Najważniejsze wnioski w pigułce
Czym są grounding queries
- To zapytania wyszukiwania generowane przez modele językowe (np. Gemini), aby uzupełnić braki danych treningowych i oprzeć odpowiedź na weryfikowalnych faktach
- Wyszukiwania „maszyn dla maszyn” — nie odzwierciedlają bezpośrednio tego, jak pyta człowiek
- Stanowią element szerszego procesu rozgałęziania zapytań (query fan-out)
Co pokazują dane z 5 333 zapytań
- Długość zapytań: od 3 do 17 słów, średnio 6,56 słowa
- Ponad połowa zapytań mieści się w przedziale 6–7 słów — czyli w klasycznym długim ogonie
- 33% zapytań zawiera odniesienie do konkretnego roku, czasem kilku po kolei (np. „2025 2026”)
- Model stosuje operatory wyszukiwania (OR) i klei ciągi słów kluczowych, których realny wolumen wyszukiwań jest bliski zeru
Wnioski praktyczne dla marketerów
- Warstwa długiego ogona wciąż ma znaczenie — ale w nowej roli: jako materiał, po który sięga maszyna
- Aktualność treści zyskuje na wadze, bo model świadomie szuka najnowszych informacji poza swoim zbiorem treningowym
- Dostęp do tych danych jest kosztowny: 14 USD za 1 000 zapytań grounding (stan na sierpień 2026), co przy skali korporacyjnej szybko robi różnicę
Dlaczego modele językowe muszą szukać w Google
Klasyczna wyszukiwarka aktualizuje się w czasie rzeczywistym. Duże modele językowe działają inaczej — ich wiedza pochodzi ze zbioru treningowego, który może być przestarzały o rok lub więcej. Google podaje, że punkt odcięcia danych treningowych dla Gemini 3.5 to marzec 2026, choć część materiału może pochodzić nawet ze stycznia 2025.
Aby zniwelować tę lukę, model uruchamia własne wyszukiwania — tak zwane grounding queries. To zapytania, które mają pogłębić kontekst promptu użytkownika, wydobyć aktualne informacje i zakotwiczyć odpowiedź w sprawdzalnych źródłach. Do niedawna proces ten pozostawał czarną skrzynką. Teraz Google udostępnia do niego ograniczony wgląd przez API Gemini (Vertex), a Moz wykorzystał tę możliwość, zbierając 5 333 zapytania wygenerowane na bazie 1 000 podtematów z różnych branż.
Anatomia zapytania grounding: długi ogon w nowej odsłonie
Analiza długości przynosi zaskakująco spójny obraz. Zapytania liczyły od 3 do 17 słów, przy średniej 6,56 słowa, a ponad połowa mieściła się w przedziale 6–7 słów. To dokładnie ten zakres, który w tradycyjnym badaniu słów kluczowych nazwalibyśmy długim ogonem.
Przykłady z tego „słodkiego punktu” brzmią zresztą całkiem znajomo: „standard types of auto insurance coverage”, „must have baking tools equipment beginner” czy „extended stay hotel amenities vs traditional hotels”. Gdyby wyrwać je z kontekstu, przeszłyby bez zastrzeżeń w każdym raporcie z pogłębionej analizy fraz. To dobra wiadomość dla zespołów, które nie porzuciły pracy nad treściami odpowiadającymi na wąskie, konkretne pytania — właśnie takie zapytania kieruje do indeksu model.
Maszyna szuka inaczej niż człowiek
Kuszące jest założenie, że grounding to po prostu automatyzacja keyword research. Dane mówią jednak inaczej. Najdłuższe zapytanie w zbiorze — 17 słów — wyglądało tak: „best indie games of 2025” OR „biggest indie game hits of 2025” OR „popular indie games 2026”. Inne przykłady to ciągi w rodzaju „laptop gpu vs desktop gpu performance difference 2025 2026 rtx 40 50 series” albo „semiconductor fabrication front end back end steps lithography deposition etching doping”.
Pierwsze zapytanie wykorzystuje operatory logiczne, dwa kolejne to zbitki powiązanych terminów upakowane w jeden ciąg. Miesięczny wolumen wyszukiwań takich fraz jest w najlepszym razie jednocyfrowy — a najprawdopodobniej zerowy. Grounding może być informowany danymi o wyszukiwaniach, ale sam proces pozostaje sterowany przez maszynę. Google przeszukuje własny indeks dla siebie, żeby wyłowić treści, które inaczej mogłyby mu umknąć.
