W branży e-commerce zaczyna się prawdziwa rewolucja. Organiczny ruch z Google nadal dominuje, ale z boku pojawia się nowy gracz — sztuczna inteligencja. Odkryliśmy to w StepGo na własnej skórze, kiedy pewnego dnia jeden z klientów zadzwonił do nas i powiedział, że AI poleciło mu zakup naszego produktu.
Od razu pojawia się pytanie, jak być widocznym w AI. Sami nigdy byśmy na to nie wpadli — ilość informacji oraz opcji do wprowadzenia w sklepie, przy jednoczesnym prowadzeniu biznesu, jest po prostu przytłaczająca, a koszt agencji, które „zrobią to za ciebie", jest zwyczajnie wysoki. Spotkałem się w różnych społecznościach z pytaniami: „AI nie poleca mojego sklepu, co robić?". Sami mieliśmy ten sam problem. Finalnie udało nam się znaleźć rozwiązanie i w tym artykule opiszę wam dokładnie, krok po kroku, jakie rzeczy wdrożyliśmy, jakich narzędzi użyliśmy i czy przyniosło to efekty w kontekście tego, jak być widocznym w AI.
Jakich narzędzi i metod użyliśmy?
Naszym pierwszym krokiem było stworzenie treści, które odpowiadają na rzeczywiste pytania klientów. Obecnie to właśnie konkretne informacje, a nie marketingowe slogany, są najcenniejszym źródłem wiedzy zarówno dla użytkowników, jak i wyszukiwarek oraz modeli sztucznej inteligencji.
Rozbudowaliśmy opisy produktów o informacje dotyczące ich zastosowania, grupy docelowej, rozwiązywanych problemów, najważniejszych parametrów technicznych oraz różnic względem podobnych modeli. Dodaliśmy również wskazówki dotyczące użytkowania oraz informacje, na które warto zwrócić uwagę przed zakupem. Każdy opis został przygotowany tak, aby odpowiadał na pytania, które potencjalny klient mógłby zadać w Google, ChatGPT lub innym asystencie AI.
Równocześnie zadbaliśmy o odpowiednią strukturę treści. Wykorzystaliśmy nagłówki w formie pytań, krótkie akapity, listy punktowane oraz bezpośrednie odpowiedzi, dzięki czemu informacje są łatwiejsze do zrozumienia zarówno dla użytkowników, jak i systemów analizujących zawartość strony. Takie podejście wspiera SEO, AI SEO, Generative Engine Optimization (GEO) oraz zwiększa szansę na pojawienie się treści w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Do optymalizacji treści, automatycznego tworzenia plików wspierających indeksowanie oraz monitorowania widoczności w AI wykorzystaliśmy wyłącznie Risechat.ai. Platforma łączy w jednym miejscu narzędzia do optymalizacji contentu, generowania plików technicznych oraz monitorowania obecności marki i produktów w odpowiedziach modeli AI.
W dalszej części pokażemy dokładnie, jakie zmiany wdrożyliśmy w naszym sklepie. Najważniejsze z nich to:
- zmiana sposobu pisania z typowo marketingowego na konkretny, semantyczny i zrozumiały zarówno dla użytkowników, jak i modeli AI;
- uzupełnienie oraz aktualizacja opisów produktów, kategorii i informacji o sklepie;
- stworzenie plików oraz danych strukturalnych ułatwiających botom wyszukiwarek i systemom AI prawidłowe odczytywanie zawartości strony;
- uporządkowanie informacji dotyczących cen, dostępności, dostawy, zwrotów i parametrów produktów;
- regularne monitorowanie tego, czy modele AI polecają nasz sklep i nasze produkty oraz jak zmienia się ich widoczność w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Dlaczego sposób pisania treści ma znaczenie dla widoczności w AI i SEO?
Treść w sklepie internetowym to pierwsza rzecz, z którą styka się klient po wejściu na stronę. Dziś nie czytają jej jednak wyłącznie ludzie. Każdego dnia witrynę analizują również roboty wyszukiwarek oraz modele sztucznej inteligencji. Boty Google indeksują zawartość strony, aby określić jej pozycję w wynikach wyszukiwania, natomiast systemy AI analizują opisy produktów, wyciągają z nich informacje i wykorzystują je podczas generowania odpowiedzi użytkownikom.
To oznacza, że sposób tworzenia treści ma dziś wpływ nie tylko na SEO, ale również na widoczność w AI, AI Search, Google, ChatGPT, Gemini, Claude czy innych asystentach wykorzystujących semantyczne wyszukiwanie.
Jeśli w opisie produktu znajdują się wyłącznie hasła marketingowe, takie jak:
- Numer 1 w Polsce
- Idealny dla każdego
- Mega promocja
- Najlepszy wybór
- Komfort użytkowania
...to zarówno wyszukiwarki, jak i modele AI otrzymują bardzo mało konkretnych informacji o produkcie. Takie treści nie odpowiadają na pytania użytkowników i mają niewielką wartość semantyczną.
