Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
Pytanie z tytułu słyszę ostatnio na każdym spotkaniu i zwykle jest zadane tonem, który sugeruje, że odpowiedź jest już znana, a ja mam tylko potwierdzić. Muszę więc zacząć od czegoś niepopularnego: nikt tego nie wie, a liczba trzydziestu procent nie pochodzi z żadnego pomiaru na polskim rynku.
To nie jest wykręt. To realne ograniczenie, z którym pracuję. Generatywne wyniki Google nie działają w Unii Europejskiej, więc nie mam ani jednego konta, w którym mógłbym cokolwiek zmierzyć. Wszystko, co da się dziś zrobić, to poskładać prognozy, obserwacje z rynków testowych i wnioski z podobnych zmian z przeszłości — i jasno powiedzieć, gdzie kończy się wiedza.
Poniżej robię dokładnie to. Bez straszenia i bez uspokajania, bo obie te postawy prowadzą do złych decyzji budżetowych.
Warto poświęcić chwilę na źródło, bo w tej dyskusji cytowane liczby żyją własnym życiem.
Konkretny, sprawdzalny punkt odniesienia jest jeden i pojawił się dziewięć dni temu: prognoza Gartnera mówiąca, że do 2026 roku wolumen zapytań w tradycyjnych wyszukiwarkach spadnie o dwadzieścia pięć procent, a część zapytań przejmą asystenci i czaty. To ostrożniej sformułowane, niż brzmi w nagłówkach, i mówi o wolumenie zapytań, nie o ruchu na konkretnej stronie.
Trzydzieści procent to najczęściej zaokrąglenie w górę tej prognozy albo liczba z branżowych analiz opartych na zrzutach ekranu z rynków, gdzie generatywne wyniki są testowane. Bywa też wynikiem prostego rachunku: skoro podsumowanie zajmuje górę ekranu, to organiczne wyniki spadają o tyle miejsc, a spadek pozycji przekłada się na taki a taki spadek kliknięć.
Każde z tych źródeł jest czymś innym niż pomiar. Prognoza analityczna, obserwacja jakościowa i szacunek na podstawie układu strony mogą się mylić w dowolną stronę — także tę optymistyczną.
Ta różnica ma praktyczne konsekwencje, dlatego uparcie ją podkreślam.
Prognoza rynkowa mówi o średniej w skali całego rynku, w oderwaniu od tego, jak wygląda konkretna witryna, jej struktura ruchu i konkurencja w jej niszy. Przełożenie średniej na jedną stronę jest tym samym błędem, co przewidywanie wyniku kampanii na podstawie średniej stawki w branży. Zdarza się, że jest blisko, ale to zbieg okoliczności, nie metoda.
Do tego dochodzi kwestia horyzontu. Prognoza mówi o roku 2026, a więc o skumulowanym efekcie wielu zmian: nie tylko generatywnych wyników w Google, ale też rosnącego udziału czatów, zmian nawyków młodszych użytkowników i innych rzeczy, których dziś nie umiemy rozdzielić. Odniesienie tej liczby do zmiany, która nastąpi w jednym kwartale, jest nadużyciem.
W rozmowie z klientem formułuję to więc tak: spadek ruchu z wyszukiwarki w perspektywie kilku lat jest prawdopodobny, jego skala jest nieznana, a wpływ na daną witrynę zależy od rzeczy, które możemy policzyć już teraz.
Największy problem z pytaniem „czy ruch spadnie o trzydzieści procent” polega na tym, że traktuje ruch jako jednorodną masę.
Tymczasem w każdym serwisie, który prowadzę, ruch z wyszukiwarki dzieli się na fragmenty o zupełnie różnej odporności. Wejścia na hasła z nazwą marki są praktycznie odporne — nikt nie potrzebuje wygenerowanego podsumowania, żeby trafić na stronę, której szuka. Wejścia na strony produktowe i usługowe z jasną intencją zakupu również, bo podsumowanie nie sprzeda produktu ani nie wyceni usługi.
Zupełnie inaczej wygląda to przy tekstach odpowiadających na proste, zamknięte pytania. Tam wartość dla użytkownika sprowadza się do jednej informacji, a każdy element wyników, który tę informację pokazuje na miejscu, zabiera kliknięcie. Ten mechanizm nie jest nowy i o tym za chwilę.
Jeżeli więc ktoś ma serwis, w którym osiemdziesiąt procent wejść pochodzi z krótkich pytań poradnikowych, jego ryzyko jest nieporównywalnie większe niż ryzyko sklepu żyjącego z zapytań produktowych. Jedna średnia zaciera właśnie tę różnicę, czyli to, co jedyne jest w tej sprawie użyteczne.
Wyszukiwarka zabierała kliknięcia stronom wielokrotnie i mamy z tego pewne doświadczenie.
Wyróżnione fragmenty odpowiedzi, panele wiedzy, karuzele, bloki z pytaniami, wyniki lokalne z mapą, kalkulatory i konwertery wbudowane w wyniki — każda z tych zmian oznaczała, że część zapytań kończy się bez wejścia na stronę. Za każdym razem pojawiały się też prognozy końca ruchu organicznego i za każdym razem okazywało się, że efekt jest bardzo nierówny: druzgocący dla stron o wąskiej, prostej treści, słabo odczuwalny dla tych, które oferowały coś ponad odpowiedź.
