Jak pozycjonować stronę w LLM: przewodnik po widoczności w ChatGPT, Perplexity i Google AI

Pozycjonowanie strony w LLM to proces optymalizacji treści, struktury technicznej i autorytetu marki tak, aby asystenci AI cytowali i rekomendowali Twoją firmę w swoich odpowiedziach. Obejmuje działania od wdrożenia danych strukturalnych schema.org, przez tworzenie cytowalnych treści ze statystykami i ekspertyzą, po budowanie obecności w źródłach preferowanych przez modele językowe — Wikipedia, Reddit, media branżowe.

Dlaczego to pilne? Organiczny CTR dla zapytań z Google AI Overviews spadł o 61% od połowy 2024 roku. Jednocześnie ruch z AI search wzrósł o 527% rok do roku. ChatGPT ma już 9 milionów użytkowników w Polsce — wzrost o 159% w ciągu 6 miesięcy.

Kluczowe wnioski

• Brand mentions zastąpiły backlinki — wzmianki o marce są 3x ważniejsze niż linki dla cytowań przez AI
• FAQ schema zwiększa cytowania o 40-60% — to najszybszy sposób na poprawę widoczności technicznej
• Użytkownik z AI search jest wart 4.4x więcej niż z tradycyjnego Google pod względem konwersji
• Obecność na 4+ platformach zwiększa szanse na cytowanie przez ChatGPT 2.8-krotnie
• Wikipedia to #1 źródło dla ChatGPT — 47.9% cytowań w top 10 źródeł
• 52% polskich firm już wdraża lub planuje strategie pozycjonowania w AI

Dlaczego ruch z Google spada — i co to oznacza dla Twojej firmy

Dane są jednoznaczne: tradycyjne SEO traci skuteczność

Widzisz spadki w raportach mimo utrzymanych pozycji? To nie błąd Twojej agencji ani Twój. To zmiana systemowa.

Badanie Seer Interactive przeanalizowało 25.1 miliona organicznych wyświetleń w 42 organizacjach (czerwiec 2024 – wrzesień 2025). Wyniki:

Co to oznacza w praktyce? Użytkownicy zmienili zachowanie. Nie klikają w wyniki — dostają odpowiedź bezpośrednio od AI.

Użytkownicy na Reddicie potwierdzają te obserwacje w praktyce. Jak opisuje jeden z nich na r/SEO:

„I work on 10+ sites in the health niche, AIOs have been slower to roll out in this space for liability reasons. For most of the past year of Ive only seen them on top funnel, less-medical queries, but I’m now seeing them roll out on a wider range of health queries steadily over the past 2-3 months. And yeah, I’m seeing some traffic drops across my sites during that time period. Not a death sentence by any means, but I’m seeing between a 10% – 30% decrease in clicks for pages that still rank, just due to the added presence of the AIO. For example, one high traffic article that was and still is #1 for its main KWs got 25% less clicks since ~a month ago when I first saw AIOs appear on those queries. And this page is often the #1 or #2 source linked in the AIOs.”

— u/ImNickJames (2 upvotes)

Prognoza: gdzie będzie rynek za 2-3 lata

Gartner przewiduje 25% spadek tradycyjnego wyszukiwania do 2026 roku. McKinsey szacuje, że 750 miliardów dolarów przychodu w USA będzie przepływać przez AI search do 2028 roku.

Firmy, które nie zaczną działać teraz, mogą stracić 20-50% tradycyjnego ruchu bez alternatywnego źródła pozyskiwania klientów.

Polski rynek: Twoi klienci już używają AI

ChatGPT w Polsce osiągnął 9 milionów realnych użytkowników do czerwca 2025 — wzrost o 159% z 3.6 miliona w styczniu. Najbardziej aktywna grupa: 25-34 lata (2.12 miliona użytkowników).

Reakcja polskich firm:

• 52% aktywnie wdraża lub planuje strategie pozycjonowania w AI
• 83% jest gotowych przeznaczyć budżet na te działania
• 71% polskich konsumentów chce rozwiązań zakupowych opartych na AI

Połowa Twoich konkurentów już coś z tym robi. Pytanie: czy będziesz w pierwszej połowie, czy w tej, która dogania?

