Przyszłość wyszukiwania: Wizja wyszukiwania multimodalnego i wizyjnego Google Lens

W dzisiejszym świecie technologicznym wyszukiwanie informacji przeszło niezwykle długą drogę od prostych zapytań tekstowych wpisywanych w wyszukiwarkę. Google, jako lider w dziedzinie wyszukiwania internetowego, nieustannie redefiniuje granice tego, czym może być wyszukiwanie, a jego najnowsze innowacje, takie jak Google Lens i wyszukiwanie multimodalne, otwierają przed użytkownikami zupełnie nowe możliwości. W centrum tej ewolucji znajduje się idea wyszukiwania, które nie ogranicza się wyłącznie do tekstu, lecz obejmuje również obrazy, dźwięki i kontekst wizualny w czasie rzeczywistym. W artykule tym przedstawimy szeroką analizę tego, jak Google Lens i multimodalne wyszukiwanie mogą zmienić sposób, w jaki ludzie zdobywają informacje, dokonują zakupów, uczą się i wchodzą w interakcję ze światem cyfrowym.

Ewolucja wyszukiwania – od tekstu do obrazu

Tradycyjne wyszukiwanie internetowe zaczęło się od prostych zapytań tekstowych. Na początku XXI wieku użytkownicy wpisywali słowa kluczowe, a algorytmy, takie jak PageRank, analizowały strony internetowe, aby dostarczyć najbardziej trafne wyniki. Chociaż było to przełomowe w swoim czasie, tekstowe wyszukiwanie ma fundamentalne ograniczenia: użytkownik musi dokładnie wiedzieć, czego szuka, oraz formułować zapytania w sposób, który wyszukiwarka może zrozumieć. W praktyce oznaczało to, że nawet niewielka nieścisłość w zapytaniu mogła prowadzić do frustracji lub otrzymania niepełnych wyników.

W odpowiedzi na te ograniczenia Google zaczęło inwestować w wyszukiwanie wizualne i multimodalne, które pozwala użytkownikom na eksplorację informacji za pomocą obrazu zamiast słów. W 2017 roku Google wprowadziło Google Lens, narzędzie zdolne do analizowania obrazów w czasie rzeczywistym i dostarczania informacji na ich podstawie. To oznaczało koniec ery wyłącznie tekstowego wyszukiwania i początek epoki, w której obraz staje się językiem wyszukiwania.

Google Lens – narzędzie, które zmienia reguły gry

Google Lens to narzędzie, które wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do analizy obrazów i identyfikowania obiektów w czasie rzeczywistym. Użytkownicy mogą skierować aparat smartfona na roślinę, zwierzę, przedmiot, produkt lub nawet tekst, a Google Lens natychmiast dostarcza informacje o danym obiekcie, powiązane zdjęcia, wskazówki zakupowe czy definicje. Kluczową innowacją jest tu zdolność do zrozumienia kontekstu wizualnego, co oznacza, że system nie tylko rozpoznaje obiekt, ale również interpretuje jego funkcję, pochodzenie czy znaczenie w danej sytuacji.

Na przykład, użytkownik może sfotografować roślinę, a Google Lens nie tylko rozpozna gatunek, lecz również podpowie, jak ją pielęgnować, czy jest trująca dla zwierząt domowych oraz gdzie można kupić podobne rośliny. To wyraźny krok w kierunku inteligentnego, wizualnego wyszukiwania, które staje się integralnym elementem codziennego życia, edukacji i pracy.

Multimodalne wyszukiwanie – przyszłość informacji

Wyszukiwanie multimodalne to połączenie różnych modalności informacji: tekstu, obrazu, dźwięku, a w przyszłości również gestów czy dotyku. W praktyce oznacza to, że użytkownik może jednocześnie korzystać z obrazu i tekstu, aby precyzyjnie sformułować zapytanie i otrzymać bardziej kompleksowe odpowiedzi. Wyszukiwanie multimodalne może znacznie zwiększyć trafność wyników, ponieważ pozwala systemowi uwzględnić kontekst wizualny, semantyczny i lingwistyczny jednocześnie.

Przykładem może być sytuacja, w której użytkownik sfotografuje danie w restauracji i wpisze dodatkowo pytanie: „Jak przygotować to w domu?”. Multimodalne wyszukiwanie łączy obraz z zapytaniem tekstowym, a wynik nie ogranicza się do przepisów – może również sugerować wideo instruktażowe, alternatywne składniki, opinie kulinarne czy informacje o wartościach odżywczych. Tego typu interakcja pokazuje, że wyszukiwanie staje się nie tylko narzędziem do zdobywania informacji, lecz prawdziwym asystentem w podejmowaniu decyzji.

Technologia stojąca za Google Lens i wyszukiwaniem multimodalnym

Sercem Google Lens i wyszukiwania multimodalnego jest sztuczna inteligencja, w szczególności uczenie głębokie (deep learning) oraz sieci neuronowe konwolucyjne (CNN), które umożliwiają rozpoznawanie i klasyfikację obrazów. Model analizuje cechy wizualne obiektów, takie jak kształt, kolor, tekstura, a następnie porównuje je z ogromną bazą danych, aby znaleźć najbardziej prawdopodobne dopasowania. W połączeniu z przetwarzaniem języka naturalnego (NLP), system może łączyć informacje wizualne z kontekstem tekstowym, co jest kluczowe dla wyszukiwania multimodalnego.

Dodatkowo, Google wykorzystuje ogromne ilości danych użytkowników i interakcji, aby stale doskonalić swoje algorytmy. Dzięki temu Google Lens staje się coraz dokładniejszy w rozpoznawaniu obiektów, nawet w trudnych warunkach oświetleniowych lub przy nietypowych ujęciach. Multimodalne wyszukiwanie wykorzystuje także technologie generatywne, które pozwalają na tworzenie odpowiedzi na zapytania w sposób spersonalizowany, a nawet prognozowanie potrzeb użytkownika na podstawie wcześniejszych wyszukiwań.

Zastosowania Google Lens w codziennym życiu

Google Lens znajduje zastosowanie w wielu dziedzinach życia, od edukacji po handel detaliczny. W edukacji uczniowie mogą szybko identyfikować rośliny, zwierzęta, dzieła sztuki czy fragmenty literackie, co sprawia, że nauka staje się bardziej interaktywna i angażująca. W handlu detalicznym Google Lens umożliwia skanowanie produktów w sklepach stacjonarnych, porównywanie cen, sprawdzanie dostępności online oraz natychmiastowe uzyskiwanie recenzji i opinii innych użytkowników.

Innym obszarem jest turystyka i nawigacja. Użytkownik może skierować aparat na zabytki, tablice informacyjne lub restauracje, a system natychmiast dostarczy informacje historyczne, wskazówki dojazdu, godziny otwarcia i rekomendacje innych podróżników. W praktyce oznacza to, że Google Lens staje się mobilnym przewodnikiem, tłumaczem i doradcą zakupowym w jednym narzędziu.

Wpływ na marketing i e-commerce

Wyszukiwanie wizyjne i multimodalne zmienia także strategie marketingowe i sprzedażowe firm. Tradycyjny marketing opierał się głównie na słowach kluczowych i reklamach tekstowych, ale Google Lens umożliwia kierowanie kampanii na podstawie obrazów i rzeczywistych interakcji użytkowników z produktami. Firmy mogą tworzyć treści wizualne zoptymalizowane pod kątem wyszukiwania w obrazach, a także umożliwiać użytkownikom natychmiastowe zakupy poprzez skanowanie produktów.

Dzięki temu marketing staje się bardziej interaktywny i spersonalizowany. Wyszukiwanie multimodalne umożliwia również śledzenie trendów w czasie rzeczywistym, analizowanie, które produkty przyciągają uwagę użytkowników, oraz dostosowywanie oferty w sposób dynamiczny. To ogromna przewaga konkurencyjna dla firm, które potrafią wykorzystać potencjał wizualnego wyszukiwania.

Wyzwania i ograniczenia technologii

Pomimo ogromnego potencjału, wyszukiwanie multimodalne i Google Lens napotykają również na wyzwania. Przede wszystkim istotna jest kwestia prywatności – analiza obrazów w czasie rzeczywistym wymaga przetwarzania danych użytkowników, co rodzi pytania o bezpieczeństwo i ochronę danych. Kolejnym wyzwaniem jest różnorodność kontekstów kulturowych i językowych, które system musi uwzględniać, aby zapewnić trafne wyniki w różnych regionach świata.

Technicznie, rozpoznawanie obiektów w trudnych warunkach oświetleniowych, przy niekompletnych obrazach lub w przypadku nowych, wcześniej nieznanych obiektów nadal stanowi problem. Dodatkowo, multimodalne wyszukiwanie wymaga ogromnej mocy obliczeniowej i optymalizacji algorytmów, aby działało płynnie na urządzeniach mobilnych. Pomimo tych wyzwań, postęp technologiczny wskazuje, że rozwiązania te będą coraz bardziej dostępne i skuteczne.

Przyszłość wyszukiwania – wizja Google

Przyszłość wyszukiwania, według wizji Google, jest multimodalna, kontekstowa i inteligentna. Systemy takie jak Google Lens będą stopniowo integrowane z innymi usługami Google, w tym Mapami, Asystentem Google i YouTube, tworząc spójny ekosystem, w którym użytkownik może w naturalny sposób łączyć obraz, tekst i dźwięk w jednym zapytaniu. Oznacza to, że granica między światem fizycznym a cyfrowym będzie coraz bardziej zatarta – wyszukiwanie stanie się natywną częścią codziennych interakcji z otoczeniem.

