Wyszukiwarka Google obchodzi w 2023 roku swoje 25. urodziny – a wraz z nią zmienił się nie do poznania wygląd i funkcje strony wyników wyszukiwania (SERP). Startując pod koniec lat 90. z prostą listą „10 niebieskich linków” (dziesięciu tekstowych wyników organicznych), dziś SERP Google to złożony ekosystem: od wyników uniwersalnych z grafikami i wideo, przez błyskawiczne odpowiedzi i panele wiedzy, aż po generowane przez AI podsumowania i eksperymentalne przewodniki Web Guide. Przyjrzyjmy się najważniejszym kamieniom milowym tej ewolucji oraz ich wpływowi na użytkowników, reklamodawców i wydawców.

Początki: PageRank i „10 blue links”

Gdy Google wystartowało w 1998 roku, zrewolucjonizowało wyszukiwanie swoim algorytmem PageRank. W odróżnieniu od wcześniejszych wyszukiwarek opierających ranking stron głównie na dopasowaniu słów kluczowych, PageRank wprowadził analizę linków między stronami – traktując hiperłącza jak „głosy zaufania” od jednej strony dla drugie. Strona o większej liczbie jakościowych odnośników zdobywała wyższą pozycję, co znacząco poprawiło trafność wyników. W efekcie z końcem lat 90. i na początku lat 2000. użytkownicy otrzymywali proste SERPy: listę 10 niebieskich linków z tytułem strony, URL i krótkim opisem (snippetem). Taki minimalistyczny format dominował pierwszą dekadę działania Google i ugruntował nawyk korzystania z wyszukiwarki – internauci przywykli, że to oni klikają w link i samodzielnie szukają odpowiedzi na stronie docelowej.

Universal Search – pierwszy przełom w wynikach

2007 rok przyniósł pierwszą wielką zmianę: Google wprowadziło tzw. Universal Search („wyszukiwanie uniwersalne”). Zamiast ograniczać się do 10 linków do stron WWW, wyszukiwarka zaczęła mieszać w jednym SERPie różne rodzaje treści. Obok stron internetowych zaczęły pojawiać się wyniki z innych wyszukiwarek Google – np. grafiki, wiadomości, mapy, wideo czy książki. Jak opisywano to w momencie premiery, Google zbudowało nową infrastrukturę i mechanizmy prezentacji, by „łączyć treści z obrazów, Map, Książek, Wideo i Wiadomości w ramach wyników webowych”. Celem było złamanie silosów oddzielnych wyszukiwarek tematycznych i pokazanie użytkownikowi najlepszej odpowiedzi niezależnie od typu źródła. Przykładowo po wpisaniu nazwy filmu użytkownik mógł zobaczyć od razu plakaty (obrazy), zwiastuny (wideo) czy recenzje (strony WWW) na jednej stronie wyników. Był to „pierwszy krok w ewolucji ku wyszukiwaniu uniwersalnemu” – jak określiła Marissa Mayer z Google googleblog.blogspot.com. Od tego momentu SERP stopniowo stawał się coraz bogatszy wizualnie i funkcjonalnie.

Knowledge Graph – wiedza kontekstowa w wynikach

Kolejnym kamieniem milowym było uruchomienie w 2012 roku Knowledge Graph (Grafu Wiedzy). Był to ogromny zbiór danych o faktach i powiązaniach między różnymi bytami (osobami, miejscami, rzeczami), który pozwolił Google na wyświetlanie od razu na stronie wyników kontekstowych informacji o zapytaniu. Google ogłosiło wtedy, że “Knowledge Graph pozwala wyszukiwać rzeczy, nie ciągi znaków” – czyli rozumieć znaczenie słów, a nie tylko dopasowywać tekst. W praktyce wprowadzenie Grafu Wiedzy zaowocowało panelami wiedzy widocznymi z boku lub na górze wyników – zawierającymi np. biogram znanej osoby, dane encyklopedyczne o miejscu czy odpowiedzi na często zadawane pytania. Dla użytkowników oznaczało to, że coraz częściej potrzebne informacje (daty, definicje, fakty) znajdowali bez konieczności opuszczania Google. Był to kluczowy krok w kierunku wyszukiwarki bardziej „inteligentnej”, rozumiejącej kontekst i intencję – “pierwszy krok ku następnej generacji wyszukiwania, która rozumie świat bardziej tak jak ludzie”.

