Wyszukiwanie AI i optymalizacja pod silniki odpowiedzi

AEO i llms.txt w e-commerce

Przygotuj katalog pod silniki odpowiedzi: ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude.

Google nie jest już jedynym punktem wejścia. Modele językowe czytają Twój katalog przez llms.txt, dane strukturalne i API własnych robotów. Pełny audyt AEO, wygenerowanie wielojęzycznego llms.txt, wzbogacony JSON-LD, monitoring cytowań w odpowiedziach AI.

Zamów audyt Od 1 800 €

Jak możemy pomóc

Pełny audyt AEO

Obecna widoczność w ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude. Cytowania, źródła, luki strukturalne.

Generowanie llms.txt

Pliki llms.txt i llms-full.txt w wielu językach, aktualizowane automatycznie, zbudowane zgodnie z konwencjami.

Wzbogacony JSON-LD

Schema.org Product, Offer, FAQ, Organization, BreadcrumbList, AggregateRating. Komplet danych strukturalnych.

robots.txt dla robotów AI

GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended, CCBot, Bytespider. Precyzyjna polityka dla każdego robota.

Treści pod silniki odpowiedzi

Artykuły w formie pytań i odpowiedzi, FAQ produktowe, karty przygotowane pod odpowiedzi AI i cytowania.

Monitoring cytowań

Cotygodniowe śledzenie cytowań w ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude na Twoich docelowych zapytaniach.

Mapa witryny dla AI i feedy

Osobna mapa witryny dla robotów modeli językowych, ustrukturyzowane feedy produktowe pod lepsze pobieranie.

Wiele języków w Polylang i WPML

llms.txt osobno dla każdego języka, czysty hreflang, zlokalizowany JSON-LD pod rynki europejskie.

Proces

Jak pracujemy

  1. 01

    Audyt AEO (5 dni)

    Pomiar obecnej widoczności w AI, cytowań, luk strukturalnych i szans na Twoim rynku.

  2. 02

    Plan wdrożenia

    Wyceniony raport PDF, priorytety i wiążący harmonogram w 24 do 48 h po audycie.

  3. 03

    Wdrożenie (1 do 3 tyg.)

    llms.txt, wzbogacony JSON-LD, robots.txt, treści w formie pytań i odpowiedzi, konfiguracja robotów.

  4. 04

    Monitoring przez 30 dni

    Śledzenie cytowań w modelach językowych, korekty, raport tygodniowy.

Stos technologiczny

llms.txt llms-full.txt Schema.org JSON-LD robots.txt GPTBot ClaudeBot PerplexityBot Google-Extended CCBot Polylang WPML PrestaShop 8 PrestaShop 9 WordPress 6.x WooCommerce 9+ Shopware 6.7

Jesteśmy gotowi, gdy Ty będziesz.

Bez sprzedaży, po prostu szczera ocena Twojego projektu w 20 minut.

Zamów audyt

Najczęściej zadawane pytania

Czym jest AEO i dlaczego uzupełnia SEO?

AEO (Answer Engine Optimization) to optymalizacja pod silniki odpowiedzi oparte na dużych modelach językowych: ChatGPT (ponad 200 mln użytkowników tygodniowo), Perplexity, Gemini i Claude. Kiedy użytkownik zadaje im pytanie zakupowe, cytują źródła i produkty, a jeśli nie ma Cię w źródłach, nie istniejesz. To nie zastępuje SEO (w 2026 roku Google nadal dominuje), ale staje się coraz ważniejszym kanałem pozyskania dla poważnych marek. W 2026 roku od 10 do 25 % wyszukiwań służących odkrywaniu produktów przechodzi przez model językowy, zależnie od branży.

Czym jest plik llms.txt i po co go mieć?