Jak LLM-y wybierają źródła do cytowania

Czynnik #1: Brand mentions, nie backlinki

To fundamentalna zmiana paradygmatu. W tradycyjnym SEO backlinki dominowały wśród czynników rankingowych. W pozycjonowaniu LLM — nie.

Według 2025 AI Visibility Report, wolumen wyszukiwań brandowych jest najważniejszym predyktorem cytowań ze współczynnikiem korelacji 0.334. Wzmianki o marce są do 3x bardziej wpływowe niż backlinki.

Co to oznacza praktycznie:

Zamiast budować 100 nowych linków, zainwestuj w:

• Publikacje gościnne w mediach branżowych (wzmianki > linki)
• Obecność w dyskusjach na Reddit i forach
• Cytowania w raportach i artykułach eksperckich
• Aktywność ekspertów firmy na LinkedIn

Różnice między platformami AI

Każda platforma ma inne preferencje źródeł. Strategia „one size fits all” nie zadziała.

Źródło: Seroundtable.com, analiza 30-680M cytowań

Ważny insight: Tylko 11% domen jest cytowanych zarówno przez ChatGPT, jak i Perplexity. Musisz budować obecność w różnych typach źródeł jednocześnie.

E-E-A-T pozostaje kluczowe — ale inaczej

96% cytowań w AI Overviews pochodzi ze źródeł z silnymi sygnałami E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness).

Co ciekawe: strony na pozycjach 6-10 z silnym E-E-A-T były cytowane 2.3x częściej niż strony na pozycji 1 ze słabym autorytetem. Pozycja w Google nie determinuje cytowania przez AI — autorytet tak.

Praktyczny sygnał: Strony z 15+ rozpoznanymi encjami mają 4.8x wyższą szansę na selekcję przez AI. Bogactwo powiązań semantycznych zwiększa zrozumiałość dla modeli.

Optymalizacja techniczna strony pod LLM

Schema markup: priorytetyzowana lista z efektami

FAQ schema to najszybszy sposób na wzrost widoczności. Według analizy 10,000+ cytowań w AI Overviews, FAQ schema zwiększa wskaźniki cytowań o 40-60%.

6 typów schema dla widoczności LLM (w kolejności priorytetu):

1. FAQPage — +40-60% cytowań, najwyższy ROI
2. Article — podstawa dla treści blogowych i poradnikowych
3. Organization — buduje rozpoznawalność marki jako encji
4. HowTo — dla treści procesowych i instruktażowych
5. Product — kluczowe dla e-commerce
6. Person — dla ekspertów i autorów treści

Walidacja: użyj Google Rich Results Test i sprawdź nie tylko poprawność techniczną, ale kompletność informacji.

Temat schema markup i jego wpływu na widoczność w AI budzi jednak kontrowersje w społeczności SEO. Jeden z ekspertów przeprowadził szczegółowy test i podzielił się wnioskami na r/SEO:

„I am the person who ran the SwiftR schema vs. no-schema test on TechSEO. A lot of the debate here assumes 'AI = LLM at answer time.’ In reality, most of what matters for AI Search happens before the query, during indexing. That pipeline uses a pile of ML (entity linking, canonicalization, KG embeddings, doc chunking, etc.), and it trusts normalized, machine-readable structure because it turns your page into clean nodes and edges weeks before an answer is generated. Regarding HowTo/FAQ, yes, Google deprecated the rich results treatment. That doesnt mean the actual vocabulary is useless. Markup like FAQPage/QAPage (question/answer pairs) or HowTo (steps, tools, supplies) is a good and convenient way to express relationships the indexer/RAG layer can latch onto. Can an LLM read a subheading? , of course it can. But does the index already have your facts and relationships encoded in the exact shape downstream systems expect? This is the criticical piece.”

— u/cinematic_unicorn (4 upvotes)

Struktura treści przyjazna dla ekstrakcji

Hierarchia nagłówków pełni funkcję mapy semantycznej. LLM-y używają jej do zrozumienia relacji między sekcjami.

Formaty preferowane przez AI:

• Q&A (pytanie-odpowiedź) — łatwe do ekstrakcji i cytowania
• Tabele porównawcze — precyzyjne dane strukturalne
• Listy numerowane — dla procesów i rankingów
• Mikrodefinicje — 2-3 zdania kompletnej odpowiedzi

Przykład mikrodefinicji cytowalnej:

„Pozycjonowanie w LLM (Large Language Model Optimization) to proces optymalizacji treści i struktury strony tak, aby asystenci AI — ChatGPT, Perplexity, Google AI — cytowali i rekomendowali markę w odpowiedziach na pytania użytkowników.”

