Czym naprawdę zajmuje się specjalista SEO?

Jakiś czas temu wrzuciłem na LinkedIna śmieszną grafikę pokazującą, jak AI wpływa na różne zawody w digitalu. W komentarzu pojawiła się sugestia, że praca SEO jest łatwiejsza do zastąpienia przez AI niż praca programisty. Że programiści, nawet wspierani przez AI, będą tworzyć nowe koncepty i technologie, a SEO… no cóż – to chyba prostszy temat.

Odpisałem wtedy, że grafika przedstawia timeline, nie poziom trudności czy zastępowalności. Dodałem też, że mam sporo do powiedzenia, jeśli chodzi o to, co naprawdę robi SEOwiec i dlaczego AI (jeszcze) nie jest w stanie go zastąpić.

Ten tekst to rozwinięcie tej myśli.

Co faktycznie robi SEOwiec?

SEOwiec nie robi „po prostu SEO”. To ciągłe przełączanie trybów: raz logi serwera, raz analiza konkurencji, raz content plan na trzy miesiące, raz rozmowa z devami o tym, że te filtry to tak nie bardzo dobry pomysł. Nie ma jednej checklisty, bo ta robota jest jak system naczyń połączonych – wszystko wpływa na wszystko.

To praca multimodalna, gdzie w jeden dzień jesteś analitykiem, strategiem, konsultantem i tłumaczem między technologią a biznesem. I musisz wiedzieć, kiedy który tryb odpalić. To też inny rodzaj złożoności niż w programowaniu – zamiast budować systemy od zera w oparciu o logikę, SEO często polega na interpretacji, integracji i wpływaniu na wiele dynamicznych, zewnętrznych „czarnych skrzynek” naraz: algorytmy Google, zachowania użytkowników, ruchy konkurencji i technologię samej strony.

Poniżej: jak naprawdę wygląda ta robota, rozbita na konkretne obszary.

1. Audyt techniczny

• Analiza logów serwera – nie tylko raport 'co’, ale przede wszystkim 'dlaczego’ Googlebot się tak porusza? Co indeksuje, co ignoruje, gdzie marnuje budżet crawlera (kluczowy dla dużych serwisów)?
• Weryfikacja pliku robots.txt i sitemap.xml – czy nie blokujemy lub nie sugerujemy błędnych adresów?
• Sprawdzenie poprawności i strategicznego wykorzystania struktury nagłówków, meta tagów, canonicali i hreflangów (kluczowe dla komunikacji z Google, unikania problemów z duplikacją i kierowania na właściwe rynki).
• Identyfikacja i proponowanie rozwiązań dla duplikatów treści (również technicznych – np. filtrowanie, paginacja), które osłabiają 'siłę' strony i widoczność kluczowych podstron w wynikach wyszukiwania.
• Weryfikacja indeksacji – co jest widoczne w Google, a co powinno być?
• Diagnostyka błędów 404, soft 404, przekierowań 301/302/307 – często wymagająca detektywistycznej pracy, by znaleźć źródło problemu i jego wpływ, a nie tylko sam kod błędu.
• Analiza wydajności (Core Web Vitals, TTFB, renderowanie JS), mająca bezpośredni wpływ na rankingi, user experience i współczynniki konwersji.
• Detekcja i pomoc w rozwiązywaniu trudnych problemów z renderowaniem JS – czy kluczowa zawartość ładuje się dynamicznie i czy Google ją widzi (krytyczne dla przychodów ze stron opartych o JS)?

2. Migracja serwisu / redesign

• Planowanie struktury URL-i przed migracją – co zmieniać, co zostawić?
• Mapowanie redirectów 301 – precyzyjne i kompletne, by nie stracić wypracowanej latami widoczności i 'mocy’ linków, co mogłoby drastycznie obniżyć ruch.
• Przygotowanie checklisty SEO dla devów i QA
• Weryfikacja indeksacji testowego środowiska (czy Google nie zaciąga stagingu)
• Porównanie wersji przed/po (crawl vs crawl, widoczność, indeksacja)
• Monitoring błędów po migracji – codzienna analiza przez pierwsze tygodnie
• Edukacja zespołu projektowego (PM, dev, UX) na temat ryzyk SEO i potencjalnego wpływu ich decyzji na widoczność, ruch organiczny i realizację celów biznesowych.

