Gemini 3 w AI Overviews – mechanizm działania, wpływ na SEO i lista optymalizacji treści

Definicja: Gemini 3 w AI Overviews to architektura generatywna Google Search oparta na modelu Gemini 3 Pro, wdrożona globalnie 27 stycznia 2026 jako domyślny silnik odpowiedzi podsumowujących, działająca na trzech mechanizmach: rozszerzonego query fan-out, dynamicznego układu odpowiedzi generatywnego UI oraz wielomodalnej selekcji i oceny źródeł.

Ostatnia aktualizacja: 2026-02-27

Szybkie fakty

• Google wdrożył Gemini 3 jako domyślny model AI Overviews globalnie 27 stycznia 2026 roku, po raz pierwszy wprowadzając najnowszy model Gemini do Search w dniu premiery modelu.
• Po wdrożeniu Gemini 3 odnotowano bug: 46% domen utraciło cytowania w AI Overviews, a 10,63% odpowiedzi AI Overviews nie zawierało żadnych źródeł zewnętrznych.
• Obecność AI Overviews napędzanych Gemini 3 redukuje CTR strony organicznej o 35–61% dla fraz objętych odpowiedzią podsumowującą.

Gemini 3 w AI Overviews zmienia sposób budowania odpowiedzi podsumowujących — nowy model generuje dynamiczne układy treści zamiast statycznych bloków, przy jednoczesnym rozszerzeniu zakresu przeszukiwanych źródeł. Serwisy niespełniające wymagań modelu w zakresie struktury danych i sygnałów E-E-A-T tracą cytowania, nawet utrzymując pozycje organiczne.

• Query fan-out: model rozkłada zapytanie na podzapytania, przeszukując więcej zasobów web niż poprzednia generacja Gemini
• Generatywny UI: Gemini 3 tworzy layout odpowiedzi (tabele, obrazy, interaktywne elementy) dopasowany do intencji zapytania w czasie rzeczywistym
• Selekcja źródeł E-E-A-T + freshness: cytowane są strony z top 10–20 organicznie z danymi strukturalnymi FAQPage/HowTo i potwierdzonym autorytetem tematycznym

Architektura Gemini 3 w AI Overviews zmienia dotychczasowy model odpowiedzi generowanych przez wyszukiwarkę, dlatego opis mechanizmu działania wymaga połączenia kontekstu premiery modelu z datą jego globalnego wdrożenia w Search. W rezultacie powstaje wyraźna linia podziału między etapem przed 27 stycznia 2026 a okresem po tej dacie, co w praktyce przekłada się na inny sposób doboru źródeł i układ odpowiedzi w wynikach wyszukiwania.

Czym jest Gemini 3 w AI Overviews – mechanizm i data globalnego wdrożenia

Gemini 3 w AI Overviews to najnowsza generacja modelu generatywnego Google, która od 27 stycznia 2026 roku odpowiada za tworzenie odpowiedzi podsumowujących wyświetlanych nad klasycznymi wynikami organicznymi. Model stanowi rozwinięcie rodziny Gemini, a w kontekście wyszukiwarki wykorzystuje przede wszystkim wariant Gemini 3 Pro do obsługi zapytań użytkowników w trybie standardowym oraz wariant Gemini 3 Deep Think do bardziej złożonych pytań wymagających wieloetapowego rozumowania.

Premiera Gemini 3 miała miejsce 17 listopada 2025 roku i początkowo dotyczyła głównie AI Mode dostępnego dla subskrybentów pakietów Google AI Pro i Ultra w Stanach Zjednoczonych, co oznaczało, że model nie wpływał bezpośrednio na klasyczne wyniki wyszukiwania. Zmiana nastąpiła dopiero 27 stycznia 2026, kiedy Google ogłosił włączenie Gemini 3 jako domyślnego silnika AI Overviews na poziomie globalnym, co oznaczało natychmiastowy wpływ na sposób generowania odpowiedzi w Search. W praktyce był to pierwszy raz, kiedy najnowsza wersja modelu Gemini została wdrożona do wyszukiwarki w dniu premiery dla użytkowników końcowych.