Przykład treści trudnej do cytowania:

„W dzisiejszych czasach, gdy technologia AI rozwija się w zawrotnym tempie, coraz więcej firm zastanawia się nad tym, jak mogą wykorzystać nowe możliwości…”

Różnica? Pierwszy fragment odpowiada na konkretne pytanie bez dodatkowego kontekstu. Drugi wymaga przeczytania całego akapitu.

Plik llms.txt — nowy standard komunikacji z AI

Plik llms.txt to odpowiednik robots.txt dla crawlerów AI. Umieść go w głównym katalogu domeny (domena.pl/llms.txt).

Co udostępniać:

• Eksperckie treści i poradniki
• Case studies z danymi
• FAQ i sekcje definicyjne
• Oryginalne badania i raporty

Co można blokować:

• Strony o niskiej wartości informacyjnej
• Treści duplikowane
• Sekcje wymagające kontekstu niedostępnego dla AI

Standard jest rozwijany, ale adopcja rośnie. Wdrożenie teraz to przewaga early adopter.

Tworzenie treści cytowalnych przez AI

Elementy zwiększające widoczność — z danymi

Nie wszystkie treści są równe dla AI. Konkretne elementy mają mierzalny wpływ.

Praktyczne zastosowanie:

Zamiast: „Narzędzia do trackingu AI są coraz bardziej popularne.”

Napisz: „Rynek narzędzi do trackingu AI visibility wyceniany jest na platformy od 79 USD jednorazowo (Ekamoira) do 499+ USD miesięcznie dla tier biznesowych. Kluczowe rozwiązania: LLM Pulse (€49-299/mies.), SE Ranking (~55 USD/mies.), Superprompt (enterprise ~497 USD/mies.).”

Oryginalne dane jako przewaga konkurencyjna

LLM-y preferują źródła z unikalnymi danymi — informacjami, których sam model nie może wygenerować.

Typy treści warte tworzenia:

• Ankiety i badania opinii klientów
• Benchmarki wydajności lub kosztów w branży
• Raporty o stanie rynku z własnymi danymi
• Case studies z mierzalnymi wynikami
• Analizy trendów oparte na danych wewnętrznych

Firma posiadająca oryginalne dane ma wbudowaną przewagę. Zamiast konkurować o cytowanie tych samych źródeł co wszyscy, tworzysz źródło, które inni będą cytować.

Aktualizacja i świeżość — sygnał jakości

Treści z wyraźną datą publikacji i aktualizacji mają wyższą szansę na cytowanie. Modele coraz lepiej rozpoznają świeżość jako sygnał jakości.

Elementy do aktualizacji:

• Statystyki i dane liczbowe — kwartalnie lub przy nowych źródłach
• Rankingi i porównania — przy zmianach rynkowych
• FAQ — przy pojawieniu się nowych pytań klientów
• Informacje o produktach — przy każdej zmianie oferty

Wdrożenie: schema markup datePublished i dateModified, widoczna data na stronie, informacja o źródłach danych.

Budowanie obecności w źródłach cytowanych przez AI

Wikipedia i Wikidata: fundament dla ChatGPT

Wikipedia to najczęściej cytowane źródło przez ChatGPT — jedna na pięć cytacji trafia do Wikipedii, Reddita lub dużych serwisów tech łącznie.

Czy Twoja firma kwalifikuje się do Wikipedii?

Kryteria encyklopedyczności wymagają:

• Publikacji w uznanych, niezależnych mediach
• Znaczącego udziału rynkowego lub innowacyjności
• Nagród i wyróżnień branżowych
• Cytowań w publikacjach akademickich lub raportach

Bezpośrednie tworzenie artykułu o własnej firmie jest niezalecane i często usuwane. Strategia: buduj obecność medialną, która uzasadni utworzenie artykułu przez społeczność.

Wikidata jako alternatywa: Nawet bez artykułu w Wikipedii, wpis w Wikidata zwiększa rozpoznawalność marki jako encji dla modeli językowych. Wikidata dostarcza danych strukturalnych dla asystentów głosowych i AI.

