Najważniejsze wnioski w pigułce
Zmiany w systemach wyszukiwania AI:
- LLM-y (duże modele językowe) wprowadzają niewielkie, często niezauważalne aktualizacje, które znacząco wpływają na widoczność marek i źródeł
- ChatGPT coraz częściej modyfikuje zapytania o dodatkowe parametry (tzw. Query Fan-outs), co zmienia sposób pobierania informacji
Obserwowane wzorce w ChatGPT:
- Reddit krótkotrwale zyskał 3 punkty procentowe w Query Fan-outs, co przełożyło się na wzrost o 150% w wykorzystywanych źródłach
- Termin „Official" pojawia się obecnie w 21% zapytań Luna (ChatGPT 5.6), w porównaniu do 1,4% w wersji 5.5
- arXiv.org zwiększył swój udział w kategorii źródeł referencyjnych z 1% do 4% (wzrost o 300%)
Wpływ na strategię widoczności:
- Wikipedia straciła 82,5% swojego udziału w źródłach referencyjnych od marca do lipca 2024 roku
- ChatGPT 5.6 Luna wykonuje wielokrotne iteracje wyszukiwania, używając operatora „site:" w ponad 80% przypadków
- Optymalizacja dla AI Search wymaga monitorowania zmian w zachowaniu modeli, nie tylko własnych działań SEO
Kiedy analizujemy wyniki w wyszukiwarkach AI, zwykle koncentrujemy się na dwóch kluczowych metrykach: jak często nasza marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez AI oraz jak często nasza witryna jest wykorzystywana jako źródło informacji. Gdy zauważamy spadki w tych wskaźnikach, instynktownie szukamy błędów po swojej stronie. Rzadko rozważamy, że to sam system mógł się zmienić.
Ukryte aktualizacje systemów AI zmieniają zasady gry
Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, przechodzą ciągłe, często subtelne aktualizacje, które znacząco wpływają na to, które źródła są preferowane i w jaki sposób system formułuje zapytania wyszukiwania. Zrozumienie tych zmian jest kluczowe dla każdego, kto chce utrzymać widoczność w erze wyszukiwania opartego na AI.
Query Fan-outs to wewnętrzne zapytania, które system AI generuje na podstawie pytania użytkownika. Jeśli zapytasz o „najlepszą kosiarkę", ChatGPT może wewnętrznie wyszukać „najlepsza kosiarka 2024 opinie", „najlepsza kosiarka ranking" czy „najlepsza kosiarka oficjalna strona". Te modyfikacje bezpośrednio wpływają na to, które domeny zostaną pobrane jako źródła odpowiedzi.
Reddit: krótka dominacja z długotrwałymi skutkami
Pod koniec maja 2024 roku w ChatGPT zaobserwowano fascynujący wzorzec — Reddit nagle zaczął pojawiać się w Query Fan-outs. Zapytania, które wcześniej brzmiały „najlepsza kosiarka 2024", przekształcały się w „najlepsza kosiarka 2024 opinie reddit". Udział zapytań zawierających termin „Reddit" wzrósł o 3 punkty procentowe.
Co ciekawe, ten wzrost nie wystąpił w żadnym innym popularnym LLM-ie. Był to unikalny wzorzec dla ChatGPT. Skutki były natychmiastowe — udział Reddita w pobieranych domenach wzrósł z niespełna 2% do 5%, co oznacza relatywny wzrost o około 150%.
Najbardziej interesujące jest to, co wydarzyło się później. Po około miesiącu częstość występowania Reddita w Query Fan-outs zaczęła spadać. Jednak udział platformy w pobieranych źródłach nie wrócił do poprzedniego poziomu — ustabilizował się na nowej, wyraźnie wyższej wartości bazowej. Ten przykład pokazuje, że nawet krótkotrwałe zmiany w zachowaniu systemu mogą mieć trwały wpływ na widoczność źródeł.
Rosnące znaczenie oficjalnych źródeł
Obecnie obserwujemy podobny wzorzec z terminem „Official" (po polsku: „oficjalny"). W przeciwieństwie do „Reddit", który pojawił się we wszystkich językach bez tłumaczenia, ChatGPT lokalizuje termin „Official" — w języku niemieckim jako „offiziell", hiszpańskim „oficial", holenderskim „officieel" czy francuskim „officiel".
Najczęstsze frazy to „official site", „official docs", „official pricing" i „official product". Wzorzec jest klarowny — ChatGPT obecnie znacznie mocniej podkreśla oficjalne i wiarygodne źródła. Może to być część działań mających na celu ograniczenie wpływu wprowadzających w błąd lub oszukańczych stron internetowych.
Porównując wzorce „Reddit" i „Official", widać interesujące podobieństwo — oba terminy odnotowały niemal identyczny wzrost w udziale Query Fan-outs. Sugeruje to, że ChatGPT może przydzielać stosunkowo niewielką, ale znaczącą część swojej dystrybucji Query Fan-outs na nowo preferowane wzorce wyszukiwania.