W dłuższej perspektywie można spodziewać się rozwoju wyszukiwania predykcyjnego, które nie tylko odpowiada na pytania, ale proaktywnie sugeruje rozwiązania, przewiduje potrzeby użytkownika i automatycznie dostarcza spersonalizowane informacje. Połączenie wizualnej inteligencji Google Lens z zaawansowanym przetwarzaniem języka naturalnego otwiera drogę do tworzenia interaktywnych, inteligentnych asystentów zdolnych do komunikacji w sposób przypominający rozmowę z człowiekiem.

Podsumowanie

Google Lens i wyszukiwanie multimodalne stanowią przełom w sposobie, w jaki ludzie pozyskują informacje. Transformują tradycyjne wyszukiwanie tekstowe w inteligentny proces, który integruje obraz, tekst, dźwięk i kontekst w czasie rzeczywistym. Od edukacji, przez e-commerce, po turystykę i marketing – zastosowania tej technologii są ogromne i wciąż rosną. Wyzwaniem pozostają kwestie prywatności, optymalizacji algorytmów i dokładności rozpoznawania w różnorodnych kontekstach, ale potencjał rewolucyjny tej technologii jest niepodważalny. W przyszłości wyszukiwanie stanie się bardziej naturalne, spersonalizowane i w pełni multimodalne, a Google Lens będzie jednym z głównych narzędzi w tej transformacji.

---

Narzędzia AI dla marketingu, które musisz znać w 2025 roku

 

Wprowadzenie: dlaczego w 2025 roku warto zwrócić uwagę na narzędzia AI w marketingu

W 2025 roku rynek marketingu cyfrowego przeszedł kolejny istotny etap transformacji — rola sztucznej inteligencji (AI) stała się nie tylko modnym dodatkiem, lecz wręcz podstawowym składnikiem strategii marketingowych największych marek. Według raportu instytucji zajmujących się edukacją i badaniami marketingowymi, blisko 92 % przedsiębiorstw planuje inwestycje w technologie generatywnej AI w najbliższym czasie. W praktyce oznacza to, że jeśli marketer nie jest zaznajomiony z narzędziami AI, to grozi mu wypadnięcie z konkurencji — ponieważ inni wyróżniają się skutecznością, szybkością i lepszym dopasowaniem do odbiorcy. Jednocześnie zmieniają się oczekiwania konsumentów: wymagają spersonalizowanych doświadczeń, treści przygotowanych „na mnie”, w czasie rzeczywistym, a także komunikacji wielokanałowej, która nie wygląda na szablonową. W tym kontekście narzędzia AI stają się kluczowym wsparciem — i to nie tylko w obszarze tworzenia treści, ale także analizy danych, automatyzacji procesów, predykcji zachowań i optymalizacji kampanii.
W tym artykule przyjrzymy się kluczowym obszarom zastosowania narzędzi AI w marketingu w 2025 roku, omówimy konkretne typy narzędzi oraz wskażemy, na jakie funkcjonalności zwracać uwagę, aby realnie zwiększyć skuteczność działań.

Zapraszam na naszego bloga firmowego: https://vision-it.pl/czym-jest-sztuczna-inteligencja-zalety-i-wady-ai/ 

---

1. Automatyzacja i orkiestrowanie procesów marketingowych

Jednym z najbardziej przełomowych aspektów, które w 2025 roku stają się standardem, jest automatyzacja procesów marketingowych wspierana przez AI — czyli nie tylko pojedyncze narzędzie do generowania treści, ale platforma, która potrafi łączyć wiele etapów działań w jeden płynny przepływ. Zgodnie z opracowaniem dotyczącym trendów w marketingu „From maturity to momentum”, firmy przechodzą od fazy eksperymentów z AI do fazy skalowania z intencją, szybkością i jasnością celów.
W praktyce oznacza to, że marketerzy korzystają z narzędzi, które automatycznie: zbierają dane (pnp. z kampanii, z CRM, ze stron internetowych), analizują je, generują rekomendacje lub działania (np. wysyłka maila, publikacja posta, dostosowanie budżetu) i raportują wyniki. Platformy typu orkiestracja pozwalają także integrować poszczególne kanały – email, social media, reklamy płatne, stronę internetową – w jednej logice działania.
Na przykład w zestawieniach narzędzi 2025 roku wymieniane są platformy takie jak Wrike, które są „ najlepsze dla automatyzacji i marketingowej orkiestracji”. Dzięki temu marketerzy mogą skoncentrować się mniej na wykonaniu manualnym (ustawianie kampanii, rozsyłanie maili, segmentacja danych), a więcej na strategii, kreatywności i analizie — co staje się kluczową przewagą.
Jednocześnie trzeba pamiętać, że automatyzacja nie oznacza pełnego odpuszczenia nadzoru – wymagane są zabezpieczenia i kontrola jakości, zwłaszcza gdy AI generuje treści lub rekomendacje. Wdrożenie odpowiednich procesów oraz definiowanie KPI (kluczowych wskaźników efektywności) jest kluczowe, by automatyzacja działała jako wsparcie, a nie zagrożenie.

---

2. Tworzenie treści: tekst, obrazy, wideo — wszystko w zasięgu AI

Drugi obszar, który w 2025 roku jest już niemal obowiązkowy w arsenale marketerów, to tworzenie treści z wykorzystaniem AI. W tym zakresie zmieniają się zarówno formaty (więcej wideo, krótsze treści, multimedia), jak i oczekiwania co do personalizacji, szybkości i skali. Narzędzia generatywne umożliwiają zarówno stworzenie długiej formy tekstu (artykułów, white-paperów), jak i mikro-treści na social media, generowanie obrazów, a nawet autonomicznej produkcji wideo. Przegląd narzędzi marketingowych AI dla 2025 roku wskazuje, że kategorie takie jak „obrazy i wideo”, „badania i pisanie”, „media społecznościowe”, czy „automatyzacja procesów” są wyróżniane jako wiodące.Z
Przykładowo, narzędzie typu ChatGPT nadal jest wykorzystywane jako wszechstronny asystent w marketingu: generuje pomysły, pisze teksty, odpowiada na pytania, pomaga w analizie danych.  Z kolei narzędzia do generowania obrazów (np. generatywne modele grafiki) umożliwiają tworzenie unikalnych grafik na potrzeby kampanii, bez konieczności angażowania grafika na wczesnym etapie. Ponadto wideo generowane przez AI staje się coraz bardziej dostępne, co oznacza że marki mogą szybciej reagować na trendy, tworzyć wersje mobilne, krótkie formy „stories” lub reklamy w social media.
W tym kontekście marketerzy powinni oceniać narzędzia pod kątem: jakości generowanej treści, możliwości dostosowania stylu marki, integracji z kanałami publikacji, skalowalności (ilość materiału) oraz kosztu-efektywności. Zastosowania są ogromne: od blogów firmowych, przez social media, po reklamy wideo, remarketing, a nawet generację multimediów dla doświadczeń AR/VR.

---

3. Personalizacja i segmentacja w skali dzięki AI

Kolejnym kluczowym aspektem narzędzi AI w marketingu w 2025 roku jest zdolność do realnej personalizacji komunikacji i segmentacji odbiorców w dużej skali. Tradycyjna segmentacja marketerów (wiek, płeć, miasto) już nie wystarcza — kluczowe są dane behawioralne, kontekstowe, predykcyjne, a nawet wielokanałowe ścieżki klienta. Narzędzia AI są w stanie analizować ogromne zbiory danych — np. dane o wcześniejszych zakupach, aktywności online, preferencjach, interakcjach — i na tej podstawie tworzyć segmenty lub nawet indywidualne profile odbiorców, a następnie dobierać komunikację dostosowaną do tych profili.
Jak wskazują badania, w 2025 roku narzędzia marketingowe oparte na AI pozwalają na lepsze przewidywanie zachowań klientów, osobiste oferty, dopasowanie treści w czasie rzeczywistym i automatyczne testowanie wariantów komunikacji.  Na przykład, dzięki AI można automatycznie generować i wysyłać maile, które zawierają produkty najbardziej prawdopodobne do zakupu przez konkretnego użytkownika, albo publikować posty na mediach społecznościowych, które w czasie rzeczywistym są optymalizowane pod kątem odbiorcy, pory dnia lub kanału.
W praktyce oznacza to, że marki, które skutecznie wdrożą personalizację w skali, uzyskują wyższą lojalność klientów, wyższy współczynnik konwersji i niższy koszt pozyskania klienta (CAC). Jednak, aby to osiągnąć, potrzebne są dobrze zorganizowane dane, model analityczny i narzędzie AI, które jest w stanie zintegrować się z systemem CRM i kanałami komunikacji.

---

4. Optymalizacja kampanii i predykcja wyników

Czwarty kluczowy obszar to optymalizacja działań marketingowych i predykcja wyników kampanii za pomocą AI. Tradycyjne kampanie reklamowe często polegały na ustawieniach ręcznych, testowaniu A/B, odczytywaniu wyników po kampanii – czyli w pewnym sensie z opóźnieniem. Teraz narzędzia AI oferują możliwość predykcji wyników, automatycznego dostosowania budżetów, kanałów i komunikatów w czasie rzeczywistym, a także uczą się na podstawie historii danych. Badania zwracają uwagę, że działania marketingowe wspierane AI osiągają znacząco lepsze wyniki inwestycyjne (ROI) — m.in. dlatego, że AI może szybciej reagować na zmiany w otoczeniu, testować warianty i optymalizować w locie.
Na przykładowym poziomie funkcjonalności: narzędzie może automatycznie przenieść budżet z kanału, który przestaje działać, do kanału lepiej działającego, lub zaproponować nową kreatywę reklamową, przewidując, że zareaguje lepiej w najbliższym czasie. W tym sensie marketing staje się mniej statyczny, a bardziej „żywy” i adaptacyjny.
Dla marketerów kluczowe będzie wybrać narzędzia, które oferują: dostęp do danych w czasie rzeczywistym, łatwą wizualizację wyników, możliwość integracji ze źródłami danych (Google Analytics, CRM, platformy reklamowe), oraz rozbudowane algorytmy rekomendujące działania. Takie podejście pozwala na skrócenie cyklu decyzyjnego i lepsze wykorzystanie budżetu marketingowego.

