Przez wiele lat podstawowym zadaniem robotów wyszukiwarek było odkrywanie i indeksowanie stron internetowych. Użytkownik wpisywał zapytanie, otrzymywał listę wyników i przechodził do wybranego serwisu.
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji komplikuje ten model. Coraz częściej użytkownik otrzymuje gotową odpowiedź przygotowaną na podstawie informacji z różnych źródeł, bez konieczności samodzielnego odwiedzania wszystkich stron.
Nie oznacza to jednak, że każdy system AI działa tak samo. Część odpowiedzi powstaje na podstawie wiedzy modelu, inne wymagają wyszukiwania aktualnych informacji, a jeszcze inne wykorzystują specjalistyczne narzędzia lub zewnętrzne bazy danych.
Zrozumienie tych różnic jest ważne zarówno dla przedsiębiorstw wykorzystujących sztuczną inteligencję, jak i dla wydawców internetowych, którzy chcą świadomie zarządzać dostępem do swoich treści.
Skąd sztuczna inteligencja bierze informacje?
Duże modele językowe, takie jak te wykorzystywane w ChatGPT czy Gemini, są trenowane na dużych zbiorach danych. Podczas tego procesu uczą się rozpoznawania wzorców językowych, relacji między pojęciami i sposobów przetwarzania informacji.
Nie oznacza to jednak, że posiadają stale aktualizowaną kopię całego internetu.
Gdy użytkownik pyta o wydarzenie z ostatnich godzin, aktualne ceny produktów lub najnowsze wyniki finansowe spółki, system może potrzebować dodatkowego źródła informacji.
Dlatego trzeba rozróżnić kilka procesów.
| Proces | Na czym polega? | Przykład zastosowania |
|---|---|---|
| Trenowanie modelu | Wykorzystywanie danych w procesie uczenia systemu AI. | Rozwijanie zdolności rozumienia języka i generowania odpowiedzi. |
| Indeksowanie internetu | Odkrywanie i analizowanie stron na potrzeby wyszukiwania. | Umieszczenie artykułu w indeksie wyszukiwarki. |
| Pobieranie aktualnych informacji | Odczytywanie danych z zewnętrznych źródeł potrzebnych do konkretnego zadania. | Sprawdzenie aktualnej ceny produktu lub nowego raportu. |
| Wykorzystanie narzędzi przez agenta AI | Wykonywanie serii operacji, takich jak wyszukiwanie, porównywanie i analizowanie informacji. | Porównanie kilku ofert i przygotowanie zestawienia. |
Procesy te mogą się uzupełniać, ale nie są tożsame. W szczególności wykorzystanie treści podczas trenowania modelu nie oznacza automatycznie, że źródło zostanie później wskazane użytkownikowi.
Jak AI pobiera aktualne informacje ze stron internetowych?
System AI może korzystać z wyszukiwarki, własnej infrastruktury pobierania informacji albo zewnętrznych narzędzi udostępniających dane internetowe.
Przykładowy proces wygląda następująco:
- Użytkownik zadaje pytanie wymagające aktualnych informacji.
- System ustala, jakie źródła lub zapytania mogą pomóc w przygotowaniu odpowiedzi.
- Narzędzie wyszukuje odpowiednie strony albo korzysta z wcześniej przygotowanego indeksu.
- Wybrane informacje są pobierane i przetwarzane do postaci użytecznej dla modelu.
- Model przygotowuje odpowiedź, która w zależności od produktu i sposobu działania może zawierać odnośniki do wykorzystanych źródeł.
Nie każdy system wykonuje wszystkie te kroki w tej samej kolejności. Niektóre produkty wykorzystują własne indeksy, inne współpracują z wyszukiwarkami lub dostawcami zewnętrznych danych.
Istotne jest również to, że model może popełnić błąd mimo uzyskania dostępu do aktualnego źródła. Może niewłaściwie zinterpretować dane, pominąć kontekst albo połączyć informacje w nieuzasadniony sposób.