Featured Snippets – odpowiedzi bez klikania

Google kontynuowało trend dostarczania odpowiedzi wprost na stronie wyników poprzez featured snippets, czyli wyróżnione fragmenty. Funkcję tę wprowadzono po cichu w 2014 roku, a szerzej zyskała na znaczeniu ok. 2016 – stała się znana jako “pozycja zero”. Featured snippet to specjalny boks na górze wyników, zawierający krótką odpowiedź na pytanie użytkownika wyciągniętą ze strony internetowej, wraz z linkiem do źródła. Przykładowo po wpisaniu „Dlaczego niebo jest niebieskie?” Google może wyświetlić od razu akapit z wyjaśnieniem z jakiejś strony popularnonaukowej. Jak przypomniał Google w 2018, wyróżnione fragmenty zostały po raz pierwszy wdrożone w styczniu 2014 i początkowo budziły obawy wydawców, że odbiorą im ruch. Szybko okazało się jednak, że snippet często zachęca do kliknięcia – użytkownicy chcą dowiedzieć się więcej, a bycie źródłem takiego fragmentu stało się pożądane przez strony (to dodatkowa ekspozycja). Format ten okazał się szczególnie przydatny na urządzeniach mobilnych i w wyszukiwaniu głosowym – Google przyznało, że tradycyjne „10 linków” słabo się sprawdzają na małym ekranie lub gdy asystent głosowy odczytuje odpowiedź, więc potrzebny był zwięzły, bezpośredni rezultat. Wyróżnione fragmenty zmieniły tym samym oczekiwania internautów – coraz częściej zadawali Google pełne pytania w języku naturalnym, licząc na natychmiastową odpowiedź, zamiast przekopywać się przez wiele stron.

Sztuczna inteligencja przejmuje stery: RankBrain, BERT, MUM

Kolejna rewolucja dokonała się „pod maską” wyszukiwarki – dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do lepszego rozumienia zapytań i stron. Punktem zwrotnym było wdrożenie w 2015 roku algorytmu RankBrain – pierwszego systemu opartego na uczeniu maszynowym w wyszukiwarce Google. RankBrain używał sieci neuronowej, by lepiej interpretować zapytania, zwłaszcza te rzadko spotykane lub nietypowe. Uczył się powiązań między słowami a koncepcjami – dla komputera to duże wyzwanie, a ludzie robią to intuicyjnie. Dzięki RankBrain Google potrafi znaleźć strony, które nie zawierają dosłownie wpisanych słów, ale odpowiadają intencji pytania poprzez synonimy i kontekst. Na przykład gdy użytkownik zapytał (po angielsku) „What’s the title of the consumer at the highest level of a food chain?” RankBrain zrozumiał, że chodzi o pojęcie z biologii – “apex predator” (drapieżnik szczytowy) – choć w pytaniu nie padło ani słowo „drapieżnik”, ani „szczytowy”. W praktyce RankBrain stał się dodatkowym sygnałem wpływającym na ranking wyników, pomagając lepiej sortować stronę wyników pod kątem relevancji. Google potwierdziło, że od czasu wdrożenia pozostaje on jednym z kluczowych systemów AI wpływających na wyszukiwanie.

