Nowe SEO: Organic Growth Specialist (GEO/AEO/AIO + Tryb Agenta)

Poniżej kompletny opis stanowiska, gotowy do wdrożenia w Twojej organizacji (AI Life / DI-ZET® / Bovmatic / PackRent / SalesBot).

1) Mandat i cel roli

Misja: systemowo zwiększać liczbę organicznych rekomendacji AI i brand searches, a następnie przekuwać je w przychód poprzez treści „Answer-Ready”, Earned Media oraz ścieżki Tryb Agenta (RFQ/Order/Checkout w czacie).
Efekt końcowy: więcej zapytań brandowych, cytowań w odpowiedziach AI i konwersji z zasobów o intencji zakupu.

2) Kluczowe odpowiedzialności (scope)

Mapa intencji AI: identyfikacja Top-25/50 zapytań, gdzie AI generuje odpowiedź (Google AIO/Perplexity/ChatGPT), monitoring „Share of Recommendation” (czy marka jest wymieniana).
Answer Hubs: projektowanie i utrzymanie centrów odpowiedzi („pytanie → odpowiedź → akcja”), z JSON-LD (Organization, Product, HowTo/FAQ, VideoObject, BreadcrumbList).
Content „Answer-Ready”: tworzenie krótkich „Short Answers” (30–90 s) + warstwy technicznej (tabele, porównania A/B/C, „Kiedy NIE używać”).
Fame Engineering / Earned Media: plan PR/partnerstw (raporty, komentarze eksperckie, publikacje), by budować cytowalność w AI-odpowiedziach.
Warstwa danych dla AI: publiczne pliki CSV/JSON z parametrami, canonicale, „preferred sources” (llms.txt/ai.txt, jeśli stosujecie).
Tryb Agenta: wdrażanie i testy OrderAction/QuoteAction/BookAction (RFQ, demo, zamówienie w czacie; piloty z Instant Checkout tam, gdzie dostępne).
Eksperymenty GEO: testy formatu/tonu/długości (AB dla AI), repo wyników (co wchodzi do AI Overviews/odpowiedzi).
Dashboard „Nowe SEO”: BSV (brand searches), BIS (buyer-intent sessions), AIAC (AI Answers Coverage), EMV (Earned Media Velocity), konwersje z „odpowiedź → akcja”.
Współpraca: z PR (Earned), Dev/SEO Tech (schema/API), Data (metryki), Sales (lead intent), Legal (zgody/licencje danych).
Standardy jakości: polityka „no-fluff”, spójne nazewnictwo encji, wersjonowanie treści, checklisty publikacji.
Edukacja: wewnętrzne szkolenia z GEO/AEO/Agent Mode, wytyczne dla copy, video i social.
Ryzyka & compliance: dbałość o jawność źródeł, unikanie halucynacji i claimów bez pokrycia, zgodność z PPWR/GS1 tam, gdzie dotyczy.

3) KPI/OKR (mierz to, co się liczy)

North Star: wzrost Brand Search Volume + udział w odpowiedziach AI (AIAC) → przychód.
KPI kwartalne (przykład):

BSV: +25% r/r dla kluczowych brandów (DI-ZET®, Bovmatic, PackRent, PakShop).
AIAC: +15 p.p. udziału w odpowiedziach dla 20 priorytetowych tematów (np. „owijarka do palet z najazdem”).
EMV: ≥12 publikacji/cytowań/kwartał (Earned).
BIS: +20% sesji na stronach o intencji zakupu (karty ofert, RFQ, wynajem, „Click & Rent”).
CR z Trybu Agenta: +30% więcej zapytań/zakupów inicjowanych z czatu/AI.

4) Kompetencje (profil T-shaped)

T-rdzeń: GEO/AEO/AIO, architektura Answer Hubs, struktury danych (schema.org), testy AB pod AI, analityka (GA4/Looker/BigQuery).
Szerokość: PR/Earned, copy sprzedażowe, podstawy API/checkoutów, znajomość UX zakupowego, research rynkowy, praca na danych.
Mindset: naukowiec-praktyk (hipoteza → eksperyment → pomiar), „no-fluff”, obsesja na punkcie użyteczności i działania.

5) Stos narzędzi (rekomendacja)

Monitoring AI: własne arkusze + skrypty, noty audytowe z Perplexity/ChatGPT/Google AIO (manual + półautomaty).
SEO/Data: GSC, GA4, Looker/BigQuery, Screaming Frog, Sitebulb, JSON-LD generators, Data Studio.
PR/Earned: Muck Rack/woj. alternatywy, brand mentions, RSS/osint, listy wydawców.
Content: edytory Q&A, szablony „Short Answer”, repo tabel/CSV, system stylów (Ton/Format).
Agent Mode: CRM + webhooki RFQ, formularze agent-friendly, endpointy Order/Quote/Book.
Zarządzanie: Notion/Jira, SOP-y, matryce decyzyjne.

