podsumowanie” lub „Wnioski” umieszczone tuż przed nią.„
Struktura Q&A i FAQ zwiększa szanse cytowania
Z naszych obserwacji wynika, że podobny mechanizm działa również w praktyce. Treści zawierające jasno sformułowane pytania i odpowiedzi były szybciej interpretowane przez AI i częściej cytowane – nawet wtedy, gdy cała strona miała niższą widoczność.
Gdy sekcja Q&A znajdowała się wysoko w strukturze strony, prawdopodobieństwo wykorzystania jej przez AI rosło jeszcze bardziej. Modele traktują takie fragmenty jak gotowe, precyzyjne odpowiedzi.
Dlaczego AI preferuje uporządkowane treści?
Mechanizmy uwagi stosowane w modelach językowych nadają różną wagę fragmentom tekstu w zależności od ich znaczenia i kontekstu. Dzięki temu AI może koncentrować się na informacjach kluczowych, zamiast przetwarzać całość z jednakową intensywnością.
To właśnie dlatego:
- klarowność przekazu zwiększa szanse cytowania,
- struktura tekstu ułatwia interpretację,
- proste definicje i konkretne pojęcia są preferowane,
- sekcje podsumowujące pomagają modelom syntetyzować wiedzę.
Jak pisać treści przyjazne AI i SEO?
Zmieniający się sposób przetwarzania informacji przez AI oznacza, że skuteczna treść musi być jednocześnie przyjazna użytkownikowi i zrozumiała dla modeli językowych.
W praktyce warto:
- umieszczać kluczowe informacje już we wstępie,
- stosować przejrzyste nagłówki i logiczną strukturę,
- używać prostego i jednoznacznego języka,
- dodawać sekcje FAQ lub Q&A,
- kończyć artykuł podsumowaniem najważniejszych wniosków.
Wnioski
Treści, które są klarowne, strukturalnie uporządkowane i odpowiadają bezpośrednio na konkretne pytania – szczególnie na początku oraz w podsumowaniu – mają dziś większą szansę stać się źródłem odpowiedzi generowanych przez AI.
To już nie tylko kwestia SEO czy stylu pisania. To dostosowanie komunikacji do sposobu, w jaki nowoczesne systemy przetwarzają i selekcjonują informacje.
Źródło: Kevin Indig, The Science of How AI Pays Attention, Growth Memo + własne doświadczenie.
Autor
-
Nazywam się Dawid Nawrocki i od ponad 15 lat zajmuję się SEO oraz marketingiem internetowym. Specjalizuję się w audytach SEO, optymalizacji stron, strategiach contentowych i budowaniu widoczności w wyszukiwarkach. Łączę analityczne podejście z praktyką biznesową, co pozwala mi nie tylko poprawiać widoczność stron, ale także realnie zwiększać ruch i sprzedaż.
Kolejnym etapem była praca w handlu. Jako sprzedawca w sklepie codziennie spotykałem się z klientami i na własne oczy obserwowałem, jak zmieniają się ich potrzeby oraz jakie trendy decydują o sprzedaży. To doświadczenie pozwoliło mi lepiej zrozumieć zachowania konsumentów i przełożyć tę wiedzę na działania w internecie. Widząc, jak klienci podejmują decyzje, zacząłem rozwijać SEO w praktyce – łączyłem dane sprzedażowe z analizą ruchu w sieci, tworząc skuteczne strategie marketingowe.
Swoją wiedzę opieram na wieloletniej praktyce, analizie zmian algorytmów Google oraz ciągłym śledzeniu trendów w branży. Regularnie korzystam z narzędzi analitycznych, uczestniczę w szkoleniach i konferencjach, a także testuję własne rozwiązania w projektach.
