18% ludzi tworzy prompty w AI przed Google — nowy etap lejka wyszukiwania

Tak — 18% konsumentów deklaruje, że używa generatywnej AI do tworzenia lub dopracowania promptów przed właściwym wyszukiwaniem w Google. To sygnał, że lejek wyszukiwania właśnie się zmienia: część użytkowników nie zaczyna już od klasycznego wpisania frazy w wyszukiwarkę, ale od „przygotowania zapytania” w narzędziu GenAI. Dla marek oznacza to nowy etap widoczności: trzeba być obecnym nie tylko w Google, ale też w odpowiedziach i syntezach AI.

Data publikacji: 25.04.2026

Kluczowy insight: 18% ludzi używa GenAI do budowy promptów przed Google

Najważniejszy wniosek jest prosty: 18% konsumentów korzysta z generatywnej AI do zbudowania promptu przed rozpoczęciem wyszukiwania w Google. To nie jest już marginalny eksperyment użytkowników technologicznych. To początek nowego zachowania informacyjnego, w którym AI przejmuje rolę „warstwy pośredniej” między intencją użytkownika a wyszukiwarką.

W praktyce oznacza to zmianę sekwencji:

• dawniej: potrzeba → zapytanie w Google → wyniki,
• coraz częściej: potrzeba → doprecyzowanie pytania w GenAI → prompt/zapytanie → Google lub odpowiedź bezpośrednio z AI.

To ważne z perspektywy marketingu, SEO i content strategy, bo część użytkowników nie formułuje już samodzielnie pierwszego zapytania. Zamiast tego prosi AI o:

• uproszczenie problemu,
• porównanie opcji,
• ułożenie listy kryteriów,
• napisanie „lepszego pytania do Google”,
• podsumowanie tematu przed dalszym researchem.

Kontekst badania i źródło danych

Wartość 18% wpisuje się w szerszy trend wzrostu wykorzystania AI w codziennych zachowaniach konsumenckich i zawodowych. Sam fakt, że użytkownicy traktują GenAI jako etap poprzedzający wyszukiwanie, potwierdza zmianę w zachowaniach informacyjnych — nie tylko w pracy, ale także przy decyzjach zakupowych.

Dokładne źródła cytowane w artykule:

• Google / Ipsos, “The New Age of Information: Search shifts and AI habits”, 2025 — źródło danych o zachowaniach użytkowników związanych z AI i wyszukiwaniem, w tym o wykorzystywaniu GenAI przed wyszukiwarką.
• McKinsey & Company, “The state of AI in early 2025: Gen AI adoption spikes and starts to generate value” — dane o skali adopcji AI w organizacjach.
• Semrush, raporty dot. AI search i zero-click behavior, 2024–2025 — kontekst zmian w ruchu organicznym i zachowaniach wyszukiwawczych.
• BCG, publikacje o GenAI i customer journey, 2024–2025 — kontekst wpływu AI na proces decyzyjny klienta.

Z perspektywy rynku nie jest to odosobniona anomalia. McKinsey podaje, że wykorzystanie AI w organizacjach dalej rośnie, a generatywna AI przeszła z fazy eksperymentu do praktycznych wdrożeń biznesowych. To tworzy efekt popytowo-podażowy: firmy wdrażają AI po stronie operacyjnej, a konsumenci równolegle uczą się używać AI po stronie decyzji i wyszukiwania.

Dlaczego to ważne: AI staje się nowym „pre-search layer”

Najciekawsza zmiana nie polega tylko na tym, że użytkownicy korzystają z ChatGPT, Gemini czy innych narzędzi. Chodzi o to, na jakim etapie ścieżki to robią.

Jeżeli GenAI pojawia się przed Google, to zmienia się logika całego lejka:

To oznacza, że marka może stracić widoczność jeszcze zanim użytkownik wejdzie do Google. Jeśli AI nie zna Twojej oferty, nie rozumie kategorii, nie widzi aktualnych danych lub nie ma na czym oprzeć syntezy, możesz zostać pominięty na etapie „przedwyszukiwawczym”.

Co to oznacza dla firm i marketerów

1. SEO nie znika, ale przestaje być jedyną warstwą odkrywania marki

Klasyczne SEO nadal jest kluczowe, bo modele AI bardzo często opierają się na publicznie dostępnych treściach, autorytatywnych źródłach i dobrze ustrukturyzowanych stronach. Ale dziś to już za mało, by myśleć tylko kategoriami pozycji w SERP.