Reddit: kluczowe źródło dla Perplexity

Reddit stanowi 46.7% cytowań w top 10 źródeł Perplexity. Cytowania Reddit wzrosły o 87% w połowie 2025 roku.

Jak budować obecność bez bana:

• Odpowiadaj na pytania z obszaru ekspertyzy — bez promocji
• Dziel się wartościowymi insightami i doświadczeniami
• Buduj reputację przez regularną, pomocną aktywność
• Wskazuj na zasoby firmy TYLKO gdy są bezpośrednią odpowiedzią

Reddit ma zerową tolerancję dla spamu. Konta z historią wartościowych odpowiedzi mogą okazjonalnie linkować — nowe konta z linkami są banowane natychmiast.

LinkedIn, Crunchbase, Knowledge Panel

Google Knowledge Panel wpływa na rozpoznawanie marki przez AI. Wymagania:

• Spójna obecność w wielu źródłach (Wikipedia, Wikidata, social media, bazy firmowe)
• Potwierdzenie własności przez Google Search Console

LinkedIn — elementy indeksowane przez LLM-y:

• Opis firmy i specjalizacje
• Profile ekspertów z opisami kompetencji
• Publikowane artykuły i posty
• Rekomendacje i certyfikaty

Praktyk marketingu B2B podzielił się interesującą obserwacją na r/b2bmarketing:

„This is solid advice. I’ve noticed the same pattern, LinkedIn posts are showing up constantly in AI overviews and even in SGE (Search Generative Experience) previews. A few reasons this works so well: LinkedIn content is structured + timestamped (Google loves that for freshness + context), It’s tied to real author profiles, which feeds into Google’s E-E-A-T signals (experience, expertise, etc.), Plus, the language is usually semi-formal and informative, which fits perfectly with how LLMs summarise and rank content. The tip about syndicating your LinkedIn posts to a personal blog or site is key. It’s not duplicate content if it’s properly attributed, and you benefit from both domain authority (LinkedIn) and building your own site’s relevance.”

— u/CarmenFancy (3 upvotes)

Crunchbase — szczególnie istotne dla B2B, tech i startupów. Kompletny profil z danymi o zespole, produktach i (jeśli dotyczy) finansowaniu zwiększa szanse na cytowanie w zapytaniach branżowych.

Digital PR: publikacje budujące wzmianki

Top 50 domen przejmuje blisko 30% wszystkich wzmianek w AI Overviews. Publikacje w tych domenach znacząco zwiększają szanse na cytowanie.

Strategia digital PR pod AI:

1. Identyfikuj media branżowe cytowane przez LLM-y (sprawdź, skąd ChatGPT bierze informacje o Twojej branży)
2. Twórz content wart cytowania — oryginalne dane, kontrowersyjne tezy, eksperckie prognozy
3. Buduj relacje z dziennikarzami i redakcjami
4. Każda publikacja = wzmianki o marce (ważniejsze niż backlinki)

Podcasty, wywiady, wystąpienia konferencyjne — wszystko buduje „external proof layer”. Transkrypcje są indeksowane przez AI.

Pomiar i ROI pozycjonowania w LLM

Case studies: mierzalne wyniki firm

Case study #1: Lago

| Metryka | Przed | Po | Zmiana |

|———|——-|—–|——–|

| Demo z AI Search | baseline | +50% | Wzrost |

| AI Overview impressions | 3% | 33% | 11x |

| Wskaźnik cytowań | 3.5% | 17% | ~5x |

Źródło: AthenaHQ

Case study #2: B2B SaaS

| Metryka | Wynik |

|———|——-|

| Wzrost leadów z AI Search | +38% miesięcznie |

| AI Search Share of Voice | z 5. na 1. pozycję |

| ROI | 1,561% |

| Okres zwrotu | 18 dni |

Źródło: AthenaHQ

Case study #3: Kompensacja spadku ruchu

Firma Direct Agents osiągnęła 35% wzrost przychodu mimo 20% spadku tradycyjnego ruchu — dzięki skupieniu na AI search optimization.

Wartość użytkownika z AI search

Według badania Semrush, przeciętny użytkownik z ChatGPT jest wart 4.4x więcej niż użytkownik z tradycyjnego wyszukiwania organicznego (mierzony współczynnikiem konwersji).

