Jak wykorzystać AI w SEO, żeby nie produkować śmieciowego contentu, tylko realnie budować markę, leady i przychód

AI na stałe weszła do content marketingu i SEO. W praktyce dla wielu firm oznacza to pokusę: „piszmy więcej, szybciej i taniej”. W tej logice bardzo łatwo wpaść w pułapkę masowej produkcji śmieciowych treści, które nie dowożą ani ruchu, ani sprzedaży, ani rozpoznawalności marki.

Z perspektywy właściciela firmy czy marketing managera kluczowe pytanie nie brzmi już „czy korzystać z AI”, lecz jak korzystać z AI, żeby realnie wspierała widoczność, leady i przychód. Nowe funkcje wyszukiwania, odpowiedzi generowane przez modele językowe i rosnąca rola marki wymuszają przewartościowanie całej strategii treści.

Poniżej znajdziesz uporządkowaną interpretację wniosków z artykułu Moz, poszerzoną o praktyczne konsekwencje dla Twojej strategii SEO, contentu i sprzedaży.

AI w produkcji treści: narzędzie, nie strategia

AI jest słaba w strategii, ale świetna w egzekucji

Najważniejszy wniosek jest brutalnie prosty: problemem nie jest AI, tylko sposób jej używania. Modele językowe świetnie przyspieszają pisanie, porządkują treść, pomagają wychwycić luki. Nie zastąpią jednak strategii, pozy­cjonowania marki i ekspertyzy.

Jeżeli oczekujesz, że AI „wymyśli za Ciebie” temat, tezy, argumenty i przykłady, dostajesz w zamian to, z czego się uczy – uśrednioną kopię internetu. W efekcie powstaje content, który nie wnosi nic ponad to, co użytkownik i tak zobaczy w odpowiedziach AI na SERP-ach. Biznesowo oznacza to treści, które generują wyświetlenia, ale nie budują przewagi ani zaufania.

Rozsądniejsze podejście to traktowanie AI jak asystenta. Najpierw definiujesz strukturę, kluczowe tezy, perspektywę biznesową i rolę treści w lejku sprzedażowym. Dopiero potem prosisz model o uporządkowanie, uzupełnienie sekcji czy wskazanie braków. Zachowujesz kontrolę nad przekazem, a AI przyspiesza egzekucję. Typowy błąd zespołów: odwrócenie tej kolejności i kopiowanie „jak leci” surowego outputu.

Proces pracy z AI, który realnie podnosi jakość

W praktyce chodzi o model, w którym człowiek prowadzi, AI wspiera. Dobrze działa podejście oparte na materiałach, które już dowiozły wynik. Zaczynasz od przykładu własnej treści – np. artykułu, który generuje leady lub regularnie wspiera sprzedaż. Na tej bazie prosisz AI, by „zrozumiała” strukturę, ton wypowiedzi i sposób argumentacji.

Dopiero później dodajesz kontekst biznesowy: persony, etap lejka, konkretny cel (np. demo, zapytania, zapisy na konsultację). Wspólnie z AI układasz materiał sekcja po sekcji, ale piszesz i korygujesz etapami, zamiast przyjmować jednorazowy, długi tekst. Na końcu dopisujesz własne przykłady, case’y, workflowy, anegdoty z klientów. To one odróżniają Twoją treść od generatywnej papki.

Surowy output AI nigdy nie powinien być publikowany bez redakcji. To punkt wyjścia, który dopiero w procesie edycji staje się autentycznym, eksperckim contentem, zdolnym budować zaufanie i wspierać decyzje zakupowe. Biznesowo różnica między „AI-first” a „human-first, AI-assisted” to różnica między kosztem produkcji a aktywem, które realnie pracuje na pipeline.

Informacyjne treści w erze AI: pisać, ale inaczej

Google i LLM-y kanibalizują kliknięcia z prostych zapytań

W wielu firmach widać dziś ten sam trend: wysokie impresje, spadające kliknięcia. AI Overviews i odpowiedzi modeli językowych podają użytkownikowi skondensowaną odpowiedź w samych wynikach wyszukiwania. Klasyczne artykuły typu „co to jest…”, „jak zrobić… krok po kroku” mają coraz mniejszą szansę na kliknięcie, nawet jeśli są dobrze napisane.