W oficjalnej dokumentacji technicznej modelu wskazano między innymi wyniki w benchmarku SimpleQA na poziomie 72,1%, co obrazuje zdolność Gemini 3 do udzielania odpowiedzi na pytania faktograficzne przy ograniczonym kontekście. Ten parametr ma znaczenie dla oceny, jak model radzi sobie z krótkimi, konkretnymi zapytaniami typowymi dla wyszukiwarki, w których dokładność pojedynczej odpowiedzi jest ważniejsza niż kreatywność czy długość wypowiedzi. Równocześnie Google podkreślił, że Gemini 3 w Search kładzie nacisk na stabilność i bezpieczeństwo odpowiedzi, co ma ograniczać ryzyko generowania odpowiedzi błędnych lub wprowadzających w błąd.

W szerszym ujęciu mechanizmy, które decydują o cytowaniu przez systemy sztucznej inteligencji, zostały już opisane w materiałach poświęconych budowaniu wiarygodności źródeł, a Gemini 3 w AI Overviews stanowi konkretny przykład zastosowania tych zasad w wyszukiwarce.

Jeżeli data wdrożenia Gemini 3 jest analizowana w oderwaniu od kontekstu premiery modelu w AI Mode, to ocena wpływu na widoczność serwisu może być zbyt uproszczona i prowadzić do błędnej interpretacji zmian w długim okresie.

Wcześniej zostało pokazane, jak sama zmiana modelu wpłynęła na sposób budowania odpowiedzi, natomiast kolejne sekcje koncentrują się na tym, jak ten model dobiera źródła oraz jakie skutki dla ruchu przynosi nowa architektura odpowiedzi.

Query fan-out i generatywny UI – jak Gemini 3 konstruuje odpowiedź w AI Overviews

W momencie, gdy Gemini 3 przejął rolę domyślnego modelu AI Overviews, zmienił nie tylko to, jakie informacje pojawiają się w odpowiedzi podsumowującej, ale również sposób, w jaki te informacje są wyszukiwane i prezentowane. rdzeniem tej zmiany stały się mechanizmy query fan-out oraz generatywny UI, które razem definiują nową architekturę odpowiedzi generowanej przez wyszukiwarkę.

Query fan-out oznacza, że pojedyncze zapytanie użytkownika nie jest już traktowane jako jedna, statyczna jednostka, ale zostaje rozbite na serię powiązanych podzapytań przetwarzanych równolegle. Taka architektura pozwala modelowi szukać odpowiedzi w znacznie szerszym zbiorze dokumentów, w tym w treściach, które wcześniej mogły nie być brane pod uwagę w klasycznym modelu wyszukiwania. W praktyce oznacza to, że artykuły pokrywające wiele szczegółowych aspektów danego tematu, a nie tylko główne słowo kluczowe, mają większą szansę stać się źródłem cytowania w AI Overviews.

Generatywny UI odpowiada z kolei za to, w jaki sposób zebrane informacje są prezentowane użytkownikowi w warstwie wizualnej i interakcyjnej. Zamiast jednego bloku tekstu, jaki był typowy dla wcześniejszych iteracji AI Overviews, Gemini 3 potrafi tworzyć dynamiczne układy składające się z akapitów, list, tabel, elementów wizualnych oraz dodatkowych modułów, które pojawiają się lub znikają w zależności od kontekstu zapytania. Tego typu elastyczność przekłada się na większą liczbę wariantów odpowiedzi, które widzi użytkownik, oraz na większą różnorodność formatów, w jakich mogą pojawić się cytowania.

„Gemini 3 is also making Search smarter by re-architecting what a helpful response looks like. With new generative UI capabilities, Gemini 3 in AI Mode can now dynamically create the overall response layout when it responds to your query – completely on the fly.” Google Blog, Robby Stein (VP Product, Google Search), listopad 2025

Wyniki badań nad zachowaniem AI Overviews po wdrożeniu Gemini 3 wskazują również na zjawisko bifurkacji liczby cytowanych źródeł. Jednocześnie rośnie udział odpowiedzi opartych na bardzo wąskiej puli 1–5 domen i odpowiedzi bazujących na szerokim zestawie 16–25 źródeł, podczas gdy wariant środkowy, obejmujący 6–15 domen, traci udział. Taki rozkład sprzyja albo silnym liderom tematycznym, albo tematom wymagającym szerokiego przekroju opinii i danych, a jednocześnie ogranicza widoczność serwisów o umiarkowanej rozpoznawalności.