Plik llms.txt to ustandaryzowany plik (zaproponowany w 2024 roku przez Jeremy'ego Howarda i szeroko przyjęty), który umieszcza się w katalogu głównym witryny, tak jak robots.txt. Daje modelom językowym uporządkowaną mapę Twojego katalogu: kluczowe strony, opisy produktów, FAQ, nawigację. Roboty ChatGPT, Claude i Perplexity czytają go w pierwszej kolejności, żeby zrozumieć witrynę bez parsowania całego kodu HTML. Bez llms.txt Twój katalog jest pobierany cząstkowo i chałupniczo. Z porządnym llms.txt produkty są rozumiane poprawnie i częściej cytowane.

Ile kosztuje pełne wdrożenie AEO?

Audyt AEO z wycenionym planem działania: od 1 800 €, 5 dni, raport PDF plus rekomendacje z priorytetami. Audyt z pełnym wdrożeniem (llms.txt, JSON-LD, robots.txt, treści w formie pytań i odpowiedzi): od 4 500 € i od 2 do 4 tygodni. Audyt, wdrożenie, monitoring przez 6 miesięcy i comiesięczne treści: od 12 000 do 25 000 €. Wstępny audyt jest bezpłatny i wycenia rzeczywistą złożoność Twojego przypadku.

Generujecie plik llms.txt automatycznie?

Tak, przez nasz moduł DataFirefly llms.txt (PrestaShop) albo odpowiednik dla WordPressa, WooCommerce i Shopware. Plik powstaje automatycznie na podstawie katalogu, jest aktualizowany codziennie, wielojęzyczny (osobny llms.txt na każdy język Polylang albo WPML) i zbudowany zgodnie z dobrymi praktykami. Nie wymaga ręcznego utrzymania.

Które roboty AI dopuścić, a które zablokować?

Roboty, które warto konsekwentnie dopuszczać dla widoczności AEO: GPTBot (OpenAI), ClaudeBot (Anthropic), PerplexityBot (Perplexity), Google-Extended (Gemini) oraz CCBot (Common Crawl, wykorzystywany przez wiele modeli). Roboty do rozważenia zależnie od strategii: ImagesGPT-User, jeśli chronisz zdjęcia produktów, oraz Bytespider (TikTok), zależnie od rynku. Proponujemy precyzyjną politykę dopasowaną do Twojego katalogu i konkurencji.

Czy naprawdę monitorujecie cytowania w ChatGPT i Perplexity?

Tak, to jeden z elementów, które nas wyróżniają. Cotygodniowy monitoring od 30 do 100 docelowych zapytań (frazy produktowe, pytania zakupowe typu "najlepszy X do Y") z zapisem odpowiedzi ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude. Raport miesięczny pokazuje, ile razy zostałeś zacytowany, przy których zapytaniach, przez który silnik i jak wypadasz wobec konkurencji. Metoda łączy automatyzację z weryfikacją przez człowieka.

Czy SEO w Google pozostaje priorytetem w 2026 roku?

Tak, odpowiada za 70 do 85 % ruchu pozyskiwanego, zależnie od branży. Google nadal dominuje, a dobre AEO bez dobrego klasycznego SEO nie wystarczy. Nasze podejście: najpierw solidne SEO techniczne (Core Web Vitals, JSON-LD, hreflang), a dopiero potem warstwa AEO. Jedno wzmacnia drugie, bo witryna dobrze zbudowana pod Google jest też dobrze zbudowana pod modele językowe.

Czy ta strategia działa na wszystkich trzech platformach?

Tak, w całości. Zasady AEO są te same, różnią się tylko wdrożenia. W PrestaShop używamy naszych modułów dfllmstxt oraz productfaqai do wzbogaconych FAQ produktowych. W WordPressie i WooCommerce korzystamy z odpowiedników (Yoast albo Rank Math plus własna wtyczka llms.txt). W Shopware 6.7 piszemy własną wtyczkę, bo nie ma natywnego odpowiednika. Wycena wskazuje stos technologiczny dla Twojej platformy.