Im więcej wizyt ludzi, tym więcej wizyt AI. Badanie

Czy tworzenie treści specjalnie pod boty AI ma sens, czy to ślepy zaułek? Analiza danych z Agent Monitora pokazała nam zaskakująco silną zależność między ruchem ludzi a odwiedzinami asystentów AI. Wyniki wyraźnie wskazują, że roboty najchętniej zaglądają tam, gdzie najpierw wartość znaleźli prawdziwi użytkownicy.

Spis treści:

1. Ruch ludzi vs ruch botów AI – jak jedno łączy się z drugim?
2. Skąd wzięliśmy dane do badania?
3. Wszystko zaczęło się od jednego spostrzeżenia
4. Pierwszy test potwierdził nasze przypuszczenia
5. Sprawdziliśmy również bardziej zaawansowaną metodę pomiaru
6. Skala badania daje nam dużą pewność
7. Im więcej ludzi odwiedza stronę, tym więcej odwiedzin generuje AI
   • Co z tego wynika?
8. To dopiero początek naszych badań
9. Podsumowanie w punktach

Ruch ludzi vs ruch botów AI – jak jedno łączy się z drugim?

Od kilku miesięcy prowadzimy w Top Online własne badania, których celem jest znalezienie odpowiedzi na pytanie: co tak naprawdę wpływa na ruch generowany przez asystentów AI.

Chcemy sprawdzić, jakie czynniki mają największe znaczenie dla liczby wizyt ChatGPT, Gemini, Claude i innych modeli na stronach internetowych, oraz czy da się znaleźć między nimi jakieś powiązania.

Na pełne wyniki jest jeszcze trochę za wcześnie. Wciąż analizujemy dane i testujemy kolejne hipotezy. Już teraz trafiliśmy jednak na zależność, która okazała się na tyle wyraźna, że postanowiliśmy się nią podzielić.

Po przeanalizowaniu kilkuset milionów wizyt botów AI (tak, to nie pomyłka) zauważyliśmy bardzo silną korelację między liczbą odwiedzin użytkowników a liczbą odwiedzin generowanych przez LLM-y.

Krótko mówiąc:

To oczywiście nie oznacza jeszcze związku przyczynowo-skutkowego. Pokazuje jednak coś bardzo interesującego i daje solidną podstawę do dalszych analiz.

Skąd wzięliśmy dane do badania?

Podstawą całego badania są dane zbierane przez naszego Agent Monitora.

To aplikacja, która służy do monitorowania obecności marek w odpowiedziach modeli AI. Dzięki niej możemy dokładnie sprawdzić, ile razy dana strona była wykorzystywana jako źródło odpowiedzi przez ChatGPT, Gemini, Claude i innych systemy opierające się na dużych modelach językowych.

Z Agent Monitora korzysta coraz więcej firm i specjalistów od pozycjonowania, dlatego nasza baza danych stale rośnie. W momencie przygotowywania tego badania obejmowała już niemal 300 milionów wizyt pochodzących ze 110 różnych stron internetowych.

Przy takiej skali możemy w końcu przestać opierać się wyłącznie na intuicji czy pojedynczych przypadkach. Zaczynamy po prostu sprawdzać, jak wygląda rzeczywistość.

Wszystko zaczęło się od jednego spostrzeżenia

Pierwszy sygnał pojawił się już kilka miesięcy temu.

Jeszcze w grudniu 2025, analizując wykresy różnych stron internetowych, zaczęliśmy zauważać pewną powtarzalność. Kiedy rosła liczba odwiedzin użytkowników, bardzo często w podobnym czasie rosła też liczba wizyt generowanych przez modele AI.

Na początku była to jedynie obserwacja „na oko". Nie mieliśmy jeszcze żadnych obliczeń ani modeli statystycznych – po prostu wiele wykresów wyglądało zaskakująco podobnie.

Dlatego stwierdziliśmy, że nie możemy zostawiać tego tematu bez dalszej analizy.

Postanowiliśmy sprawdzić, czy rzeczywiście istnieje tutaj jakaś zależność, czy może po prostu doszukujemy się wzorców tam, gdzie ich nie ma.

Pierwszy test potwierdził nasze przypuszczenia

Nasz programista przygotował pierwszy model wykorzystujący metodę linear regression, czyli regresję liniową.

Wynik okazał się naprawdę ciekawy: korelacja między obiema zmiennymi przekroczyła 0,80, co oznacza bardzo silną zależność.

To właśnie taki rezultat mieliśmy nadzieję dostać, ale mimo wszystko dobrze było zobaczyć jego potwierdzenie na wykresach i liczbach, a nie tylko w naszym gdybaniu.

Na wykresie po lewej stronie pomarańczowa linia przedstawia funkcję przewidywaną przez model. Pomarańczowe znaki „X" oznaczają rzeczywiste wartości z danych testowych. Im bliżej znajdują się przewidywania modelu względem rzeczywistych danych, tym lepiej działa cały model.

Na wykresie po prawej stronie widać bezpośrednie porównanie wartości przewidywanych z rzeczywistymi. Punkty skupiają się blisko linii, co oznacza, że nawet przy wykorzystaniu tylko jednej zmiennej model radzi sobie zaskakująco dobrze.

To był dla nas pierwszy mocny sygnał, że obserwowana zależność nie jest przypadkiem.

Sprawdziliśmy również bardziej zaawansowaną metodę pomiaru

Nie zatrzymaliśmy się jednak na regresji liniowej. Kolejnym krokiem było sprawdzenie modelu polynomial regression, czyli regresji wielomianowej.

