Czy można pozycjonować stronę w ChatGPT? Praktyczne wskazówki i mity

Pozycjonowanie w ChatGPT jest możliwe, ale różni się od tradycyjnego SEO, które znamy z wyszukiwarek takich jak Google. ChatGPT to model językowy (ang. Large Language Model), który generuje odpowiedzi na podstawie ogromnych zbiorów danych z internetu oraz innych źródeł.

Filary pozycjonowania w Chat GPT i innych modelach językowych

Optymalizacja widoczności treści pod AI wymaga nowego podejścia. Analiza ujawnionych (choć niepotwierdzonych) wytycznych dla GPT-5 wskazuje cztery obszary, które zyskają strategiczne znaczenie w marketingu i SEO:

• Świeżość jako waluta – wysoki wskaźnik Query Deserves Freshness sprawia, że regularne aktualizowanie treści przestaje być jedynie „dobrą praktyką”. Staje się koniecznością w utrzymaniu pozycji w wynikach generowanych przez modele językowe.
• E-E-A-T (ang. Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) na sterydach. AI będzie weryfikować informacje w wielu renomowanych źródłach. Zyskają marki eksperckie — z potwierdzoną reputacją. Te, które publikują unikalne dane. 
• Treści jako kompletne odpowiedzi – Modele językowe dążą do dostarczenia pełnej, samodzielnej odpowiedzi, a nie listy odnośników. To oznacza rosnącą rolę danych strukturalnych (Schema) i naturalnego języka, który pozwala AI precyzyjnie cytować i interpretować informacje. Warto tworząc treści, kompleksowo wyczerpywać temat. Spore znaczenie mają sekcje FAQ oraz zwarte formułowanie myśli. Zdecydowanie unikać trzeba “lania wody”. 
• Bycie cytowanym źródłem – W środowisku zero-click search pojawienie się w odpowiedzi AI staje się nową formą budowania widoczności i autorytetu marki. Niezależnie od tego, czy użytkownik kliknie link.

Zdj. 1. Odświeżony interfejs Chat GPT — model GPT 5

Źródło: https://chatgpt.com/

SEO ewoluuje z obszaru czysto technicznej optymalizacji w kierunku strategicznego zarządzania treścią i reputacją. Tak, aby była ona preferowanym materiałem dla modeli językowych. 

Pozycjonowanie stron w Chat GPT a embeddingi

ChatGPT i podobne modele LLM opierają się na embeddingach, które służą do analizowania pytań użytkowników i generowania odpowiedzi na podstawie reprezentacji semantycznej treści dostępnych w internecie.

Modele embeddingowe (embeddings) to matematyczne reprezentacje treści, które pozwalają maszynom zrozumieć znaczenie i relacje semantyczne między słowami, zdaniami czy dokumentami w wielowymiarowej przestrzeni wektorowej. W praktyce:

• treści ze stron internetowych są przetwarzane na wektory liczbowo opisujące ich sens i kontekst,
• systemy wyszukiwarek, w tym Google, wykorzystują podobieństwo tych wektorów (np. podobieństwo cosinusowe), aby mierzyć trafność witryny do zapytania użytkownika. Embeddingi są też ogromnie ważne w Chat GPT. 
• dzięki embeddingom algorytmy rozumieją, że różne frazy mogą mieć podobne znaczenie. Pozwala wyświetlać rezultaty bardziej zgodne z intencją, a nie tylko dokładnym dopasowaniem słów kluczowych,
• Embeddingi umożliwiają też grupowanie tematów, klastrowanie treści i lepsze dopasowanie pod kątem SEO semantycznego.

Zdj. 2. Zilustrowane działanie embeddingów

Źródło: https://www.couchbase.com/blog/what-are-vector-embeddings/

Mity na temat pozycjonowania w Chat GPT

• Mit: Wystarczy generować treści masowo z ChatGPT, by mieć wysokie pozycje.

Generowane treści przez ChatGPT muszą być zoptymalizowane, unikalne i sprawdzone pod kątem SEO. ChatGPT pomaga w tworzeniu opisów, planowaniu słów kluczowych, organizacji treści, ale samodzielne masowe generowanie bez kontroli nie gwarantuje sukcesu. Ogromnie istotna jest też przecież wartość dodana do tekstów. Zawieranie fachowych informacji, których nie ma konkurencja. 

• Mit: SEO pod ChatGPT jest bezwartościowe, bo AI nie ma własnego rankingu jak Google.

Pozycjonowanie stron w ChatGPT oznacza budowanie mocnej widoczności online poprzez tradycyjne SEO, content marketing, uwzględnienie embeddingów i budowę reputacji, aby dane o firmie pojawiały się w danych treningowych modeli AI. Działania te zdecydowanie mają sens, a określa się je jako GEO (ang. Generative Engine Optimization).