Jak AI zmienia koncepcję intencji wyszukiwania?

Tradycyjny model intencji wyszukiwania jako podział na zapytania nawigacyjne, informacyjne i transakcyjne, ulega dziś dekonstrukcji. Wszystko przez to, że użytkownicy nie korzystają już z wyszukiwarki po to, by trafić na jakąś stronę internetową. 

W wielu przypadkach, oczywiście za sprawą AI, już wpisanie samego zapytania wystarczy, by poznać odpowiedzi na nurtujące pytania. Nie mówiąc już o tym, że coraz chętniej korzystamy też z chatbotów, które ową wyszukiwarkę zastępują. 

Czym jest Search Intent w 2026 roku?

Intencja wyszukiwania to wciąż powód, dla którego użytkownik wpisuje zapytanie – do wyszukiwarki czy modelu AI. Jednak dzięki AI, intencja ta przestała być liniowa. Dziś mamy do czynienia raczej z intencją konwersacyjną i wielowarstwową.

Jeszcze do niedawna, użytkownik wpisując zapytanie do Google, chciał trafić na konkretną stronę internetową. Nie szukał informacji w samej wyszukiwarce – ona była tylko środkiem do celu. 

Oto przykład, ilustrujący tę zmianę:

• Dawniej: Użytkownik wpisywał „kredyt hipoteczny kalkulator” (intencja transakcyjno-narzędziowa).
• Dziś: Użytkownik pyta: „Czy przy zarobkach 8 tys. netto i dwójce dzieci mam szansę na kredyt w 2026 roku i który bank ma teraz najniższe RRSO?” (intencja złożona: doradcza, informacyjna i porównawcza w jednym).

Sztuczna inteligencja potrafi rozbić takie zapytanie na czynniki pierwsze i dostarczyć odpowiedź, która zaspokaja wszystkie te potrzeby (intencje) naraz.

 👉 Zachęcam się też do przeczytania artykułu o Search Intent w klasycznym SEO. 

Dlaczego tradycyjne podejście do intencji zawodzi?

Klasyczne podejście do intencji wyszukiwania zakładało, że jeśli dobrze rozpoznasz potrzebę użytkownika i dostarczysz dopasowaną treść, kliknięcie jest tylko kwestią czasu. W erze AI ten mechnizm stracił rację bytu – użytkownik widzi przecież spersonalizowaną odpowiedź, zanim w ogóle zobaczy Twoją stronę.

Wpływ na taki stan rzeczy mają przede wszystkim następujące zjawiska:

• Zero-Click Searches. Jeśli intencją użytkownika jest czysta informacja (np. „ile kalorii ma awokado” lub „co to jest Search Intent”), AI poda mu odpowiedź na tacy. Użytkownik nie ma powodu, by klikać w Twój artykuł.
• Streszczanie poradników. AI doskonale radzi sobie z wyciąganiem esencji z generycznych instrukcji czy definicji. Jeśli Twój artykuł „Jak napisać CV” wygląda tak samo jak tysiąc innych, AI po prostu go streści w kilki punktach.
• Rozdzielenie intencji od źródła wiedzy. Dla modeli AI istotne jest udzielenie odpowiedzi, a nie wskazanie strony, która pierwotnie opublikowała informacje na dany temat. Nawet jeśli Twoja treść idealnie pokrywa intencje, użytkownik korzystający z funkcji AI, może nigdy na nią nie trafić. 

Jakie zapytania wpisują dziś użytkownicy i co chcą uzyskać?

Aby skutecznie planować content, musisz spojrzeć na intencje szerzej niż przez pryzmat starego podziału. W dobie AI warto wyróżnić następujące typy intencji:

Intencja złożona

Mamy z nią do czynienia w przypadku zapytań wielowątkowych, które AI rozbija na mniejsze części (to mechanizm query fan-out). Użytkownik nie szuka już jednej informacji, ale rozwiązania całego procesu.

Przykład zapytania, które wyraża taką intencję: Zaplanuj 3-dniowy wyjazd do Pragi dla rodziny z psem, uwzględniając restauracje wegańskie i parking podziemny.

