AI Overviews a twórcy kulinarni: mniej klików, więcej AI slopu

Sezon na indyka i pierniki zwykle oznacza szczyt ruchu dla blogów kulinarnych. W tym roku wielu autorów skarży się jednak na spadki wejść i „nonsensowne” porady w wynikach wyszukiwania. Winowajca? AI Overviews – generatywne podsumowania Google, które odpowiadają zamiast odsyłać do źródeł. Co się dzieje i co to znaczy dla wydawców?

Jak AI Overviews wpłynęły na blogi kulinarne?

W ostatnich dniach twórcy przepisów opisują dwie rzeczy naraz: mniejszy ruch z Google i wątpliwe porady serwowane w AI Overviews (przeglądach AI); można odwołać się do przykładu blogerki, której świąteczny placek „zremiksowany” przez AI miałby się piec… kilka godzin^[1]. Ta sama autorka mówi o ~40% spadku wejść na przepis na indyka rok do roku^[2]. AI czasem łączy elementy z wielu receptur i gubi kontekst, a użytkownik dostaje to na tacy nad niebieskimi linkami.

Temat nie dotyczy wyłącznie pojedynczych blogów. Redakcje branżowe podsumowują, że AI-odpowiedzi zmieniają ekonomię wydawców: coraz więcej zapytań kończy się zero-click (użytkownik dostaje odpowiedź bez kliknięcia), a gdy na stronie wyników pojawia się AI Overview, współczynnik kliknięć w linki spada^[3]. Zestawienia Search Engine Journal agregują badania z 2024–2025, wskazując spadki CTR rzędu 34–46% przy obecności AI Overviews^[4], co dla mediów informacyjnych i niszowych (jak kulinarne) oznacza to mniej odsłon, a więc mniejsze przychody z reklam i afiliacji. Google broni się, że „kliknięcia są wyższej jakości”, ale wydawcy raportują realne ubytki ruchu^[5].

Sprawa ma też wymiar regulacyjny: europejskie organizacje wydawców składały skargi antymonopolowe, wskazując, że podsumowania AI wykorzystują treści bez adekwatnego ruchu zwrotnego dla źródeł i wypychają linki w dół strony^[6]. Google odpowiada, że łączne przekierowania „pozostają stabilne”, jednak dyskusja o przejrzystości i skutkach biznesowych przybiera na sile^[7].

Co to znaczy dla wydawców?

Projektuj treści „answer-ready”, ale po ludzku. Krótkie, precyzyjne akapity z najważniejszymi krokami, klarowne listy składników i warianty (np. czas pieczenia dla różnych form), sekcje „Najczęstsze błędy” to fragmenty, które AI najchętniej cytuje. Dla przepisów zastosuj pełne Recipe schema (dane strukturalne: składniki, czasy, temperatura, wartości odżywcze) i czytelne „krok po kroku” ze zdjęciami, co pomaga zarówno ludziom, jak i systemom ekstrakcji (Zero-click nie zniknie, ale łatwiej wtedy o poprawne przytoczenie i klik „po więcej”).

Buduj sygnały E-E-A-T (doświadczenie, ekspertyza, autorytet, wiarygodność) dla tematów wrażliwych jak bezpieczeństwo żywności: notka o autorze i testach, źródła temperatur/pochodzenia norm, zdjęcia z procesu, wideo. Serwisy opisujące AI slop pokazują, że brak kontekstu powoduje błędy, a to Twój argument, by pokazać, dlaczego Twoja wersja jest lepsza i sprawdzona.

Dywersyfikuj ruch za pomocą newslettera, Pinteresta/YouTube (format „gotuję razem z Tobą”), krótkich wideo z głównymi momentami przepisu. Badania cytowane przez SEJ sugerują, że zapytania brandowe mają mniejszy spadek CTR – inwestycja w markę, rozpoznawalny styl, imię autora i społeczność realnie amortyzuje wpływ AIO^[8].

Zgłaszaj błędy i chroń swoje treści. Gdy AI podaje niebezpieczne porady, zgłaszaj je przez kanały Google; rozważ znakowanie zdjęć (C2PA) i monitoring kopiowania przepisów. AI Overviews przyspieszają zdobywanie odpowiedzi, ale w kuchni „skrót” bywa ryzykowny. Twórcy, którzy połączą rzetelność z formatami budującymi markę i społeczność, mają większą szansę wygrać ze slopem, nawet jeśli część wyszukiwań kończy się dziś bez kliknięcia.