Nie znaczy to jednak, że treści informacyjne straciły sens biznesowy. Użytkownicy wciąż wpisują pytania z górnej części lejka: „co zrobić po wypadku”, „czy mogę pozwać firmę X”, „jak przygotować się do audytu SEO”. Problem polega na tym, że samo udzielenie poprawnej odpowiedzi nie wystarcza, by przyciągnąć ruch i zbudować relację z marką.

Jak sprawić, by użytkownik kliknął mimo odpowiedzi w wynikach

Aby wygrać z odpowiedziami AI na SERP-ach, treść musi oferować coś, czego nie da się „skonsumować” w krótkim podsumowaniu. Dobrze działają konkretne checklisty, frameworki i schematy działania, które użytkownik może od razu wykorzystać w swojej pracy. Mocnym magnesem są materiały do pobrania: PDF-y, workbooki, szablony dokumentów – szczególnie gdy są powiązane z lead magnetem.

Przewagę budują też cytaty i komentarze ekspertów, osadzone w realnych sytuacjach biznesowych, oraz pierwszoosobowe podejście: „jak my to robimy”, „jak przeprowadziliśmy ten proces u klienta”. Do tego warto dołożyć narracje „tak/nie” oparte na faktycznych pytaniach z rozmów sprzedażowych. Taka treść nie tylko odpowiada na wątpliwości, ale od razu prezentuje Twoją metodykę pracy.

Z perspektywy biznesu treści informacyjne przestają być wyłącznie sposobem na ruch. Stają się punktem wejścia do relacji z marką. Użytkownik nie tylko rozumie problem, ale widzi kompetencje zespołu, sposób myślenia i obietnicę wartości. To skraca drogę do telefonu, demo czy zapytania ofertowego. Bardzo częsty błąd: traktowanie contentu informacyjnego jak tabelki do wypełnienia słowami kluczowymi, zamiast jak pierwszego etapu procesu sprzedaży.

Gdy słabsze treści wyżej rankują: jak odzyskać kontrolę

Dlaczego słabsze merytorycznie strony potrafią wygrywać

W wielu branżach autorytet domeny, profil linków i rozpoznawalność marki pozwalają dużym mediom czy SaaS-om rankować na frazy, przy których mniejsze, choć merytorycznie lepsze strony nie mają szans. Z punktu widzenia algorytmu jest to racjonalne: Google nie ma obowiązku nagradzać absolutnie najlepszej treści, tylko minimalizować ryzyko błędu dla użytkownika.

Znana domena z mocnymi sygnałami zewnętrznymi jest po prostu „bezpieczniejsza” niż marka, której algorytm nie zna, nawet jeśli ta druga ma lepszy content. Dla Ciebie jako decydenta oznacza to konieczność mądrego wyboru bitew SEO. Część fraz informacyjnych może być poza zasięgiem w rozsądnym budżecie – ale to nie czyni treści bezużytecznymi. Mogą pracować dla Ciebie w innych kanałach, napędzając sprzedaż, nawet jeśli nie wygrywają w SERP-ach.

Dystrybucja treści jako sposób na uniezależnienie się od Google

Pragmatyczna odpowiedź Moz na ten problem to dywersyfikacja kanałów dystrybucji. Zamiast obsesyjnie gonić za każdą pozycją, warto zapytać, gdzie jeszcze można „zmonetyzować” istniejące materiały. Ten sam artykuł może stać się przewodnikiem PDF dystrybuowanym przez portale partnerskie w zamian za leady, bazą scenariusza webinaru, tematem odcinka podcastu czy wystąpienia konferencyjnego.

Kolejny krok to wykorzystanie treści w kanałach, gdzie naprawdę żyją Twoje persony: LinkedIn, branżowe społeczności, Reddit, grupy eksperckie. Starannie przemyślana dystrybucja sprawia, że firma buduje ruch i popyt poza SERP-ami. To szczególnie ważne, gdy Google lub AI nie nagradzają Cię proporcjonalnie do jakości merytorycznej. Częste uproszczenie: traktowanie bloga jako jedynego „domu” treści, zamiast źródła formatów dla całego ekosystemu komunikacji.