Kolejnym etapem było ulepszenie zrozumienia języka naturalnego. 2019 rok przyniósł model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) – algorytm oparty na sieciach neuronowych typu transformer, który „czyta” zapytanie całościowo, uwzględniając kontekst wyrazów w zdaniu. BERT znacząco poprawił rozumienie niuansów językowych przez Google – nawet drobne słowa przestały być pomijane. Przykładowo w pytaniu „Czy możesz odebrać w aptece leki dla kogoś?” wcześniej system ignorował znaczenie frazy „dla kogoś” i zwracał wyniki o realizacji recept w ogóle. BERT zrozumiał intencję – użytkownik pyta czy może odebrać leki za inną osobę, a nie o własną receptę. Według Google, wdrożenie BERT-a to „olbrzymi krok naprzód w rozumieniu języka”, który od 2019 r. szybko objął niemal wszystkie zapytania w języku angielskim. Model ten poprawił zarówno ocenę rankingu stron, jak i mechanizmy wyszukiwania informacji w indeksie, dzięki czemu wyniki stały się jeszcze trafniejsze kontekstowo.

Najnowszym dotąd etapem AI w wyszukiwaniu jest MUM (Multitask Unified Model), zaprezentowany w 2021 roku. MUM to model multimodalny o ogromnej skali – według Google jest 1000 razy potężniejszy od BERT-a, rozumie i generuje język, a nauczono go jednocześnie na 75 językach i w wielu zadaniach. Co ważne, MUM potrafi łączyć informacje z różnych form – np. tekstu i obrazów – co daje przedsmak przyszłego wyszukiwania, gdzie pytanie można zadać np. zdjęciem. Google na przykładzie MUM pokazało, że mógłby on odpowiedzieć na złożone pytanie: „Hodowałem psa rasy X, teraz chcę hodować kota rasy Y – jak się przygotować?” – rozumiejąc niuanse (że chodzi o porównanie dwóch gatunków zwierząt, opiekę nad nimi, różnice w potrzebach) i dostarczając wielowątkowej odpowiedzi na tak kompleksowe zapytanie. Choć MUM w chwili premiery był używany początkowo w ograniczonym zakresie (np. do poprawy wyszukiwania informacji o COVID-19 czy w Google Lens), Google zapowiadało, że to ważny krok ku przyszłości, gdzie wyszukiwarka będzie rozumiała wszystkie sposoby, w jakie ludzie komunikują pytania – tekst, głos, obrazy, itd..

Bogatsze wyniki: od People Also Ask do AI Overviews

Równolegle do zmian algorytmicznych, strona wyników Google wzbogaciła się o nowe moduły i funkcje, które stopniowo wypierają monotonne listy linków. Oto najważniejsze z nich:

• People Also Ask (PAA) – czyli sekcja „Ludzie pytają również o…”. Po raz pierwszy pojawiła się w wynikach w 2015 roku Jest to rozwijana lista powiązanych pytań, które zadali inni użytkownicy, związanych z naszą frazą. Po kliknięciu pytania, rozwija się odpowiedź (zwykle w formie krótkiego fragmentu z jakiejś strony) i jednocześnie lista PAA wydłuża się o kolejne pytania. Ten moduł prowadzi użytkownika wgłąb tematu, podsuwając dodatkowe wątki do eksploracji. Dla Google to sposób na zwiększenie zaangażowania – użytkownik może z SERP-u uzyskać szybkie odpowiedzi na pokrewne pytania, zamiast od razu opuszczać wyszukiwarkę. Szacuje się, że w 2020+ już niemal połowa wyników Google zawierała sekcję PAA, co pokazuje jak powszechna stała się ta funkcjonalność – imarkinfotech.comimarkinfotech.com.
• Rich results (bogate wyniki) – termin ten obejmuje różne wzbogacone formy wyświetlania wyniku wyszukiwania, często bazujące na danych strukturalnych (schema.org) dostarczanych przez strony. Należą tu m.in. rich snippets (np. gwiazdki ocen przy recenzjach, ceny produktów, „okruszki” nawigacyjne), karuzele (np. przewijane carousels z przepisami kulinarnymi czy artykułami z newsów), pakiet map (lokalne wyniki na mapie z recenzjami) czy wspomniane panely wiedzy. Celem bogatych wyników jest zaprezentowanie jak największej ilości użytecznych informacji od razu na SERP. Na przykład wpisując nazwisko aktora, obok standardowych linków możemy zobaczyć panel ze zdjęciem i biografią (to zasługa Knowledge Graph), listę filmów w formie karuzeli, a nawet sekcję „Inni szukali również” z podobnymi osobami. Dla użytkowników oznacza to szybki podgląd informacji bez klikania, a dla wydawców – szansę na wyróżnienie się, jeśli ich strona uzyska np. bogaty snippet. Badania pokazują, że niemal 99% wyszukiwań w Google dziś zawiera przynajmniej jeden specjalny wynik lub moduł SERP – zwykłe „czyste” wyniki organiczne bez dodatków to rzadkość. To wszystko przyczynia się też do zjawiska wyszukiwań zero-click – użytkownik znajduje potrzebne info na stronie wyników i nie klika nigdzie dalej. Według analizy Ahrefs, około 65% zapytań kończy się bez kliknięcia, bo odpowiedź pada na samej stronie wyników – blog.opinly.ai.
• AI overviews – to zupełna nowość ostatnich miesięcy (wprowadzana eksperymentalnie w 2023 r. w ramach programu Search Labs). AI overview to podsumowanie odpowiedzi generowane przez sztuczną inteligencję na górze wyników wyszukiwania, mające formę krótkiego akapitu lub listy z informacjami zebranymi z różnych źródeł. W praktyce jest to rozwinięcie idei featured snippet, ale tworzone generatywnie przez model językowy, a nie jako cytat z jednej strony. Google określa tę funkcję jako część “Search Generative Experience (SGE)” – użytkownik zadaje pytanie, a nad wynikami pojawia się wygenerowana odpowiedź z odnośnikami do źródeł. AI Overviews to prawdopodobnie najbardziej przełomowa zmiana w Google od czasu wprowadzenia snippetów, ponieważ zasadniczo zmienia doświadczenie wyszukiwania. Internauta może otrzymać syntetyczną odpowiedź bez czytania żadnej konkretnej strony – co z jednej strony jest wygodne, ale z drugiej budzi obawy wydawców (o czym więcej poniżej). Warto dodać, że obok podsumowania AI Google oferuje często możliwość zadawania dodatkowych pytań (follow-up) w ramach tej samej sesji – wyszukiwarka staje się więc bardziej konsultantem prowadzącym dialog. Ta funkcja jest ciągle w fazie testów i nie wszyscy użytkownicy mają do niej dostęp. Niemniej jej pojawienie się sygnalizuje kierunek rozwoju: bardziej konwersacyjne i kontekstowe wyszukiwanie, gdzie rola klasycznych linków maleje – blog.opinly.ai.
• Web Guide – to najświeższa ciekawostka (zapowiedziana w lipcu 2025) i również eksperyment w Search Labs. Web Guide można opisać jako kontekstowy przewodnik po wynikach – AI grupuje wyniki wyszukiwania w tematyczne zbiory, aby ułatwić użytkownikowi eksplorację złożonych tematów. Google wyjaśnia, że Web Guide używa specjalnej wersji modelu Gemini AI do zrozumienia zapytania i treści w sieci, po czym dzieli wyniki na kategorie odpowiadające różnym aspektom tematu. Przykładowo dla ogólnego pytania „Jak przygotować się do samotnej podróży po Japonii?” Web Guide może pogrupować linki pod nagłówkami typu „Porady dot. bezpieczeństwa”, „Polecane miejsca”, „Koszty podróży” itp. Użytkownik widzi więc strukturalny przewodnik zamiast linearnej listy. Na razie Web Guide jest dostępny tylko dla wybranych testerów i tylko w karcie „Web” (można przełączać z widoku standardowego), ale Google sugeruje, że jeśli się sprawdzi, może trafić szerzej do wyników „All”. Ta funkcja, podobnie jak AI Overviews, to próba uczynienia wyników bardziej dostępnymi i pomagającymi odkrywać treści, których sam użytkownik by nie znalazł na pierwszej stronie – blog.google
  

