Nowe SEO = infrastruktura wzrostu

Nowe SEO trzeba wbudować w produkt, treści i operacje – jako system przetwarzania intencji klientów na wynik biznesowy. Nie „kampania”, lecz warstwa infrastrukturalna (proces + dane + integracje), która działa stale.

Jak to połączyć z AEO/GEO/AIO i Trybem AI Google

Tryb AI Google (nowa powierzchnia wyszukiwania) odpowiada konwersacyjnie i multimodalnie – treść musi być „odpowiedzią + akcją” (AEO) i mieć AI availability (GEO).
Google komunikuje: nie potrzebujesz „magicznych znaczników AEO/GEO”, tylko solidne SEO i treści nadające się do cytowania. W praktyce: to nadal infrastruktura – technika, fakty, źródła, dane strukturalne i UX.
Fame engineering (SEL): budowanie rozpoznawalności źródła w silnikach odpowiedzi (AI availability) – spójna marka, autorytety, cytowalne fakty, preferowane źródła. To uzupełnia „SEO jako infrastrukturę”.

Model operacyjny „Nowe SEO jako infrastruktura” (wersja 2025)

1) Informacja → Odpowiedź → Akcja

Cel: każda kluczowa strona powinna dostarczać: Short Answer (≤80 słów) → Dowód/Źródła → Akcję (Quote/Order/Rent/Book).
Dlaczego: Tryb AI i answer engines streszczają → cytują → kierują do działania.

Implementacja (AEO/GEO-ready):

Blok „Short Answer” na górze (definicja, liczby, widełki).
Sekcje dowodowe: parametry, tabele porównań, checklisty, ROI.
JSON-LD: Product, Offer, FAQPage, oraz Actions: QuoteAction, OrderAction, RentAction.
Kotwice (#) do bloków, by ułatwić cytowanie sekcji.
Preferred sources + /llms.txt (kanoniczne URL-e do cytowania).

2) Dane i spójność na poziomie organizacji

Cel: SEO ≠ „kanał” – to operacja danych łącząca Web, Content, Produkt, Sprzedaż.
Implementacja:

Jedna taksonomia produktów/usług (nazwa, modele, SKU) we wszystkich domenach SalesBot.
Single source of truth dla specyfikacji (arkusze/tabele) → automatyczne generowanie kart i porównań.
Governance cytatów/źródeł (kto podpisuje, gdzie trzymamy dowody).
To dokładnie duch „search as infrastructure” z SEJ.

3) Architektura Answer Hubs (GEOknows.pl → wzorce)

Cel: mapy tematów „pod odpowiedź” i biblioteka bloków cytowalnych.
Implementacja:

Huby: „Pozycjonowanie”, „Wyszukiwarki AI”, „Porównywarki AI”.
Każdy hub: 10–20 pytań (FAQ), porównania (tabele), HowTo (kroki), koszt/ROI.
Wersje „dla AI”: sekcje o wysokiej gęstości faktów, krótkie streszczenia, nagłówki z intencją.
Monitoring: udział cytowań w AI Mode/Perplexity/Copilot/ChatGPT.

4) Warstwa „Agent-Ready” (SalesBot.pl)

Cel: zamieniać odpowiedzi w transakcje (agentic commerce).
Implementacja:

Publiczne /quote, /order, /rent, /book-service z opisem parametrów i schematem Actions.
Minimalny CPQ (widełki, warianty, dodatki) + e-podpis (PandaDoc/DocuSign) – „od razu do akcji”.
Etykieta ruchu agent_source w CRM.
Wpisuje się w „SEO jako infrastruktura wzrostu”, bo łączy intencję (AI) z wynikiem sprzedażowym.

5) Sygnały „Fame & Trust”

Cel: być rozpoznawalnym, cytowalnym i bezpiecznym źródłem.
Implementacja:

Author proof (eksperci, technicy) i spójna tożsamość marki w całej sieci domen.
Case studies z liczbami (produkcja/hurt, KPI operacyjne).
Widoczność w mediach branżowych i katalogach – sygnały rozpoznawalności dla modeli.
To właśnie „fame engineering” przeniesione na infrastrukturę.

Minimalny plan wdrożenia (30–45 dni)

Sprint 1 – Struktura AEO/GEO (GEOknows.pl):

3 × Answer Hub (po 12–15 „pytań krótkich”).
Pakiet Short Answers + tabele porównań (pozycjonowanie/wyszukiwarki/porównywarki).
JSON-LD (Product/Offer/FAQPage + Actions) i /llms.txt z preferred sources.

Sprint 2 – Agent-Ready (SalesBot.pl + domeny produktowe):

/quote | /order | /rent dla 5 top-produktów (SalesBot/GEOknows/Buying).
Prosty CPQ (warianty + dodatki) i integracja e-podpisu.
Telemetria: time-to-quote, agent_source → deal.

Sprint 3 – Fame & Evidence:

4 × case study z danymi (czas cyklu, awaryjność, oszczędność folii/taśmy).
Author proof + graf cytatów (źródła, normy, karty katalogowe).

KPI (mierzone miesiąc do miesiąca)

AI Presence / Citations rate (Google AI Mode, Perplexity, Copilot, ChatGPT).
Lead→Meeting time (z endpointów /quote,/order), CR lead→opportunity, revenue z agent_source.
Coverage hubów (liczba pytań z „short answer”), Fact-density (tabele/porównania na stronę).
% stron z Actions + llms.txt coverage.

Co wprost wynika dla praktyków

Zdejmijcie SEO z poziomu „kampanii”, przenieście na poziom „architektury systemu” – standardy treści, dane, schematy, endpointy, governance.
Integrujcie SEO z produktem i sprzedażą – od razu projektujcie akcje do wykonania po odpowiedzi (AEO→zamówienie/wycena).
Utrzymujcie AI-ready formaty (short answers, tabele, porównania, kotwice, Actions + llms.txt) – to skraca dystans od ekspozycji do transakcji.
Budujcie „fame” i zaufanie (eksperci, case’y, cytowalność) – bez tego modele rzadziej rekomendują markę.

Dla Was (SalesBot.pl / GEOknows.pl): szybkie TODO

GEOknows.pl: generator /llms.txt + repo snippetów JSON-LD (Actions) + 3 huby odpowiedzi
SalesBot.pl: publiczne /quote /order /rent (5 ofert), opis parametrów dla agentów (payloady), e-podpis.
Domeny produktowe: na górze każdej karty Short Answer + tabele + case’y + Actions.
Monitoring: tablica „AI Presence & Actions” (AI Mode/Perplexity/Copilot/ChatGPT → klik do endpointów).