Zmiana perspektywy: od ruchu organicznego do pełnego lejka i affinity

Lejek zamiast obsesji na punkcie ruchu organicznego

Kluczowa zmiana mentalna dotyczy celów: SEO nie może być rozliczane wyłącznie z ruchu. Jeżeli jedynym KPI jest liczba sesji, zespół naturalnie zaczyna kopiować to, co już jest w SERP-ach, optymalizować pod encje i pisać „pod roboty”, a nie pod ludzi i realne decyzje zakupowe.

Perspektywa pełnego lejka wymusza inne pytania: które treści budują świadomość i zaufanie, które pomagają porównywać rozwiązania, a które domykają sprzedaż? Nagle okazuje się, że teksty o niższym wolumenie, ale bliżej decyzji zakupowej są dla biznesu warte więcej niż setka poradników „jak coś zrobić za darmo”. Content przestaje być masą i staje się systemem punktów styku z klientem – od pierwszego wyszukiwania, przez newsletter i social media, po argumentację na stronie oferty i materiały dla handlowców.

Brand affinity jako nowy „north star” SEO

Autor Moz wprost sugeruje, by nowym głównym celem uczynić brand affinity – przywiązanie i nawyk wracania do marki. Chodzi o sytuację, w której użytkownik przy wyszukiwaniu dopisuje Twoją markę do zapytania („audyt SEO + [marka]”) albo w SERP-ach intuicyjnie szuka Twojego wyniku, nawet jeśli nie jesteś pierwszy.

Biznesowo affinity oznacza, że Twoja marka staje się pierwszym wyborem. W efekcie taniej pozyskujesz leady, konwersja z ruchu powracającego jest wyższa, a cykl decyzyjny krótszy. To bezpośrednio wspiera też widoczność w LLM-ach: modele chętniej cytują i rekomendują marki, które często pojawiają się w treściach, są linkowane i mają silne sygnały zaufania.

Dlatego w content planie warto celowo projektować treści, które „podpisują się” stylem, humorem, case’ami i jasno wyrażoną perspektywą, a nie tylko poprawnie odpowiadają na „intencję wyszukiwania”. To one budują rozpoznawalność, która później obniża koszty akwizycji. Typowy błąd zarządów: redukowanie contentu do „tekstu SEO”, zamiast budowania rozpoznawalnego głosu marki.

Wykorzystywanie trendów i sezonowości

Drugim filarem affinity jest reagowanie na to, czym żyje rynek. Moz pokazuje przykład kancelarii prawa rodzinnego, która mogłaby „podpiąć się” pod głośne wydarzenie z popkultury – np. medialny ślub znanej pary – i omówić temat intercyz z perspektywy praktyka. Tego typu działania łączą bieżący kontekst z Twoją ekspertyzą.

W efekcie zyskujesz nie tylko zasięg (algorytmy social media premiują treści na czasie), ale też mnóstwo pretekstów do cytowań, zaproszeń do podcastów, wywiadów, paneli. To bezpośrednio zasila Twoje sygnały off-site i E-E-A-T, a w dłuższej perspektywie – widoczność w Google i odpowiedziach AI. Praktyczna konsekwencja: warto mieć proces „newsjackingowy” w marketingu, a nie liczyć na spontaniczne pomysły ad hoc.

Marka, sygnały zewnętrzne i widoczność w odpowiedziach AI

Dlaczego branding jest dziś „paliwem” dla LLM-ów

Modele językowe, takie jak ChatGPT czy Gemini, budują odpowiedzi na bazie treści, które uznają za wiarygodne. Analizy Moz pokazują, że preferują marki z wysokim autorytetem domeny, częstymi cytowaniami i wzmian­kami w zaufanych źródłach. Każda recenzja, artykuł gościnny, case study na zewnętrznym portalu czy wystąpienie w podcastach branżowych to nie tylko link lub PR.

To cegiełki, które zwiększają szansę, że Twoja marka zostanie przywołana w odpowiedziach AI. Użytkownik, który zada pytanie modelowi, może zostać odesłany właśnie do Twojego materiału. Efekt jest kumulatywny: silna marka wzmacnia sygnały off-site, sygnały off-site „karmią” LLM-y, a LLM-y odwdzięczają się widocznością i ruchem. Dlatego budowanie brandu nie jest już „miłym dodatkiem” do SEO, tylko kluczowym elementem strategii.

