Wrzesień 2026 zamknął rozdział, w którym zapytanie o własną nazwę marki było dla firmy bezpiecznym terytorium. Według danych opisanych przez serwis Search Engine Journal, w panelu stu największych globalnych marek liczba zapytań brandowych z widocznym AI Overview wzrosła z 5 na początku lipca do 63 na koniec września. Niezależne pomiary innych zespołów idą jeszcze dalej: w szczycie rolloutu AI Overviews pojawiały się przy ponad 90 procentach śledzonych fraz markowych.
Kontekst: cicha zmiana bez komunikatu
Przez większość 2026 roku zapytania markowe traktowano jako ostatnią strefę wolną od generatywnych podsumowań. Logika była prosta: kiedy ktoś wpisuje nazwę firmy, intencja jest nawigacyjna, a najlepszą odpowiedzią jest po prostu strona tej firmy. Google przez długi czas zachowywał się dokładnie tak, jak ta logika sugeruje, i rezerwował AI Overviews dla zapytań informacyjnych, porównawczych oraz long tailu.
We wrześniu ten układ się rozsypał. Nie towarzyszył temu żaden oficjalny komunikat, wpis na blogu ani potwierdzenie w dokumentacji Search Central. Zmianę wychwyciły dopiero zespoły, które prowadzą ciągły monitoring SERP i porównują zrzuty wyników dzień po dniu. To typowy wzorzec dla dużych modyfikacji warstwy generatywnej: rollout dzieje się stopniowo, przez kilka tygodni, z wahaniami w obie strony, a branża dowiaduje się o nim z własnych danych, nie z ogłoszenia.
Dla rynku polskiego sprawa jest o tyle istotna, że pomiary dotyczą przede wszystkim rynku amerykańskiego i desktopu. Historia ostatnich dwóch lat pokazuje jednak, że zmiany w warstwie AI Overviews docierały do Europy z opóźnieniem liczonym w tygodniach, a nie miesiącach. Jeżeli ktoś ma w Polsce silną markę z dużym wolumenem zapytań nawigacyjnych, scenariusz z wykresów poniżej jest dla niego prognozą, a nie ciekawostką z innego rynku.
Kluczowe fakty i liczby
Trzy niezależne źródła danych opisują to samo zjawisko z różnych stron. Poniższa tabela zbiera to, co da się dziś zweryfikować.
| Źródło | Próba | Wynik |
|---|---|---|
| Ahrefs | 100 globalnych marek z rankingu Interbrand Best Global Brands 2025, pomiar tygodniowy | 1 lipca: 5 zapytań z AI Overview. 29 lipca: 13. 26 sierpnia: 13. 9 września: 42. 30 września: 63 |
| DemandSphere | Śledzone frazy markowe, pomiar dzienny, wszystkie rynki i urządzenia | 1 września: 26,12 proc. 18 września: 57,43 proc. 19 września: 31,15 proc. 26 września: 69,21 proc. 27 września: 90,48 proc. 29 września: 82,06 proc. |
| DemandSphere (desktop USA) | Ten sam zestaw fraz, wyodrębniony segment | 29 września: 82,91 proc. wyników markowych z AI Overview |
| Nectiv | Test 100 marek enterprise, pomiar punktowy | 93 na 100 marek z obecnym AI Overview |
Najciekawszy w tym zestawieniu nie jest poziom końcowy, tylko kształt krzywej. Przez lipiec i sierpień wskaźnik stał w miejscu. Potem, między 26 sierpnia a 9 września, liczba zapytań z podsumowaniem potroiła się. Dzienne dane DemandSphere pokazują coś jeszcze bardziej charakterystycznego: skok do 57 proc. 18 września i powrót do 31 proc. dzień później. To nie wygląda na włączenie przełącznika, tylko na stopniowe rozszerzanie puli zapytań z cofnięciami po drodze, czyli na klasyczny rollout z testowaniem wpływu na zachowanie użytkownika.
Gdzie dokładnie ląduje blok AI
Druga warstwa danych dotyczy pozycji. W próbie 63 AI Overviews z 30 września blok generatywny zajmował pierwsze miejsce w 48 przypadkach, drugie w 8, trzecie w 2, czwarte w 3 i szóste w 2. Średnia pozycja wyniosła 1,49, mediana równo 1.
Czyli w zdecydowanej większości przypadków pierwszym elementem, który użytkownik widzi po wpisaniu nazwy marki, nie jest strona tej marki. Jest nim wygenerowany akapit opisujący firmę, zbudowany ze źródeł trzecich. Ten sam mechanizm opisywaliśmy przy okazji sytuacji, w której Google zaczął sam rozwijać AI Overviews do pełnych odpowiedzi w stylu AI Mode, spychając wyniki organiczne jeszcze niżej. Teraz to samo zjawisko obejmuje zapytania, które dotąd należały wyłącznie do właściciela marki.
