AI Overviews przejmuje zapytania markowe. Z 5 do 63 na 100 marek w ciągu kwartału

Odpowiedzi generowane przez AI przestały być domeną zapytań informacyjnych i weszły na najbardziej wrażliwy fragment wyników wyszukiwania: wpisaną w Google nazwę firmy. Trzy niezależne analizy opublikowane na przełomie września i października 2026 pokazują ten sam ruch, mimo że mierzyły go różnymi metodami i na różnych próbach. W ciągu jednego kwartału obecność AI Overviews przy nazwach globalnych marek wzrosła z poziomu pojedynczych przypadków do takiego, przy którym brak panelu AI jest wyjątkiem.

Kontekst: markowy SERP był ostatnim spokojnym miejscem

Od debiutu AI Overviews w 2024 roku branża przyzwyczaiła się do prostego podziału. Panele AI pojawiały się masowo przy pytaniach typu „jak”, „dlaczego”, „czym jest” oraz przy porównaniach i poradach, natomiast zapytania nawigacyjne i markowe pozostawały w dużej mierze klasyczne: dziesięć niebieskich linków, do tego panel wiedzy i rozszerzenia witryny. Taki układ był dla marketerów wygodny, bo zapytanie o nazwę firmy to najcenniejszy ruch w całym koszyku organicznym. Użytkownik, który wpisuje nazwę marki, jest już na etapie decyzji, a jego wizyta konwertuje wielokrotnie lepiej niż wejście z frazy ogólnej.

Właśnie dlatego dane z września 2026 wywołały w branży tak szybką reakcję. Jeżeli panel AI przykrywa wynik dla własnej nazwy firmy, to pierwszym zdaniem, jakie czyta potencjalny klient, nie jest już zdanie napisane przez tę firmę. Jest nim streszczenie złożone przez model z fragmentów Wikipedii, YouTube, serwisów finansowych i portali społecznościowych. Zmienia się nie tylko miejsce kliknięcia, ale też właściciel narracji o marce.

Obserwowany skok nie jest wynikiem jednego ogłoszenia Google. Firma nie opublikowała komunikatu, w którym potwierdzałaby zmianę progu wyzwalania AI Overviews dla zapytań markowych. Wszystkie liczby, które krążą po branży, pochodzą z pomiarów zewnętrznych: z paneli monitorujących wyniki, ze scrapowania SERP i z narzędzi rank trackingowych. To ważne zastrzeżenie, do którego wracamy w dalszej części tekstu.

Kluczowe fakty: trzy pomiary, jeden kierunek

Najbardziej cytowany zestaw danych pochodzi z analizy Ahrefs opublikowanej 2 października 2026. Zespół wybrał 100 globalnych marek z rankingu Interbrand Best Global Brands 2025 i raz w tygodniu, od lipca do końca września, sprawdzał w amerykańskich wynikach Google dokładne nazwy tych marek. Krzywa wzrostu jest nierówna, z wyraźnym przeskokiem w pierwszej połowie września.

Drugi pomiar wykonał Chris Long, współzałożyciel agencji Nectiv. Wyniki opublikował 30 września 2026, czyli dokładnie w dniu ostatniego odczytu Ahrefs. Long zescrapował wyniki dla 100 marek klasy enterprise przy użyciu SerpApi i znalazł panel AI w 93 przypadkach na 100. Rozbieżność między 63 a 93 to nie błąd pomiarowy jednej ze stron, lecz skutek innej próby marek i innych ustawień zapytania, w tym najprawdopodobniej innej lokalizacji i innego urządzenia.

Trzeci zestaw danych dostarczyła DemandSphere w serii dziennych odczytów z platformy DemandMetrics, opublikowanej 1 października 2026 i obejmującej cały wrzesień dla wszystkich rynków i wszystkich urządzeń. Tu widać coś, czego nie pokazuje pomiar tygodniowy: bardzo gwałtowny, niemal pionowy skok w ostatniej dekadzie miesiąca, a następnie korektę.

Ahrefs zrobił też drugie, znacznie szersze przeliczenie, oparte nie na stu markach, ale na 92,5 miliona crawli zapytań markowych wyodrębnionych z 232,8 miliona crawli amerykańskich wyników desktopowych. W tym ujęciu udział zapytań markowych wyzwalających panel AI wyniósł 61,3% w lipcu, 65,1% w sierpniu i 73,3% we wrześniu, a sam odczyt z 29 września to 82,91%. Warto zauważyć, że bazowy poziom w tym pomiarze jest o rząd wielkości wyższy niż w panelu stu marek z 1 lipca. To dwie różne rzeczy: panel mierzy wąską grupę najsilniejszych brandów świata, a szerokie przeliczenie obejmuje cały ogon zapytań zaklasyfikowanych jako markowe, w tym nazwy sklepów, produktów i lokalnych firm.