Intencja predykcyjna 

Model bierze pod uwagę nie tylko bieżące zapytanie, ale też wcześniejsze działania użytkownika i kontekst całej sesji. AI interpretuje zapytanie jako kolejny krok w rozpoczętym procesie.

Oto przykłady zapytań, w których AI rozpozna taką intencję:

• A teraz dopasuj do tego odpowiednie wina, żeby zmieścić się w budżecie 200 zł. (Po wcześniejszym wygenerowaniu przepisu na kolację).
• Zrób z tego tabelę i dodaj kolumnę z szacowanym czasem realizacji każdego zadania. (Po otrzymaniu listy kroków w projekcie).
• Czy w takim razie muszę dokupić do tego zestawu dodatkowe przejściówki, jeśli mam MacBooka z 2023 roku? (Kontynuacja wątku o zakupie sprzętu audio).

Intencja weryfikacyjna i dowodowa 

Użytkownicy, zmęczeni generycznymi opisami i rankingami, szukają potwierdzenia w realnych doświadczeniach innych osób. Chcą znaleźć autentyczność, kontekst i szczerość opinii.

Przykłady zapytań, wyrażające taką intencję:

• Pokaż mi zdjęcia i opinie użytkowników, którzy używali tych butów w Tatrach zimą – czy faktycznie przemakają na szwach?
• Znajdź mi dyskusje na Reddit lub grupach FB o awaryjności tego silnika po przebiegu 200 tys. km. Co najczęściej pada?
• Porównaj skład tego kremu z wersją sprzed reformulacji. Czy nowa partia faktycznie zapycha pory, jak twierdzą recenzentki na TikToku?

Intencja decyzyjna 

To zapytania, w przypadku których użytkownik oczekuje, że AI pomoże mu podjąć decyzję na podstawie wielu zmiennych. To największe pole do popisu dla ekspertów i eksperckich treści.

Przykłady zapytań wyrażających taką intencję:

• Mam 5000 zł, pracuję zdalnie jako grafik i dwa razy w tygodniu dojeżdżam do biura 30 km. Bardziej opłaca mi się leasing nowego auta segmentu B czy zakup 10-letniej hybrydy za gotówkę?
• Wyślij mi porównanie tych trzech modeli pomp ciepła pod kątem poziomu hałasu i dostępności serwisu w województwie dolnośląskim. Którą wybrać do domu 120m²?
• Na podstawie moich wyników badań krwi i planu treningowego, wskaż 3 suplementy, które realnie poprawią moją regenerację, a które mogę sobie odpuścić.

Jak reagować na zmiany w intencji wyszukiwania?

Przede wszystkim musisz wyjść z roli dostawcy informacji, by stać się raczej doradcą i weryfikatorem. 

Skoro algorytmy Google i modele językowe potrafią same generować odpowiedzi na proste pytania, Twoja strategia musi skupić się na tym, czego sztuczna inteligencja nie posiada – czyli empatii, doświadczeniu i unikalnych danych.

Oto, jakie działania warto podjąć, by dostosować swoje działania do nowej rzeczywistości:

1. Audyt treści pod kątem AI-Resilience

Zacznij od przeanalizowania, które z Twoich treści wzbudzają mniejsze zainteresowanie użytkowników – z tego powodu, że ich intencję zaspokaja AI. 

Jakim rodzajom treści przyjrzeć się w szczególności?

• Zagrożone: Krótkie definicje, proste listy „TOP X”, instrukcje typu „jak sprawdzić IP”. W takich przypadkach intencja jest zaspokajana natychmiastowo na stronie wyników wyszukiwania – przez AI Overviews. 
• Bezpieczne: Treści wymagające autorytetu, subiektywnej opinii, analizy skomplikowanych zależności oraz treści oparte na autorskich badaniach czy doświadczeniach.

Oczywiście możesz łatwo sprawdzić, czy te założenia pokrywają się z rzeczywistością. Wystarczy, że sprawdzisz w Google Analytics na jakich podstronach ruch spadł, a na jakich utrzymuje się bez zmian. 

