Google rozwiewa mity AI SEO: llms.txt, „chunking” i specjalne hacki GEO nie są potrzebne
Rynek AI Search bardzo szybko stworzył własną listę „obowiązkowych technik”:
llms.txt,- specjalne dzielenie tekstu na chunki,
- osobne treści „dla AI”,
- sztuczne wzmianki w celu GEO,
- specjalne pliki przeznaczone dla LLM.
Aktualne wytyczne Google są znacznie prostsze.
Google zaleca przede wszystkim stosowanie sprawdzonych praktyk SEO również w generatywnym Search i wprost wskazuje, że właściciele stron mogą ignorować część popularnych „AEO/GEO hacks”, takich jak sztuczny chunking czy niepotrzebne pliki AI typu llms.txt.
Google o llms.txt
Google dodatkowo doprecyzowało dokumentację dotyczącą llms.txt.
Według aktualnego stanowiska Google plik ten:
- nie jest potrzebny dla Google Search,
- nie zwiększa widoczności,
- nie poprawia rankingów,
- ale można go utrzymywać, jeżeli korzystają z niego inne systemy.
To ważne rozróżnienie.
Nie oznacza:
„llms.txt jest zawsze bez sensu”.
Oznacza:
nie należy przedstawiać go jako czynnika poprawiającego widoczność w Google Search lub Google AI.
Co Google rekomenduje zamiast hacków?
W maju 2026 Google opublikowało rozszerzone materiały dotyczące optymalizacji pod generatywne funkcje Search. Jednym z najmocniejszych zaleceń jest koncentracja na unikalnym, wartościowym, non-commodity content, zamiast kopiowania informacji dostępnych wszędzie.
Czyli przewaga może powstawać dzięki:
- własnym danym,
- testom,
- dokumentacji,
- case studies,
- doświadczeniu,
- zdjęciom,
- filmom,
- narzędziom.
To jest znacznie trudniejsze do skopiowania niż kolejny:
„artykuł zoptymalizowany pod AI”.
Nasz wniosek dla B2B
Nie powinniśmy budować dwóch internetów:
strony dla człowieka
i:
strony dla AI.
Lepszy model:
Human-useful
↓
Search-accessible
↓
Evidence-rich
↓
Machine-understandable.
To także kolejny argument za Answer Architecture zamiast masowej produkcji contentu.
Co warto sprawdzić na swojej stronie?
Zamiast pytać:
Czy mamy
llms.txt?
zapytaj:
- czy ważne informacje są publicznie dostępne?
- czy karta produktu jest kompletna?
- czy parametry są jednoznaczne?
- czy ważne twierdzenia mają evidence?
- czy strony są dobrze podlinkowane?
- czy istnieje następny krok?
To są problemy znacznie bardziej fundamentalne.
Czytaj dalej
oraz:
