W zeszłe lato na Igrzyskach w Paryżu, Mack McConnell uświadomił sobie, że wyszukiwanie uległo przełomowej zmianie, gdy jego rodzice niezależnie od siebie użyli ChatGPT do zaplanowania dnia, a sztuczna inteligencja poleciła konkretne firmy turystyczne, restauracje i atrakcje — przedsiębiorstwa zyskały niespotykaną wcześniej widoczność. To spostrzeżenie zainspirowało powstanie Geostaru, startupu wspieranego przez Pear VC, mającego pomóc firmom poruszać się w seismicznych zmianach w zakresie odkrywania informacji w internecie napędzanych przez wyszukiwanie wspierane AI. Branża ta ma się rozwinąć z 43, 63 mld dolarów w 2025 roku do 108, 88 mld dolarów w 2032. W zaledwie cztery miesiące, z dwoma założycielami i bez pracowników, Geostar osiąga miesięczne przychody powyżej 1 miliona dolarów. Firma Gartner prognozuje, że do 2026 roku tradycyjne wolumeny wyszukiwań spadną o 25% z powodu chatbotów AI, a funkcje takie jak Google AI Overviews pojawiają się w miliardach wyszukiwań miesięcznie. Naukowcy z Princeton wskazują, że optymalizacja pod kątem AI może zwiększyć widoczność o 40%. McConnell wyjaśnia, że obecnie firmy muszą optymalizować pod wieloma interfejsami — tradycyjne wyszukiwanie, tryb AI, Gemini, AI Overviews oraz ChatGPT, Claude i Perplexity — każdy z odmiennymi kryteriami. Ta fragmentacja zakłóca dekady strategii SEO skoncentrowanych na Google, podczas gdy Forrester informuje, że 95% nabywców B2B planuje korzystać z generatywnej AI do zakupów, jednak większość firm nadal nie jest do tego przygotowana. Współzałożyciel i CTO Geostaru, Cihan Tas, podkreśla ogromną zmianę, gdyż prawnicy obecnie pozyskują nawet 50% klientów za pomocą ChatGPT. Startup promuje Generative Engine Optimization (GEO), odejście od tradycyjnego SEO skupiającego się na słowach kluczowych i linkach zwrotnych, wymagające zrozumienia, jak duże modele językowe (LLM) interpretują, syntetyzują i nawigują po danych internetowych. Każda strona internetowa musi działać jako „mała baza danych” dla różnych crawlerów AI, z unikalnymi preferencjami: Google korzysta ze swojego indeksu wyszukiwawczego, ChatGPT preferuje dane strukturalne, a Perplexity stawia na wiarygodne źródła, takie jak Wikipedia. Tas zauważa, że sukces zależy teraz od zwięzłości i bezpośredniego odpowiadania na pytania, dostosowania treści do podejmowania decyzji przez AI, przypominającego racjonalne ludzkie myślenie. Dane strukturalne, takie jak schema markup, stosuje tylko 30% stron, a ich obecność zwiększa szanse pojawienia się w AI podsumowaniach o 36%. Wiele firm nie posiada jednak świadomości ani umiejętności technicznych w zakresie takim markupów. Geostar odpowiada tym rozwiązaniem „ambient agents” — autonomicznymi agentami osadzonymi na stronach klientów, które w czasie rzeczywistym optymalizują treści i aspekty techniczne, ucząc się z wzorców działań innych klientów, by jednolicie poprawiać cały system. Na przykład, firma cybersecurity RedSift w trzy miesiące zauważyła 27% wzrost liczby wzmiankowań w AI i osiągnęła pierwszą stronę w Google i ChatGPT dla kluczowych haseł, takich jak „najlepsi dostawcy DMARC”, już po kilku dniach. McConnell porównuje usługę Geostaru do działania agencji za 10 000 dolarów miesięcznie, ale na skalę przypominającą oprogramowanie, z cenami między 1000 a 3000 dolarów miesięcznie. W wyszukiwaniu AI wzmianki o markach bez linków — dawniej uważane za największą bolączkę SEO — teraz mają gigantyczne znaczenie, ponieważ AI analizuje sentyment i kontekst z ogromnych źródeł tekstowych, w tym Reddita, artykułów i mediów społecznościowych.

