Jak wykorzystać odpowiedzi in‑model i out‑of‑model, żeby realnie przeprojektować strategię SEO w erze AI i LLM‑ów

Generatywna AI i wyszukiwarki oparte na dużych modelach językowych (LLM) zmieniają sposób, w jaki ludzie szukają informacji – a co za tym idzie, jak marki są w ogóle „zauważane” w odpowiedziach. Dla właścicieli firm i marketing managerów oznacza to, że klasyczne myślenie o pozycjach w Google przestaje wystarczać jako główna miara sukcesu.

Kluczowe staje się dziś rozróżnienie między odpowiedziami in‑model (budowanymi wyłącznie na bazie „pamięci” modelu) a odpowiedziami out‑of‑model (uzupełnianymi o aktualne wyniki z sieci). To, do której kategorii należy konkretna odpowiedź, decyduje o tym, czy możemy nią taktycznie zarządzać jako kanałem widoczności, ruchu i sprzedaży, czy raczej jedynie pośrednio na nią wpływać w długim horyzoncie.

Na czym polega różnica: in‑model vs out‑of‑model

Gdy użytkownik wpisuje zapytanie w narzędzie oparte na LLM (ChatGPT, AI Overviews, AI Mode czy inne hybrydowe formaty), model „w tle” podejmuje serię decyzji. Jedna z pierwszych brzmi: czy wystarczy wiedza z wewnętrznej pamięci, czy potrzebuję wykonać zewnętrzne wyszukiwanie (grounding)?

Jeśli LLM uzna, że temat nie wymaga aktualnych, weryfikowalnych danych – na przykład prośba „napisz wiersz o wiośnie” czy ogólne pytanie definicyjne – wygeneruje odpowiedź wyłącznie na bazie swojego statycznego zbioru treningowego. Taka odpowiedź jest in‑model i nie odwołuje się do bieżących stron w sieci.

W innych sytuacjach, szczególnie przy zapytaniach o fakty, aktualności, zmiany w algorytmach czy specyficzne tematy branżowe, model decyduje się na grounding. Wykonuje wtedy serię wyszukiwań (często w Google), pobiera świeże informacje z kilku źródeł i dopiero na tej podstawie składa odpowiedź. To są właśnie odpowiedzi out‑of‑model – mieszanka tego, co model „wie” z treningu, oraz tego, co przed chwilą znalazł.

Z punktu widzenia biznesu ta różnica jest fundamentalna: odpowiedzi in‑model są praktycznie niesterowalne taktycznie, podczas gdy out‑of‑model dają realną dźwignię wpływu. To powinno determinować, gdzie inwestujemy czas i budżet, jeśli chcemy świadomie kształtować to, jak AI opisuje naszą markę, produkty i kategorię.

Odpowiedzi in‑model: ważne dla reputacji, trudne do szybkiego wpływania

Odpowiedzi in‑model powstają wyłącznie na bazie danych treningowych. To cały korpus tekstów, na których model był uczony: strony WWW, artykuły, fora, książki, publikacje naukowe i wiele innych treści, zebranych do określonej daty cutoff.

Przykładowo, GPT‑4.0 zakończył trenowanie około końca 2022 roku, a GPT‑4.5 – w okolicach sierpnia 2024. Między kolejnymi wersjami modele wykonują duże „skoki” wiedzy, ale w praktyce wiele osób nadal korzysta z modeli, których obraz świata ma kilka lat.

Dla marki oznacza to, że nie istnieje szybka dźwignia wpływu na odpowiedzi in‑model. Nie da się dziś opublikować treści i jutro oczekiwać, że zmieni to „wiedzę bazową” modelu o naszej firmie. Wpływ jest możliwy wyłącznie długoterminowo – poprzez to, jakie treści w ogóle funkcjonują w ekosystemie informacyjnym i z jakich źródeł modele czerpią dane do kolejnych rund treningu.