Jak raportować wartość rosnących impresji przy spadających klikach

Jedno z najczęstszych napięć między SEO a zarządem pojawia się, gdy impressions rosną, a kliknięcia spadają. Bez odpowiedniej narracji wygląda to jak porażka, nawet jeśli pipeline i przychody są stabilne lub rosną. Moz sugeruje przesunięcie akcentu na związek między widocznością a wynikami biznesowymi.

W praktyce oznacza to raportowanie łączne: impresji, kliknięć, leadów, wypełnionych formularzy, liczby konsultacji, nowej sprzedaży. Jeżeli przy mniejszej liczbie klików firma generuje podobną lub wyższą sprzedaż, to sygnał, że jakość ruchu i konwersja się poprawiły. Jednocześnie spadające kliknięcia wymuszają inwestycję w CRO: analizę ścieżki użytkownika od wejścia z wyszukiwarki po kontakt, identyfikację punktów tarcia (nagłówki, formularze, CTA) i ich poprawę. W nowym SEO to element „must have”, a nie opcja dodatkowa.

Edukacja C-level: od wolumenu treści do wyniku finansowego

Żeby to zadziałało, zarząd musi przestać patrzeć na SEO wyłącznie przez pryzmat „więcej treści, więcej ruchu”. Wiele agencji wciąż sprzedaje pakiety typu „50 artykułów miesięcznie”, co dobrze wygląda na fakturze, ale rzadko przekłada się na pipeline. Znacznie dojrzalsze podejście to rozmowa o celach biznesowych: czy chcemy zwiększyć liczbę leadów, poprawić jakość pipeline, wejść w nową niszę, skrócić cykl sprzedaży?

Dopiero do takich celów dobiera się KPI i działania. W tym modelu objętość contentu jest kosztem operacyjnym, a nie celem samym w sobie. Praktyczna konsekwencja: budżet na SEO i content powinien rosnąć tam, gdzie rośnie wpływ na MRR/ARR, wartość koszyka, lifetime value, a nie tam, gdzie rośnie tylko liczba opublikowanych tekstów.

Jak mierzyć widoczność w AI, gdy każda odpowiedź jest inna

Brak „jednej liczby” nie oznacza braku możliwości pomiaru

Świat LLM-ów różni się od klasycznego SEO tym, że nie ma tu standaryzowanego wolumenu zapytań. Każdy prompt jest trochę inny, a odpowiedzi są dynamiczne. Dlatego wszystkie narzędzia do „AI visibility” pokazują raczej trend i zakres obecności niż jedną twardą metrykę.

Mimo to da się zbudować sensowny obraz sytuacji. Po pierwsze, GA4 pozwala mierzyć ruch z refererów typu ChatGPT, Perplexity, Bard/Gemini. Po drugie, narzędzia takie jak AI Visibility od Moz pomagają zrozumieć, przy jakich typach zapytań Twoja marka jest najczęściej wymieniana w odpowiedziach.

Warto też zejść głębiej i spojrzeć w logi serwera. Tam widać, które podstrony są szczególnie często crawlowane przez boty LLM-ów. To sygnał, że treść jest intensywnie „zaciągana” do odpowiedzi, nawet jeśli jeszcze nie widzisz dużego ruchu referencyjnego. Typowe uproszczenie: oczekiwanie jednej „magicznej liczby” mierzącej widoczność w AI zamiast patrzenia na zestaw wskaźników.

Od widoczności do wpływu: śledzenie realnego efektu

Najważniejsze pytanie nie brzmi jednak „ile mamy ekspozycji w AI”, tylko czy ta ekspozycja generuje leady i przychód. Dlatego kluczowe jest śledzenie ścieżki: referrer (np. ChatGPT) → strona docelowa → mikrokonwersja (np. zapis na newsletter) → lead → klient.

Dzięki temu możesz zidentyfikować, które treści najlepiej konwertują z ruchu z LLM-ów, i celowo pod nie zoptymalizować UX, ofertę czy CTA. Z biznesowego punktu widzenia ma to większą wartość niż sama informacja, że „marka jest często wymieniana przez AI”. To różnica między próżnością metryk a realnym wpływem na sprzedaż.

Jak wybrać agencję SEO odporną na „erę śmieciowego AI”

Na co patrzeć, żeby nie przepalać budżetu

Moz bardzo jasno punktuje kluczowy problem: agencje chwalące się setkami artykułów miesięcznie najczęściej sprzedają „ruch i robotę”, a nie rezultat. W erze AI takie podejście tylko przyspiesza zalew internetu przeciętnymi treściami i nie buduje przewagi konkurencyjnej. Najważniejsze pytanie dla C-level nie brzmi „ile tekstów dostaniemy”, tylko „co to zmieni w pipeline i przychodach”.

