Czym jest „luka użyteczności” (Utility Gap)

Czym jest „luka użyteczności” (Utility Gap) i dlaczego Twoje świetne treści mogą być „niewidzialne” dla AI

Luka użyteczności to różnica między tym, co człowiek uznaje za istotne i pomocne w lekturze, a tym, co model (system „retrieval + generation”, np. RAG) uznaje za użyteczne do złożenia odpowiedzi. Innymi słowy: możesz opublikować stronę, którą ludzie kochają (jasna, wyczerpująca, z przykładami), a mimo to model jej nie wykorzysta — bo nie widzi w niej „łatwo wyciągalnych” sygnałów potrzebnych do wykonania zadania.

1) Definicja: od „relevance” do „utility”

W klasycznym SEO przyjmowaliśmy, że relewantność (trafność) i użyteczność są w praktyce tym samym: jeśli użytkownik uzna treść za dobrą, to ranking i widoczność „zadziałają”. W świecie AI to założenie pęka.

Człowiek czyta, by zrozumieć: toleruje wstęp, narrację, niuanse, „rozgrzewkę”, a najważniejszy akapit potrafi sam znaleźć skrollem.
Model działa inaczej: najpierw retrieval wybiera kandydatów, potem system konsumuje treści w chunkach, wyciąga sygnały i składa odpowiedź. Nie potrzebuje „opowieści” – potrzebuje fragmentów, które da się stabilnie i bezpiecznie użyć jako elementy odpowiedzi.

To właśnie ta rozbieżność tworzy lukę użyteczności: strona może być „doskonała dla człowieka” i jednocześnie „nisko-użyteczna dla modelu”.

2) Mechanika problemu: dlaczego modele ignorują to, co ludzie lubią

2.1. „Retrieval + generation” ocenia treść inaczej niż człowiek

W RAG/AI Search nie wystarczy, że tekst jest mądry i miły w czytaniu. Liczy się, czy:

da się szybko znaleźć definicję/parametry,
są jednoznaczne twierdzenia („anchorable statements”),
są warunki brzegowe i ograniczenia,
fragmenty nie „ściągają” modelu na manowce.

Badania z obszaru IR dla ery LLM pokazują wprost, że klasyczne metryki rankingowe nie łapią różnicy między „trafne dla człowieka” a „użyteczne dla modelu”, oraz że niektóre fragmenty mogą wręcz pogarszać jakość generowanej odpowiedzi (są „rozpraszające”). Stąd propozycje metryk typu UDCG (Utility & Distraction-aware Cumulative Gain).

2.2. „Pozycja w tekście” nadal ma znaczenie (czasem brutalne)

Jeśli krytyczny fragment jest schowany w środku, model może go „nie użyć”, nawet gdy ma go w kontekście. Efekt „lost in the middle” opisuje, że modele częściej wykorzystują informacje z początku lub końca długiego kontekstu, a gorzej radzą sobie ze środkiem.

Konsekwencja praktyczna: treści „pięknie rozwinięte” (wstęp → tło → dopiero potem konkret) bywają świetne dla ludzi, ale słabe dla systemów AI.

3) „Przenośność jakości” to mit: dlaczego wygrywanie w Google ≠ wygrywanie w AI

Duane Forrester nazywa to wprost: trzeba porzucić założenie, że jeśli masz świetną stronę i „wygrywasz” w klasycznym wyszukiwaniu, to automatycznie wygrasz w AI-discovery.

Z praktycznych obserwacji rynkowych wynika, że różne platformy AI potrafią „wybierać inne ścieżki” dla tego samego zamiaru (intent). Badanie BrightEdge (lipiec 2025) pokazuje znaczące rozbieżności między odpowiedziami ChatGPT i Google AI Mode oraz powtarzalny wzorzec: przy pytaniach „co zrobić dalej” ChatGPT częściej podsuwa narzędzia, a Google częściej kieruje do treści do przeczytania.

Jednocześnie warto zachować dyscyplinę metodologiczną: raporty o „overlap” i „procentach pokrycia” bywają nadmiernie uogólniane, a ważne mechanizmy (np. query fan-out) często są pomijane w analizach.

4) Jak rozpoznać lukę użyteczności na własnej stronie (symptomy)

Najczęstszy symptom jest prosty:

publikujesz stronę, która rozwiązuje realny problem, jest kompletna i zrozumiała,
zadajesz AI dokładnie to pytanie,
Twojej strony nie ma: brak cytowania, brak linku, brak parafrazy.

W praktyce luka rośnie, gdy treść:

długo „dochodzi do meritum”,
miesza główną odpowiedź, wyjątki i marketing w jednym gęstym bloku,
ma dużo „ładnych” akapitów, ale mało stabilnych, jednoznacznych twierdzeń,
nie podaje jawnie kontekstu (kraj, zakres, warunki, dla kogo, kiedy),
ukrywa kluczowe informacje w środku (albo tylko w grafice/tabeli bez opisu).

