Prasówka

Prasówka 06.11.2026: strona główna przestaje być miarą zdrowia, a reklamy w AI liczą się w setkach tysięcy

Trzy na cztery strony główne straciły kliknięcia rok do roku, a w ponad połowie witryn to nie one zbierają wyświetlenia w AI. Równolegle Adthena doliczyła się 175 tysięcy płatnych miejsc w odpowiedziach Google, a w ChatGPT Ads jest już ponad 100 tysięcy reklamodawców.

Bartosz Bielawski

Bartosz Bielawski

· 12 min czytania
Udostępnij
Prasówka 06.11.2026: strona główna przestaje być miarą zdrowia, a reklamy w AI liczą się w setkach tysięcy

Trendujące tematy

Tematy, o których w ostatnich dwóch tygodniach pisze wyraźnie więcej niezależnych źródeł niż wcześniej:

SEO i wyszukiwanie w AI

Trzy na cztery strony główne tracą kliknięcia - i w większości witryn to nie one zbierają wyświetlenia w AI

Sygnał: 2 niezależne źródła w tym tygodniu, 2 w 30 dni; temat obserwujemy od 05.11.2026.

W analizie 110 stron głównych z sześciu branż 81 witryn, czyli 74 proc., straciło kliknięcia organiczne rok do roku. Mediana spadku wyniosła 21 proc., a środkowa połowa próby zmieściła się w przedziale od -37 do +3 proc. Najmocniej ucierpiał SaaS: 21 z 25 stron głównych było na minusie, przy medianie -35 proc.

Być może ważniejszy jest osobny wątek z tego samego materiału: w 57 proc. badanych witryn stroną z największą liczbą wyświetleń w funkcjach AI Google nie była strona główna. Zapytania brandowe odpowiadały za 79,6 proc. kliknięć strony głównej, więc „/” przestaje być silnikiem odkrywania, a staje się punktem potwierdzenia dla ludzi, którzy już znają markę.

Co z tym zrobić: raportuj kliknięcia brandowe w całej domenie i konwersje według strony docelowej, a nie ruch na stronie głównej. Sam wykres dla „/” nie opisuje już kondycji witryny.

Źródła:

Marka może pojawiać się w 91 proc. odpowiedzi AI, a mimo to w dwóch trzecich przypadków być opisana błędnie

Sygnał: 3 niezależne źródła w tym tygodniu, 10 w 30 dni; temat obserwujemy od 17.11.2025.

Badanie objęło około 2000 ocenianych wzmianek, pięć marek oprogramowania dla gabinetów stomatologicznych i cztery silniki: AI Overviews, Copilot, Perplexity i ChatGPT. Jedna z marek pojawiła się w 91 proc. odpowiedzi, w których powinna się znaleźć, ale tylko około jedna trzecia z nich poprawnie oddawała jednocześnie profil klienta, wyróżniki i fakty o produkcie.

Rozrzut między silnikami jest duży. Copilot podał zmyśloną cenę w 153 z 223 wzmianek, w których ceny nie dało się zweryfikować, a do połowy swoich wypowiedzi dołączał nieuzasadnione negatywne opisy. ChatGPT miał najlepszą higienę źródeł i najlepszy wynik w ocenie profilu klienta (1,72 na 2 wobec około 0,9 u pozostałych).

Sama obecność marki zmieniała się między kolejnymi uruchomieniami tego samego promptu w około jednej trzeciej przypadków. Metryka obecności mówi więc, czy w ogóle się pojawiasz, a nie, czy jesteś dobrze opisany.

Co z tym zrobić: rozdziel dwie metryki. Obecność i poprawność opisu to różne pytania, a poprawność wymaga własnego zestawu pytań kontrolnych i regularnego sprawdzania, co silniki mówią o cenie, wyróżnikach i grupie docelowej.

Źródła:

Skok kliknięć w Search Console między 31 października a 2 listopada to ruch automatów, nie ludzi

Część witryn zanotowała w tych dniach od 2- do 6,5-krotne skoki kliknięć przy niezmienionych wyświetleniach i pozycjach. Skoki dotyczyły stron na pozycjach 12-54 i dawały CTR na poziomie 45-100 proc. na dziesiątkach jednorazowych fraz, głównie na desktopie.

