Jak wybrać tematy artykułów w erze wyszukiwania AI?

Z perspektywy osób, które zajmują się tworzeniem treści, popularność korzystania i funkcji AI wpłynęła na następujące kwestie:

• Użytkownicy nie szukają dziś odpowiedzi na proste pytania w artykułach – otrzymują je za pośrednictwem modeli AI.
• Pozycjonowanie, a więc i tworzenie treści na ogólne, informacyjne frazy, nie ma dziś sensu – to obszar, który zagospodarowało AI.

Najprostsza odpowiedź na pytanie z tytułu tego artykułu brzmi więc następująco: Twórz treści dotyczące tematów, które autentycznie ciekawią użytkowników (ergo mogą generować ruch), a odpowiedzi generowane w tych obszarach przez AI nie są dla nich wystarczające lub z jakichś względów szukają ludzkiego pierwiastka.

Poniżej dzielę się bardziej szczegółowymi obserwacjami.

Nie twórz prostych treści definicyjnych

Kiedyś konkurowało się na tym polu z Wikipedią, dziś konkurujesz z AI Overviews i każdym modelem językowym, który dostarcza bardziej precyzyjnych odpowiedzi niż większość artykułów.

Jeżeli więc planujesz napisać artykuł w stylu „Co to jest CRM?” i jedynym jego celem ma być wyjaśnienie, czym jest CRM, zastanowiłabym się dwa razy. Podobnie zresztą z innymi prostymi zapytaniami w stylu „Ile kalorii ma jabłko” czy „Jak długo gotować jajko na twardo?”.

Odpowiedzi na tego typu pytania użytkownik uzyska dziś bez opuszczania Google.

Dowiedz się więcej o zero-click searches.

Nie powielaj informacji – publikuj to, czego inni nie mają

Jeśli w sieci funkcjonują już artykuły na dany temat, model AI może bez problemu zebrać zawarte w nich informacje i przedstawić je użytkownikowi w jednej odpowiedzi. Kolejny artykuł, który powtarza ten sam zestaw informacji za pomocą innych słów, jest po prostu zbędny.

Chodzi o to, by wnosić coś nowego – w innym wypadku nie ma sensu pisać.

To podejście, które oficjalnie rekomenduje Google.

W zaktualizowanym w lipcu 2026 roku poradniku dotyczącym optymalizacji witryn pod kątem funkcji opartych na generatywnej AI jedna z głównych rekomendacji brzmi: twórz wartościowe treści, które nie są powszechnie dostępne.

Google podkreśla znaczenie unikalnego punktu widzenia, wiedzy autora i doświadczenia z pierwszej ręki. Gigant zaleca, aby nie powtarzać tego, co zostało już powiedziane przez innych lub co można łatwo wygenerować za pomocą modelu AI.

Dowiedz się więcej o Information Gain.

Twórz recenzje, porównania, zestawienia i wszystkie inne typy treści, które ludzie czytają dla opinii

Jednym z powodów, dla których ludzie wciąż czytają artykuły, jest to, że chcą znać perspektywę autora i jego doświadczenia.

Mogą mieć taką potrzebę np. przed zakupem produktu czy usługi, wyborem narzędzia czy podróżą. W końcu jeżeli chcę przeczytać recenzję aparatu, chcę wiedzieć, co uważa o nim fotograf, którego opinię cenię, a nie tylko poznać średnią z kilkuset recenzji zsyntezowanych przez model.

Pewnie zawsze będzie też istniało grono purystów, którzy będą szukać tego typu informacji u źródła.

Jeżeli recenzja ogranicza się jednak do przepisania specyfikacji producenta i zebrania informacji dostępnych w innych miejscach, AI rzeczywiście może ją zastąpić. Jeżeli pokazuje doświadczenie autora, staje się źródłem, z którego AI może co najwyżej skorzystać.

Nie ignoruj tematów tylko dlatego, że mają małą liczbę wyszukiwań

Curiosity doesn’t always fit into keywords.