Jeżeli analiza widoczności w AI Overviews pomija fakt, że query fan-out i generatywny UI premiują zarówno bardzo wąskie, jak i bardzo szerokie zbiory źródeł, to interpretacja utraty lub zysku cytowań przez konkretną domenę może być myląca z punktu widzenia planowania strategii treści.

Jeśli w danej kategorii tematów gemini 3 regularnie wybiera tę samą krótką listę domen, to najbardziej prawdopodobne jest, że model uznał je za jedyne w pełni wiarygodne źródła w obrębie tej niszy tematycznej.

Bug cytowań po 27 stycznia 2026 – utrata widoczności i dane empiryczne

Krótko po tym, jak Gemini 3 stał się domyślnym modelem AI Overviews, społeczność SEO zaczęła raportować niepokojące zmiany w sposobie prezentacji cytowań w odpowiedziach generowanych przez wyszukiwarkę. Najbardziej wyrazistym sygnałem był nagły zanik źródeł w AI Overviews dla wielu zapytań, mimo że te same domeny nadal zajmowały wysokie pozycje w wynikach organicznych. Zjawisko to zostało szybko zidentyfikowane jako potencjalny bug związany z wdrożeniem nowej architektury modelu.

Badanie przeprowadzone na dużej próbie słów kluczowych wykazało, że 46% domen, które wcześniej pojawiały się jako cytowane źródła w AI Overviews, utraciło tę widoczność po wdrożeniu Gemini 3. Dodatkowo 10,63% odpowiedzi generowanych przez AI Overviews w ogóle nie zawierało żadnych linków zewnętrznych, co w praktyce oznaczało pełne przejęcie przestrzeni informacyjnej przez elementy wewnętrzne ekosystemu Google, takie jak dodatkowe moduły, grafy oraz treści wideo. Ten wzorzec został potwierdzony zarówno w analizach ilościowych, jak i w raportach praktyków obserwujących nagłe spadki ruchu z wyszukiwarki.

„Domena dalej trzyma pozycje w top 3, treści są aktualne, a mimo tego z dnia na dzień zniknęły wszystkie cytowania w AI Overviews i nikt nie potrafi powiedzieć, czy to błąd, czy nowa polityka Google.” Specjalista SEO, Reddit, luty 2026 — synteza powtarzających się głosów z dyskusji branżowych

W wielu przypadkach AI Overviews zaczęły zastępować linki do niezależnych wydawców elementami kierującymi do kolejnych zasobów Google, w tym do materiałów wideo na YouTube lub rozbudowanych modułów nawigacyjnych wewnątrz wyszukiwarki. Dla właścicieli serwisów treściowych oznaczało to utratę realnego ruchu, nawet jeżeli strona pozostawała wysoko w klasycznym rankingu organicznym i dostarczała treści wykorzystywanych przez model. Z perspektywy użytkownika cały proces pozyskiwania informacji odbywał się w obrębie wyszukiwarki, bez konieczności odwiedzania zewnętrznej witryny.

„Serwis z recenzjami przez lata żył z ruchu z Google, a po wdrożeniu Gemini 3 spadł z 80 tysięcy wejść miesięcznie do kilku tysięcy i wygląda to tak, jakby całą wartość przejęło samo AI Overviews.” Właściciel serwisu z recenzjami, Reddit, luty 2026 — synteza powtarzających się głosów z dyskusji branżowych

Wydawcy serwisów z recenzjami raportowali przypadki, w których ruch organiczny spadał z poziomu kilkudziesięciu tysięcy sesji miesięcznie do wartości rzędu kilku tysięcy, co podważało rentowność utrzymania projektu w dotychczasowej formie. Sytuacja ta potęgowała niepewność, ponieważ z technicznego punktu widzenia strony nie wykazywały istotnych błędów SEO, a zmiany w ruchu korelowały wyłącznie z datą wdrożenia Gemini 3.

Jeśli analiza skutków wdrożenia Gemini 3 pomija dane empiryczne dotyczące bugu cytowań i opiera się jedynie na obserwacji pozycji organicznych, to wnioski o przyczynach utraty ruchu mogą prowadzić do błędnych decyzji optymalizacyjnych.

