Inno Ops: AEO/GEO Answerability Upgrade — architektura i struktura usługi
Cel i definicja „answerability”
Usługa AEO/GEO Answerability Upgrade buduje kompletną warstwę odpowiedzialności za odpowiedzi, czyli zdolność marki do bycia poprawnie rozpoznawaną, cytowaną i rekomendowaną przez Answer Engines (AI Overviews, asystentów, boty zakupowe i agentów wykonujących akcje), tak aby każda oferta, polityka i informacja produktowa była maszynowo jednoznaczna, sprawdzalna i wykonywalna, a decyzje użytkowników mogły przejść bez tarcia od pytania do działania.
Architektura rozwiązania
Warstwa 1 — Audyt 360° (technika + treść + dane)
W pierwszej warstwie przeprowadzamy pełny audyt pod trzema kątami jednocześnie: technicznym (crawlability, indexation, canonical/hreflang, sitemaps, robots, nagłówki HTTP, performance i stabilność Web Vitals, media i ALT, dostępność), treściowym (definicje, FAQ, dane liczbowe, tabelaryzacja, jednoznaczność pojęć, wzorce „definition-first”, spójność nazw i jednostek), oraz danych strukturalnych (pokrycie i poprawność JSON-LD, zgodność identyfikatorów GTIN/MPN/SKU, unikalność i granularność atrybutów, spójność kategorii i filtrów), aby ustalić bazowe luki i priorytety wdrożenia.
Warstwa 2 — Model informacji i dane strukturalne
Projektujemy spójny model informacji pod Answer Engines z biblioteką JSON-LD obejmującą typy: Organization, WebSite, WebPage/AboutPage/FAQPage/QAPage, BreadcrumbList, Product/AggregateOffer/Offer, Service, Review/Rating, ItemList/CollectionPage, ImageObject/VideoObject, Article/BlogPosting/NewsArticle, ContactPoint, Policy (jako CreativeWork dla Privacy/Terms/Returns), Event (jeśli dotyczy), HowTo/Recipe (jeśli dotyczy), a także sekcje polityk i gwarancji przepisane na „machine-readable” akapity z datą obowiązywania i wersjonowaniem, dzięki czemu każdy fragment oferty posiada maszynowo identyfikowalne znaczenie i źródło.
Warstwa 3 — Warstwa akcji (potentialAction + endpointy)
Definiujemy i wdrażamy jawne akcje, z których mogą skorzystać asystenci i boty: OrderAction/BuyAction dla zakupów, ReserveAction/RentAction dla rezerwacji i wynajmu, QuoteAction dla zapytań ofertowych B2B, SubscribeAction/DownloadAction dla SaaS/treści, ContactAction dla szybkiego kontaktu sprzedażowego, SearchAction/FindAction dla zaawansowanych wyszukiwań produktowych, każde spięte z prostym, stabilnym endpointem HTTP (GET/POST) zwracającym minimalny JSON (id, status, timestamp, next_step, contact), z potwierdzeniem i webhookiem zwrotnym, co umożliwia bot-to-bot „click & buy / click & collect / RFQ” bez pośrednich e-maili.
Warstwa 4 — Zaufanie i pochodzenie (Trust & Provenance)
Dodajemy sygnały wiarygodności, które Answer Engines preferują: newsroom 2.0 z metadanymi C2PA (pochodzenie treści), jawne strony „About/Team/Contact/Legal” z ContactPoint i identyfikatorami firmy, sekcje Polityk (privacy/terms/returns/warranty/pricing) oznaczane jako CreativeWork z datą wersji, referencje i testy oznaczone Review/Rating, a w e-commerce mapujemy identyfikatory GS1 (GTIN) oraz opcjonalnie GS1 Digital Link, aby cały łańcuch danych o produkcie był spójny i możliwy do weryfikacji.
Warstwa 5 — Dostęp dla modeli (llms.txt + feeds)
Tworzymy i publikujemy plik /llms.txt jako mapę dla LLM (zakresy dozwolonego użycia treści, preferowane źródła, feedy z danymi, kontakt do właściciela praw), przygotowujemy feedy maszynowe (JSON/CSV) dla katalogów, cenników, stanów, lokalizacji i FAQ, a także dedykowane endpoints „explainers” z definicjami i słownikami domenowymi, aby modele miały szybkie, bezpieczne wejście do zweryfikowanych informacji marki.