Ten ekosystem jest przy tym skrajnie szeroki. Nie chodzi wyłącznie o naszą stronę, ale o wzmianki w serwisach zewnętrznych, publikacje branżowe, raporty, książki, podcasty z transkrypcją. Marketing musi patrzeć na markę jak na „byt tekstowy” obecny w wielu kontekstach, a nie tylko w organicznych wynikach Google.

Biznesowo odpowiedzi in‑model wpływają przede wszystkim na: ogólną reputację marki w branży, skojarzenia kategorii z daną firmą, wysokopoziomowe definicje i „narrację” o rynku. To one decydują, czy marka pojawi się jako naturalny przykład, gdy użytkownik zapyta o typowych dostawców w danej klasie rozwiązań.

Typowy błąd na poziomie zarządczym polega na oczekiwaniu, że pojedyncza kampania content marketingowa diametralnie zmieni odpowiedzi AI przy pytaniach definicyjnych. W praktyce jest to proces bardziej zbliżony do budowy pozycji eksperta w literaturze branżowej niż do klasycznego „wybicia” się jedną kampanią performance.

Odpowiedzi out‑of‑model: tam, gdzie SEO odzyskuje dźwignię

Znacznie ciekawszym polem do działania dla SEO i marketingu są odpowiedzi out‑of‑model. Pojawiają się zawsze wtedy, gdy model musi sięgnąć po aktualne dane: nowe regulacje, wydarzenia, produkty, zmiany w algorytmach Google, bieżące oferty czy porównania narzędzi.

Jeśli użytkownik pyta: „co się wydarzyło w core update Google w grudniu 2025?”, model nie może oprzeć się wyłącznie na wiedzy z 2024 roku. Rozpoczyna więc serię wyszukiwań – tzw. grounding searches. To często rozbudowane, techniczne zapytania, inne niż typowe frazy wpisywane przez użytkowników, ale zwracające świeże, wiarygodne źródła.

Dla marketing managera oznacza to, że każde takie wyszukiwanie staje się nowym „rynkiem widoczności”. Co ważne, czas reakcji jest nieporównywalnie krótszy niż w przypadku in‑model – ogranicza go przede wszystkim tempo indeksacji przez Google oraz to, które domeny model wybierze jako godne zaufania.

Jeśli jesteśmy w stanie szybko zaktualizować stronę, zadbać o obecność w artykułach branżowych lub zainicjować publikacje w dużych portalach, możemy w ciągu godzin lub dni wpłynąć na to, z jakich źródeł AI złoży swoją odpowiedź. Z perspektywy lead generation oznacza to realną możliwość „przechwytywania” zapytań wysokiej wartości w czasie zbliżonym do real‑time.

Praktyczna konsekwencja: firmy, które jako pierwsze nauczą się świadomie zarządzać swoją obecnością w źródłach wykorzystywanych przy grounding searches, przełożą przewagę SEO na przewagę w odpowiedziach AI – nawet jeśli w klasycznym SERP różnice pozycji będą minimalne.

Jak LLM‑y „szukają” informacji: mechanika grounding searches

W niektórych narzędziach, takich jak ChatGPT, można dziś w Dev Tools podejrzeć część logów dotyczących zapytań groundingowych. W eksperymentalnych funkcjach Google – jak AI Mode czy web guides – widać efekt tzw. query fan‑out, czyli rozbijania jednego ogólnego pytania użytkownika na serię bardziej szczegółowych podzapytań.

Przykładowo, dla zapytania o core update model może wykonać kolejno wyszukiwania w stylu: „czy istniał core update w grudniu 2025”, „jaki był zakres zmian”, „kogo dotknęły największe wahania”, „jakie były główne tematy aktualizacji”. Każde z tych wyszukiwań zwraca inny zestaw wyników, z których LLM pobiera fragmenty informacji, a następnie uogólnia je w spójną odpowiedź.