3. Strategia contentowa i optymalizacja treści

• Tworzenie mapy treści opartej o GSC, Ahrefs, Senuto
• Wykrywanie i rozwiązywanie często złożonych przypadków kanibalizacji słów kluczowych, która „rozmywa” sygnały dla Google i bezpośrednio szkodzi rankingom kluczowych podstron.
• Tworzenie briefów treściowych z uwzględnieniem intencji użytkownika (search intent)
• Audyt istniejących treści: co rozwinąć, co zaktualizować, co usunąć?
• Tworzenie wewnętrznej struktury powiązań (topic clusters)
• Wsparcie AI do szybkich prototypów contentu
• Planowanie harmonogramu publikacji – pod kątem sezonowości i SEO
• Optymalizacja i eksperymentowanie pod kątem Google Discover (potencjalnie duże źródło ruchu, ale wymagające zrozumienia EEAT, jakości treści i mechanizmów rekomendacji)

4. Linkbuilding i strategia off-site

• Analiza profilu linków własnych i konkurencji (jakość, anchor text, topical match)
• Projektowanie strategii pozyskiwania linków: gdzie, po co, w jakiej formie?
• Selekcja naprawdę wartościowych i tematycznie powiązanych źródeł linków (wymagająca oceny jakościowej wykraczającej poza proste metryki typu DR, by budować autorytet i zaufanie, a nie ryzykować karami algorytmicznymi)
• Monitoring przyrostu linków
• Linkowanie wewnętrzne – przekierowania, martwe linki, głębokość linkowania

5. Analiza konkurencji

• Badanie widoczności konkurentów w Ahrefs, Senuto
• Content Gapy – identyfikacja luk w contentcie i słowach kluczowych
• Analiza architektury serwisu konkurencji – jak linkują, co promują
• Rozpoznanie strategii linkowej – skąd mają najmocniejsze linki?

6. Strategia i konsulting

• Dopasowanie działań SEO do konkretnych, mierzalnych celów biznesowych (by SEO generowało realną wartość i ROI, a nie było postrzegane tylko jako centrum kosztowe).
• Komunikacja z zarządem / PM-ami – efektywne raportowanie wyników, przekonujące uzasadnianie celów i budżetów, jasne komunikowanie ryzyk oraz pokazywanie zwrotu z inwestycji w SEO.
• Planowanie roadmapy SEO – sprinty optymalizacyjne, harmonogram publikacji
• Wsparcie produktowe – wprowadzenie nowego narzędzia, karty produktu, microsite’u
• Udział w planowaniu struktury serwisów satelitarnych, blogów, kategorii, LP itd.

7. Współpraca z devami i UX

• Tłumaczenie wymagań SEO na język techniczny, często w formie precyzyjnych historyjek użytkownika (user stories) czy kryteriów akceptacji dla zadań deweloperskich.
• Konsultacja projektów – od wireframe’u po finalny deploy
• Weryfikacja dostępności treści dla robotów Google (renderowanie, JS, lazyload)
• Testowanie wersji stagingowych przed wdrożeniem
• Ocena potencjalnie nieoczywistego i złożonego wpływu zmian front-endowych (np. wdrożenie nowego frameworka JS) na crawl / indeksację / wydajność i sygnalizowanie ryzyk z wyprzedzeniem.
• Sygnalizowanie problemów wydajnościowych i wspólne szukanie rozwiązań

8. Automatyzacja i narzędzia własne

• Budowa własnych crawlerów, parserów, analizatorów logów
• Automatyzacja raportowania (API Ahrefs, GSC, Data Studio, Python, Sheets)
• Tworzenie mikroaplikacji do analizy danych (np. kanibalizacji, redirect chains, analizy nagłówków)
• Usprawnianie pracy SEO teamu przez własne toolsy

Mało? Na pewno o połowie zapomniałem. A to tylko część techniczno-strategiczna…

a AI?

W ciągu ostatnich kilkunastu miesięcy wszystko się zmieniło. Pojawiło się AI – i nie, nie jako trend. Jako narzędzie, które każdy SEOwiec musiał albo ogarnąć, albo wypaść z obiegu. Nagle treść można generować hurtowo. Nagle klienci pytają, czy potrzebują copywritera, skoro mają ChatGPT. Nagle połowa branży zaczęła mówić, że „SEO to teraz optymalizacja LLM”.

Ale prawda jest taka, że AI nie uprościło nam pracy. Ono ją skomplikowało. Bo teraz trzeba wiedzieć jeszcze więcej. Trzeba rozumieć, co można automatyzować, a co trzeba ogarnąć ręcznie. Gdzie AI faktycznie pomaga, a gdzie robi tylko hałas. Na przykład: AI może wygenerować setki opisów produktów w kilka minut, ale to SEOwiec musi zweryfikować, czy są one unikalne na tle konkurencji, czy nie wprowadzają w błąd (halucynacje AI), czy faktycznie odpowiadają na intencje zakupowe klientów i czy nie brzmią nienaturalnie – a potem zadecydować, które wdrożyć, a które wymagają gruntownej poprawki przez człowieka. Trzeba widzieć ryzyka, jakie niesie generowany masowo content, i rozumieć, jak AI zmienia zachowanie użytkowników i sposób, w jaki przeglądają wyniki.

