Wiktor66

Sztuczna inteligencja przestała być dodatkiem do wyszukiwarek. Odpowiedzi generowane przez AI, cytowania w czatach i tzw. grounding, czyli opieranie odpowiedzi modelu na konkretnych źródłach, coraz silniej decydują o tym, czy dana strona w ogóle zostanie zauważona. Dlatego zmieniają się także narzędzia do analizy SEO. Trzy komunikaty z ostatnich dni dobrze pokazują ten kierunek: Bing rozbudowuje raporty widoczności w AI, Google wyjaśnia, jak traktuje pliki PDF w kontekście AI Overviews, a jednocześnie przypomina, że część klasycznych „trików” SEO znaczy dziś bardzo niewiele.

--
 

Bing pokazuje widoczność w AI całymi tematami, a nie pojedynczymi frazami
 

Najciekawszą nowością jest funkcja Topics Portfolio. Microsoft Bing ogłosił ją jako dodatek do raportów AI Performance w Bing Webmaster Tools. Nowy widok ma pokazywać, jak obecność witryny rozkłada się na poszczególne tematy, jak duży popyt reprezentuje każdy z nich, jaka jest w nim konkurencja i gdzie strona ma jeszcze przestrzeń do wzrostu

Mechanizm jest prosty, ale zmienia sposób myślenia o optymalizacji. Topics Portfolio, dostępne na razie w wersji beta, grupuje zapytania groundingowe, przy których pojawia się dana witryna, w szersze klastry tematyczne, na przykład piłka nożna, podatki czy chatboty AI. Zamiast analizować zapytania jedno po drugim, można więc zobaczyć ogólny kształt swojej obecności.

Raport opiera się na kilku miarach. Wielkość tematu to przybliżona łączna liczba cytowań wszystkich witryn w danym okresie i pokazuje, jak duży popyt w wyszukiwaniu AI generuje dany obszar. Liczba cytowanych witryn mówi, jak zatłoczony jest temat. Osobno pokazywana jest też liczba unikalnych zapytań w klastrze.

Dla twórców treści najbardziej praktyczna jest sekcja Top Opportunity Queries. Wskazuje ona najsilniejsze zapytania w całym portfolio, przy których cytowane są inne strony, a nasza nie. Wolumeny cytowań podawane są tu w przedziałach, a nie jako dokładne liczby. To w praktyce gotowa lista luk w treści, zbudowana nie na szacunkach z zewnętrznych narzędzi, tylko na rzeczywistych danych z wyszukiwarki.

Trzeba jednak pamiętać o ograniczeniach. Raport będzie widoczny tylko wtedy, gdy Bing zgromadzi wystarczająco dużo danych dla danej witryny. Funkcja jest w fazie beta i nie zawiera jeszcze danych o kliknięciach. Widzimy więc, czy jesteśmy cytowani, ale nie wiemy jeszcze, czy te cytowania przekładają się na ruch.

--
 

PDF-y w erze AI Overviews: widoczne, ale z zastrzeżeniami
 

Drugi ważny głos pochodzi od Google. Martin Splitt i John Mueller poświęcili odcinek podcastu Search Off the Record plikom PDF, omawiając ich konwersję na potrzeby indeksowania, przetwarzanie linków i obrazów, limity plików oraz to, czy PDF-y pojawiają się w wynikach klasycznych i w wyszukiwaniu AI.

Kluczowa informacja dotyczy właśnie AI. Przekonwertowane PDF-y są indeksowane i rankowane przez te same podstawowe systemy co zwykłe dokumenty HTML. Mogą pojawiać się w AI Overviews i są dostępne dla modeli AI zarówno do trenowania, jak i do groundingu. Warto dodać, że według relacji Search Engine Roundtable Google niewiele powiedziało o samym aspekcie GEO i wyszukiwania AI, więc nie należy oczekiwać, że PDF będzie jakimś specjalnym kanałem do odpowiedzi generatywnych. 

Od strony technicznej Google zamienia PDF-y, które są binarnymi kontenerami, w reprezentację HTML. Dzięki temu linki tekstowe zostają zachowane i są normalnie crawlowane. Obrazy osadzone w PDF-ach nie mają jednak własnych adresów URL, więc zazwyczaj nie trafiają do Google Grafiki tak jak zwykłe grafiki ze stron.

Najwięcej problemów sprawia jednak nie sama wyszukiwarka, lecz sposób przygotowania plików. Jeśli PDF składa się ze skanów lub zrasteryzowanych stron, wyszukiwarka nie odczyta treści bez OCR. Łatwo to sprawdzić: wystarczy zaznaczyć tekst w pliku, skopiować go i wkleić do edytora. Dla AI, które ma cytować konkretne fragmenty, nieczytelny dokument po prostu nie istnieje.

Istotna jest też świeżość. Google traktuje PDF-y jako względnie statyczne pliki i odwiedza je ponownie znacznie rzadziej niż strony HTML. Jeśli zaktualizowana wersja ma szybko trafić do indeksu, lepiej opublikować ją pod nowym adresem lub nazwą pliku zamiast nadpisywać starą. Automatycznie generowane przez CMS wersje „do druku” mogą z kolei konkurować w wynikach ze stroną HTML, a do tego szybko się dezaktualizują. W kontekście AI, które może zacytować nieaktualną wersję dokumentu, to realne ryzyko wizerunkowe. 