Dla nas oznacza to jedno: optymalizacja pod grounding to nie polowanie na konkretne frazy, a budowanie treści bogatych w powiązane pojęcia, fachową terminologię i konkretne dane. Model łączy terminy w sposób, którego nie przewidzi żadne narzędzie do analizy wolumenów.
Świadomość własnych ograniczeń: obsesja na punkcie daty
Jedna trzecia zebranych zapytań (33%) zawierała odniesienie do roku, a część wskazywała kilka lat w sekwencji, jak „2025 2026”. To nie przypadek — model rozpoznaje granicę swojego zbioru treningowego i aktywnie próbuje ją obejść, kierując zapytania w stronę najświeższych wyników.
Konsekwencja dla strategii treści jest bezpośrednia. Materiały bez wyraźnego oznaczenia aktualności, bez świeżych liczb i bez odniesień do bieżącego roku mają mniejszą szansę zostać uznane za odpowiedź na zapytanie z datą w środku. Systematyczne odświeżanie kluczowych podstron, aktualizowanie statystyk i jasne komunikowanie momentu ostatniej weryfikacji przestaje być kosmetyką, a staje się elementem widoczności w odpowiedziach generowanych przez AI.
Grounding to tylko fragment większego procesu
Wgląd w te zapytania jest cenny, ale trzeba go ustawić we właściwej perspektywie. Grounding queries stanowią wyłącznie część procesu rozgałęziania zapytań. W uproszczonym przykładzie dla frazy „gaming consoles” system musi rozpoznać intencję: użytkownik może chcieć dokonać zakupu (intencja komercyjna), szukać konkretnej marki lub modelu, a niemal na pewno oczekuje najnowszych informacji. Grounding queries powstają, aby pokryć te intencje i potrzeby.
Kluczowe zastrzeżenie: to maszynowa interpretacja intencji człowieka. Perspektywę ludzką — znajomość klienta, jego wątpliwości, języka i ścieżki zakupowej — nadal trzeba dodać samodzielnie. Dane grounding pokazują, jak Google rozkłada temat na części, ale nie zwalniają z myślenia o odbiorcy.
Dwie przeszkody techniczne, o których warto wiedzieć
Pierwsza to niechęć Gemini do ujawniania zapytań. Nawet przy Gemini 3.5 Flash z poziomem „thinking” ustawionym na średni lub wyższy rzadko udaje się uzyskać więcej niż 1–2 zapytania, a często nie ma ich wcale. Autorzy badania musieli modyfikować instrukcje systemowe, aby wymusić 4–6 zapytań na prompt. Zapytania były prawdziwe — Google faktycznie je uruchomił — ale zachowanie trybu AI Mode i rzeczywisty fan-out mogą wyglądać inaczej.
Druga przeszkoda to koszt. Poza opłatami za tokeny grounding kosztuje 14 USD za 1 000 zapytań (stan na sierpień 2026), i to niezależnie od liczby promptów. Przy średnio pięciu zapytaniach na prompt daje to około 7 USD za każde 100 promptów — rząd wielkości więcej niż same tokeny. Jeśli korzystasz z narzędzi zewnętrznych działających na własnych kluczach API, kontroluj wydatki od pierwszego dnia, bo przy skali korporacyjnej rachunek rośnie bardzo szybko.
Podsumowanie
Dane z 5 333 zapytań pokazują, że modele językowe szukają w sposób hybrydowy: długość ich zapytań przypomina klasyczny długi ogon, ale konstrukcja — z operatorami, ciągami terminów i datami — nie ma nic wspólnego z zachowaniem człowieka. Praktyczny wniosek dla firm jest jasny: liczą się treści gęste merytorycznie, precyzyjne terminologicznie i regularnie aktualizowane, bo właśnie takich materiałów szuka maszyna, gdy próbuje nadrobić braki swojego zbioru treningowego.
Źródło: Moz — „Demystifying Grounding Queries with Real Data”, moz.com/blog/demystifying-grounding-queries-with-real-data