Kto jest cytowany w markowych podsumowaniach
Analiza 57 AI Overviews z listami źródeł, zebranych między 16 a 29 września, daje obraz tego, z czego model buduje opis marki.
| Domena cytowana | Udział w 57 podsumowaniach |
|---|---|
| Wikipedia | 71,9 proc. (41 z 57) |
| YouTube | 38,6 proc. (22 z 57) |
| 22,8 proc. (13 z 57) | |
| Yahoo Finance | 15,8 proc. (9 z 57) |
| 10,5 proc. (6 z 57) | |
| Walmart | 7,0 proc. (4 z 57) |
Wniosek jest nieprzyjemny dla każdego, kto przez lata inwestował w stronę o nas, w opis firmy na stronie głównej i w blog firmowy. Model opisujący markę sięga przede wszystkim po encyklopedię, serwis wideo i profile społecznościowe. Profil firmowy w serwisie biznesowym oraz hasło w encyklopedii mają w tym układzie realnie większy wpływ na to, co zobaczy użytkownik, niż starannie napisana podstrona korporacyjna.
Co to znaczy dla SEO i AIO
Brand SERP przestaje być polem, które kontrolujesz
Przez lata optymalizacja zapytań markowych sprowadzała się do kilku rzeczy: dopilnować, żeby strona główna była pierwsza, uporządkować sitelinki, zadbać o panel wiedzy i ewentualnie wypchnąć z topu negatywne wyniki. Wszystkie te działania opierały się na założeniu, że na pozycji pierwszej stoi strona, której treść sami redagujemy.
Przy AI Overview na pozycji 1,49 to założenie przestaje obowiązywać. Pierwsza odpowiedź jest kompilacją, a właściciel marki nie ma bezpośredniej kontroli nad jej treścią. Może wpływać na nią wyłącznie pośrednio, przez źródła, z których model korzysta. To przesuwa punkt ciężkości pracy z własnej domeny na ekosystem cytowań wokół niej.
Pozycja jako metryka traci sens, cytowanie go zyskuje
Raportowanie pozycji dla fraz markowych i tak było w dużej mierze rytuałem, bo wynik niemal zawsze brzmiał „jeden”. Teraz ten rytuał staje się wręcz mylący: można mieć pozycję 1 w klasycznym rankingu i jednocześnie nie być wspomnianym w bloku, który stoi nad tym rankingiem. Mierzenie samej pozycji przestaje opisywać rzeczywistość.
Metryką, która realnie opisuje widoczność marki, staje się udział w odpowiedziach modeli oraz częstotliwość cytowania własnej domeny. Opisywaliśmy już, jak policzyć AI share of voice i raportować go w cyklu miesięcznym. Do niedawna był to wskaźnik dla fraz informacyjnych. Po wrześniu trzeba go policzyć osobno dla koszyka zapytań markowych, bo to tam zmiana jest najgwałtowniejsza.
Problem z pomiarem po stronie Search Console
Warto pamiętać, że narzędzia Google nie pomagają w rozdzieleniu tych warstw. Raport skuteczności nie wyodrębnia wyświetleń pochodzących z bloku generatywnego, a sposób raportowania pozycji dodatkowo zaciera obraz, o czym pisaliśmy przy okazji tego, jak Search Console spłaszcza AI Overviews do jednego bloku. Efekt praktyczny: spadek CTR na frazach markowych zobaczysz w danych, ale przyczyny w tych samych danych nie znajdziesz. Trzeba ją dołożyć z zewnętrznego monitoringu SERP.
Reakcje branży
Ton komentarzy w pierwszych dniach po publikacji danych był zaskakująco spokojny. Dominowały trzy wątki.
- Pierwszy: to nie jest to samo co utrata ruchu. Obecność bloku generatywnego przy zapytaniu markowym nie oznacza automatycznie, że użytkownik nie kliknie w stronę firmy. Intencja nawigacyjna jest silna, a osoba szukająca konkretnej marki zwykle wie, dokąd zmierza. Dopóki nie ma danych o klikalności, mówimy o zmianie wyglądu wyników, nie o potwierdzonym spadku sesji.
- Drugi: realnym ryzykiem jest treść podsumowania, nie jego obecność. Jeżeli model buduje opis marki głównie z encyklopedii i profili społecznościowych, to każda nieaktualna informacja w tych miejscach staje się pierwszym zdaniem, które widzi potencjalny klient. Nieaktualny opis oferty, stary zarząd, nieistniejąca już nazwa produktu.
