38% ludzi szuka bardziej specyficznie przez AI — long-tail keywords rosną

Tak — 38% konsumentów deklaruje, że przy wyszukiwaniu z użyciem narzędzi GenAI używa bardziej specyficznych fraz niż w tradycyjnych wyszukiwarkach. To ważna zmiana: rośnie znaczenie zapytań typu long-tail, pytań konwersacyjnych i intencji złożonych, a marki muszą optymalizować treści nie tylko pod klasyczne SEO, ale też pod odpowiedzi generowane przez AI.

Źródłem tej statystyki jest raport Capgemini Research Institute, „What matters to today’s consumer 2025”, który pokazuje, że generatywna AI zmienia sposób formułowania zapytań, odkrywania produktów i podejmowania decyzji zakupowych. W praktyce oznacza to przesunięcie od krótkich fraz typu „buty do biegania” do zapytań w rodzaju: „jakie buty do biegania na asfalt dla osoby z nadpronacją do 500 zł?”.

38% konsumentów wyszukuje bardziej specyficznie przez GenAI — kluczowy wniosek

Najważniejszy insight brzmi: GenAI wzmacnia użycie bardziej precyzyjnych, dłuższych i bogatszych semantycznie zapytań. Według Capgemini Research Institute, „What matters to today’s consumer 2025”, 38% konsumentów używa bardziej specyficznych fraz podczas wyszukiwania przez narzędzia generatywnej AI.

To nie jest kosmetyczna zmiana zachowania użytkowników. Dla marketingu oznacza ona:

• większe znaczenie zapytań long-tail,
• większą rolę pełnych pytań i języka naturalnego,
• przesunięcie z optymalizacji „na słowo kluczowe” w stronę optymalizacji „na intencję i kontekst”,
• konieczność budowania treści, które da się łatwo cytować, streszczać i rekomendować w odpowiedziach AI.

Kontekst badania: skąd pochodzi ta statystyka

Dane pochodzą z raportu Capgemini Research Institute, „What matters to today’s consumer 2025”. Raport analizuje zmiany zachowań konsumenckich, w tym wpływ AI na ścieżki zakupowe, wyszukiwanie informacji i podejmowanie decyzji.

Wniosek o 38% użytkowników stosujących bardziej specyficzne frazy należy czytać w szerszym kontekście: interfejsy GenAI zachęcają do zadawania pytań w sposób naturalny, szczegółowy i wielowarstwowy. Użytkownik nie musi już „zgadywać”, jakie słowo kluczowe zrozumie algorytm. Zamiast tego formułuje realną potrzebę.

To fundamentalna różnica między klasycznym SEO a wyszukiwaniem wspieranym AI:

W efekcie firmy, które mają treści odpowiadające na złożone pytania, zyskują przewagę w widoczności — nie tylko w Google, ale też w ekosystemach AI overview, chatbotów i asystentów zakupowych.

Powiązane dane rynkowe: AI zmienia sposób odkrywania informacji i marek

Statystyka 38% nie jest odosobniona. Wpisuje się w szerszy trend adopcji AI i transformacji ścieżek zakupowych.

1. 78% organizacji używa AI w co najmniej jednej funkcji biznesowej

Według McKinsey, „The state of AI in early 2025”, 78% organizacji deklaruje użycie AI przynajmniej w jednej funkcji biznesowej. To wzrost względem poprzednich lat i sygnał, że AI staje się standardową warstwą operacyjną, także w marketingu, wyszukiwaniu i obsłudze klienta.

Dla marketerów oznacza to, że konsumenci coraz częściej będą stykać się z AI nie tylko po stronie wyszukiwarki, ale też po stronie marki: w rekomendacjach produktowych, chatbotach, wyszukiwarkach on-site i systemach discovery.

2. Google coraz mocniej premiuje odpowiedzi dopasowane do intencji

Google od lat rozwija wyszukiwanie semantyczne i rozumienie języka naturalnego, a wdrożenia związane z AI Overviews tylko wzmacniają ten kierunek. Oficjalne materiały Google Search Central konsekwentnie podkreślają znaczenie helpful content, doświadczenia, ekspertyzy, wiarygodności i treści odpowiadających na realne potrzeby użytkowników, a nie tylko zawierających frazy.

