Wdrożenie techniczne i poprawa indeksacji pod AI

Weryfikacja indeksacji w GSC

Po wdrożeniach technicznych weryfikujemy w Search Console, czy zmiany poprawiły indeksację. AI Overviews korzysta z indeksu Google, dlatego ten raport jest pierwszym punktem kontroli także dla widoczności w AI.

Jak to robimy

1. Porównujemy raport „Strony” sprzed wdrożenia i po nim w podziale na powody wykluczeń.
2. Sprawdzamy pokrycie map witryny, czyli ile zgłoszonych adresów faktycznie jest w indeksie.
3. Weryfikujemy strony alternatywne z prawidłowym canonicalem i duplikaty, dla których Google wybrał inny adres.
4. Wybrane strony odkryte, ale niezaindeksowane zgłaszamy ponownie po poprawkach treści lub linkowania.

Co otrzymujesz

Dostajesz raport porównawczy indeksacji przed wdrożeniem i po nim. Wiesz, które poprawki zadziałały, a które wymagają kolejnej rundy zmian.

Kiedy i w jakiej formie: Tygodniowo/miesięcznie

• Google Search Console

Poprawa techniczna indeksacji AI

Wdrażamy poprawki, które usuwają techniczne przeszkody w indeksacji: błędy 404 i 5xx, pętle przekierowań, błędne canonicale i przypadkowe noindex. Czyścimy też zbędne adresy z parametrów, archiwów WordPressa i wewnętrznej wyszukiwarki.

Jak to robimy

1. Układamy listę poprawek z audytu w kolejności od błędów blokujących indeksację.
2. Wdrażamy zmiany samodzielnie lub przekazujemy programiście szczegółową specyfikację z adresami.
3. Odblokowujemy zasoby potrzebne do renderowania i poprawiamy błędy paginacji.
4. Po wdrożeniu skanujemy serwis ponownie i potwierdzamy, że błędy zniknęły.

Co otrzymujesz

Otrzymujesz wdrożone poprawki techniczne z raportem sprzed zmian i po nich. Crawlery wyszukiwarek i AI trafiają na mniej błędów i mniej zbędnych adresów.

Kiedy i w jakiej formie: Po audycie + monitoring

• Screaming Frog
• Google Search Console
• WordPress

Optymalizacja pliku robots.txt pod crawlery AI

Ustalamy z Tobą politykę dostępu dla robotów wyszukiwarek i AI: Googlebot, Bingbot, GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, CCBot i innych. Decyzja zależy od Twoich celów, np. obecności w odpowiedziach AI albo ochrony treści przed trenowaniem modeli.

Jak to robimy

1. Wyjaśniamy, do czego służy każdy robot i jakie są skutki jego zablokowania lub dopuszczenia.
2. Zapisujemy w robots.txt osobne reguły dla wybranych crawlerów zgodnie z ustaloną polityką.
3. Sprawdzamy, czy nowe reguły nie blokują plików CSS, JS i obrazów potrzebnych do renderowania.
4. Kontrolujemy, czy firewall lub CDN nie blokuje robotów, które chcesz wpuścić.

Co otrzymujesz

Dostajesz plik robots.txt z opisaną polityką dla crawlerów AI. Wiesz, które modele mogą pobierać Twoje treści i w jakim celu.

Kiedy i w jakiej formie: Start + po zmianach

• Google Search Console

Wdrożenie pliku LLMS.TXT / LIMS.TXT

Przygotowujemy plik llms.txt, czyli opcjonalny spis najważniejszych źródeł wiedzy o Twojej firmie dla modeli językowych. Umieszczamy w nim strony filarowe, dokumentację, FAQ i zasady opisu marki. Traktujemy go jako warstwę pomocniczą, bo nie wpływa bezpośrednio na ranking.

Jak to robimy

1. Wybieramy z Tobą strony, które najlepiej opisują ofertę, firmę i odpowiedzi na częste pytania.
2. Piszemy krótkie opisy sekcji w formacie Markdown zgodnym z propozycją standardu llms.txt.
3. Dodajemy zasady interpretacji marki, np. poprawną nazwę, zakres usług i obszar działania.
4. Publikujemy plik w katalogu głównym domeny i aktualizujemy go po zmianach w ofercie.