6) Tygodniowy rytm pracy (ramówka)

Poniedziałek: przegląd AIAC/BSV/BIS, priorytety sprintu, wybór 2–3 tematów do „Answer-Ready”.
Wtorek: produkcja: short answers + tabele/porównania + schema; hand-off do Dev/PR.
Środa: Earned: outreach na 3–5 redakcji/tydzień, przygotowanie danych/cytatów.
Czwartek: testy Trybu Agenta (RFQ/Checkout), przegląd ścieżek, poprawki UX.
Piątek: eksperymenty GEO (format/ton), retrospektywa, publikacja notatki „co poprawiło cytowalność”.

7) 90-dniowy plan wdrożenia (S-kurwa)

0–30 dni:

Audyt Top-50 pytań (AI), baseline AIAC/BSV/BIS, wybór 10 stron do refaktoryzacji, mapy danych (schema, CSV/JSON).
31–60 dni:
Pierwszy Answer Hub (min. 20 Q&A), 6 publikacji Earned, pilotaż Trybu Agenta (RFQ/demo).
61–90 dni:
Drugi Answer Hub (temat sprzedażowy), 12+ Earned łącznie, eksperyment „kup w czacie” (jeśli możliwe), dashboard Nowe SEO live.

8) Artefakty, które specjalista dostarcza

Mapa intencji AI + scoring trudności/zwrotu.
Briefy Answer-Ready (short answer + warstwa danych + action).
Raport GEO-AB (który format/ton trafia do AI).
Plan Earned Media + dziennik publikacji.
Checklisty publikacji (schema, evidence blocks, „Kiedy nie używać”).
Dashboard Nowe SEO (BSV, BIS, AIAC, EMV, konwersje Tryb Agenta).
SOP-y: proces Answer Hub, proces Earned, proces Agent.

9) Współpraca i interfejsy

PR/Brand: tematy, dane, cytaty; kalendarz publikacji.
Dev/SEO tech: wdrożenia schema, sitemap, llms.txt/ai.txt, performance.
Sales/CS: briefing o lead intent, feedback jakości leadów.
Legal/Compliance: licencje danych, zgody, PPWR/GS1 2D (gdy dotyczy).

10) Drabinka rozwoju (career ladder)

Associate → Specialist → Senior/Lead Organic Growth → Head of Organic Growth → Director, Growth & Fame Engineering.
Kamienie milowe: wdrożone Answer Hubs (≥2), wzrost BSV ≥ +30% r/r, AIAC ≥ +20 p.p., case „odpowiedź → checkout”.

11) Rekrutacja (jak zatrudnić właściwą osobę)

Profil: hybryda SEO-product marketing-PR, z portfolio cytowanych artykułów/danych i przykładem procesu „odpowiedź → akcja”.
Pytania:

„Pokaż temat, który wciągnąłeś do AI Overviews i jak to zmierzyłeś.”
„Jak zaprojektujesz Answer Hub dla [X] w 2 tygodnie?”
„Co dasz PR-owi, by zwiększyć szanse na cytat w AI?”
Zadanie próbne (72h): mini-Answer Hub (3 Q&A + tabela + schema + plan Earned), z hipotezą KPI i testem AB dla AI.

12) Anty-wzorce (czego nie robić)

Fiksacja na „pozycjach 1–10” bez AIAC/BSV.
Teksty „pod słowa kluczowe” bez evidence i bez „Kiedy nie używać”.
Brak ścieżki akcji (treści „bez wyjścia”).
Earned „dla linka” zamiast dla cytatu i dla danych.
Chaos encji (różne nazwy, brak spójności).

13) SOP (skrót)

SOP-Answer Hub (1 strona): cel → brief (short answer, tabela, decide-block, action) → schema → evidence → QA → publikacja → pomiar AIAC/BIS → refaktoryzacja.
SOP-Earned: temat → hook danych → target media list → pakiet cytatów → wysyłka → follow-up → re-use w Answer Hub.
SOP-Agent: wybór akcji → endpoint → test DX (bot) → metryki → iteracja.

14) Minimalne „Definition of Done” (DoD)

Publikacja = short answer + tabela/porównanie + action + schema + evidence + wpis w dashboardzie (AIAC/BIS tag).

Podsumowanie

Organic Growth Specialist to „inżynier sławy i odpowiedzi”: łączy GEO/AEO/AIO, PR/Earned i Tryb Agenta, by być polecanym przez AI i zamykać akcję. Mniej o „pozycjach”, więcej o cytowalności, danych i transakcjach.