Dostęp do aktualnych danych ogranicza część problemów związanych z nieaktualną wiedzą, ale sam w sobie nie gwarantuje poprawności odpowiedzi.
Czym jest web scraping i jaką rolę odgrywa w gospodarce AI?
Web scraping to technika automatycznego pobierania informacji ze stron internetowych. Oprogramowanie odczytuje wskazane zasoby, wyodrębnia potrzebne elementy i może zapisywać je w uporządkowanej postaci.
Przykładowo sklep internetowy może wykorzystywać odpowiednio pozyskane dane do analizowania publicznie prezentowanych cen konkurencyjnych produktów. Firma turystyczna może monitorować dostępność wybranych ofert, a analitycy rynku mogą gromadzić informacje o zmianach w określonych branżach.
Technologia ta istniała na długo przed popularyzacją generatywnej AI. Obecnie pojawiają się jednak dodatkowe zastosowania związane z dostarczaniem informacji modelom i agentom sztucznej inteligencji.
Warto odróżnić sam proces pobierania danych od infrastruktury potrzebnej do realizowania go na dużą skalę.
Duże systemy mogą wymagać zarządzania znaczną liczbą zapytań, przetwarzania wyników, kontrolowania jakości danych i zapewnienia odpowiedniej dostępności usług.
To właśnie te potrzeby tworzą rynek wyspecjalizowanych dostawców infrastruktury danych internetowych.
Dlaczego infrastruktura danych dla AI jest warta miliardy dolarów?
Rosnące znaczenie tego rynku dobrze obrazuje przykład litewskiej firmy Oxylabs, rozwijającej rozwiązania związane z dostępem do danych internetowych od 2015 roku.
W lipcu 2026 roku ogłoszono inwestycję funduszu Warburg Pincus w wysokości 130 mln USD, przeprowadzoną przy wycenie przedsiębiorstwa na około 3,6 mld USD.
W październiku 2026 roku przedstawiono Source, nowy ekosystem łączący wcześniej działające marki, w tym Oxylabs, Decodo, Honeygain, Webshare i ScrapingBee.
Jest to przykład rosnącego zainteresowania inwestorów technologiami, które działają poza bezpośrednim zasięgiem użytkowników chatbotów.
Przedsiębiorstwa dostarczające dane nie muszą tworzyć własnych modeli językowych ani aplikacji konsumenckich. Mogą zarabiać na zapewnianiu innym firmom dostępu do informacji i infrastruktury potrzebnej do ich przetwarzania.
Nie oznacza to jednak, że każda firma zajmująca się web scrapingiem osiągnie podobną skalę albo że cały popyt na tego rodzaju usługi wynika z rozwoju AI.
Wycena pojedynczego przedsiębiorstwa nie jest też miarą wartości całego rynku.
Jakie boty AI odwiedzają strony internetowe?
Właściciel strony internetowej może zauważyć w logach serwera odwiedziny różnych robotów automatycznych. Część z nich należy do tradycyjnych wyszukiwarek, inne są powiązane z systemami sztucznej inteligencji.
W przypadku OpenAI oficjalna dokumentacja rozróżnia kilka mechanizmów dostępu do stron.
| Robot lub identyfikator | Główne zastosowanie |
|---|---|
| GPTBot | Pobieranie treści, które mogą być wykorzystywane do trenowania modeli AI OpenAI. |
| OAI-SearchBot | Odkrywanie treści na potrzeby funkcji wyszukiwania w ChatGPT. |
| ChatGPT-User | Dostęp do stron w ramach określonych działań inicjowanych przez użytkownika. |
Te identyfikatory nie oznaczają tego samego rodzaju aktywności.
Według dokumentacji OpenAI właściciel witryny może zezwolić robotowi OAI-SearchBot na dostęp do strony, a jednocześnie zablokować GPTBot. Pozwala to rozdzielić ustawienia dotyczące wyszukiwania od tych związanych z potencjalnym wykorzystaniem treści do trenowania modeli OpenAI.