Rekomendacja Google jest jasna: domyślnie warto stawiać na HTML, bo łatwiej go edytować, dobrze działa na urządzeniach mobilnych i szybciej się indeksuje. PDF ma sens tam, gdzie liczy się sztywny układ do druku, formularze offline lub dokumentacja papierowa. Ciekawostka dla osób eksperymentujących z plikami dla modeli językowych: pliki przeznaczone dla maszyn, takie jak llms.txt, nigdy nie powinny być PDF-ami, bo ich sensem jest prosty i lekki zwykły tekst.

--
 

Adresy URL: fundamenty, nie dźwignia rankingowa
 

Trzeci materiał przypomina, że w czasach AI nie warto przeceniać detali, którymi branża SEO zajmowała się latami. Google opublikowało pierwszy odcinek serii wideo The Non-Canonical Cabinet, w którym Cherry Prommawin i Gary Illyes omawiają, jak wyszukiwarka radzi sobie z adresami URL.

Wnioski są dość bezlitosne dla miłośników „optymalizowanych” adresów. Gary Illyes stwierdził, że słowa kluczowe w URL-u lub domenie są niezwykle słabym sygnałem rankingowym i niewiele zmieniają. Dodał też, że Google potrafi wykrywać spam w adresach URL. Upychanie fraz w ścieżce, w stylu powtarzanych przymiotników, nie da więc trwałego miejsca w czołówce wyników.

Jednocześnie część dobrych praktyk pozostaje aktualna. Do rozdzielania słów w ścieżce URL należy używać myślników, a nie podkreśleń. Twórcy poruszyli też kwestie domen internacjonalizowanych i kodowania Punycode, emoji w ścieżkach URL i kodowania procentowego, a także tego, że domeny złożone z samych emoji po prostu nie mogą istnieć.

--
 

Co z tego wynika dla twórców treści
 

Wszystkie trzy wątki prowadzą do podobnego wniosku. SEO przesuwa się od optymalizacji pojedynczych elementów, takich jak słowo w adresie czy konkretna fraza, w stronę budowania autorytetu w całych obszarach tematycznych. Raport Bing jest tego najlepszym przykładem: jednostką analizy staje się temat, a miarą sukcesu jest to, czy model AI uzna naszą stronę za źródło wartą zacytowania.

W praktyce oznacza to kilka zmian w codziennej pracy. Warto planować treści wokół klastrów tematycznych i świadomie szukać luk, w których cytowani są konkurenci. Trzeba dbać o to, by treść była technicznie czytelna dla maszyn: tekstowa zamiast skanów, aktualna, dostępna bez haseł i najlepiej w formacie HTML. Z kolei detale techniczne, takie jak struktura URL-i, należy traktować jako higienę, a nie źródło przewagi.

Rynek narzędzi AI do analizy SEO będzie się dalej rozwijał, a wyszukiwarki same zaczynają udostępniać dane, które wcześniej trzeba było szacować. Brakuje jeszcze najważniejszego elementu, czyli informacji o tym, ile ruchu generują cytowania w odpowiedziach AI. Gdy te dane się pojawią, strategia treści oparta na tematach, a nie pojedynczych frazach, przestanie być przewagą, a stanie się standardem.


Więcej: https://boostwave.pl/blog/

Od 13 października 2026 subskrybenci Google AI Pro i Ultra mogą wybrać model Gemini 4 Argon w trybie AI Mode w Wyszukiwarce Google. To nie przewrót w marketingu internetowym, ale wyraźny sygnał, w którą stronę idzie wyszukiwanie: od listy linków do rozmowy, w której wygrywa ten, kogo AI cytuje.

Google ogłosił model Gemini 4 Argon pod koniec września 2026, a 13 października udostępnił go jako opcję w AI Mode w Wyszukiwarce. Dostęp mają subskrybenci Google AI Pro i Ultra na całym świecie; model wybiera się ręcznie z listy w trybie AI Mode.
 

Według Google Argon lepiej radzi sobie z wieloetapowymi, niuansowymi zadaniami, trafniej rozumie intencję użytkownika i konsekwentniej trzyma się instrukcji w dłuższej rozmowie. Google pozycjonuje go jako model do złożonych workflowów: inżynierii oprogramowania, pracy z wiedzą (prawo, finanse) i cyberbezpieczeństwa.
 

Dla wydawców najważniejszy jest jeden szczegół: odpowiedzi AI Mode generowane przez Argona zawierają linki do źródeł. Przy wcześniejszym wdrożeniu modelu 3.8 Flash linków brakowało, co środowisko SEO odebrało jako zły sygnał.
 

Źródło: Search Engine Roundtable, 13.10.2026

Sama premiera Argona w Wyszukiwarce nie zmieni jutro statystyk ruchu. Trzy powody:

1. Mały zasięg. Opcja jest płatna i trzeba ją wybrać ręcznie. Zdecydowana większość użytkowników nadal korzysta ze standardowych wyników i AI Overviews, a nie z AI Mode na najmocniejszym modelu.
2. Lepszy model nie zmienia reguł, tylko je wzmacnia. Reguły zmienił sam AI Mode jako tryb wyszukiwania, który przesuwa użytkownika od klikania w wyniki ku czytaniu gotowej syntezy. Argon czyni tę syntezę lepszą, więc kolejna grupa użytkowników może przestać klikać.
3. Google nadal eksperymentuje. Raz linki w odpowiedziach są, raz ich nie ma. Decyzje o widoczności źródeł zapadają w Google i mogą zmienić się z kolejną wersją modelu.