Marki powinny optymalizować treści pod dwa scenariusze jednocześnie:

• search visibility — widoczność w Google,
• AI retrievability — łatwość zrozumienia, cytowania i syntezowania przez modele AI.

2. Znaczenie zyskują treści odpowiadające na złożone pytania

Jeśli użytkownik najpierw pyta AI, to nie zaczyna od krótkiego hasła typu „CRM dla małej firmy”. Zaczyna raczej od pełnego problemu:

„Prowadzę firmę usługową z 12-osobowym zespołem, szukam prostego CRM z automatyzacją follow-upów i integracją z Gmail. Jakie mam opcje?”

To oznacza, że wygrywać będą treści, które:

• odpowiadają na konkretne use case’y,
• porównują rozwiązania,
• zawierają liczby, kryteria, ograniczenia i scenariusze,
• są łatwe do parsowania przez modele językowe.

3. Marka musi być „cytowalna” przez AI

Treści, które AI może wykorzystać, zwykle mają wspólne cechy:

• jasne definicje,
• konkretne dane,
• podane źródła,
• aktualne daty publikacji,
• strukturę pytań i odpowiedzi,
• schema ułatwiające klasyfikację treści.

Jeżeli strona marki składa się głównie z ogólnych claimów marketingowych bez konkretu, to AI ma mało materiału do wiarygodnego przywołania tej marki w odpowiedzi.

Powiązane dane rynkowe: trend jest szerszy niż samo Google

Warto spojrzeć na ten sygnał w szerszym kontekście:

• McKinsey wskazuje, że adopcja AI w firmach utrzymuje trend wzrostowy, a generatywna AI coraz częściej generuje mierzalną wartość biznesową.
• BCG podkreśla, że GenAI wpływa nie tylko na produktywność, ale także na customer journey, zwłaszcza w fazie discovery i consideration.
• Semrush w analizach AI search pokazuje, że część zapytań informacyjnych przesuwa się w kierunku środowisk opartych na odpowiedziach, nie tylko listach linków.

Razem te dane sugerują trzy rzeczy:

1. użytkownicy uczą się rozmawiać z AI,
2. AI coraz częściej pośredniczy w dostępie do informacji,
3. marki muszą optymalizować się nie tylko pod kliknięcie, ale też pod bycie wybranym w syntezie.

Jak się przygotować: 7 działań na teraz

1. Buduj treści wokół realnych pytań, nie tylko fraz kluczowych

Zamiast tworzyć wyłącznie strony pod krótkie keywordy, rozwijaj content odpowiadający na pytania problemowe i decyzyjne. Przykłady:

• „Jak wybrać system ERP dla firmy produkcyjnej do 50 osób?”
• „Kiedy CRM jest lepszy niż arkusze i jakie są koszty wdrożenia?”
• „Jak porównać 3 narzędzia bezpłatne i płatne pod kątem zespołu sprzedaży?”

2. Dodawaj dane, liczby i źródła

Modele AI preferują treści, które można oprzeć na faktach. Każdy artykuł ekspercki powinien zawierać:

• liczby,
• datę aktualizacji,
• cytowane źródła,
• własną interpretację danych.

To podnosi jednocześnie wartość SEO, E-E-A-T i prawdopodobieństwo wykorzystania przez AI.

3. Stosuj strukturę przyjazną dla modeli językowych

Najlepiej działają treści o czytelnej architekturze:

• krótka odpowiedź na początku,
• nagłówki H2/H3,
• listy punktowane,
• tabele porównawcze,
• sekcje FAQ.

To nie tylko poprawia UX, ale też ułatwia ekstrakcję odpowiedzi przez systemy AI.

4. Uzupełnij structured data

Warto wdrożyć co najmniej:

• Article,
• BreadcrumbList,
• FAQPage — jeśli treść faktycznie zawiera FAQ.

Dane uporządkowane nie gwarantują cytowania przez AI, ale zwiększają zrozumiałość strony przez systemy wyszukiwania i klasyfikacji treści.

5. Twórz własne dane i unikalne insighty

Treści oparte wyłącznie na kompilacji cudzych raportów są łatwe do zastąpienia. Znacznie mocniejsza jest publikacja, która łączy:

• dane rynkowe,
• własne obserwacje,
• case studies,
• komentarz ekspercki.

