Semrush, należący od 2025 roku do Adobe, opublikował rozszerzoną edycję badania 2026 AI Visibility Index, w którym przeanalizował 126 milionów zapytań kierowanych do wyszukiwarek i asystentów AI w Stanach Zjednoczonych. Wniosek jest bezlitosny dla większości firm: w odpowiedziach generowanych przez ChatGPT, Gemini, Google AI Mode i AI Overviews regularnie pojawia się garstka tych samych globalnych marek, a reszta rynku pozostaje dla modeli językowych praktycznie niewidzialna. To najszerszy jak dotąd pomiar tego, kto naprawdę wygrywa walkę o cytowania w erze odpowiedzi zamiast linków.
Kontekst: od 2,5 tysiąca promptów do 126 milionów
Pierwsza wersja indeksu, pokazana wcześniej w 2026 roku, opierała się na próbce 2,5 tysiąca zapytań. Nowa edycja skaluje ten pomiar o kilka rzędów wielkości, do 126 milionów promptów zebranych między styczniem a kwietniem 2026 roku. Semrush zestawił dane z czterech powierzchni, które dziś realnie kształtują ruch informacyjny w USA: konwersacyjnego ChatGPT od OpenAI, Gemini od Google, trybu Google AI Mode oraz osadzonych w klasycznych wynikach wyszukiwania AI Overviews. Dzięki temu indeks nie mierzy pojedynczej platformy, lecz cały ekosystem generatywnej odpowiedzi.
Skala ma znaczenie, bo widoczność w AI jest znacznie bardziej zmienna niż klasyczne pozycje w Google. Odpowiedź modelu potrafi zmienić się z zapytania na zapytanie, a ta sama marka raz zostaje zacytowana, raz pominięta. Dopiero agregacja milionów promptów pozwala odróżnić trwałą obecność od przypadkowego trafienia. Semrush zbudował na tej podstawie benchmarki dla 22 branż, od mediów i elektroniki użytkowej po finanse i przemysł, tak aby firmy mogły porównać się nie z całym rynkiem, lecz z realnymi konkurentami w swojej kategorii.
Kluczowe fakty: klub 36 marek
Najmocniejsza liczba z raportu to 36. Tylko tyle globalnych marek utrzymało obecność w pierwszej setce najczęściej cytowanych podmiotów jednocześnie na wszystkich czterech platformach i to w każdym miesiącu badanego okresu. Semrush nazywa tę grupę uniwersalnymi zwycięzcami. Znajdują się w niej między innymi YouTube, Google, Reddit, Amazon, Facebook, Apple, Walmart, Disney i Nintendo, a obok nich 27 kolejnych rozpoznawalnych na całym świecie nazw. To pokazuje, jak wąskie jest gardło uwagi modeli językowych: spośród setek tysięcy marek walczących o widoczność, garstka zbiera nieproporcjonalnie dużą część wszystkich cytowań.
Drugi ważny wątek to koncentracja w poszczególnych branżach. W kategorii mediów i wydawnictw trzy najbardziej widoczne marki odpowiadały aż za 82,9 procent całej widoczności kategorii. W elektronice użytkowej pierwsza trójka zgarniała 76,9 procent. To rynki zdominowane, w których nowemu graczowi wyjątkowo trudno przebić się do odpowiedzi AI. Zupełnie inaczej wygląda sytuacja w finansach, gdzie na czołową trójkę przypadało 41,4 procent widoczności, oraz w przemyśle z wynikiem 42,2 procent. W tych bardziej rozproszonych kategoriach mniejsze i średnie firmy wciąż mają realne okno, żeby zawalczyć o cytowania.
| Branża | Udział top 3 marek w widoczności | Wniosek dla challengerów |
|---|---|---|
| Media i wydawnictwa | 82,9% | Rynek silnie zdominowany |
| Elektronika użytkowa | 76,9% | Wysoka bariera wejścia |
| Przemysł | 42,2% | Realne okno na cytowania |
| Finanse | 41,4% | Najbardziej otwarta kategoria |
Każda platforma cytuje inaczej
Indeks potwierdza coś, co praktycy AIO obserwują od miesięcy: platformy różnią się sposobem, w jaki dobierają i podają źródła. Według danych Semrush ChatGPT wskazuje średnio 15 źródeł na odpowiedź, podczas gdy Gemini ogranicza się średnio do 3. Ta różnica ma bezpośrednie przełożenie na strategię. Na platformie, która cytuje szeroko, szansę na pojawienie się w odpowiedzi ma znacznie więcej witryn, w tym mniejsze serwisy branżowe. Tam, gdzie model podaje tylko kilka źródeł, konkurencja o każde miejsce jest bezwzględna, a wygrywają najsilniejsze sygnały autorytetu i zaufania.