- Trzeci: obawa o treści konkurencji okazała się przesadzona. W badanej próbie 57 list źródeł zidentyfikowano tylko jedną stronę jednoznacznie należącą do konkurenta, a bezpośrednie omówienie konkurencji pojawiło się w 2 z 58 odpowiedzi, czyli w 3,4 proc. przypadków. Scenariusz, w którym Google w odpowiedzi na nazwę marki proponuje alternatywę, na razie nie znajduje potwierdzenia w danych.
Czego te dane nie mówią
Przy tej skali nagłówków łatwo o nadinterpretację, więc warto wyraźnie zaznaczyć granice tych pomiarów.
Po pierwsze, żadne z cytowanych źródeł nie raportuje kliknięć. Wiemy, ile razy blok się pojawił, nie wiemy, jak zmieniła się klikalność wyniku organicznego pod nim. Wnioski o utracie ruchu są dziś hipotezą.
Po drugie, obecność AI Overview nie jest tym samym co wzmianka o marce w jego treści. Pomiar mówi, że blok się wyświetlił przy zapytaniu brandowym. Nie mówi, czy marka została w nim opisana poprawnie ani czy jej własna domena została zacytowana. To dwa zupełnie różne pytania i tylko drugie z nich ma znaczenie operacyjne.
Po trzecie, próby są małe i specyficzne. Sto największych globalnych marek to zbiór o ogromnej liczbie wzmianek w sieci, bogatych encjach i rozbudowanych hasłach encyklopedycznych. Lokalna marka B2B z Polski działa w zupełnie innych warunkach. Przeniesienie tych wskaźników jeden do jednego na mniejszy biznes byłoby błędem metodologicznym.
Po czwarte, zmienność jest wysoka. Spadek z 90,48 proc. do 82,06 proc. w ciągu dwóch dni pokazuje, że układ jeszcze się nie ustabilizował. Każdy pomiar wykonany dziś może za trzy tygodnie wyglądać inaczej.
Dlaczego Google to zrobił akurat teraz
Oficjalnego wyjaśnienia nie ma, ale w danych widać kilka przesłanek. Zapytania markowe to ogromny i bardzo stabilny wolumen o wysokiej klikalności, czyli idealny poligon do mierzenia, jak użytkownik reaguje na blok generatywny, gdy jego intencja jest jasna. Jeżeli przy takim zapytaniu podsumowanie nie zabija kliknięcia w stronę firmy, trudno argumentować, że szkodzi gdziekolwiek indziej. To dla Google wygodny materiał dowodowy w sporze z wydawcami o wpływ AI Overviews na ruch.
Druga przesłanka jest techniczna. Opis marki należy do najłatwiejszych zadań generatywnych, jakie można sobie wyobrazić: encja jest jednoznaczna, źródła są obfite, a ryzyko halucynacji mniejsze niż przy pytaniach medycznych czy prawnych. Jeżeli model ma gdziekolwiek działać stabilnie, to właśnie tutaj. Rozszerzenie pokrycia na frazy brandowe jest więc tanim sposobem na podniesienie łącznego udziału odpowiedzi generatywnych w wynikach bez proporcjonalnego wzrostu ryzyka.
Trzecia rzecz dotyczy kierunku, w którym idzie cały interfejs. Przez ostatni rok Google konsekwentnie przesuwał kolejne typy zapytań do warstwy odpowiedzi, a nie listy linków. Zapytania nawigacyjne były ostatnim dużym koszykiem poza tą warstwą. Ich włączenie oznacza, że granica między klasycznym rankingiem a odpowiedzią generatywną praktycznie przestaje istnieć, a wyszukiwarka domyślnie odpowiada, zamiast kierować.
Dla zespołów SEO praktyczna konsekwencja jest taka, że planowanie pracy w kategoriach typów zapytań traci sens. Podział na frazy informacyjne, komercyjne i nawigacyjne porządkował strategię przez dwie dekady, między innymi dlatego, że każdy typ miał inny układ wyników. Jeżeli wszystkie trzy koszyki dostają ten sam blok na górze, różnicuje je już tylko to, z jakich źródeł model buduje odpowiedź. A to jest zupełnie inny punkt wyjścia do planowania treści.
Co dalej: plan na najbliższe 30 dni
Zamiast przebudowywać strategię na podstawie jednego miesiąca danych z obcego rynku, warto wykonać kilka tanich, konkretnych ruchów, które mają sens niezależnie od tego, czy trend utrzyma się w tej skali.
