Jak tworzyć skuteczne artykuły w YOSA, które pojawiają się w AI Overviews i ChatGPT [Instrukcja krok po kroku]

Pisanie artykułów pod Google to jedno, ale dziś równie ważne jest to, by Twoje treści pojawiały się też w odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję. W tym wpisie pokażę Ci krok po kroku, jak korzystam z naszych autorskich narzędzi YOSA i EmbedBase, by tworzyć wartościowe, merytoryczne teksty AI dosłownie w kilka minut.

Spis treści:

1. Czym jest EmbedBase i dlaczego warto go używać?
2. Jak przygotowuję bazę wiedzy w EmbedBase?
3. Tworzenie i konfiguracja agenta w EmbedBase
4. Integracja EmbedBase z YOSA
5. Generowanie tekstu w YOSA – jak to wygląda w praktyce?
6. Najważniejsze zasady i rekomendacje
7. Przykłady i efekty
8. Na zakończenie
9. Podsumowanie w punktach

Czym jest EmbedBase i dlaczego warto go używać?

EmbedBase to nasze autorskie narzędzie, które zamienia Twoją stronę internetową, blog, e-booka lub inne źródło wiedzy w bazę wektorową. Dzięki temu AI (czyli YOSA) może korzystać z unikalnych treści podczas generowania artykułów – cytować je i opierać się na realnej wiedzy zamiast na ogólnych danych z sieci.

Do najważniejszych funkcji EmbedBase zaliczamy:

1. Konwersję na wektory (embeddings): każda treść – tekst, obraz, transkrypt wideo czy PDF – zamieniany jest na wektory, które AI potrafi zrozumieć i uporządkować.
2. Tworzenie kolekcji i agentów: mogę np. dodać sitemapę albo e-booka, a EmbedBase przekształca je w bazę wiedzy. Na jej podstawie tworzę agenta, którego personalizuję odpowiednim promptem systemowym.
3. Bazę wiedzy: taka kolekcja może obejmować bloga, e-booka czy opisy produktów – wszystko, co ma stanowić unikalny wkład w treści generowane przez AI.

Dlaczego to takie ważne? Bo w ten sposób dodaję swój unikatowy „wsad” wiedzy. Dzięki temu:

• Artykuły są precyzyjne i odpowiadają na konkretne pytania.
• Mają większe szanse na widoczność w Google i w AI Overviews.
• YOSA nie halucynuje – bazuje tylko na sprawdzonych fragmentach.
• Linkowanie wewnętrzne działa bez zarzutu.
• Mogę sprawdzić, z jakich źródeł agent korzystał, i w razie potrzeby poprawić prompt.

Jak przygotowuję bazę wiedzy w EmbedBase?

Pierwszy krok to stworzenie kolekcji, czyli bazy wiedzy zamienionej na wektory.

1. Tworzę kolekcję i nadaję jej nazwę.

   

   

2. Dodaję źródło – może to być sitemap.xml, konkretne adresy URL albo np. e-book w PDF.
3. EmbedBase crawluje źródła i zamienia je na wektory – cały proces trwa od kilku do kilkunastu minut, w zależności od wielkości serwisu.
4. Sprawdzam poprawność – EmbedBase informuje mnie o ewentualnych błędach w adresach lub plikach.

Ta kolekcja staje się fundamentem, z którego YOSA będzie korzystać przy generowaniu treści.

Tworzenie i konfiguracja agenta w EmbedBase

Po przygotowaniu kolekcji czas zająć się agentem. Co robię po kolei?

1. Tworzę agenta i nadaję mu nazwę.
2. Łączę agenta z moją kolekcją wiedzy.

   

   

3. Dodaję klucz API (np. OpenAI, Gemini, Claude).
4. Ustawiam providera i model (np. GPT-4 mini).
5. Konfiguruję prompt systemowy – w zakładce Behaviour & Usage personalizuję styl odpowiedzi, format (np. HTML), wykluczenia tematyczne itp.