Reklamy: zmiany układu i wpływ na przychody Google

Przez 25 lat transformacji SERP niezmienny pozostał jeden element – reklamy – choć i one zmieniały format i układ. W początkach Google reklamy (linki sponsorowane AdWords) pojawiały się jako dyskretne tekstowe odnośniki po prawej stronie lub nad wynikami. Z czasem Google eksperymentowało z ich wyglądem (np. oznaczając je żółtym tłem, potem tylko małą etykietą „Ad / Reklama”). Kluczowa zmiana nastąpiła w 2016 roku, gdy usunięto całkowicie prawą kolumnę reklam na desktopie – odtąd reklamy wyświetlają się tylko nad wynikami organicznymi lub pod nimi. Jednocześnie zwiększono liczbę reklam na górze (z maks. 3 do nawet 4), co w praktyce zepchnęło organiczne wyniki jeszcze niżej i upodobniło doświadczenie desktopowe do mobilnego. Mniej dyskretne stały się też formaty reklamowe: doszły reklamy produktowe PLA (Product Listing Ads) ze zdjęciami i cenami, reklamy w lokalnym pakiecie map (oznaczone pinezkami), czy reklamy karuzelowe. Wszystko to sprawiło, że granica między „wynikami” a „reklamami” zaczęła się zacierać – niektóre reklamy wyglądają jak kolejne moduły informacyjne.

Zmiany te miały wymierny wpływ na biznes Google. Większa widoczność reklam przełożyła się na wyższe CTR reklam na topie strony i pozwoliła Google monetyzować nowe obszary (jak choćby zapytania o produkty, hotele, loty – gdzie SERP bywa w całości wypełniony modułami komercyjnymi Google). Dziś większość ludzi nawet nie zadaje sobie trudu, by odróżnić wynik organiczny od reklamy – klikają pierwszy odnośnik, jaki widzą. A to przekłada się na przychody: w 2023 roku około 74% przychodów Alphabetu pochodziło z reklam w wyszukiwarce Google. Warto dodać, że Google balansuje tu między użytecznością a zyskiem – nie może przesadzić z reklamami kosztem jakości wyników, bo zrazi użytkowników. Jednak kolejne ukrywanie etykiet „Reklama” i integracja reklam z pozostałymi wynikami pokazują, że firma stale optymalizuje SERP także pod kątem maksymalizacji zysków. Dla marketerów oznacza to rosnącą konkurencję o pierwsze miejsca – zarówno w wynikach organicznych (które są wypychane przez moduły), jak i w aukcjach reklamowych (gdzie stawki rosną, bo tylko top 3-4 gwarantuje sensowną widoczność).

Użytkownicy – nowe nawyki i oczekiwania

Ewolucja SERP wpłynęła istotnie na to, jak korzystamy z wyszukiwarki. Po pierwsze, dzisiejsi internauci oczekują natychmiastowej odpowiedzi. Skoro Google często podaje gotową informację (czy to w snippetach, panelach czy podsumowaniach AI), zmalała cierpliwość do przekopywania się przez wiele stron. Wyszukiwarka ma rozumieć nawet złożone pytania w języku naturalnym – i coraz lepiej to robi, co zachęca do zadawania dłuższych, bardziej precyzyjnych pytań. Coraz więcej osób używa też wyszukiwania głosowego – pytamy smartfony czy asystenty domowe o pogodę, przepisy, ciekawostki. Tutaj również Google dzięki snippetom i Knowledge Graph potrafi udzielić odpowiedzi głosem bez czytania strony. Format tradycyjnych wyników tekstowych nie sprawdzał się w interfejsie głosowym, stąd nacisk na bezpośrednie odpowiedzi.

Po drugie, użytkownicy zostali przyzwyczajeni do bogatszego doświadczenia. SERP dostarcza mapy, grafiki, wykresy, listy kroków – i tego oczekujemy. Gdy wyszukujemy restaurację, liczymy na widok mapy i recenzji; gdy pytamy o aktora, spodziewamy się od razu zdjęcia i daty urodzenia w panelu wiedzy. Wyszukiwarka stała się wręcz portalem informacyjnym samym w sobie. Wspomniane zjawisko zero-click (65% zapytań bez przejścia dalej – blog.opinly.ai) pokazuje, że często nie musimy opuszczać Google, by zaspokoić naszą ciekawość – zwłaszcza w prostych kwestiach faktograficznych. To oczywiście wygodne, ale budzi też krytykę (czy Google nie zatrzymuje użytkowników u siebie kosztem ruchu do witryn?).