Co otrzymujesz

Otrzymujesz opublikowany plik llms.txt z listą źródeł i zasadami opisu marki. To uporządkowana ściąga dla modeli, bez obietnicy wpływu na pozycje.

Kiedy i w jakiej formie: Opcjonalnie + aktualizacja kwartalna

Wdrożenie pliku ai.txt

Jeśli chcesz testować dodatkową warstwę instrukcji dla agentów AI, przygotowujemy plik ai.txt. Opisujemy w nim zasady użycia treści, sekcje dozwolone i wyłączone, kontakt oraz priorytetowe źródła. Rozwiązanie jest eksperymentalne i nie wszystkie systemy AI je odczytują.

Jak to robimy

1. Wyjaśniamy Ci, czym ai.txt różni się od robots.txt i jakie ma ograniczenia.
2. Ustalamy, które sekcje serwisu mogą być wykorzystywane przez agentów AI, a które nie.
3. Przygotowujemy treść pliku z danymi kontaktowymi i listą preferowanych źródeł.
4. Publikujemy plik i oznaczamy go w dokumentacji projektu jako rozwiązanie niestandardowe.

Co otrzymujesz

Dostajesz plik ai.txt opisujący Twoje zasady wobec agentów AI. Masz jasno spisane stanowisko, gotowe do aktualizacji, gdy standardy się ustabilizują.

Kiedy i w jakiej formie: Opcjonalnie + governance

Poprawa architektury strony pod AI

Upraszczamy hierarchię kategorii, stron zbiorczych, ofert i artykułów, żeby roboty i modele AI rozumiały relacje w serwisie. Docelowy układ prowadzi od marki przez usługi i produkty do problemów klienta, rozwiązań i dowodów.

Jak to robimy

1. Rysujemy obecną strukturę serwisu i zaznaczamy miejsca, w których relacje między stronami są niejasne.
2. Projektujemy strony zbiorcze, tzw. huby, które grupują usługi i powiązane z nimi artykuły.
3. Łączymy strony problemów i rozwiązań z ofertą oraz z dowodami, np. realizacjami i opiniami.
4. Przygotowujemy plan zmian w menu, okruszkach nawigacyjnych i linkowaniu wewnętrznym.

Co otrzymujesz

Otrzymujesz nową mapę architektury serwisu z planem wdrożenia. Relacje między marką, ofertą i treściami stają się czytelne dla ludzi i maszyn.

Kiedy i w jakiej formie: Start + kwartalnie

• Screaming Frog

Poprawa URL strony pod AI

Porządkujemy adresy URL: usuwamy adresy śmieciowe, zbędne parametry i duplikaty. Wprowadzamy krótkie, opisowe i stałe adresy, które odzwierciedlają temat strony i jej miejsce w strukturze.

Jak to robimy

1. Wyszukujemy adresy z identyfikatorami, parametrami i przypadkowymi ciągami znaków.
2. Proponujemy nowy schemat adresów zgodny z architekturą informacji serwisu.
3. Przy każdej zmianie adresu ustawiamy przekierowanie 301 i aktualizujemy linki wewnętrzne.
4. Ograniczamy zmiany adresów do niezbędnych, bo stabilny URL zachowuje historię i linki.

Co otrzymujesz

Dostajesz spójny schemat adresów URL i mapę przekierowań dla zmienionych stron. Adres każdej strony od razu mówi, czego ona dotyczy.

Kiedy i w jakiej formie: Start + przy zmianach struktury

• Screaming Frog

Optymalizacja obrazów pod AI

Opisujemy obrazy tak, żeby wyszukiwarki i modele AI rozumiały ich treść i kontekst. Nadajemy opisowe nazwy plików i atrybuty ALT, dodajemy podpisy tam, gdzie mają sens, i zmniejszamy wagę plików.

