Słownik wyszukiwania z AI: 25 pojęć wyjaśnionych prostym językiem

Podsumowanie wygenerowane przez AI, które Google pokazuje nad wynikami wyszukiwania, razem z linkami do stron, z których pochodzą informacje. Pojawia się tylko przy części zapytań, gdy według Google wnosi coś ponad zwykłe wyniki. W Polsce działa od marca 2025 roku.

Osobny tryb wyszukiwarki Google do złożonych pytań, porównań i rozmowy. Odpowiedź tworzy AI i dołącza do niej linki do stron. Na urządzeniach mobilnych można przejść z przeglądu od AI do dalszej rozmowy w trybie AI, tam gdzie obie funkcje są dostępne.

Technika, w której system rozbija jedno pytanie na kilka powiązanych wyszukiwań i z ich wyników składa odpowiedź. Google podaje przykład: pytanie o trawnik pełen chwastów może wywołać osobne wyszukiwania o środkach na chwasty i o usuwaniu chwastów bez chemii. Dlatego do odpowiedzi trafiają też strony, które nie odpowiadają na całe pytanie, tylko na jego część.

Raport Google Search Console, który pokazuje, ile razy adresy Twojej witryny pojawiły się w funkcjach generatywnej AI Google, z podziałem na strony, kraje, urządzenia i daty. Od 31 sierpnia 2026 roku jest dostępny dla witryn na całym świecie, choć nie każda go widzi. Dotyczy tylko Google, nie ChatGPT ani innych asystentów.

Praca nad tym, żeby treści i marka częściej pojawiały się w odpowiedziach generowanych przez AI. Termin wprowadziła praca naukowa zespołu z Princeton i IIT Delhi z 2023 roku. Google traktuje taką optymalizację jako część SEO. Więcej w tekście GEO: co to jest i czym różni się od SEO.

Optymalizacja pod systemy, które zamiast listy linków dają gotową odpowiedź. W praktyce oznacza to samo co GEO. Google wymienia oba skróty jako nazwy pracy nad widocznością w wyszukiwaniu z AI.

Nasza nazwa usługi: praca nad widocznością marki w odpowiedziach generowanych przez systemy AI. Obejmuje treść, dane o firmie, techniczną dostępność strony dla robotów i wiarygodne źródła zewnętrzne. Nie obejmuje kupowania miejsca w odpowiedziach ani ukrytych poleceń dla modeli.

Model AI wytrenowany na ogromnych zbiorach tekstu, który generuje tekst, odpowiada na pytania i streszcza. To silnik, na którym działają asystenci AI.

Asystent, który przed odpowiedzią szuka informacji w sieci i podaje źródła. Dzięki temu odpowiada aktualniej niż z samej wiedzy zapisanej w modelu. Takie funkcje mają ChatGPT, Claude, Perplexity i Gemini. To w odpowiedziach tych asystentów pojawiają się linki do stron.

Technika, która łączy odpowiedź modelu ze sprawdzalnymi źródłami, na przykład z wynikami wyszukiwania, dokumentami lub danymi firmy, żeby odpowiedź była dokładniejsza. Google opisuje ją jako to samo co RAG.

Metoda, w której model najpierw pobiera pasujące dokumenty, a potem na nich opiera odpowiedź, zamiast polegać tylko na tym, czego nauczył się w treningu. Opisała ją praca naukowa z 2020 roku. W wyszukiwarce Google RAG korzysta z indeksu i systemów rankingowych wyszukiwarki.

Odpowiedź modelu, która brzmi wiarygodnie, ale zawiera nieprawdę: błędny adres, nieistniejącą usługę, wymyśloną cenę. Badacze z OpenAI i Georgia Tech tłumaczą to tym, że trening i sposób oceniania modeli nagradzają zgadywanie bardziej niż przyznanie się do niepewności. Oparcie odpowiedzi na źródłach zmniejsza ryzyko, ale go nie usuwa.

Wyszukiwanie, po którym użytkownik nie klika w żaden wynik. Może dostać odpowiedź na stronie wyników albo w odpowiedzi AI, ale może też zrezygnować albo zmienić pytanie. Dlatego obok kliknięć mierzymy też obecność marki w samych odpowiedziach.