Po trzecie, zmienił się sposób formułowania zapytań. Kiedyś popularne były bardzo krótkie, hasłowe frazy (np. “tanie loty Polska”). Dziś internauci wpisują całe pytania, a nawet dwa–trzy zdania opisu problemu. Wpływ na to ma zarówno lepsze rozumienie kontekstu przez AI (więc wiemy, że Google “ogarnie” dłuższe pytanie), jak i nowe generacyjne funkcje – gdzie pytanie brzmi jak prośba do eksperta. Przykładowo, zamiast szukać “hotel Gdańsk wrzesień opinie”, ktoś może zapytać czat Google: “Poleć hotel w Gdańsku na wrześniowy weekend dla rodziny z dziećmi”. Taka zmiana stawia przed wyszukiwarką wyższe wymagania, ale Google stara się im sprostać dzięki modelom językowym (jak MUM) i nowym interfejsom (AI Mode, Web Guide).

Co dalej? Wyszukiwanie multimodalne, AR/VR, głos i predykcja

Najbliższe lata prawdopodobnie przyniosą dalsze przedefiniowanie doświadczenia wyszukiwania. Kilka trendów, na które warto zwrócić uwagę:

• Wyszukiwanie multimodalne – czyli łączenie tekstu, obrazów, dźwięku, a może i wideo w jednolitą odpowiedź. Google już teraz oferuje narzędzie Lens, pozwalające szukać na podstawie zdjęcia (np. sfotografuj roślinę, a dowiesz się co to za gatunek). Model MUM jest multimodalny, więc można sobie wyobrazić, że wpiszemy zapytanie i dołączymy zdjęcie, a wyszukiwarka lepiej zrozumie kontekst. Przyszłość SERP to zapewne wyniki, które jednocześnie pokażą nam tekst, obraz, nagranie – cokolwiek najlepiej odpowie na pytanie. Już w 2019 Google eksperymentowało z elementami AR (rozszerzonej rzeczywistości) w wynikach – np. możliwością obejrzenia w swojej przestrzeni 3D modelu zwierzęcia czy obiektu prosto z poziomu wyszukiwarki. Być może kolejne będą wyniki integrujące krótkie klipy video czy dźwięk (np. zapytaj o wymowę słowa – od razu usłyszysz nagranie).
• Wirtualna i rozszerzona rzeczywistość – w miarę rozwoju urządzeń AR/VR także wyszukiwanie może przybrać nowe formy. Wyszukiwanie wizualne stanie się zapewne bardziej powszechne – już teraz młodsze pokolenia chętniej szukają informacji na TikToku czy Instagramie niż w Google. Możliwe, że w przyszłości Google SERP będzie miał tryb AR: patrzymy przez okulary AR na obiekt, a Google wyświetla nam nakładkę informacyjną (np. o zabytku czy restauracji, na którą patrzymy – co zresztą już robi funkcja Lens/Live View w Mapach). To oczywiście stawia pytania o monetyzację – czy w AR zobaczymy również reklamy nakładające się na rzeczywistość? Technicznie jest to prawdopodobne.
• Wyszukiwanie głosowe i konwersacyjne – rozwój asystentów (Asystent Google, Alexa, Siri) zmienia interakcję z wyszukiwaniem na bardziej dialogową. Google integruje swoje modele AI z Asystentem, by odpowiadać na coraz trudniejsze pytania głosowe, a także zadawane kolejne doprecyzowujące pytania. Już teraz funkcja ciągłej konwersacji (Continued Conversation) pozwala zadawać następujące pytania bez powtarzania całego kontekstu. Wyszukiwanie głosowe jest często wykorzystywane w samochodach, na smart-głośnikach czy telewizorach. Można oczekiwać, że SERP dostosuje się do tego trendu, może poprzez jeszcze bardziej zwięzłe odpowiedzi albo personalizację (np. asystent zna nasz kontekst, więc poda spersonalizowaną odpowiedź).
• Wyszukiwanie predykcyjne – Google od lat próbuje nie tylko odpowiadać na pytania, ale przewidywać nasze potrzeby. Już w 2012 zaprezentowano Google Now – kartę z informacjami, które mogą nas zainteresować (np. czas dojazdu do domu, wynik meczu ulubionej drużyny), zanim o to zapytamy. Dziś rozwinięciem tej idei jest Google Discover – spersonalizowany feed artykułów i treści na urządzeniach mobilnych. W przyszłości wyszukiwarka może jeszcze lepiej wykorzystywać nasze dane (historię wyszukiwań, kalendarz, lokalizację) by podsunąć informację zanim sformułujemy zapytanie. Już teraz na dole strony wyników Google czasem pojawiają się sugestie typu „Użytkownicy szukający X, pytali też…” – to drobna forma predykcji. Możliwe, że z pomocą AI Google będzie np. podpowiadać kolejne pytanie jakie powinniśmy zadać (by lepiej zrozumieć temat), albo integrować się z naszymi narzędziami tak, by automatycznie reagować (np. samodzielnie monitorować ceny produktów, które oglądaliśmy, i powiadomić gdy spadną – co już poniekąd robi Google Shopping).
  

