Intencja wyszukiwania w erze LLM-ów – jak szukać fraz, by trafiać do odpowiedzi AI?

Kiedyś faktycznie dało się sporo ugrać samym słowem kluczowym – dobrze dobrany keyword, sensowna optymalizacja i voilà. Problem w tym, że w międzyczasie mocno rozwinęły się możliwości asystentów AI, a użytkownicy zaczęli zadawać coraz bardziej rozbudowane pytania. Jeśli dalej zaczynamy pracę od samej frazy, a nie od tego, z jakim problemem ktoś siada do wyszukiwarki, to po prostu gramy w inną grę niż Google i modele językowe.

1. Czym w ogóle jest intencja wyszukiwania?
2. SEO nie jest już grą w słowa kluczowe
3. Jak kiedyś wyglądała intencja wyszukiwania?
4. Jak intencja wygląda dzisiaj?
5. Jak zmieniło się podejście do szukania fraz kluczowych?
6. Dlaczego klasyczny keyword research przestaje wystarczać?
7. Jak znaleźć frazy, które odpowiadają na realne potrzeby użytkownika?
8. Podsumowanie – określanie intencji z Yosa.ai
9. Podsumowanie w punktach

Czym w ogóle jest intencja wyszukiwania?

Intencja wyszukiwania to po prostu prawdziwy cel użytkownika, który stoi za zapytaniem. I bardzo często ma on niewiele wspólnego ze słowami wpisanymi w wyszukiwarkę.

Ktoś może użyć frazy „mikrofon USB” w Google, ale co nam to właściwe mówi? Interesuje go ogólny opis kategorii czy defnicja ze zdjęciami?

Jego intencja może być przecież znacznie bardziej rozbudowana – może szuka mikrofonu do streamów, do rozmów na Discordzie albo najtańszego sensownego modelu, który nie zbiera szumów.

Sama fraza o tym nie informuje, ale intencja już tak – tylko że jest ona ukryta w kontekście.

I to jest kluczowe: intencja bardzo często wychodzi poza same słowa. Wynika z sytuacji użytkownika, jego ograniczeń, doświadczenia, budżetu, celu, który chce osiągnąć itd. Dlatego w praktyce intencja jest ważna w każdym typie wyszukiwania – bo dopiero ona mówi nam, jakiej odpowiedzi użytkownik naprawdę oczekuje i jakie informacje są mu potrzebne.

SEO nie jest już grą w słowa kluczowe

Kiedyś SEO było proste i schematyczne: fraza → optymalizacja → ruch.

Wyszukiwarki działały dość mechanicznie, a semantyka praktycznie nie istniała. Ważne było przede wszystkim to, czy dana fraza pojawiała się w tekście (i ile razy).

Ba, był nawet etap, w którym celowo nie odmieniało się fraz, bo tak lepiej łapało się pozycje. Ręką w górę, kto nigdy nie trafił na kwiatki w stylu “Najlepsza agencja od pozycjonowanie Wrocław”.

No ale właśnie – dzisiaj wygląda to zupełnie inaczej.

Wyszukiwarki próbują zrozumieć potrzebę, a nie tylko dopasować wyrazy. Poza tym doszło wyszukiwanie głosowe, naturalny język, zapytania konwersacyjne, a do tego generatywne czatboty AI, które nie prezentują listy linków, tylko same budują odpowiedź.

W tym modelu SEO przestaje polegać na pozycjonowaniu pod słowa kluczowe. Chodzi o to, żeby dać jak najlepszą odpowiedź na konkretną potrzebę użytkownika.

Dlatego intencja wyszukiwania stała się fundamentem. Bez niej nie da się dziś skutecznie walczyć ani o klasyczne wyniki, ani o widoczność w odpowiedziach LLM-ów. Google coraz wyraźniej ocenia treści przez pryzmat przydatności, kompletności i zgodności z intencją, a nie pod kątem tego, czy np. użyliśmy frazę w nieodmienionej formie w nagłówku.

Jak kiedyś wyglądała intencja wyszukiwania?

Jeszcze niedawno upraszczaliśmy intencję do kilku sztywnych kategorii: informacyjna, sprzedażowa, nawigacyjna. I to w zupełności wystarczało.