Zmiana jest stopniowa, ale konsekwentna. Każda kolejna wersja modelu w AI Mode wzmacnia trzy trendy.

Zapytania stają się rozmową, nie frazą. Im lepiej model prowadzi wielokrokowy dialog, tym rzadziej użytkownik wpisuje „najlepszy laptop do 4000 zł", a częściej opisuje potrzebę i doprecyzowuje ją w kolejnych wiadomościach. Treść musi odpowiadać na złożoną intencję, nie na słowo kluczowe.

Celem jest cytowanie, nie tylko ranking. Gdy użytkownik dostaje gotową odpowiedź, kliknięcie staje się rzadsze. Wartość przenosi się na bycie źródłem, które AI przywołuje i linkuje. Powrót linków w odpowiedziach Argona to dobra wiadomość, ale trzeba mierzyć, ile ruchu faktycznie z nich wynika.

Treści „płaskie" tracą rację bytu. Jeśli model sam syntetyzuje podstawy, artykuły typu „co to jest X" i „5 wskazówek dotyczących Y" przestają przyciągać ruch. Wygrywają oryginalne dane, własne doświadczenie, opinie ekspertów i narzędzia, których model nie wymyśli z niczego.

• Pisz pod intencję, nie pod frazę. Jeden materiał powinien odpowiadać na całą ścieżkę pytań użytkownika, łącznie z doprecyzowaniami, które padłyby w drugiej i trzeciej wiadomości.
• Ułatw cytowanie. Jasna struktura, konkretne liczby z datą, nazwisko autora, data aktualizacji. Model łatwiej przywołuje źródło, które da się jednoznacznie streścić i zweryfikować.
• Inwestuj w to, czego AI nie wygeneruje. Własne badania, dane z rynku, testy produktów, kalkulatory, studia przypadków. To jedyne treści, do których model musi odesłać.
• Mierz widoczność w AI osobno. Sprawdzaj, czy Twoja domena pojawia się w odpowiedziach AI Mode i AI Overviews na kluczowe tematy, i śledź ruch z tych źródeł oddzielnie od klasycznych wyników organicznych.
• Nie rezygnuj z klasycznego SEO. Większość użytkowników nadal trafia na stronę przez zwykłe wyniki. Argon w AI Mode to dziś zachowanie niszy, nie masy.

Gemini 4 Argon w Wyszukiwarce nie zmieni marketingu internetowego sam z siebie. Zmienia go AI Mode, a Argon jest kolejnym dowodem, że Google traktuje ten tryb poważnie i będzie go wzmacniać najlepszymi modelami. Uczciwa teza brzmi więc nie „ta funkcja zmieni marketing", lecz „to kolejny krok w stronę wyszukiwarki, w której trzeba być cytowanym, nie tylko rankowanym". Twórcy, którzy zaczną pod to pisać już teraz, będą gotowi, gdy opcja z niszy stanie się domyślnym zachowaniem.

Więcej informacji: "https://boostwave.pl/blog/"

Kto zakładał kampanię w Google Ads, zna pierwszy ekran kreatora: kafelki z celami do wyboru, takimi jak sprzedaż, potencjalni klienci czy ruch w witrynie. Wygląda na to, że Google chce ten krok przebudować. Zamiast kafelków ma pojawić się pole tekstowe, w którym opisujesz własnymi słowami, co chcesz osiągnąć, a sztuczna inteligencja Google podsuwa na tej podstawie cele i zasoby reklamowe.

---

Co dokładnie zauważono
 

Sprawę opisał 12 października 2026 r. Barry Schwartz na Search Engine Roundtable. Zrzut ekranu z panelu Google Ads opublikował na X użytkownik Dima. Widać na nim pytanie „What’s your goal for this campaign?”, duże pole na opis celu i komunikat, że AI Google zaproponuje cele i zasoby na podstawie wpisanej treści. Kto woli tradycyjną ścieżkę, może kliknąć link do ręcznego utworzenia kampanii.

To na razie test, a nie wdrożenie. Ginny Marvin, która w Google pełni funkcję Ads Liaison, potwierdziła na X, że chodzi o eksperyment, i zachęciła reklamodawców do dzielenia się opiniami o tym, gdzie i jak taki sposób pracy byłby przydatny. Według Search Engine Land Google nie ujawnił, komu test jest pokazywany, kiedy funkcja mogłaby trafić do wszystkich ani jakich typów kampanii dotyczy. Nie wiadomo też, ile kontroli nad podpowiedziami AI zachowa reklamodawca i jak kreator poradzi sobie z bardziej złożonymi wymaganiami. 

---

To kolejny krok, nie pierwszy
 

W styczniu 2024 r. Google udostępnił w wersji beta oparty na Gemini czat do tworzenia kampanii w sieci wyszukiwania. Wystarczył adres strony, a AI generowało treści reklam i słowa kluczowe, które reklamodawca zatwierdzał przed startem. Narzędzie trafiło najpierw do anglojęzycznych reklamodawców w USA i Wielkiej Brytanii. W grudniu 2025 r. wszystkie anglojęzyczne konta dostały Ads Advisora, agenta do diagnozy i optymalizacji kampanii. Z kolei na Google Marketing Live 20 maja 2026 r. pokazano Ask Advisor, który spina Google Ads, Analytics, Merchant Center i Marketing Platform w jednym interfejsie. Ask Advisor potrafi m.in. pobrać dane produktów z Merchant Center i na ich podstawie przygotować nową kampanię. Wystartował jako beta dla kont w języku angielskim, a rozszerzenie zapowiedziano do końca 2026 r.