Wnioski dla wydawców i marketerów – adaptacja czy rewolucja?

Dynamiczna przemiana ekosystemu wyszukiwania to ogromne wyzwanie dla właścicieli stron, twórców treści i marketerów SEO/SEM. Oto kluczowe lekcje i zalecenia, jakie płyną z 25 lat zmian:

• Śledź funkcje SERP i dostosowuj strategię treści – Wydawcy muszą na bieżąco obserwować, jakie formaty wyników pojawiają się dla ich kluczowych słów kluczowych. Jeśli dominują np. wyniki z obrazami lub video, warto wzbogacić swoje treści o multimedia. Jeśli dla danej kategorii zapytań Google często pokazuje fragmenty wyróżnione lub sekcje PAA – treść powinna jasno odpowiadać na konkretne pytania (być snippet-friendly). Wymaga to świadomości SEO wykraczającej poza tradycyjne „miejsce w rankingu”. Teraz „pozycja 1” może oznaczać bycie wyświetlonym jako snippet lub odpowiedź w PAA – co nie zawsze przekłada się na kliknięcia, ale daje widoczność.
  
• Optymalizuj dane strukturalne – Bogate wyniki często opierają się o oznaczenia schema.org (np. przepisy, wydarzenia, FAQ). Wydawcy i webmasterzy powinni inwestować czas w dodanie odpowiednich znaczników schema do swojej witryny, aby mieć szansę pojawić się w wyróżnionej formie. Strona z przepisem kulinarnym bez danych strukturalnych (składniki, czas gotowania, kalorie) prawdopodobnie przegra z taką, która te dane poda Google i zostanie zaprezentowana w atrakcyjnej karuzeli „Przepisy”.
  
• Przygotuj się na mniejszy ruch z klasycznego SEO – Trend zero-click i wchodzenie AI w SERP oznacza, że nawet posiadając wysoką pozycję, można odczuć spadek ruchu. Jak wskazują doświadczenia wydawców, jeśli Twoja treść jest wykorzystywana w AI Overview, to liczba kliknięć może znacząco spaść – Daily Mail odnotował prawie 44% niższy CTR na desktopie (i ~32% na mobile) dla zapytań, gdzie ich link pojawił się w podsumowaniu AI, w porównaniu do tradycyjnych wyników – digiday.comdigiday.com. Użytkownik dostał odpowiedź w AI i nie czuł potrzeby klikać. To rodzi pytanie: jak mierzyć sukces SEO? Już nie tylko po wejściach na stronę, ale po widoczności marki w samej wyszukiwarce. Marketerzy będą musieli uwzględniać metryki takie jak udział wyświetleń w snippetach czy bycie cytowanym jako źródło przez AI (nawet bez kliknięcia).
  