To cytat z nikogo innego, a Google (źródło), który doskonale obrazuje to, jak zmienił się sposób wyszukiwania.

Nie wpisujemy już do wyszukiwarki wyłącznie ogólnych haseł. Tworzymy różnorodne, rozbudowane sformułowania – zapytania, które użytkownicy kierują do AI mode są trzy razy dłuższe od tradycyjnych. Precyzujemy swoje potrzeby, bo nie musimy już silić się na to, by dopasować pytanie do sposobu działania wyszukiwarki.

Wyszukiwanie staje się więc coraz bardziej zindywidualizowane, a zapytania różnorodne – dlatego wolumen pojedynczej frazy coraz gorzej oddaje rzeczywiste zainteresowanie danym problemem. Użytkownicy mogą opisywać tę samą potrzebę na dziesiątki różnych sposobów, a każde z tych zapytań osobno będzie generować niewiele wyszukiwań.

Nie tylko evergreen, ale też newsjacking

Na fali upowszechnienia się rozwiązań AI niektórzy eksperci (np. tu) stawiają tezy, że strategia evergreen oparta na wyszukiwaniu fraz z dużym wolumenem i budowaniu wokół nich informacyjnych artykułów przestaje działać.

Można pójść nawet o krok dalej i stwierdzić, że zdecydowana większość artykułów pisanych kiedyś wyłącznie pod SEO nie ma większego sensu.

Alternatywą jest newsjacking, czyli tworzenie treści newsowych czy eksperckich w tematach, które dopiero zyskują popularność – i często szybko ją tracą. Ich regularne publikowanie może jednak zapewnić stały przypływ ruchu.

Osobiście nie wybierałabym pomiędzy jednym a drugim. Evergreeny (pisane z uwzględnieniem Information Gain) powinny budować bazę, a newsjacking pozwalać wykorzystywać krótkotrwałe skoki zainteresowania.

I tak, rola tekstów newsowych zdecydowanie rośnie – także w kontekście bycia źródłem wiedzy dla AI.

Przeczytaj też od razu: Czym jest evergreen content i czy warto go tworzyć w dobie AI?

Stań się źródłem dla AI

W dobie AI warto tworzyć treści, które będą cytowane przez AI ;)

Największy potencjał mają więc artykuły prezentujące oryginalne informacje po raz pierwszy – własne badania i dane, wyniki testów, case studies, wypowiedzi ekspertów, nowe informacje czy obserwacje wynikające z doświadczenia.

Nie zawsze musisz jednak dostarczać czytelnikom zupełnie nową wiedzę. Czasem wystarczy nowa interpretacja, doświadczenie albo głębsza analiza istniejących danych.

Oczywiście treści powinny być też konkretne i napisane w przystępny (zarówno dla algorytmów, jak i ludzkich czytelników) sposób.

Dowiedz się więcej o tym, jak tworzyć treści, które będą cytowane przez AI.

Wybieraj tematy wymagające wyczucia, kontekstu lokalnego lub oceny etycznej

Nie na wszystkie pytania można udzielić jednej, poprawnej odpowiedzi. W niektórych przypadkach znaczenie ma lokalny kontekst, normy społeczne, doświadczenie autora bądź ocena tego, co w danej sytuacji jest rozsądne czy właściwe.

Dotyczy to np. tematów związanych z prawem, kulturą, wychowaniem, pracą, relacjami czy prowadzeniem biznesu na konkretnym rynku.

Jasne, że model AI może zebrać argumenty i przedstawić różne perspektywy. Użytkownik może jednak nadal chcieć wiedzieć, jak daną sytuację ocenia ktoś, kto rzeczywiście zna realia konkretnej branży, kraju czy środowiska.

Oto przykłady takich tematów:

• Czy marka powinna zabierać głos w sprawach politycznych i społecznych?
• Gdzie przebiega granica między personalizacją reklamy a naruszaniem prywatności?
• Czy wykorzystywanie danych klientów do trenowania modelu AI jest etyczne?
• Czy warto publikować ceny usług na stronie internetowej?
• Jak odpowiadać na negatywne opinie klientów, żeby nie eskalować konfliktu?
• Czy używanie AI do pisania pracy dyplomowej jest oszustwem?
• Jak zachować się w saunie w Finlandii, Niemczech i Polsce?
• Czy zostawiać napiwek w restauracji w Japonii / USA / Polsce?
• Jak ubrać się na spotkanie biznesowe w Dubaju?