Dużo lepszym sygnałem jest holistyczny zakres usług: obecność Digital PR, myślenie o dystrybucji, raportowanie widoczności w AI, podejście pełno-lejkowe. Agencja, która rozumie nową rzeczywistość, nie będzie obiecywać „tysiąca fraz w TOP10”, tylko skoncentruje się na tym, jak wykorzystać markę i content do realnego wzrostu biznesu.

W rozmowie sprzedażowej warto wprost zapytać, jak zespół wplata Digital PR w strategię SEO, jak mierzy widoczność w LLM-ach i jakie wnioski z niej wyciąga. Istotne jest też, czy agencja aktywnie projektuje dystrybucję treści poza kanałami własnymi oraz jak raportuje wpływ działań SEO na leady, pipeline i przychód. Odpowiedzi bardzo szybko pokażą, czy rozmawiasz z partnerem przygotowanym na nową erę AI, czy z dostawcą nastawionym na „taśmę artykułów”.

Nowy playbook: Digital PR i nowe kompetencje contentowe

Digital PR to nie „link building 2.0”

W omawianym artykule Digital PR definiowany jest jako zestaw działań nastawionych na zarabianie (earn) widoczności i wzmianek na cudzych mediach, zamiast ich kupowania czy wymiany. To komentarze do bieżących wydarzeń, współprace z mediami, oryginalne raporty i badania, wystąpienia w podcastach oraz aktywna obecność na platformach UGC, gdzie faktycznie rozmawia Twoja grupa docelowa.

Z perspektywy SEO i AI Digital PR generuje sygnały zewnętrzne najwyższej jakości: naturalne linki, cytaty, wzmianki marek. To właśnie one stają się „paliwem” zarówno dla algorytmów Google, jak i modeli językowych. Firmy, które ignorują ten obszar, narażają się na sytuację, w której świetne treści pozostają „niewidzialne” dla ekosystemu.

Nowe kompetencje w zespole contentowym

Tradycyjny model pracy contentowców – przerabianie list słów kluczowych na artykuły – przestaje wystarczać. Następna generacja content-led SEO wymaga innych kompetencji. Potrzebny jest storytelling, który przekłada ekspertyzę firmy na treści, które ludzie naprawdę chcą czytać, zapisywać i wysyłać dalej.

Coraz ważniejsze staje się wyczucie trendów i umiejętność szybkiego reagowania na to, co dzieje się w branży. Do tego dochodzi myślenie dystrybucyjne – projektowanie ścieżek dotarcia poza SEO – oraz kreatywny research danych i insightów, które można „sprzedać” mediom i społecznościom. Zrozumienie zasad Digital PR i E-E-A-T staje się w tej roli tak samo ważne jak umiejętność pisania.

Coraz częściej optymalnym profilem roli jest ktoś w rodzaju „creative-led content marketer” – osoba stojąca na przecięciu contentu, PR-u i brandu, mniej „spec od keywordów”, bardziej „strateg i storyteller”. To naturalna ewolucja SEO w stronę szerszego marketingu. Częsta konsekwencja organizacyjna: potrzeba wzmocnienia roli Head of Content & Brand lub podobnej funkcji, która spina te kompetencje w jedną strategię.

Co to oznacza w praktyce

Dla osoby odpowiadającej za marketing lub rozwój firmy powyższe wnioski przekładają się na kilka kluczowych decyzji operacyjnych i budżetowych.

Po pierwsze, warto jasno rozgraniczyć w organizacji: AI jest narzędziem produkcyjnym, nie źródłem strategii. Budżet na strategiczne myślenie – research, pozycjonowanie, Big Idea, architektura contentu – nie może zostać „ścięty” tylko dlatego, że „AI napisze taniej”. W praktyce oznacza to mniej pieniędzy na objętość, więcej na seniority osób, które projektują narrację marki i lejki treści.

