Google AI Overviews zadebiutowało w Polsce początkiem 2025 roku i wywróciło do góry nogami zasady gry w content marketingu. Firmy, które przez lata inwestowały wyłącznie w tradycyjne SEO, nagle odkryły, że ich treści znikają z pola widzenia użytkowników. Czy optymalizacja pod generatywne wyszukiwarki stanie się obowiązkową kompetencją każdego zespołu marketingowego w 2026? Jak wypadł w tym temacie mijający 2025?
GEO jako nowa dyscyplina marketingu
Pojawienie się skondensowanych odpowiedzi AI na szczycie wyników wyszukiwania Google zmieniło reguły widoczności marek w internecie. Użytkownicy coraz częściej otrzymują gotową odpowiedź bez konieczności klikania w linki, co przekłada się na spadki ruchu organicznego sięgające według analiz Senuto nawet 40–60 procent dla zapytań z podsumowaniem AI.
Ta zmiana wymusiła powstanie nowej specjalizacji: Generative Engine Optimization. GEO koncentruje się na tym, by treści marki były cytowane w odpowiedziach generowanych przez modele językowe, nie tylko wyświetlane w klasycznych wynikach wyszukiwania. Twórcy contentu muszą teraz walczyć o „pozycję zero” rozumianą nie jako featured snippet, lecz jako źródło informacji dla AI.
W reakcji na te przesunięcia rynek zaczął rozwijać narzędzia łączące generowanie treści z optymalizacją pod silniki generatywne. Wtyczka Yoast SEO od czerwca 2025 automatycznie tworzy plik llms.txt – swoistą mapę dla modeli językowych, która wskazuje im najważniejsze zasoby witryny. Platformy takie jak Surfer AI czy Content Toolkit od Semrush pozwalają tworzyć materiały zoptymalizowane jednocześnie pod klasyczne wyszukiwarki i odpowiedzi generatywne.
Podczas Google Marketing Live 2025 zapowiedziano wprowadzenie reklam do sekcji AI Overviews oraz udostępnienie nowych narzędzi kreatywnych opartych na modelach Veo i Imagen bezpośrednio w panelu Google Ads. To sygnał, że monetyzacja generatywnych wyników wyszukiwania nabiera tempa.
Generatywne wideo wchodzi do mainstreamu
Drugim wyraźnym trendem mijającego roku było przejście AI-generowanego wideo z fazy eksperymentalnej do codziennej praktyki produkcyjnej. Narzędzia takie jak Runway, Sora, HeyGen czy Synthesia przestały być ciekawostką technologiczną i stały się elementem standardowego planu zdjęciowego agencji oraz działów marketingu.
Produkcje hybrydowe, łączące tradycyjne nagrania z ujęciami wygenerowanymi przez modele AI, pojawiły się zarówno w kampaniach wizerunkowych, jak i w materiałach produktowych dla e-commerce. Marki mogą teraz szybko tworzyć dziesiątki wariantów kreacji dostosowanych do różnych kanałów dystrybucji bez proporcjonalnego wzrostu budżetu produkcyjnego.
Ta zmiana przesuwa barierę wejścia w produkcję wideo. Przestał nią być budżet – stał się nią pomysł. Multimodalność weszła do standardu, a content marketing ostatecznie przestał być synonimem wyłącznie tekstu.
Dwie szkoły wykorzystania AI w kampaniach
Rok 2025 przyniósł wyraźny podział na dwa podejścia do AI w reklamie. Pierwsze reprezentują kampanie, w których technologia pozostaje narzędziem wspierającym ludzką reżyserię. Przykładem są działania Plusa z wykorzystaniem motywów malarstwa i najnowszych smartfonów czy projekt Ministerstwa Energii tłumaczący energetykę jądrową. W obu przypadkach AI przyspieszała produkcję i pomagała testować warianty, ale klasyczny storyboard, rytm narracji i montaż pozostawały w rękach twórców.