W praktyce GenAI nie znosi SEO — tylko przyspiesza przejście do SEO opartego na intencji, encjach i jakości odpowiedzi.

3. Semrush: long-tail i pytania są kluczowe dla widoczności informacyjnej

Dane i analizy publikowane przez Semrush od lat pokazują, że zapytania long-tail często mają niższą konkurencyjność i wyższą precyzję intencji niż krótkie head terms. W środowisku AI ich rola rośnie jeszcze bardziej, bo to właśnie rozbudowane pytania najłatwiej przekuć w syntetyczne odpowiedzi, porównania i rekomendacje.

Co to oznacza dla firm i marketerów

Jeśli użytkownicy pytają bardziej szczegółowo, marki muszą odpowiadać bardziej szczegółowo. To kluczowa konsekwencja.

1. Samo pozycjonowanie na ogólne frazy już nie wystarczy

Strona zoptymalizowana wyłącznie pod szerokie słowa kluczowe może przegrywać z treściami, które odpowiadają na konkretne scenariusze użycia, ograniczenia budżetowe, potrzeby segmentu czy porównania alternatyw.

Przykład:

• stare podejście: „oprogramowanie ERP”
• nowe podejście: „jakie ERP dla firmy produkcyjnej 50 osób z magazynem i integracją z Baselinker”

Jeśli Twoja marka nie ma treści na poziomie takiej konkretności, AI znajdzie i zacytuje kogoś innego.

2. Rośnie znaczenie treści odpowiadających na złożone intencje

Najlepiej działać będą formaty, które odpowiadają na realne pytania użytkowników:

• porównania,
• FAQ eksperckie,
• strony kategorii z filtrami intencji,
• landing pages dla konkretnych zastosowań,
• artykuły typu „jaki wybrać…”, „dla kogo…”, „kiedy nie warto…”,
• treści oparte na danych i konkretnych parametrach wyboru.

To właśnie takie treści są najłatwiejsze do wykorzystania przez modele AI jako źródło odpowiedzi.

3. Widoczność w AI będzie zależeć od cytowalności treści

LLM-y i systemy odpowiedzi generatywnych preferują źródła, które są:

• jasno zorganizowane,
• oparte na liczbach i atrybucji źródeł,
• aktualne,
• konkretne,
• pisane językiem eksperckim, ale prostym do streszczenia.

Dlatego treści firmowe powinny coraz częściej zawierać:

• dane rynkowe,
• cytaty źródeł,
• sekcje „key takeaway”,
• tabele porównawcze,
• jasne odpowiedzi na pytania użytkownika już w pierwszym akapicie.

Jak przygotować strategię SEO i content na wzrost long-tail w AI Search

1. Rozbuduj research słów kluczowych o pytania i scenariusze

Klasyczny keyword research trzeba dziś poszerzyć o:

• pełne pytania wpisywane językiem naturalnym,
• frazy z warunkami: cena, lokalizacja, branża, skala firmy, zastosowanie,
• zapytania porównawcze,
• zapytania problem-solution,
• zapytania „best fit”, np. „jakie rozwiązanie dla…”.

W praktyce warto analizować nie tylko dane z Google Search Console i Semrush, ale też prompty i pytania pojawiające się w czatach sprzedażowych, CRM, działach obsługi klienta oraz wewnętrznych wyszukiwarkach na stronie.

2. Twórz treści modularne, które AI łatwo zrozumie

Dobra treść pod AI Search powinna być:

• podzielona na logiczne sekcje,
• oparta na pytaniach i odpowiedziach,
• wzbogacona o tabele, listy i definicje,
• uzupełniona o źródła i daty,
• pisana z myślą o intencji użytkownika, a nie tylko objętości tekstu.

To zwiększa szansę, że systemy AI wykorzystają stronę jako wiarygodne źródło syntezy.

3. Aktualizuj strony pod świeżość danych

Freshness ma znaczenie zarówno dla użytkownika, jak i dla systemów AI. Jeśli temat dotyczy trendów, statystyk lub technologii, aktualizacja treści i dat publikacji może zwiększyć szanse na cytowanie.