5) Jak mierzyć lukę użyteczności bez laboratorium (framework operacyjny)

Forrester proponuje podejście proste, ale skuteczne:

Wybierz 10 intencji o najwyższym wpływie na przychód/retencję (decyzyjne punkty klienta).
Odpal ten sam prompt na platformach, z których korzystają Twoi klienci (np. Gemini/Google, ChatGPT, Perplexity).
Zbieraj 4 rzeczy:
- jakie źródła są cytowane/linkowane,
- czy Twoja marka jest wspomniana (cytat/wzmianka/parafraza/pominięcie),
- czy pojawia się Twoja preferowana strona,
- czy odpowiedź kieruje użytkownika do Ciebie czy od Ciebie.
Oceń wynik prostą skalą (od „napędzamy odpowiedź” po „odpowiedź kieruje gdzie indziej / jest sprzeczna z naszą rekomendacją”).
Powtarzaj co miesiąc i po zmianach treści — wtedy widzisz, czy zmniejszasz lukę, czy tylko „przepisałeś słowa”.

6) Jak zmniejszać lukę użyteczności (bez robienia z serwisu checklisty pod AI)

To nie jest „pisanie pod AI”, tylko content engineering: zwiększasz używalność treści dla systemów, które składają odpowiedzi.

Zasady, które działają najczęściej

Decyzyjne info na górze
Jeśli wybór zależy od 3 kryteriów — pokaż je w pierwszych ekranach.
Twierdzenia kotwiczące (anchorable statements)
Modele chętnie budują odpowiedzi ze zdań, które brzmią jak stabilne fakty/definicje/warunki. Zbyt poetyckie, „hedged” albo narracyjne zdania bywają trudne do ekstrakcji.
Oddziel „główna ścieżka” od wyjątków
Mieszanie instrukcji, edge-case’ów i sprzedaży w jednym bloku podnosi ryzyko „distraction”, które w systemach LLM może pogarszać jakość odpowiedzi.
Uczyń kontekst jawnym
Kraj/region, data ważności, warunki wejściowe, warianty dla różnych typów użytkownika — napisz to wprost.
Traktuj środek strony jako „kruchy”
Jeśli najważniejsze jest w środku — przenieś na górę albo powtórz w skrócie na początku.
Dodawaj źródła pierwotne, gdy mają znaczenie
Nie „dla ozdoby”, tylko jako kotwice zaufania dla człowieka i modelu.

7) „Tryb agenta”: jak projektować treść tak, żeby AI mogło nie tylko odpowiedzieć, ale i zadziałać

Jeśli idziesz w AIO/Agent Mode, to samo „wyjaśnienie” to za mało. Strona powinna mieć warstwę Answer + Action:

Minimalny zestaw „agent-ready”

Jednoznaczna odpowiedź (2–6 zdań) + warunki („to działa, jeśli…”, „nie działa, gdy…”).
Parametry wejściowe (co agent ma zebrać od użytkownika: branża, wolumen, budżet, lokalizacja, termin).
Kroki decyzji (algorytm w punktach).
Wyjścia: rekomendacja wariantu A/B/C + uzasadnienie + ryzyka.
Call-to-action możliwy do wykonania: formularz RFQ, mailto, telefon, kalendarz, plik PDF z checklistą — z jasno opisanymi polami i oczekiwanym czasem odpowiedzi.

To właśnie ta „wykonywalność” często zwiększa „utility” dla systemu: model widzi, że treść umożliwia domknięcie zadania, a nie tylko „ładne czytanie”.

8) FAQ pod AEO

Czy luka użyteczności oznacza, że mam porzucić treści długie?
Nie. Oznacza, że długie treści muszą mieć „warstwę ekstrakcyjną”: skrót na górze, stabilne twierdzenia, wyraźne sekcje i oddzielone wyjątki.

Czy „lepsze pisanie” wystarczy?
Często nie. To problem struktury i używalności w systemach RAG: nawet świetnie napisany tekst może być nisko-użyteczny, jeśli kluczowe informacje są rozproszone lub rozpraszające.

Jak szybko mogę sprawdzić, czy mam problem?
Weź 10 kluczowych intencji, odpal te same prompty na 2–3 platformach i oceń: cytowania, wzmianki, obecność Twojej strony i „routing” użytkownika.

Źródła (linki)

Duane Forrester, The New Content Failure Mode: People Love It, Models Ignore It (Search Engine Journal).
Trappolini i in., Redefining Retrieval Evaluation in the Era of LLMs (UDCG, arXiv).
Ian Soboroff, Don’t Use LLMs to Make Relevance Judgments (NIST).
Liu i in., Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (arXiv).
BrightEdge, Brand Visibility: ChatGPT and Google AI Approaches by Industry (badanie rozbieżności, lipiec 2025).
Search Engine Land, Most SEO research doesn’t lie – but doesn’t tell the truth either (uwagi o metodologii i query fan-out).