---

5. Analiza danych, insighty i mierzenie efektywności

Kolejnym filarem skutecznego wykorzystywania AI w marketingu jest analiza danych i generacja insightów, co pozwala na lepsze zrozumienie odbiorcy, rynku oraz wyników działań. Narzędzia AI umożliwiają analizę ogromnych zbiorów danych — zarówno ilościowych (np. kliknięcia, odsłony, konwersje), jak i jakościowych (np. komentarze, opinie, nastroje w mediach społecznościowych) — a następnie przekształcają te dane w konkretne rekomendacje. Na przykład, w badaniu opisującym framework „SOMONITOR” autorzy wskazują, że systemy oparte na AI potrafią analizować treści konkurencji, identyfikować kluczowe filary komunikacji i generować szczegółowe briefy dla zespołów marketingowych.
W 2025 roku marketerzy coraz częściej oczekują, że narzędzia AI pokażą nie tylko „co się wydarzyło” (historyczne dane), ale również „co się może wydarzyć” (predykcja) i „co powinniśmy zrobić” (rekomendacja). To przekracza poziom raportowania i wkracza w poziom strategicznej analizy wspieranej maszyna. Co więcej, analiza ta musi odbywać się w czasie rzeczywistym lub bliskim rzeczywistemu, ponieważ środowisko rynkowe zmienia się bardzo dynamicznie — trendy, zachowania konsumentów i kanały komunikacji ewoluują.
Dla marketerów kluczowym wyzwaniem pozostaje integracja narzędzi analitycznych z pozostałymi elementami stacku marketingowego — tak, by insighty mogły być szybko przekształcane w działania (kampanie, segmentacje, personalizacje). Posiadanie narzędzia, które potrafi „zamknąć pętlę” – od danych, przez insight, do działania – jest coraz częściej elementem przewagi konkurencyjnej.

---

6. Social media, kreacja i zarządzanie treścią wspierane przez AI

Kolejny wymiar to obszar mediów społecznościowych i zarządzania treścią — i tu także w 2025 roku narzędzia AI odgrywają coraz większą rolę. Tradycyjny model publikacji postów, ręcznego planowania i optymalizacji jest zastępowany przez systemy, które potrafią generować treści, sugerować najlepsze czasy publikacji, automatycznie zarządzać budżetami reklamowymi w kanałach, analizować reakcje społeczności i rekomendować kolejne kroki. W opracowaniach o narzędziach AI w marketingu wyraźnie wskazuje się, że zasięg i efektywność w mediach społecznościowych są kluczowymi obszarami inwestycji.
Na przykład, narzędzia generatywne mogą stworzyć wiele wersji posta lub reklamy społecznościowej — różne grafiki, teksty, CTA — i automatycznie testować je ze względu na grupę docelową. Analiza wyników pozwala szybko wyeliminować słabsze warianty i skupić budżet na tych, które działają najlepiej. Ponadto narzędzia do tworzenia treści wspierane AI umożliwiają publikację w wielu kanałach w sposób zsynchronizowany i dostosowany do specyfiki każdego kanału.
Dla marketerów ważne jest, by narzędzie oferowało: kalendarz treści z możliwością wspólnego zarządzania, integrację z platformami social media, analizę wyników i rekomendacje, wsparcie w kreacji (w tym generatywnej kreacji graficznej lub wideo) oraz automatyzację procesu publikacji i monitoringu. W efekcie możliwe jest szybkie reagowanie na wirale, trendy lub zmiany algorytmów kanałów.

---

7. Reklama płatna, targetowanie i kreatywa generowana przez AI

W obszarze reklamy płatnej (kampanie PPC, social ads, display) w 2025 roku również AI coraz mocniej wkracza jako standardowe wsparcie. To nie tylko zmiana w sposobie targetowania, lecz także w kreacji reklamowej, generowaniu wariantów, dynamicznym dostosowywaniu budżetów oraz w czasie rzeczywistym optymalizacji wydatków reklamowych. Jak wskazuje raport, narzędzia marketingowe AI pomagają m.in. w ad-enhancement i targetowaniu, ale również w brand alignment, tłumaczeniach kampanii wielojęzycznych oraz przewidywaniu wyników.
Na przykład firma Meta Platforms (właściciel marek takich jak Facebook i Instagram) planuje umożliwić markom pełną automatyzację kampanii reklamowych — od obrazu, przez tekst, po targetowanie — dzięki swoim narzędziom AI do końca 2026 roku.  Choć to przyszłe zapowiedzi, już teraz w 2025 roku narzędzia AI potrafią generować dziesiątki kreacji reklamowych, testować je automatycznie i zmieniać komunikaty w zależności od grupy odbiorczej lub pory dnia.
Dla praktyków marketingu oznacza to, że kreatywa, która kiedyś była oddzielnym procesem, staje się częścią zautomatyzowanego cyklu: generuj-testuj-optymalizuj. Dzięki temu budżet reklamowy może być wykorzystany efektywniej, a czas realizacji kampanii skrócony. Wybierając narzędzie, warto zwrócić uwagę na: liczbę wariantów kreatywy, łatwość integracji z platformami reklamowymi (Google Ads, Facebook Ads, etc.), algorytmy rekomendowania targetów i budżetów oraz możliwość raportowania i porównywania wyników.

---

8. Doświadczenia klienta, chat-boty i interaktywność wspierane przez AI

W 2025 roku klienci oczekują nie tylko odbioru treści, lecz interakcji, opieki w czasie rzeczywistym oraz doświadczeń spersonalizowanych. W tym kontekście narzędzia AI wykorzystywane są także w obsłudze klienta, chat-botach, asystentach wirtualnych, systemach rekomendacyjnych oraz w dynamicznym dostosowywaniu doświadczeń użytkownika na stronie lub w aplikacji. Dla marketingu oznacza to, że komunikacja przestaje być jednokierunkowa – marka może prowadzić dialog, reagować na zapytania, proponować dopasowane rozwiązania i wchodzić w relację z klientem.
Jak wskazuje analiza Harvard Professional Development, narzędzia AI umożliwiają marketerom szybsze i bardziej świadome podejmowanie decyzji oraz integrację analizy, zarządzania kampaniami i modelowania predykcyjnego w jednym interfejsie.  Przykładem jest system chat-bota, który analizuje wcześniejsze interakcje użytkownika, segmentuje go i proponuje właściwy komunikat lub ofertę – bez konieczności oczekiwania w kolejkach lub ręcznej obsługi.
Dla marketerów kluczowe staje się zatem posiadanie narzędzia, które potrafi: integrować się z CRM i danymi o użytkownikach, automatycznie odpowiadać na zapytania, generować rekomendacje i przekazy marketingowe w czasie rzeczywistym, a także umożliwiać analitykę interakcji z klientem oraz optymalizację doświadczenia. W efekcie możliwe jest zwiększenie satysfakcji klienta, skrócenie ścieżki zakupowej i poprawa wskaźników konwersji.

---

9. Wybór odpowiednich narzędzi AI – co warto wziąć pod uwagę

Wszystkie powyższe obszary pokazują, że narzędzia AI stają się nieodzowną częścią strategii marketingowej w 2025 roku — jednak wybór odpowiednich rozwiązań nie jest trywialny. Przy podejmowaniu decyzji należy brać pod uwagę szereg kryteriów, by inwestycja miała realny wpływ na wyniki. Oto najważniejsze aspekty:

• Dopasowanie do potrzeb i procesów organizacji – czy dane narzędzie wspiera konkretne cele (np. zwiększenie zaangażowania, skrócenie ścieżki zakupu, poprawa ROI)?

• Integracja z istniejącym stackiem technologii marketingowej – czy narzędzie AI może połączyć się z CRM, platformą mailingową, systemem analitycznym, reklamowym?

• Skalowalność – czy narzędzie pozwoli na rozwój działań (więcej kanałów, więcej treści, więcej wariantów) bez proporcjonalnego wzrostu kosztów?

• Możliwość personalizacji i automatyzacji – czy można dostosować styl, komunikację, targetowanie? Czy narzędzie potrafi działać autonomicznie, ale pod nadzorem?

• Bezpieczeństwo i zgodność z regulacjami – w kontekście danych klientów, prywatności i brand safety — gdy AI generuje treści, kampanie lub rekomendacje, niezbędny jest nadzór jakości.

• Wyniki pomiaru i raportowanie – narzędzie powinno oferować klarowne metryki, dashboardy, możliwość analizy skuteczności oraz szybkie podejmowanie decyzji na podstawie danych.

• Koszt-efektywność – inwestycja w narzędzie AI musi być opłacalna: zarówno pod względem ceny licencji/subskrypcji, jak i zwrotu z inwestycji (ROI). Badania wskazują, że wybór właściwych narzędzi może przynieść znaczący zwrot z każdego dolara zainwestowanego w generatywne AI.