Co istotne, te zapytania nie muszą przypominać języka użytkownika. Często są dłuższe, opisowe, ale jednocześnie bardzo precyzyjne. Z perspektywy SEO oznacza to, że myślenie wyłącznie o krótkich frazach i kilku „money keywords” staje się anachroniczne. Liczy się tematyczne pokrycie zagadnienia, głębia treści i zdolność do odpowiadania na szereg pokrewnych pytań, które model może generować.

Warto też pamiętać, że LLM‑y nie wybierają jednej strony „z podium”, ale łączą informacje z wielu źródeł. Jeśli nasza marka nie występuje w żadnym z nich, realnie przestaje istnieć w odpowiedziach AI na dane pytanie – nawet jeżeli kiedyś miała świetną widoczność w klasycznym SERP. Przesuwa to punkt ciężkości z „pozycji na frazy” na udział w zestawie źródeł, które AI uzna za wiarygodne.

Częste uproszczenie, które zaburza planowanie, to zakładanie, że „wystarczy pierwsza pozycja w Google”. W modelu AI‑first bardziej liczy się bycie wśród kilku kluczowych źródeł, niż bycie jedynką na jednej liście.

Strategie wpływania na odpowiedzi out‑of‑model

Tom Capper porządkuje taktyki wpływania na odpowiedzi out‑of‑model w trzy główne grupy – od najbardziej do najmniej efektywnej na dziś. Z perspektywy decydenta biznesowego to w praktyce trzy równoległe kanały inwestycji w widoczność w odpowiedziach AI.

Barnacle SEO: przyklej się do autorytetów

Strategia Barnacle SEO zakłada, że nie zawsze realne jest zdominowanie wyników wyszukiwania własną domeną, ale można „przykleić się” do serwisów o wysokim autorytecie, które i tak będą wysoko w wynikach – a więc także w źródłach wykorzystywanych przez LLM.

W kontekście odpowiedzi AI chodzi przede wszystkim o silną obecność marki w takich miejscach jak LinkedIn, YouTube, Wikipedia, Medium, duże portale branżowe, profile społecznościowe, katalogi eksperckie. To właśnie te serwisy bardzo często są wybierane przez modele jako wiarygodne źródła przy grounding searches.

Jeśli prowadzimy firmę B2B SaaS, celem przestaje być wyłącznie pozycja „1” na zapytanie „[kategoria] software”. Priorytetem staje się obecność w artykułach porównawczych, rankingach, recenzjach i profilach ekspertów, które AI następnie zacytuje lub streści. Oznacza to pracę nad całym pakietem obecności: dopracowany profil firmowy na LinkedIn, merytoryczne wideo na YouTube, sensowny wpis w Wikipedii (jeśli to zasadne i zgodne z zasadami), udział w zestawieniach i raportach.

Z punktu widzenia zarządzania jest to relatywnie szybka i skalowalna metoda zwiększania udziału w odpowiedziach AI bez przebudowy całego serwisu. Kluczowe jest dobre rozpoznanie, które platformy w danej branży są faktycznymi „źródłami zaufania” dla wyszukiwarek i LLM‑ów, a nie tylko popularnymi serwisami z punktu widzenia użytkownika.

Digital PR: wpływaj na autorytety, których nie kontrolujesz

Kolejną dźwignią jest digital PR, czyli świadome budowanie obecności w autorytatywnych serwisach zewnętrznych, nad którymi nie mamy bezpośredniej kontroli. Chodzi zarówno o mainstreamowe media, jak i uznane portale branżowe, raporty, zestawienia czy publikacje eksperckie.

Z perspektywy odpowiedzi out‑of‑model liczy się nie tylko link – choć nadal jest ważny – ale przede wszystkim to, czy nasza marka, eksperci i produkty pojawiają się jako kontekst do danego tematu. Jeśli przy zapytaniach o konkretną kategorię w wielu źródłach powraca nazwa naszej firmy lub cytowany jest nasz ekspert, rośnie szansa, że zostaniemy wciągnięci do odpowiedzi jako przykład, rekomendacja lub przynajmniej neutralna wzmianka.