Panel AI nie stoi z boku, stoi na pierwszym miejscu

Dla skutków biznesowych liczy się nie tylko to, czy panel się pojawia, ale gdzie. W pomiarze Ahrefs z 30 września spośród 63 wykrytych paneli 48 znajdowało się na pozycji pierwszej, 8 na drugiej, 2 na trzeciej, 3 na czwartej i 2 na szóstej. Średnia pozycja to 1,49, mediana wynosi 1.

Innymi słowy: w ponad trzech czwartych przypadków, w których panel się pojawia, jest on pierwszym elementem strony wyników. Strona główna marki zostaje przesunięta w dół, a użytkownik dostaje odpowiedź, zanim dotrze do oficjalnego źródła. Mechanika jest tu identyczna jak ta, którą opisywaliśmy przy automatycznym rozwijaniu paneli AI w wynikach, tylko stawka jest wyższa, bo dotyczy ruchu o najwyższej intencji zakupowej.

Kto dostaje cytowanie w odpowiedzi o marce

Najciekawsza część analizy Ahrefs dotyczy nie samej obecności paneli, lecz tego, z czego są one zbudowane. W 57 odpowiedziach zebranych między 16 a 29 września, w których dało się odczytać listę źródeł, dominowały serwisy ogólne, a nie strony samych marek.

Ten rozkład tłumaczy, dlaczego praca nad widocznością marki w AI przestaje być zadaniem wyłącznie on-site. Jeżeli model buduje opis firmy głównie z Wikipedii, filmów na YouTube i profilu na LinkedIn, to aktualność i poprawność tych zasobów staje się elementem SEO, a nie tylko PR. Rozpisywaliśmy to szerzej w materiale o tym, jak budować rozpoznawalność marki w modelach językowych.

Jest też wynik, który powinien uspokoić część zespołów marketingu. Z 58 dostępnych do analizy odpowiedzi tylko jedna cytowała potwierdzoną stronę konkurenta, a jedynie dwie (3,4%) w ogóle omawiały konkurencję. Scenariusz, w którym Google w odpowiedzi na nazwę marki podstawia użytkownikowi ofertę rywala, na razie się nie materializuje w skali. To nie znaczy, że nie może się zmienić, bo cały mechanizm jest nowy i wyraźnie testowany.

Co to znaczy dla SEO i AIO

Pierwsza konsekwencja jest pomiarowa. Jeżeli duża część zapytań markowych serwuje teraz panel AI na pierwszej pozycji, to spadek CTR na frazach brandowych przestaje być sygnałem problemu z marką albo z tytułem strony. Staje się funkcją nowego układu SERP. Zespoły, które rozliczają kampanie z wzrostu kliknięć na nazwę firmy, muszą uwzględnić, że mianownik się nie zmienił, ale droga do kliknięcia wydłużyła się o jeden ekran.

Druga konsekwencja dotyczy raportowania. Google Analytics 4 klasyfikuje wejścia z paneli AI Overviews jako Organic Search, więc w standardowych raportach nie da się ich oddzielić od zwykłego wyniku organicznego. W Search Console dostępny jest filtr zapytań markowych, uruchomiony w listopadzie 2025 i udostępniony wszystkim w marcu 2026, a od 31 sierpnia 2026 globalnie działa też raport wydajności dla funkcji generatywnych. To nadal nie jest pełny obraz, o czym pisaliśmy w analizie tego, czego Search Console nie pokaże przy widoczności w AI.

Trzecia konsekwencja jest operacyjna i najprostsza do wdrożenia od zaraz. Warto raz w miesiącu ręcznie wpisać w Google własną nazwę firmy oraz nazwy trzech największych konkurentów, zrobić zrzut ekranu z datą i spisać listę cytowanych źródeł. Takie archiwum daje coś, czego nie daje żadne narzędzie: dowód, jak zmieniała się treść odpowiedzi o marce w czasie. Przy sporze o reputację albo przy błędnej informacji w panelu to bywa jedyny materiał, na którym można się oprzeć.

Czwarta konsekwencja dotyczy priorytetów contentowych. Skoro model sięga po zasoby opisowe i encyklopedyczne, to strona o firmie, strona z danymi rejestrowymi, aktualne biogramy zarządu i spójne opisy w katalogach branżowych zyskują wagę większą niż kolejny artykuł blogowy na frazę długiego ogona. Spójność faktów między tymi miejscami jest tu ważniejsza niż objętość tekstu.