Decyzja o wdrożeniu narzędzia AI powinna być więc świadoma, strategiczna i uwzględniać nie tylko technologię, ale także procesy, kulturę organizacyjną oraz cele marketingowe.

---

10. Przyszłość – co dalej po 2025 roku i jak się przygotować

Choć artykuł skupia się na 2025 roku, warto spojrzeć w przyszłość i zastanowić się, jakie kierunki mogą zdominować marketing w kolejnych latach, by już dziś być przygotowanym. Oto kilka tendencji:

• Agentowe systemy AI – zamiast pojedynczych narzędzi, coraz częściej pojawiają się autonomiczne „agenci”, którzy wykonują cały cykl: planowanie kampanii, kreacja, publikacja, optymalizacja. Już dziś badania wskazują na ramy dla takich systemów w reklamie B2B i B2C.

• Multimodalność – AI nie będzie już ograniczać się do tekstu lub obrazu, ale łączyć dźwięk, wideo, obraz, interakcję w jednym doświadczeniu. To oznacza, że kampania marketingowa może „rozmawiać” z użytkownikiem, reagować na obraz lub głos i dostosowywać komunikację w czasie rzeczywistym.

• Całkowita automatyzacja reklam i kreacji – jak zapowiada Meta, reklamy będą generowane całkowicie przez AI (tekst, wideo, wybór odbiorcy) na podstawie jedynie budżetu i celu.

• Personalizacja maksymalna i mikrosegmentacja – zamiast segmentów typu „kobiety 25-34”, będziemy mieli komunikację dla pojedynczych osób, opartą na ich preferencjach, historii, zachowaniu w czasie rzeczywistym.

• Etyka, transparentność i brand safety w czasie działania AI – wraz ze wzrostem wykorzystania AI w marketingu rośnie potrzeba kontroli jakości, zapobiegania błędom (np. generatywne treści nieodpowiednie dla marki), odpowiedzialności za dane i za komunikację.

• Umiejętności marketerów zmieniające się w kierunku technologicznym – marketerzy będą potrzebować nie tylko kompetencji kreatywnych i strategicznych, lecz także rozumienia technologii AI, danych i automatyzacji.

Aby przygotować się na te zmiany, warto już dziś: inwestować w narzędzia AI, rozwijać kompetencje zespołu marketingowego w zakresie danych i AI, budować kulturę eksperymentowania i szybkiego reagowania oraz wprowadzać procesy, które umożliwią scalanie danych, treści, kanałów i insightów w ramach jednej strategii.

---

Podsumowanie

W 2025 roku narzędzia AI dla marketingu stały się absolutnie kluczowe — nie jedynie dodatkiem, ale elementem, który może zadecydować o przewadze konkurencyjnej. Od automatyzacji procesów, przez generację treści, personalizację komunikacji, optymalizację kampanii, analizę danych, aż po zaawansowane doświadczenia klienta i autonomiczne systemy — zakres działania AI w marketingu jest ogromny.
Dla marketerów i firm oznacza to jedno: nie można już ignorować technologii AI — trzeba ją świadomie wybierać, wdrażać i integrować z procesami marketingowymi. Natomiast przy wyborze rozwiązań warto kierować się kryteriami dopasowania, integracji, skalowalności, personalizacji, raportowania oraz bezpieczeństwa. Z kolei patrząc w przyszłość, kluczowe będą systemy agentowe, multimodalna komunikacja, automatyzacja kreacji i reklamy oraz zaawansowana personalizacja.

Page Experience Update 2.0? Jak Google coraz mocniej nagradza witryny z doskonałym UX

 

Wstęp

W świecie SEO oraz projektowania stron internetowych pojawia się coraz silniejszy sygnał: użytkownik i jego doświadczenie (UX – user experience) nie są już jedynie elementem „na boku”, ale jednym z kluczowych czynników decydujących o tym, czy strona osiągnie wysoką pozycję w wynikach wyszukiwania. W tym kontekście mówi się coraz częściej o czymś, co można określić jako „Page Experience Update 2.0” — choć oficjalnie Google nie używa takiego nazewnictwa, to jednak obserwujemy wyraźny rozwój i wzmocnienie znaczenia sygnałów związanych z doświadczeniem użytkownika. W artykule omówimy najpierw, czym jest dotychczasowa inicjatywa „Page Experience”, jakie sygnały wchodzą w jej skład, następnie prześledzimy ewolucję i możliwe „drugie wydanie” tej polityki – czyli jak Google coraz mocniej stawia na doskonały UX, jakie są praktyczne implikacje dla właścicieli witryn i jakie działania warto przedsięwziąć, by nadążyć za tymi zmianami.

Zapraszam na bloga firmowego: https://vision-it.pl/wygrywaj-w-google-przewodnik-po-optymalizacjipredkosci-strony-dla-seo/ 

---

1. Czym jest „Page Experience” i skąd się wzięło?

Na początek należy wyjaśnić, co Google rozumie pod pojęciem „page experience” (doświadczenie strony). W dokumentacji Google „Understanding page experience in Google Search results” czytamy, że: „Google’s core ranking systems look to reward content that provides a good page experience.” Oznacza to, że obok tradycyjnych sygnałów jakości (np. trafność treści, jakość linków, autorytet domeny) Google rozważa także, jak użytkownik realnie doświadcza danej strony.

Do pierwotnych sygnałów składających się na Page Experience należały:

• Core Web Vitals – zestaw trzech podstawowych wskaźników: Largest Contentful Paint (LCP), First Input Delay (FID), Cumulative Layout Shift (CLS).

• Bezpieczeństwo połączenia – strona powinna być serwowana przez HTTPS.

• Dostosowanie do urządzeń mobilnych (mobile-friendly) – strona powinna być przyjazna dla użytkowników mobilnych.

• Unikanie inwazyjnych interstitiali (wyskakujących okien, które blokują treść) – co także negatywnie wpływa na UX.

• Ogólna stabilność wizualna i intuicyjność nawigacji – choć nie każdy element jest tak jasno zdefiniowany jako sygnał rankingowy, to jednak Google wskazał, że nie warto skupiać się jedynie na jednym komponencie.

Pierwsze ogłoszenie update’u dotyczącego Page Experience miało miejsce w 2021 roku: Google informowało w kwietniu 2021 r., że aktualizacja zostanie wdrożona od połowy czerwca, a pełne działanie ma nastąpić do końca sierpnia. Google for Developers+1

Celem jest – w uproszczeniu – premiowanie tych stron, które nie tylko mają wartościową treść, ale także sprawiają, że użytkownik chce zostać, że może sprawnie odnaleźć treść, bez frustracji spowodowanej powolnym ładowaniem, przeskakującymi elementami, niedostosowanym mobilnym widokiem czy gubiącą się nawigacją.

---

2. Dlaczego Google stawia coraz mocniej na UX?

Skoro Page Experience został już wprowadzony – czemu teraz mówimy o jakimś „2.0”? Warto zrozumieć motywacje i kierunek, w którym zmierza Google-owski algorytm.

Po pierwsze – użytkownik coraz bardziej wymaga: urządzenia mobilne, szybkie łącza, oczekiwanie natychmiastowej reakcji strony. W realiach, gdzie konkurencja internetowa jest ogromna, użytkownik łatwo odejdzie, jeśli strona będzie się długo ładować lub elementy będą przeskakiwać. W artykule „Everything you need to know about page experience in 2025” z Search Engine Land czytamy, że Page Experience stanowi „nowy benchmark” i że odpowiednie wskaźniki – takie jak Core Web Vitals – pozostają kluczowe. Search Engine Land

Po drugie – Google, będąc właścicielem ogromnej liczby danych o tym, jak użytkownicy realnie korzystają z internetu, dąży do takiego układu, w którym wyniki wyszukiwania prowadzą do stron, które nie tylko zawierają odpowiedź, lecz także zapewniają komfort korzystania. W ten sposób Google może utrzymać satysfakcję użytkowników, co wpływa na zaufanie do samej wyszukiwarki.

Po trzecie – włączenie doświadczenia strony do sygnałów rankingowych umożliwia Google-owi lepsze rozróżnienie pomiędzy stronami, które choć merytorycznie poprawne, technicznie lub UX-owo zawodzą. Można mieć świetną treść, ale jeśli strona ładuje się 7 sekund, a układ się przemieszcza — to użytkownik może ją opuścić. Utrata użytkownika to sygnał, że strona może być mniej satysfakcjonująca.

Po czwarte – technologia webowa stale się rozwija: nowe przeglądarki, nowe urządzenia, większe oczekiwania co do prędkości i interakcji. W tej rzeczywistości strony, które pozostają w tyle technologicznie, będą coraz gorzej oceniane – nie tylko przez użytkowników, ale i przez algorytmy. Wspomniany artykuł w SearchEngineLand zaznacza, że choć nie było wielu „głośnych” aktualizacji Page Experience po 2021 r., to jednak „podstawowe zasady zostały zaktualizowane, aby odpowiadać szerszym trendom SEO i oczekiwaniom UX”. Search Engine Land

Dlatego mówi się o „2.0” — nie tyle jako oficjalna nazwa Google, lecz jako metafora: kolejnej fazy, w której doświadczenie strony staje się coraz bardziej istotnym, jeśli nie koniecznym, elementem w rankingu, a nie tylko dodatkiem.

---

3. Co mogłoby oznaczać „Page Experience Update 2.0”? — zmiany, które warto przewidzieć

Mimo że Google nie wypuściło formalnie „Page Experience Update 2.0”, to można wyłonić pewne elementy, które wskazują na możliwe kierunki zmian — i warto być na nie przygotowanym.