Jak to robimy

1. Zmieniamy nazwy plików z przypadkowych ciągów na krótkie opisy tego, co przedstawia obraz.
2. Piszemy ALT zgodny z kontekstem strony, bez upychania fraz.
3. Konwertujemy obrazy do WebP lub AVIF i dopasowujemy ich wymiary do miejsca wyświetlania.
4. Ustawiamy lazy loading, czyli leniwe ładowanie, z wyłączeniem obrazów widocznych od razu po wejściu.

Co otrzymujesz

Otrzymujesz serwis z opisanymi obrazami i lżejszymi plikami graficznymi. Strona ładuje się szybciej, a grafiki mają kontekst zrozumiały dla wyszukiwarek.

Kiedy i w jakiej formie: Przy publikacji + kwartalnie

• PageSpeed Insights
• Screaming Frog

Indeksowanie AI-friendly PRO

Kontrolujemy, czy treść strony jest dostępna dla różnych robotów bez logowania, bez cloakingu i bez czekania na JavaScript. Cloaking to pokazywanie robotom innej treści niż użytkownikom, co wyszukiwarki traktują jako naruszenie zasad.

Jak to robimy

1. Pobieramy strony jako różne user-agenty i porównujemy otrzymaną treść.
2. Sprawdzamy, czy tekst trafia do HTML już przy renderowaniu serwerowym, czyli SSR.
3. Mierzymy czas odpowiedzi serwera dla robotów, bo wolne odpowiedzi ograniczają liczbę pobieranych stron.
4. Przygotowujemy tematyczne mapy witryny, które ułatwiają robotom znalezienie powiązanych treści.

Co otrzymujesz

Dostajesz raport dostępności treści dla robotów z listą poprawek dla programistów. Najważniejsze treści są czytelne dla wyszukiwarek i modeli AI bez uruchamiania skryptów.

Kiedy i w jakiej formie: Kwartalnie

• Screaming Frog
• Lighthouse
• Google Search Console

Monitoring crawlerów AI

Analizujemy logi serwera i CDN pod kątem wizyt wybranych botów AI, takich jak GPTBot, ClaudeBot czy PerplexityBot. Sprawdzamy, jak często przychodzą, które sekcje odwiedzają i jakie kody odpowiedzi dostają.

Jak to robimy

1. Filtrujemy logi po nazwach robotów i weryfikujemy ich adresy IP, żeby odrzucić podszywające się boty.
2. Zestawiamy częstotliwość wizyt i listę najczęściej pobieranych adresów.
3. Wyszukujemy błędy i blokady, które odcinają boty od treści, na których Ci zależy.
4. Ustawiamy alerty na nagłe blokady i nietypowe wzrosty obciążenia serwera.

Co otrzymujesz

Otrzymujesz cykliczny raport aktywności crawlerów AI z listą błędów i alertami. Wiesz, czy modele faktycznie pobierają Twoje treści i jak często.

Kiedy i w jakiej formie: Miesięcznie

• Screaming Frog
• automatyzacje

Strategia kontroli dostępu AI: AI Governance Layer

Definiujemy z Tobą, które treści mogą być skanowane, cytowane lub używane do trenowania modeli AI, a które trzeba wykluczyć. Spisujemy te decyzje jako zasady i przypisujemy im konkretne mechanizmy techniczne.

Jak to robimy

1. Dzielimy zasoby serwisu na publiczne, ograniczone i wrażliwe, w tym treści za paywallem.
2. Dobieramy mechanizmy: robots.txt, nagłówki HTTP, noindex, nosnippet lub logowanie.
3. Sprawdzamy, czy środowiska testowe i staging są zamknięte przed wszystkimi robotami.
4. Opisujemy procedurę zmian, żeby każda modyfikacja polityki była zatwierdzona i zapisana.

Co otrzymujesz

Dostajesz dokument zasad dostępu AI z przypisanymi ustawieniami technicznymi i procedurą zmian. Decyzje o dostępie modeli do Twoich treści są spisane i wdrożone.

Kiedy i w jakiej formie: Start + kwartalnie