• Buduj rozpoznawalność i lojalność poza wyszukiwarką – Ponieważ Google coraz częściej zatrzymuje odpowiedzi u siebie, wydawcy powinni dążyć do zmniejszenia zależności od kaprysów algorytmu. Silna marka, bezpośredni ruch, lojalni użytkownicy – to zabezpieczenie na czasy, gdy SEO staje się mniej przewidywalne. Wielu wydawców stawia na newslettery, społeczności, subskrypcje, aby utrzymać kontakt z odbiorcą bez pośrednictwa Google. Jak wskazano w jednym z badań, część wydawców w obliczu spadków ruchu z SEO postawiła np. na treści ekskluzywne i breaking news (które nie są łatwo zastępowane przez AI, bo dotyczą najnowszych wydarzeń). Inni wręcz wycofują się z walki o niektóre słowa kluczowe i kierują zasoby na platformy typu Discover czy media społecznościowe. Dla firm e-commerce czy serwisów informacyjnych oznacza to również dywersyfikację – np. inwestycje w pozycjonowanie w innych wyszukiwarkach (YouTube dla wideo, Amazon dla produktów, Pinterest dla inspiracji itd.).
  
• Reklama musi nadążać za zmianami – Dla marketerów PPC przesunięcia w układzie SERP oznaczają konieczność ciągłej optymalizacji kampanii. Gdy Google wprowadził 4. reklamę na górze, stawki za top 4 poszybowały – trzeba było podnieść budżety na utrzymanie widoczności. Teraz, gdy SERP staje się bardziej personalizowany (np. wyniki zależne od kontekstu użytkownika, AI filtrujące odpowiedzi), reklamy też zapewne będą bardziej dopasowane kontekstowo. Możliwe, że pojawią się nowe formaty reklam w ramach podsumowań AI czy przewodników (Google z pewnością będzie szukać sposobu na ich monetyzację). Reklamodawcy powinni więc uważnie śledzić te testy i szybko eksperymentować z nowymi formami, aby zyskać przewagę pioniera.
  

Podsumowując, 25 lat rozwoju SERP nauczyło nas, że jedyną stałą rzeczą są zmiany. Wyszukiwarka stale się przeobraża – od dziesięciu linków, przez „wszystko w jednym” wyniki uniwersalne, po inteligentne odpowiedzi i przewodniki. Dla zwykłego użytkownika większość tych zmian jest korzystna – dostaje informacje szybciej, wygodniej, często atrakcyjniej wizualnie. Dla wydawców i marketerów oznacza to jednak nieustanną potrzebę adaptacji. Ci, którzy pierwsi zrozumieją i wykorzystają nowe funkcje (czy będzie to optymalizacja pod snippet, czy tworzenie treści pod kątem AI), mogą wiele zyskać. Ci, którzy zlekceważą zmiany – ryzykują utratę widoczności. Jedno jest pewne: ekosystem wyszukiwania będzie ewoluował dalej, a kolejne lata mogą przynieść takie innowacje, o jakich dziś jeszcze nie myślimy. Warto zatem pozostać na bieżąco z trendami i być gotowym na kolejną fazę w historii SERP.

Źródła: PageRank (1998) ethw.org; Universal Search (2007) googleblog.blogspot.com; Knowledge Graph (2012) blog.google; Featured Snippets (2014) blog.google; RankBrain (2015) blog.googleblog.google; BERT (2019) blog.google; MUM (2021) blog.google; People Also Ask (2015) imarkinfotech.com; SERP features & zero-click blog.opinly.aiblog.opinly.ai; AI Overviews (2023) blog.opinly.ai; Web Guide (2025) blog.google; Udział reklam w przychodach reddit.com; Wpływ AI na CTR digiday.com.