W przypadku „Official" wpływ na pobierane domeny jest jednak znacznie mniej wyraźny niż w przypadku Reddita. Podczas gdy ChatGPT wyraźnie kładzie większy nacisk na oficjalne źródła, sygnał ten jest trudniejszy do wykrycia na poziomie pojedynczych domen. Głównym powodem jest rozproszenie — w przeciwieństwie do Reddita, który koncentruje pobieranie na jednej domenie, „Official" jest rozłożony na wiele różnych witryn i typów źródeł.
arXiv.org — nowy król źródeł referencyjnych
Kolejnym fascynującym zjawiskiem jest rosnąca rola arXiv.org. Niezależnie od tematu, platforma ta pojawia się coraz częściej w ChatGPT 5.5 i 5.6 jako pobierane źródło. arXiv to otwarte repozytorium naukowych artykułów badawczych z dziedzin takich jak informatyka, matematyka, fizyka, statystyka i uczenie maszynowe.
Co szczególnie interesujące, arXiv często działa jako „ciche źródło" — nie zawsze jest wyraźnie linkowany lub cytowany w ostatecznej odpowiedzi, ale mimo to jest wykorzystywany podczas procesu pobierania informacji. W testowych zapytaniach o buty do biegania dla osób o szerokich stopach do biegania po leśnych szlakach, arXiv został użyty jako źródło sześć razy, mimo że nie jest to platforma intuicyjnie kojarzona z takim tematem.
Dane pokazują, że udział arXiv.org w kategorii źródeł referencyjnych wzrósł z niespełna 1% w kwietniu do około 4% w lipcu — wzrost o około 300%. Co więcej, od końca czerwca arXiv wyprzedził Wikipedię jako najczęściej pobieraną domenę w kategorii referencyjnej w ChatGPT 5.5.
Dla kontrastu, Wikipedia doświadczyła dramatycznego spadku. Na początku marca stanowiła prawie 40% wszystkich pobranych domen referencyjnych. Do lipca jej udział spadł do około 7% — spadek o 82,5%. Ten trend pokazuje fundamentalną zmianę w sposobie, w jaki ChatGPT traktuje źródła wiedzy — od encyklopedii ogólnej do literatury naukowej.
ChatGPT 5.6 Luna — nowa era iteracyjnego wyszukiwania
Najnowsza wersja ChatGPT, oznaczona jako 5.6 Luna, wprowadza istotne zmiany w zachowaniu Query Fan-outs. Analiza blisko 5000 promptów w wersjach 5.5 i 5.6 ujawnia znaczące różnice.
Operator „site:", znany z Google Search i używany do ograniczenia wyników do konkretnej domeny, pojawił się w Query Fan-outs Luny z udziałem około 43%. Dla porównania, ten sam wzorzec wystąpił w ChatGPT 5.5 w zaledwie 0,004% śledzonych zapytań. Podobnie termin „Official" pojawił się w około 21% zapytań w Lunie, w porównaniu z zaledwie 1,4% w wersji 5.5.
Również modyfikatory czasowe (zawierające konkretne lata) wzrosły z 6,2% w ChatGPT 5.5 do około 26% w Lunie. Kluczową obserwacją jest jednak to, że Luna znacznie częściej wykonuje wiele iteracji Query Fan-out na jedno zapytanie. To wzorzec znany z poprzednich wersji ChatGPT, który z czasem stawał się mniej wyraźny.
W obecnej wersji Luna wydaje się znacznie bardziej polegać na wieloetapowym podejściu do pobierania informacji. Podczas gdy początkowy Query Fan-out często koncentruje się na szerszym, bardziej ogólnym zrozumieniu tematu, pierwsza iteracja staje się znacznie bardziej ukierunkowana. To właśnie wtedy często wprowadzany jest operator „site:", aby zidentyfikować konkretne domeny i pobrać dodatkowe informacje z wybranych źródeł.
Praktyczne wnioski dla strategii widoczności w AI
Obserwowane zmiany mają bezpośrednie implikacje dla każdego, kto chce utrzymać lub poprawić widoczność w systemach AI. Po pierwsze, monitorowanie zachowania LLM-ów jest równie ważne jak optymalizacja własnych treści. Zmiany w systemie mogą z dnia na dzień zmienić rozkład widoczności, niezależnie od jakości Twojej witryny.
Po drugie, autorytarne i oficjalne źródła zyskują na znaczeniu. Jeśli prowadzisz biznes, upewnij się, że Twoje oficjalne strony są łatwo identyfikowalne i zawierają właściwe sygnały autorytetu. Po trzecie, treści naukowe i oparte na danych stają się coraz ważniejsze — nawet w kontekstach komercyjnych, jak pokazuje przykład arXiv.org w zapytaniach o buty do biegania.
Wreszcie, biorąc pod uwagę, że Luna wykonuje wielokrotne iteracje wyszukiwania, optymalizacja pod kątem konkretnych domen i tematów może być bardziej skuteczna niż wcześniej. System aktywnie szuka specjalistycznych źródeł w późniejszych iteracjach, co daje szansę wyspecjalizowanym witrynom na pojawienie się w odpowiedziach.
Podsumowanie
Duże modele językowe, takie jak ChatGPT, stale ewoluują w sposób często niewidoczny dla użytkowników końcowych. Zmiany w Query Fan-outs, preferencje dla określonych typów źródeł i iteracyjne podejście do wyszukiwania to tylko kilka przykładów nieustannych dostosowań systemu. Skuteczna strategia widoczności w erze AI wymaga nie tylko wysokiej jakości treści, ale również systematycznego monitorowania zmian w zachowaniu systemów i elastycznego dostosowywania taktyki.
Źródło: David Konitzny, LinkedIn, 15 lipca 2026