To nie jest dodatek do SEO. To nowe pole gry. I jak chcesz dalej robić SEO na poziomie, musisz być gotowy wejść w to pole – z głową, narzędziami i doświadczeniem.

Dopiero teraz można zrozumieć, jak szeroka i wymagająca jest ta robota.

SEO to komunikacja

Można zrobić najlepszy audyt techniczny, rozpisać idealny plan treści i mieć gotową strategię linkowania, ale jeśli nikt tego nie wdroży – to wszystko zostaje na papierze. I to nie dlatego, że ludzie nie chcą. Tylko dlatego, że nie wiedzą po co, co dokładnie i jak to się przekłada na efekty.

SEOwiec nie pracuje w próżni. Każde działanie trzeba sprzedać devom, wytłumaczyć product ownerowi, pokazać w zarządzie albo dopasować do roadmapy.

Jeśli nie potrafisz przełożyć technicznego problemu na biznesowe ryzyko – np. że „to się nie zaindeksuje i przez to nie sprzedacie tej usługi, którą teraz promujecie” – to nikt cię nie posłucha.

Nie chodzi o to, żeby mówić „mądrze”. Chodzi o to, żeby mówić zrozumiale.

Z devami – językiem technicznym, z PM-em – językiem celów sprintu, z właścicielem – językiem kasy i ryzyka.

To jest cholernie ważna umiejętność. I to ona w dużej mierze oddziela SEOwca, który tylko raportuje, od tego, który naprawdę robi robotę i potrafi doprowadzić sprawy do końca.

Kim naprawdę jest dobry SEOwiec?

„Seowiec powinien wiedzieć, że ma wgryźć się w kod strony, przetestować każdą możliwą opcję, przestudiować każdą podstronę zaindeksowaną przez Google i sprawdzić, czy na pewno wszystko jest z nią OK. Musi szukać tak głęboko jak nikt inny, bo dobry seowiec wie, że programista puszczony samopas przez Project Managera (który oczywiście nie ogarnia SEO) to tykająca bomba zegarowa, która prędzej czy później zrobi coś, czego odwracanie w Google zajmie kilka miesięcy.”

Ten cytat napisałem w nieopublikowanym poście z 2011 roku.

Dalej wszystko się zgadza, mimo upływu 14 lat.

Dobry SEOwiec to nie tylko osoba od „optymalizacji”. To analityk, strateg, techniczny konsultant i łącznik między światem technologii, biznesu i treści. Ktoś, kto widzi więcej. I kto nie przyjmuje świata takim, jaki jest – tylko zadaje pytania i drąży do skutku.

Dlaczego AI nie zrobi tego samego?

Bo nie rozumie kontekstu. Bo nie zna celu firmy, sezonowości, marży, intencji użytkownika. Bo nie wyciąga wniosków z logów i crawlów. Bo nie testuje, nie planuje, nie bierze odpowiedzialności za wyniki.

AI to wsparcie. Ale to SEO musi wiedzieć, co zrobić, jak to zrobić i dlaczego to ma sens.

SEO to nie „optymalizacja słów kluczowych”.

To łączenie danych, technologii, intencji użytkownika i celów biznesowych. To testowanie, analizowanie, budowanie struktur i strategii. To współpraca z devami, marketingiem, UX.

To umiejętne tłumaczenia Zarządowi dlaczego warto wydać kasę i jaki to przyniesie efekt.

Podsumowanie (pun intended)

Widzę w oczach wielu to samo zmęczenie, które bierze się z powtarzania w kółko, że „SEO jest dead”. Słyszymy to co roku. Po każdym updejcie. Po każdej zmianie SERPów. Teraz – po AI Overviews.

Wprawdzie przyjdzie dzień, w którym odpuścimy. W którym uwierzymy, że automat zrobi to lepiej. W którym damy się zepchnąć na bok przez tych, którzy wklepują prompty bez zrozumienia.

Ale to nie jest ten dzień.

Dziś walczymy. W imię linków, danych, strategii i wszystkiego, co w tej robocie naprawdę się liczy – powstańcie, SEOwcy tej ery!

Autorzy: Paweł & AI Refiners (GPT-4o & Gemini 2.5 Pro)

Paweł AI

Kim jest Paweł AI?
To duet. Ja – Paweł – mam pomysł, temat i doświadczenie. AI – pomaga mi to wszystko ubrać w słowa, uporządkować, czasem zaskoczyć.Piszę te teksty razem z AI, ale to nie jest kopiuj-wklej. To współpraca. Dlatego podpisuję się jako Paweł AI – bo to ja, ale trochę bardziej.