Na jakie podstrony odsyłają użytkowników LLM-y? Analiza badań

Użytkownicy narzędzi AI nie trafiają na strony przypadkowo. Wiedzeni podpowiedziami LLM-ów, koncentrują się na konkretnych typach podstron związanych z podejmowaniem decyzji zakupowych. Analiza 1,96 mln sesji ze źródłem zidentyfikowanym jako LLM, przedstawiona przez amerykańsko-chilijską agencję SEO Previsible.io, pokazuje, że niektóre kategorie stron przyciągają ruch AI nawet 9-krotnie częściej niż średnia witryny. Warto więc przyjrzeć się, na jakie podstrony odsyłają użytkowników LLM-y generujące ruch.

Podstrony z cennikami przyciągają ruch z AI. Gdzie jeszcze lądują użytkownicy?

Tym razem jeszcze przed standardową prezentacją danych warto zwrócić uwagę na zagadnienie metodologiczne, a konkretnie wytłumaczyć główną metrykę używaną przez twórców badania. Analiza skupia się na „penetracji AI”. Metryka ta mówić ma, jaki procent całkowitego ruchu strony pochodzi z LLM. Średnia penetracja dla wszystkich analizowanych witryn wyniosła 0,13%, czyli około 1 sesja na 769.

Mimo pozornie niskiej wartości zagregowanej, analiza według typu strony i branży pokazuje, że ruch AI koncentruje się na stronach związanych z decyzjami zakupowymi, co czyni go znacznie bardziej wartościowym niż sugeruje surowa liczba. Przyjrzyjmy się więc konkretnym liczbom prezentowanym w badaniu.

Pod względem penetracji AI (czyli procentowego udziału ruchu z AI w całkowitym ruchu danego typu strony) zdecydowanie dominują strony decyzyjne:

Strony branżowe (industry pages): 1,14% penetracji AI – 9x więcej niż średnia witryny
Strony narzędzi (tools pages): 0,95% penetracji – 7x więcej
Strony blogowe: 0,91% penetracji – 7x więcej
Strony podcastów: 0,58% penetracji – 4,5x więcej
Cenniki (pricing pages): 0,46% penetracji – 3,5x więcej
Średnia witryny: 0,13% penetracji (punkt odniesienia)

David Bell, co-founder Previsible.io omawiający wyniki badania, słusznie zwraca uwagę na jedną konkretną kategorię, czyli cenniki. Mimo że zazwyczaj stanowią zaledwie jedną stronę na witrynę, według analizy przyciągnęły one 40 756 sesji AI w ciągu 13 miesięcy, co stanowi 4,3% całego ruchu AI. W przeliczeniu na pojedynczy adres URL, cenniki należą do najbardziej „gęstych” pod kątem AI powierzchni w całym zbiorze danych. Użytkownicy pytający AI „ile kosztuje [produkt]” lub „znajdź [usługę] w budżecie X” trafiają na cenniki z już uformowaną intencją zakupową.

Rozkład ruchu wygląda inaczej, gdy liczymy surową liczbę sesji. Pod tym względem dominują strony, których jest po prostu więcej.

Strony wyszukiwania (search pages): 324 204 sesje (34,2% całego ruchu AI).
Blogi: 135 526 sesji (14,3%).
Strony produktowe: 56 926 sesji (6,0%).
Cenniki: 40 756 sesji (4.3%).
Pomoc techniczna: 35 789 sesji (3.8%).

Jako że w powyższych danych dotyczących sesji brakuje ponad 600 000 z deklarowanych przebadanych sesji (około 35%), ciekawi mnie , gdzie się podziały. Na moje zapytanie otrzymałem od autorów badania następującą wiadomość: You are correct that the category pages have a different count. We did not include all classifications of pages in that breakdown, and there is a good portion that remain unclassified.

SaaS bada, e-commerce kupuje. Różne branże, różne ścieżki w AI

Bardzo fajnym elementem analizy wyników jest podział typów strony na branże. Z tych konkretnych danych wynika, że struktura ruchu przychodzącego mocno się różni i chyba dość trafne jest wyciąganie z tego wniosków co do zachowania i potrzeb użytkowników samych LLM-ów.