Użytkownik wpisywał krótką frazę typu „rower mtb” i oczekiwał, że dostanie listę stron, które jakoś go pokierują. Frazy były krótkie, często jedno- lub dwuwyrazowe. Nikt nie dopisywał warunków, kontekstu czy problemu, bo wyszukiwarki i tak by tego nie zrozumiały.

Intencja była wtedy dość „płaska”. Wszyscy pytali w bardzo podobny sposób, więc dopasowanie wyników było proste, a treści mogły być ogólne. Użytkownicy sprawdzali kilka wyników, czytali, porównywali i sami składali sobie odpowiedź.

Jak intencja wygląda dzisiaj?

Dziś intencja jest dużo bardziej złożona. Mówimy raczej o setkach mikro-intencji niż o kilku podstawowych rodzajach.

Użytkownicy nie szukają już „mikrofonu USB”. Szukają mikrofonu do specyficznej sytuacji i warunków, z konkretnymi ograniczeniami. Zapytania są dłuższe i opisowe, zbliżone do normalnej rozmowy. Poza tym bardzo często mają formę problemu, a nie krótkiego hasła.

Zostańmy więc przy przykładzie z mikrofonem i zastanówmy się, jakie pytania mogą wpisywać użytkownicy w Gemini czy ChacieGPT:

Tradycyjne wyszukiwarki (Google, Bing) nie byłyby w stanie logicznie przetworzyć tak skomplikowanych haseł. Co innego modele AI, które potrafią świetnie zinterpetować kontekst stojący za każdym takim wyszukiwaniem.

LLM-y uwzględniają ograniczenia użytkownika, jego preferencje, a nawet kolejne pytania, które prawdopodobnie zada. Do tego dochodzi personalizacja, która bardzo szybko zmierza w stronę hiper-personalizacji.

Intencja przestaje być jedną frazą, lecz staje się ciągiem decyzji. Dlatego treść, która ma być widoczna w AI, musi odpowiadać na cały proces: od pytania głównego, przez wątpliwości i porównania, aż po rekomendację.

Jak zmieniło się podejście do szukania fraz kluczowych?

Opiszę to ze swojej perspektywy, chociaż pewnie tak samo wyglądało to u innych SEO-wców. Na początku patrzyłem głównie na wolumen, potem wybierałem wartościowe frazy z narzędzi do keyword research i ostatecznie wokół nich budowałem treść (a mówiąc precyzyjniej – robił to copy).

Zwracałem szczególną uwagę na to, żeby ważne frazy kluczowe pojawiały się w nagłówkach i w treści – w odpowiedniej liczbie, także w odmienionych formach.

Tak to wyglądało jeszcze rok/dwa lata temu, ale przez ten czas trzeba było mocno zmienić strategię ;).

Teraz w Top Online dużo więcej czasu poświęcamy na analizę intencji. Sprawdzamy m.in.:

• jakie problemy użytkownicy próbują rozwiązać,
• jak formułują pytania w rozmowie z AI,
• jakie warunki dopisują do zapytań,
• co jest dla nich realnym kryterium wyboru.

Bardzo ważne są też zapytania, które pojawiają się po pierwszym pytaniu. To one zwykle zdradzają prawdziwą intencję, która początkowo może nie być do końca jasna.

Różnica między „odkurzacz pionowy ranking” a „jaki odkurzacz pionowy do małego mieszkania, jeśli mam psa i budżet 500 zł” jest kolosalna. Mamy tutaj ogólny opis sytuacji/zastosowania (małe mieszkanie, czyli sprzęt domyślnie nie musi mieć potężnego akumulatora) i 2 sprecyzowane warunki (odkurzacz powinien dobrze radzić sobie ze sprzątaniem sierści i nie może być droższy niż deklarowana kwota 500 zł).

Dokładnie tak samo patrzą na to modele AI.

Dlaczego klasyczny keyword research przestaje wystarczać?

Keyword research dostarcza nam listę słów kluczowych. Problem w tym, że słowa to nie intencja.

Możemy widzieć tysiące wyszukiwań miesięcznie i nadal nie do końca rozumieć, czy użytkownik chce kupić, porównać, rozwiązać problem czy po prostu zgłębić temat.