Znacznie lepszym rozwiązaniem są opisy oparte na faktach i rzeczywistych zastosowaniach, na przykład:
- Rama wykonana jest ze stali o grubości 2 mm, co zwiększa stabilność podczas ćwiczeń.
- Z urządzenia korzystają zarówno osoby rozpoczynające rehabilitację, jak i użytkownicy ćwiczący profilaktycznie.
- Produkt sprawdzi się u seniorów, osób po urazach oraz użytkowników chcących zwiększyć codzienną aktywność bez wychodzenia z domu.
- Jeśli szukasz urządzenia do rehabilitacji po operacji kolana, ten model oferuje płynną regulację oporu oraz stabilną konstrukcję.
- Antypoślizgowe pedały i gumowe stopki ograniczają przesuwanie urządzenia podczas ćwiczeń.
Takie opisy zawierają konkretne informacje, naturalnie wykorzystują słowa kluczowe, odpowiadają na realne potrzeby użytkowników i są łatwiejsze do zrozumienia zarówno dla Google, jak i modeli sztucznej inteligencji. To właśnie na tego typu semantycznych treściach opiera się nowoczesne AI SEO oraz skuteczne pozycjonowanie sklepów internetowych.
To była pierwsza i jednocześnie jedna z najprostszych zmian, które wdrożyliśmy w naszym sklepie. Zamiast pustych sloganów zaczęliśmy publikować opisy odpowiadające na konkretne pytania klientów.
Na co zwrócić uwagę przy aktualizacji stron produktowych oraz informacji w sklepie?
Optymalizacja sklepu internetowego nie kończy się na napisaniu dobrego opisu produktu. Równie ważne jest regularne aktualizowanie informacji znajdujących się na stronach produktowych oraz danych, które są odczytywane przez wyszukiwarki i modele sztucznej inteligencji. Zarówno Google, jak i systemy AI znacznie chętniej wykorzystują treści, które są aktualne, kompletne i spójne z informacjami widocznymi na stronie.
Jednym z najważniejszych elementów jest Schema.org, czyli dane strukturalne umieszczane w kodzie strony. Ich zadaniem jest przekazanie wyszukiwarkom i modelom AI uporządkowanych informacji o produkcie oraz sklepie. Dzięki nim systemy mogą łatwiej zrozumieć, czym jest dany produkt, jakie posiada parametry, ile kosztuje, czy jest dostępny, jaka jest jego marka, jakie ma opinie oraz gdzie można go kupić. Dane strukturalne zwiększają również szansę na pojawienie się rozszerzonych wyników w Google oraz poprawiają interpretację treści przez narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Sama obecność schemy nie wystarczy. Powinna ona zawierać rzeczywiste i aktualne informacje zgodne z tym, co znajduje się na stronie produktu. Warto uzupełniać w niej nazwę produktu, szczegółowy opis, parametry techniczne, zdjęcia, cenę, dostępność, markę, identyfikatory produktu (np. EAN lub GTIN), informacje o dostawie, opinie klientów oraz dane organizacji prowadzącej sklep. Im bardziej kompletne i spójne są te informacje, tym łatwiej wyszukiwarki i modele AI mogą prawidłowo zinterpretować ofertę.
Dobrą praktyką jest także regularna aktualizacja treści oraz danych strukturalnych. Wprowadzanie zmian co około dwa tygodnie pokazuje, że sklep jest aktywnie rozwijany, a informacje pozostają aktualne. Aktualizacja może obejmować uzupełnienie opisów, dodanie nowych odpowiedzi na pytania klientów, zmianę parametrów produktów, odświeżenie sekcji FAQ, aktualizację cen i dostępności czy rozszerzenie danych Schema.org o nowe informacje. Takie działania wspierają SEO, zwiększają widoczność w AI i pomagają utrzymać wysoką jakość danych wykorzystywanych przez wyszukiwarki oraz modele generatywne.
Czy LLMS.txt faktycznie wpłynie na widoczność Twojego sklepu w AI?
Odpowiedź na to pytanie nie jest jednoznaczna, szczególnie ze względu na trwającą dyskusję dotyczącą wykorzystania pliku llms.txt w AI SEO. Część osób wskazuje, że odpowiednio przygotowany plik może ułatwić systemom AI znalezienie i zrozumienie najważniejszych informacji znajdujących się na stronie. Inni zwracają uwagę, że wpływ llms.txt na widoczność małych sklepów internetowych może być obecnie niewielki, ponieważ nie wszystkie modele AI korzystają z tego formatu w taki sam sposób.