Dlaczego? AI search kompresuje lejek. Użytkownicy pytający ChatGPT o rekomendacje mają wyższą intencję zakupową niż ci przeglądający 10 wyników Google.

Wniosek: mniej ruchu z AI nie oznacza porażki, jeśli wartość tego ruchu jest wielokrotnie wyższa.

Narzędzia do monitoringu z cenami

Źródła: Ekamoira, Perplexity API

KPI do raportowania zarządowi:

• Share of Voice w AI search (trend miesięczny)
• Ruch referralowy z asystentów AI (GA4)
• Współczynnik konwersji: ruch AI vs organiczny
• Lista zapytań, dla których marka jest cytowana

Budżetowanie: ile inwestować

Forrester zaleca 15% budżetu contentowego na AI search visibility. Firmy średniej wielkości mogą zacząć od 10-15% realokacji z istniejących budżetów content/digital.

Rozkład inwestycji zależy od punktu wyjścia:

• Słaba infrastruktura techniczna → priorytet: schema, struktura (40% budżetu)
• Dobra baza techniczna → priorytet: content cytowalny, digital PR (60% budżetu)
• Rozwinięty content → priorytet: budowanie autorytetu, Wikipedia track (50% budżetu)

Według HubSpot, 61.2% marketerów planuje zwiększyć budżet na „SEO for AI” w najbliższych 12 miesiącach.

Plan wdrożenia: 90 dni do pierwszych wyników

Audyt stanu obecnego

Krok 1: Sprawdź cytowania w AI

Wprowadź do ChatGPT, Perplexity, Gemini zapytania:

• Brandowe: „opinie o [firma]”, „czy [firma] jest godna zaufania”
• Kategoriowe: „najlepsze [produkt/usługa] w [branża]”, „jak wybrać [produkt]”
• Problemowe: „[problem który rozwiązujesz] jak rozwiązać”

Dokumentuj: czy marka się pojawia, w jakim kontekście, jakie źródła są cytowane zamiast Ciebie.

Krok 2: Oceń obecność w źródłach AI

Krok 3: Audyt techniczny

• Walidacja schema markup (Google Rich Results Test)
• Ocena hierarchii nagłówków
• Identyfikacja treści Q&A, tabel, list
• Sprawdzenie dat publikacji/aktualizacji

Roadmapa 90 dni

Miesiąc 1: Fundament techniczny

Miesiąc 2: Optymalizacja treści

Miesiąc 3: Skala i pomiar

Praktyczne podejście do wdrożenia podsumował użytkownik na r/GrowthHacking:

„The game now is earning citations in AI answers and structuring pages for answer engines, not chasing keyword charts. What worked for us this quarter: convert top posts into hub pages and put a 40–60 word TL;DR right under the H1 and under each H2. Mark up with Article + FAQPage, and add explicit citations in-body (author, year, source) so AIs have clean snippets to quote. Ship one 'evidence asset’ per month (small survey, dataset, or cost benchmark), publish methods + a CSV, and pitch three relevant newsletters and one podcast; this combo landed us AI Overview mentions faster than link swaps. To track GEO/AEO, keep a list of 25 buyer-intent prompts, run them weekly in Perplexity and ChatGPT, and log which domains get cited; when you’re missing, add unique numbers, a table, or a step-by-step to that page and recheck in 7–10 days.”

— u/VuduDesigns (5 upvotes)

Kiedy spodziewać się wyników

• Zmiany techniczne (schema, struktura): 4-8 tygodni
• Wzrost w trackingu AI visibility: 2-3 miesiące
• Znaczący wzrost cytowań i ruchu z AI: 6-12 miesięcy przy konsekwentnym działaniu

Firmy które zaczną w Q1 2025, będą miały 6-12 miesięcy przewagi gdy AI search osiągnie masę krytyczną.

Najczęściej zadawane pytania

Czym pozycjonowanie w LLM różni się od tradycyjnego SEO?

Odpowiedź: Główna różnica to czynniki rankingowe. W SEO dominują backlinki i pozycja w Google. W LLM — wzmianki o marce (3x ważniejsze niż linki), obecność w źródłach autorytatywnych i struktura treści przyjazna dla ekstrakcji.

Kluczowe różnice:

• SEO: backlinki → LLM: brand mentions
• SEO: pozycja w Google → LLM: obecność w Wikipedia, Reddit, mediach
• SEO: keyword density → LLM: schema markup i formaty Q&A

Jak sprawdzić czy moja marka jest widoczna w ChatGPT?