Dla zespołów marketingowych oznacza to, że nie istnieje jedna uniwersalna taktyka widoczności w AI. Optymalizacja pod ChatGPT, który sięga po kilkanaście źródeł, wymaga innej pracy niż walka o obecność w oszczędnych w cytatach odpowiedziach Gemini. Kto traktuje wszystkie te powierzchnie jak jeden monolit, ryzykuje, że jego pomiary i działania rozminą się z rzeczywistością konkretnej platformy.
Co to znaczy dla SEO i AIO
Najbardziej niepokojąca dla branży część raportu dotyczy pomiaru. Według Semrush aż 45 procent liderów marketingu nie potrafi rzetelnie zmierzyć widoczności swojej marki w odpowiedziach generowanych przez AI, a zaledwie 9 procent dysponuje narzędziami pozwalającymi śledzić wszystkie istotne metryki na różnych platformach jednocześnie. Innymi słowy, ponad dziewięć na dziesięć organizacji działa w tym obszarze po omacku. Nie chodzi już o to, czy marka jest widoczna w AI, lecz o to, że większość firm nie ma nawet jak tego sprawdzić.
Raport dostarcza jednak argumentu, który powinien zamknąć trwający od miesięcy spór o to, czy optymalizacja pod AI to osobna dyscyplina. Firmy, które połączyły klasyczne SEO z działaniami pod widoczność w AI w jedną strategię, w 81 procentach zgłaszały wzrost ruchu lub liczby leadów. Wśród zespołów prowadzących te działania w silosach analogiczny wynik osiągnęło tylko 36 procent. Przewaga zintegrowanego podejścia jest więc ponaddwukrotna. To spójne z oficjalnym stanowiskiem Google, według którego AEO i GEO to wciąż SEO, tyle że zastosowane do nowych powierzchni odpowiedzi.
Praktyczny wniosek dla polskich zespołów jest prosty. Fundamenty, które budują widoczność w klasycznej wyszukiwarce, czyli wiarygodne autorstwo, konkretne dane, dowody i przejrzysta struktura treści, są dokładnie tymi samymi sygnałami zaufania, na których modele językowe opierają wybór cytowanych źródeł. Zamiast budować osobny, oderwany od reszty proces pod AI, warto rozszerzyć istniejący warsztat SEO o pomiar cytowań i o content, który łatwo cytować w odpowiedzi. Dobrze pokazuje to nasza analiza tego, jak ChatGPT zgarnia dziś większość ruchu z AI i gdzie realnie toczy się gra o uwagę użytkownika.
Reakcje branży
Semrush jako część Adobe oprawił premierę indeksu w język strategii marki, a nie tylko technicznej optymalizacji. Rachel Thornton, dyrektorka marketingu w Adobe, stwierdziła, że narracja marki w AI staje się decydującym punktem wejścia do doświadczenia klienta. Wypowiedź ta oddaje szerszą zmianę perspektywy: obecność w odpowiedziach asystentów przestaje być zadaniem wyłącznie dla zespołu SEO, a staje się elementem zarządzania całą marką.
Andrew Warden, wiceprezes ds. marketingu w Adobe, postawił sprawę jeszcze wyraźniej i podkreślił, że fundamenty SEO są krytycznie ważne dla budowania sygnałów zaufania wykorzystywanych przez AI. To ważny głos w dyskusji, bo pochodzi od firmy sprzedającej narzędzia do pomiaru widoczności, a mimo to kierującej uwagę klientów z powrotem ku podstawom, a nie ku modnym skrótom. Komentatorzy branżowi zwracają uwagę, że raport dostarcza wreszcie twardych liczb tam, gdzie do tej pory dominowały anegdoty i pojedyncze studia przypadku.