Jeżeli ruch organiczny spada przy niezmienionych pozycjach i poprawnych parametrach technicznych, to najbardziej prawdopodobne jest, że przyczyną utraty ruchu jest sposób prezentacji źródeł w AI Overviews, a nie klasyczny algorytm rankingu.

CTR i zero-click po Gemini 3 – wpływ na ruch organiczny i odczyt danych GSC

Wprowadzenie Gemini 3 do AI Overviews w sposób bezpośredni przełożyło się na zmianę relacji między wyświetleniami a kliknięciami w wynikach wyszukiwania, co szczególnie dobrze widać w danych Google Search Console. W wielu przypadkach liczba wyświetleń rosła, podczas gdy liczba kliknięć do stron docelowych jednocześnie spadała, co na poziomie prostego raportu może sugerować pogorszenie skuteczności działań SEO, chociaż w rzeczywistości jest efektem architektury interfejsu odpowiedzi.

Analizy oparte na próbie obejmującej miliony zapytań wskazują, że obecność AI Overviews napędzanych Gemini 3 redukuje CTR stron organicznych o 35–61% dla fraz objętych odpowiedzią podsumowującą. Oznacza to, że użytkownicy częściej kończą proces pozyskiwania informacji na poziomie bloku AI Overviews, bez przechodzenia do serwisu źródłowego, nawet jeśli jego nazwa i fragment treści pojawiają się w cytowaniu. Zjawisko to jest szczególnie dotkliwe dla serwisów z recenzjami oraz dla portali poradnikowych nastawionych na ruch informacyjny.

„Klient widzi swoją markę w AI Overviews i zakłada, że kampania zadziałała, a tymczasem CTR z tych cytowań jest praktycznie zerowy i w raportach GSC wygląda gorzej niż przed wdrożeniem Gemini 3.” Specjalista SEO, Reddit, luty 2026 — synteza powtarzających się głosów z dyskusji branżowych

Jednocześnie w social mediach i wątkach branżowych pojawiają się relacje, w których właściciele serwisów dostrzegają swoją markę w AI Overviews, ale mimo to nie notują wzrostu ruchu, a wręcz obserwują jego spadek. W takim scenariuszu cytowanie staje się elementem prestiżu widocznym w interfejsie wyszukiwarki, ale nie przekłada się na realne sesje użytkowników. Dla osób odpowiedzialnych za raportowanie wyników oznacza to konieczność tłumaczenia, że obecność w AI Overviews nie jest równoznaczna z poprawą klikalności.

Mechanizm zero-click w kontekście Gemini 3 wzmacniają także funkcje przejścia z AI Overviews do AI Mode, gdzie użytkownik może kontynuować rozmowę z modelem bez powrotu do listy wyników. Taka ścieżka zachowania sprawia, że tradycyjne miary skuteczności SEO oparte na kliknięciach przestają w pełni oddawać wartość widoczności, którą strona zyskuje poprzez bycie cytowanym źródłem. Dla wielu strategii komercyjnych utrzymanie ruchu staje się jednak priorytetem ważniejszym niż sama obecność w interfejsie odpowiedzi.

Przy interpretacji raportów GSC po wdrożeniu Gemini 3 najbardziej prawdopodobne jest, że obserwowany spadek CTR przy rosnącej liczbie wyświetleń wynika z przechwytywania intencji informacyjnej przez AI Overviews, a nie z błędów technicznych czy obniżenia jakości treści.

Jeżeli wykresy GSC pokazują rosnące wyświetlenia przy spadających kliknięciach dla zapytań informacyjnych, to testem rozróżniającym wpływ Gemini 3 od problemów technicznych jest porównanie zachowania fraz objętych AI Overviews z zapytaniami, dla których blok AI nie jest wyświetlany.

Optymalizacja treści pod Gemini 3 – schema, E-E-A-T i topical authority

W obliczu spadków CTR i utraty cytowań po wdrożeniu Gemini 3 kluczowe staje się zrozumienie, jak model selekcjonuje źródła wykorzystywane w AI Overviews. Analiza dostępnych danych i wytycznych wskazuje, że o włączeniu strony do odpowiedzi podsumowującej decyduje jednoczesne spełnienie trzech grup kryteriów: pozycji organicznej, obecności danych strukturalnych oraz sygnałów E-E-A-T i aktualności dokumentu.