Drugie podejście to kampanie, w których generatywna estetyka zdominowała odbiór kosztem spójności przekazu. Realizacje niektórych marek spotkały się z krytyką dotyczącą jakości i czytelności komunikatu, a w skrajnych przypadkach prowadziły do wycofania materiałów po negatywnych reakcjach odbiorców.
Na rynkach zagranicznych pozytywne przykłady pokazały potencjał AI w budowaniu angażujących formatów. Kampania Popeyes łącząca szybki komentarz kulturowy z narzędziami generatywnymi zdobyła popularność dzięki trafnemu wyczuciu momentu. Z kolei akcja Lidla, która oddała użytkownikom narzędzia do tworzenia własnych kreacji, zamieniła klientów w ambasadorów marki generujących viralowe treści.
Wniosek z 2025 roku brzmi prosto: AI daje przewagę, gdy marka zaczyna od pomysłu i dopiero potem dobiera technologię. Odwrócenie tej kolejności generuje kryzysy wizerunkowe.
Analityka marketingowa napędzana AI
Umocniła się również rola sztucznej inteligencji w analizie danych marketingowych. Narzędzia pokroju Brand24 czy zagraniczne Zoho Analytics pozwalają nie tylko monitorować wzmianki o marce, ale prowadzić zaawansowaną analizę sentymentu i identyfikować kształtujące się trendy w czasie rzeczywistym.
Rosnącą popularność zyskuje AnswerThePublic, które pomaga marketerom mapować pytania zadawane przez potencjalnych klientów. Dzięki temu zespoły contentowe mogą precyzyjniej dopasowywać tematy publikacji do faktycznych potrzeb informacyjnych odbiorców.
Marketerzy coraz częściej podejmują decyzje w oparciu o dane zamiast intuicji, co bezpośrednio przekłada się na wyższą efektywność działań contentowych i lepszą alokację budżetów.
Co przyniesie 2026 rok
Z perspektywy content marketingu nadchodzący rok będzie momentem, w którym optymalizacja pod odpowiedzi AI przestanie być dodatkiem do SEO i stanie się osobnym filarem strategii obok działań organicznych i płatnych. Już teraz pojawiają się ogłoszenia rekrutacyjne poszukujące specjalistów łączących kompetencje SEO, GEO i zarządzania treściami dla chatbotów.
Rynek odczuje też skutki spadającego ruchu organicznego. Dane z polskich wdrożeń AI Overviews wskazują na redukcję kliknięć rzędu 20–30 procent w wielu branżach. Ten trend prawdopodobnie się pogłębi, a zarządy firm zrozumieją, że brak widoczności w odpowiedziach generatywnych przekłada się na realny ubytek leadów i sprzedaży.
Upowszechni się standard llms.txt jako narzędzie porządkujące relację między modelami językowymi a treściami marek. Ten plik, bliższy koncepcji sitemap dla LLM niż klasycznemu robots.txt, pozwoli świadomie wskazywać modelom zasoby warte cytowania.
Przewagę zdobędą marki traktujące content jako zbiór konkretnych faktów, danych i procedur, nie zaś ogólnikowych deklaracji. Chatboty natychmiast porównują obietnice brandów z twardymi danymi, a modele chętniej przekazują dalej treści konkretne. Pisanie bez konkretów stanie się biznesowym samobójstwem – AI po prostu takich materiałów nie zacytuje. Wygrają firmy opierające komunikację na wewnętrznych danych, głosie klienta i wiedzy ekspertów zamiast na generycznych poradach skopiowanych od konkurencji.
Chcesz dowiedzieć się więcej na temat narzędzi AI, które w 2026 roku będą “must have” dla widoczności marek w chatbotach i wyszukiwarkach AI? Zapisz się na listę oczekujących Business Programme AI 2026.
Przeczytaj również: Jak osoby korzystające z AI wygrywają na rynku pracy?
