Search Engine Journal podsumowuje dane, które podważają sens targetowania wyników AI visibility. Marie Haynes przeanalizowała 12 miesięcy GA4 ze 100 witryn: ruch z ChatGPT konwertował na poziomie 13,8% wobec 3,02% dla Google organic, ale Google dało 96,5% wszystkich konwersji i 27 razy więcej niż wszystkie LLM razem. Wzrost sesji z ChatGPT zatrzymał się w sierpniu 2025, w okolicach premiery GPT-5. SEO Works pokazało przewagę rzędu 7,18% vs 6,08%, ale AI konwertowało gorzej na 23 z 63 porównywanych witryn, a w B2B product tylko 0,62 stawki organica. Kevin Indig sprawdził ukryty wpływ AI: po odfiltrowaniu sesji zaangażowanych wzrost Direct o 140,9% zmienił się w −1,0%, a w 632 testach na czterech markach placebo z błędnymi datami korelowało równie mocno jak właściwe opóźnienia. W maju 2026 AMEC opublikowało GEO Principles oraz dokument Data Quality Principles, który proponuje cztery pytania weryfikujące dane, m.in. trafność predykcyjną. Autor rekomenduje traktować ruch z AI jako diagnostykę, a nie cel, testować wynik AI visibility na zachowaniach klientów, prowadzić stałą bibliotekę promptów i dodać pole „Skąd o nas wiesz?” w formularzach. Najlepiej poparte inwestycje to earned authority: wzmianki o marce korelowały z widocznością w AI Overviews na 0,664, a branded search tylko na 0,392.
Źródło: Search Engine Journal — oryginalny artykuł ↗
Chcesz wiedzieć, jak ta zmiana wpłynie na Twoją stronę?
Nasz zespół analizuje każdą aktualizację Google w 48h i przekłada ją na konkretne działania dla klientów.
Bezpłatna analiza wpływu