2. Strategia uwzględniająca Information Gain

Musisz dać użytkownikowi powód, żeby kliknął w Twoje treści. Samo dostarczanie generycznych informacji już nim nie jest.

Zrezygnuj więc z parafrazowania, a skup się na dostarczaniu unikalnej wartości (Information Gain).

Co dokładnie możesz robić?

• Publikuj własne przemyślenia, dane i statystyki. Zamiast cytować raporty sprzed dwóch lat, podziel się danymi ze swojej firmy lub wynikami ankiety przeprowadzonej wśród klientów.
• Pokazuj zaplecze. Opisuj błędy, nieudane eksperymenty i wyciągnięte z nich wnioski. AI rzadko przyznaje się do porażek, a to właśnie one budują największe zaufanie.
• Zrezygnuj z bardzo obszernych tekstów, pokrywających wszystkie wątki, które i tak można znaleźć gdzie indziej w sieci. Pisanie artykułu na 50 stron, który jest tylko dłuższą wersją tekstów konkurencji, już nie działa. Lepiej napisać 5 stron o czymś, czego nikt inny nie odnotował. 

3. Optymalizacja pod cytowania

Twoim celem nie powinno dziś być wyłącznie wskakiwanie na najwyższe pozycje na liście organicznych wyników wyszukiwania. Warto tworzyć treści również z myślą o tym, by wyświetlać się w odpowiedziach AI Overviews i być źródłem informacji cytowanym przez chatboty. 

I choć tak naprawdę wszystkie aktualne wytyczne dotyczące standardowego SEO mają tu zastosowanie, warto mieć na uwadze kilka dodatkowych szczegółów (jak np. konkretne odpowiadanie na pytania czy precyzyjne formułowanie wniosków).

👉 Więcej informacji na ten temat znajdziesz w artykule: Jak optymalizować treści pod AI Overviews, AI Mode i modele językowe?

4. Budowanie rozpoznawalności

Wyszukiwarki czy modele AI nie wyszukują już w Twoich treściach ciągów znaków (słów kluczowych), ale encji (konkretnych bytów/pojęć i relacji między nimi). Twoim celem jest sprawienie, by AI kojarzyło Twoją markę z daną dziedziną wiedzy.

Jak budować autorytet?

• Wzmacniaj sygnały E-E-A-T. Każdy artykuł powinien być podpisany przez autora z autentycznym bio, linkiem do LinkedIn i dowodami na jego wiedzę.
• Buduj spójny kontekst tematyczny marki. Jeśli poruszasz się raz w jednej dziedzinie, a innym razem w zupełnie niepowiązanych obszarach, sygnał staje się nieczytelny. Konsekwencja tematyczna ułatwia algorytmom jednoznaczne przypisanie Twojej marki do konkretnego obszaru wiedzy i zrozumienie, w czym faktycznie jesteś ekspertem.
• Zadbaj o obecność poza własną stroną. AI uczy się o Tobie na podstawie wzmianek w sieci. Gościnne występy w podcastach, cytowania w mediach branżowych czy opinie na niezależnych portalach to dziś paliwo dla Twojego SEO.
• Publikuj treści, do których inni muszą się odnieść. Autorskie dane, badania, frameworki, klasyfikacje czy nietypowe analizy zwiększają szansę, że Twoja marka stanie się źródłem, a nie tylko kolejnym komentarzem do cudzych wniosków.
• Zadbaj o spójny wizerunek w całym ekosystemie. Ta sama nazwa marki, ten sam opis działalności, ci sami autorzy i powiązania między nimi – na stronie, w mediach społecznościowych, w publikacjach zewnętrznych i bazach wiedzy.

Podsumowanie

AI nie traktuje zapytań jako wyizolowanych sygnałów, a jako element rozmowy, ciągu myśli i zapowiedź kolejnych doprecyzowań.

W nowym modelu wygrywają nie ci, którzy najlepiej wychwytują pojedynczą intencję, ale ci, którzy:

• rozumieją proces, w którym ta intencja się pojawia,
• dostarczają wiedzy tam, gdzie AI zaczyna się wahać,
• i potrafią być źródłem wiedzy, a nie tylko nośnikiem informacji.

Powodzenia!