Wyszukiwarki AI zacytowały zmyślone pojęcie w tydzień. Badanie Fudan

Wystarczył tydzień i kilka wpisów na popularnych platformach, by osiem z dziesięciu wyszukiwarek AI zaczęło cytować pojęcie, które nigdy nie istniało. Badacze z Uniwersytetu Fudan opublikowali w serwisie arXiv wyniki eksperymentu, w którym zmyślony „Cactus Gravity Protocol” trafił do odpowiedzi m.in. ChatGPT, Perplexity, Groka i AI od Google. Dla branży SEO i AIO to najmocniejszy jak dotąd dowód, że o cytowaniu w AI decyduje dziś bardziej to, gdzie treść leży, niż to, czy jest prawdziwa.

Kontekst: skąd wzięło się badanie

Praca nosi tytuł „From Public Posts to AI-Search Citations: Measuring the Fragility of AI Search”. Jej autorami są Qi Liu, Geng Hong, Xinyang Zhang, Pei Chen, Yutong Li i Min Yang. Preprint pojawił się w arXiv 8 października 2026 roku w kategorii bezpieczeństwa informatycznego (cs.CR), a szerzej o wynikach napisał 19 października serwis Search Engine Journal. Same testy przeprowadzono w marcu i kwietniu.

Punkt wyjścia jest prosty. Wyszukiwarki oparte na modelach językowych najpierw pobierają strony, potem je filtrują, a na końcu wybierają kilka źródeł, które pokazują użytkownikowi jako cytaty. Jeżeli w tej selekcji regularnie wygrywają serwisy, na których każdy może coś opublikować, to zwykły wpis na takim serwisie staje się furtką do odpowiedzi AI. Autorzy traktują to jako problem bezpieczeństwa, a nie tylko ciekawostkę marketingową: platformy prawie nic nie mówią o tym, jak wybierają źródła, cytowania zmieniają się z dnia na dzień, a w tle zawsze jest reszta internetu, więc trudno udowodnić, co naprawdę zmieniło odpowiedź.

Dlatego zespół zbudował kontrolowany eksperyment. Zamiast badać prawdziwe marki, gdzie szumu jest za dużo, wymyślił tematy, o których sieć nie wiedziała nic. Przed publikacją sprawdzono, że żadne z narzędzi nie udziela na ich temat sensownej odpowiedzi i nie powtarza zaplanowanych szczegółów.

Kluczowe fakty: jak przebiegał eksperyment

Krok 1: mapa cytowań

W marcu badacze zadali 120 pytań dziesięciu narzędziom. Cztery z nich korzystają z anglojęzycznego internetu: ChatGPT, Perplexity, Grok i rozwiązanie opisane w pracy ogólnie jako „Google AI”. Sześć pozostałych to narzędzia z chińskiego internetu, w tym Doubao i DeepSeek. Łącznie zebrano 17 211 cytowań prowadzących do 6356 unikalnych domen.

Wynik pierwszego etapu już jest wymowny. Dwadzieścia najczęściej cytowanych domen odpowiadało za 20,5–70,8% wszystkich cytowań danego narzędzia. Google AI i Grok najchętniej sięgały po Reddita, Perplexity po YouTube, a ChatGPT po Wikipedię. W pierwszej dziesiątce każdego narzędzia od sześciu do dziesięciu serwisów przyjmowało treści od użytkowników.

Krok 2: jak łatwo tam publikować

W kwietniu zespół ocenił 22 platformy publikacyjne powiązane z cytowanymi domenami. Aż 15 z nich miało niski lub średni próg wejścia, czyli założenie konta i dodanie wpisu nie wymagało niczego szczególnego. Medium, GitHub, LinkedIn i Facebook oceniono jako łatwe. Reddit okazał się trudniejszy przez wymogi karmy i rygorystyczne usuwanie wpisów.