Trzeba również pamiętać, że ChatGPT-User nie jest robotem służącym do regularnego indeksowania całego internetu. Może uzyskiwać dostęp do stron w związku z działaniem wykonywanym na żądanie użytkownika, a reguły robots.txt nie muszą mieć do takich żądań zastosowania.
Sama nazwa robota pojawiająca się w logach nie jest ostatecznym dowodem tożsamości podmiotu wykonującego połączenie. W przypadku szczegółowej analizy warto korzystać z oficjalnych informacji o zakresach adresów IP i metodach weryfikacji udostępnianych przez dostawców.
Jak kontrolować dostęp botów AI przez robots.txt?
Plik robots.txt pozwala właścicielowi witryny przekazywać robotom instrukcje dotyczące dostępu do wybranych zasobów.
Można w nim zdefiniować osobne reguły dla różnych identyfikatorów robotów. Dzięki temu nie trzeba automatycznie stosować takich samych ustawień do wszystkich systemów.
Przykładowa konfiguracja dopuszczająca OAI-SearchBot, ale blokująca GPTBot, może wyglądać następująco:
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: GPTBot
Disallow: /To przykład dotyczący konkretnych robotów OpenAI, a nie uniwersalny sposób konfigurowania dostępu dla wszystkich usług AI.
Reguły trzeba dopasować do całej istniejącej konfiguracji strony i pozostałych systemów, z których korzysta wydawca.
Ważne są też dwa ograniczenia.
Po pierwsze, robots.txt jest mechanizmem komunikowania zasad dostępu robotom przestrzegającym tego standardu. Nie stanowi fizycznej blokady strony ani zabezpieczenia przed nieautoryzowanym pobieraniem danych.
Po drugie, zablokowanie konkretnego robota nie oznacza automatycznie, że informacje z witryny nie mogą pojawić się w innych systemach, na przykład poprzez odnośniki zewnętrzne, inne źródła danych lub odrębne mechanizmy wyszukiwania.
Dlatego decyzja o dopuszczaniu botów powinna uwzględniać zarówno cele wydawcy, jak i charakter poszczególnych usług.
Googlebot i Google-Extended – czym różnią się te mechanizmy?
W przypadku Google ważne jest odróżnienie indeksowania stron na potrzeby wyszukiwarki od określonych zastosowań treści w systemach generatywnej AI.
Googlebot odpowiada za pobieranie zasobów na potrzeby wyszukiwania. Natomiast Google-Extended to osobny token kontroli w robots.txt, który nie jest niezależnym robotem wysyłającym żądania pod własną nazwą.
Google-Extended pozwala wydawcom zarządzać wybranymi sposobami wykorzystania ich treści związanymi z modelami Gemini oraz określonymi usługami korzystającymi z tych modeli.
Zgodnie z dokumentacją Google jego ustawienie nie wpływa na indeksowanie witryny w tradycyjnej wyszukiwarce Google ani nie jest sygnałem rankingowym.
Nie należy jednak mylić Google-Extended z ustawieniami dotyczącymi AI Overviews i AI Mode w wyszukiwarce Google.
Google wyjaśnia, że funkcje AI w wyszukiwaniu korzystają z istniejących mechanizmów Google Search. Do zarządzania dostępem robota indeksującego stosuje się reguły dla Googlebota, a do ograniczania prezentowanych fragmentów treści między innymi odpowiednie dyrektywy podglądu.
Przed wprowadzeniem blokad warto więc sprawdzić dokumentację konkretnej usługi, ponieważ jedna reguła nie musi działać w identyczny sposób we wszystkich produktach AI.
Pobranie strony przez AI nie oznacza jej cytowania
Jednym z najczęstszych nieporozumień dotyczących widoczności w systemach AI jest utożsamianie pobierania treści z jej późniejszym wykorzystaniem jako źródła odpowiedzi.
