Jak ChatGPT, Perplexity i Gemini wybierają, które firmy polecić klientom?

Jeszcze kilka lat temu droga klienta wyglądała dość przewidywalnie. Wpisywał w Google „agencja SEO Gdańsk”, „dobry producent okien” albo „kancelaria podatkowa Warszawa”, przeglądał wyniki i wybierał jedną z firm.

Dzisiaj coraz częściej zadaje pytanie inaczej:

• „Jaką agencję SEO z Trójmiasta wybrać dla firmy B2B?”

• „Poleć mi trzy dobre kancelarie podatkowe w Warszawie.”

• „Która firma produkująca hale stalowe jest godna uwagi?”

W odpowiedzi może dostać kilka konkretnych marek od ChatGPT, Perplexity albo Gemini. Czasami wraz z linkami i źródłami. Czasami bez nich.

I tu zaczyna się problem dla marketingu.

Dlaczego AI wskazało właśnie te firmy? Dlaczego konkurencja pojawiła się w odpowiedzi, a nasza marka nie? Czy istnieje odpowiednik pozycji numer 1 w Google?

Nie istnieje jeden publiczny algorytm, według którego ChatGPT, Gemini czy Perplexity przydzielają firmom punkty. Dostawcy tych systemów nie publikują wag poszczególnych czynników.

Możemy jednak bardzo dużo powiedzieć o mechanizmie wyboru źródeł, ponieważ firmy takie jak OpenAI, Google, Microsoft i Perplexity opisują sposób wyszukiwania, crawlowania i pozyskiwania aktualnych informacji.

A z tego wynika dość konkretny obraz.

Czym różni się rekomendacja AI od pozycji w Google?

W klasycznej wyszukiwarce użytkownik otrzymuje listę wyników. Nawet jeśli na jej kolejność wpływają setki sygnałów, efekt końcowy jest łatwy do zobaczenia: strona znajduje się wyżej albo niżej.

Asystent AI wykonuje dodatkowy krok.

Najpierw interpretuje intencję użytkownika, następnie może wyszukać kilka różnych zestawów informacji, porównać znalezione źródła, a dopiero później zbudować własną odpowiedź.

Google opisuje w przypadku swoich funkcji AI m.in. mechanizm query fan-out. Jedno pytanie użytkownika może zostać rozłożone na wiele równoległych zapytań dotyczących różnych części problemu.

Podobnie działa ChatGPT Search. OpenAI informuje, że pytanie użytkownika może zostać przekształcone w jedno lub kilka bardziej precyzyjnych zapytań wysyłanych do dostawców wyszukiwania, a po przeanalizowaniu pierwszych wyników system może wykonać kolejne wyszukiwania.

To zasadnicza różnica.

Jeżeli zapytasz:

„Jaka agencja SEO będzie dobra dla producenta B2B z Gdańska, który chce wejść na rynek niemiecki?”

system nie musi szukać wyłącznie stron odpowiadających dokładnie temu zdaniu. Może badać osobno agencje SEO z Gdańska, doświadczenie B2B, SEO międzynarodowe, rynek niemiecki, opinie o firmach czy konkretne realizacje.

Dlaczego nie istnieje jedna „pozycja w ChatGPT”?

Odpowiedź może zależeć od:

• sposobu sformułowania pytania,

• lokalizacji użytkownika,

• wcześniejszego kontekstu rozmowy,

• aktualnie znalezionych źródeł,

• używanego modelu i funkcji wyszukiwania,

• zmian zachodzących w samym systemie.

ChatGPT może dodatkowo wykorzystywać przybliżoną lokalizację wynikającą z adresu IP, a po zgodzie użytkownika również dokładniejszą lokalizację urządzenia. Dlatego pytania „na którym miejscu jestem w ChatGPT?” nie należy traktować tak samo jak pytania o pozycję frazy w Google.

Znacznie lepsze są wskaźniki takie jak częstotliwość występowania marki, udział w odpowiedziach, kolejność wymieniania, cytowania, źródła oraz sentyment rekomendacji.