Krok 3: zasianie zmyślonego pojęcia

Zwykłe konta opublikowały wpisy na dziewięciu serwisach, które narzędzia AI i tak cytowały często, m.in. na Medium, YouTube i chińskim portalu Sohu. Szkice przygotowano w ChatGPT, a potem ręcznie poprawiono. Każdy tekst zawierał „znaczniki”: zmyślone nazwiska i liczby, dzięki którym dało się wykryć, czy model przepisał treść, a nie tylko podał link.

Poza fikcyjnym protokołem przetestowano dwa tematy porównawcze: pytanie opinijne o to, czy AI w ciągu pięciu lat zastąpi młodszych programistów, oraz zmyśloną klawiaturę. Przez tydzień codziennie zadawano te same pięć pytań na temat, korzystając z publicznych interfejsów.

Wyniki dla narzędzi anglojęzycznych

Osiem z dziesięciu narzędzi zacytowało Cactus Gravity Protocol w ciągu tygodnia, w tym wszystkie cztery anglojęzyczne. Tabela pokazuje, jak często odpowiedzi linkowały do zasianych wpisów (od pierwszego cytowania do siódmego dnia) i jak często powtarzały zmyślony szczegół.

Łącznie, we wszystkich dziesięciu narzędziach i trzech tematach, 176 z 1004 odpowiedzi linkowało do zasianych wpisów w ciągu tygodnia. Perplexity jako jedyne narzędzie anglojęzyczne zacytowało też wpis opinijny (11,4% odpowiedzi). Wpisów o zmyślonej klawiaturze żadne z czterech narzędzi anglojęzycznych nie zacytowało. Autorzy zaznaczają, że nie potrafią rozdzielić wpływu tematu, konkurencji i typu pytania, bo w tych testach wszystkie trzy czynniki zmieniały się jednocześnie.

Miejsce publikacji bije liczbę wpisów

Najciekawsza dla praktyków jest seria testów porównawczych. Na pięciu mało znanych celach podróży zestawiono publikację w serwisie chętnie cytowanym z publikacją w serwisie cytowanym rzadko. Serwis preferowany za każdym razem dawał pierwsze cytowanie lub powtórzenie znacznika. Po stronie rzadko cytowanej w najlepszym przypadku potrzeba było 20 wpisów. Jeden artykuł na platformie preferowanej miał większy wpływ niż ponad 20 dopasowanych wpisów na platformach mniej lubianych przez AI.

Jeszcze bardziej dobitny jest wynik dla zwykłej strony: 40 wpisów na samodzielnie postawionym WordPressie nie dało w ciągu siedmiu dni ani jednego odwołania. Ten szczegół powinien zatrzymać każdego, kto prowadzi firmowego bloga i liczy, że sama regularność publikacji przełoży się na obecność w odpowiedziach AI.

Wolumen i kupiony GEO

W teście wolumenu sześć fikcyjnych tematów dostało od 1 do 20 wpisów na Sohu. Łączna liczba cytowań we wszystkich narzędziach rosła z 24 do 128. ChatGPT nie zacytował tych wpisów ani razu, a Google AI cytowało je tylko przy trzech tematach z najmniejszą liczbą publikacji. Badacze opisują to jako zależność, a nie udowodniony skutek.

Osobno zespół kupił chiński pakiet publikacji od dostawcy usług GEO (generative engine optimization) za 14 dolarów. Wszystkie 13 wpisów pojawiło się w sieci w około 28 minut, a odpowiedź Doubao zawierająca zaplanowany znacznik pojawiła się w ciągu godziny. Autorzy przedstawiają to jako jeden potwierdzony przypadek, a nie wskaźnik skuteczności.

W dodatkowym teście po jednym wpisie na Sohu, YouTube i CSDN opisało dziesięć kolejnych zmyślonych tematów. Dziewięć z nich doczekało się co najmniej jednego cytowania lub powtórzenia znacznika w którymś z narzędzi, a Perplexity znalazło się w trójce najczęściej cytujących.