3.1. Rozszerzenie lub zmiana wskaźników Core Web Vitals

Na początku aktualizacji Page Experience wskaźniki Core Web Vitals obejmowały LCP, FID i CLS. Google for Developers+1 Jednak dokumentacja Google wskazuje, że wskaźnik FID został zastąpiony przez INP (Interaction to Next Paint) w marcu 2024 r. Google for Developers+1 To oznacza, że Google aktualizuje swoje zestawy metryk, aby lepiej odzwierciedlały rzeczywiste doświadczenie użytkownika – reakcję strony na interakcję, a nie tylko opóźnienie pierwszego kliknięcia.

W kontekście „2.0” możemy więc spodziewać się:

• dalszej ewolucji wskaźników (np. nowych metryk mierzących interakcję, animację, przewijanie)

• większego znaczenia danych w czasie rzeczywistym dotyczących rzeczywistych użytkowników (field data) zamiast tylko danych laboratoryjnych

• większego uwzględnienia urządzeń mobilnych i desktopowych jako odrębnych kontekstów.

3.2. Większe zróżnicowanie pomiędzy desktopem i mobilnością

Choć mobilność jest już jedną z klasycznych sygnałów (mobile-friendly), w praktyce coraz więcej ruchu następuje na urządzeniach mobilnych i Google coraz bardziej traktuje mobilny kontekst jako podstawowy. W rezultacie strony desktopowe mogą być traktowane inaczej, jeśli UX mobilny nie jest zoptymalizowany. Warto więc przygotować się na to, że doświadczenie mobilne i desktopowe mogą być oceniane bardziej oddzielnie — co stanowi element „2.0”.

3.3. UX coraz bardziej holistyczne – nie tylko prędkość i stabilność

Wiele stron już spełnia podstawowe wskaźniki: szybkie ładowanie, responsywność, brak wyskakujących okien. Jednak UX to także: łatwość nawigacji, logika struktury strony, czytelność, dostępność (accessibility), interakcje – dla wielu użytkowników to kwestie decydujące. Google mówi, że choć Page Experience nie zastępuje trafności treści, to strony o bardzo słabym UX mogą tracić przewagę. Google for Developers+1 Zatem w fazie „2.0” można spodziewać się, że algorytmy będą coraz lepiej rozpoznawać „całościowe” doświadczenie: jak strona reaguje, jak szybko użytkownik może dotrzeć do celu, jak intuicyjna jest struktura.

3.4. Rosnące znaczenie danych realnych – CrUX, dane użytkowników

Google już polega na danych z raportów takich jak Chrome UX Report (CrUX) — czyli danych o rzeczywistym użytkowaniu stron przez użytkowników przeglądarki Chrome. nitropack.io+1 W „kolejnej rundzie” Page Experience możliwe jest, że Google będzie mocniej wykorzystywać te dane, by karać lub nagradzać strony nie tylko na podstawie laboratoriów, ale z uwzględnieniem realnych doświadczeń użytkowników w różnych krajach, urządzeniach czy warunkach sieciowych.

3.5. Integracja z innymi algorytmami – jakości treści, mobilność, głębia UX

Artykuł w SearchEngineLand zaznacza, że Page Experience „teraz wchodzi w znacznie większe powiązanie” z innymi aktualizacjami Google-a, np. z aktualizacją jakości treści („Helpful Content Update”) i sygnałami dotyczącymi intencji użytkownika. Search Engine Land W praktyce może to oznaczać, że stron z bardzo dobrym UX, ale słabą treścią, nie wystarczy – natomiast strony z bardzo dobrą treścią + bardzo dobrym UX będą miały przewagę większą niż dotychczas. Właśnie tego typu powiązanie można uznać za element „2.0”.

---

4. Jakie konkretne korzyści z dobrego UX (dla SEO i biznesu)?

Dlaczego warto inwestować w UX i dążyć do wskaźników zgodnych z Page Experience? Korzyści są zarówno dla pozycji w Google, jak i dla biznesu – konwersji, zaangażowania, lojalności użytkownika.

Po pierwsze – jak wynika z tekstu na stronie NitroPack: „Optymalizacja dla bezproblemowego doświadczenia strony jest niezbędna dla lepszego SEO i wyników biznesowych. Liczne studia przypadków i raporty dowodzą, że szybkie, stabilne, responsywne witryny osiągają lepsze zaangażowanie i wskaźniki konwersji.” nitropack.io Przykładowo: nawet 0,1 sekundy szybszego ładowania może przełożyć się na 8,6% więcej stron przeglądanych w sesji, 5,2% wzrostu zaangażowania, 8,4% więcej konwersji – pokazuje to wymierny biznesowy wpływ UX. nitropack.io

Po drugie – w kontekście SEO: Google wyraźnie zaznacza, że dobre doświadczenie strony może – choć nie gwarantuje – pomóc w osiągnięciu lepszego miejsca w wynikach. Z dokumentacji: „Having a great page experience can contribute to success in Search, in such cases.” Google for Developers Co oznacza, że UX może być czynnikiem wyróżniającym w sytuacjach, gdy konkurencja ma podobną trafność treści.

Po trzecie – użytkownicy dłużej pozostają na stronie, mniej ją opuszczają (niski bounce rate), chętniej wykonują akcję (zakup, zapytanie). To w efekcie może poprawiać sygnały użytkownika, które pośrednio mogą być brane pod uwagę przez algorytmy (np. CTR, czas na stronie). Choć Google oficjalnie nie potwierdza, że bierze te sygnały jako rankingowe, to jednak UX wpływa na takie mierniki.

Po czwarte – marka i lojalność: Dobry UX buduje zaufanie – użytkownicy chętniej wracają, polecają stronę, korzystają z niej ponownie. W dłuższej perspektywie prowadzi to do wzrostu wartości witryny – co może przekładać się również na lepsze wyniki organiczne i efektywność marketingową.

---

5. Praktyczne działania: co zrobić, by być gotowym na Page Experience „2.0”?

Poniżej przedstawiamy konkretne kroki, jakie właściciele stron powinni przedsięwziąć, by poprawić UX i być przygotowanym na kolejne zmiany algorytmu.

5.1. Audyt techniczny UX i Core Web Vitals

Rozpocznij od przeprowadzenia pełnego audytu technicznego strony: zmierz wskaźniki LCP, INP (lub FID, jeśli starsze dane) oraz CLS. Użyj narzędzi takich jak PageSpeed Insights, Lighthouse, dane z CrUX przez Google Search Console. Sprawdź, które strony mają słabe wyniki, w jakich warunkach (urządzenia mobilne, wolne łącze, przeciążony serwer) i zaplanuj działania naprawcze.

Zwróć szczególną uwagę na:

• optymalizację czasu ładowania głównej treści (LCP) – np. poprzez zoptymalizowane obrazy, pre-loading ważnych zasobów, eliminację render-blocking.

• interaktywność strony (INP) – czyli opóźnienie pomiędzy kliknięciem użytkownika a reakcją strony; warto minimalizować zadania głównego wątku JavaScript, dzielić kod, stosować lazy loading.

• stabilność wizualną (CLS) – upewnij się, że nie występują przesunięcia elementów podczas ładowania: obrazy z atrybutami width/height, rezerwacja miejsca dla banerów reklamowych, unikanie dynamicznych wstawek bez zadeklarowanych wymiarów.

• ogólne warunki serwowania strony – serwer powinien być szybki, użycie CDN, kompresja zasobów, cache.

5.2. Dostosowanie mobilne i „mobile first” mindset

Upewnij się, że strona naprawdę działa świetnie na urządzeniach mobilnych – nie tylko poprzez test „mobile-friendly”, ale poprzez rzeczywiste scenariusze użytkownika: przewijanie, kliknięcia, formularze, czytelność, wygodne przyciski dotykowe. Zwróć uwagę na:

• układ strony – czy elementy są czytelne na małym ekranie, przycisków nie trzeba mijać palcem

• szybkość działania na wolnych mobilnych łączach (4G/3G) – możliwość symulacji w narzędziach deweloperskich

• poprawna obsługa orientacji, rotacji ekranu, powiększania i pomniejszania

• unikanie elementów, które blokują ekran na mobilnym – np. wyskakujące reklamy, które utrudniają wejście w treść.

5.3. Dostępność, jakość interfejsu i logika użytkownika

UX to nie tylko szybkość, ale także łatwość użycia i logika działania strony. W zakresie działań warto uwzględnić:

• czy nawigacja i struktura strony są intuicyjne – użytkownik od razu wie, gdzie kliknąć, jak znaleźć informację

• czy treść jest czytelna, dobrze sformatowana, z podziałem na nagłówki, akapity, listy – co ułatwia skanowanie strony

• czy interfejs unika rozpraszających elementów, które mogą frustrować użytkownika – minimalizm często bywa przewagą

• czy strona spełnia podstawowe wymagania dostępności (accessibility): contrast, alt-teksty, tabulacja klawiaturą, aria-labelki – choć nie każdy aspekt jest oficjalnym sygnałem Page Experience, to jednak poprawia ogólne wrażenie i zachęca użytkowników do pozostania

• czy interaktywne elementy reagują szybko i przewidywalnie – użytkownik nie powinien „zgadywać”, co stanie się po naciśnięciu.