W jednej witrynie kliknięcia na desktopie wzrosły 14,1-krotnie względem sześciomiesięcznej mediany (z 21 do 297 dziennie), przy niezmienionym ruchu mobilnym. W innej strona long-tail z Kanady skoczyła z zera do 40 kliknięć przy 50 wyświetleniach, a kliknięcia pochodziły z 23 wariantów tego samego pytania z permutacjami liczb. Prawdopodobne przyczyny są cztery: scrapery klikające w linki, sieci manipulacji CTR, agenci AI korzystający z query fan-out i luka w filtrze Google odsiewającym kliknięcia botów.

Co z tym zrobić: dodaj adnotację w raportach za okres 31.10-2.11. Bez niej powrót do normalnego poziomu będzie wyglądał jak utrata ruchu.

Źródła:

Sklep spożywczy wyprzedził Wikipedię na frazę „apples” i nie sprzedał ani jednego jabłka więcej

Niewielka sieć czterech sklepów z Connecticut opublikowała w kwietniu 2026 poradnik „Types of Apples Guide”. W chwili publikacji artykułu poradnik zajmował 1. pozycję w części wyników w USA - przy niektórych zapytaniach nad AI Overview, przy innych pod nim.

Właściciel przyznał wprost, że rankingi przyniosły „zero extra business”, a autor tekstu nie widział danych sklepu z Search Console. Fraza ma charakter informacyjny, nie ma geograficznego związku ze sklepem i nie prowadzi do koszyka - pozycja jest więc prawdziwa, ale intencja zupełnie nie pasuje.

Co z tym zrobić: nie przedstawiaj w raporcie pozycji na czysto informacyjne zapytanie jako sukcesu. Zanim ją tam wpiszesz, sprawdź, czy za tym zapytaniem stoi jakakolwiek ścieżka do zakupu albo leada.

Źródła:

175 tysięcy płatnych miejsc w odpowiedziach Google - i ani jednego osobnego ustawienia do ich kontroli

Sygnał: 3 niezależne źródła w tym tygodniu, 7 w 30 dni; temat obserwujemy od 05.08.2026.

Adthena doliczyła się około 175 100 płatnych miejsc w panelach AI Overviews i AI Mode w USA w okresie od czerwca do września 2026. Na odzież przypada około 111 000 z nich, na elektronikę użytkową 55 000, a reszta rozkłada się na podróże, beauty i zabawki. Płatna obecność w odpowiedziach AI jest dziś skoncentrowana w dwóch kategoriach.

Reklam w AI Overviews ani w AI Mode nie da się kupić osobno. Wszystkie kampanie Search, Shopping i Performance Max kwalifikują się do nich automatycznie - nie można kierować reklam wyłącznie do AI ani zrezygnować z tych miejsc inaczej niż przez wyłączenie Search. Do dyspozycji zostają negatywy i wykluczenia marek.

Skala szybko rośnie: wyświetlenia AI Overviews w USA wzrosły z 304 mln w sierpniu 2025 do 575 mln rok później, w Wielkiej Brytanii i UE - o 160 proc., a w Australii - o 536 proc.

Co z tym zrobić: jeśli ktoś zapyta, ile budżetu idzie na AI, uczciwa odpowiedź brzmi „nie da się tego wyodrębnić z raportu”. Warto to powiedzieć, zanim padnie pytanie, a nie po nim.

Źródła:

ChatGPT Ads: 204 tysiące płatnych miejsc, ponad 100 tysięcy reklamodawców i 89 krajów

W pięciu kategoriach doliczono się 204 489 płatnych miejsc (czerwiec-wrzesień 2026). Podział: odzież 90 517, elektronika 56 569, podróże 48 134, zabawki i gry 4 694, beauty 4 575. Liczba reklamodawców w badanych kategoriach rosła: z 1 082 w czerwcu do 3 741 w lipcu i 6 333 w sierpniu.

Struktura zapytań jest inna niż w Google. W podróżach 69 proc. reklam trafiało do zapytań z etapu research i discovery, w zabawkach 67 proc., w odzieży 48 proc., a w elektronice tylko 42 proc. W beauty udział ten sięgał 83 proc.

