Po co Twojej firmie raport GEO? Zbiorczy raport na podstawie analizy 400+ polskich firm
Średni GEO score: 40.6/100. 66% firm poniżej 50/100. 95% bez llms.txt. 5 sektorów: Telekomunikacja (39.5), E-commerce (42.3), Bankowość (47.1), Ubezpieczenia (41.7), Media (49.5). Żadna firma nie osiągnęła 80/100.
Telekomunikacja - średnia 39.5/100
- T-Mobile.pl (64/100): 73 FAQ z JSON-LD, ale brak llms.txt i przestarzały sitemap
- Orange.pl (63/100): Sitemap z 2022 roku (4 lata nieaktualny), brak Schema Product/Offer
- Plus.pl (Polkomtel) (49/100): WordPress z licznymi pluginami, brak FAQ, brak autorów
- Play.pl (P4) (42/100): Brak Schema, brak FAQ, minimalna treść edukacyjna
Scenariusz: Użytkownik pyta AI: "Ile kosztuje abonament z nielimitowanym internetem w Play?" - ChatGPT NIE cytuje play.pl - bo Play nie ma Schema Product/Offer na stronach ofertowych, treści są CTA-driven ("Kup teraz!") zamiast informacyjne. AI cytuje porównywarkicen.pl, telepolis.pl i Reddit. Użytkownik dostaje ceny sprzed 3 miesięcy.
Żaden z 4 operatorów nie osiąga progu "Dobry" (60+). Żaden nie formatuje treści w optymalnych blokach cytowalnych. Branża telecom jest masowo niewidoczna w AI-search.
E-commerce - średnia 42.3/100
- Allegro (62/100): DataDome blokuje crawlery AI na WAF, brak llms.txt
- Ceneo (52/100): Brak FAQ JSON-LD, CSR utrudnia indeksowanie
- Decathlon (52/100): Brak llms.txt, ograniczone Schema na produktach
- Zalando (52/100): Brak dedykowanych dyrektyw AI w robots.txt
- x-kom (48/100): React CSR - strona niewidoczna dla crawlerów AI, Cloudflare blokuje
- Answear (44/100): Brak reguł AI w robots.txt, słaby Schema
- Eobuwie (41/100): Brak danych strukturalnych, minimalna treść
- Empik (38/100): Brak llms.txt, brak FAQ, słaba cytowalność
- Media Expert (29/100): Krytycznie niski wynik - brak prawie wszystkich sygnałów GEO
Scenariusz: Użytkownik pyta AI: "Jaki laptop do pracy zdalnej do 4000 zł polecasz? Gdzie go kupić?" - ChatGPT rekomenduje modele laptopów, ale przy pytaniu "gdzie kupić" nie kieruje do x-kom ani Media Expert - bo ich strony renderują się po stronie klienta (CSR/React), a crawlery AI widzą pustą stronę. AI linkuje do recenzji YouTube i Ceneo.
Paradoks Allegro: Allegro uruchomiło Allegro GPT w ChatGPT (integracja API), ale jednocześnie jego WAF (DataDome) blokuje OAI-SearchBot. Allegro współpracuje z OpenAI - i jednocześnie blokuje jego crawlery.
Bankowość - średnia 47.1/100
- Santander (62/100): Lider - najlepszy Schema i FAQ, ale brak llms.txt
- mBank (54/100): Dobra baza treści, ale brak danych strukturalnych AI
- Pekao (52/100): Brak llms.txt, ograniczone FAQ
- Bank Millennium (49/100): Brak llms.txt, słaba cytowalność produktów finansowych
- BNP Paribas (49/100): Brak llms.txt, brak reguł AI w robots.txt
- PKO BP (49/100): Największy bank w PL, ale słaba widoczność AI
- Credit Agricole (42/100): Brak danych strukturalnych, minimalna treść
- Nest Bank (32/100): Krytycznie słaba widoczność AI
- Alior Bank (28/100): Brak prawie wszystkich sygnałów GEO
Scenariusz: Użytkownik pyta AI: "Który bank ma najlepsze konto osobiste bez opłat w 2026?" - ChatGPT podaje ogólne informacje o kontach, ale nie cytuje aktualnych warunków z banków - bo strony nie mają Schema Product/Offer na produktach bankowych. AI bazuje na artykułach porównywarkowych sprzed miesięcy (bankier.pl, money.pl).
