David Hayes, dyrektor ds. cyfrowych w Europie w Forsman & Bodenfors, zauważa istotną zmianę, gdy marki zdają sobie sprawę, że lata zgromadzonych zasobów w pozycjonowaniu są szybko przemianowane wraz z rozwojem AI, które z wyszukiwarek przekształciły się w narzędzia odpowiadające na pytania. W związku z tym optymalizacja pod kątem wyszukiwarek oparta na AI stała się tematem na wysokim szczeblu w rozmowach wielu partnerów. Badania McKinsey potwierdzają tę pilność, pokazując, że połowa konsumentów już korzysta z wyszukiwań wspieranych przez AI, a do 2028 roku przewiduje się przepływ 750 miliardów dolarów wydatków konsumentów przez te platformy. Marketingowcy zaczynają ponownie przemyśleć strategie SEO, skupiając się na optymalizacji nie dla ludzi, lecz dla algorytmów. Savannah Bishop, dyrektor grupy ds. platform cyfrowych w Fitzco, podkreśla, że ta zmiana wymaga nowych strategii strukturyzacji stron internetowych, rozróżniając tradycyjne SEO od AI i generatywnej optymalizacji wyszukiwarek (AEO i GEO). Krajobraz, w którym klienci znajdują marki, wykracza już poza wyniki Google, a wyszukiwania AI tworzą środowisko „zero-click”, w którym mierzenie widoczności i rozwijanie strategii są wyzwaniem. Agencje zgadzają się co do taktyk, takich jak nadawanie priorytetu jasnym formatom pytanie-odpowiedź poprzez FAQ, strukturyzacja treści wokół pytań i odpowiedzi zamiast słów kluczowych, dodawanie tekstów alternatywnych dla grafik oraz utrzymanie spójnej komunikacji marki na wszystkich kanałach, od własnych mediów po komunikaty prasowe i kampanie influencerów. Reputacja i wiarygodność są kluczowe, ponieważ systemy AI prawdopodobnie ważą te czynniki mocno przy ustalaniu wyników wyszukiwania. Chris Rigas, wiceprezes ds. mediów w Markacy, twierdzi, że postrzegana reputacja i wiarygodność coraz bardziej przeważają nad bezpośrednią odpowiedzią. W praktyce agencje takie jak Go Fish Digital reverse-engineerują modele AI poprzez dostępne interfejsy API, aby zrozumieć, jak platformy wyszukiwawcze wybierają treści. Dan Hinckley, główny menedżer ds.

produktu i AI w Go Fish, odkrył, że treści umieszczone na początku stron mają większe szanse pojawić się w wynikach wyszukiwania AI. Forsman & Bodenfors rozwinęło agenckie rozwiązania oparte na AI, które są trenowane na tonie marki, standardach widoczności i metrykach SEO, umożliwiając analizę artykułów klientów, przyspieszając procesy edycyjne, jednocześnie zapewniając spójność przekazu. Programy takie jak Syndigo ułatwiają utrzymanie jednolitych danych o produktach na różnych detalistach i platformach cyfrowych, co poprawia obsługę AI. Strategie w mediach płatnych również się zmieniają: Fitzco doradza klientom korzystanie z kampanii Performance Max Google, które mogą pojawiać się w generowanych przez AI streszczeniach, nawet bez bezpośrednich kliknięć użytkowników. Hinckley podkreśla, że modele językowe AI dążą do efektywnego dostarczania informacji, podobnie jak użytkownicy. Niemniej jednak, pomiar i przypisywanie sukcesu w AI Search jest trudne z powodu nieprzezroczystości algorytmów dużych modeli językowych (LLM). Agencje monitorują takie wskaźniki jak częstotliwość pojawiania się treści klientów w wynikach zero-click oraz zmiany w ruchu na stronie po wdrożeniu strategii AI. Rigas z Markacy zaznacza, że luki w analizie utrudniają precyzyjne określenie, co faktycznie napędza poprawę wyników. Mimo pokus, liderzy agencji ostrzegają przed stosowaniem czarnego SEO. Reddit, główne źródło danych szkoleniowych dla AI, niedawno pozwał Perplexity za nieautoryzowane scrape danych. Niektóre marki rzekomo tworzą posty promocyjne specjalnie w celu przyciągnięcia robotów LLM, a pojawiły się też wczesne taktyki, takie jak „klokowanie” — ukrywanie niewidzialnego tekstu dla algorytmów. Eksperci ostrzegają jednak, że takie skróty mogą się obrócić przeciwko nim, ponieważ modele AI mogą nauczyć się wykrywać i neutralizować takie próby. Hayes podkreśla wagę wyważonego podejścia, testowania i uczenia się na błędach, potwierdzając, że nie istnieją żadne haczyki poprawiające widoczność AI, a próby oszukiwania systemu najprawdopodobniej zakończą się niepowodzeniem — podobnie jak było to w przypadku wczesnych manipulacji SEO.