Ewolucja AI nabiera tempa nawet szybciej niż Adobe zmienia nazwy swoich produktów. Dotychczas Adobe LLM Optimizer (LLMO), a od niedawna Adobe Brand Visibility. Tak Adobe pozycjonuje swój produkt dedykowany kolejnemu etapowi ewolucji optymalizacji treści z pomocą AI – dla AI.
Analizując swoje nawyki związane z poszukiwaniem informacji o produktach i usługach, które rozważam kupić, zdałem sobie sprawę, że nie zauważyłem nawet momentu, w którym przestałem korzystać z wyszukiwarek np. Google na rzecz ChatGPT.
Było to tak naturalne, że aż niedostrzegalne. To jednak przykład jednostki. Skalując ten efekt do rozmiaru przedsiębiorstwa o zasięgu globalnym, ośmielę się postawić tezę, że organizacje nie mogą już skupiać się wyłącznie na SEO i optymalizować jedynie strony wyników wyszukiwania. Bezwględnie muszą również zarządzać tym, czy i w jaki sposób ich brand pojawia się w syntetycznych odpowiedziach generowanych przez coraz większą liczbę modeli językowych.
Technologiczny „pociąg” już odjeżdża. Kto się nie załapie, zostanie w tyle
Przez lata punktem „wejścia” na cyfrowej ścieżce dotarcia do klienta była lista linków w wynikach wyszukiwania. Potencjalny klient odwiedzał zwykle kilka pierwszych „stacji”, a następnie wybierał stronę, która najlepiej odpowiadała jego potrzebom. Jeśli witryna, często wspierana działaniami SEO, zrobiła na nim dobre wrażenie, zyskiwała przewagę nad konkurencją.
Dziś coraz częściej punktem startowym jest gotowa odpowiedź, podana w bardzo przystępny, naturalny sposób, adekwatna do stylu pisania promptów użytkownika. Może to być porównanie dostawców, rekomendacja, lista zalet i ryzyk albo podsumowanie rynku przygotowane przez ChatGPT, Gemini, Copilot czy Perplexity. Użytkownik może podjąć decyzję, zanim odwiedzi witrynę marki. I nie ma się co dziwić – jest to dużo szybsze, wygodniejsze i bardziej „ludzkie”.
Aby nie być gołosłownym – Adobe odnotowało ponad dziesięciokrotny wzrost ruchu z odwołań generatywnej AI w USA między lipcem 2024 a lutym 2025. A w sezonie świątecznym 2025 ruch kierowany z AI do amerykańskiego retailu wzrósł o kosmiczne 693% rok do roku! To nie chwilowy eksperyment, lecz nowy kanał do odkrywania informacji i podejmowania decyzji.
Co to oznacza?
Dla przedsiębiorstw oznacza to zmianę modelu operacyjnego. SEO nadal pozostaje fundamentem. Poprawna architektura informacji, dostępność, wydajność, struktura treści oraz autorytet marki, rozumiany jako jej rozpoznawalność i wiarygodność, są również ważnymi sygnałami dla modeli. Ten obszar jest już dobrze znany i zaadresowany w firmach, które przeznaczają odpowiednią ilość środków na marketing oraz optymalizację pod kątem SEO.
Niestety, wraz z naturalnie postępującą migracją potencjalnych klientów z „klasycznych” wyszukiwarek do własnych asystentów w postaci LLM staje się to niewystarczające.
Rodzą się nowe pytania, jak choćby: Czy marka jest cytowana w LLM? Jeżeli tak, to w jakim kontekście? Jak wypada na tle konkurencji? Jakie źródła kształtują narrację AI? I czy widoczność marki jest wystarczająca, żeby skłonić potencjalnego klienta do konwersji?
W dużych organizacjach, gdzie wymóg zapewnienia poprawnej, zaplanowanej i wdrożonej widoczności rozlewa się na wiele rynków, z których każdy może i zazwyczaj ma swoją specyfikę, do grona odbiorców dochodzi jeszcze efekt skali.
Dlaczego zespoły marketingu i SEO trafiają na granicę skali
W dużej organizacji ciągła optymalizacja wymaga współpracy specjalistów SEO, strategów contentu i copywriterów, analityków UX i accessibility, deweloperów szerokopojętych systemów CMS, specjalistów ds. widoczności w social mediach oraz ekspertów domenowych.
Każda zmiana przechodzi przez backlog, priorytetyzację, procesy akceptacji, zgodności z wytycznymi brandu, implementację, publikację aż po pomiary, analitykę i finalnie raporty oraz wyciąganie wniosków w celu ocenienia skuteczności wdrożonych działań i przełożenia na ROI.