PKO BP - największy bank w Polsce - ma wynik 49/100. Żaden bank nie ma pliku llms.txt. Żaden nie eksponuje warunków produktów finansowych w formacie czytelnym dla AI.
Ubezpieczenia - średnia 41.7/100
- Allianz (59/100): Najbliżej progu "Dobry", ale brak llms.txt
- UNIQA (41/100): Słaba cytowalność, brak FAQ JSON-LD
- Ergo Hestia (38/100): Brak danych strukturalnych na produktach
- PZU (38/100): Największy ubezpieczyciel PL, ale słaba widoczność AI
- Warta (33/100): Brak llms.txt, minimalne Schema
Scenariusz: Użytkownik pyta AI: "Jakie ubezpieczenie podróżne polecasz na wyjazd do Azji?" - ChatGPT wymienia PZU, Wartę i Allianz z nazwy - bo są duże i obecne na Wikipedii. Ale nie podaje szczegółów ofert (zakres, cena, wyłączenia), bo strony ubezpieczycieli nie eksponują tych danych w formacie czytelnym dla AI. Zamiast tego AI kieruje do rankomat.pl.
PZU - największy ubezpieczyciel w Polsce - ma wynik 38/100. AI "zna" markę, ale nie może zacytować konkretnej oferty. Decyzja zakupowa przechodzi do pośredników.
Media - średnia 49.5/100
- Onet.pl (63/100): Lider - rozbudowane dane strukturalne, SSR
- Benchmark.pl (61/100): Silna baza techniczna, dobre E-E-A-T
- Medonet (61/100): Dobre Schema medyczne, autorzy z credentials
- TVN24 (58/100): Dobra baza, ale brak llms.txt i plików AI
- Wirtualna Polska (57/100): Solidna baza, ale brak reguł AI w robots.txt
- Filmweb (52/100): Dobre Schema Movie/Review, ale brak llms.txt
- Pudelek (47/100): Słaba cytowalność, brak danych strukturalnych
- Gazeta.pl (42/100): Brak llms.txt, ograniczone Schema Article
- 90minut.pl (12/100): Krytycznie słaba widoczność AI
Scenariusz: Użytkownik pyta AI: "Co się dziś wydarzyło w Polsce? Podaj najważniejsze wiadomości." - ChatGPT cytuje Onet i TVN24 częściej niż inne portale - bo mają lepsze dane strukturalne (Schema Article, NewsArticle z autorami i datami). 90minut.pl z wynikiem 12/100 jest praktycznie niewidoczny: sportowe AI-search korzysta z ESPN i Goal.com zamiast z polskich źródeł.
Media mają najwyższą średnią (49,5/100). To naturalne - produkują dużo treści. Ale różnica między liderem (Onet 63) a ogonem rynku (90minut 12) jest ogromna.
Po co Twojej firmie raport GEO?
Zbiorczy raport na podstawie analizy 400+ polskich firm w 5 sektorach. Twarde dane. Realne problemy. Scenariusze użytkowników.
Kluczowy wniosek: Spośród 400+ przeanalizowanych polskich firm, żadna nie osiągnęła wyniku 80/100 w audycie GEO. Średni wynik to zaledwie 40,6/100. Polska gospodarka cyfrowa jest masowo nieprzygotowana na erę wyszukiwarek AI.
GEO decyduje o tym, czy Twoja marka jest widoczna w odpowiedziach ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot i Google AI Overviews. GEO jest dziś tym, czym SEO było w 2010 roku.
Najsłabiej zoptymalizowany sektor w polskim e-commerce
| Firma | Score | Kluczowy problem |
|---|---|---|
| T-Mobile.pl | 64 | 73 FAQ z JSON-LD, ale brak llms.txt i przestarzały sitemap |
| Orange.pl | 63 | Sitemap z 2022 roku (4 lata nieaktualny), brak Schema Product/Offer |
| Plus.pl (Polkomtel) | 49 | WordPress z licznymi pluginami, brak FAQ, brak autorów |
| Play.pl (P4) | 42 | Brak Schema, brak FAQ, minimalna treść edukacyjna |
"Ile kosztuje abonament z nielimitowanym internetem w Play?"