Widać tu dwie prawidłowości. AI w Google Ads wchodzi w proces coraz wcześniej: od treści reklam i diagnozy przesuwa się do samej decyzji, po co uruchamiasz kampanię. Do tego nowości zwykle startują od angielskiego interfejsu, więc na polskim koncie raczej nie zobaczymy tego z dnia na dzień.

---

Dlaczego cel to nie byle jakie pole w formularzu
 

Cel w Google Ads nie jest etykietą dla porządku. Od niego zależą proponowane typy kampanii i przypisane do kampanii działania powodujące konwersję, a w konsekwencji to, pod co optymalizuje Smart Bidding. Przy audytach kont to jeden z najczęstszych problemów: kampania z założenia sprzedażowa optymalizuje pod dodanie do koszyka albo wejście na podstronę, bo tak ułożyły się domyślne cele konta. W panelu wyniki wyglądają przyzwoicie, w CRM-ie już niekoniecznie.

Wyobraźcie sobie opis w stylu „chcę więcej klientów na remonty łazienek”. Co AI uzna za klienta: wysłany formularz, kliknięcie w numer telefonu, a może wejście na stronę kontaktową? Od tej interpretacji zależy, czy budżet pracuje na realne zapytania, czy na ładne statystyki.

Druga sprawa to same zasoby, w polskim panelu nazywane komponentami: nagłówki, teksty, grafiki. AI przygotuje szkic szybko, ale bazuje na tym, co wyczyta ze strony i z opisu. Jeśli na stronie wisi nieaktualna promocja, nagłówek może obiecać rabat, którego już nie ma. Każdy tekst trzeba przeczytać przed publikacją, a w branżach z ostrzejszymi zasadami reklamowymi, takich jak zdrowie czy finanse, najlepiej dwa razy.

Trzecia rzecz jest mniej techniczna. Rekomendacje Google bywają trafne, ale część z nich rozmija się z celami reklamodawcy albo wręcz pogarsza wyniki, a Performance Max jest promowany priorytetowo, choć nie każdemu reklamodawcy pasuje. Nie zakładam złej woli. Po prostu pamiętam, że asystent podpowiadający cel i zasoby działa na platformie, która zarabia na kliknięciach. 

Komu to się przyda? Search Engine Land wskazuje na reklamodawców, którzy słabo znają typy kampanii Google, ustawienia i wymagania dotyczące zasobów. W praktyce to głównie małe firmy prowadzące reklamy na własną rękę. Specjaliście kreator może skrócić pracę nad pierwszą wersją, ale świadomej konfiguracji raczej nie zastąpi.

---

Jak do tego podejść w praktyce
 

Zanim wpiszesz cokolwiek w nowe pole, podejmij decyzję samodzielnie: jaki jest cel biznesowy i które działanie powodujące konwersję ma być główne. Zapisz to choćby w notatce, a dopiero potem porównaj z propozycją AI.

Opis celu pisz jak brief dla nowej osoby w zespole, a nie jak slogan: co sprzedajesz, komu, na jakim obszarze, ile możesz zapłacić za klienta albo jakiego zwrotu oczekujesz i co dokładnie liczysz jako konwersję. Im ogólniejszy opis, tym bardziej ogólna kampania.

Po wygenerowaniu propozycji przejdź ustawienia ręcznie, zanim cokolwiek opublikujesz. Sprawdź przypisane cele konwersji, strategię stawek i budżet. Zobacz, gdzie kampania ma się wyświetlać, bo w kampaniach w sieci wyszukiwania domyślnie zaznaczeni bywają partnerzy wyszukiwania i sieć reklamowa. Zajrzyj w opcje lokalizacji („obecność lub zainteresowanie” kontra sama „obecność”) i sprawdź, czy nie włączyły się automatycznie tworzone komponenty. To miejsca, w których ustawienia domyślne najczęściej rozjeżdżają się z intencją reklamodawcy.

Na start daj ograniczony budżet i porównuj wyniki z kampanią zbudowaną ręcznie, na tych samych konwersjach i w tym samym okresie, a nie na oko. A skoro Google sam prosi o opinie, warto je przekazać. Na etapie testu uwagi reklamodawców mają największą szansę coś zmienić.

---

Moje zdanie
 

Nie mam nic przeciwko temu, żeby AI przygotowywało szkic kampanii. Oszczędza czas, a czasem podsuwa pomysły na teksty, na które człowiek by nie wpadł. Kłopot zaczyna się, gdy wygodny kreator zastępuje decyzję biznesową. Cel kampanii to odpowiedź na pytanie, na czym firma zarabia, i tę odpowiedź powinien znać reklamodawca, a nie model językowy. Dobrze, że w teście jest opcja ręcznego tworzenia kampanii. Oby nie zniknęła przy pełnym wdrożeniu.
 

A jak to wygląda u Was? Widział ktoś już ten ekran na swoim koncie? Jeśli tak, to w jakim języku interfejsu i przy jakim typie kampanii? Chętnie poczytam też o Waszych doświadczeniach z czatem do tworzenia kampanii albo z Ads Advisorem: na ile ich propozycje nadawały się do użycia bez poprawek?

