Historie zapytań są brane pod uwagę: jeśli wcześniej zadawano pytania dotyczące danego tematu, AI Mode może uwzględnić ten kontekst w kolejnych odpowiedziach.
Model, który napędza tę funkcję, to Gemini (w wersji 2.5). Został dostosowany pod kątem lepszego rozumienia zapytań, zdolności do rekompozycji podpytań, i łączenia wyników z wielu źródeł w jedną, spójną odpowiedź.
Jak działa AI Mode „pod maską”
Rozbijanie zapytania i źródła
AI Mode korzysta z techniki query fan-out. Polega ona na tym, że zapytanie użytkownika jest automatycznie dzielone na mniejsze tematy. Następnie równolegle przeszukiwane są różne źródła informacji – bazy danych Google, internet, indeks stron WWW. Takie podejście pozwala na głębszą eksplorację niż zwykłe przeszukiwanie pojedynczych terminów.
Źródła obejmują standardowe strony internetowe, katalogi wiedzy Google, dane aktualne, a w niektórych przypadkach obrazy i inne media jako wejście multimodalne.
Generowanie odpowiedzi, format i interakcja
AI Mode prezentuje odpowiedź w formie syntetycznej: tekst podsumowujący, porównania, przykłady, a często z odnośnikami do źródeł, z których pochodzi informacja. Użytkownik może zadawać pytania uzupełniające, zmieniać kierunek eksploracji tematu, zanurzać się w detale. To nie jest jednorazowe zapytanie, ale dialog.
Interfejs może zawierać schematy, obrazy, a także elementy pomocne w ocenie wiarygodności: widoczne źródła, linki, możliwość sprawdzenia oryginału treści.
Nowe funkcje: Deep Search, wsparcie dla mediów
Deep Search to tryb w AI Mode przeznaczony do badań bardziej zaawansowanych. Wykorzystuje query fan-out na większą skalę — setki zapytań pomocniczych, łączenie wyników z różnych stron, by wygenerować raport na poziomie eksperckim.
Multimodalność oznacza, że użytkownik może używać obrazów jako zapytań. AI Mode analizuje obraz, rozpoznaje obiekty, kontekst, relacje między elementami i generuje odpowiedź uwzględniając te dane.
Wpływ AI Mode na SEO
Zmiana widoczności stron internetowych
Tradycyjna strategia SEO często bazowała na dążeniu do top 10 wyników organicznych. W AI Mode to, czy strona będzie cytowana albo wykorzystana jako supporting link w syntetycznej odpowiedzi, może być równie lub nawet bardziej istotne niż sama pozycja w klasycznych wynikach.
Wyniki AI Mode mogą być zmienne — te same zapytania przeprowadzone kilkukrotnie mogą zaowocować różnymi linkami wspierającymi. To oznacza, że stabilność rankingów może ulec osłabieniu w porównaniu do klasycznych list wyników.
Co warto robić inaczej
- Dbałość o jakość merytoryczną: treści powinny być wiarygodne, dobrze udokumentowane, przejrzyste dla czytelnika.
- Struktura treści: logiczne części, nagłówki, sekcje, jasne wyjaśnienia. Ułatwia to AI-systemowi zrozumienie tekstu i identyfikowanie fragmentów, które mogą posłużyć jako wsparcie źródłowe.
- Źródła i cytowania: jeśli treść jest cytowana jako źródło w AI Mode, warto by zawierała odnośniki do oryginałów (np. badań, publikacji, artykułów eksperckich).
- Optymalizacja pod multimodalność: obrazy, infografiki, materiały wizualne mogą być użyteczne; metadane obrazów, opisy alt, struktura graficzna pomagają AI Mode lepiej je wykorzystać.
- Kontekstualność (follow-ups): myślenie o tym, jakie pytania mogą paść dalej po głównej treści i uwzględnianie ich w materiale — FAQ, rozwinięcia, porównania — zwiększa szanse na cytowanie w odpowiedziach AI Mode.
Szanse i zagrożenia
Szansy: jeśli strona stanie się źródłem wspierającym w AI Mode, może uzyskać widoczność mimo że nie jest numerem jeden w klasycznych wynikach. Użytkownicy mogą docenić content, który odpowiada szybko, jasno i kompleksowo.
Zagrożenia: zmniejszenie liczby kliknięć do strony, jeśli odpowiedź zostanie w pełni zsyntetyzowana w AI Mode; mniejsze szanse na to, by użytkownik odwiedzał oryginalną stronę. Możliwe są też błędy AI, dezinformacja — jeżeli treść nie jest dobrze zweryfikowana, może być pominięta lub źle przedstawiona.
Typy zapytań, na które AI Mode ma największy wpływ
- Pytania zestawiające, np. porównania produktów, opcji, rozwiązań
- Zagadnienia złożone, wymagające kilku aspektów, np. przyczyny i skutki, kontekst, alternatywy
- Obszary, w których użytkownik potrzebuje szybkiego podsumowania lub wskazówek, np. workflow, procedury techniczne
- Zastosowania multimedialne: kiedy obrazowanie pomaga, np. identyfikacja obiektu, wyjaśnienie działania maszyn, analiza map, zdjęć, schematów
Co jeszcze się rozwija
Deep Search to wyraźny sygnał, że Google chce, aby AI Mode nie tylko odpowiadał, ale by był narzędziem badawczym.
Eksperymenty z tworzeniem akcji — rezerwacje, zadania praktyczne — mogą w przyszłości umożliwić AI Mode nie tylko sugerować, ale wykonać część pracy za użytkownika.
Rozszerzanie języków i rynków: AI Mode pojawia się w kolejnych krajach i wersjach językowych, co oznacza, że SEO musi być przygotowane na działanie globalne, a lokalizacja treści stanie się jeszcze ważniejsza.
Stała ewolucja modeli: ulepszenia w wersjach AI, możliwość lepszego rozumienia kontekstu, większej precyzji, obsługi źródeł naukowych — to kierunek, w którym Google będzie rozwijać AI Mode.