Jak szukać tematów, które warto pisać w dobie AI?

Klasyczna analiza słów kluczowych może być dobrym punktem wyjścia, ale niestety nie jest już wystarczająca. Nie pokazuje bowiem całego spektrum pytań i problemów użytkowników, zwłaszcza tych bardziej szczegółowych, formułowanych na wiele różnych sposobów.

Co zatem robić?

• Wykorzystaj swoją wiedzę i znajomość branży.
• Śledź trendy i staraj się szybko opisywać nowe tematy, pojawiające się w Twojej branży.
• Analizując słowa kluczowe, szczególną uwagę zwracaj na te z długiego ogona i pytania.
• Sprawdzaj sekcję „Inni wyszukiwali również”.
• Analizuj odpowiedzi sztucznej inteligencji w tematach, które rozważasz. Staraj się odnaleźć istotne wątki, których nie porusza.
• Przeglądaj miejsca, w których użytkownicy rozmawiają między sobą. Może to być Reddit, fora, grupy na Facebooku czy komentarze pod filmami i postami ekspertów (np. na LinkedInie). Staraj się poznać realne pytania Twoich potencjalnych czytelników i różne aspekty poszczególnych tematów.
• Zaglądaj do Google Search Console. Szczególnie interesujące mogą być dłuższe zapytania, które już generują wyświetlenia Twojej strony, mimo że nie masz jeszcze tekstów, które bezpośrednio na nie odpowiadają. Możesz wyeksportować frazy, które notują np. mniej niż 10 wyszukiwań lub zawierają określoną liczbę wyrazów.

Przeczytaj też od razu query fan-out. To mechanizm, który polega na tym, że modele językowe generują równolegle dodatkowe, powiązane zapytania, aby kompleksowo podejść do pytania użytkownika. Takie przewidywanie kolejnych wątków jest dziś bardzo istotne przy tworzeniu treści.

Jak ocenić, czy warto napisać dany artykuł?

Pomogą Ci w tym następujące pytania:

1. Czy temat odpowiada na rzeczywisty problem mojego odbiorcy?
2. Czy użytkownik potrzebuje w tym obszarze czegoś więcej niż krótkiej odpowiedzi AI?
3. Czy mogę wnieść do artykułu coś, czego nie ma konkurencja?
4. Czy temat daje przestrzeń na pokazanie własnej opinii lub punktu widzenia?
5. Czy mam doświadczenie w tym obszarze, dane albo przykłady związane z tym zagadnieniem?
6. Czy odpowiedź wymaga porównania, interpretacji albo podjęcia decyzji?
7. Czy w tym temacie znaczenie ma kontekst branżowy, lokalny albo aktualna sytuacja?
8. Czy informacje dostępne w sieci są niepełne, sprzeczne albo nieaktualne?
9. Czy użytkownik po przeczytaniu artykułu będzie wiedział lub potrafił coś więcej niż po przeczytaniu odpowiedzi wygenerowanej przez AI?

Nie chodzi o to, by potencjalny temat spełniał wszystkie warunki. Im więcej jednak odpowiedzi twierdzących, tym większa szansa, że warto go eksplorować – mimo sztucznej inteligencji.

Podsumowanie

Nie szukałabym dziś na siłę tematów odpornych na wpływ AI. Możliwości modeli będą tylko rosnąć – z dużym prawdopodobieństwem można stwierdzić, że tematy, które dziś są dla nich wyzwaniem, za X miesięcy czy lat przestaną nim być.

Najlepszą strategią jest wybieranie tematów, w których masz coś do dodania ponad to, do czego AI może już sięgnąć. Oczywiście jednocześnie musi być to interesujące dla odbiorców.