Odpowiedź: Wprowadź zapytania brandowe i kategoriowe do ChatGPT, Perplexity i Gemini. Dokumentuj, czy marka się pojawia i jakie źródła są cytowane zamiast Ciebie.

Zapytania testowe:

• „Opinie o [nazwa firmy]”
• „Najlepsze [Twoja kategoria] w Polsce”
• „[Problem który rozwiązujesz] jak rozwiązać”

Ile kosztuje pozycjonowanie w LLM?

Odpowiedź: Narzędzia do monitoringu: 79-499+ USD miesięcznie. Rekomendowana alokacja budżetu: 10-15% istniejącego budżetu content/digital na start.

Składniki kosztów:

• Narzędzia trackingu: €49-499/mies.
• Schema implementation: jednorazowo lub przez agencję
• Content optimization: wewnętrznie lub outsourcing
• Digital PR: zależy od skali działań

Jak długo trwa zobaczenie efektów?

Odpowiedź: Zmiany techniczne (schema): 4-8 tygodni. Budowanie autorytetu: 3-6 miesięcy. Znaczący wzrost cytowań: 6-12 miesięcy.

Timeline:

• Miesiąc 1-2: infrastruktura techniczna
• Miesiąc 3-4: optymalizacja treści
• Miesiąc 5-6: pierwsze mierzalne wzrosty w trackingu
• Miesiąc 6-12: znaczący wpływ na ruch i leady

Czy potrzebuję Wikipedii żeby być widocznym w ChatGPT?

Odpowiedź: Wikipedia znacząco pomaga (47.9% cytowań ChatGPT w top 10), ale nie jest wymagana. Alternatywy: Wikidata, obecność w mediach branżowych, Reddit, LinkedIn.

Jeśli nie kwalifikujesz się do Wikipedii:

• Utwórz wpis w Wikidata
• Buduj obecność medialną (która może uzasadnić przyszły artykuł)
• Skup się na Reddit i forach branżowych

Czy pozycjonowanie w LLM zastąpi tradycyjne SEO?

Odpowiedź: Nie zastąpi, ale zmieni proporcje. Prognoza: 25% spadek tradycyjnego wyszukiwania do 2026 (Gartner). Rekomendacja: integruj LLMO z istniejącym SEO, nie zastępuj.

Strategia:

• Kontynuuj działania SEO (wciąż 75%+ rynku)
• Rozszerzaj o elementy LLMO (schema, cytowalne treści)
• Buduj równolegle obecność w źródłach AI

Jakie typy schema są najważniejsze?

Odpowiedź: FAQPage (najwyższy ROI: +40-60% cytowań), Article, Organization. Dla e-commerce: Product. Dla treści procesowych: HowTo.

Priorytet wdrożenia:

1. FAQPage — najszybszy efekt
2. Organization — buduje rozpoznawalność marki
3. Article — podstawa dla treści blogowych
4. HowTo/Product — zależnie od typu biznesu

Podsumowanie: Twoje następne kroki

Pozycjonowanie w LLM to nie rewolucja wymagająca porzucenia SEO — to ewolucja rozszerzająca strategię o nowy kanał pozyskiwania klientów.

3 rzeczy do zrobienia w tym tygodniu:

1. Przeprowadź audyt: Sprawdź, czy Twoja marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT i Perplexity na zapytania z Twojej branży
2. Wdróż FAQ schema: Na 3-5 najważniejszych stronach — to najszybszy sposób na wzrost widoczności (+40-60%)
3. Zaktualizuj profile: LinkedIn firmowy, Google Business Profile, Crunchbase — kompletne profile to fundament rozpoznawalności

Firmy które zaczną teraz, zbudują przewagę przed masową konkurencją. 52% polskich firm już planuje te działania. Pytanie: czy będziesz w pierwszej połowie, czy będziesz doganiał?

Potrzebujesz wsparcia we wdrożeniu strategii pozycjonowania w LLM? Agencja Wrocławska łączy SEO, LLM Optimization i Google Ads w spójną strategię widoczności — zarówno w tradycyjnym Google, jak i w asystentach AI. Zaczynamy od analizy Twojego potencjału wzrostu i obecnej obecności w wynikach hybrydowych.