McConnell wyjaśnia, że wzmianka bez linku w mediach takich jak The New York Times może pozytywnie wpłynąć na rekomendacje AI. Jednak to tworzy luki i ryzyko: badania indyjskiego Instytutu Technologii i Princeton pokazują, że AI często uprzedza się na korzyść źródeł zewnętrznych kosztem własnych treści marki, co oznacza, że reputacja zewnętrzna jest ważniejsza niż własna strona. Miary skuteczności przeszły od liczby kliknięć i pozycji w rankingu do „wrażeń” — jak wyraźnie i pozytywnie marka jest prezentowana w odpowiedziach generowanych przez AI, nawet bez kliknięć użytkowników. Geostar konkuruje z startupami takimi jak Brandlight, Profound czy Goodie, walcząc o dominację w dziedzinie optymalizacji AI w rynku SEO o wartości 80 miliardów dolarów. W odróżnieniu od wielu firm oferujących jedynie pulpity i rekomendacje, Geostar wdraża zmiany bezpośrednio, korzystając z doświadczenia założycieli z wcześniejszego startupu wspieranego przez Y Combinator, Monto. Twierdzą, że prosty „przystosowanie” starych narzędzi SEO do AI jest mylące; AI może aktywnie wykonywać prace optymalizacyjne. Najwięksi beneficjenci to małe i średnie przedsiębiorstwa, które często nie mają zasobów na korzystanie z droższych konsultantów, ale stanowią dużą część rynku — prawie połowa z 33, 2 miliona małych firm w USA inwestuje w SEO, w tym setki tysięcy kancelarii prawnych wydających tysiące miesięcznie, by utrzymać konkurencyjność lokalną. Droga współzałożyciela Tasa — od wioski Kurdów liczącej 50 mieszkańców w Turcji, przez samouctwo programowania po chorobie matki, aż do partnerstwa z McConnellem przed ich spotkaniem twarzą w twarz — odzwierciedla innowacyjną etos startupu. Podkreśla, że GEO to rozwiązanie całkowicie nowe, możliwe dzięki dzisiejszej technologii. Transformacja wyszukiwania ma przyspieszać i wchodzić w narzędzia produktywności, wearables i rozszerzoną rzeczywistość, z których każde wymaga unikalnej optymalizacji. McConnell widzi przyszłość w multimodalnych interfejsach łączących wzrok i dźwięk. Jednak oprócz innowacji technicznych pojawiają się obawy etyczne związane z uczciwością, manipulacją i przejrzystością rekomendacji AI, w sytuacji braku odpowiednich regulacji — co tworzy swoiste dziki zachód dla GEO. Era wyłącznie optymalizacji pod Google dobiega końca; zastępuje ją skomplikowany ekosystem, w którym kluczowe jest rozumienie, jak systemy AI myślą, syntetyzują i rekomendują. Dla milionów firm polegających na online’owym odkrywaniu, opanowanie tego nowego paradygmatu to kwestia egzystencjalna. Najważniejsze pytanie nie brzmi już „czy optymalizować pod AI”, lecz czy są w stanie szybko się do tego dostosować, by nie przegapić szansy na widoczność w tym dynamicznym środowisku. Przygoda rodziców McConnella z AI i paryskie doświadczenie ponownie wskazują na nową rzeczywistość: zamiast szukać czy klikać, użytkownicy po prostu pytają AI, które decyduje, które firmy polecić. W tym rozwijającym się ekosystemie odkrywania, zwycięstwo już nie polega na najwyższej pozycji — ale na tym, by to AI wybrało właśnie nas.