Najważniejsze wnioski w pigułce
Budżety i priorytety
- 98% specjalistów usłyszało od klienta, przełożonego lub decydenta pytanie o widoczność marki w AI search (rok wcześniej: 91%)
- 69% ma na to przyznany budżet — wzrost z 38% rok do roku
- 61% odnotowało wzrost inwestycji w 2026 roku, tylko 1% cięcia
Dojrzałość procesów
- 75% firm ma dedykowaną strategię optymalizacji pod AI search (wcześniej 51%)
- 92% monitoruje widoczność i cytowania w odpowiedziach AI (wcześniej 78%)
- Odsetek organizacji, w których nikt nie odpowiada za ten obszar, spadł z 11% do 4%
- W 77% przypadków temat prowadzi zespół SEO
Efekty biznesowe
- 56% widzi jakikolwiek pozytywny wpływ na biznes, ale tylko 5% określa go jako znaczący
- 19% przypisuje AI search ponad 5% przychodów strony (rok wcześniej 8%)
- 46% mieści się w przedziale 0–5%, a 35% w ogóle nie potrafi tego oszacować
Największe bariery
- Wiarygodny pomiar widoczności w AI search
- Zrozumienie, co realnie na tę widoczność wpływa
- Powiązanie widoczności z ruchem, konwersjami i przychodem
Dyskusja się skończyła — zaczęła się praca
Badanie SEOFOMO State of AI Search Optimization objęło 171 specjalistów z 36 krajów i pokazuje wyraźną zmianę nastrojów w branży. Jeszcze rok temu spora część rozmów dotyczyła tego, czy w ogóle warto optymalizować treści pod modele językowe i wyszukiwarki oparte na AI. Dziś to pytanie praktycznie zniknęło — 98% respondentów potwierdza, że temat trafił na biurko za sprawą klienta lub zarządu.
Najmocniejszym sygnałem nie są jednak deklaracje, tylko pieniądze. Odsetek firm z przyznanym budżetem na optymalizację pod AI search wzrósł z 38% do 69%, czyli niemal się podwoił w ciągu dwunastu miesięcy. Sześciu na dziesięciu badanych mówi o wzroście nakładów w 2026 roku, a cięcia zgłosił zaledwie 1%. To rzadka sytuacja w marketingu — nowy obszar, który praktycznie nikomu nie zabiera środków, tylko je zdobywa.
Równolegle rośnie dojrzałość organizacyjna. Trzy czwarte respondentów ma dedykowaną strategię przynajmniej dla części obsługiwanych serwisów, a 92% monitoruje cytowania w odpowiedziach generowanych przez AI. Najbardziej wymowny jest jednak spadek liczby firm, w których nikt formalnie nie odpowiada za ten obszar — z 11% do 4%. Chaos kompetencyjny się kończy.
Dlaczego to nadal zadanie dla SEO
W 77% organizacji AI search prowadzi zespół SEO — praktycznie tyle samo co rok wcześniej (75%). Większość budżetów wciąż siedzi w ramach wydatków na SEO, choć samodzielne budżety na AI search urosły z około 5% do 15%. Istnieją więc, ale nie są jeszcze normą.
Nick LeRoy, konsultant SEO i twórca seojobs.com, zwraca uwagę, że branża niepotrzebnie traktuje SEO i AI jako alternatywę „albo–albo”. Jego zdaniem to właśnie SEO — lub szerzej: growth marketing — powinno być właścicielem tematu, a gorący status AI daje specjalistom miejsce przy stole decyzyjnym, którego wcześniej nie mieli. Zamiast prosić o kilka dni na optymalizację przed wdrożeniem serwisu, wchodzą do rozmowy na etapie planowania.
Jono Alderson patrzy na tę samą liczbę znacznie chłodniej. Jego zdaniem 77% niekoniecznie oznacza, że SEO wygrało — może oznaczać, że organizacja przegrała. Zespoły SEO dziedziczą problemy z widocznością, bo zwykle jako pierwsze zauważają, że coś przestało działać. Ryzyko polega na budowaniu kolejnej stałej funkcji wokół objawów: więcej specjalistów, narzędzi, dashboardów i treści, podczas gdy prawdziwe powody braku obecności marki pozostają nietknięte. Czasem rozwiązaniem jest poprawka techniczna, ale częściej lepszy przekaz, mocniejsze dowody, wyraźniejsze wyróżnienie albo po prostu produkt, o którym warto mówić.
Skuteczne działania to wciąż fundamenty
Praca nad widocznością w AI search jest już z definicji wieloplatformowa. Prowadzi ChatGPT, tuż za nim znajdują się powierzchnie AI w wyszukiwarce Google oraz Gemini. To oznacza, że pojedyncza optymalizacja „pod jeden model” traci sens — liczy się spójność informacji o marce w wielu źródłach jednocześnie.