 

Źródło: Search Engine Roundtable, Barry Schwartz, 12.10.2026: https://www.seroundt...sets-42269.html (uzupełniająco: Search Engine Land, 12.10.2026)

Więcej informacji: "https://boostwave.pl/blog/"

Ostatnie tygodnie w SEO były wyjątkowo gorące. Google zamknął właśnie aktualizację antyspamową, specjaliści sygnalizują wzrost liczby ręcznych kar, a w dokumentacji dla twórców pojawiły się ostrzejsze zapisy dotyczące treści z AI i fałszywych autorów. Jeśli Twoja strona straciła ostatnio ruch z Google, poniżej znajdziesz konkrety: co się zmieniło, jak to zdiagnozować i co zrobić. 
 

Co się wydarzyło

September 2026 spam update ruszył 24 września i zakończył się 8 października. Objął wszystkie kraje i języki, a więc także polskie strony, i trwał dwa tygodnie, choć kilka poprzednich aktualizacji antyspamowych zamykało się w ciągu paru dni. To już czwarty spam update w tym roku, po marcowym, czerwcowym i sierpniowym.

Zmiany nie rozkładały się równomiernie. Barry Schwartz z Search Engine Roundtable, śledząc narzędzia mierzące zmienność wyników, wyróżnił trzy fale: 25–27 września, 30 września oraz 4–6 października, przy czym tę ostatnią uznał za trzecią i finalną fazę. W tym czasie część wydawców skarżyła się na forach na gwałtowne spadki ruchu zarówno z wyszukiwarki, jak i z Discover. Te „fazy” to obserwacja branży, a nie oficjalny podział ogłoszony przez Google, ale ich daty przydają się przy diagnozie, o czym niżej.

Skąd tak intensywne działania? Według relacji z konferencji Google Search Central Live Deep Dive w Barcelonie Google wyjaśnia częstsze aktualizacje antyspamowe tym, że w sieci przybywa ogromnie dużo nowych treści, a do wyłapywania spamu coraz szerzej używa AI. Gary Illyes miał tam ostrzec, że masowo produkowane treści stają się dziś większym problemem niż spam linkowy.
 

Ręczne kary: coraz więcej zgłoszeń

Algorytm to jednak nie wszystko. Ręczne działania (manual actions) to kary nakładane po ocenie strony przez pracownika Google i według praktyków znów jest ich wyraźnie więcej. Marie Haynes, która od lat pomaga firmom z nich wychodzić, mówi, że z praktycznie zera próśb o pomoc zrobiło się kilka tygodniowo; najczęściej chodzi o thin content, pure spam i treści skalowane, w dodatku zwykle na stronach legalnych, działających od lat firm. Na forum pomocy Google też widać więcej takich wątków niż jeszcze niedawno, choć nie jest to lawina, a wśród nich są przypadki, w których usunięcie kilku tysięcy adresów URL nie wystarczyło do zdjęcia kary. Trzeba uczciwie dodać, że Google nie potwierdził oficjalnie wzrostu liczby ręcznych kar, więc na razie mówimy o obserwacjach specjalistów. 

Nowe wytyczne: AI, wysiłek i prawdziwi autorzy

Na początku października Google zaktualizował wskazówki dotyczące treści generowanych przez AI: cały taki materiał trzeba przed publikacją ręcznie sprawdzić pod kątem faktów i wiarygodności. Google nazywa to wprost sprawą krytyczną i tłumaczy, że modele językowe nie wyszukują faktów, tylko przewidują prawdopodobny ciąg słów, więc potrafią zmyślać.

Tego samego dnia rozbudowano dokument o tworzeniu pomocnych treści. Google podkreśla w nim, że jakość treści głównej to jeden z najważniejszych czynników oceny strony, a weryfikatorzy jakości patrzą na cztery cechy: wysiłek, oryginalność, talent lub umiejętności oraz dokładność. Automatyczne generowanie stron z feedów czy produkowanie dużych ilości tekstu przez AI bez nadzoru człowieka zostało tam opisane jako niski lub zerowy wysiłek, a samo podawanie źródeł nie zastępuje własnej, oryginalnej pracy. 

W tym samym dokumencie pojawiło się ostrzeżenie przed fałszywym autorstwem: wymyślone nazwiska, zdjęcia autorów wygenerowane przez AI czy zmyślone kwalifikacje Google uznaje za oszustwo, które odbiera stronie wiarygodność i jest sygnałem niskiej jakości. To wyraźna zmiana tonu, bo wcześniej Google dawał do zrozumienia, że podrabiane dane autorów go nie martwią. 
 

Jak sprawdzić, co uderzyło w Twoją stronę

Zacznij od Google Search Console i sekcji „Bezpieczeństwo i ręczne działania” → „Ręczne działania”. Jeśli jest tam komunikat, masz ręczną karę, a raport pokaże jej typ i zakres: całą witrynę albo tylko jej część, na przykład jeden katalog. Wtedy trzeba usunąć przyczynę i złożyć prośbę o ponowne rozpatrzenie, konkretnie opisując, co zostało poprawione.

Jeśli komunikatu nie ma, a spadek zbiega się z datami 25–27 września, 30 września lub 4–6 października, najbardziej prawdopodobny jest wpływ algorytmu. Tu nie ma ani powiadomienia, ani formularza odwoławczego, więc trzeba usunąć naruszenia i uzbroić się w cierpliwość. Google zaznacza, że poprawa może przyjść dopiero po miesiącach, gdy jego automatyczne systemy uznają, że strona przestrzega już zasad.