5.4. Zminimalizowanie inwazyjnych interstitiali i reklam oraz poprawa zaufania użytkownika

Jak już wcześniej wskazano, wyskakujące okienka, pełnoekranowe reklamy, które utrudniają dostęp do treści, są sygnałem negatywnym. W kontekście „2.0” użytkownicy są coraz mniej tolerancyjni na takie zachowania. Warto więc:

• ograniczyć lub całkowicie usunąć wyskakujące okienka, które pojawiają się automatycznie i blokują treść (szczególnie na mobilnych)

• zamiast natrętnych okien, stosować subtelne CTA lub pasek na górze strony, który nie przeszkadza w czytaniu

• upewnić się, że reklamy lub elementy promocyjne nie przesuwają treści w trakcie ładowania (co wpływa na CLS)

• zapewnić wyraźne oznaczenia i transparentność: np. komunikaty o ciasteczkach, polityce prywatności, certyfikaty bezpieczeństwa – użytkownik czuje się bardziej komfortowo.

5.5. Monitorowanie i adaptacja – UX jako ciągły proces

W fazie „2.0” doświadczenie strony nie jest czymś, co robi się raz i zapomina – to proces ciągły. Warto regularnie:

• monitorować wskaźniki w Google Search Console (lub innych narzędziach) – jakie strony mają słabsze wyniki UX, czy są trendy negatywne

• analizować rzeczywiste dane użytkownika: czas na stronie, współczynnik odrzuceń, ścieżki konwersji – by wychwycić miejsca, w których użytkownicy napotykają trudności

• testować zmiany A/B w interfejsie i nawigacji – np. zmiana układu przycisku, zmiana koloru CTA, uproszczenie formularza – by sprawdzić, co działa lepiej

• śledzić nowe wytyczne i aktualizacje Google – być na bieżąco; choć Google nie ogłasza oficjalnie każdej zmiany, to sygnały z branży pokazują, że Page Experience pozostaje żywym obszarem.

• angażować użytkowników i zbierać feedback – nie wszystko da się zmierzyć automatycznie, czasem warto zapytać użytkowników: co blokuje Cię w korzystaniu z naszej strony?

---

6. Przykłady stron, które mogą być zagrożone – i te, które mogą zyskać przewagę

Kiedy mówimy o „2.0”, warto zastanowić się, kto może na tym zyskać, a kto może być zagrożony.

6.1. Strony zyskujące przewagę

• witryny, które już inwestowały w UX: szybkie ładowanie, przemyślana nawigacja, zoptymalizowane mobilnie, minimalne CLS – te mogą być premiowane w rankingach względem konkurencji, która może mieć podobną treść, ale słabsze UX

• firmy e-commerce, które poprawiły czasy ładowania oraz interaktywność – szybka reakcja strony, mało frustracji przy zakupie prowadzi do lepszych wyników, większej sprzedaży i tym samym lepszego sygnału dla Google

• witryny informacyjne lub blogi, które choć mają dużą konkurencję w treści, wyróżniają się dobrą strukturą, intuicyjnym odczytem, dobrym UX – mogą odebrać przewagę tym, którzy „tylko” mają treść.

6.2. Strony, które mogą być zagrożone

• witryny z dobrą lub bardzo dobrą treścią, ale z dużymi problemami technicznymi UX: długo się ładują, mają dużo wyskakujących okien, duże przesunięcia układu, słabe działanie na mobilnych – te mogą tracić pozycje na rzecz konkurentów, którzy UX poprawili

• strony, które ignorują mobilność – np. mają wersję desktopową lub nieprzyjazną dla smartfonów – w kontekście ruchu mobilnego i doświadczenia mobilnego mogą być mniej preferowane

• witryny, które skupiają się wyłącznie na optymalizacji treści pod kątem SEO (słowa kluczowe, linki), ale zaniedbują UX – mogą znaleźć się w sytuacji, w której choć treść jest dobra, użytkownicy opuszczają stronę i sygnały użytkownika są słabe.

---

7. Wyzwania i ograniczenia – co warto mieć na uwadze

Warto być świadomym, że choć UX i doświadczenie strony nabierają znaczenia, to nie jest to jedyny ani najważniejszy czynnik rankingowy — i pewne ograniczenia pozostają.

Po pierwsze – Google jasno podkreśla, że trafność treści nadal ma priorytet: „We always seek to show the most relevant content, even if the page experience is sub-par.” Google for Developers+1 To oznacza, że strona z wyjątkowo słabym UX może nadal być wysoko, jeśli jest najlepszą w danej tematyce — jednak przewaga UX może właśnie być czynnikiem wyróżniającym przy równorzędnej jakości treści.

Po drugie – nie ma publicznie dostępnych pełnych danych co do wpływu UX sygnałów na ranking – Google nie udostępnia progu punktowego „dobry vs zły”, a działanie algorytmów jest złożone. To oznacza, że optymalizacja UX to inwestycja, ale nie gwarantuje natychmiastowych efektów.

Po trzecie – w różnych krajach, sektorach, typach witryn doświadczenie użytkownika może znaczyć inaczej. Dla sklepu e-commerce priorytetem będzie szybka transakcja; dla bloga – czytelność i czas spędzony; więc uniwersalna recepta nie zawsze działa.

Po czwarte – UX to szeroki obszar, który wymaga współpracy wielu działów (design, deweloperka, marketing, treść). Nie wystarczy „ulepszyć kod”, trzeba także przemyśleć strategie, budżety, ciągłe testowanie – co dla wielu stron może być wyzwaniem.

Po piąte – zmiany w algorytmach (a także trendy użytkowników) mogą pójść w kierunku, który dziś nie jest w pełni przewidywalny – np. większy nacisk na personalizację, na mikro-interakcje, na głosowe wyszukiwanie – co oznacza, że standardy UX mogą w przyszłości zostać rozszerzone.

---

8. Studyjny przegląd: co się zmieniło od oryginalnego Page Experience do jego „ewolucji”?

Aby lepiej zrozumieć kierunek „2.0”, warto prześledzić, co się zmieniło i jakie elementy zostały dopracowane od czasu pierwszego wdrożenia.

• W 2021 roku Google rozpoczęło wdrażanie Page Experience od połowy czerwca, zakończyło około sierpnia/ września. Google for Developers+1 W tym czasie głównym celem było włączenie Core Web Vitals oraz uproszczenie wymagań dla Top Stories – przykładowo przestało być wymagane użycie AMP dla Top Stories, jeżeli strona spełniała inne wymagania. Google for Developers

• W następnych latach materiały wskazują, że choć nie było ogromnych, osobnych aktualizacji oznaczonych jako „Page Experience” – to jednak Google aktualizowało dokumentację, wskazywało nowe wskaźniki, np. wspomniane INP. Artykuł z Search Engine Land stwierdza, że: „While Google stated that there were no significant updates to their page experience update, it’s interesting to know that helpful content and page experience are fundamentally connected.” Search Engine Land

• Ponadto, w dokumentacji Google raport „Page Experience” w Search Console został zlikwidowany lub zmieniony (co sugeruje, że Google zmienia sposób monitoringu tego sygnału). Reddit

• W skrócie: oryginalne wdrożenie dotyczyło głównie mobilności, bezpieczeństwa, Core Web Vitals; natomiast ewolucja oznacza: większy nacisk na dane realnych użytkowników, na desktop, na większą holistyczność UX, na powiązanie z jakością treści.

Stąd więc wniosek: „2.0” to niekoniecznie „nowa aktualizacja z wielkim komunikatem”, ale naturalne rozwinięcie i wzmocnienie dotychczasowej inicjatywy – a właściciele stron, którzy traktują UX poważnie, będą mieli przewagę.

---

9. Wskazówki dla polskiego rynku i lokalnych witryn

W kontekście polskiego rynku także warto uwzględnić pewne specyficzne aspekty.

• Użytkownicy polskojęzyczni coraz częściej korzystają z urządzeń mobilnych — co oznacza, że mobilna wersja strony powinna być absolutnym priorytetem.

• Infrastruktura internetowa w Polsce bywa zróżnicowana — w niektórych regionach użytkownicy mogą mieć wolniejsze łącza, więc optymalizacja prędkości i ładowania zasobów (np. obrazków, skryptów) jest bardzo ważna.

• Język, lokalne zwyczaje i oczekiwania użytkownika mogą wpływać na UX: np. oczekiwanie szybkiego kontaktu, czytelność dla grup wiekowych, przyjazność interfejsu dla osób starszych. Coraz więcej stron musi brać pod uwagę również dostępność i użycie w mobilnych warunkach.

• Przy lokalnym SEO kluczowe są nie tylko techniczne i UX-owe aspekty strony głównej, ale także szybkość i jakość podstron, stron produktowych, formularzy kontaktowych — bo to tam czas ładowania i UX często zawodzą.

• W kontekście konkurencji: wiele polskich stron wciąż nie traktuje UX jako priorytetu – co oznacza, że zaawansowana optymalizacja UX może być przewagą konkurencyjną.

---

10. Podsumowanie: co dalej i jakie są kluczowe wnioski

Podsumowując, można wyróżnić kilka najważniejszych wniosków:

• Doświadczenie strony (UX) staje się jednym z kluczowych elementów rankingowych – choć nie jedynym, lecz coraz bardziej istotnym w sytuacjach konkurencyjnych.

• Choć nie ma oficjalnej „wersji 2.0” od Google, to obserwujemy ewolucję: nowe wskaźniki (np. INP), większy nacisk na dane realnych użytkowników, holistyczne podejście do UX, integracja z innymi sygnałami jakości.

• W praktyce: strony, które mają dobre treści i dobry UX – będą miały przewagę. Także te, które zaniedbują UX – mogą być zepchnięte w dół.

• Optymalizacja UX to nie tylko techniczne aspekty (prędkość, responsywność) – to także czytelność, logiczna struktura, intuicyjna nawigacja, dostępność, minimalizm rozpraszających elementów.