Testowanie agenta

Zanim zintegruję agenta z innymi narzędziami, sprawdzam, jak odpowiada:

1. Zadaję pytania w EmbedBase – odpowiedź otrzymam na podstawie informacji wyszukanych w mojej kolekcji.
2. Weryfikuję źródła (funkcja Inspect) – sprawdzam, które fragmenty strony były wykorzystane do stworzenia odpowiedzi.
3. Dopracowuję prompt, jeśli odpowiedzi nie są wystarczająco dobre.
4. Przeprowadzam testy zewnętrzne – mogę udostępnić agenta na stronie, np. w formie widgetu.

Integracja EmbedBase z YOSA

Kiedy mam już kolekcję i agenta, łączę EmbedBase z YOSA:

1. W YOSA przechodzę do zakładki Integracje.

   

2. Dodaję nową integrację z EmbedBase.
3. Podaję nazwę, wybieram stronę i wklejam klucz prywatny API EmbedBase.
4. Testuję, czy wszystko działa poprawnie.

Generowanie tekstu w YOSA – jak to wygląda w praktyce?

Cały proces zaczynam od wyboru frazy kluczowej, na którą chcę być widoczna, na przykład „jaki aparat do 5 tysięcy”. Opcjonalnie mogę też samodzielnie napisać polecenie – „Przygotuj artykuł o (…)”.

W tym momencie YOSA automatycznie analizuje intencję wyszukiwania dla frazy i sugeruje, czy w tym przypadku powinien powstać artykuł blogowy, opis kategorii czy może strona produktowa. Na tej podstawie przygotowuje wytyczne techniczne oraz szkic struktury artykułu.

Następnie mogę przejrzeć propozycję i zdecydować, czy zaakceptować ją w całości, czy dodać własne poprawki – na przykład określić ton, styl pisania czy dodatkowe elementy, które powinny się pojawić.

Gdy wytyczne są gotowe, YOSA generuje artykuł, korzystając z mojej bazy wiedzy w EmbedBase.

Gotowy tekst zawiera już automatyczne linkowanie wewnętrzne, cytaty oraz źródła pochodzące z moich materiałów. YOSA potrafi też wzbogacić treść o różne elementy takie jak tabele, checklisty czy listy punktowane.

Co ważne, w każdej chwili mogę poprosić narzędzie o dodatkowe modyfikacje – na przykład rozszerzenie podsumowania czy zmianę nagłówka.

Ot, i cała filozofia :D. Dodam tylko, że wygenerowanie takiego artykułu trwa zwykle od 2 do 6 minut.

Najważniejsze zasady i rekomendacje

• Nie tworzę masowo generycznych treści – kluczowa jest moja unikalna baza wiedzy.
• Zawsze sprawdzam wygenerowane artykuły i dodaję poprawki – copywriter powinien dodać „5% od siebie”, poprawić ewentualne błędy lub halucynacje AI.
• Analiza intencji i research są kluczowe – YOSA robi to automatycznie, ale możesz dodać własne wskazówki.
• Typ treści (artykuł, opis kategorii, produkt) zależy od intencji frazy – YOSA sama to sugeruje.
• Monitoruję efekty – nie tylko widoczność w Google, ale też ruch agentowy (np. z ChatGPT, AI Overviews) za pomocą narzędzi takich jak agentmonitor.io.

Przykłady i efekty

Artykuły, które tworzę w YOSA, bardzo dobrze radzą sobie pod kątem pozycjonowania w Google. Jeszcze ważniejsze jest jednak to, że są wybierane przez ChatGPT i inne modele językowe jako główne źródła odpowiedzi na pytania użytkowników. Dzięki temu treści pojawiają się bezpośrednio w czatach AI i trafiają do tysięcy osób korzystających z tych narzędzi.

Doskonałym przykładem są frazy takie jak „przykłady robots.txt” czy „długość meta title”. Artykuły przygotowane pod te frazy w YOSA nie tylko znalazły się wysoko w wynikach wyszukiwania, ale również zostały wskazane przez ChatGPT i AI Overviews jako rekomendowane źródła.