- Zrób własny pomiar bazowy. Weź 20 do 50 fraz markowych (nazwa firmy, nazwa plus produkt, nazwa plus opinie, nazwa plus cennik) i sprawdź dla każdej, czy AI Overview się pojawia, na której pozycji i jakie domeny są w nim cytowane. Bez tej linii odniesienia nie zmierzysz żadnej zmiany.
- Zweryfikuj źródła, z których model buduje opis. Skoro encyklopedia, serwis wideo i profile społecznościowe odpowiadają za większość cytowań, zacznij od sprawdzenia, czy informacje w tych miejscach są aktualne. To najtańsza możliwa interwencja o najwyższym potencjalnym wpływie.
- Uporządkuj encję marki w danych strukturalnych. Schema Organization z kompletnym polem sameAs, spójna nazwa we wszystkich profilach, jednolity opis działalności. Model potrzebuje jednoznacznych sygnałów, żeby nie pomylić firmy z podobnie brzmiącą.
- Rozdziel raportowanie fraz markowych od reszty. Jeżeli dotąd CTR liczyło się łącznie, spadek na brandzie utonie w średniej. Osobny segment pokaże zmianę w momencie, gdy rollout dotrze na polski rynek.
- Nie panikuj przy pierwszym spadku CTR. Wrzesień był też miesiącem innych zmian w warstwie prezentacji wyników. Zanim przypiszesz spadek AI Overviews, sprawdź, czy nie pokrywa się z inną modyfikacją interfejsu lub ze zwykłą sezonowością.
Najtrzeźwiejsze podsumowanie tej historii brzmi tak: dobre pozycjonowanie na własną nazwę przestało wystarczać do odpowiedzi na pytanie, jak marka wygląda w wyszukiwarce. Trzeba znać dwie rzeczy naraz, czyli pozycję wyniku i treść bloku, który nad nim stoi. Pierwsza metryka jest łatwa i od dawna zautomatyzowana, druga wymaga osobnego monitoringu, którego większość firm jeszcze nie ma.
FAQ
Czy AI Overviews na zapytaniu markowym oznacza spadek ruchu na stronę firmy?
Nie ma na to dowodów. Cytowane badania liczą wyłącznie częstotliwość wyświetlania bloku, żadne z nich nie raportuje klikalności. Intencja przy zapytaniu markowym jest silnie nawigacyjna, więc użytkownik zwykle i tak zmierza na stronę firmy. Spadek CTR jest możliwy, ale na dziś pozostaje hipotezą, którą każda firma musi zweryfikować we własnych danych.
Czy zmiana dotyczy już polskich wyników wyszukiwania?
Cytowane pomiary obejmują przede wszystkim rynek amerykański i urządzenia desktopowe. Historycznie zmiany w warstwie AI Overviews docierały do Polski z opóźnieniem kilku tygodni. Najrozsądniejszym ruchem jest wykonanie własnego pomiaru bazowego na polskich frazach markowych teraz, żeby mieć punkt odniesienia w chwili, gdy rollout tu dotrze.
Jak wpłynąć na treść AI Overview opisującego moją markę?
Pośrednio, przez źródła. Analiza 57 podsumowań pokazała, że model sięga najczęściej po encyklopedię (71,9 proc.), serwis wideo (38,6 proc.) i profile społecznościowe (22,8 proc.). Aktualizacja informacji w tych miejscach, uporządkowanie danych strukturalnych Organization z polem sameAs i spójny opis działalności we wszystkich profilach to realne dźwignie. Edycja własnej strony o nas ma w tym układzie mniejszy wpływ, niż mogłoby się wydawać.
Czy Google pokazuje w markowych AI Overviews konkurencję?
W badanej próbie prawie nie. Wśród 57 list źródeł zidentyfikowano jedną stronę jednoznacznie należącą do konkurenta, a bezpośrednie omówienie konkurencji wystąpiło w 2 z 58 odpowiedzi, czyli w 3,4 proc. przypadków. Obawa o podsuwanie alternatyw przy zapytaniu o nazwę marki na razie nie ma potwierdzenia w danych.
Czy da się zmierzyć ten efekt w Search Console?
Tylko częściowo. Raport skuteczności nie wyodrębnia wyświetleń pochodzących z bloku generatywnego, a sposób raportowania pozycji dodatkowo zaciera obraz. Spadek CTR na frazach markowych będzie widoczny, ale przyczyny trzeba dołożyć z zewnętrznego monitoringu SERP, który rejestruje obecność i treść bloku dla konkretnych zapytań.