Katarzyna Kwartnik 
Opublikowano: 19.08.2025 
9 minut Jeszcze przez chwilę będziemy mówić o SEO i ruchu organicznym, ale w praktyce coraz rzadziej będziemy mieli na myśli to samo, co jeszcze rok temu.
Wyszukiwarka działa już zupełnie inaczej. Dziś optymalizujemy treści myśląc nie tylko o użytkownikach i robotach Google, ale też modelach językowych. Widoczność to już nie wyłącznie obecność w TOP 10 – coraz większe znaczenie ma to, czy Twoje treści wyświetlają się w odpowiedziach generowanych przez AI.
Pojawiają się zatem bardzo zasadne pytania o to, jak mierzyć wyniki działań SEO w nowej rzeczywistości. Poniżej podrzucam więc kilka pomysłów.
Jak mierzyć skuteczność SEO w erze AI?
Mimo, że pozycje mają dziś drugorzędne znaczenie, w świecie wyszukiwania zdominowanym przez AI wciąż walczysz o uwagę użytkownika i może nawet kliknięcia. Twoje treści mogą wpłynąć na odpowiedź modelu językowego, kształtować percepcję użytkownika i wzmacniać Twoją markę.
Aby tak się stało, warto uświadomić sobie zyskujące na znaczeniu zasady:
Widoczność ≠ kliknięcie
Twoje treści mogą być cytowane, parafrazowane czy w inny sposób użyte jako baza odpowiedzi dla modeli typu Gemini, Chat GPT czy Perplexity. Użytkownik może przeczytać Twoje przemyślenia i nawet je zapamiętać, ale jednocześnie nigdy nie kliknąć w link prowadzący do źródła.
To poniekąd smutne, ale oburzanie się na ten fakt nie wydaje się być opłacalną strategią. Liczy się to, że wciąż możesz dzięki swoim treściom budować swoją markę i kształtować wizerunek.
AI czyta inaczej niż człowiek
Sztuczna inteligencja nie doceni poetyckich nagłówków H2. Nie patrzy też na tekst jak na ciąg logicznych akapitów. AI rozbija strony na chunki, czyli fragmenty semantyczne, które przetwarza osobno.
W praktyce oznacza to, że Twoja cała strona nie musi być dobra. Wystarczy jeden dobry chunk. A to zmienia sposób optymalizacji.
Jakość to cytowalność
Twoje teksty muszą zasługiwać na cytowanie. Nie wystarczy, że są dobrze napisane czy nawet unikalne.
Sztuczna inteligencja musi je uznać za warte wykorzystania, a to wymaga odpowiedniej struktury, precyzji, kontekstu i wiarygodnych źródeł.
Dane to paliwo dla AI
Struktura treści, schema, tabele, listy, JSON-LD to dane wyjściowe dla modeli językowych. Chodzi o to, by zapewniać im kontekst w sposób, który mogą przetworzyć.
Dzięki temu masz największą szansę na to, że wykorzystają Twoje teksty w swoich odpowiedziach.
Marka jako sygnał wiarygodności
Marka, a właściwie jej reputacja, pomaga AI ocenić, czy dane źródło jest wiarygodne i czy warto je wykorzystać.
Jeśli Twoja domena bądź autor danego tekstu nie jest rozpoznawalny i kojarzony z danym tematem, AI może zignorować Twój content – nawet jeśli jest merytorycznie bezbłędny i potencjalnie wartościowy dla czytelników.
👉 Dowiedz się przy okazji, jak optymalizować treści pod kątem modeli językowych, AI Overviews i AI Mode.
18 nowych KPI w SEO w erze AI
W klasycznym SEO mierzyło się przede wszystkim kliknięcia i pozycje. Niektórzy zwracali jeszcze uwagę na wyświetlenia raportowane w Google Search Console.
Powoli traci to jednak sens. Dziś liczy się przede wszystkim sama obecność w wyszukiwarce i bycie dostrzeżonym przez AI.
Na jakie metryki zwracać więc uwagę?