Po uruchomieniu kolejnych obliczeń zobaczyliśmy niewielką, ale zauważalną poprawę jakości predykcji.

Nie była to rewolucyjna zmiana, ale potwierdziła, że kierunek naszych analiz jest właściwy i że zależność pozostaje widoczna również przy zastosowaniu bardziej rozbudowanego modelu.

Skala badania daje nam dużą pewność

Oczywiście pojedynczy wykres czy model jeszcze niczego nie przesądza. Dlatego równie ważna była dla nas skala danych.

Tak jak wspomniałem, analiza została przeprowadzona na podstawie informacji ze 110 stron internetowych, obejmujących łącznie prawie 300 milionów wizyt.

To nie są dane z jednej witryny ani krótkiego okresu testowego. Mówimy o bardzo dużym zbiorze, który pozwala wyciągnąć pierwsze naprawdę wiarygodne wnioski.

Nie twierdzimy jeszcze, że odkryliśmy wszystkie mechanizmy stojące za ruchem AI. Nadal prowadzimy kolejne analizy i sprawdzamy następne hipotezy.

Im więcej ludzi odwiedza stronę, tym więcej odwiedzin generuje AI

To najważniejszy wniosek z naszego dotychczasowego badania.

Wzrost ruchu użytkowników bardzo wyraźnie idzie w parze ze wzrostem liczby odwiedzin generowanych przez modele AI. Co ciekawe, dobrze wpisuje się to w kierunek, w którym od dłuższego czasu rozwijają się nowoczesne modele językowe, asystenci i systemy agentowe.

Ich zadaniem nie jest przecież wyszukiwanie treści według prostych reguł. One mają możliwie najlepiej naśladować ludzkie zachowania i sposoby, w jakie wyszukujemy i weryfikujemy informacje w internecie.

Jeżeli ludzie częściej odwiedzają określone strony, znajdują tam wartościowe odpowiedzi i wracają do nich, istnieje spora szansa, że podobnie będą się zachowywać także systemy AI.

Powyższe dane bardzo mocno to sugerują.

Co z tego wynika?

Od wielu miesięcy obserwujemy wysyp porad dotyczących pisania pod AI. Powstają kolejne checklisty, instrukcje i techniki optymalizacji skupione wyłącznie na robotach i na tym, żeby przyciągnąć je na stronę. Ale czy to naprawdę dobra droga?

Nasze badanie idzie pod prąd i pokazuje coś innego. Jeżeli rzeczywiście liczba wizyt AI tak silnie koreluje z liczbą wizyt użytkowników, to skupianie się wyłącznie na algorytmach prawdopodobnie nie będzie najlepszą strategią.

Dużo rozsądniej jest tworzyć treści, które rozwiązują realne problemy ludzi, odpowiadają na ich pytania i są po prostu wartościowe. Paradoksalnie właśnie takie materiały mogą zyskiwać na znaczeniu również dla modeli AI.

Nie oznacza to oczywiście, że wystarczy zdobyć większy ruch, a AI zacznie automatycznie częściej korzystać z naszej strony. Korelacja nie jest dowodem na przyczynowość i nadal analizujemy, jakie mechanizmy stoją za tym zjawiskiem.

Jednak już dziś widać, że oba światy są ze sobą powiązane znacznie mocniej, niż mogło nam się wydawać.

To dopiero początek naszych badań

To pierwsza z wielu analiz, które przygotowujemy na podstawie danych z Agent Monitora.

Mamy już kolejne hipotezy do sprawdzenia i kolejne zależności, które chcemy zweryfikować na dużych zbiorach danych. Zamiast opierać się na przypuszczeniach, wolimy pokazywać wyniki poparte liczbami i rzeczywistymi obserwacjami.

Na razie jeden wniosek wydaje się wyjątkowo mocny.

Jeżeli chcemy zwiększać swoją widoczność w odpowiedziach AI, nadal warto robić dokładnie to, co od lat działa w dobrym marketingu internetowym – tworzyć treści, z których ludzie naprawdę chcą korzystać.

Bo wszystko wskazuje na to, że kiedy użytkownicy znajdują jakość w tekstach, prędzej czy później zauważają ją również roboty.

Innymi słowy: dawajmy wartość ludziom, a roboty też przyjdą .

Podsumowanie w punktach

1. Istnieje bardzo silna korelacja (powyżej 0,80) między liczbą odwiedzin stron internetowych przez ludzi a ruchem generowanym przez asystentów AI takich jak ChatGPT, Gemini czy Claude.
2. Potwierdziliśmy te zależności za pomocą regresji liniowej, a następnie doprecyzowaliśmy je przy użyciu regresji wielomianowej.
3. Badanie przeprowadziliśmy na podstawie danych z naszej apki Agent Monitor, obejmujących niemal 300 milionów wizyt na 110 różnych serwisach internetowych.
4. Wyjaśnieniem tej zależności może być fakt, że nowoczesne modele językowe dążą do jak najlepszego naśladowania ludzkich zachowań i preferencji podczas poszukiwania wiedzy.
5. Tworzenie treści nastawionych wyłącznie na algorytmy AI (tak jak kiedyś pisanie pod SEO) może nie być najlepszym rozwiązaniem – najważniejsze pozostaje tworzenie wartościowych materiałów rozwiązujących realne problemy użytkowników.
6. Mimo że korelacja nie oznacza automatycznie związku przyczynowo-skutkowego, dbanie o jakość i ruch ze strony ludzi sprzyja również większej widoczności w modelach AI.