Jak działają wyszukiwarki AI?

Wyszukiwarki AI to systemy umożliwiające zadawanie pytań i uzyskiwanie odpowiedzi, bazujące na dużych modelach językowych (LLM) w celu wyszukiwania informacji i generowania odpowiedzi.

Istnieje kilka kluczowych różnic pomiędzy tradycyjnymi wyszukiwarkami a wyszukiwarkami AI (choć różnice te coraz bardziej się zacierają, ponieważ tradycyjne wyszukiwarki wdrażają coraz więcej funkcji AI):

• Zamiast wpisywać jednorazowe zapytania, użytkownicy mogą zadawać pytania uzupełniające i w ten sposób podtrzymywać rozmowę.
• Zamiast zwracać listę linków uszeregowaną zgodnie z pozycjonowaniem stron, wyszukiwarki AI dostarczają bezpośrednie odpowiedzi i rekomendacje (przy czym odpowiedzi te mogą się regularnie zmieniać).
• Zamiast kierować wyszukujących do odwiedzenia Twojej witryny, użytkownicy otrzymują odpowiedzi na swoje zapytania bezpośrednio w interfejsie czatu (co skutkuje mniejszą liczbą kliknięć prowadzących do Twojej witryny).

Oto jak wygląda typowy interfejs wyszukiwania AI — podobny do tego, z jakim można się zetknąć na platformach ChatGPT, Claude lub w Trybie AI:

Duże modele językowe są trenowane na ogromnych ilościach treści. W praktyce „przeczytały” całą Wikipedię, całą bazę Common Crawl, wszystkie książki w Google Books oraz treści zamieszczone na milionach stron internetowych.

Te dane treningowe kształtują sposób, w jaki LLM „interpretuje” świat. Jeśli Twoja firma produkująca słuchawki wielokrotnie pojawia się w danych treningowych, w odpowiednich kontekstach i w zestawieniu z pozytywnymi określeniami („najlepszy stosunek jakości do ceny”, „doskonałe na siłownię” itd.), jest duża szansa, że zostanie ona wspomniana w odpowiedziach LLM na prompty dotyczące słuchawek.

Modele LLM mogą weryfikować i ulepszać swoje odpowiedzi na dwa sposoby: korzystając z narzędzi (np. kalkulatorów lub innych interfejsów API danych) albo pobierając dodatkowe informacje ze źródeł zewnętrznych. Ten drugi proces jest określany jako „generowanie wspomagane wyszukiwaniem” (RAG).

Gdy użytkownik zadaje pytanie, LLM pyta sam siebie: „Czy znam odpowiedź, czy też powinienem pobrać dodatkowe informacje?”. Jeśli LLM potrafi z dużą pewnością przewidzieć następny token (np. przy pytaniach, które rzadko ulegają zmianie, typu: „Jaką funkcję pełnią czerwone krwinki?”), najprawdopodobniej odpowie na podstawie swojej wiedzy bazowej. Przy niskiej pewności (w przypadku pytań bardziej podatnych na zmiany, jak np. „Jaki jest najlepszy budżetowy młynek do kawy?”) może użyć narzędzia wyszukiwania, aby znaleźć istotne informacje z innych źródeł w internecie.

Duże modele językowe są dostrajane tak, aby rozpoznawać typy zapytań, które mogą zyskać na dodatkowych informacjach, takie jak:

• Tematy wykraczające poza zakres treningowy modelu: „Jakie są wewnętrzne czynniki rankingowe stosowane przez narzędzie Keywords Explorer firmy Ahrefs?”
• Tematy wymagające aktualnych informacji lub danych uzależnionych od czasu: „Jaka była ostatnia aktualizacja główna Google i kiedy została wdrożona?”
• Prompty, które wprost proszą o wyszukiwanie w sieci: „Przeszukaj internet w poszukiwaniu popularnych strategii budowania linków w 2026 roku.”
• Prompty z prośbą o podanie źródła i dowodów: „Podaj źródła potwierdzające, że algorytm Google wykorzystuje sygnały zaangażowania użytkowników.”