To różne zdarzenia, które należy analizować osobno.
| Zdarzenie | Co faktycznie oznacza? |
|---|---|
| Odwiedziny robota | System automatyczny wysłał żądanie do określonego zasobu. |
| Indeksacja | Treść została uwzględniona w indeksie danego systemu wyszukiwania. |
| Wykorzystanie informacji | System użył określonych danych podczas realizowania zadania lub przygotowywania odpowiedzi. |
| Cytowanie źródła | Odpowiedź zawiera przypis lub odnośnik do konkretnej publikacji. |
| Rekomendowanie marki | System wskazuje firmę, produkt lub usługę jako jedną z propozycji dla użytkownika. |
Żadne z tych zdarzeń nie musi automatycznie prowadzić do kolejnego.
Strona może być dostępna dla robota, a mimo to nie pojawić się w odpowiedzi AI. Może również zostać wykorzystana jako jedna z wielu informacji bez otrzymania widocznego odnośnika.
Tak samo wzmianka o marce nie jest równoznaczna z cytowaniem konkretnej strony internetowej.
Wydawcy analizujący widoczność w AI powinni oddzielnie monitorować dostęp robotów, obecność adresów URL w odpowiedziach, wzmianki o markach i rekomendacje produktów lub usług.
Co zrobić, aby artykuły miały większą szansę być wykorzystywane jako źródła w AI?
Nie istnieje jedna technika, która gwarantuje cytowanie strony przez ChatGPT, Gemini lub inne systemy AI.
Istnieją jednak podstawowe działania poprawiające dostępność techniczną i jakość informacyjną treści.
Zadbaj o dostępność ważnych informacji
Jeśli kluczowa treść jest niedostępna dla odpowiedniego robota, ukryta za wymagającą uwierzytelnienia częścią serwisu albo trudna do odczytania z powodu błędów technicznych, jej automatyczne przetwarzanie może być utrudnione.
Warto kontrolować poprawność kodów odpowiedzi serwera, indeksowanie stron, strukturę HTML i działanie zabezpieczeń przeciwbotowych.
Odpowiadaj na rzeczywiste pytania użytkowników
Treść powinna możliwie szybko wyjaśniać omawiane zagadnienie. Zamiast długiego, ogólnego wstępu warto przedstawić konkretną definicję, odpowiedź lub najważniejszy wniosek.
Nie oznacza to konieczności tworzenia sztucznej listy pytań i odpowiedzi do każdego artykułu. Odpowiedzi mogą naturalnie wynikać z dobrze zaplanowanych sekcji tematycznych.
Publikuj konkretne informacje i wskazuj ich źródła
Dane liczbowe powinny mieć określony kontekst: okres badania, wielkość próby, sposób pomiaru i pochodzenie informacji.
W przypadku prognoz należy oddzielać ustalone fakty od opinii ekspertów i przewidywań dotyczących przyszłości.
Tak przygotowany materiał jest bardziej użyteczny również dla czytelnika, który nie korzysta z systemów AI.
Dbaj o jednoznaczną identyfikację podmiotów
Gdy artykuł dotyczy przedsiębiorstwa, warto prawidłowo opisać jego specjalizację, branżę i rzeczywiste powiązania z innymi organizacjami.
Podobnie w przypadku osób należy zadbać o poprawne nazwisko, funkcję i kontekst zawodowy, aby nie mieszać informacji o różnych osobach.
Buduj logiczną strukturę serwisu
Nagłówki H1, H2 i H3, czytelna nawigacja oraz odpowiednie linkowanie wewnętrzne ułatwiają użytkownikom i systemom automatycznym odnajdywanie powiązanych informacji.
Warto również ograniczać niepotrzebne powtórzenia, dbać o spójność adresów URL i regularnie aktualizować materiały dotyczące zmieniających się zagadnień.
Google wyraźnie wskazuje, że w przypadku AI Overviews i AI Mode nadal znaczenie mają podstawowe praktyki SEO. Nie wymaga przy tym tworzenia specjalnych plików tekstowych dla AI ani dedykowanych znaczników strukturalnych, aby strona mogła pojawić się w tych funkcjach.