Reakcje branży

Ton komentarzy jest ostrożny, ale jednoznaczny co do kierunku. Chris Long z agencji Nectiv ujął rzecz najbardziej dosadnie, zwracając uwagę, że konkurenci i źródła zewnętrzne mogą teraz kontrolować narrację o marce bezpośrednio w wynikach wyszukiwania. To zdanie obiegło branżę, bo przenosi dyskusję z poziomu technicznego na poziom zarządzania ryzykiem reputacyjnym.

Część analityków zwraca uwagę na timing. Skok w DemandSphere przypada na ostatnią dekadę września, czyli na okres, w którym Google prowadził jeszcze spam update startujący 24 września. Zbieżność dat nie dowodzi powiązania, bo aktualizacje spamowe i logika wyzwalania paneli AI to dwa różne systemy, ale utrudnia izolowanie przyczyn. Każdy, kto w tym czasie notował zmiany w widoczności, ma na stole co najmniej dwa równoległe wyjaśnienia.

Słyszalny jest też głos sceptyczny wobec samych liczb. Pomiar na stu markach globalnych to próba bardzo mała i bardzo nietypowa: to brandy, dla których Google ma najbogatsze dane w grafie wiedzy. Przenoszenie z niej wniosków na średnią polską firmę usługową jest nadużyciem. Prawdopodobnie bliżej prawdy dla takiego przypadku jest szerokie przeliczenie na milionach crawli, i tam wzrost jest realny, ale znacznie łagodniejszy: z 61,3% do 73,3% w ciągu kwartału.

Czego te dane nie mówią

Warto wyraźnie wymienić luki, bo w branżowym obiegu znikają one po pierwszym przepisaniu. Ahrefs nie wyjaśnił, jak klasyfikował zapytanie jako markowe, a to jedna z najtrudniejszych operacji w analizie SERP, bo nazwy wielu marek są jednocześnie słowami pospolitymi. DemandSphere nie podał liczby monitorowanych fraz. W panelu stu marek nie ujawniono urządzenia ani ustawień zbierania danych, a różnica między desktopem i mobile bywa przy panelach AI istotna. Liczby w szerokim przeliczeniu Ahrefs dotyczą crawli, czyli pobranych stron wyników, a nie unikalnych słów kluczowych, więc nie należy ich czytać jako udziału w zapytaniach.

Najważniejsze zastrzeżenie jest jednak inne: żadne z tych badań nie mierzy skutku. Wiemy, jak często panel się pojawia i gdzie stoi, nie wiemy, ile kliknięć zabiera ani jak często cytuje stronę samej marki. Do tego potrzebne są dane z konkretnych kont, zestawione przed i po. Metodykę takiego pomiaru opisywaliśmy przy okazji mierzenia widoczności w Google AI Overviews.

Co dalej

Najbliższe tygodnie powinny rozstrzygnąć, czy wrześniowy skok był trwałą zmianą progu, czy szerokim testem. Korekta z 90,48% na 82,06% w ciągu dwóch dni wygląda jak cofnięcie części ruchu, a taki wzorzec jest typowy dla eksperymentu wypuszczonego na dużym ruchu i potem przykręconego. Jeżeli w październiku i listopadzie odczyty ustabilizują się w okolicach 80%, będzie to nowy stan normalny dla rynku amerykańskiego.

Otwartą kwestią pozostaje Polska. Wszystkie opisane pomiary dotyczą wyników amerykańskich, a wdrożenia funkcji generatywnych w Google historycznie docierały na rynek polski z opóźnieniem i w okrojonej formie. Nie ma więc podstaw, by zakładać, że 80% zapytań markowych w polskim SERP już dziś wyświetla panel AI. Jest natomiast podstawa, by zacząć własny pomiar, bo kiedy zmiana przyjdzie, dane historyczne będzie już za późno zbierać.

Dla zespołów in-house i agencji praktyczna lista na najbliższy miesiąc jest krótka. Zbudować archiwum zrzutów dla własnej marki i konkurentów. Przejrzeć i poprawić zasoby, z których model faktycznie korzysta, zaczynając od Wikipedii, YouTube i LinkedIn. Rozdzielić w raportowaniu frazy markowe od niemarkowych, żeby spadek CTR na brandzie nie był mylony z utratą widoczności. I przestać traktować zapytanie o nazwę firmy jako ruch zabezpieczony, bo przez ostatni kwartał przestał nim być.

Najczęstsze pytania