• Działania powinny obejmować: audyt techniczny, poprawę mobilności, monitoring wskaźników, ciągłe testowanie i adaptację.

• Na polskim rynku możemy wykorzystać tę sytuację, ponieważ wiele witryn jeszcze nie skończyło pełnej optymalizacji UX – co stwarza okazję do uzyskania przewagi.

Zakończmy więc stwierdzeniem: jeśli chcesz, aby Twoja witryna nie tylko dobrze się pozycjonowała, ale także zdobywała uznanie użytkowników — traktuj UX nie jako dodatek, lecz jak fundament. Inwestycja w doskonałe doświadczenie użytkownika to inwestycja w trwałą wartość strony — i w świecie zmieniających się algorytmów Google, jest to coraz mniej opcja, a coraz bardziej konieczność.

 

Połączenie SEO i Social Media: Jak social signals (pośrednio) wpływają na widoczność?

W dzisiejszym cyfrowym świecie, widoczność w Internecie jest jednym z kluczowych czynników decydujących o sukcesie każdej marki, firmy czy działalności online. Tradycyjne działania SEO (Search Engine Optimization) i marketing w social media często są traktowane jako odrębne strategie, jednak coraz więcej ekspertów zauważa, że połączenie tych dwóch obszarów może znacząco zwiększyć skuteczność działań marketingowych. Social media nie tylko pozwalają na bezpośrednią interakcję z użytkownikami, ale również mogą pośrednio wpływać na pozycjonowanie w wynikach wyszukiwania dzięki tzw. social signals – sygnałom płynącym z aktywności użytkowników w sieciach społecznościowych.

Przeczytaj artykuł na naszym blogu firmowym https://vision-it.pl/czym-jest-social-media-marketing/ 

---

Czym są social signals i jak działają?

Social signals to wszelkiego rodzaju interakcje użytkowników w mediach społecznościowych, które mogą świadczyć o popularności i autorytecie treści. Należą do nich m.in.: polubienia, udostępnienia, komentarze, obserwacje, kliknięcia w linki oraz wzmianki o marce. Choć Google wielokrotnie podkreślało, że social signals nie są bezpośrednim czynnikiem rankingowym, to jednak ich wpływ na SEO jest widoczny w sposób pośredni.

Mechanizm pośredniego wpływu jest stosunkowo prosty – treści, które zdobywają dużą popularność w social media, są częściej linkowane przez inne strony internetowe, blogi i portale branżowe. To z kolei prowadzi do powstawania naturalnego profilu linków zwrotnych (backlinks), które są jednym z najważniejszych czynników rankingowych w algorytmach wyszukiwarek. W ten sposób aktywność w social media może zwiększyć autorytet domeny, co bezpośrednio przekłada się na lepszą widoczność w wynikach organicznych.

---

Wzrost ruchu organicznego dzięki obecności w social media

Jednym z najważniejszych aspektów połączenia SEO i social media jest generowanie ruchu na stronie. Social media działają jak kanał napędzający ruch, który może znacząco zwiększyć liczbę odwiedzin na stronie internetowej. Większy ruch z social media ma kilka korzyści dla SEO:

1. Zwiększenie wskaźnika CTR (Click-Through Rate) – im więcej użytkowników odwiedza stronę, tym większe prawdopodobieństwo, że będzie ona klikana w wynikach wyszukiwania. Google interpretuje wysoki CTR jako sygnał, że treść jest wartościowa.

2. Obniżenie współczynnika odrzuceń – gdy użytkownicy docierają do strony poprzez treści w social media i angażują się w nią, spędzają więcej czasu na stronie, co jest pozytywnie oceniane przez algorytmy.

3. Rozprzestrzenianie treści w naturalny sposób – im więcej osób udostępnia treść w mediach społecznościowych, tym większa szansa, że trafi ona do influencerów lub redakcji, które mogą stworzyć wartościowe linki prowadzące do strony.

Warto zaznaczyć, że ruch z social media jest zazwyczaj bardziej jakościowy niż przypadkowy ruch z wyszukiwarki. Użytkownicy, którzy trafiają na stronę dzięki rekomendacjom w social media, mają większe zaangażowanie i chętniej wykonują pożądane działania, takie jak zapis do newslettera, zakup produktu czy dzielenie się treścią.

---

Wpływ social signals na autorytet marki

Social media odgrywają kluczową rolę w budowaniu autorytetu marki w sieci. Obecność w mediach społecznościowych pozwala na bezpośredni kontakt z użytkownikami, szybkie reagowanie na komentarze, udzielanie wsparcia oraz budowanie wizerunku eksperta w danej branży.

Autorytet marki jest nie tylko czynnikiem wpływającym na decyzje zakupowe, ale również elementem algorytmów wyszukiwarek. Google i inne wyszukiwarki coraz częściej analizują renomę marki w kontekście online, uwzględniając m.in. liczbę wzmianek w sieci, recenzje i opinie, a także aktywność w mediach społecznościowych. Marki, które konsekwentnie budują pozytywny wizerunek i są aktywne w social media, zyskują większą szansę na wyższe pozycje w wynikach wyszukiwania, nawet jeśli ich strona internetowa nie posiada jeszcze dużej ilości naturalnych linków.

---

Tworzenie wartościowych treści pod SEO i social media jednocześnie

Jednym z najważniejszych elementów skutecznej strategii jest tworzenie treści, które sprawdzą się zarówno w SEO, jak i w social media. Treści zoptymalizowane pod kątem wyszukiwarek, które są jednocześnie atrakcyjne dla użytkowników mediów społecznościowych, mają większą szansę na viralność i naturalne linkowanie.

Przykłady działań obejmują:

• Infografiki i wizualizacje danych, które łatwo udostępnić na platformach społecznościowych.

• Poradniki i artykuły eksperckie, które odpowiadają na konkretne pytania użytkowników (long-tail keywords) i mogą być udostępniane w grupach tematycznych.

• Treści wideo, które angażują odbiorców i zachęcają do interakcji, co zwiększa social signals.

Dzięki integracji SEO i social media, treści mają większy zasięg organiczny, a jednocześnie zwiększają autorytet domeny poprzez naturalne linki, co stanowi efekt synergii obu kanałów marketingowych.

---

Analiza danych i mierzenie efektów integracji SEO i social media

Aby skutecznie połączyć SEO i social media, niezbędna jest stała analiza danych i mierzenie efektów działań. Kluczowe metryki obejmują:

• Liczbę udostępnień i interakcji w mediach społecznościowych.

• Wskaźniki ruchu na stronie pochodzącego z social media.

• Liczbę nowych linków prowadzących do strony.

• Pozycje w wynikach wyszukiwania dla kluczowych fraz.

Regularna analiza pozwala identyfikować treści, które najlepiej rezonują z odbiorcami, oraz dostosowywać strategię publikacji. Warto również monitorować, które platformy generują najwyższą wartość dla SEO – dla niektórych branż LinkedIn może być kluczowy, w innych Instagram czy TikTok mogą przynosić lepsze rezultaty.

---

Strategie integracji SEO i social media

Istnieje kilka skutecznych strategii, które pozwalają na synergiczne wykorzystanie SEO i social media:

1. Optymalizacja treści pod kątem shareability – tworzenie treści, które użytkownicy będą chcieli udostępniać.

2. Wykorzystywanie social media do promocji treści SEO – publikacja linków do nowych artykułów, blogów czy landing page’y.

3. Budowanie relacji z influencerami – influencerzy mogą zwiększyć liczbę social signals i generować wartościowe linki.

4. Analiza trendów i słów kluczowych w social media – monitorowanie popularnych tematów pozwala tworzyć treści zgodne z aktualnymi zapytaniami użytkowników.

5. Retargeting i kampanie płatne wspierające organiczne działania SEO – kampanie w social media mogą zwiększyć świadomość marki i ruch, co pośrednio wspiera pozycjonowanie.

---

Podsumowanie

Połączenie SEO i social media nie jest jedynie nowym trendem, lecz strategicznym podejściem do budowania widoczności online. Social signals, mimo że nie są bezpośrednim czynnikiem rankingowym, mają znaczący pośredni wpływ na SEO poprzez zwiększenie ruchu, generowanie linków zwrotnych i budowanie autorytetu marki. Firmy, które potrafią skutecznie integrować działania SEO i media społecznościowe, zyskują przewagę konkurencyjną, zwiększają zaangażowanie użytkowników oraz poprawiają swoją widoczność w wynikach wyszukiwania.

Klucz do sukcesu tkwi w stałym tworzeniu wartościowych treści, monitorowaniu efektów i adaptacji strategii w oparciu o dane, co pozwala maksymalizować efekt synergii między SEO a social media. W dobie rosnącej konkurencji w sieci, firmy, które zrozumieją i wykorzystają ten związek, osiągną trwałą przewagę w widoczności online, a co za tym idzie – realne korzyści biznesowe.

 

Content dla ludzi, optymalizowany dla Google: Jak znaleźć złoty środek w erze SGE?

W dzisiejszych czasach tworzenie treści w Internecie przeszło ogromną transformację, a wraz z pojawieniem się nowych algorytmów Google, w tym rewolucyjnej funkcji SGE (Search Generative Experience), wyzwania związane z tworzeniem contentu zarówno dla użytkowników, jak i dla wyszukiwarek stały się bardziej złożone niż kiedykolwiek wcześniej. SGE, wprowadzona przez Google, wykorzystuje sztuczną inteligencję generatywną, aby dostarczać użytkownikom bardziej kontekstowe i personalizowane odpowiedzi na zapytania. Oznacza to, że tradycyjne podejście SEO oparte wyłącznie na słowach kluczowych przestaje być wystarczające, a twórcy treści muszą znaleźć balans między potrzebami użytkowników a wymaganiami algorytmów wyszukiwania.