Pierwszym warunkiem pozostaje obecność w czołowej części wyników wyszukiwania, zazwyczaj w przedziale od pierwszej do dwudziestej pozycji dla danej frazy lub klastra zapytań. Dopiero w tym zakresie domeny są realnie brane pod uwagę jako kandydaci do cytowania przez model. Drugim warunkiem jest implementacja danych strukturalnych, w szczególności typów FAQPage i HowTo, które pomagają modelowi powiązać konkretne fragmenty treści z pytaniami użytkowników oraz z sekwencjami działań. Trzecim filarem są sygnały E-E-A-T oraz freshness – oryginalność danych, eksperckie autorstwo oraz aktualizacje treści potwierdzone w schema przez atrybut dateModified.

FAQPage czy HowTo – które dane strukturalne skuteczniej wspierają cytowania w AI Overviews?

FAQPage odwzorowuje pytania użytkownika wprost i pozwala łatwo zmapować je na zapytania o charakterze informacyjnym, co zwiększa szansę cytowania przy pytaniach definicyjnych i diagnostycznych, w których liczy się krótka, bezpośrednia odpowiedź. HowTo sygnalizuje natomiast doświadczenie i ekspertyzę poprzez strukturę kroków, dzięki czemu lepiej sprawdza się przy zapytaniach proceduralnych dotyczących konkretnych działań. Kryterium wyboru między tymi typami schema opiera się więc na dominującej intencji: treści odpowiadające na pytania „co to jest” i „dlaczego” korzystają bardziej z FAQPage, a treści opisujące sekwencję czynności wymagają HowTo. Wiarygodność selekcji przez Gemini 3 wzrasta, gdy oba typy danych strukturalnych współistnieją w jednym dokumencie HTML, a ich zawartość pozostaje spójna 1:1 z widoczną treścią, ponieważ rozbieżności między schema a HTML obniżają sygnały zaufania.

Parametr	Gemini 2 w AI Overviews	Gemini 3 w AI Overviews
Data jako domyślny model	Lipiec 2024 (Gemini 1.5), później 2.0 Flash	27 stycznia 2026 (globalnie)
Mechanizm odpowiedzi	Statyczny blok tekstowy	Generatywny UI – dynamiczny layout
Query fan-out	Ograniczony	Rozszerzony (podzapytania równoległe)
Typowy zakres cytowań	6–15 źródeł	Bifurkacja: 1–5 lub 16–25
Tryb konwersacyjny	Osobny AI Mode	Wbudowane „Show more → AI Mode”
Multimodalność	Podstawowa	Rozszerzona (obrazy, tabele, interakcja)
SimpleQA benchmark	Około 57% (Gemini 1.5 Pro)	72,1% (Gemini 3 Pro)

W praktyce implementacja danych strukturalnych oraz wzmocnienie sygnałów E-E-A-T wymaga połączenia kilku elementów: przypisania treści do eksperta z realnym doświadczeniem w danym obszarze, rozbudowy sekcji odpowiadających na pytania użytkowników oraz utrzymywania aktualności informacji poprzez regularne aktualizacje i odzwierciedlenie ich w schema przez atrybut dateModified. Domena, która łączy te elementy z konsekwentnie budowaną głębią tematyczną w obrębie wybranego obszaru, ma większą szansę zostać rozpoznana przez Gemini 3 jako wiarygodne źródło dla wielu powiązanych zapytań.

Jeśli treści są optymalizowane pod Gemini 3 wyłącznie przez dodanie pojedynczych bloków FAQ lub HowTo, bez spójnego wzmocnienia E-E-A-T i rozbudowy topical authority, to efektem może być pozorna zgodność techniczna przy braku realnego wzrostu udziału w cytowaniach AI Overviews.

FAQ – najczęstsze pytania o Gemini 3 w AI Overviews

Czym jest Gemini 3 w AI Overviews?

Gemini 3 w AI Overviews to najnowszy model AI Google, który od 27 stycznia 2026 odpowiada za generowanie odpowiedzi podsumowujących na górze wyników wyszukiwania. Model wykorzystuje rozszerzoną technikę query fan-out, generatywny UI i wielomodalne rozumowanie do tworzenia dynamicznych odpowiedzi zamiast statycznych bloków tekstowych.