Zanim jednak zaczniesz przebudowywać serwis, wyklucz inne przyczyny: przypadkowy noindex, zmiany w robots.txt, błędy serwera, przekierowania po migracji czy zwykłą sezonowość. Jeśli pozycje i wyświetlenia stoją w miejscu, a spadają tylko kliknięcia, problemem jest raczej niższy CTR, na przykład przez odpowiedzi AI wyświetlane nad wynikami, a nie kara. Uważaj też na same dane: raport Skuteczność w Search Console ma ostatnio wyjątkowe opóźnienia, 11 października sięgające ponad 64 godzin, więc puste ostatnie dni na wykresie nie muszą oznaczać braku ruchu.
 

Co zrobić w praktyce

Przejrzyj serwis pod kątem treści tworzonych hurtowo: podstron generowanych z szablonów i feedów, tekstów z AI publikowanych bez redakcji, dziesiątek niemal identycznych stron pod różne frazy. To, czego nie da się realnie ulepszyć, lepiej usunąć albo połączyć z mocniejszymi materiałami, ale samo masowe kasowanie nie gwarantuje sukcesu, bo liczy się jakość tego, co zostaje. Każdy tekst przygotowany z pomocą AI powinien przejść weryfikację faktów i redakcję przez człowieka, a jako autorów podawaj prawdziwe osoby z realnym doświadczeniem. Jeśli prowadzisz forum, bloga z komentarzami albo serwis z profilami użytkowników, sprawdź też, czy nie zalęgł się tam spam, bo to również bywa powodem ręcznej kary.
 

Przydatny test, który przy okazji tych zmian poleca m.in. Aleyda Solis, brzmi: czy gdyby podmienić Twoją markę na markę konkurenta, treść byłaby równie przydatna? Jeśli tak, Twoja treść niczym się nie wyróżnia i właśnie nad tym trzeba popracować.
 

Co dalej

W branży panuje zgoda, że wkrótce może pojawić się kolejny core update, ale Google go jeszcze nie ogłosił, więc warto śledzić oficjalny Google Search Status Dashboard. Kierunek jest jednak jasny: Google coraz mocniej nagradza realny wysiłek, oryginalność, rzetelność i przejrzystość co do tego, kto stoi za treścią, a skróty w rodzaju masowych tekstów z AI czy wymyślonych ekspertów są coraz bardziej ryzykowne.

A jak u Was? Odczuliście tę aktualizację albo dostaliście w ostatnich tygodniach ręczne działanie w Search Console? Dajcie znać, jakie typy stron oberwały.

Źródła: Search Engine Roundtable (https://www.seroundt...2026-42263.html i powiązane artykuły), dokumentacja Google Search Central.

Więcej informacji: https://boostwave.pl/blog/

Sztuczna inteligencja rozwinie się na tyle, na ile ludzie będą jej ufać. A to zaufanie buduje się dość zwyczajnie: jasnymi zasadami, konsekwencją w ich pilnowaniu i szczerością co do ryzyka. Dlatego etyka AI przestała być dodatkiem do produktu i stała się jego częścią.

Dobrze widać to na przykładzie Anthropic, firmy stojącej za modelem Claude. 8 października 2026 r. firma zaktualizowała zasady korzystania ze swoich modeli i dopisała do nich wprost zakazy dotyczące ingerencji w wybory, oprogramowania związanego z bronią oraz inwigilacji.

Najczęściej komentowany jest jednak inny zapis. Jak zwraca uwagę TechCrunch, regulamin zabrania teraz uporczywej przemocy słownej wobec samego modelu. Ta jedna zmiana mówi sporo o tym, jak szeroko rozumie się dziś etykę AI.
 

Co dokładnie zmienia Anthropic
 

Nowy regulamin korzystania z modeli zacznie obowiązywać 12 listopada 2026 r. W komunikacie firma sama przyznaje, że większość zmian doprecyzowuje zasady, które już istniały. Claude wykonuje dziś dłuższe i bardziej samodzielne zadania, więc reguły musiały nadążyć za tym, jak model jest używany w praktyce.

Najwięcej nowych zapisów dotyczy obszarów, w których Anthropic w ostatnim roku notował nadużycia: operacji wpływu, broni i inwigilacji. Zakaz obejmuje teraz wprost oprogramowanie i podzespoły, dzięki którym broń działa, oraz uzbrajanie dronów i innych autonomicznych pojazdów. Claude nie może też pomagać w śledzeniu ludzi bez ich zgody ani wskazywać, kogo organy ścigania mają objąć śledztwem, zatrzymać lub oskarżyć.

W obu przypadkach firma podkreśla, że w praktyce egzekwowała te zasady już wcześniej. Teraz po prostu zapisała je czarno na białym.

Jaśniej opisano też zastosowania wysokiego ryzyka. Jeśli rekomendacja AI może wpłynąć na czyjeś zdrowie, prawa, finanse lub źródło utrzymania, musi ją móc sprawdzić i zmienić wykwalifikowany człowiek. Osoba, której sprawa dotyczy, ma się dowiedzieć, że w procesie użyto AI.