W erze SGE kluczowe staje się tworzenie wartościowych treści, które odpowiadają na rzeczywiste problemy użytkowników, a jednocześnie są zoptymalizowane pod kątem algorytmów Google, które coraz bardziej priorytetowo traktują kontekst, intencję użytkownika oraz autorytet źródła. Nie chodzi już tylko o wstawianie słów kluczowych w tekst, lecz o strategiczne wykorzystanie języka, struktury treści i jakości informacji, aby zarówno ludzie, jak i sztuczna inteligencja, rozumiały wartość oferowaną przez daną publikację. W praktyce oznacza to, że SEO i content marketing muszą współistnieć w harmonii, a twórca treści staje się jednocześnie specjalistą ds. doświadczenia użytkownika, analitykiem danych i strategiem SEO.

Zapraszam do przeczytania artykułu: https://vision-it.pl/content-marketing-jak-tworzyc-ciekawe-tresci/ 

Dlaczego SGE zmienia zasady gry w SEO?

SGE wprowadza do wyników wyszukiwania elementy generatywnej sztucznej inteligencji, które automatycznie komponują odpowiedzi na zapytania użytkowników, bazując nie tylko na indeksowanych stronach, lecz również na analizie kontekstu całej sieci i historii wyszukiwania. To oznacza, że tradycyjne pozycjonowanie stron na podstawie pojedynczych fraz kluczowych staje się niewystarczające, ponieważ Google coraz częściej faworyzuje treści, które są kompleksowe, spójne i przemyślane pod kątem rzeczywistych potrzeb użytkowników.

W praktyce, SGE potrafi tworzyć syntetyczne odpowiedzi, które zbierają informacje z wielu źródeł, podając użytkownikowi gotową, zrozumiałą odpowiedź bez konieczności klikania w linki. Dla twórców treści oznacza to konieczność budowania przewagi konkurencyjnej poprzez głębię merytoryczną, autentyczność i unikalność treści, ponieważ AI może łatwo podsumować ogólnodostępne informacje, ale nie zastąpi treści, które wnoszą nową wartość lub świeże spojrzenie na temat.

Zrozumienie intencji użytkownika – fundament tworzenia treści

Jednym z najważniejszych aspektów nowoczesnego content marketingu jest dogłębne zrozumienie intencji użytkownika. W erze SGE nie wystarczy już tworzyć treści dla ogólnej grupy odbiorców; każda publikacja powinna odpowiadać na konkretne pytania, rozwiązywać problemy i prowadzić użytkownika krok po kroku. Treść powinna być napisana językiem naturalnym, przystępnym i angażującym, aby użytkownik nie tylko znalazł odpowiedź, ale również chciał pozostać na stronie i dalej eksplorować treści.

Analiza intencji użytkownika wymaga dokładnego badania zapytań, ich formatu (informacyjne, transakcyjne, nawigacyjne) oraz kontekstu, w jakim są zadawane. Tworzenie contentu z uwzględnieniem intencji to także strategiczne planowanie nagłówków, akapitów i elementów multimedialnych, które ułatwiają przyswajanie treści i zwiększają jej atrakcyjność. Dobry content to taki, który nie tylko odpowiada na pytanie, ale także edukuje, inspiruje i angażuje użytkownika, co w erze SGE staje się jednym z kluczowych sygnałów jakości.

Optymalizacja treści pod Google – jak robić to mądrze

Optymalizacja treści dla Google w czasach SGE nie polega wyłącznie na umieszczaniu słów kluczowych w tekście. Algorytmy Google stawiają coraz większy nacisk na strukturalizację treści, przejrzystość, autorytet źródeł i doświadczenie użytkownika. Oto kilka kluczowych strategii, które warto wdrożyć:

1. Struktura treści – Dobrze zorganizowane artykuły z wyraźnym podziałem na nagłówki (H1, H2, H3) nie tylko ułatwiają czytanie, ale również pomagają AI zrozumieć hierarchię informacji.

2. Optymalizacja semantyczna – Warto używać powiązanych słów kluczowych i synonimów, aby treść była bogata semantycznie i naturalnie odpowiadała na różnorodne zapytania.

3. Treści wartościowe i długie – Algorytmy coraz częściej premiują treści, które dogłębnie wyjaśniają temat, zamiast powierzchownych artykułów. Długie formy contentowe dają możliwość kompleksowego omówienia problemu, pokazania różnych perspektyw i dostarczenia użytecznych przykładów.

4. Elementy multimedialne – Obrazy, infografiki, wykresy czy filmy zwiększają atrakcyjność treści i wspierają zrozumienie trudniejszych zagadnień. Google coraz częściej uwzględnia różne formaty w ocenie jakości strony.

5. Linkowanie wewnętrzne i autorytet zewnętrzny – Dobre linkowanie zarówno wewnętrzne, jak i do autorytatywnych źródeł zewnętrznych, zwiększa wiarygodność treści i ułatwia robotom Google indeksowanie strony.

Tworzenie contentu przyjaznego dla ludzi i AI jednocześnie

Znalezienie złotego środka między contentem dla ludzi a optymalizacją dla Google wymaga świadomego łączenia strategii SEO z doświadczeniem użytkownika. Treść powinna być naturalna, angażująca i łatwa do przyswojenia, jednocześnie zawierać elementy, które AI i algorytmy Google rozumieją jako sygnały wysokiej jakości.

Przykładowo, w artykułach blogowych warto stosować:

• Jasne i atrakcyjne nagłówki, które nie tylko przyciągają uwagę czytelnika, ale również zawierają naturalne frazy kluczowe.

• Wypunktowania i podział na akapity, które ułatwiają szybkie przeglądanie treści i pozwalają algorytmom lepiej analizować strukturę artykułu.

• Przykłady praktyczne i case study, które dodają autentyczności i zwiększają wartość merytoryczną.

Tworzenie contentu w tym stylu sprawia, że Google „rozumie” artykuł w kontekście zapytań użytkowników, a jednocześnie odbiorcy zyskują pełnowartościowe źródło informacji, które odpowiada na ich potrzeby w przystępny sposób.

Znaczenie autorytetu i zaufania w erze SGE

SGE zwiększa znaczenie autorytetu treści i zaufania użytkowników. Algorytmy Google coraz częściej oceniają wiarygodność źródeł, doświadczenie autora oraz spójność informacji. To oznacza, że treści tworzone wyłącznie w celu manipulowania wynikami wyszukiwania mogą być łatwo „przeskoczone” przez AI generującą odpowiedzi opierające się na bardziej autorytatywnych źródłach.

Twórcy treści powinni więc:

• Podawać wiarygodne źródła informacji, najlepiej sprawdzone i aktualne.

• Budować autorytet ekspercki, poprzez publikacje, które wykazują głęboką znajomość tematu.

• Unikać nadmiernego spamowania słowami kluczowymi, ponieważ w erze SGE liczy się jakość, a nie ilość.

Mierzenie sukcesu contentu w nowej erze

W tradycyjnym SEO głównym wskaźnikiem były pozycje w wynikach wyszukiwania, ruch organiczny i liczba kliknięć. W erze SGE metryki sukcesu muszą uwzględniać również zaangażowanie użytkownika, czas spędzony na stronie, współczynnik odrzuceń oraz interakcje z treścią multimedialną.

Oznacza to, że skuteczny content to nie tylko treść, która pojawia się wysoko w wynikach, ale również taka, która angażuje użytkownika i buduje trwałą relację z marką. Analiza danych o zachowaniach użytkowników pozwala dostosowywać content, zwiększać jego wartość merytoryczną i lepiej odpowiadać na zmieniające się potrzeby odbiorców.

Praktyczne wskazówki dla twórców treści w erze SGE

1. Twórz długie, kompleksowe treści, które odpowiadają na wszystkie aspekty zapytania użytkownika.

2. Używaj naturalnego języka i storytellingu, aby angażować czytelnika.

3. Stosuj semantyczne powiązania słów kluczowych, by AI lepiej rozumiało kontekst.

4. Wzbogacaj treści o elementy wizualne i multimedialne, zwiększając atrakcyjność i przystępność.

5. Buduj autorytet poprzez rzetelne źródła i ekspercką wiedzę, zwiększając zaufanie algorytmów i użytkowników.

6. Analizuj dane i dostosowuj content, aby odpowiadał na realne potrzeby odbiorców i zmieniające się algorytmy Google.

Podsumowanie – złoty środek między ludźmi a Google

Era SGE stawia przed twórcami treści nowe wyzwania, ale również oferuje ogromne możliwości. Content, który łączy wysoką wartość merytoryczną dla użytkownika z optymalizacją pod algorytmy Google, staje się najbardziej efektywnym narzędziem w marketingu cyfrowym. Kluczem jest zrozumienie intencji użytkownika, tworzenie treści autentycznych, angażujących i kompleksowych, a jednocześnie stosowanie nowoczesnych praktyk SEO, które zwiększają widoczność w wynikach wyszukiwania generowanych przez AI.

Twórcy, którzy znajdą równowagę między tymi dwoma wymaganiami, będą nie tylko skutecznie przyciągać ruch, ale również budować autorytet i zaufanie w oczach odbiorców oraz Google, co w dłuższej perspektywie przełoży się na trwały sukces w świecie content marketingu. W praktyce oznacza to, że SEO nie jest już jedynym celem – prawdziwym celem staje się tworzenie treści, które ludzie chcą czytać, a Google chce rekomendować.