1. Obecność w AI Overviews
Chodzi o to, czy Twoja strona jest linkowana w AI Overviews.
Możesz to sprawdzać ręcznie (najlepiej w Incognito) lub z wykorzystaniem narzędzi – taka funkcja jest dostępna z poziomu Senuto.
Można podejść też do tego tematu bardziej ogólnie i mierzyć coś, co możemy nazwać AI Visibility Rate – czyli cytowanie Twoich treści nie tylko w wyszukiwarce Google, ale modelach językowych w ogóle.
2. Chunk Retrieval Frequency
To metryka, która ma mierzyć, jak często konkretne fragmenty (chunki) Twoich treści są wykorzystywane w odpowiedziach AI.
Jeżeli wskaźnik jest wysoki, jest to sygnał, że tekst jest dobrze sformatowany, celnie trafia w intencję i jest łatwy do wykorzystania przez systemy typu RAG.
3. Embedding Relevance Score
Pokazuje, jak dobrze Twoje treści odpowiadają na pytanie z perspektywy AI.
Liczy się w tym wypadku sens, a nie konkretne słowa. Jeśli AI “odnosi wrażenie”, że mówisz o tym samym, nawet innymi słowami, istnieje większa szansa, że zaczerpnie odpowiedź właśnie z Twojej strony.
4. Attribution Rate in AI Outputs
Pokazuje, jak często AI przypisuje cytowane informacje Twojej marce, stronie lub konkretnemu autorowi.
Załóżmy, że w AI Overview pada zdanie: „Według raportu Senuto z 2024 roku…” – w takiej sytuacji nawet bez linka wiesz, czyje dane widzi użytkownik (i po cichu liczysz na to, że zapamięta Twoją markę).
5. AI Citation Count
To liczba wszystkich przypadków, gdy AI odwołuje się do Twoich treści. Może tu chodzić o wymienienie nazwy Twojej marki, domeny czy bezpośredni cytat.
Im wyższy wynik, tym większy zasięg i zaufanie w oczach modelu – nawet jeśli nie generuje to bezpośredniego ruchu.
6. Vector Index Presence Rate
AI operuje na bazach wektorowych, a nie klasycznych indeksach. To specjalny rodzaj baz danych, które przechowują nie tekst, a coś, co można określić mianem znaczeniowych reprezentacji – czyli wektory liczbowe.
Dzięki temu AI może błyskawicznie porównywać sens zapytań i treści, a nie tylko dopasowanie słów.
Wskaźnik ten pokazuje więc, ile Twoich treści zostało skutecznie zaindeksowanych w bazach wektorowych, z których korzystają modele AI.
7. Retrieval Confidence Score
To wskaźnik określający, z jaką pewnością AI wybiera Twój fragment jako źródło odpowiedzi.
Im wyższa ta wartość, tym większa szansa, że Twój tekst stanie się podstawą odpowiedzi, a nie content Twojej konkurencji.
8. RRF Rank Contribution
To wskaźnik, który pokazuje, jak duży wpływ mają Twoje treści na ostateczną odpowiedź generowaną przez AI – w przypadku, gdy model łączy wiele źródeł.
9. AI Model Crawl Success Rate
Pokazuje, jak skutecznie boty AI (np. GPTBot, ClaudeBot, Common Crawl) są w stanie odczytać i zindeksować Twoją stronę.
Jeśli dostęp jest utrudniony (np. przez blokady w pliku robots.txt, brak sitemapy albo zbyt dynamiczne treści) Twoje dane mogą w ogóle nie trafić do modeli. To trochę jak dawny crawl budget – ale w wersji dla modeli językowych.
10. Semantic Density Score
To KPI, który mierzy gęstość semantyczną Twoich treści. Chodzi tu o to, ile konkretnych, użytecznych i dobrze powiązanych informacji zawiera jeden chunk.
Im wyższa wartość semantyczna danego bloku, tym większa szansa, że AI go wybierze – bo znajdzie tam gotowe odpowiedzi, a nie bezwartościowe ogólniki.