Dobrze zaplanowany digital PR może sprawić, że przy zapytaniach typu „najlepsze narzędzia do [X]”, gdy LLM robi grounding, trafia na artykuły w dużych portalach technologicznych, w których nasz produkt znajduje się w pierwszej trójce. Nawet jeśli użytkownik nie widzi klasycznego SERP‑a, w odpowiedzi AI pojawia się nasza marka – z krótkim opisem i często linkiem, który może wygenerować ruch o wyższej intencji zakupowej niż przeciętny klik z organicznych wyników.

Z punktu widzenia ROI digital PR przestaje być wyłącznie narzędziem budowania autorytetu domeny czy generowania zasięgu. Staje się kanałem „zasilania” modeli AI treściami, w których jesteśmy naturalnie obecni, co wpływa bezpośrednio na jakość i wolumen leadów z kanałów organicznych.

Aktualizacje i optymalizacja własnej strony

Trzecim filarem pozostaje oczywiście własna strona WWW. Choć w wielu przypadkach nie będzie ona jedynym ani głównym źródłem, z którego AI wyciąga informacje, pozostaje kluczowa – szczególnie wtedy, gdy już dziś zajmujemy widoczne pozycje w organicznych wynikach na zapytania „zasilające” odpowiedzi LLM.

Krytyczne jest, aby kluczowe strony były aktualne, merytoryczne i szybko indeksowane. W branżach, w których często pojawiają się zmiany (prawo, finanse, marketing, technologia), opóźnienie w aktualizacji o kilka tygodni może sprawić, że grounding searches AI ominą naszą stronę na rzecz konkurencji, która zareagowała szybciej.

Modele pobierają nie tylko suche fakty, ale też strukturalne wskazówki: nagłówki, podsumowania, FAQ, dane strukturalne (schema). Dobrze przygotowane FAQ lub sekcja „najczęściej zadawane pytania” na stronie produktowej mogą stać się dla AI wygodnym źródłem, które zostanie w dużej mierze przepisane do odpowiedzi. Z biznesowej perspektywy oznacza to większą szansę, że w wynikach typu AI Overview pojawi się nie tylko nazwa marki, ale również klarownie podana propozycja wartości.

Typowy błąd to traktowanie aktualizacji treści jako jednorazowego projektu. W modelu AI‑first aktualność kluczowych podstron staje się procesem ciągłym, bo to od niej zależy, czy w chwili zapytania będziemy w ogóle brani pod uwagę jako źródło groundingowe.

Co to oznacza w praktyce

Z poziomu zarządzania marketingiem najważniejsze jest jasne określenie, na jakie pytania użytkowników chcemy wpływać i czy będą one raczej in‑model, czy out‑of‑model. Dla pytań definicyjnych („co to jest [kategoria]”, „na czym polega [metoda]”) strategia będzie inna niż dla pytań aktualnych, porównawczych czy transakcyjnych.

W przypadku zapytań ponadczasowych trzeba przyjąć, że zmiana wizerunku w odpowiedziach AI będzie procesem kilkuletnim. Tu kluczowe jest pełne, wielokanałowe budowanie marki: raporty branżowe, content long‑form, książki, webinary, obecność ekspertów w mediach i na konferencjach. To inwestycja, która nie „odpali” jednym sprintem, ale może zadecydować o tym, czy za dwie–trzy generacje modeli AI będziemy naturalnym punktem odniesienia w danej kategorii.

Przy zapytaniach, w których AI musi sięgnąć po aktualne dane – na przykład „najlepsze narzędzia do [X] w 2026”, „zmiany w [regulacja] 2026”, „jaki CRM wybrać dla [branża]” – możemy planować konkretne kampanie wpływające na odpowiedzi w horyzoncie tygodni, a czasem dni. Wymaga to przedefiniowania klasycznego keyword researchu na rzecz mapowania tematów, które z dużym prawdopodobieństwem wywołują grounding searches.