Dwa tryby: wiedza modelu i wyszukiwanie aktualnych informacji

Trzeba również odróżnić wiedzę zapisaną podczas trenowania modelu od informacji pobieranych na bieżąco. Model może znać dużą markę bez wykonywania wyszukiwania. Jednak kiedy pytanie wymaga świeżych danych, porównania ofert, lokalnej firmy albo aktualnych opinii, coraz większego znaczenia nabiera retrieval, czyli pobranie informacji z internetu lub innych bieżących źródeł.

Dlatego w profesjonalnym pozycjonowaniu w AI nie chodzi o „nauczenie ChatGPT nazwy firmy”, lecz o zbudowanie takich sygnałów w internecie, aby system potrafił firmę odnaleźć, prawidłowo zidentyfikować i uznać za odpowiednią do konkretnego pytania.

Skąd ChatGPT, Perplexity i Gemini biorą informacje o firmach?

Wszystkie trzy systemy mogą korzystać z aktualnych danych internetowych, ale robią to w nieco inny sposób.

Nie oznacza to, że istnieją trzy zupełnie niezależne strategie marketingowe. Duża część fundamentów jest wspólna.

Różni się przede wszystkim droga, którą informacja dociera do odpowiedzi.

ChatGPT – wyszukiwanie, OAI-SearchBot i lokalizacja

OpenAI posiada własnego robota OAI-SearchBot służącego do odnajdywania stron, które mogą pojawiać się w wynikach ChatGPT Search. Firma informuje wprost, że zablokowanie tego robota może ograniczyć możliwość prezentowania treści strony w odpowiedziach i cytowaniach.

ChatGPT korzysta również z zewnętrznych dostawców wyszukiwania. Dokumentacja OpenAI wymienia w tym kontekście m.in. Microsoft, a Microsoft sam wskazuje, że Bing zasila doświadczenia wyszukiwawcze wykorzystywane m.in. przez ChatGPT. Przy pytaniach lokalnych dochodzi kolejny element: lokalizacja użytkownika. Dlatego firma działająca w Gdańsku może być oceniana w innym kontekście niż ta sama firma przy zapytaniu użytkownika z Krakowa.

Perplexity – wyszukiwanie na żywo i cytowania

Perplexity jest najbardziej zbliżone do wyszukiwarki połączonej z modelem językowym.

Firma deklaruje, że podczas zadawania pytania przeszukuje internet w czasie rzeczywistym, zbiera informacje z wielu źródeł i na tej podstawie konstruuje odpowiedź. Źródła są następnie widoczne jako cytowania. Perplexity korzysta z robota PerplexityBot i respektuje reguły robots.txt. Jeżeli dostęp do treści zostanie zablokowany, system może nadal znać domenę czy nagłówek, ale nie powinien indeksować pełnej treści strony.

W praktyce oznacza to, że w Perplexity szczególnie łatwo zobaczyć zależność pomiędzy pytaniem, odpowiedzią i materiałami, które posłużyły do jej przygotowania. To także świetne miejsce do badania konkurencji. Jeżeli Perplexity regularnie rekomenduje konkurenta, można sprawdzić nie tylko samą odpowiedź, ale również publikacje, rankingi i strony, z których zaczerpnięto informacje.

Gemini – Google Search i Google Maps

Gemini posiada bardzo silne połączenie z ekosystemem Google.

Przy wyszukiwaniu miejsc Gemini może wykorzystywać publiczne informacje pochodzące z Map Google, w tym nazwy firm, adresy, strony WWW, oceny i godziny otwarcia. W przypadku generatywnych funkcji samej wyszukiwarki Google fundament jest jeszcze bardziej oczywisty.

Google informuje wprost, że AI Overviews i AI Mode korzystają z jego podstawowych systemów rankingowych i jakościowych oraz pobierają aktualne dokumenty z indeksu Google. Dlatego firma, która zaniedbuje widoczność w Google, próbuje jednocześnie konkurować w Gemini z jedną ręką związaną za plecami.

Co decyduje o tym, którą firmę wskaże AI?

Nie znamy kompletnej listy sygnałów ani ich wag.

Możemy jednak wskazać kilka elementów, bez których szanse na regularne rekomendacje wyraźnie maleją.

1. System musi mieć dostęp do informacji

Najlepszy poradnik świata nie pomoże, jeśli robot nie może go pobrać.

Problemy mogą powodować między innymi błędne reguły robots.txt, zabezpieczenia CDN, blokady botów, problemy z renderowaniem strony czy brak indeksacji.

Google w swoich wytycznych dotyczących funkcji generatywnej AI wymienia możliwość crawlowania jako jeden z podstawowych warunków. OpenAI zaleca udostępnienie strony robotowi OAI-SearchBot, a Perplexity stosuje własnego PerplexityBot.

2. Treść musi wnosić informacje, których nie ma wszędzie

AI może bardzo łatwo streścić dziesięć stron powtarzających te same ogólniki.

Trudniej zastąpić źródło zawierające:

• własne dane,

• doświadczenia z realizacji,

• dokładnie opisane przypadki,

• konkretne porównania,

• wyniki badań,

• zdjęcia i dokumentację,

• autorską metodologię,

• dane techniczne,

• odpowiedzi wynikające z rzeczywistego doświadczenia ekspertów.

Google określa takie materiały jako non-commodity content, czyli treść, której nie da się łatwo zastąpić kolejnym podobnym tekstem. W swoim przewodniku z 2026 r. wskazuje ją jako jeden z głównych kierunków optymalizacji pod funkcje generatywne. To jedna z najważniejszych zmian w myśleniu o content marketingu. Nie chodzi już tylko o stworzenie „artykułu na frazę”. Trzeba stworzyć źródło, z którego warto zaczerpnąć odpowiedź.

3. Informacje o firmie powinny być jednoznaczne

Jeżeli w pięciu miejscach internet opisuje firmę na pięć różnych sposobów, system musi rozstrzygnąć, które dane są aktualne. Szczególnie istotne jest to w wyszukiwaniu lokalnym.

Nazwa, adres, telefon, domena, zakres usług, lokalizacja, godziny działania czy profile firmowe powinny tworzyć spójny obraz podmiotu.

W przypadku Google ogromne znaczenie operacyjne ma aktualny Profil Firmy i Mapy. Google wprost rekomenduje aktualizowanie danych Business Profile przy optymalizacji obecności w funkcjach AI.

Microsoft analogicznie zaleca firmom lokalnym aktualizację informacji w Bing Places.

4. Liczy się to, co o firmie mówią inni

Własna strona firmy mówi:

„jesteśmy świetną kancelarią”.

Artykuł branżowy mówi:

„kancelaria X specjalizuje się w międzynarodowym prawie podatkowym”.

Ranking wymienia ją wśród pięciu polecanych podmiotów.

Klient wystawia opinię.

Portal branżowy cytuje jej eksperta.

Partner opisuje wspólną realizację.

To zupełnie inna struktura dowodów.

Jeżeli podobne informacje pojawiają się w wielu niezależnych miejscach, system ma więcej materiału do potwierdzenia, czym firma się zajmuje i w jakim kontekście warto ją uwzględnić. Nie oznacza to, że znamy matematyczną „wagę wzmianek”. Nie znamy. Wiemy natomiast, że systemy wyszukujące odpowiedzi korzystają z wielu źródeł, a nie wyłącznie ze strony zainteresowanej firmy.

ChatGPT, Perplexity i Gemini nie mają identycznych priorytetów

Strategia powinna mieć wspólny fundament, ale warto uwzględnić różnice między platformami.

ChatGPT – szeroki konsensus i różne źródła wyszukiwania

ChatGPT może wykonać kilka wyszukiwań i syntetyzować informacje z różnych miejsc. Dlatego mocna obecność marki w szerokim ekosystemie internetowym jest bezpieczniejszą strategią niż próba „optymalizacji strony pod jednego bota”. Ważne są własna strona, źródła branżowe, materiały eksperckie, recenzje, profile firmowe i wyniki klasycznych wyszukiwarek.

Perplexity – aktualność i źródła widoczne jak na dłoni

Perplexity bardzo mocno eksponuje źródła odpowiedzi.

Jeżeli firma publikuje wartościowy raport, zestawienie, badanie albo eksperckie wyjaśnienie konkretnego problemu, może zostać wykorzystana jako źródło nawet wtedy, gdy sama marka nie jest największym graczem na rynku.

Perplexity zaczęło również oznaczać część domen jako źródła rządowe, akademickie lub zaufane i opisuje kryteria związane m.in. z autorstwem oraz standardami redakcyjnymi. To jednak nie znaczy, że wyłącznie oznaczone domeny są wykorzystywane, ale dobrze pokazuje kierunek rozwoju systemu.