Co z tym zrobić: jeżeli testujesz ten kanał, rozsądnie zacząć od zapytań typu „best” i porównawczych, a nie brandowych. Ludzie, którzy już znają markę, nie są tu główną grupą.

Źródła:

Od 9 listopada ChatGPT Ads przechodzi na Target CPA i Target CPC - stare strategie znikają 1 stycznia

Target CPA zastępuje Max Bid w nowych kampaniach konwersyjnych, a Target CPC zastępuje Max CPC w kampaniach nastawionych na kliknięcia. Stare strategie całkowicie przestaną działać 1 stycznia 2027. Autobid zmienia nazwę na „intelligent bidding”.

System ma sam dostosowywać stawki i emisję, w tym licytować powyżej albo poniżej celu. Istniejące kampanie nadal działają w starym modelu, ale można je przełączyć ręcznie. Ostrzeżenie producenta jest jednoznaczne: zbyt restrykcyjne cele albo słaby sygnał konwersji ograniczą emisję i sprawią, że część budżetu nie zostanie wydana.

Co z tym zrobić: przed migracją sprawdź jakość sygnału (EQS, Pixel, Conversions API) i ustaw cele na podstawie realnego CPA, a nie założeń budżetowych.

Źródła:

Sygnał: 3 niezależne źródła w tym tygodniu, 6 w 30 dni; temat obserwujemy od 01.10.2025.

Wystarczy, że na koncie istnieje akcja konwersji o tej samej nazwie. Dawniej GCLID albo numer telefonu był akceptowany tylko na koncie, które wygenerowało kliknięcie - dziś upload z obcym GCLID przechodzi, a Google Support po dłuższej korespondencji potwierdził, że to oczekiwane zachowanie.

Efektem jest zawyżona liczba konwersji, widoczna w kolumnie Conversions i w koszcie konwersji. Według Google takie konwersje nie trafiają do Smart Bidding, ale autorzy nie potwierdzili tego niezależnie.

Osobna pułapka dotyczy raportowania: status „Successful” w interfejsie i „#OK” w historii uploadów oznaczają tylko, że wiersz dało się odczytać. W podanym przykładzie przy 100 wgranych konwersjach, 90 statusach OK i 60 konwersjach widocznych na koncie realny poziom akceptacji wynosi 60 proc.

Co z tym zrobić: porównaj liczbę wgranych konwersji z liczbą konwersji widocznych na koncie. Rozbieżność powyżej 20 proc. to sygnał, że raportowany wynik nie odpowiada temu, co faktycznie się wydarzyło.

Źródła:

Case Be Active: ROAS wyższy o 110 proc. przy wydatkach niższych o 60 proc.

Problemem wyjściowym nie był budżet, tylko sztywna struktura przy asortymencie, który nie ma jednego sezonu: siłownia, turystyka i ogród, akcesoria narciarskie i rowerowe, produkty dla zwierząt. Konto podzielono na osobne filary tematyczne i wydzielono grupy plików dla kategorii sezonowych oraz akcji promocyjnych.

Z promocji wykluczono produkty o niskiej opłacalności, a budżet przeniesiono na produkty wysokomarżowe, zwłaszcza marki własnej. Dodatkowo powstała osobna kampania Performance Max oparta wyłącznie na zasobach tekstowych, graficznych i wideo, bez głównego feedu.

W szczycie sezonu wartość konwersji wzrosła o 71 proc., a ROAS o ponad 50 proc., przy kosztach wyższych o 10 proc. Porównanie listopada i grudnia 2025 z analogicznym okresem poprzedniego roku pokazało ROAS wyższy o ponad 110 proc. przy wydatkach niższych o blisko 60 proc.

Co z tym zrobić: zanim dodasz budżet, sprawdź, czy struktura konta odpowiada sezonowości asortymentu. W tym przypadku nie potrzeba było więcej pieniędzy - potrzebny był podział.

Źródła:

AI i agenci w pracy

Te same reguły dały 100 proc. recallu w AGENTS.md, a w treści skilla - nieco ponad 50 proc.