Przykładowo software house specjalizujący się w e‑commerce może uznać, że jego priorytetem są odpowiedzi AI na pytania o „koszty wdrożenia sklepu online”, „porównanie platform e‑commerce” czy „jak wybrać agencję do budowy sklepu”. Zamiast ograniczać się do walki o pozycje 1–3 w Google, będzie systematycznie budował obecność: na własnym blogu, w artykułach porównawczych w mediach, w rankingach narzędzi, na YouTube i w materiałach edukacyjnych na LinkedIn.

Konsekwencją jest konieczność wprowadzenia do strategii SEO nowych wskaźników sukcesu. Klasyczny ruch organiczny i pozycje w SERP powinny być uzupełnione o udział w cytowaniach i wzmianek w odpowiedziach AI oraz o jakość leadów pochodzących z tych interakcji. Coraz więcej narzędzi oferuje funkcje monitorowania AI visibility – warto traktować je jako naturalne rozszerzenie standardowego monitoringu.

Dla zarządów i C‑levelu kluczowe jest z kolei przyjęcie perspektywy, że SEO w erze AI nie kończy się na własnej domenie. Chodzi o zbudowanie takiej sieci obecności w ekosystemie treści, aby niezależnie od tego, jakie źródła LLM wybierze do grounding searches, marka była tam „naturalnie” obecna i przedstawiana w pożądanym kontekście. To bezpośrednio przekłada się na widoczność, koszt pozyskania klienta oraz stabilność pipeline’u sprzedażowego.

Rekomendacje i wnioski końcowe

Po pierwsze, warto zmapować kluczowe pytania użytkowników i określić, które z nich są bardziej in‑model, a które out‑of‑model. Dla pierwszych planujemy działania długoterminowe (content, PR, obecność ekspercka), dla drugich – taktyczne kampanie SEO i PR nastawione na szybkie wejście do źródeł groundingowych.

Po drugie, opłaca się zainwestować w Barnacle SEO. Zidentyfikujmy 5–10 serwisów o wysokim autorytecie w naszej branży (portale, platformy społecznościowe, katalogi, porównywarki), w których możemy wzmocnić obecność marki. Zaplanujmy konkretne formaty: profile eksperckie, artykuły gościnne, wideo, case studies, udział w rankingach i zestawieniach.

Po trzecie, ustrukturyzujmy digital PR pod kątem AI. Każda kampania PR powinna mieć jasno określone tematy i zapytania, przy których chcemy być cytowani. Przygotujmy materiały (raporty, komentarze, analizy), które redakcje mogą wykorzystać jako referencję – to one z dużym prawdopodobieństwem trafią do grounding searches.

Po czwarte, zadbajmy o aktualność i techniczną gotowość własnej strony. Kluczowe treści powinny być odświeżane na bieżąco, a serwis – sprawnie indeksowany. Warto wdrożyć dane strukturalne, sekcje FAQ oraz czytelnie oznaczone moduły z odpowiedziami na pytania, które realnie pojawiają się w rozmowach z klientami i w wyszukiwarkach.

Po piąte, zacznijmy mierzyć widoczność w AI. Nawet prosty, ręczny monitoring (cykliczne sprawdzanie, czy marka pojawia się w odpowiedziach AI na wybrane pytania) da pierwszą bazę odniesienia. Z czasem warto wdrożyć narzędzia dedykowane monitorowaniu udziału w odpowiedziach AI w różnych wyszukiwarkach i modelach.

Na poziomie strategicznym przewagę zbudują te firmy, które jako pierwsze połączą klasyczne SEO, digital PR i budowę marki w spójny system zarządzania obecnością w odpowiedziach AI. To przesunięcie z myślenia o „ruchu z Google” w stronę zarządzania tym, jak modele opisują naszą kategorię, produkty i propozycję wartości – a więc ostatecznie, jak kształtują decyzje zakupowe naszych klientów.

Źródło: Moz.com