Co to znaczy dla SEO i AIO

Selekcja źródeł jest skoncentrowana i przewidywalna

Badanie potwierdza coś, co analitycy widoczności w AI obserwowali od miesięcy, ale tym razem na kontrolowanym materiale: wyszukiwarki AI mają silne preferencje domenowe, a te preferencje mocno ważą przy wyborze źródeł. Jeżeli 20 domen zbiera nawet 70% cytowań danego narzędzia, to pytanie „czy moja treść jest dobra” przestaje wystarczać. Trzeba też zapytać, czy leży w miejscu, z którego model chętnie korzysta. O tym, jak wyglądają mechanizmy wyboru, pisaliśmy w tekście o tym, jak świeżość treści wpływa na wybór źródeł przez AI.

Własna strona to za mało, ale wciąż jest fundamentem

Wynik 0 cytowań przy 40 wpisach na WordPressie brzmi brutalnie, ale trzeba go czytać uczciwie. Chodziło o nową, nieznaną stronę i zmyślone tematy, a test trwał tydzień. Nie wynika z niego, że firmowe blogi nie mają znaczenia, tylko że nowa domena bez historii nie konkuruje w krótkim terminie z serwisami, które modele już znają. Dla marek oznacza to podwójną strategię: rozwijanie własnej domeny jako źródła prawdy oraz obecność na platformach zewnętrznych, które AI regularnie cytuje (branżowe wątki na Reddicie, materiały wideo na YouTube, artykuły eksperckie na Medium czy LinkedIn).

Cytat to nie to samo co przepisana treść

Warto zwrócić uwagę na różnicę między dwiema kolumnami tabeli. Perplexity linkowało do zasianych wpisów w 13 odpowiedziach na 35, ale ani razu nie powtórzyło zmyślonego szczegółu. Grok zrobił to w ponad połowie odpowiedzi. To ważne rozróżnienie dla pomiaru AIO: link w odpowiedzi nie gwarantuje, że model przeniesie Twój przekaz, a przekaz może pojawić się w różnej formie zależnie od narzędzia. O tym, dlaczego liczy się też miejsce w odpowiedzi, przeczytasz w artykule o kolejności cytowań w odpowiedziach AI.

Ryzyko reputacyjne rośnie

Odwrotna strona tej samej monety jest mniej przyjemna. Skoro kilka wpisów na otwartych platformach potrafi w tydzień wprowadzić zmyślone pojęcie do odpowiedzi AI, to równie łatwo można wprowadzić fałszywe informacje o istniejącej firmie, produkcie lub osobie. Monitoring tego, co modele mówią o marce, przestaje być dodatkiem do raportu, a staje się elementem zarządzania reputacją. Szczególnie narażone są marki niszowe, o których w sieci jest mało treści, bo tam konkurencja o cytowanie jest najmniejsza.

Manipulacja ma już swoje zasady

Google 15 maja doprecyzowało, że jego zasady dotyczące spamu obejmują również próby manipulowania odpowiedziami generatywnej AI w wyszukiwarce. Testy z badania odbyły się wcześniej. W przewodniku Google o optymalizacji pod AI pada też zdanie, że zabieganie o nieautentyczne „wzmianki” nie jest tak pomocne, jak mogłoby się wydawać, z odwołaniem do głównych systemów rankingowych i antyspamowych. Kto myśli o masowym „sianiu” treści na zewnętrznych platformach, powinien pamiętać o kontekście, który opisywaliśmy przy okazji wrześniowej aktualizacji antyspamowej Google.

Reakcje branży i platform

Badacze zgłosili swoje ustalenia wszystkim dziesięciu platformom. Według Search Engine Journal ChatGPT, Perplexity i Google AI potwierdziły otrzymanie zgłoszenia. Na publiczne deklaracje zmian w mechanizmach selekcji źródeł na razie się nie zanosi.

