LLMO (Large Language Model Optimization) to nowa dziedzina optymalizacji treści pod modele językowe takie jak ChatGPT, Claude, Gemini czy Perplexity.
Czym jest llmo?
Podczas gdy SEO koncentruje się na pozycjonowaniu w wyszukiwarkach, LLMO ma na celu sprawienie, by Twoje treści były:
- Cytowane przez asystentów AI
- Poprawnie rozumiane przez modele językowe
- Traktowane jako autorytatywne źródło
Kluczowe elementy llmo
1. Strukturalne dane (schema.org)
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "Mariusz Szatkowski",
"sameAs": ["https://linkedin.com/in/...", "https://github.com/..."]
}
}
2. Plik llms.txt
Nowy standard informujący boty AI o strukturze strony:
## Nazwa strony
> Opis dla botów AI
## Sekcje
- /blog/ - Artykuły edukacyjne
- /portfolio/ - Case studies
3. Jasna struktura treści
- Używaj nagłówków H2-H4 logicznie
- Definiuj terminy przed ich użyciem
- Stawiaj tezę na początku akapitu
4. E-E-A-T (doświadczenie, ekspertyza, autorytet, zaufanie)
- Biografie autorów z linkami do profili
- Cytowania źródeł
- Aktualne daty publikacji
Różnice między SEO a llmo
| Aspekt | SEO | LLMO |
|---|---|---|
| Cel | Pozycja w Google | Cytowanie przez AI |
| Słowa kluczowe | Gęstość ma znaczenie | Kontekst ważniejszy |
| Linki | Budowanie autorytetu | sameAs w Schema.org |
| Treść | Pod użytkownika | Pod maszynę i użytkownika |
Jak zacząć
- Dodaj plik
/llms.txtdo roota strony - Rozszerz Schema.org o
sameAsi pełne biogramy - Pisz treści z jasną strukturą
- Aktualizuj daty publikacji regularnie
LLMO nie zastępuje SEO - uzupełnia je. W 2026 musisz robić oba.