W przypadku SaaS trzy główne punkty lądowania to: strony wyszukiwania (41,9% ruchu AI), blogi (19,9%) i cenniki (16,4%). Łącznie te trzy kategorie odpowiadają za 78,2% ruchu AI w SaaS. To tradycyjna ścieżka badawcza – użytkownicy najpierw eksplorują możliwości, czytają treści edukacyjne, a dopiero potem sprawdzają ceny.
E-commerce działa zupełnie inaczej. 41,1% ruchu AI trafia bezpośrednio na strony produktowe, następnie na wyszukiwanie (19,4%) i blogi (16,6%). Łącznie 77,1% ruchu. Użytkownicy pytający AI o „najlepsze buty do biegania dla płaskostopia” otrzymują bezpośrednie linki do produktów – intencja zakupowa jest już uformowana przed wejściem na stronę.
W finansach dominuje podejście edukacyjne: kursy (34,1%), strony kursów (14,5%) i przewodniki (14,2%) stanowią 62,8% ruchu AI. Kupujący usługi finansowe najpierw chcą się uczyć, zanim zdecydują się na zakup.
Branża zdrowotna (YMYL) koncentruje się na weryfikacji wiarygodności: strony „O nas” przyciągają 38,8% ruchu AI, wyszukiwanie 27,8%, a blogi 13,0% (łącznie 79,6%). Użytkownicy najpierw sprawdzają, komu mogą zaufać, zanim zaangażują się w treści.
W sektorze prawnym 72,2% ruchu trafia na strony funkcjonalne: aplikacje (26,4%), lokalizacje (25,1%) i kontakt (20,7%). Zapytania prawne są zorientowane na pozyskanie usługi. Użytkownicy przychodzą z konkretnym problemem i szukają natychmiastowego rozwiązania (chociaż nie do końca rozumiem, co w tym konkretnym kontekście oznacza kategoria „Apps”).

Swoją drogą pokazuje to również, że istotne jest śledzenie zarówno badań dotyczących źródeł dla odpowiedzi LLM, co dostrzec można na przykładzie e-commerce. O ile ostateczne podpowiedzi faktycznie kierują użytkownika do konkretnych produktów, tak do budowania polecajki system równie mocno wykorzystuje search pages czy budowane taksonomie. Tak przynajmniej podpowiada mi lista źródeł wyciągnięta z bookmarkletu do pobierania fan-out queries:

Źródła dla zapytań produktowych w ChatGPT

Jeżeli mówimy już o e-commerce, to innym ciekawym wątkiem opisywanym w analizie jest spory wzrost penetracji AI w okresie zakupowym. Zwiększyła się ona dziesięciokrotnie, z 0,02% w listopadzie 2024 do 0,21% w listopadzie 2025. Nota bene w innym miejscu opracowania pada co do listopada 2025 w e-commerce liczba 0,19%, którą potwierdza również jeden z wykresów, ale ostatecznie poruszamy się w granicach 0,2% w najbardziej gorącym sezonie. Czyli, słowami Chandlera Binga: It’s small. It’s tiny. It’s petite. It’s wee.

Więcej tego ruchu wykazują strony firm z branż YMYL. Badanie mówi o następującym stopniu penetracji sesji z LLM-ów w listopadzie:

Prawo: wzrost z 0,08% do 0,95% rok do roku
Finanse: wzrost z 0,49% do 1,43% rok do roku
Zdrowie: wzrost z 0,20% do 0,48% rok do roku

Trochę więcej, ale nadal niewiele. Skąd jednak ruch ten przychodzi, jeśli już użytkownik LLM-a trafia na stronę?

ChatGPT dominuje z 84% sesji

Spośród 1,96 mln sesji LLM zarejestrowanych między listopadem 2024 a listopadem 2025 w datasecie zebranym przez Previsible.io, ChatGPT wygenerował zdecydowaną większość ruchu. Interesujące jest jednak także przyrost sesji rok do roku.