Gemini – nie ignoruj całego ekosystemu Google

W Gemini znaczenie infrastruktury Google jest szczególnie widoczne. Dotyczy to klasycznego indeksu Google, ale przy zapytaniach lokalnych również Map i informacji o konkretnych miejscach.

Google dodatkowo deklaruje, że funkcje AI w wyszukiwarce bazują na jego dotychczasowych systemach rankingowych. Z tego powodu przeciwstawianie „GEO” klasycznemu SEO jest w przypadku Google szczególnie nietrafione.

Dlaczego AI poleca konkurencję zamiast Ciebie?

Najczęstsza odpowiedź brzmi:

bo internet dostarczył systemowi więcej przekonujących informacji o konkurencie.

To nie musi oznaczać, że konkurent ma lepszą usługę.

Model nie odwiedził obu firm jako tajemniczy klient. Nie spędził miesiąca na testowaniu produktu. Nie rozmawiał z działem obsługi.

Ocenia materiał, do którego ma dostęp.

Firma przeciętna biznesowo, ale świetnie opisana w internecie, może więc być łatwiejsza do rekomendowania niż znakomity przedsiębiorca praktycznie niewidoczny poza własną stroną.

Jak sprawdzić, kto zajmuje Twoje miejsce?

Zamiast jednego pytania warto stworzyć zestaw powtarzalnych promptów odpowiadających prawdziwym sytuacjom zakupowym.

Przykładowo dla kancelarii mogą to być pytania o:

• „dobrą kancelarię dla spółki z kapitałem zagranicznym”,

• „prawnika od sporów wspólników w Gdańsku”,

• „kancelarię podatkową dla e-commerce”,

• „firmę do obsługi prawnej producenta eksportującego do Niemiec”.

Dopiero kilkadziesiąt podobnych scenariuszy zaczyna pokazywać wzorzec.

Następnie sprawdź źródła konkurenta

Jeżeli konkurent pojawia się regularnie, warto ustalić:

• kto o nim pisze,

• gdzie posiada profile,

• z jakich zestawień korzysta AI,

• jakie treści z jego strony są cytowane,

• jakiego rodzaju dowody potwierdzają jego kompetencje.

To znacznie wartościowsza informacja niż samo stwierdzenie: „ChatGPT nas nie wymienił”.

Pięć mitów o pozycjonowaniu firmy w AI

Mit 1: wystarczy dodać llms.txt

Nie. Przynajmniej w przypadku Google sprawa jest już wyjątkowo klarowna.

Google w 2026 r. oficjalnie poinformował, że nie wykorzystuje llms.txt do zwiększania widoczności ani rankingów w Google Search i jego generatywnych funkcjach. Nie jest też wymagany żaden specjalny „plik dla AI”.

Dla ChatGPT ważniejsza jest poprawna dostępność dla OAI-SearchBot, a dla Perplexity – PerplexityBot.

Mit 2: wystarczy zdobywać jak najwięcej wzmianek o marce

Sztuczne produkowanie setek bezwartościowych wzmianek nie jest strategią.

Liczy się kontekst, wiarygodność źródła i informacja, którą źródło wnosi. Jedna szczegółowa publikacja branżowa opisująca doświadczenie firmy może mieć znacznie większą wartość informacyjną niż kilkadziesiąt automatycznych profili.

Mit 3: GEO zastępuje SEO

To jeden z najbardziej szkodliwych skrótów myślowych.

Google mówi wprost, że podstawowe praktyki SEO pozostają fundamentem jego wyszukiwania generatywnego, a Microsoft deklaruje podobną zależność dla Binga i Copilota.

AI dodaje nowe powierzchnie ekspozycji i nowe sposoby pomiaru, ale nie znosi technicznej dostępności, indeksowania, jakości treści, linkowania czy znaczenia autorytetu domeny. Dlatego działania związane z AI powinny uzupełniać klasyczne pozycjonowanie stron, a nie próbować zastępować jego fundamenty kolejnym modnym skrótem.

Mit 4: można osiągnąć stałe TOP 3 w ChatGPT

Nie ma stabilnego odpowiednika TOP 3 znanego z SERP.