Cały ten workflow testujemy na własnych stronach i wdrażamy także u klientów, między innymi w Fotoforma. Widoczność w czatach AI przekłada się tam na realny ruch oraz rosnącą rozpoznawalność marki.

Na zakończenie

Rozwój YOSA i EmbedBase skupia się przede wszystkim na dostosowaniu ich do coraz większej roli sztucznej inteligencji w procesie wyszukiwania. Celem jest nie tylko bieżące wspieranie tworzenia treści, ale także dostarczenie klientom pełnego, elastycznego i łatwo skalowalnego workflow.

W planach mamy rozszerzenie narzędzi o funkcje zaawansowanego monitorowania ruchu, które pozwolą lepiej zrozumieć zarówno zachowania użytkowników, jak i działania agentów AI.

Jednym z takich rozwiązań jest agentmonitor.io – dzięki niemu można wreszcie dokładnie sprawdzić, jak wygląda ruch agentowy. To ogromna zmiana w sposobie mierzenia efektywności treści.

Do tej pory skupialiśmy się głównie na klasycznej analityce – ilu użytkowników weszło na stronę, skąd przyszli i jak się zachowywali. Teraz okazuje się, że znaczną część tego ruchu mogą stanowić właśnie agenci sztucznej inteligencji.

Patrząc szerzej w przyszłość, widać wyraźnie, że udział wyników AI w wyszukiwarkach będzie rósł. To oznacza, że same treści muszą stać się bardziej precyzyjne i dopasowane do intencji użytkownika.

Nie wystarczy już pisać stricte pod SEO czy masowo tworzyć generyczne teksty. Takie treści szybko stracą znaczenie, bo algorytmy i modele językowe będą wybierały tylko te materiały, które wnoszą realną wartość.

Przetrwają więc artykuły oparte na unikalnym wkładzie specjalisty, czyli takie, które korzystają z własnej bazy wiedzy – blogów, e-booków, podcastów, transkrypcji czy materiałów tworzonych z myślą o dzieleniu się doświadczeniem.

To właśnie ten unikalny „wsad” stanie się kluczem do zyskania przewagi. Maszynowe generowanie treści bez wartości nie ma już sensu. Przyszłość należy do contentu, który jest merytoryczny, spójny i oparty na eksperckiej wiedzy, a narzędzia takie jak YOSA i EmbedBase pozwalają tę wiedzę w prosty sposób wykorzystać i pokazać światu.

Podsumowanie w punktach

1. EmbedBase to narzędzie, które zamienia treści w bazę wektorową, dzięki czemu YOSA może tworzyć unikalne artykuły oparte na realnej wiedzy.
2. Proces zaczyna się od stworzenia kolekcji i dodania źródeł, które EmbedBase zamienia na wektory, tworząc fundament dla późniejszych treści.
3. Po stworzeniu kolekcji tworzę agenta, łączę go z bazą wiedzy, konfiguruję API, model i prompt systemowy, aby działał zgodnie z moimi potrzebami.
4. Zanim połączę agenta, sprawdzam jego odpowiedzi, weryfikuję źródła i dopracowuję prompt, aby upewnić się, że działa poprawnie.
5. Łączę EmbedBase z YOSA poprzez integrację API, co pozwala narzędziu korzystać bezpośrednio z mojej bazy wiedzy przy generowaniu treści.
6. Wybieram frazę kluczową, a YOSA analizuje intencję, tworzy wytyczne i generuje artykuł oparty na mojej bazie wiedzy.
7. Podstawą skutecznych treści jest unikalna baza wiedzy, analiza intencji i kontrola jakości, a nie masowe generowanie tekstów.
8. Artykuły tworzone w YOSA zdobywają wysokie pozycje w Google i są wybierane przez ChatGPT jako źródła odpowiedzi, co przekłada się na realny ruch i widoczność.
9. Przyszłość tworzenia treści należy do materiałów unikalnych i eksperckich, a YOSA i EmbedBase pomagają w prosty sposób je tworzyć i skutecznie wykorzystywać.