W kontekście AI search robi to ogromną różnicę. Modele językowe nie wybierają treści dlatego, że pasują do frazy, tylko dlatego, że najlepiej rozwiązują sytuację użytkownika. Jeśli tekst jest formalnie zoptymalizowany, ale nie prowadzi do decyzji ani nie zamyka tematu, to dla LLM-ów jest po prostu niekompletny.

Klasyczne narzędzia mają też swoje ograniczenia techniczne. Nie widzą pełnych zapytań konwersacyjnych, nie łapią niuansów kontekstu i nie są w stanie przewidzieć wszystkich wariantów sytuacyjnych. Użytkownik w rozmowie z AI może dopisać pięć warunków, których nigdy nie zobaczymy w tabeli z long-tailami. A to właśnie one decydują o tym, czy treść będzie trafna.

Musimy pamiętać, że użytkownika nie interesuje fraza, którą wpisuje, tylko odpowiedź, którą otrzyma.

Oczywiście nie jest też tak, że całkowicie rezygnujemy z keyword researchu – ale traktujemy go dziś jako element pomocniczy, a nie fundament. Fundamentem jest zawsze intencja.

Jak znaleźć frazy, które odpowiadają na realne potrzeby użytkownika?

Skuteczne frazy wynikają z realnych scenariuszy użytkowników: w jakiej sytuacji są, co ich blokuje, czego się obawiają, jakie mają ograniczenia. Fraza jest efektem ubocznym tej analizy, a nie punktem startowym.

Staram się więc znaleźć:

• frazy problemowe („co zrobić gdy…”, „dlaczego…”),
• frazy opisowe, przedstawiające sytuację użytkownika (np. budżet, warunki, doświadczenie),
• pytania zadaniowe („wybierz za mnie”, „porównaj”, „powiedz co będzie lepsze”),
• pytania, które mogą występować po sobie, w formie uzupełnienia do zapytania bazowego – patrzę na intencję jak na ciągły proces; LLM-y preferują treści, które prowadzą użytkownika od pytania do decyzji, a nie odpowiadają tylko na mały wycinek większej całości.

Podsumowanie – określanie intencji z Yosa.ai

W pracy przy ustalaniu intencji wyszukiwania bardzo pomaga nam nasze autorskie narzędzie – Yosa. To zaawansowany agent AI do SEO, który wychodzi poza prostą analizę słów kluczowych i skupia się właśnie na określeniu, czego faktycznie szuka użytkownik.

Yosa jest w stanie przeanalizować frazy w kontekście realnych wyników wyszukiwania, rozbić temat na mikro-intencje i zasugerować, jakie odpowiedzi muszą znaleźć się w tekście, żeby był kompletny.

Zamiast checklisty „ile razy użyć danej frazy” dostajemy logiczny szkic artykułu: wstępną strukturę, pytania użytkowników i kluczowe wątki decyzyjne. Dzięki temu copywriter startuje z gotowym planem, który później dopasowuje do języka marki – a tekst finalnie ma większą szansę na pojawienie się w odpowiedziach AI oraz w AI Overviews.

Podsumowanie w punktach

1. Intencja wyszukiwania opisuje realną potrzebę użytkownika, która często jest dużo bardziej złożona niż sama fraza wpisana w wyszukiwarkę.
2. Współczesne SEO polega na odpowiadaniu na potrzeby użytkownika, a nie na mechanicznym dopasowywaniu słów kluczowych.
3. Dawniej intencja była prosta i schematyczna, bo użytkownicy zadawali krótkie, ogólne zapytania, a wyszukiwarki dopasowywały je głównie po frazach.
4. Dziś intencja ma formę złożonego procesu decyzyjnego, który obejmuje kontekst, warunki i kolejne pytania użytkownika.
5. Nowoczesny wyszukiwanie fraz zaczyna się od analizy intencji, czyli problemów i scenariuszy użytkownika.
6. Sama lista słów kluczowych nie wystarcza, bo nie pokazuje prawdziwej potrzeby użytkownika.
7. Skuteczne frazy wynikają z analizy sytuacji i decyzji użytkownika, a nie z samego dopasowania słów.
8. Yosa pomaga systemowo przekładać intencję użytkownika na strukturę treści, zwiększając szansę widoczności w wynikach AI.