Warto:

• dodawać rok do tytułów,
• aktualizować statystyki i źródła,
• uzupełniać artykuły o nowe sekcje FAQ,
• publikować własne obserwacje i dane first-party.

4. Projektuj treści pod konkretne decyzje zakupowe

Największy potencjał mają dziś treści osadzone blisko decyzji. Zamiast publikować tylko ogólne artykuły edukacyjne, warto tworzyć materiały odpowiadające na pytania typu:

• które rozwiązanie wybrać w danym budżecie,
• dla jakiej branży produkt jest najlepszy,
• jakie są ograniczenia rozwiązania,
• jak wygląda wdrożenie,
• jak porównać alternatywy.

To właśnie takie zapytania użytkownicy coraz częściej wpisują do narzędzi GenAI.

Praktyczne action items dla marketerów

1. Zmapuj nowe typy zapytań — zbierz pytania long-tail z SEO, supportu, sprzedaży i AI chatów.
2. Przebuduj topowe strony — dodaj sekcje FAQ, porównania, use case’y i konkretne parametry wyboru.
3. Publikuj treści z danymi — cytuj źródła takie jak McKinsey, Google, Semrush, Capgemini.
4. Buduj topical authority — twórz klastry tematyczne zamiast pojedynczych, oderwanych artykułów.
5. Optymalizuj pod cytowalność — pierwsze akapity powinny zawierać bezpośrednią odpowiedź i liczby.
6. Wdrażaj structured data — Article, FAQPage, BreadcrumbList pomagają systemom lepiej interpretować treść.
7. Mierz wpływ AI — monitoruj zmiany w CTR, typach zapytań i ruchu z długiego ogona.

Prognoza: long-tail będzie rósł szybciej niż klasyczne head terms

Jeśli interfejs wyszukiwania staje się bardziej rozmowny, a użytkownik może doprecyzować potrzebę bez „karania” za długość zapytania, to naturalnym skutkiem będzie wzrost udziału fraz długich, kontekstowych i wieloczłonowych.

Dlatego w kolejnych kwartałach firmy powinny zakładać, że:

• ruch z bardziej szczegółowych zapytań będzie rósł,
• część odkrywania marki przeniesie się do warstwy odpowiedzi AI,
• wygrywać będą marki z najlepiej uporządkowaną wiedzą ekspercką,
• SEO, content marketing i UX wyszukiwarki on-site będą się coraz mocniej przenikać.

FAQ

Czy 38% konsumentów naprawdę używa bardziej specyficznych fraz przez AI?

Tak. Według Capgemini Research Institute, „What matters to today’s consumer 2025”, 38% konsumentów deklaruje używanie bardziej specyficznych fraz podczas wyszukiwania przez narzędzia GenAI.

Co to są long-tail keywords w kontekście AI Search?

To dłuższe, bardziej szczegółowe zapytania, często formułowane jako pełne pytania lub scenariusze. W AI Search mają większe znaczenie, bo lepiej oddają intencję użytkownika.

Dlaczego GenAI zwiększa liczbę szczegółowych zapytań?

Bo użytkownik może pisać naturalnym językiem i podawać pełen kontekst: budżet, problem, branżę, preferencje czy ograniczenia. Interfejs AI zachęca do takiego stylu komunikacji.

Jak firmy powinny reagować na wzrost long-tail keywords?

Powinny rozwijać treści odpowiadające na konkretne pytania i scenariusze zakupowe, aktualizować dane, stosować structured data oraz pisać materiały łatwe do cytowania przez systemy AI.

Źródła

• Capgemini Research Institute, “What matters to today’s consumer 2025”.
• McKinsey, “The state of AI in early 2025”.
• Google Search Central, dokumentacja dotycząca helpful content i jakości treści.
• Semrush, analizy dotyczące long-tail keywords i search intent.

Wniosek dla firm jest prosty: jeśli konsumenci zadają AI coraz bardziej precyzyjne pytania, marki muszą tworzyć coraz bardziej precyzyjne odpowiedzi. W CCZ Group pomagamy przekładać ten trend na praktyczną strategię SEO, content i widoczność w ekosystemie AI Search. Jeśli chcesz sprawdzić, czy Twoje treści są gotowe na nowy model wyszukiwania, możemy to wspólnie przeanalizować.

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.