Podział ruchu AI według źródeł:

ChatGPT: 1 653 453 sesje (84,2% udziału) – wzrost 3,26x rok do roku (+226%)
Perplexity: 169 614 sesji (8,6% udziału) – wzrost 1,15x (+15%)
Gemini: 88 756 sesji (4,5% udziału) – wzrost 1,34x (+34%)
Copilot: 40 391 sesji (2,1% udziału) – wzrost 25,2x (+2 419%)
Claude: 11 330 sesji (0,6% udziału) – wzrost 12,8x (+1 180%)

ChatGPT osiągnął szczyt w październiku 2025 z 204 352 sesjami, co stanowi 4,29-krotny wzrost w stosunku do listopada 2024. To ugruntowało pozycję ChatGPT jako domyślnego interfejsu dla odkrywania treści przez AI. Mimo małych obecnych wolumenów, wrażenie robi eksplozywne tempo wzrostu Copilota i Claude’a. Dziwią z kolei niewielkie wolumeny i wzrosty dla Gemini, szczególnie w perspektywie ostatniego skoku miesięcznej liczby aktywnych użytkowników o 30% od sierpnia do listopada 2025 roku.

O badaniu Previsible: 1,96 mln sesji LLM z 12 miesięcy

Raport „2025 State of AI Discovery” został przeprowadzony przez Previsible, firmę zajmującą się konsultingiem SEO i badaniami nad przyszłością wyszukiwania. Badanie analizuje dane z rzeczywistych witryn internetowych w różnych branżach, mierząc wpływ AI na sposób, w jaki użytkownicy odkrywają i angażują się w treści online.

Parametry badania:

Wielkość próby: 1 963 544 sesji ze źródłem zidentyfikowanym jako LLM.
Okres badania: listopad 2024 – listopad 2025 (12 miesięcy).
Branże objęte badaniem: SaaS, e-commerce, finanse, prawo, zdrowie, wydawnictwa.
Źródła AI: ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, Claude.
Metodologia: Analiza rzeczywistego ruchu z narzędzi AI na witrynach klientów Previsible, z pomiarami penetracji AI (procent ruchu AI w całkowitym ruchu) oraz rozkładu według typu strony i branży.

Oczywiście mocno zachęcam do zapoznania się z pełnym opracowaniem źródłowym, a także dokonania własnej analizy oraz wyciągnięcia z niej wniosków. Mój jest taki, że rzeczywisty wolumen ruchu z LLM-ów stoi póki co na tak niskim poziomie, że nawet w przypadku teoretycznie lepszej konwersji (czego nie jesteśmy jednak w stu procentach pewni) niekoniecznie jest o co walczyć. To jednak stan na początek 2026 roku i w przyszłości wiele może się w tym zakresie zmienić.

Źródło:

2025 State of AI Discovery Report: What 1.96 Million LLM Sessions Tell Us About the Future of Search

Te artykuły powinny Cię zainteresować

O autorze

Nazywam się Michał Małysa i od wielu lat zajmuję się zawodowo SEO oraz analizą treści, a od 2023 roku w zakres moich obowiązków i zainteresowań dość naturalnie weszło AI. Na stronie MałySEO porządkuję wiedzę o pozycjonowaniu stron internetowych, AI Search oraz działaniu LLM-ów. Prowadzę również MałySEO Newsletter, do którego subskrypcji serdecznie Cię zachęcam na podstronie najlepszego w Polsce newslettera SEO.

Jako że przygotowanie materiałów do MałySEO Newslettera oraz na bloga zajmuje nieco czasu, może zaświtać Ci w głowie dość miły z mojej perspektywy pomysł drobnego rewanżu. Jeżeli uznasz, że lektura tego wpisu była dla Ciebie czymś więcej, niż tylko szybkim odklepaniem randomowej internetowej treści, możesz postawić mi kawkę na buycoffee.to. Z góry dziękuję!

Jeżeli z jakiegoś powodu potrzebujesz się ze mną skontaktować, wyślij mail na adres kontakt[at]michalmalysa.pl