ChatGPT NIE cytuje play.pl - bo Play nie ma Schema Product/Offer na stronach ofertowych, treści są CTA-driven ("Kup teraz!") zamiast informacyjne. AI cytuje porównywarkicen.pl, telepolis.pl i Reddit. Użytkownik dostaje ceny sprzed 3 miesięcy.
Kluczowy wniosek: Żaden z 4 operatorów nie osiąga progu "Dobry" (60+). Żaden nie formatuje treści w optymalnych blokach cytowalnych. Branża telecom jest masowo niewidoczna w AI-search.
Paradoks: najwięcej transakcji online, słaba widoczność AI
| Firma | Score | Kluczowy problem |
|---|---|---|
| Allegro | 62 | DataDome blokuje crawlery AI na WAF, brak llms.txt |
| Ceneo | 52 | Brak FAQ JSON-LD, CSR utrudnia indeksowanie |
| Decathlon | 52 | Brak llms.txt, ograniczone Schema na produktach |
| Zalando | 52 | Brak dedykowanych dyrektyw AI w robots.txt |
| x-kom | 48 | React CSR - strona niewidoczna dla crawlerów AI, Cloudflare blokuje |
| Answear | 44 | Brak reguł AI w robots.txt, słaby Schema |
| Eobuwie | 41 | Brak danych strukturalnych, minimalna treść |
| Empik | 38 | Brak llms.txt, brak FAQ, słaba cytowalność |
| Media Expert | 29 | Krytycznie niski wynik - brak prawie wszystkich sygnałów GEO |
"Jaki laptop do pracy zdalnej do 4000 zł polecasz? Gdzie go kupić?"
ChatGPT rekomenduje modele laptopów, ale przy pytaniu "gdzie kupić" nie kieruje do x-kom ani Media Expert - bo ich strony renderują się po stronie klienta (CSR/React), a crawlery AI widzą pustą stronę. AI linkuje do recenzji YouTube i Ceneo.
Kluczowy wniosek: Paradoks Allegro: Allegro uruchomiło Allegro GPT w ChatGPT (integracja API), ale jednocześnie jego WAF (DataDome) blokuje OAI-SearchBot. Allegro współpracuje z OpenAI - i jednocześnie blokuje jego crawlery.
Najlepsza w zestawieniu, ale daleko od optimum
| Firma | Score | Kluczowy problem |
|---|---|---|
| Santander | 62 | Lider - najlepszy Schema i FAQ, ale brak llms.txt |
| mBank | 54 | Dobra baza treści, ale brak danych strukturalnych AI |
| Pekao | 52 | Brak llms.txt, ograniczone FAQ |
| Bank Millennium | 49 | Brak llms.txt, słaba cytowalność produktów finansowych |
| BNP Paribas | 49 | Brak llms.txt, brak reguł AI w robots.txt |
| PKO BP | 49 | Największy bank w PL, ale słaba widoczność AI |
| Credit Agricole | 42 | Brak danych strukturalnych, minimalna treść |
| Nest Bank | 32 | Krytycznie słaba widoczność AI |
| Alior Bank | 28 | Brak prawie wszystkich sygnałów GEO |
"Który bank ma najlepsze konto osobiste bez opłat w 2026?"
ChatGPT podaje ogólne informacje o kontach, ale nie cytuje aktualnych warunków z banków - bo strony nie mają Schema Product/Offer na produktach bankowych. AI bazuje na artykułach porównywarkowych sprzed miesięcy (bankier.pl, money.pl).
Kluczowy wniosek: PKO BP - największy bank w Polsce - ma wynik 49/100. Żaden bank nie ma pliku llms.txt. Żaden nie eksponuje warunków produktów finansowych w formacie czytelnym dla AI.
