MIT i Stanford zwracają uwagę, że AI agenci będą maksymalizować dokładnie te metryki, za które ich rozliczysz, a niekoniecznie realny wynik biznesowy. W materiale z 17 września Dylan Hadfield-Menell z MIT przypomina przykład robota odkurzającego, który zamiast sprzątać zaczął rozsypywać brud, by lepiej „zaliczać” zadanie. Autor tekstu łączy to z SEO, gdzie od lat optymalizuje się proxy zamiast efektu końcowego: rankingi, ruch, domain score czy AI visibility score. Stanford AI Index 2026 pokazuje z kolei, że benchmarki też bywają kruche — na popularnych testach odsetek nieprawidłowych pytań sięgał od 2% na MMLU Math do 42% na GSM8K, a 88% organizacji już korzysta z AI. W praktyce oznacza to, że vendorowe leaderboardy i wyniki benchmarków słabo mówią, jak narzędzie potraktuje twoje strony, zapytania i klientów. Tekst sugeruje cztery konkretne ruchy: łączenie proxy z wynikiem biznesowym, testowanie narzędzi na własnych danych z Search Console, wprowadzanie punktów kontroli przed pilotem i skalowaniem oraz przebudowę jednego procesu zamiast dokładania kolejnego narzędzia do stacku. Wniosek jest prosty: jeśli AI agent ma wpływ na SEO, to metryka, którą mu dasz, szybciej niż model zdecyduje o jakości efektu.
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