Eksperymentalne rozwiązania, takie jak dodatkowe formaty treści czy specjalne pliki przeznaczone dla modeli językowych, należy więc oceniać na podstawie własnych testów, a nie traktować jako obowiązkowy element optymalizacji.
Jak mierzyć widoczność witryny w systemach AI?
Właściciel strony, który chce analizować wpływ AI na swój serwis, powinien korzystać z kilku odrębnych źródeł informacji.
Logi serwera i dane CDN mogą pomóc zidentyfikować żądania przypisywane określonym robotom oraz sprawdzić, jakie adresy odwiedzały i jakie odpowiedzi otrzymywały.
Google Search Console dostarcza informacji o widoczności w wyszukiwarce Google, ale nie jest uniwersalnym raportem cytowań we wszystkich systemach AI. Google ujmuje ruch z funkcji AI Search w odpowiednich statystykach wyszukiwania.
Analityka ruchu może pokazywać przejścia z niektórych usług AI, jeżeli takie wizyty są właściwie identyfikowane. Nie pozwala jednak policzyć wszystkich przypadków, w których użytkownik zobaczył wzmiankę o stronie bez kliknięcia.
Monitorowanie odpowiedzi AI umożliwia sprawdzanie, czy konkretna domena lub publikacja pojawia się w odpowiedziach na wybrane pytania.
Wyniki ostatniej metody zależą jednak od narzędzia, wersji modelu, dostępności wyszukiwania, regionu, momentu wykonania testu i sposobu sformułowania pytania.
Odpowiedzi uzyskiwane przez API lub automatyczne systemy testujące nie muszą odpowiadać temu, co użytkownik zobaczy w zwykłym interfejsie ChatGPT, Gemini lub innego produktu.
Dlatego do oceny widoczności warto stosować powtarzalną metodologię, notować warunki pomiaru i oddzielać cytowania konkretnych adresów URL od samych wzmianek o marce.
Czy wydawcy mogą zabronić wykorzystywania swoich treści przez AI?
Odpowiedź zależy od rodzaju treści, sposobu ich wykorzystywania, właściwych przepisów i mechanizmów technicznych.
W Unii Europejskiej istotne znaczenie mają przepisy dotyczące eksploracji tekstów i danych, czyli text and data mining (TDM).
Artykuł 4 dyrektywy 2019/790 przewiduje określony wyjątek umożliwiający eksplorację legalnie dostępnych utworów i innych materiałów. Jednocześnie uprawnione podmioty mogą w odpowiedni sposób zastrzec swoje prawa. W przypadku treści udostępnionych publicznie w internecie znaczenie mają zastrzeżenia nadające się do odczytu maszynowego.
Artykuł 53 unijnego AI Act nakłada ponadto na dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia obowiązki dotyczące polityki przestrzegania prawa autorskiego oraz identyfikowania i respektowania odpowiednich zastrzeżeń praw.
Nie oznacza to jednak, że sam plik robots.txt rozstrzyga wszystkie kwestie prawne związane z wykorzystywaniem treści internetowych.
Techniczne zasady dostępu do strony, zastrzeżenia praw dotyczących eksploracji tekstów i danych oraz ochrona wynikająca z prawa autorskiego to zagadnienia powiązane, ale wymagające odrębnej analizy.
Wydawca powinien również pamiętać, że publiczne udostępnienie informacji nie oznacza automatycznie możliwości ich dowolnego komercyjnego wykorzystywania przez inne podmioty.
Nowy dylemat wydawców: większa widoczność czy większa kontrola nad treściami?
Rozwój wyszukiwarek i agentów AI tworzy dla serwisów internetowych nowy problem strategiczny.