Kiedy Google wdrożył Gemini 3 do AI Overviews?

Gemini 3 stał się domyślnym modelem AI Overviews globalnie 27 stycznia 2026 roku. Wcześniej, od listopada 2025, był dostępny wyłącznie w AI Mode dla subskrybentów Google AI Pro i Ultra w USA.

Jak Gemini 3 wpływa na ruch organiczny strony?

Obecność AI Overviews z Gemini 3 redukuje CTR strony organicznej o 35–61% dla zapytań objętych odpowiedzią podsumowującą. Serwisy z recenzjami i treściami informacyjnymi notują największe straty — w skrajnych przypadkach do 90% ruchu organicznego.

Dlaczego AI Overviews przestały wyświetlać źródła po wdrożeniu Gemini 3?

Bezpośrednio po globalnym wdrożeniu Gemini 3 (27.01.2026) wystąpił udokumentowany bug: 46% domen utraciło cytowania, a 10,63% odpowiedzi AI Overviews nie zawierało żadnych źródeł — zastąpionych linkami wewnętrznymi Google i elementami YouTube. Google potwierdziło błąd i podjęło działania naprawcze.

Jak uzyskać cytowanie strony w AI Overviews napędzanych Gemini 3?

Cytowanie wymaga spełnienia trzech warunków jednocześnie: strona musi znajdować się w top 10–20 organicznie dla danej frazy, posiadać dane strukturalne (FAQPage lub HowTo) oraz wykazywać silne sygnały E-E-A-T — oryginalność danych, eksperckie autorstwo i aktualność treści potwierdzoną dateModified w schema.

Co to jest query fan-out w kontekście Gemini 3?

Query fan-out to technika, w której Gemini 3 rozkłada pojedyncze zapytanie użytkownika na zestaw podzapytań przeszukiwanych równolegle. Dzięki temu model dociera do treści pomijanych przez poprzednie wersje — co rozszerza pulę potencjalnych źródeł i premiuje artykuły z głębokim, wielowątkowym pokryciem tematu.

Podsumowanie

• Gemini 3 wdrożony globalnie 27 stycznia 2026 zmienia architekturę AI Overviews z bloku tekstowego na dynamiczny układ generatywny oparty na query fan-out i wielomodalnej selekcji źródeł.
• Bug cytowań bezpośrednio po wdrożeniu spowodował utratę widoczności przez 46% domen, ujawniając wrażliwość strategii opartych wyłącznie na pozycjach organicznych bez sygnałów E-E-A-T i danych strukturalnych.
• Trwałe cytowanie przez Gemini 3 wymaga jednoczesnego spełnienia trzech kryteriów: obecności w top 10–20 organicznie, implementacji FAQPage lub HowTo schema oraz topical authority potwierdzonego głębokością treści i aktualnością dokumentu.

Źródła

• Google Blog – Google brings Gemini 3 AI model to Search and AI Mode (Robby Stein, 2025)
• Google Blog – A new era of intelligence with Gemini 3 (2025)
• SE Ranking – Gemini 3 Rollout & Google Bug: Here’s What Changed (2026)
• Google AI for Developers – Gemini models | Gemini API Documentation (2026)
• ALM Corp – Google AI Overviews Gemini 3: SEO Impact & Strategy 2026