Nie brakuje też głosów sceptycznych. Część ekspertów przypomina, że indeks obejmuje wyłącznie rynek amerykański i mierzy przede wszystkim wielkie, globalne marki, więc jego wnioski nie przekładają się wprost na mniejsze rynki językowe, w tym Polskę. Metodologia oparta na próbce promptów zawsze niesie ryzyko, że dobór zapytań faworyzuje określone kategorie. To rozsądne zastrzeżenia, które warto mieć z tyłu głowy, traktując liczby jako kierunek, a nie wyrocznię.
Rynek narzędzi nadgania
Luka pomiarowa, którą obnaża indeks, jest jednocześnie największą szansą dla dostawców narzędzi SEO. Skoro tylko 9 procent firm potrafi śledzić widoczność w AI na wszystkich platformach, popyt na rozwiązania tego typu będzie rósł. Widać to już po ruchach na rynku wtyczek. Świeżym przykładem jest premiera funkcji AI Visibility w popularnej wtyczce, o czym pisaliśmy przy okazji wydania Rank Math z modułem mierzącym obecność marki w ChatGPT, Perplexity i Gemini. Kierunek jest jasny: pomiar cytowań w AI z eksperymentu dla nielicznych staje się standardowym elementem stosu narzędzi marketera.
Warto przy tym zachować zdrowy dystans do samych liczb. Każde narzędzie mierzące widoczność w AI opiera się na własnej próbce zapytań i własnej metodzie zliczania cytowań, więc wyniki z różnych źródeł nie zawsze się pokrywają. Dla marketera oznacza to, że najważniejszy jest nie pojedynczy odczyt, lecz trend w czasie w ramach jednej, konsekwentnie stosowanej metodyki. Jeśli marka systematycznie zyskuje cytowania na kluczowe zapytania, kierunek jest właściwy, nawet gdy bezwzględne wartości różnią się między dostawcami. Ta ostrożność jest tym istotniejsza, że rynek narzędzi AIO jest młody i standardy pomiaru dopiero się kształtują.
Dla polskiego rynku oznacza to, że okno na zbudowanie kompetencji AIO wciąż jest otwarte. Firmy, które już teraz zaczną mierzyć swoją obecność w odpowiedziach asystentów i systematycznie ją poprawiać, zbudują przewagę zanim narzędzia i praktyki upowszechnią się na dobre. Bariera nie leży dziś w dostępie do technologii, lecz w świadomości, że ten pomiar w ogóle trzeba prowadzić.
Polski kontekst: czego indeks nie mierzy wprost
Trzeba jasno powiedzieć, że badanie Semrush opisuje rynek amerykański i anglojęzyczny, więc nie ma prostego przełożenia na polskie zapytania. Modele językowe inaczej dobierają źródła w języku polskim, w którym korpus treści jest mniejszy, a autorytatywnych serwisów w wielu niszach jest po prostu mniej. Paradoksalnie działa to na korzyść lokalnych wydawców i firm. Skoro w wąskiej polskiej kategorii konkuruje o cytowanie kilkanaście, a nie kilka tysięcy serwisów, dobrze przygotowana treść ma większą szansę trafić do odpowiedzi asystenta niż w zatłoczonym rynku globalnym.
Z drugiej strony mechanizm koncentracji, który indeks pokazuje na danych z USA, prawdopodobnie działa u nas tak samo. W polskich odpowiedziach AI również widać, że modele wracają do tych samych, rozpoznawalnych źródeł: dużych portali, encyklopedii i serwisów o silnej marce. Dla mniejszej firmy oznacza to, że nie wystarczy być poprawnym. Trzeba dostarczyć asystentowi coś, czego nie ma u wielkich graczy: konkretne dane, lokalny kontekst, świeże liczby albo unikalny punkt widzenia oparty na własnym doświadczeniu. To dokładnie te sygnały, które model rozpoznaje jako godne cytowania.
Praktyczna checklista dla zespołu
Raport, choć operuje na skali globalnej, przekłada się na kilka konkretnych działań, które polski zespół może wdrożyć od razu. Poniższa lista porządkuje najważniejsze z nich.
- Zmierz punkt wyjścia. Wypisz 20 do 30 kluczowych zapytań z branży i sprawdź, czy marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini i AI Overviews. To da bazę do porównań w kolejnych miesiącach.