To właśnie takie materiały mają największą szansę stać się źródłem cytowanym jako primary source.

6. Aktualizuj treści częściej niż dawniej

W świecie AI świeżość danych ma jeszcze większe znaczenie. Jeżeli raport, artykuł lub landing ma datę sprzed 2–3 lat i nie został odświeżony, może przegrać z nowszym materiałem, nawet jeśli jest merytorycznie dobry.

7. Mierz widoczność poza klasycznym ruchem organicznym

Coraz mniej wystarczy analizować same kliknięcia z Google. Warto monitorować także:

• wzrost zapytań brandowych,
• wzmianki o marce w odpowiedziach AI,
• ruch assisted z różnych środowisk discovery,
• częstotliwość cytowania treści eksperckich.

Praktyczny przykład: jak zmienia się intencja użytkownika

Załóżmy, że użytkownik chce kupić oprogramowanie do zarządzania projektami.

Stary model:

• wpisuje w Google: „najlepsze narzędzie do zarządzania projektami”,
• czyta ranking,
• porównuje 3–4 strony.

Nowy model z GenAI:

• pyta AI: „Mam agencję 20-osobową, pracujemy na wielu klientach, potrzebuję prostego PM tool z time trackingiem i integracją z Slack. Jakie opcje mam rozważyć?”
• AI zawęża listę do 3 narzędzi,
• dopiero potem użytkownik szuka recenzji lub cennika w Google.

W tym scenariuszu marka, która nie ma dobrze opisanych use case’ów, porównań funkcji, cennika i czytelnych treści eksperckich, może nie wejść nawet do short listy.

FAQ

Czy 18% to dużo?

Tak, bo mówimy o nowym zachowaniu, które jeszcze niedawno praktycznie nie istniało. Przy tej skali nie jest to ciekawostka, tylko sygnał zmiany sposobu wyszukiwania informacji.

Czy to oznacza koniec Google?

Nie. Bardziej chodzi o przesunięcie pierwszego etapu lejka. Google pozostaje kluczowym źródłem odkrywania i weryfikacji, ale coraz częściej nie jest już pierwszym krokiem.

Czy firmy powinny zmieniać strategię SEO?

Tak, ale przez rozszerzenie, nie porzucenie SEO. Potrzebna jest strategia łącząca SEO, content ekspercki, structured data i optymalizację treści pod systemy AI.

Jakie treści mają największą szansę być wykorzystane przez AI?

Treści aktualne, konkretne, dobrze ustrukturyzowane, oparte na danych, z jasną odpowiedzią na pytanie i z wiarygodnym źródłem.

Wnioski

18% konsumentów używających GenAI do budowy promptów przed wyszukiwaniem w Google to sygnał, że pojawił się nowy etap lejka: etap pre-search. Dla marketerów i firm to bardzo konkretna zmiana. Walka o uwagę nie zaczyna się już wyłącznie w SERP-ach. Zaczyna się wcześniej — w rozmowie użytkownika z AI.

Marki, które chcą zachować widoczność, powinny rozwijać content oparty na danych, publikować treści odpowiadające na złożone pytania, wdrażać structured data i systematycznie aktualizować zasoby. W najbliższych kwartałach przewagę zyskają te firmy, które nauczą się być jednocześnie dobrze pozycjonowane w Google i dobrze „rozumiane” przez modele AI.

Jeśli chcesz przełożyć te zmiany na strategię contentową, SEO i widoczność marki w środowisku AI, zespół CCZ Group może pomóc z audytem i planem działań dopasowanym do Twojej kategorii.

Rafał Krawczyk

Od 2020 roku specjalizuję się w zaawansowanym technicznym SEO, GEO i inżynierii GAN. Trenuję modele AI do automatyzacji i optymalizacji rozbudowanych platform e-commerce pod kątem GEO i RAG. Odrzucam ręczne metody – współtworzę wieloagentowe ekosystemy, które automatyzują analizę, dobór strategii i masowe wdrożenia publikacji. Zgłębiam najdrobniejsze detale Web Performance, przekładając je na schematy uczenia naszych algorytmów, by przygotować domeny klientów na erę AI Search. Wolny czas spędzam z rodziną, a hobbystycznie programuję i rozbudowuję swój inteligentny dom.