To wynik ewaluacji Vercela, który testował różne podejścia do pakowania reguł dla agentów. Różnica nie wynika z jakości zapisu, tylko z tego, gdzie agent zagląda: czytanie plików AGENTS.md ma zapisane w instrukcji systemowej, a treść skilla bywa pomijana.

Wzorzec, który zadziałał, jest prozaiczny: krótki SKILL.md plus folder z osobnymi plikami reguł (w repo Vercela około 70 plików, każdy z przykładem złego i dobrego kodu oraz opisem wpływu na wydajność), dzięki czemu agent doczytuje tylko to, czego potrzebuje.

Kontrprzykład z tej samej rozmowy: dopisanie reguł i dokumentacji do skilla code review pogorszyło wynik względem oryginału. Więcej instrukcji nie oznacza lepszego wyniku.

Co z tym zrobić: jeśli Twoje reguły znajdują się wyłącznie w długim opisie skilla, sprawdź na kilku zadaniach, ile z nich agent faktycznie stosuje. To tani test, a różnica bywa dwukrotna.

Źródła:

Super agent DeepSeeka: router, workerzy i watchdog skrócili najwolniejsze zadanie z 29,5 do 15,7 minuty

Punkt wyjścia był praktyczny: człowiek jest w stanie śledzić jednocześnie mniej więcej trzy do pięciu sesji, a pojedyncza sesja często w ogóle nie używała sub-agentów, mimo że dostała takie polecenie, i wszystko robiła sama.

W układzie router plus workerzy router nie pisze kodu, tylko rozdziela tickety. Każdy ticket ma własny folder z wymaganiami i kryteriami weryfikacji, a do tego dochodzą merger, checker, reproducer i tester z osobnym kontekstem. Watchdog co 10 minut uruchamia mały skrypt i zmniejsza pamięć, gdy ta osiągnie 150 tysięcy tokenów.

Ciekawostka architektoniczna: DeepSeek przypisał routerowi lżejszy model, uznając jego zadanie za prostsze - odwrotnie niż w typowej praktyce, w której najmocniejszy model stoi na szczycie. Worker dostał Sonneta, bo ticket już precyzyjnie określa, co trzeba zbudować.

Co z tym zrobić: jeśli agent gubi się przy dużym zadaniu, podziel je na tickety z kryteriami akceptacji, zanim wymienisz model na mocniejszy.

Źródła:

Prawie 40 tysięcy gwiazdek: menedżer workspace’ów trzyma sesje Claude Code, Codex i Cursora w jednym panelu

Narzędzie jest open source i przywraca sesje po zamknięciu terminala. Sesje mogą działać na zdalnym serwerze, bo warstwa serwerowa i kliencka są rozdzielone. Interfejs jest „mouse first”, a przy pierwszej instalacji narzędzie rozpoznaje agentów dostępnych na maszynie.

Najciekawszym elementem jest skill instalowany poleceniem npx skills add herdrdev/herdrskill. Dzięki niemu agent jednego dostawcy może pytać o inne workspace’y i przekazywać im informacje - na przykład z sesji Claude Code do Codex.

Narzędzie rozwiązuje realny problem: w gołym terminalu zamknięcie okna zabija wszystkie sesje, a przy pracy równoległej szybko robi się chaos.

Co z tym zrobić: przetestuj narzędzie na jednym projekcie, zanim przeniesiesz do niego codzienną pracę. Jego wartość widać dopiero przy trzech i więcej równoległych sesjach.

Źródła:

Skill to opakowany prompt - a co piąty pomysł na skill odpada, bo nie ma czego automatyzować

Z praktyki zespołu AI Tech Leaders wynika, że skill opłaca się w dwóch przypadkach: gdy zadanie jest powtarzalne (codziennie lub co tydzień) albo gdy jest rzadkie, ale złożone i wymaga długiej instrukcji.

Ewaluacje warto prowadzić tylko tam, gdzie skill jest krytyczny, a zmiany porównywać na tych samych przypadkach przed i po. Metadane sesji dają fałszywe wyniki w obie strony. Cudze skille należy czytać jak pliki wykonywalne: skanery znajdują miejsca wycieku danych, ale ich oceny bywają niestabilne. Na produkcji agent dostaje konto tylko do odczytu, bo częściej psuje dane niż kod.