Z tych epizodów wyciągam dwie lekcje. Pierwsza: strony tracące najwięcej to zwykle te, których jedyną przewagą było pierwsze miejsce na proste pytanie. Druga: część utraconego ruchu nie była nigdy wartościowa — kliknięcia, które kończyły się po trzech sekundach, nie przekładały się na nic poza statystyką.
Nie twierdzę, że tym razem będzie identycznie, bo skala może być inna. Twierdzę, że mechanizm jest znany i że sposób przygotowania też jest znany.
Zamiast dyskutować o średnich, wolę policzyć konkret. Zajmuje to jeden wieczór i daje odpowiedź na pytanie z tytułu w wersji, która ma sens: ile mojego ruchu jest zagrożone.
Postępuję tak. Eksportuję zapytania z konsoli wyszukiwania za ostatni rok i przypisuję każde do jednej z grup: marka, transakcyjne, lokalne, poradnikowe złożone, poradnikowe proste, definicyjne. Potem sumuję kliknięcia w każdej grupie i liczę jej udział w całości. Grupy „definicyjne” i „poradnikowe proste” traktuję jako ekspozycję na ryzyko.
Na koniec robię trzy scenariusze dla tej ekspozycji: utrata jednej czwartej, połowy i trzech czwartych. Nie dlatego, że znam prawdopodobieństwo któregokolwiek, ale dlatego, że dopiero taki widełkowy rachunek pozwala odpowiedzieć na pytanie biznesowe — czy w najgorszym wariancie wynik firmy się chwieje, czy jest to strata, którą przełknie bez zmiany planów.
Efekt jest zwykle uspokajający dla sklepów i niepokojący dla serwisów treściowych. To znacznie użyteczniejsza informacja niż jakikolwiek procent z nagłówka.
Lista jest krótka i nudna, bo wszystkie te rzeczy warto robić niezależnie od generatywnych wyników.
Czego na tej liście nie ma: masowego dopisywania treści, przebudowy serwisu pod hipotetyczny format wyników i inwestycji w narzędzia obiecujące pomiar czegoś, co u nas nie działa.
To osobna umiejętność i przyznaję, że nauczyłem się jej najpóźniej.
Nie próbuję już odpowiadać na pytanie o trzydzieści procent ani go potwierdzać. Zamiast tego pokazuję rachunek ekspozycji na własnych danych klienta i trzy scenariusze. Wtedy rozmowa przestaje dotyczyć przewidywania przyszłości, a zaczyna dotyczyć decyzji: czy przy takiej strukturze ruchu warto teraz przenieść część budżetu z treści poradnikowych na coś innego.
Mówię też wyraźnie, czego nie wiem, bo alternatywa jest gorsza. Specjalista, który dziś obiecuje konkretną liczbę, będzie się z niej tłumaczył za rok — niezależnie od tego, czy okaże się za wysoka, czy za niska.
I ostatnia rzecz, która wbrew pozorom nie jest pocieszeniem, a argumentem: Google nadal potrzebuje stron. Podsumowanie musi mieć z czego powstać, a odesłanie użytkownika dalej jest częścią modelu, na którym opiera się cały biznes reklamowy tej firmy. To nie gwarantuje utrzymania ruchu na obecnym poziomie, ale sprawia, że scenariusz zerowego ruchu organicznego — który też słyszę — traktuję jako mało prawdopodobny.
Używamy plików cookies, aby ułatwić Ci nawigację oraz wykonywanie określonych funkcji. Szczegółowe informacje o wszystkich plikach cookies znajdziesz w każdej kategorii zgody poniżej.
Pliki cookies oznaczone jako "Niezbędne" są przechowywane w Twojej przeglądarce, ponieważ są one kluczowe dla zapewnienia podstawowych funkcji strony.
Używamy również plików cookies firm trzecich, które pomagają nam analizować, w jaki sposób korzystasz z tej strony, zapamiętują Twoje preferencje oraz dostarczają treści i reklamy odpowiednie dla Ciebie. Te pliki cookies będą przechowywane w Twojej przeglądarce tylko za Twoją uprzednią zgodą.
Możesz zdecydować, czy chcesz włączyć lub wyłączyć niektóre bądź wszystkie te pliki cookies, jednak wyłączenie niektórych z nich może wpłynąć na Twoje doświadczenia podczas przeglądania strony.
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __cf_bm | 13 minutes | Cloudflare bot management — distinguishes humans from bots. |
| rc::* | Persistent | Google reCAPTCHA — localStorage holding anti-bot challenge state. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| wpEmojiSettingsSupports | Session | WordPress — sessionStorage flag caching whether the browser can render emoji (feature detection). |
| ytidb* | Persistent | YouTube — IndexedDB storing playback/search state for embedded videos. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| _ga_* | 400 days | Google Analytics 4 — persists session state per property. |
| _ga | 400 days | Google Analytics — distinguishes unique users via a client id. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| NID | 183 days | Google — stores preferences for personalized ads. |
| fr | 90 days | Meta — encrypted Facebook id and browser id for ads. |
| _gcl_au | 90 days | Google AdSense/Ads — experiments with advertising efficiency (conversion linker). |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __Secure-YNID | 180 days | |
| YSC | Session | |
| __Secure-ROLLOUT_TOKEN | 180 days | |
| VISITOR_INFO1_LIVE | 180 days | |
| VISITOR_PRIVACY_METADATA | 180 days | |
| datr | 400 days | |
| sb | 400 days | |
| wd | 7 days |