Zbieżność w czasie z innym wydarzeniem jest jednak wymowna. 17 października DeepSeek udostępnił deweloperom własną wyszukiwarkę przez API i w komunikacie zmian zapowiedział, że filtruje ona spam SEO, „manipulację GEO” oraz niskiej jakości treści generowane przez AI. Firma nie zdefiniowała jednak, czym jest manipulacja GEO, ani nie wyjaśniła, jak działa jej wykrywanie. DeepSeek był jednym z sześciu chińskich narzędzi objętych badaniem Fudan, więc zapowiedź filtrowania trudno czytać w oderwaniu od tego, co pokazali naukowcy.

Z perspektywy branży SEO wnioski z pracy można czytać na dwa sposoby. Pierwsze odczytanie widzi w niej potwierdzenie, że działania poza własną stroną (digital PR, obecność w społecznościach, treści na platformach UGC) są dziś równie ważne jak optymalizacja on-page. Drugie zwraca uwagę, że badanie opisuje podatność systemu, a nie rekomendowaną taktykę, i że wykorzystywanie jej wprost zbliża się do granicy spamu, którą Google już wyznaczyło.

Ograniczenia badania

Autorzy sami wymieniają kilka zastrzeżeń, które warto znać, zanim wyciągnie się zbyt daleko idące wnioski:

• Wszystkie tematy były fikcyjne. Badanie nie pokazuje, czy ten sam wzorzec działa dla prawdziwych marek i produktów, nawet tych słabo opisanych w sieci.
• Praca nie precyzuje, który produkt Google testowano. Mowa wyłącznie o „Google AI”, bez rozróżnienia na AI Overviews, AI Mode czy Gemini.
• Dokładne odsetki mogą się zmieniać wraz z aktualizacjami narzędzi, więc tabelę należy traktować jako zdjęcie stanu z wiosny, a nie stałą charakterystykę.
• Przy tematach porównawczych nie dało się oddzielić wpływu tematu, poziomu konkurencji i rodzaju pytania.

Mimo tych zastrzeżeń konstrukcja eksperymentu jest mocna: znaczniki w treści i kontrola stanu przed publikacją pozwalają przypisać zmianę w odpowiedziach konkretnym wpisom, czego zwykle brakuje w analizach widoczności w AI opartych na obserwacji.

Co dalej

W najbliższych tygodniach warto obserwować trzy wątki. Po pierwsze, czy platformy, które potwierdziły otrzymanie zgłoszenia, zmienią wagi dla serwisów z treściami użytkowników. Po drugie, czy DeepSeek doprecyzuje definicję manipulacji GEO, bo to byłby pierwszy publiczny opis takiego filtra od dostawcy wyszukiwarki AI. Po trzecie, czy pojawią się replikacje badania na prawdziwych markach, które pokażą, ile z tej podatności przenosi się na realny rynek.

Dla zespołów marketingowych praktyczne kroki są jednak dostępne już teraz:

• Sprawdź, które domeny najczęściej cytują ChatGPT, Perplexity i AI od Google w Twojej niszy. Ta lista mówi więcej niż ogólne rankingi autorytetu.
• Zadbaj o autentyczną obecność marki na tych platformach: odpowiedzi eksperckie, materiały wideo, artykuły podpisane przez realne osoby.
• Regularnie monitoruj, co modele mówią o Twojej firmie, szczególnie przy zapytaniach o mniej popularne produkty, gdzie jedna nieprawdziwa publikacja może przejąć odpowiedź.
• Traktuj własną domenę jako źródło prawdy i dbaj o jej spójność z tym, co publikujesz na zewnątrz. Na dłuższą metę to ona buduje historię, której nowa strona nie ma.
• Unikaj kupowania pakietów „GEO” opartych na masowych wpisach. Badanie pokazuje, że działają szybko, ale Google wprost zalicza takie działania do spamu.

Badanie z Fudan nie zmienia zasad gry z dnia na dzień, ale nazywa po imieniu to, co wielu specjalistów podejrzewało: wyszukiwarki AI ufają platformom, a nie pojedynczym faktom. Dopóki to się nie zmieni, widoczność w odpowiedziach AI będzie w dużej mierze kwestią obecności w odpowiednich miejscach.

FAQ