Dlatego sami zadaliśmy sobie pytanie: po co właściwie wdrażać llms.txt? Po przeanalizowaniu dostępnych informacji i przetestowaniu tego rozwiązania na własnym sklepie znaleźliśmy kilka powodów, dla których warto potraktować ten plik jako dodatkowy element optymalizacji strony pod AI.
- Uporządkowana informacja o ofercie może ułatwić systemom AI szybkie odnalezienie najważniejszych danych dotyczących produktów, ich zastosowania, parametrów i dostępności.
- Spójne informacje znajdujące się na stronie oraz w pliku llms.txt pomagają ograniczyć ryzyko błędnej interpretacji oferty i generowania nieprawidłowych informacji o produktach.
- Plik llms-full.txt może działać jako rozszerzona baza wiedzy, zawierająca bardziej szczegółowe informacje o stronie, produktach, kategoriach, usługach oraz najważniejszych treściach dostępnych w sklepie.
- Odpowiednio uporządkowane dane mogą ułatwić modelom językowym zrozumienie struktury sklepu i szybkie odnalezienie informacji, które mogą być wykorzystane podczas odpowiadania na pytania użytkowników.
Warto jednak pamiętać, że llms.txt nie jest magicznym sposobem na pojawienie się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini czy innych modeli AI. Samo utworzenie pliku nie gwarantuje większej widoczności w AI. Jest to dodatkowy element technicznej optymalizacji, który powinien działać razem z wartościowymi treściami, danymi strukturalnymi Schema.org, prawidłową strukturą strony oraz aktualnymi informacjami o produktach i sklepie.
Pozostało więc pytanie: jak stworzyć taki plik?
Na rynku dostępnych jest już wiele narzędzi umożliwiających wygenerowanie llms.txt oraz llms-full.txt. My, podobnie jak w przypadku pozostałych elementów optymalizacji naszego sklepu, wykorzystaliśmy Risechat.ai. Narzędzie przeanalizowało zawartość naszych stron i na tej podstawie wygenerowało oba pliki, uwzględniając informacje dostępne w sklepie.
Po wygenerowaniu plików pozostało nam już tylko skopiowanie ich do projektu i umieszczenie w odpowiednim miejscu. Dzięki temu dodaliśmy kolejny element, który pomaga uporządkować informacje o naszym sklepie i przygotować jego zawartość do odczytywania przez systemy wykorzystujące sztuczną inteligencję.
Jak teraz dowiemy się, czy jesteśmy widoczni w AI?
Samo wdrożenie optymalizacji treści, danych strukturalnych czy plików llms.txt to dopiero początek. Kolejnym krokiem jest sprawdzenie, czy nasze działania faktycznie przekładają się na widoczność sklepu, marki i produktów w odpowiedziach generowanych przez modele AI.
Moglibyśmy robić to ręcznie — raz na jakiś czas wpisywać te same zapytania do ChatGPT, Gemini czy innych modeli i sprawdzać, czy nasza firma lub konkretny produkt pojawia się w odpowiedziach. Problem w tym, że przy większej liczbie zapytań takie monitorowanie szybko staje się czasochłonne, a pojedyncze sprawdzenie nie pokazuje nam, jak widoczność zmienia się w czasie.
Naszym celem jest nie tylko pojawienie się w pojedynczej odpowiedzi AI, ale systematyczne zwiększanie widoczności naszych produktów i marki w AI Search. Dlatego zdecydowaliśmy się wykorzystać Risechat.ai, które pozwala w jednym miejscu monitorować prompty, widoczność marki, produkty oraz konkurencję. Dzięki temu możemy sprawdzać, na jakie pytania odpowiadają modele AI, jak przedstawiają naszą ofertę, kiedy rekomendują nasze produkty oraz jak często pojawiają się w tych samych odpowiedziach konkurencyjne firmy.
Monitoring widoczności w AI daje nam również możliwość porównywania wyników w czasie. Możemy obserwować, czy zmiany w opisach produktów, treściach, danych strukturalnych Schema.org czy innych elementach optymalizacji wpływają na sposób, w jaki modele AI rozumieją i przedstawiają naszą ofertę.
To szczególnie istotne, ponieważ sposób wyszukiwania informacji w internecie stopniowo się zmienia. Coraz więcej systemów wykorzystuje sztuczną inteligencję nie tylko do odpowiadania na pytania, ale również do porównywania produktów i wspierania użytkowników w podejmowaniu decyzji zakupowych. Rozwój AI Search oraz zakupów wspieranych przez agentów AI oznacza, że dla sklepów internetowych coraz ważniejsze może być nie tylko zajmowanie wysokiej pozycji w Google, ale również obecność w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję.
Dlatego nie chcieliśmy czekać, aż ten sposób wyszukiwania stanie się standardem. Zaczęliśmy monitorować naszą widoczność już teraz, aby na bieżąco sprawdzać, co działa, gdzie pojawiają się braki i jak możemy zwiększać obecność naszych produktów w AI.