11. Machine-Validated Authority
Wskaźnik, który mierzy autorytet Twojej strony, ale z perspektywy AI.
Liczy się m.in. jakość struktury treści, spójność tematyczna, obecność danych strukturalnych, autorów i wiarygodnych źródeł.
12. Attributed Influence Value (AIV)
To KPI zaproponowany przez Michaela Kinga w artykule, który znajdziesz pod tym linkiem.
Jest to wskaźnik, który mierzy wpływ Twojej treści na odpowiedź wygenerowaną przez AI.
Dziś w końcu nie chodzi już o to, czy ktoś odwiedził Twoją stronę, ale czy Twój content został wykorzystany jako inspiracja czy źródło wiedzy, które zasiliło model. Istotna jest sama obecność w zbiorach treningowych, cytowalność fragmentów i ich wpływ na finalną odpowiedź.
13. AI Brand Mentions
To informacja o tym, jak często Twoja marka jest wspominana w odpowiedziach generowanych przez AI – także, jeżeli nie jest linkowana.
14. Branded Search Volume
To metryka informująca o tym, ilu użytkowników wpisuje do wyszukiwarki nazwę Twojej marki po zetknięciu się z nią w odpowiedziach generowanych przez AI.
Możesz to mierzyć sprawdzając wzrost zapytań branżowych – np. w Google Search Console czy Senuto.
15. Click‑Through Rate w erze AI
Wciąż możesz śledzić stary dobry CTR, czyli współczynnik kliknięć – np. w AI Overviews. Oczywiście Google tego nie ułatwia i nie rozdziela w Search Console kliknięć z tej sekcji i pozostałej części wyszukiwarki.
Choć to klasyk, teraz CTR pokazuje, kto potrafi przekonać użytkownika do kliknięcia w momencie, gdy AI już pokazało odpowiedź (a przynajmniej jakąś jej część). Ma on więc podwójną wartość.
16. AI-Driven Engagement Rate
To metryka pokazująca, jaki procent użytkowników podejmuje działanie po zobaczeniu odpowiedzi AI, w której znalazła się Twoja treść.
Może to być kliknięcie, zapisanie strony czy dalsze przejście na Twoją witrynę. Jest to więc realny miernik wpływu obecności w wynikach generowanych przez modele.
17. AI Visibility Growth Trajectory
To wskaźnik śledzący tempo wzrostu widoczności Twoich treści w odpowiedziach generowanych przez AI.
Pokazuje, czy systematycznie zwiększasz obecność w strumieniu AI czy też Twój content stopniowo traci znaczenie.
18. Wzrost ruchu direct na stronie, która jest cytowana przez AI
Jeśli użytkownicy zapamiętali markę i wrócili do Ciebie bezpośrednio, to możliwe, że poznali ją właśnie dzięki generatywnym modelom.
W Google Analytics 4 możesz porównywać ruch direct na podstronach, które pojawiają się np. w AI Overviews.
Podsumowanie
Wyszukiwarka nie przypomina już tej sprzed roku, a wyszukiwanie rozszerza się o zupełnie nowe kanały.
Problem w tym, że na razie brakuje narzędzi, które pozwalałyby w pełni mierzyć efekty tej obecności. Część metryk można sprawdzać ręcznie, część zaczyna pojawiać się w narzędziach takich jak Senuto, ale duża część to wciąż koncepcje, które dopiero czekają na wdrożenie w praktyce.
Jedno jest jednak pewne – im szybciej nauczysz się myśleć o SEO w nowych kategoriach, tym większą przewagę zyskasz, gdy inni wciąż będą patrzeć na widoczność przez pryzmat wyłącznie starych dobrych rankingów.
—
Część KPI, wymienionych w artykule, jest efektem moich analiz i przemyśleń, ale znaczną część zaczerpnęłam z artykułu Duane’a Forrestera na Search Engine Land. W przypadku innych źródła pojawiają się w samym tekście.