Niektóre modele LLM wykazują również wysoką skłonność do uruchamiania dodatkowych wyszukiwań (na przykład modele „deep research” są specjalnie skonfigurowane, by wykonywać wielokrotne wyszukiwania w trybie RAG).

Co istotne, mechanizm „query fan-out” pokazuje, dlaczego tradycyjne SEO jest kluczowe dla widoczności w AI.

Aby pozyskiwać aktualne informacje, asystenci AI – np. ChatGPT, Gemini czy Perplexity – korzystają z indeksów wyszukiwarek, takich jak Google, Bing i Brave.

Wybór wyszukiwarki ma znaczenie, ponieważ każda korzysta z innych algorytmów rankingowych, indeksów i zasięgu. Z tego względu zadbanie o widoczność Twojej marki w wyszukiwarce Google może mieć większy wpływ na jej widoczność w Trybie AI udostępnianym przez Google niż w modelu ChatGPT, który w znacznie większym stopniu opiera się na silniku Bing.

Gdy LLM pobierze już z indeksu wyszukiwania odpowiednie strony, nie czyta ich w całości. Zamiast tego strony są dzielone na małe „fragmenty” tekstu, a model traktuje priorytetowo (a czasem rozszerza) te sekcje, które wydają się najbardziej istotne dla danego zapytania.

Takie fragmenty mają zwykle od kilkuset do kilku tysięcy słów, czyli w przypadku większości stron internetowych stanowią zaledwie niewielką część całości. LLM działa też w ramach ścisłych limitów okna kontekstowego: może przetworzyć ograniczoną ilość tekstu, wliczając w to prompt użytkownika, wszystkie pobrane fragmenty oraz własną odpowiedź. Oznacza to, że musi bardzo selektywnie wybierać, które treści pobiera i uwzględnia.

Oto przykład:

Tak wyglądają podstawy działania wyszukiwarek AI, ale jest jeszcze dodatkowy poziom złożoności: personalizacja.

ChatGPT i inne wyszukiwarki AI mogą personalizować wyniki pod kątem konkretnych użytkowników, co oznacza, że ten sam prompt może generować różne wyniki u różnych osób. Na personalizację może wpływać kilka czynników, m.in.:

• Kontekst bieżącej rozmowy: Poprzednie wiadomości w tym samym czacie będą wpływać na odpowiedź udzieloną na bieżący prompt. Jeśli wspomnisz, że w sprzęcie turystycznym ważna jest dla Ciebie trwałość, możesz spodziewać się, że ChatGPT uwzględni to kryterium w wyszukiwaniu, gdy później poprosisz w tym samym czacie o rekomendacje dotyczące plecaków.
• Pamięć: Wiele LLM-ów ma funkcję pamięci, która pozwala systemowi zapamiętywać określone fakty lub preferencje między czatami. Na przykład przy włączonej pamięci ChatGPT wywnioskuje i zapamięta udostępnione przez Ciebie szczegóły (np. imię lub zainteresowania) i uwzględni je w przyszłych rozmowach, aby spersonalizować odpowiedzi.
• Lokalizacja, czas, data: Wiele wyszukiwarek AI potrafi wywnioskować informacje na Twój temat i na ich podstawie dostosować odpowiedzi — przykładowo, na podstawie Twojego adresu IP może określić przybliżoną lokalizację (na potrzeby zapytań typu „brunch niedaleko mnie") lub zmienić odpowiedź w zależności od daty i godziny (np. w przypadku promptu „lista rzeczy na kemping" może zasugerować namiot całoroczny zimą lub sezonowy latem).
• Prompty systemowe: Wszelkie konkretne preferencje przekazane w komunikacie systemowym będą wpływać na Twoje rozmowy (dodanie do promptu systemowego komunikatu „pamiętaj, że jestem na diecie wegańskiej” wpłynie na odpowiedzi na prompty typu „pomysły na zdrowe śniadanie”).