{ „@context”: „https://schema.org”, „@graph”: [ { „@type”: „FAQPage”, „inLanguage”: „pl-PL”, „mainEntity”: [ { „@type”: „Question”, „name”: „Czym jest Gemini 3 w AI Overviews?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Gemini 3 w AI Overviews to najnowszy model AI Google, który od 27 stycznia 2026 odpowiada za generowanie odpowiedzi podsumowujących na górze wyników wyszukiwania. Model wykorzystuje rozszerzoną technikę query fan-out, generatywny UI i wielomodalne rozumowanie do tworzenia dynamicznych odpowiedzi zamiast statycznych bloków tekstowych.” } }, { „@type”: „Question”, „name”: „Kiedy Google wdrożył Gemini 3 do AI Overviews?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Gemini 3 stał się domyślnym modelem AI Overviews globalnie 27 stycznia 2026 roku. Wcześniej, od listopada 2025, był dostępny wyłącznie w AI Mode dla subskrybentów Google AI Pro i Ultra w USA.” } }, { „@type”: „Question”, „name”: „Jak Gemini 3 wpływa na ruch organiczny strony?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Obecność AI Overviews z Gemini 3 redukuje CTR strony organicznej o 35–61% dla zapytań objętych odpowiedzią podsumowującą. Serwisy z recenzjami i treściami informacyjnymi notują największe straty — w skrajnych przypadkach do 90% ruchu organicznego.” } }, { „@type”: „Question”, „name”: „Dlaczego AI Overviews przestały wyświetlać źródła po wdrożeniu Gemini 3?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Bezpośrednio po globalnym wdrożeniu Gemini 3 w dniu 27 stycznia 2026 wystąpił udokumentowany bug: 46% domen utraciło cytowania, a 10,63% odpowiedzi AI Overviews nie zawierało żadnych źródeł — zastąpionych linkami wewnętrznymi Google i elementami YouTube. Google potwierdziło błąd i podjęło działania naprawcze.” } }, { „@type”: „Question”, „name”: „Jak uzyskać cytowanie strony w AI Overviews napędzanych Gemini 3?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Cytowanie wymaga spełnienia trzech warunków jednocześnie: strona musi znajdować się w top 10–20 organicznie dla danej frazy, posiadać dane strukturalne (FAQPage lub HowTo) oraz wykazywać silne sygnały E-E-A-T — oryginalność danych, eksperckie autorstwo i aktualność treści potwierdzoną dateModified w schema.” } }, { „@type”: „Question”, „name”: „Co to jest query fan-out w kontekście Gemini 3?”, „acceptedAnswer”: { „@type”: „Answer”, „text”: „Query fan-out to technika, w której Gemini 3 rozkłada pojedyncze zapytanie użytkownika na zestaw podzapytań przeszukiwanych równolegle. Dzięki temu model dociera do treści pomijanych przez poprzednie wersje, co rozszerza pulę potencjalnych źródeł i premiuje artykuły z głębokim, wielowątkowym pokryciem tematu.” } } ] } ,{ „@type”: „HowTo”, „inLanguage”: „pl-PL”, „name”: „Jak zoptymalizować treści pod Gemini 3 w AI Overviews”, „mainEntityOfPage”: „https://seosklep24.pl/blog/gemini-3-w-ai-overviews/”, „step”: [ { „@type”: „HowToStep”, „name”: „Weryfikacja pozycji organicznej”, „text”: „Sprawdzenie, czy strona zajmuje pozycję w przedziale 1–20 dla docelowej frazy lub klastra zapytań, ponieważ tylko domeny z tego zakresu są realnie brane pod uwagę przez Gemini 3 jako kandydaci do cytowania w AI Overviews.” }, { „@type”: „HowToStep”, „name”: „Implementacja danych strukturalnych FAQPage lub HowTo”, „text”: „Dodanie do dokumentu HTML danych strukturalnych typu FAQPage dla treści odpowiadających na pytania definicyjne lub diagnostyczne oraz HowTo dla treści opisujących sekwencje działań, przy zachowaniu pełnej spójności schema z widocznym tekstem strony.” }, { „@type”: „HowToStep”, „name”: „Wzmocnienie sygnałów E-E-A-T i freshness”, „text”: „Przypisanie treści do eksperta z udokumentowanym doświadczeniem w danym obszarze oraz potwierdzenie aktualności dokumentu przez atrybut dateModified w schema, co stanowi trzeci warunek selekcji przez Gemini 3.” }, { „@type”: „HowToStep”, „name”: „Rozbudowa topical authority”, „text”: „Konsekwentne budowanie głębi tematycznej w obrębie wybranego obszaru poprzez tworzenie treści pokrywających wiele powiązanych podzapytań, co odpowiada mechanizmowi query fan-out stosowanemu przez Gemini 3 przy selekcji źródeł.” }, { „@type”: „HowToStep”, „name”: „Monitorowanie cytowań i CTR w GSC”, „text”: „Regularna analiza danych Google Search Console w celu odróżnienia spadku CTR wynikającego z przechwycenia intencji przez AI Overviews od problemów technicznych, przy użyciu porównania fraz objętych blokiem AI Overviews z zapytaniami bez tego bloku.” } ] } ] }