Z jednej strony dostępność treści może umożliwiać pojawianie się publikacji w nowych kanałach wyszukiwania informacji. Z drugiej strony odpowiedzi generowane bezpośrednio w interfejsach AI mogą zmieniać sposób, w jaki użytkownicy docierają do źródeł.
Nie każdy kontakt użytkownika z informacją kończy się odwiedzinami strony, na której została ona pierwotnie opublikowana.
Wydawca musi więc odpowiedzieć sobie na kilka pytań:
- Czy zależy mu przede wszystkim na maksymalnej dostępności publikacji w systemach wyszukiwania?
- Czy chce ograniczać określone sposoby wykorzystania treści w trenowaniu modeli?
- Jaką wartość biznesową mają dla niego cytowania i wzmianki, jeśli nie przekładają się na ruch?
- Czy posiada unikalne dane, raporty lub materiały, które mogą stać się podstawą odrębnych modeli licencjonowania?
- Jak mierzyć korzyści z obecności w systemach AI bez utożsamiania ich z tradycyjnym SEO?
Nie ma jednej odpowiedzi właściwej dla wszystkich wydawców. Inne interesy może mieć niewielki blog, inne portal utrzymujący się z reklam, a jeszcze inne przedsiębiorstwo sprzedające dostęp do specjalistycznych baz danych.
W każdym przypadku ważne jest jednak świadome oddzielenie decyzji dotyczących indeksowania, trenowania modeli, udostępniania aktualnych informacji i komercyjnego wykorzystywania treści.
Przyszłość internetu w erze agentów AI
Rozwój agentów sztucznej inteligencji może zwiększać liczbę operacji wykonywanych automatycznie na podstawie danych pochodzących ze stron internetowych.
Systemy te mogą wyszukiwać oferty, porównywać parametry produktów, analizować raporty i przygotowywać zestawienia bez konieczności ręcznego odwiedzania każdej witryny przez użytkownika.
To tworzy nowe możliwości dla dostawców infrastruktury danych, ale jednocześnie zwiększa znaczenie jakości źródeł, praw do ich wykorzystywania oraz zasad identyfikowania autorów informacji.
Wydawcy nie powinni jednak zakładać, że sam wzrost liczby automatycznych zapytań oznacza większy ruch lub przychody z publikacji.
W gospodarce opartej na AI coraz ważniejsze staje się nie tylko tworzenie wartościowych treści, ale także kontrolowanie sposobu ich udostępniania, rozpoznawanie mechanizmów ich wykorzystania oraz odróżnianie pobrań, cytowań i rzeczywistych korzyści biznesowych.
Dla właścicieli stron internetowych punktem wyjścia pozostają solidne podstawy techniczne, wiarygodne informacje i świadoma strategia obecności w wyszukiwarkach oraz systemach sztucznej inteligencji. Żadna pojedyncza technika nie gwarantuje cytowania, ale lepsze zrozumienie infrastruktury AI pozwala podejmować bardziej racjonalne decyzje dotyczące przyszłości własnego serwisu.
Źródła i dokumentacja
- OpenAI – dokumentacja robotów internetowych i zasad dostępu do witryn.
- Google Search Central – AI features and your website.
- Google – dokumentacja robotów i tokenu Google-Extended.
- RFC 9309 – Robots Exclusion Protocol.
- Dyrektywa (UE) 2019/790 – przepisy dotyczące eksploracji tekstów i danych.
- AI Act – art. 53, obowiązki dostawców modeli AI ogólnego przeznaczenia.
- Warburg Pincus – informacja o inwestycji 130 mln USD w Oxylabs, lipiec 2026.
Artykuł opisuje publicznie udokumentowane mechanizmy techniczne i prawne według stanu na październik 2026 roku. Funkcjonowanie robotów, wyszukiwarek i usług AI może się zmieniać. Przed wprowadzaniem ograniczeń dostępu do strony należy sprawdzić aktualną dokumentację dostawcy i konsekwencje dla konkretnej witryny. Tekst nie stanowi indywidualnej porady prawnej.
Zostaw komentarz