- Porównuj się z realnymi rywalami. Nie mierz się z globalnymi gigantami, lecz z firmami, które faktycznie konkurują z tobą o tego samego klienta w Polsce.
- Różnicuj taktykę per platforma. Pamiętaj, że ChatGPT cytuje średnio 15 źródeł, a Gemini tylko 3. Tam, gdzie miejsc jest mało, liczą się najsilniejsze sygnały autorytetu.
- Wzmacniaj fundamenty zaufania. Wyraźne autorstwo, aktualne dane, źródła i przejrzysta struktura to sygnały, na których modele opierają wybór cytowań. Nie buduj osobnej treści pod AI, wzmacniaj tę, którą już masz.
- Połącz pomiar z SEO. Traktuj widoczność w AI i pozycje w Google jako jeden proces, a nie dwa osobne projekty. Dane Semrush pokazują, że to podejście daje ponaddwukrotnie lepsze wyniki.
Co dalej
Semrush udostępnił pełne dane indeksu, benchmarki dla poszczególnych platform, studia przypadku i wskazówki strategiczne w dedykowanym serwisie ai-visibility-index.semrush.com. Firma zapowiada, że pomiar będzie kontynuowany, więc kolejne edycje pokażą, czy klub 36 uniwersalnych marek się rozszerzy, czy raczej domknie. Dla obserwatorów rynku najciekawsze będzie to, czy w rozproszonych kategoriach, takich jak finanse i przemysł, pojawią się nowi gracze zdolni przebić się do czołówki cytowań.
Dla zespołów w Polsce najrozsądniejszą reakcją na te dane jest audyt własnej widoczności w AI. Warto sprawdzić, jak często marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini i AI Overviews na kluczowe zapytania z branży, a następnie porównać wynik z bezpośrednimi konkurentami, a nie z globalnymi gigantami. Kolejnym krokiem jest połączenie tego pomiaru z bieżącą pracą SEO, tak aby te same treści budowały pozycje w Google i cytowania w asystentach. Raport Semrush nie zmienia reguł gry z dnia na dzień, ale dostarcza twardego dowodu, że zwlekanie z pomiarem widoczności w AI ma już konkretny koszt.
FAQ
Czym jest AI Visibility Index od Semrush?
To cykliczne badanie mierzące, jak często poszczególne marki są cytowane w odpowiedziach generowanych przez ChatGPT, Gemini, Google AI Mode i AI Overviews. Rozszerzona edycja 2026 objęła 126 milionów zapytań z rynku amerykańskiego zebranych między styczniem a kwietniem 2026 roku i benchmarki dla 22 branż.
Dlaczego tylko 36 marek uznano za uniwersalnych zwycięzców?
To jedyne marki, które utrzymały obecność w pierwszej setce najczęściej cytowanych podmiotów jednocześnie na wszystkich czterech platformach i w każdym miesiącu badania. Należą do nich między innymi YouTube, Google, Reddit, Amazon, Apple, Walmart i Disney. Reszta rynku pojawia się w odpowiedziach AI znacznie mniej regularnie.
Czy optymalizacja pod AI to osobna dyscyplina niż SEO?
Dane raportu wskazują, że nie. Firmy łączące SEO i działania pod widoczność w AI w jedną strategię w 81 procentach zgłaszały wzrost ruchu lub leadów, wobec 36 procent przy podejściu silosowym. Fundamenty SEO, takie jak autorstwo, dane i sygnały zaufania, są tymi samymi sygnałami, na których modele opierają wybór cytowań.
Co wynika z indeksu dla mniejszych firm?
W silnie zdominowanych kategoriach, jak media (82,9 procent widoczności u top 3) czy elektronika (76,9 procent), przebicie się jest bardzo trudne. W bardziej rozproszonych branżach, jak finanse (41,4 procent) i przemysł (42,2 procent), challengerzy wciąż mają realną szansę na cytowania w odpowiedziach AI.
Jak zacząć mierzyć widoczność marki w AI?
Punktem wyjścia jest sprawdzenie, jak często marka pojawia się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini i AI Overviews na kluczowe zapytania branżowe, oraz porównanie tego z bezpośrednimi konkurentami. Pomaga w tym rosnąca liczba narzędzi, w tym moduły widoczności AI w popularnych wtyczkach SEO. Warto połączyć ten pomiar z bieżącą pracą nad treścią i pozycjami w Google.