Po drugie, planując content na kolejne kwartały, trzeba od razu projektować dystrybucję i Digital PR. Zamiast zamawiać 30 wpisów blogowych miesięcznie, często lepiej zainwestować w 4–6 mocnych materiałów rocznie, wokół których zbudujesz kampanie: webinary, serię postów na LinkedIn, wypowiedzi eksperckie dla mediów, wystąpienia na konferencjach, lead magnety. To zmiana z myślenia „ile tekstów” na „ile formatów i punktów styku z klientem”.

Po trzecie, miary sukcesu muszą ulec zmianie. Raporty SEO powinny standardowo prezentować nie tylko impresje, ruch i konwersje, lecz także: liczbę i jakość cytowań, ruch i konwersje z LLM-ów, widoczność marki w odpowiedziach AI (z narzędzi typu AI Visibility) oraz sygnały brand affinity (udział zapytań brandowych, ruch powracający, ruch direct). Dopiero taki obraz pozwala ocenić, czy content rzeczywiście pracuje na markę i przychód.

Po czwarte, przy wyborze partnerów (agencji SEO, contentowej, PR-owej) warto zmienić pytania. Zamiast „ile tekstów miesięcznie napiszecie?”, lepiej zapytać: „w jaki sposób połączycie SEO z Digital PR, contentem i brandem tak, by przełożyć to na pipeline i przychód?”. To od razu przenosi rozmowę z poziomu produkcji na poziom strategii i odsiewa dostawców nastawionych na wolumen.

Po piąte, trzeba przyjrzeć się kompetencjom zespołu. Czy w organizacji są osoby zdolne prowadzić spójną narrację marki ponad poziom „kolejnego poradnika SEO”? Jeżeli nie, decyzje o rekrutacji, przebudowie struktury (np. rola Head of Content & Brand) lub poważnym doszkoleniu obecnego zespołu powinny stać się priorytetem. To właśnie te kompetencje zdecydują o tym, czy Twoja marka będzie naturalnie cytowana zarówno przez ludzi, jak i przez modele AI.

Rekomendacje i wnioski końcowe

Najrozsądniej potraktować wnioski z Moz nie jak jednorazową rewolucję, ale jak plan transformacji. Punktem startu jest audyt treści i sposobu użycia AI – identyfikacja materiałów, które faktycznie generują leady i sprzedaż, oraz treści będących jedynie wypełniaczami. Warto też zobaczyć, gdzie dziś AI wspiera zespół: czy służy do pisania od zera, czy do researchu i redakcji.

Kolejny krok to redefinicja KPI wspólnie z C-level: przesunięcie w stronę leadów, wartości pipeline, nowych MRR/ARR, liczby zapytań brandowych i jakości sygnałów off-site. Z tego powinno wynikać przestawienie procesu produkcji treści na model „human first, AI assisted”: strategia i szkic po stronie eksperta, AI jako wsparcie w strukturze i redakcji, na końcu obowiązkowa warstwa unikalnych insightów, case’ów i storytellingu.

Równolegle warto zbudować lub wzmocnić funkcję Digital PR – in-house lub przez wyspecjalizowanego partnera – z konkretnymi celami kwartalnymi (liczba cytowań, wystąpień, raportów, które „żyją własnym życiem”). Dla kluczowych materiałów opłaca się projektować plan dystrybucji: jak zamienimy ten content w webinar, serię postów, lead magnet, pitch do podcastu czy prezentację na konferencję.

Ostatni element to wdrożenie pomiaru AI visibility i edukacja zarządu. Konfiguracja GA4 pod ruch z LLM-ów, analiza logów serwera, rozważenie narzędzi do śledzenia widoczności w AI i spięcie tego z danymi CRM pozwolą mierzyć realny wpływ nowych źródeł ruchu na przychód. Warto raz na kwartał omawiać nie tylko wyniki SEO, ale też zmiany w zachowaniach użytkowników (SERP, AI, social) i wynikające z nich korekty strategii. Dzięki temu inwestycje w content i AI będą postrzegane jako świadome dostosowanie do rynku, a nie „koszt eksperymentów”.

Jeżeli potraktujesz AI nie jako tanią maszynkę do tekstów, ale jako katalizator lepszego, bardziej strategicznego marketingu treści, możesz wyjść z tej transformacji z dużo silniejszą marką niż konkurencja. W nowym SEO wygrywają nie ci, którzy produkują najwięcej, ale ci, którzy budują nawyk wracania do swojej marki i są cytowani jako źródło – zarówno przez ludzi, jak i przez modele AI.

Źródło: Moz.com