Warstwa 6 — Redakcja GEO/AEO (wzorce i governance)
Wprowadzamy style guide treści pod Answer Engines: sekcje definicyjne na początku, listy parametrów i tabel, jasne jednostki, nazwy modeli i kompatybilności, wbudowane FAQ i krótkie „reason-to-believe” z danymi oraz zasady cytowania źródeł, a redakcję uzbrajamy w checklisty publikacji i w bibliotekę gotowych modułów (definicja, FAQ, parametry, polityka, case, dane), dzięki czemu każda nowa strona jest domyślnie „answerable”.
Warstwa 7 — Pomiary i ewaluacja (AIR/AAS)
Budujemy pomiary Answer Inclusion Rate (AIR — odsetek zapytań, w których marka została ujęta w odpowiedzi) oraz Answer Share (AAS — udział rekomendacji marki w odpowiedziach na zestaw zapytań komercyjnych), konstruujemy koszyk zapytań tematycznych i brandowych, automaty testujące wieloplatformowo, dashboard i alerty, a także wersjonujemy hipotezy „co naprawić”, aby krótkimi pętlami poprawiać widoczność i rekomendowalność.
Struktura projektu i przebieg wdrożenia
Faza 0 — Kick-off, priorytety i koszyk zapytań
Ustalamy cele biznesowe i zakres produktowo-usługowy, definiujemy rynki i języki, budujemy koszyk zapytań (informacyjne, komercyjne, transakcyjne, b2b RFQ), ustalamy governance i role, a także konfigurowany jest bezpieczny dostęp do systemów i repozytoriów treści.
Faza 1 — Audyt 360° i Spec Answerability
W 2–3 tygodnie dostarczamy raport luk: pokrycie JSON-LD, spójność identyfikatorów, błędy canonical/hreflang, brakujące definicje i FAQ, luki w politykach, braki w mediach i metadanych; równolegle tworzymy „Spec Answerability” — listę wzorców danych, treści i akcji do wdrożenia, z priorytetyzacją „no-regrets” oraz quick-wins.
Faza 2 — Implementacja danych i akcji (sprinty)
W sprintach 2-tygodniowych wdrażamy bibliotekę JSON-LD, budujemy endpoints „potentialAction”, podłączamy webhooki, porządkujemy sitemapy i roboty, przepisujemy kluczowe strony na definicje/FAQ/tabele i ujednolicamy nazwy parametrów, uruchamiamy newsroom 2.0 i polityki z wersjonowaniem oraz wdrażamy plik /llms.txt wraz z feedami, po czym przeprowadzamy testy syntetyczne i próby z realnymi asystentami.
Faza 3 — QA, walidacje i publikacja
Uruchamiamy walidatory danych strukturalnych i własne testy „answer-readiness”, wykonujemy próbne zapytania na koszyku i notujemy bazowy AIR/AAS po wdrożeniu, domykamy błędy i publikujemy zestaw „no-regret moves” (np. strony definicyjne, mini-FAQ per kategoria, specyfikacje ItemList, polityki z datami i kotwicami sekcji), a następnie otwieramy monitoring.
Faza 4 — Monitoring 90 dni i doskonalenie
Co tydzień przeglądamy wyniki z dashboardu AIR/AAS, analizujemy wywołania endpointów akcji, poprawiamy słabe typy zapytań, dopisujemy brakujące definicje, aktualizujemy feedy i polityki, a co miesiąc raportujemy wpływ na widoczność, cytowalność, liczbę wywołań akcji i konwersję przez warstwę akcji, aby domknąć pętlę ROI.
Elementy dostarczane (deliverables)
- Biblioteka JSON-LD dopasowana do domeny klienta (Product/Offer/Service/FAQ/Policy/Organization/WebSite/WebPage/ItemList/BreadcrumbList/ContactPoint itd.).
- Specyfikacja i implementacja endpoints „potentialAction” (Order/Buy/Reserve/Quote/Contact/Subscribe/Search), wraz z formatami odpowiedzi i webhookami.
- Plik /llms.txt + feedy danych (katalog, cennik, stany, lokalizacje, FAQ) i słowniki domenowe z definicjami.