Można natomiast zwiększać prawdopodobieństwo pojawiania się marki w określonych klasach pytań i mierzyć, jak często do tego dochodzi.I to jest istotne rozróżnienie.

Mit 5: trzeba wdrożyć specjalne dane strukturalne dla AI

Google jednoznacznie stwierdza, że nie wymaga specjalnego Schema.org ani dodatkowych danych strukturalnych do obecności w AI Overviews i AI Mode.

Nie oznacza to, że structured data jest bezwartościowe. Nadal pomaga klasycznej wyszukiwarce rozumieć treść i może umożliwiać uzyskanie rozszerzonych wyników. Po prostu nie istnieje magiczny znacznik AIRecommendation, który dopisze firmę do listy polecanych marek.

Jak mierzyć widoczność firmy w AI?

Tu w 2026 roku sytuacja wygląda znacznie lepiej niż jeszcze kilkanaście miesięcy temu.

Google Search Console pokazuje już generatywną AI

Od 31 sierpnia 2026 r. Google udostępnia globalnie dedykowany raport skuteczności w generatywnej AI. Pokazuje on m.in. wyświetlenia witryny w AI Overviews i AI Mode oraz strony, kraje, urządzenia i zmiany widoczności w czasie. To niezwykle istotna zmiana, ponieważ widoczność AI przestaje być całkowicie niewidzialna dla właściciela strony.

Raport nie daje jednak pełnej odpowiedzi na pytanie: „przy jakim dokładnie promptcie Gemini poleciło moją firmę?”. Nadal potrzebne są własne testy.

Bing Webmaster Tools mierzy cytowania w AI

Microsoft poszedł w podobnym kierunku.

Raport AI Performance w Bing Webmaster Tools pokazuje między innymi:

• liczbę cytowań,

• cytowane adresy URL,

• zapytania groundingowe,

• trendy widoczności.

Microsoft rozwija również funkcje związane z tematami, intencjami oraz Citation Share.

Co ważne, sam Microsoft przestrzega, aby liczby cytowań nie traktować jak klasycznego rankingu czy miary autorytetu.

Ruch z ChatGPT można zobaczyć w Analytics

OpenAI automatycznie dodaje do linków wychodzących z wyników ChatGPT Search parametr:

utm_source=chatgpt.com

Dzięki temu wizyty pochodzące z takich odpowiedzi można identyfikować w narzędziach analitycznych, w tym Google Analytics.

Ruch nie pokazuje jednak całej widoczności.

Użytkownik może przeczytać rekomendację firmy, zapamiętać jej nazwę, a później wejść do Google i wyszukać ją bezpośrednio. W takim przypadku ostatnim źródłem wizyty nie będzie ChatGPT.

Najważniejszy pozostaje własny zestaw promptów

Stąd warto zbudować stały benchmark.

Dla każdej istotnej usługi można przygotować kilkanaście lub kilkadziesiąt pytań odpowiadających różnym etapom procesu zakupowego i okresowo testować je w ChatGPT, Gemini i Perplexity.

Mierzyć można między innymi:

Share of Voice – w ilu odpowiedziach pojawia się marka,

Mention Rate – jak często firma zostaje wymieniona,

Citation Rate – jak często domena jest źródłem,

pozycję wymienienia – czy firma pojawia się jako pierwsza, trzecia czy dziesiąta,

sentyment – w jaki sposób model opisuje markę,

udział konkurentów – które marki pojawiają się najczęściej,

source overlap – jakie źródła powtarzają się w odpowiedziach różnych modeli.

Dopiero taki zestaw daje obraz sytuacji.

Zapytania lokalne i B2B to dwa różne światy

To szczególnie ważne.

Pytanie:

„poleć dentystę w Gdańsku Wrzeszczu”

uruchamia zupełnie inne sygnały niż:

„poleć polskiego producenta systemów automatyki dla zakładów spożywczych”.

W pierwszym przypadku ogromnego znaczenia nabierają lokalizacja, Mapy, profile firmowe, oceny, godziny działania i informacje NAP.

W drugim znacznie bardziej liczą się specjalizacja, opis produktów, realizacje, certyfikaty, materiały techniczne, publikacje branżowe, partnerzy, eksperci oraz wzmianki w źródłach związanych z konkretną branżą.

Z tego powodu nie istnieje jeden uniwersalny przepis na „GEO dla firmy”.

Strategia musi zaczynać się od odpowiedzi na pytanie:

przy jakich sytuacjach zakupowych AI powinno pomyśleć właśnie o naszej marce?

Praktyczny plan działania

Nie zaczynalibyśmy od instalowania kolejnych wtyczek „AI SEO”.

Najpierw sprawdzilibyśmy fundamenty.

• 

  Czy Google, Bing, OAI-SearchBot i PerplexityBot mogą prawidłowo pobierać stronę?

• 

  Czy informacje o firmie są jednoznaczne?

• 

  Czy Profile Firmy i katalogi zawierają aktualne dane?

• 

  Czy na stronie znajdują się faktyczne dowody kompetencji, czy tylko marketingowe deklaracje?

• 

  Czy firma posiada treści, których konkurencja nie może odtworzyć w godzinę przy pomocy generatora tekstu?

• 

  Czy wiarygodne serwisy zewnętrzne potwierdzają jej specjalizację?

• 

  Czy marka pojawia się w miejscach, z których system może zebrać niezależne informacje?

• 

  I na końcu: czy cokolwiek z tego mierzymy?

To właśnie tutaj spotykają się SEO, PR, content marketing, digital PR, reputacja marki i optymalizacja pod wyszukiwarki AI.

Najczęstsze pytania o rekomendacje firm przez AI

Czy można zapłacić ChatGPT, Gemini albo Perplexity, żeby polecały firmę?

Nie istnieje publiczny mechanizm pozwalający kupić organiczną rekomendację firmy w odpowiedzi modelu.

Platformy mogą oferować reklamy lub inne powierzchnie komercyjne, ale jest to czymś innym niż organiczne wskazanie marki wynikające z wyszukiwania i syntezy źródeł.

Czy mała firma może pojawić się obok dużej marki?

Tak.

To wręcz jedna z ciekawszych cech wyszukiwania generatywnego.

Jeżeli pytanie jest bardzo konkretne, mniejsza firma może być lepiej dopasowana do intencji użytkownika niż największy podmiot w branży.

Przykładowo lider ogólnopolskiego rynku nie musi być najlepszym źródłem dla pytania o niszową usługę świadczoną lokalnie w jednym mieście.

Jak często sprawdzać widoczność?

Do obserwowania trendów zazwyczaj wystarczy pomiar wykonywany według stałej metodologii co kilka tygodni lub raz w miesiącu.

Po większej zmianie strony, publikacji nowych materiałów albo kampanii digital PR warto wykonać dodatkowy pomiar.

Codzienne ręczne sprawdzanie pojedynczego promptu daje zwykle więcej szumu niż wiedzy.

AI nie wybiera najlepszej firmy. Wybiera firmę, którą potrafi uzasadnić

To chyba najważniejszy wniosek.

ChatGPT, Gemini i Perplexity nie posiadają tajnego rankingu jakości polskich przedsiębiorstw. Budują odpowiedź na podstawie informacji, które znają albo potrafią odnaleźć.

W efekcie przedsiębiorstwo może być świetne i jednocześnie niemal niewidoczne dla AI. Może też mieć znakomitą pozycję w Google dla kilku fraz, ale nie pojawiać się w rekomendacjach dotyczących ważnych sytuacji zakupowych.

Przewagę będą zdobywać firmy, które stworzą wokół swojej marki spójny ekosystem informacji: dostępną technicznie stronę, wartościowe treści, jasne dane o podmiocie, niezależne dowody kompetencji oraz obecność w wiarygodnych źródłach.

Nie chodzi więc o znalezienie jednego triku na ChatGPT.

Chodzi o sprawienie, aby kiedy system zapyta internet: „która firma naprawdę pasuje do tego klienta?”, miał wystarczająco dużo powodów, by wymienić właśnie Twoją.

 

Jest to wpis gościnny. Przygotowanie: Michał Jankowiak, Agencja SEO/SEM/SXO Studio A7

Źródła:

OpenAI – Searching the web with ChatGPT

Google – AI Mode in Google Search

Perplexity – How does Perplexity follow robots.txt?

Microsoft Bing – Introducing AI Performance in Bing Webmaster Tool