Raport AI w Search Console 2026

Google Search Console ma osobne raporty widoczności w generatywnych funkcjach AI. Google ogłosił je 3 czerwca 2026, a w aktualizacji z 31 sierpnia potwierdził globalne udostępnienie. Dla właściciela sklepu to dodatkowe źródło wiedzy o stronach pokazywanych w wyszukiwarce — nie gotowy raport przychodu z AI. Ogłoszenie Google z aktualizacją wdrożenia.

Stan dokumentacji sprawdziliśmy 18 września 2026. Poniżej pokazujemy, jak przejść od raportu do decyzji o treści i jakich wniosków nie wyciągać bez dodatkowych danych.

AI Overviews i AI Mode w Search Console: co mierzymy?

Raport dla wyszukiwarki obejmuje wyświetlenia linków w AI Overviews i AI Mode. Możesz analizować strony, kraje, urządzenia i daty. Generatywne funkcje Discover mają osobny raport. Dane te pozostają też częścią ogólnego raportu skuteczności; nie należy dodawać obu zestawów do jednej sumy. Zakres nowego raportowania według Google.

Dokumentacja raportu Search opisuje wyświetlenia, nie kompletną ścieżkę od odpowiedzi AI do zamówienia. Większość danych stron przypisuje się do kanonicznych URL-i. Wykres i tabela mogą różnić się przez agregację według usługi albo strony. Przed porównaniem zapisz filtr i zakres, z którego korzystasz. Pomoc raportu Generative AI performance.

Dlaczego nie widzę raportu albo wyświetleń?

Brak danych może oznaczać zbyt małą liczbę wyświetleń w obsługiwanych funkcjach. Sprawdź też, czy analizujesz właściwą usługę GSC. Pusta tabela nie dowodzi, że sklep nie istnieje w żadnej odpowiedzi AI: raport dotyczy określonego zakresu Google, nie wszystkich asystentów. Ograniczenia raportu.

W ustawieniach Search Console dostępna jest kontrola Search generative AI, obejmująca włączenie, wykluczenie lub dziedziczenie ustawienia z nadrzędnej usługi. Wykluczenie dotyczy wskazanych funkcji generatywnych Google Search. Nie jest tym samym co noindex ani kontrolą trenowania modeli. Dokumentacja ustawienia i dziedziczenia.

Najpierw odczytaj bieżącą konfigurację i ustal jej właściciela. Zmiana ustawienia może być decyzją wydawcy dotyczącą wykorzystania treści. Nie jest rutynowym sposobem na „naprawienie” pustego raportu.

Jak analizować raport AI dla sklepu internetowego?

Zacznij od decyzji, którą chcesz podjąć. Przykład: czy poradnik o doborze produktu odpowiada na pytania klientów i prowadzi do odpowiedniej kategorii? Analizujesz wtedy konkretny URL i jego rolę w zakupie, nie globalny licznik widoczności.

1. Zapisz punkt startowy. Zanotuj daty, kraj, urządzenie, filtr strony i stan treści. Oznacz aktualizacje materiału.
2. Wybierz porównywalne okresy. Użyj pełnych tygodni i uwzględnij sezon oferty. Nie oceniaj dużej zmiany na podstawie pojedynczego dnia.
3. Sprawdź stronę w przeglądarce. Czy parametry, dostępność, tabela porównawcza i link do oferty są aktualne? Czy użytkownik mobilny potrafi wykonać następny krok?
4. Zapisz hipotezę. Na przykład: „poradnik nie wyjaśnia różnicy między wariantami, o którą pytają klienci”. Popraw właśnie tę odpowiedź.
5. Oceń warstwy osobno. Sprawdź widoczność AI, ogólny ruch z Google i zachowanie na stronie. Jednoczesna zmiana wartości nie dowodzi wspólnej przyczyny.

Przykład hipotetyczny: poradnik ma więcej wyświetleń AI, ale zamówienia stoją w miejscu. Sprawdź zgodność tematu z ofertą, dostępność polecanych produktów i przejście do kategorii. Sama obserwacja nie uzasadnia dopisania większej liczby słów ani obietnicy wzrostu sprzedaży.

Raport AI, GSC i GA4: jak nie pomieszać liczb?

Przy automatycznym raporcie nazwij źródło każdej kolumny. Ogólnego eksportu searchanalytics.query nie opisuj jako „wyświetlenia AI” tylko dlatego, że wybrałeś poradniki o sztucznej inteligencji. Obsługę raportu w API trzeba sprawdzić osobno; filtr tematyczny nie identyfikuje rodzaju wyniku wyszukiwania.

Jeśli dotąd oceniałeś cały ruch jednym CTR-em, zacznij od segmentacji raportu skuteczności GSC. Zapisuj ograniczenia pomiaru zamiast dopasowywać liczby do oczekiwanego wniosku.

Co warto poprawiać na stronie po analizie?

Google nadal wskazuje podstawy SEO, użyteczną treść i dostępność techniczną. Do kwalifikowania strony potrzebne są indeksacja i możliwość wyświetlenia fragmentu w Search; witryna musi też być uwzględniona w funkcjach generatywnych. Google nie wymaga specjalnego schema AI, pliku llms.txt ani dzielenia tekstu na sztuczne fragmenty. Aktualny przewodnik Google o funkcjach generatywnych.

W sklepie kandydatem do poprawy może być niejasna kompatybilność produktu, nieaktualny warunek dostawy albo poradnik odsyłający do pustej kategorii. Wybór pracy powinien wynikać z konkretnej luki. Dla danych produktowych pomocna będzie checklista Merchant Center na 2026.

Zapisz problem, zmianę i termin oceny. Jeśli potrzebna jest wspólna analiza treści, indeksacji i architektury kategorii, sprawdź zakres SEO sklepu internetowego. Raport AI może wskazać strony do przejrzenia; decyzja o zmianie wymaga sprawdzenia potrzeb klientów i jakości odpowiedzi.