Jeszcze do niedawna rozmowy o pozycjonowaniu stron koncentrowały się niemal wyłącznie wokół jednego celu: wysokich pozycji w wynikach wyszukiwarek. Dziś jednak krajobraz wyszukiwania dynamicznie się zmienia. Coraz większą rolę odgrywają narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak ChatGPT, Perplexity czy AI Overviews w Google, a wraz z nimi pojawia się nowe pytanie, które regularnie słyszymy od klientów:
„Jak sprawić, żeby nasza strona była widoczna w odpowiedziach AI?”
W reakcji na to zjawisko w branży SEO zaczął kiełkować nowy trend, który z pozoru brzmi rozsądnie, ale w praktyce okazuje się ślepą uliczką: optymalizacja stron wyłącznie pod modele językowe, tzw. 'LLM only pages’.
Logika stojąca za tym podejściem wydaje się na pierwszy rzut oka sensowna. Skoro modele AI analizują ogromne ilości treści i generują odpowiedzi na podstawie tego, co „czytają”, to może warto przygotować im treści w najprostszej, najbardziej przyswajalnej formie?
W ten sposób zaczęły powstawać:
llms.txt z listą najważniejszych podstron,.md, pozbawione stylów i nawigacji,/ai/ lub /llm/, zawierające „techniczne” wersje treści,Założenie było jedno: ułatwić AI „czytanie” treści, licząc na to, że w zamian modele częściej będą cytować daną markę w swoich odpowiedziach.
Problem polega na tym, że rzeczywistość wygląda zupełnie inaczej, co jest poparte danymi.
Gdy specjaliści SEO zaczęli analizować tysiące, a nawet setki tysięcy cytowań generowanych przez systemy AI, okazało się, że sam format treści praktycznie nie ma znaczenia.
Pliki llms.txt odpowiadają za ułamki procenta cytowań. Wersje .md stron są w zdecydowanej większości ignorowane. Dedykowane katalogi /ai/ działają tylko w jednym, bardzo konkretnym przypadku, gdy zawierają unikalne informacje, których nie ma nigdzie indziej na stronie. Podobnie jest z plikami JSON: są cytowane wyłącznie, kiedy dostarczają danych niedostępnych w standardowej wersji serwisu.
Jeden z badaczy podsumował to brutalnie, ale trafnie: jeśli plik zawiera wartościową i unikalną wiedzę, AI go wykorzysta, niezależnie od tego, czy nazywa się about.html, ai-about.md, czy nawet 12345.txt. Jeśli tej wartości nie ma, żaden „sprytny format” nie pomoże.
Wnioski z danych bardzo dobrze korespondują z oficjalnymi stanowiskami platform technologicznych. John Mueller z Google ujął to wyjątkowo jasno, pytając: „Dlaczego AI miałoby chcieć widzieć stronę, której nie widzi użytkownik?”
Porównał on strony optymalizowane pod LLM do dawnego meta tagu keywords tzn. technicznie dostępnego, ale od lat ignorowanego przez systemy wyszukiwania. Co więcej, zarówno Google, jak i inni gracze rynku AI wprost komunikują, że nie istnieją żadne specjalne wymagania ani dodatkowe optymalizacje, które należałoby wdrażać, aby pojawić się w wynikach generowanych przez AI.
Równie istotne jest to, że firmy takie jak OpenAI, Anthropic czy Perplexity nie potwierdziły, aby ich systemy wykorzystywały llms.txt lub specjalne wersje stron tworzonych przez inne serwisy. Jednolity przekaz jest prosty: standardowe, dobre praktyki publikowania treści w sieci wciąż działają najlepiej.
Powód jest prostszy, niż mogłoby się wydawać. Modele AI uczyły się na zwykłych stronach internetowych. Analizują HTML, strukturę treści, nagłówki i kontekst, czyli dokładnie tak, jak robią to wyszukiwarki.
Największym realnym problemem nie jest więc brak dodatkowych plików czy katalogów, lecz:
AI nie „nagradza” stron za bycie technicznie egzotycznymi. Zamiast tego preferuje treści, które są zrozumiałe, kompletne i łatwe do przetworzenia tj. dokładnie te same, które dobrze działają na użytkowników.
Zamiast inwestować czas i budżet w tworzenie „cieni treści” tylko dla maszyn, znacznie lepszym podejściem jest koncentracja na fundamentach:
W praktyce najlepsza strona do cytowania przez AI to dokładnie ta sama strona, która buduje zaufanie, edukuje i sprzedaje.
Artykuł na podstawie: https://searchengineland.com/llm-only-pages-ai-search-467690
