Strony „co to jest…” i odpowiedzi AI: utracone kliknięcia czy popyt Baza wiedzy banku: wizyty −24%, popyt −13%, widoczność w Yandex rośnie. Co to dowodzi, a czego nie

W skrócie

• Jeśli wizyty spadają znacznie szybciej niż popyt, a widoczność i pozycje się utrzymują, prawdopodobnie zmienia się udział kliknięć. Tutaj: wizyty −24%, popyt −13%, widoczność w Yandex w górę, widoczność w Google umiarkowanie w dół.
• To sygnał, a nie dowód. W danych nie ma bezpośredniego pomiaru CTR dla zapytań z blokiem i bez niego, a najostrzejszy spadek w sekcji (−73%) najprawdopodobniej tłumaczą popyt i wydarzenie informacyjne; czy efekt AI został wyodrębniony, z tych danych nie widać.
• Wielkość efektu trzeba zmierzyć na własnych zapytaniach: 20–30 zapytań, datowany zapis, czy blok się pojawia, CTR porównany przy równej pozycji. Cudze badania dają kierunek, a nie liczbę dla konkretnego serwisu.

Sygnał: wizyty spadają szybciej niż popyt, widoczność w Yandex rośnie, w Google umiarkowanie spada

Trzy wskaźniki składają się na jeden obraz. Wizyty spadają o 24%, popyt na zapytania sekcji o 13%, a indeks widoczności śledzonych zapytań rośnie w Yandex i nieznacznie spada w Google.

Jeśli widoczność i pozycje się utrzymują, a kliknięcia odpływają szybciej niż popyt, przyczyn może być kilka: blok z odpowiedzią w wynikach, zmiany wśród sąsiednich widżetów, przetasowania w top 10. Dane ich nie rozdzielają.

Indeks widoczności jest liczony przez rank tracker, który ustala metodę. W tych danych nie ma CTR na poziomie zapytań, więc wniosek pozostaje „zgodny z danymi”, a nie „udowodniony”. O tym, jak wyświetlenia AI pokazują się w Search Console, zob. przewodnik o wyświetleniach AI w Google.

Które strony tracą najwięcej

Strony z definicjami tracą w różnym stopniu. Najostrzejszy spadek dotyczy strony powiązanej z wiadomościami; najprawdopodobniej tłumaczy go skok informacyjny, a efekt AI nie jest w tych danych wyodrębniony (następna sekcja).

Rozpiętość od −21% do −73% pokazuje, że przyczyna nie jest jedna.

Przypadek „indeksacji”: popyt i wydarzenie tłumaczą spadek, efekt AI nie jest wyodrębniony

Największy spadek w sekcji dotyczył ogólnego zapytania, które może odnosić się do emerytur lub do wynagrodzeń. W kwietniu nastąpił skok popytu napędzany wiadomościami i serwis dostał dodatkowe kliknięcia. W maju popyt spadł po kwietniowym skoku.

• wyświetlenia tego zapytania w Google spadły w maju o 358 tys. wobec kwietnia;
• średnia pozycja poprawiła się z 4,4 do 3,2;
• zatem kliknięcia odeszły razem z popytem, a nie z powodu pozycji.

Wniosek: zanim zostanie obwiniony blok AI, należy wydzielić strony wydarzeniowe. Powinny być oceniane według własnego kalendarza (strony powiązane z terminami i wydarzeniami), a nie według średniej sekcji informacyjnej.

Co pokazują badania na świecie

Oba źródła zgadzają się co do kierunku. Żadne nie mówi, ile kliknięć tracą konkretne definicje bankowe na rosyjskojęzycznej stronie wyników.

Jak zmierzyć efekt na własnych danych

1. Wybrać 20–30 zapytań definicyjnych, dla których istnieją strony.
2. Tego samego dnia, dla tego samego regionu i języka zapisać, czy pojawia się blok z odpowiedzią. Powtarzać co tydzień.
3. W Search Console wziąć CTR tych zapytań i porównać „blok jest” z „brak bloku” przy równej średniej pozycji.
4. Zestawić to z popytem na te same zapytania, aby spadku popytu nie wziąć za utracone kliknięcia.
5. Zapytania związane z wydarzeniami oznaczyć osobno i wyłączyć.

Czy odpowiedź „zjadła” stronę z definicją: sprawdzenie w sześciu pytaniach

Odpowiedz „tak”, „nie” lub „nie wiem” dla jednej strony lub grupy. Odpowiedzi „tak” to sygnały kliknięć utraconych na rzecz odpowiedzi w wynikach.

To własna skala robocza tej analizy, a nie standard branżowy. Każda odpowiedź „nie wiem” sprawia, że strona pokazuje „Luki pozostają” i wstrzymuje werdykt: przed wnioskowaniem należy zamknąć lukę.

Co zrobić ze stronami z definicjami

1. Podzielić strony na wydarzeniowe i stałe i nie mieszać ich w jednej ocenie.
2. Dla stałych zmierzyć CTR z blokiem odpowiedzi i bez niego przy równej pozycji.
3. Nie usuwać definicji automatycznie: sprawdzić, czy prowadzą czytelnika dalej do kalkulatora lub produktu.
4. Dodać to, czego brakuje w bloku z odpowiedzią: obliczenie, warunki produktu, porównanie, datę i źródło dla stawek.
5. Nie oczekiwać, że znaczniki FAQ lub dane strukturalne gwarantują wpływ na kliknięcia: w tych danych nie było to mierzone.

Powiązane analizy

• Główne badanieRuch organiczny banku spadł o jedną trzecią: co to wyjaśnia, a co nieBadanie na danych dużego banku: siedem hipotez, weryfikacja każdej i powiązane analizy

Pytania i odpowiedzi

Źródła i metodologia

1. Pew Research Center: użytkownicy Google rzadziej klikają w linki, gdy pojawia się podsumowanie AI — 8% i 15%, USA, marzec 2025
2. Ahrefs: AI Overviews ograniczają liczbę kliknięć (aktualizacja) — CTR według pozycji, korelacja
3. Pomoc Search Console: wyświetlenia, pozycja i kliknięcia — jak liczone są wyświetlenia i CTR
4. Dane wewnętrzne sekcji informacyjnej dużego banku (2025–2026)

Metoda: dane jednej sekcji informacyjnej dużego banku, maj 2025, kwiecień i maj 2026. Wartości są zanonimizowane: liczby bezwzględne zmieniono i zaokrąglono, a zmiany względne przeliczono na podstawie podanych liczb. Brak bezpośredniego pomiaru CTR na poziomie zapytań, stąd wniosek „zgodny z danymi”. Stan na 23 paź 2026.