Całkiem nowe są wymogi dla urządzeń, którymi model steruje w świecie fizycznym i które mogłyby kogoś zranić. Operator musi móc je obserwować i w razie potrzeby zatrzymać. Sprzęt ma też przejść w bezpieczny stan, gdy połączenie z Claude’em zostanie zerwane.

Do tego dochodzi zakaz uporczywego i niczemu niesłużącego okrutnego traktowania samych modeli. Anthropic zastrzega, że chodzi wyłącznie o skrajne przypadki. Zwykła frustracja, spieranie się z modelem, mroczne wątki w twórczości czy testy i badania nie są objęte zakazem.
 

Dlaczego wybory są tak wrażliwym obszarem
 

Wybory to obszar, w którym tania, masowa manipulacja wyrządza najtrwalsze szkody. Fałszywej informacji o tym, jak i kiedy głosować, nie da się sprostować, gdy lokale wyborcze są już zamknięte. A model językowy potrafi napisać tysiąc wersji tego samego kłamstwa szybciej, niż człowiek napisze jedną.

W nowej wersji regulaminu rozdział o wyborach nosi tytuł „Nie podważaj procesów demokratycznych” i skupia się na konkretnych zachowaniach. Zakazane jest m.in. szerzenie fałszywych informacji o kandydatach lub zasadach głosowania, podszywanie się pod kandydatów i urzędników wyborczych oraz zniechęcanie ludzi do pójścia na wybory. Osobny, nowy rozdział obejmuje kampanie oparte na fałszywych kontach i zmyślonych redakcjach, i to zarówno polityczne, jak i komercyjne.

To nie są teoretyczne scenariusze. We wrześniowym raporcie o nadużyciach firma opisała dziewięć przerwanych operacji wpływu, wymierzonych w odbiorców na sześciu kontynentach. Część z nich zaplanowano pod konkretne wybory: przed głosowaniem w Mołdawii we wrześniu 2025 r. rosyjskie media państwowe przygotowywały zmyślone, oczerniające informacje o prezydentce tego kraju.

Szczególnie wymowny jest przykład z Malezji. Według raportu platforma powiązana z firmą technologiczną ze Stambułu zarządzała około tysiącem fałszywych kont na X. Profilowała też wyborców we wszystkich 222 okręgach, grając na najbardziej drażliwych podziałach: rasowych, religijnych i tych dotyczących monarchii.

Jest też dobra wiadomość. Większość wykrytych treści nie wywołała niemal żadnej reakcji prawdziwych odbiorców, a część operacji zatrzymano, zanim zdążyły zbudować publiczność. Wniosek jest prosty: zasady działają dopiero wtedy, gdy stoi za nimi realne wykrywanie nadużyć.
 

Bez zaufania nie ma rozwoju
 

Etyka nie hamuje rozwoju AI. To od zaufania zależy, czy ludzie w ogóle zechcą z niej korzystać, a z zaufaniem wciąż bywa krucho.

Potwierdza to globalne badanie Uniwersytetu w Melbourne i KPMG z 2025 r., w którym wzięło udział ponad 48 tys. osób z 47 krajów. Z AI regularnie korzysta 66% badanych, ale zaufać jej jest gotowych tylko 46%. Jednocześnie 70% uważa, że potrzebne są regulacje.

Problemem jest też zaufanie na ślepo. Wśród pracowników 66% korzysta z wyników AI bez sprawdzania ich poprawności, a 56% przyznaje, że przez AI popełniło błąd w pracy.

W dobrej etyce AI liczy się też precyzja. Anthropic usunął z regulaminu ogólny zakaz personalizowania komunikacji wyborczej, bo blokował on też pożyteczne działania, np. organizacje pozarządowe tłumaczące informacje dla wyborców na inne języki. Manipulacyjne targetowanie i nadużywanie danych wyborców nadal jest zakazane, tyle że w innych częściach regulaminu.

Podobnie działa wymóg nadzoru człowieka przy decyzjach o zdrowiu czy pieniądzach. AI można w nich używać, ale zawsze wiadomo, kto odpowiada za ostateczną decyzję.

To trochę jak z hamulcami w samochodzie. Nie montuje się ich po to, żeby jeździć wolno, tylko po to, żeby w ogóle można było bezpiecznie przyspieszyć.
 

Zasady firm i prawo: dwa bezpieczniki zamiast jednego
 

Regulamin firmy nie zastąpi prawa, ale prawo nie nadąży za każdą nową funkcją modelu. Dlatego potrzebne są oba. Anthropic aktualizuje swoje zasady co roku, a unijny AI Act, który wszedł w życie 1 sierpnia 2024 r., jest wdrażany etapami aż do 2028 r.

W Europie ten drugi bezpiecznik właśnie nabiera realnych kształtów. Od 2 sierpnia 2026 r. obowiązują przepisy AI Act o przejrzystości: trzeba informować ludzi, że rozmawiają z AI, i oznaczać deepfake’i oraz część treści wygenerowanych przez AI. Od 2 grudnia 2026 r. zakazane będą też systemy tworzone do generowania realistycznych intymnych deepfake’ów i materiałów przedstawiających seksualne wykorzystywanie dzieci.

Nie wszystko wchodzi jednak od razu. Pakiet zmian, tzw. AI Omnibus, który wszedł w życie w lipcu 2026 r., przesunął obowiązki dla systemów wysokiego ryzyka, np. w rekrutacji, edukacji czy ocenie kredytowej, na 2 grudnia 2027 r.