Stała lista pytań, które zadajemy asystentom AI i na których liczymy wyniki. Budujemy ją z prawdziwych fraz z wyszukiwarki, zamienionych na pytania, jakie ludzie zadają asystentom. Przeważają krótkie pytania ogólne i rankingowe, na przykład „najlepszy…” albo „ranking…”. Pytania lokalne dodajemy tylko dla obszaru, na którym firma naprawdę działa. Ten sam zestaw służy do porównywania kolejnych miesięcy.

Wystąpienie nazwy marki w odpowiedzi asystenta, z linkiem albo bez. Marka może zostać wymieniona bez linku do jej strony, a link nie oznacza, że asystent wykorzystał całą stronę.

Strona, na którą asystent powołuje się w odpowiedzi jako na źródło. Zapisujemy cytowania razem z adresami, więc widać, czy źródłem jest Twoja strona, strona konkurenta, porównywarka, portal branżowy czy forum.

Udział Twojej marki we wszystkich wzmiankach o śledzonych markach, czyli Twojej i konkurentów, w odpowiedziach asystentów AI. Narzędzia do pomiaru widoczności w AI liczą go różnie, niektóre ważą wynik szacowaną liczbą zadawanych pytań. Przykład: Twoja marka pojawia się w 40 odpowiedziach, konkurenci łącznie w 120, więc share of voice wynosi 25%. Nie myl go z obecnością w odpowiedziach (widocznością), czyli odsetkiem odpowiedzi, w których pada Twoja marka. Oba wskaźniki liczymy na tym samym zestawie pytań, które codziennie zadajemy w ChatGPT, Gemini, Perplexity i Claude, a wynik podajemy za cały miesiąc. Szczegóły pomiaru opisujemy przy monitoringu widoczności w AI.

Dostawcy asystentów używają osobnych robotów do różnych zadań, najczęściej do trzech. Robot treningowy zbiera treści do trenowania modeli, na przykład GPTBot albo ClaudeBot. Robot wyszukiwania buduje indeks asystenta, na przykład OAI-SearchBot, Claude-SearchBot albo PerplexityBot. Pobranie na żądanie odbywa się wtedy, gdy asystent w trakcie rozmowy sam otwiera stronę, żeby odpowiedzieć na pytanie użytkownika. Robot treningowy i robot wyszukiwania mają osobne nazwy w robots.txt, więc można zablokować trening, a zostawić obecność w wyszukiwaniu asystenta. Pobrania na żądanie mogą nie stosować się do robots.txt. Szczegóły: boty AI i plik llms.txt.

Oznaczenie w robots.txt, którym decydujesz, czy treści pobrane przez Google mogą służyć do trenowania modeli Gemini i do oparcia odpowiedzi w aplikacjach Gemini. To nie jest osobny robot i według Google nie wpływa na obecność strony w wyszukiwarce, także w przeglądzie od AI i trybie AI.

Plik w katalogu głównym strony z prośbą do robotów, które części serwisu mogą pobierać. Standard zastrzega wprost, że jego reguły nie są kontrolą dostępu: roboty przestrzegające standardu się do nich stosują, inne nie muszą.

Proponowany plik tekstowy w katalogu głównym strony, który w skrócie opisuje serwis dla modeli językowych. Google pisze, że wyszukiwarka go ignoruje, więc w Google ani nie pomaga, ani nie szkodzi. Duzi dostawcy nie potwierdzili, że asystenci z wyszukiwaniem biorą go pod uwagę przy wyborze źródeł. Google używa go w swoich skillach dla agentów programistycznych.

Ustandaryzowany zapis informacji o stronie, czytelny dla maszyn: kim jest firma, co oferuje, kto napisał tekst. Google nazywa je po polsku „uporządkowanymi danymi”. Pomagają w wynikach rozszerzonych, ale według Google funkcje AI nie wymagają żadnych specjalnych znaczników.

Jednoznacznie rozpoznawalny byt: firma, osoba, miejsce, produkt. Google opisuje to hasłem „rzeczy, nie ciągi znaków”, a w polskiej pomocy używa słowa „podmiot”. Wyszukiwarki i asystenci łączą z encją informacje z wielu źródeł, dlatego liczy się spójny opis firmy w sieci.

Baza Google, w której zapisane są encje i relacje między nimi. Z niej korzystają między innymi panele wiedzy wyświetlane obok wyników wyszukiwania.

Skrót od experience, expertise, authoritativeness, trustworthiness, czyli doświadczenie, wiedza, wiarygodność i zaufanie. Google używa go do opisu cech wartościowych treści i pisze, że najważniejsze jest zaufanie. E-E-A-T nie jest pojedynczym czynnikiem rankingowym.