- Newsroom 2.0 z C2PA, repozytorium polityk wersjonowanych i dokumentacja trust signals.
- Style guide GEO/AEO, checklisty redakcji, szablony definicji, FAQ i kart produktu/usługi.
- Dashboard KPI z AIR/AAS, Answer Coverage Index, czasem reakcji i logami wywołań akcji.
Metryki i KPI
- AIR (Answer Inclusion Rate): odsetek zapytań z koszyka, w których marka została ujęta w odpowiedzi.
- AAS (Answer Share): udział rekomendacji marki w odpowiedziach na zapytania komercyjne.
- ACI (Answer Coverage Index): pokrycie tematyczne zestawu zapytań przez treści i dane.
- ATA (Agent Time-to-Action): średni czas od odpowiedzi do wykonania akcji przez bota.
- Conversion via Actions: liczba i współczynnik konwersji z wywołań endpointów.
- Trust Signals Uptake: odsetek briefe’ów i odpowiedzi, które cytują newsroom/polityki.
Governance i odpowiedzialności
- Owner po stronie klienta: CMO/Head of Digital lub właściciel produktu, odpowiedzialny za priorytety i szybkie decyzje.
- Zespół wdrożeniowy: developer front/back, content lead, data steward (identyfikatory, feedy), legal/compliance (polityki, /llms.txt).
- Po naszej stronie: lead AEO/GEO, inżynier danych strukturalnych, architekt „warstwy akcji”, opiekun newsroomu i analityk KPI.
- Rytm zarządczy: tygodniowe stand-upy wdrożeniowe, przegląd KPI co 2 tygodnie, rewizja koszyka zapytań co miesiąc.
Ryzyka i minimalizacja
- Niespójne identyfikatory produktów/usług: rozwiązujemy przez mapowanie GTIN/MPN/SKU i graf zamienników.
- Duplikacja i kanibalizacja treści: rozwiązujemy canonical, ItemList, BreadcrumbList oraz wzorce definicyjne.
- Brak akcji lub błędne odpowiedzi agentów: rozwiązujemy jawne potentialAction, prosty kontrakt API i testy syntetyczne.
- Niepewność prawna i prawa do treści: rozwiązujemy newsroom z C2PA, polityki CreativeWork, /llms.txt i governance publikacji.
Pakiety i monetyzacja
- Audyt jednorazowy: 4 900–14 900 USD (zakres zależny od liczby domen, języków i katalogu).
- Wdrożenie w sprintach: 20–60 tys. USD (biblioteka JSON-LD, endpoints akcji, newsroom 2.0, /llms.txt, feedy, refaktoryzacja kluczowych stron).
- Utrzymanie i monitoring: 1–3 tys. USD/mies. (dashboard, testy koszyka, aktualizacja feedów, poprawki danych i treści).
- Premia za efekt: dodatkowe wynagrodzenie za wzrost Answer Share lub wolumenu akcji powyżej uzgodnionych progów.
Przykładowa mapa wdrożenia 60–90 dni
- Tydz. 1–2: audyt 360°, koszyk zapytań, Spec Answerability.
- Tydz. 3–4: implementacja JSON-LD na kluczowych szablonach, porządkowanie canonical/hreflang, sitemaps.
- Tydz. 5–6: endpoints akcji, newsroom 2.0, polityki z wersjonowaniem, /llms.txt i feedy.
- Tydz. 7–8: refaktoryzacja treści (definicje/FAQ/tabele), testy syntetyczne, korekty.
- Tydz. 9–12: monitoring AIR/AAS, doskonalenie, raport efektów i roadmapa II fali.
Co klient dostaje w praktyce
Otrzymujesz markę, którą Answer Engines widzą, rozumieją i są w stanie bezpiecznie polecić, katalog produktów i usług opisany językiem ludzi i maszyn, stronę gotową do akcji wykonywalnych przez boty oraz stały pomiar cytowalności i udziału w odpowiedziach, dzięki czemu ruch i przychód przestają zależeć wyłącznie od tradycyjnego SEO, a zaczynają być wspierane przez nową infrastrukturę odpowiedzi i akcji.
Inno Ops: Wejdź do świata AI
Napisz do nas: kontakt@innoops.pl
Odwiedź Inno Ops: GEOknows.pl | SalesBot.pl | IntegratorAI.pl | SubProfit.pl