Przy dziesiątkach serwisów, wielu językach i tysiącach podstron koszt rośnie szybciej niż liczba dostępnych specjalistów.
Nowe wyzwania zainicjowane przez szeroką dostępność AI dla praktycznie każdego dotychczasowego użytkownika klasycznych wyszukiwarek materializują się między innymi w postaci:
- Fragmentacji danych. Klasyczne narzędzia pokazują pozycje w wynikach i ruch, ale nie pełny obraz tego, co modele AI mówią o marce.
- Braku przewidywalności. Odpowiedzi mogą zależeć od promptu, regionu, modelu i źródeł zewnętrznych, a nie od jednej stabilnej listy wyników.
- Długiego czasu od diagnozy do ponownej publikacji.
Koszty rosną, budżety nie zawsze
Benchmarki kosztowe warto traktować orientacyjnie, ale dobrze obrazują one skalę inwestycji. Według badania Ahrefs mniejsze firmy wydają na SEO średnio około 3200 dolarów miesięcznie. W przypadku organizacji klasy enterprise koszty sięgają od kilku do nawet kilkudziesięciu tysięcy dolarów miesięcznie, co przekłada się na setki tysięcy dolarów rocznie. Jeśli działania GEO nie zostaną wsparte automatyzacją, pojawia się dodatkowa warstwa monitoringu, analiz i aktualizacji treści, a wraz z nią kolejne koszty operacyjne.
AEM Sites Optimizer
Pierwszym istotnym krokiem Adobe było wprowadzenie na rynek produktu AEM Sites Optimizer.
Przeniósł on optymalizację bliżej poziomu pracy autora i marketera. Nieustannie analizując witryny zbudowane na platformie AEM, narzędzie priorytetyzuje możliwości w obszarach SEO, Core Web Vitals, dostępności, bezpieczeństwa i zaangażowania. Wskazuje element strony odpowiedzialny za problem, a Preflight pozwala wykrywać błędy jeszcze przed publikacją.
Wiele usprawnień można wdrożyć praktycznie automatycznie, bez uruchamiania pełnego cyklu deweloperskiego, często nawet za pomocą jednego kliknięcia. Radykalnie skraca to czas od wykrycia problemu, przez ocenę jego znaczenia i potencjalnego wpływu, po wdrożenie poprawki oraz weryfikację jej efektów.
Sites Optimizer nie odpowiada jednak na kluczową zmianę kanału, tj. search engine -> LLM. Nie mierzy kompleksowo parametrów takich jak share of voice w odpowiedziach LLM, sentymentu i claimów dotyczących marki, źródeł cytowanych przez modele ani ruchu agentowego niewidocznego w tradycyjnej analityce, ponieważ modele nie bazują na skryptach JavaScript.
Optymalizuje natomiast ogólny user experience strony. GEO musi dodatkowo optymalizować sposób, w jaki ekosystem AI rozumie i reprezentuje markę.
Adobe Brand Visibility (wcześniej Adobe LLM Optimizer lub Adobe LLMO)
Adobe LLM Optimizer (LLMO) został zbudowany jako aplikacja AI-first do Generative Engine Optimization, nazywanego również Answer Engine Optimization. W czerwcu 2026 Adobe rozszerzyło tę koncepcję pod nazwą Adobe Brand Visibility, łącząc dane o rynku AI z egzekucją i atrybucją.
Nazwa się zmienia, ale logika produktu pozostaje taka sama. Ma za zadanie zmierzyć, jak marka jest postrzegana przez LLM-y, znaleźć luki, wdrożyć poprawki i potwierdzić rezultat działań.
Co zyskuje organizacja?
Organizacje zyskują:
- Pomiar widoczności i sentymentu marki w platformach AI oraz benchmarki konkurentów na poziomie kategorii, tematów i promptów.
- Brand Presence, URL Inspector i analiza cytowań. Informacja o tym, gdzie marka się pojawia, które adresy są widoczne oraz kto „wygrywa”.
- Agentic Traffic z logów CDN oraz Referral Traffic. Rozdzielenie ruchu botów od wizyt ludzi przechodzących z cytowanych odpowiedzi AI.
- Priorytetyzowane Opportunities. Rekomendacje dotyczące między innymi podsumowań, danych strukturalnych, crawlability, brakującej treści i obecności poza własną domeną.
- Publikowanie zmian przyjaznych agentom AI na poziomie CDN, bez modyfikacji w CMS. Zmiany dotyczą agentic traffic, nie użytkowników ani botów SEO, i można je wycofać.
- Integracja z Adobe Analytics umożliwia połączenie ruchu z AI z zaangażowaniem, konwersją i przychodem, czyli oszacowanie, jaki jest faktyczny wpływ na biznes.
Wdrożenie narzędzia bez wielomiesięcznego procesu transformacji pociągałoby za sobą konieczność pozyskania dodatkowego budżetu, co, jak wiemy, w czasach szukania oszczędności we wszystkich obszarach operacji organizacji stanowi duże wyzwanie.
Jednak start z Brand Visibility nie jest skomplikowany. Wystarczy podać publiczny adres domeny organizacji, a LLMO zajmie się resztą. Automatycznie wygeneruje początkowy zestaw kategorii, tematów i promptów. Następnie zespół dostosowuje bibliotekę promptów, dodając konkurentów, regiony i języki. Pierwsza analiza Brand Presence dla własnych promptów jest dostępna zgodnie z dokumentacją w ciągu około 24 godzin.
Gdzie nadal potrzebny jest człowiek
Takie podejście nie eliminuje zespołu SEO/GEO, lecz zwiększa jego skuteczność. Specjaliści poświęcają mniej czasu na ręczne zbieranie danych i priorytetyzację, a więcej na decyzje i strategię. Firma szybciej przechodzi od pozyskania informacji o konieczności wprowadzenia usprawnień do ich wdrożenia. Redukuje zależność od priorytetów zespołów IT (które nigdy się nie nudzą) w przypadku prostych zmian niewymagających faktycznego developmentu ani wdrożeń.
Automatyzacja nie zwalnia organizacji z odpowiedzialności za zgodność z marką, jej strategią oraz z upewnienia się, że informacje trafiające do modeli LLM są zgodne z prawdą, a nie wyimaginowane.
Człowiek definiuje właściwe kategorie, persony, rynki i prompty oraz ocenia, czy rekomendacja jest zgodna z faktami, prawem, komunikacją marki i intencją biznesową. Trzyma pieczę nad zgodnością kierunku komunikacji w SEO i GEO, co finalnie przekłada się na doświadczenie użytkownika. Może to mieć szczególne znaczenie w obszarach regulowanych, toteż narzędzie może wykryć lukę oraz przyspieszyć publikację, ale eksperci dziedzinowi nadal mogą być spokojni o swoje stanowiska w organizacji.
Podsumowanie
Adobe Brand Visibility (LLMO) redukuje dystans między wiedzą a działaniem. Zespół nie musi ręcznie odtwarzać setek promptów, porównywać odpowiedzi i zgadywać, która poprawka wpłynie na cytowalność. Otrzymuje wspólny, priorytetowany backlog do wdrożenia działań w obszarze GEO.
Według statystyk publikowanych na głównej stronie produktu Adobe Brand Visibility ewolucja optymalizacji contentu w kierunku GEO potwierdza się w liczbach:
- 60% wyszukiwań kończy się „without click to the website”, za sprawą analiz i rekomendacji modeli AI,
- 80% konsumentów polega na odpowiedziach generowanych przez AI,
- 4,4× wyższy czynnik konwersji wynikający z AI w porównaniu z ruchem „organicznym”.
Reasumując. SEO nie znika.
Staje się częścią szerszej dyscypliny zarządzania widocznością i wiarygodnością marki w świecie, w którym odpowiedzi AI coraz częściej poprzedzają wizytę na stronie, często z pominięciem landing page’y. AEM Sites Optimizer poprawia jakość i wydajność doświadczenia użytkownika w ruchu webowym, natomiast Adobe Brand Visibility (LLM Optimizer) rozszerza tę optymalizację na sposób, w jaki modele odkrywają, interpretują i cytują markę. Razem tworzą logiczny fundament ciągłej mierzalnej optymalizacji.
Sii x Adobe Experience Cloud
Jako oficjalny partner Adobe Experience Cloud wdrażamy rozwiązania z zakresu zarządzania treścią, orkiestracji ścieżki klienta oraz automatyzacji marketingu, aby usprawnić operacje i zwiększyć efektywność Twoich kampanii.
Oferta AdobeCC E-commerce w Sii specjalizuje się w produktach Adobe. Łączymy kompetencje architektoniczne, wdrożeniowe i marketing technology. Możemy pomóc w ocenie gotowości pod względem GEO, zaprojektowaniu programu pilotażowego, konfiguracji Brand Visibility (LLMO), integracji z AEM, CDN i Adobe Analytics, przygotowaniu governance oraz etapowemu skalowaniu rozwiązania.
Te same kompetencje obejmują także inne produkty Adobe Customer Experience Cloud. Od AEM Sites i Assets, przez Analytics, Target i Journey Optimizer, po Commerce i Workfront. Dzięki czemu GEO może działać jako element spójnego ekosystemu CX, a nie jako kolejne odizolowane narzędzie.
Zostaw komentarz