Co ciekawe, działania, którym respondenci przypisują największy realny wpływ, nie są niczym rewolucyjnym. Na czele znalazły się: rozbudowa treści o kolejne istotne pytania i tematy, poprawa crawlability oraz dostępności technicznej, a także restrukturyzacja treści tak, by odpowiedzi były łatwiejsze do wyodrębnienia. Innymi słowy — solidne SEO robione konsekwentnie, tylko z nowym odbiorcą po drugiej stronie.
Zmieniło się natomiast to, jak ta praca powstaje. Automatyzacja i agenty AI weszły do codziennej pracy: tworzą i przerabiają treści, badają i klastrują prompty, wyszukują szanse, analizują konkurencję i śledzą widoczność. Dan Petrovic z DEJAN dodaje ważne zastrzeżenie — branża koncentruje się niemal wyłącznie na warstwie bieżącego wyszukiwania (retrieval), a pomija pamięć parametryczną modeli, czyli to, jaką bazową pewność model ma wobec danej marki, zanim w ogóle uruchomi wyszukiwanie. To właśnie połączenie tej bazowej wagi z sygnałami na stronie decyduje, czy silnik zacytuje markę, czy ją pominie.
Pomiar to wąskie gardło całej dyscypliny
Trzy największe wyzwania układają się w spójną historię: wiarygodny pomiar widoczności w AI search, zrozumienie, co ją napędza, oraz powiązanie widoczności z ruchem, konwersjami i przychodem. Jednocześnie zestaw śledzonych metryk przesuwa się w stronę marki — rok do roku wzrosło monitorowanie widoczności marki i jej sentymentu, podczas gdy wskaźniki ruchu i konwersji utrzymały poziom. Praca posuwa się naprzód, ale udowodnienie jej wartości nie nadąża.
Bengü Sarıca Dinçer z Designmodo sugeruje, że problem może leżeć w podejściu. Skoro 92% badanych już śledzi widoczność, a mimo to jej pomiar pozostaje największą trudnością, być może próbujemy mierzyć AI search zbyt dosłownie. Użytkownik może poznać markę w rozmowie z modelem, wrócić później przez wyszukiwanie brandowe lub wejście bezpośrednie i skonwertować bez żadnego widocznego punktu styku z AI w analityce. Zamiast gonić za idealnie przypisanym „ROI z AI”, warto triangulować widoczność z popytem brandowym, zachowaniem powracających użytkowników i konwersjami — jasno oddzielając to, co zmierzone, od tego, co wywnioskowane.
Wpływ na biznes jest realny, ale wciąż skromny
Liczby dotyczące efektów studzą entuzjazm. Pozytywny wpływ na biznes zgłasza 56% respondentów, ale znaczący — zaledwie 5%. Aż 28% nie widzi jeszcze żadnego efektu, a 5% raportuje wpływ negatywny. Udział firm przypisujących AI search ponad 5% przychodów strony wzrósł z 8% do 19%, więc kierunek jest właściwy, ale 46% wciąż mieści się w przedziale 0–5%, a 35% w ogóle nie potrafi określić wkładu tego kanału.
Cyrus Shepard z Zippy SEO odczytuje to jako klasyczny obraz młodej dyscypliny: 69% ma budżet, ale znacznie mniej widzi pozytywny efekt, a przypisanie przychodu sprawia problem większości. Jego zdaniem niewiele osób naprawdę wie, co powinno robić z AI, ale presja, by „robić cokolwiek”, popycha wszystkich do przodu — i to właśnie wcześni eksperymentatorzy zgarną największe korzyści.
Mark Williams-Cook z Candour i AlsoAsked idzie krok dalej i widzi w tych danych koniec traktowania organicznego wyszukiwania jak kanału performance. Skoro 69% ma budżet, 75% strategię, 92% monitoring, a mimo to 80% nie ma pojęcia o udziale w przychodzie albo liczy go poniżej 5%, to znaczy, że atrybucja stała się fundamentalnie trudna. Firmy, które przyjmą zasadę „inwestujemy tylko w to, co da się bezpośrednio przypisać”, zostaną daleko w tyle.
Podsumowanie
Optymalizacja pod AI search przeszła w ciągu roku drogę od modnego pytania do pozycji budżetowej z przypisanym właścicielem, strategią i monitoringiem. Największą barierą nie jest już brak przekonania ani środków, lecz pomiar i atrybucja biznesowa — a firmy, które uzależnią inwestycję od idealnie policzalnego ROI, ryzykują utratę przewagi na rzecz tych, które testują już dziś.
Źródło: SEOFOMO Hub — The SEOFOMO State of AI Search Optimization Report, 2026 Edition, hub.seofomo.co/surveys/state-ai-search-optimization/