Branża zaufania publicznego niewidoczna w AI
| Firma | Score | Kluczowy problem |
|---|---|---|
| Allianz | 59 | Najbliżej progu "Dobry", ale brak llms.txt |
| UNIQA | 41 | Słaba cytowalność, brak FAQ JSON-LD |
| Ergo Hestia | 38 | Brak danych strukturalnych na produktach |
| PZU | 38 | Największy ubezpieczyciel PL, ale słaba widoczność AI |
| Warta | 33 | Brak llms.txt, minimalne Schema |
"Jakie ubezpieczenie podróżne polecasz na wyjazd do Azji?"
ChatGPT wymienia PZU, Wartę i Allianz z nazwy - bo są duże i obecne na Wikipedii. Ale nie podaje szczegółów ofert (zakres, cena, wyłączenia), bo strony ubezpieczycieli nie eksponują tych danych w formacie czytelnym dla AI. Zamiast tego AI kieruje do rankomat.pl.
Kluczowy wniosek: PZU - największy ubezpieczyciel w Polsce - ma wynik 38/100. AI "zna" markę, ale nie może zacytować konkretnej oferty. Decyzja zakupowa przechodzi do pośredników.
Najbliżej progu, ale też daleko od ideału
| Firma | Score | Kluczowy problem |
|---|---|---|
| Onet.pl | 63 | Lider - rozbudowane dane strukturalne, SSR |
| Benchmark.pl | 61 | Silna baza techniczna, dobre E-E-A-T |
| Medonet | 61 | Dobre Schema medyczne, autorzy z credentials |
| TVN24 | 58 | Dobra baza, ale brak llms.txt i plików AI |
| Wirtualna Polska | 57 | Solidna baza, ale brak reguł AI w robots.txt |
| Filmweb | 52 | Dobre Schema Movie/Review, ale brak llms.txt |
| Pudelek | 47 | Słaba cytowalność, brak danych strukturalnych |
| Gazeta.pl | 42 | Brak llms.txt, ograniczone Schema Article |
| 90minut.pl | 12 | Krytycznie słaba widoczność AI |
"Co się dziś wydarzyło w Polsce? Podaj najważniejsze wiadomości."
ChatGPT cytuje Onet i TVN24 częściej niż inne portale - bo mają lepsze dane strukturalne (Schema Article, NewsArticle z autorami i datami). 90minut.pl z wynikiem 12/100 jest praktycznie niewidoczny: sportowe AI-search korzysta z ESPN i Goal.com zamiast z polskich źródeł.
Kluczowy wniosek: Media mają najwyższą średnią (49,5/100). To naturalne - produkują dużo treści. Ale różnica między liderem (Onet 63) a ogonem rynku (90minut 12) jest ogromna.
| Sektor | Średnia | Lider | Najsłabszy | llms.txt |
|---|---|---|---|---|
| Media | 49.5 | Onet (63) | 90minut (12) | 0% |
| Banki | 47.1 | Santander (62) | Alior (28) | 0% |
| E-commerce | 42.3 | Allegro (62) | Media Expert (29) | 0% |
| Ubezpieczenia | 41.7 | Allianz (59) | Warta (33) | 0% |
| Telekomunikacja | 39.5 | T-Mobile (64) | Play (42) | 0% |
- -95% firm nie ma llms.txt - podstawowego pliku instrukcji dla AI. To jak brak sitemap w 2005.
- -Brak Schema Product/Service/Offer - AI nie może porównać ofert, cen ani warunków.
- -Treści sprzedażowe zamiast informacyjnych - AI cytuje fakty, nie CTA. Strony z "Kup teraz!" są pomijane.
- -WAF i CSR blokują crawlery - DataDome, Cloudflare i React CSR czynią strony niewidocznymi.
- -Brak autorów i E-E-A-T - AI preferuje źródła z ekspertami. Anonimowe treści są pomijane.
Sprawdź, co AI mówi o Twojej firmie
Raport AIVS™ pokaże Ci dokładnie, gdzie stoisz - i co naprawić, żeby wyszukiwarki AI zaczęły polecać Twoją firmę.
4 900 PLN netto · jednorazowo · realizacja 7 dni