W Polsce 11 sierpnia 2026 r. weszła w życie ustawa o systemach sztucznej inteligencji. Powołuje ona nowy organ nadzoru, Komisję Rozwoju i Bezpieczeństwa Sztucznej Inteligencji (KRiBSI). Przepisy o kontrolach, postępowaniach i karach zaczną działać 28 października 2026 r.

Firmowe zasady i prawo w wielu miejscach mówią podobnym językiem, np. gdy wymagają nadzoru człowieka i informowania o udziale AI. Są też obszary, w których regulamin dostawcy sięga dalej. AI Act nie obejmuje zastosowań wyłącznie wojskowych, więc tam zasady twórców modeli mają szczególne znaczenie.
 

Gdzie kończą się dobre intencje
 

Nawet najlepiej napisany regulamin ma słaby punkt: firma sama go pisze, interpretuje i egzekwuje. O tym, czy zasady są stosowane konsekwentnie, wiemy głównie z raportów publikowanych przez nią samą. Regulamin można też zmienić dużo szybciej niż ustawę, i to w obie strony.

Drugi problem to zasięg. Zasady jednej firmy obowiązują tylko jej klientów, więc ktoś, kto chce prowadzić operację wpływu, może sięgnąć po inne narzędzie. Dlatego samoregulacja ma sens obok prawa, a nie zamiast niego.

Najwięcej emocji budzi jednak wspomniany już zakaz okrutnego traktowania modeli. Anthropic od 2025 r. otwarcie przyznaje, że nie wie, czy modele językowe mają jakikolwiek status moralny. Mimo to wprowadza tanie środki ostrożności na wypadek, gdyby jednak tak było.

Nowa zasada wywołała szeroką dyskusję w sieci. Głos zabrał m.in. szef Microsoft AI Mustafa Suleyman, który już wcześniej przekonywał, że idea „dobrostanu modeli” jest błędna. Sceptycy pytają, czy takie zasady mają sens, skoro nie ma rozstrzygających dowodów, że modele cokolwiek odczuwają.

Zwolennicy odpowiadają, że to tania polisa ubezpieczeniowa. Główną „karą” jest zakończenie rozmowy, a użytkownik może od razu zacząć nową. Jeśli modele niczego nie czują, nikt na tym nie traci, a jeśli czują, ostrożność okaże się słuszna.

Tego sporu szybko nie rozstrzygniemy. Pokazuje za to, że etyka AI zaczyna dotyczyć nie tylko tego, co robimy za pomocą maszyn, ale też tego, jak je traktujemy.
 

Co to oznacza w praktyce
 

Dla zwykłego użytkownika zmienia się niewiele. Z Claude’em nadal można się spierać, narzekać na jego odpowiedzi i pisać mroczne opowiadania. Nowe zasady celują w skrajne przypadki i w ludzi, którzy chcą użyć AI, żeby szkodzić innym.

Warto za to wyrobić w sobie nawyk sprawdzania źródeł, zwłaszcza przed wyborami. Profil „zwykłego obywatela” czy lokalny portal z newsami mogą być częścią zautomatyzowanej operacji wpływu. Sygnałem ostrzegawczym jest wiele kont powtarzających ten sam przekaz w podobnym czasie.

Firmy, które budują produkty na modelach AI, powinny przejrzeć regulaminy swoich dostawców, bo to dziś element firmowego compliance. Nowe zasady Anthropic zaczną obowiązywać 12 listopada 2026 r., a w Polsce przepisy o kontrolach i karach ruszają 28 października.

Dobrym punktem wyjścia jest prosta mapa: z jakich narzędzi AI korzystają pracownicy, do czego i jakie dane do nich trafiają. Jeśli AI wpływa na decyzje o klientach lub kandydatach do pracy, potrzebny jest człowiek, który może te decyzje sprawdzić i zmienić. Warto też mówić ludziom wprost, kiedy w ich sprawie pomagała AI.
 

Na koniec
 

Etyka AI coraz rzadziej jest pobożnym życzeniem, a coraz częściej konkretem: zapisem w regulaminie, obowiązkiem w ustawie, funkcją w produkcie. Przykład Anthropic pokazuje, dokąd to zmierza. Granice stają się bardziej precyzyjne, obejmują świat fizyczny i coraz mocniej opierają się na tym, co firmy widzą w danych o nadużyciach.

Od tego, czy te granice będą sensownie wyznaczone i uczciwie pilnowane, zależy zaufanie do AI. A bez zaufania nawet najlepsza technologia nie rozwinie skrzydeł.
 

Więcej informacji: https://boostwave.pl/blog/

---
 

Źródła

• Anthropic: 2026 Usage Policy update (8 października 2026)
• Anthropic: Usage Policy
• Anthropic: Detecting and countering misuse of AI, September 2026
• Anthropic: Claude Opus 4 and 4.1 can now end a rare subset of conversations (15 sierpnia 2025)
• TechCrunch: Anthropic changes usage policy to ban model abuse and election interference (8 października 2026)
• Dealroom: omówienie relacji The Verge o reakcjach na nowe zasady
• KPMG i University of Melbourne: Trust, attitudes and use of AI – a global study 2025
• The National Law Review: EU Digital Omnibus on AI Enters Into Force (31 lipca 2026)
• Akademia LTCA: Polska ustawa o AI już obowiązuje (12 sierpnia 2026)