Co z tym zrobić: wyszukaj wśród swoich skilli te używane raz na kwartał i odłącz je od automatycznego wykrywania. Każdy taki skill zajmuje miejsce w kontekście przy każdym uruchomieniu.

Źródła:

Marketing i kanały

E-mail daje więcej wizyt niż płatne wyszukiwanie, a ruch organiczny traci 13 proc. w dwa lata

Między sierpniem 2024 a sierpniem 2026 ruch organiczny spadł o 13 proc. w USA i o 24 proc. we Francji. W tym samym czasie liczba wizyt z e-maila wzrosła o 16,3 proc. i 17,0 proc., osiągając w USA 3,94 mld wobec 3,70 mld wizyt z paid search.

Paid search urósł nominalnie o 20,8 proc., ale po wyłączeniu domeny googleadservices.com wzrost spada do 13,5 proc. - część „wzrostu” to artefakt pomiaru. Ruch bezpośredni pozostaje największym kanałem (43,5 proc. w USA) i spada wolniej niż organiczny.

Jest też ostrzeżenie czysto pomiarowe: błąd przy wdrożeniu GPT-6 w październiku sprawił, że przez około tydzień linki nie przekazywały referrera ani parametrów UTM. Adobe odnotowało o około 31 tysięcy mniej dziennych wizyt z ChatGPT i o 26 tysięcy więcej wizyt Direct. Część przypadków „AI zabrało ruch” to w rzeczywistości „AI nie przekazało referrera”.

Co z tym zrobić: przy każdym spadku najpierw sprawdź, czy zmienił się sposób pomiaru, a dopiero potem szukaj winnego w algorytmie.

Źródła:

Widoczności w AI bliżej do PR-u niż do performance - i pomiar musi to odzwierciedlać

W próbie Marie Haynes sesje z ChatGPT odpowiadały 0,62 proc. ruchu organicznego z Google, a badanie The SEO Works wykazało, że wyszukiwanie organiczne daje 39 razy więcej ruchu niż asystenci AI. Kevin Indig nie zdołał ustalić wiarygodnego związku między widocznością w AI a późniejszymi wyszukiwaniami marki lub ruchem bezpośrednim.

Mike King podsumował spór zdaniem „liczby są poprawne, ale kategoria jest zła”. Wniosek autorki nie brzmi „GEO nie działa”, tylko: to, że zarząd chce, by optymalizacja pod AI działała jak performance marketing, nie czyni z niej kanału performance.

Co z tym zrobić: mierz obecność przy realnych pytaniach zakupowych i pytaj klientów o pierwsze źródło kontaktu, a następnie śledź tę ścieżkę przez leady aż do przychodu. Obiecywanie zwrotu w ciągu tygodni to nadużycie.

Źródła:

Microsoft Clarity pokaże, które agenty AI wchodzą na stronę i co na niej robią

Nowy moduł agentic analytics trafił globalnie do wszystkich użytkowników, w tym korzystających z planu darmowego. Pokazuje ruch agentów AI: od wyszukiwań i formularzy, przez logowania i pobrania, aż po rezerwacje i checkout. Symulacje pozwalają sprawdzić, czy agent wykona kluczowe zadanie, zanim przekona się o tym realny klient - na start w branżach commerce i travel.

Brand Agents mają pomagać w odkrywaniu produktów w Copilot, Bing i MSN oraz zbierać leady dla lokalnych firm. Na WordPressie wdrożenie sprowadza się do instalacji wtyczki, wyboru opcji „Clarity with Brand Agents”, publikacji i podłączenia CRM. Ask Clarity przyjmuje pytania o zachowanie użytkowników zadawane językiem naturalnym, a wnioski linkuje do nagrań sesji.

Co z tym zrobić: przygotuj w analityce osobny segment ruchu agentowego, zanim ten ruch zacznie psuć raporty konwersji. Agent, który przeszedł przez checkout, to nie to samo co klient.

Źródła:

Czytaj także