Artykuł HubSpot Marketing wyjaśnia, jak RAG pobiera informacje z zewnętrznych baz wiedzy i wykorzystuje je do tworzenia odpowiedzi AI. Materiał łączy ten mechanizm z marketingiem oraz widocznością marki. Przywołuje też analizę Pew Research Center z 2025 roku: użytkownicy klikali tradycyjny wynik w 8% wizyt z podsumowaniem AI, wobec 15% wizyt bez takiego podsumowania.
Co wydarzyło się w artykule HubSpot
HubSpot definiuje RAG jako retrieval-augmented generation, czyli metodę, która najpierw pobiera istotne informacje z zewnętrznej bazy wiedzy, a następnie wykorzystuje je do wygenerowania odpowiedzi.
W kontekście AI w marketingu oznacza to zmianę sposobu patrzenia na widoczność marki. Strona, artykuł, FAQ, cennik albo profil firmy mogą stać się źródłem fragmentu użytego w odpowiedzi asystenta AI. HubSpot podkreśla jednak, że treść przyjazna systemom retrieval zwiększa dostępność dla maszyn, ale nie gwarantuje pobrania ani cytowania.
Jak działa RAG
Według artykułu proces RAG składa się z trzech etapów: retrieve, augment i generate. Najpierw system wyszukuje najbardziej trafne fragmenty, później dodaje je do promptu modelu, a na końcu generuje odpowiedź na podstawie pytania oraz pobranego materiału.
Od artykułu do fragmentu użytego przez model
Opisany przepływ może obejmować podział artykułu na mniejsze części, czyli chunking. Następnie system zamienia każdy fragment na numeryczną reprezentację znaczenia, nazywaną embeddingiem. Reprezentacje są przechowywane w bazie wektorowej stworzonej do szybkiego wyszukiwania podobieństwa.
Różnica względem klasycznej wyszukiwarki internetowej polega na rezultacie. Wyszukiwarka zwraca listę linków do samodzielnego przeczytania, natomiast RAG pobiera fragmenty treści i wykorzystuje je do napisania odpowiedzi.
Liczby dotyczące odpowiedzi AI i kliknięć
HubSpot przywołuje analizę Pew Research Center z 2025 roku, opartą na danych o przeglądaniu stron przez 900 dorosłych osób w USA. Użytkownicy klikali tradycyjny wynik wyszukiwania podczas 8% wizyt, gdy Google wyświetlał podsumowanie AI. Gdy podsumowania nie było, kliknięcie następowało podczas 15% wizyt.
Te wartości opisują zachowanie użytkowników w dwóch sytuacjach: z podsumowaniem AI i bez niego. W artykule są przedstawione jako kontekst dla rosnącej roli odpowiedzi generowanych oraz dla pytania, czy marka zostanie zauważona bez bezpośredniego wejścia na jej stronę. Nie oznaczają jednak gwarantowanego sposobu pojawienia się firmy w odpowiedzi.
Jak przygotować treści marki
HubSpot wskazuje na znaczenie jasnej struktury, spójnej terminologii, aktualnych informacji i pełnych zdań. System może oceniać pobrany fragment osobno, bez pełnego kontekstu strony, dlatego nazwa usługi, firmy, lokalizacji i najważniejsze fakty powinny wynikać bezpośrednio z treści.
Dla widoczności marki w odpowiedziach AI istotne są także informacje, które mogą się zmieniać: ceny, zakres usług, zasady obsługi i dane kontaktowe. Artykuł nie przedstawia jednak optymalizacji retrieval jako gwarancji cytowania. Różne systemy korzystają z odmiennych źródeł, indeksów i zasad cytowania.
Co to oznacza w praktyce
- Firmy z Białegostoku i Podlasia mogą traktować strony usługowe, cenniki, FAQ, dokumentację oraz profile firmowe jako potencjalne źródła informacji dla systemów AI, jak wskazuje HubSpot Marketing.
- Warto jednoznacznie nazywać usługę, firmę i lokalizację, zamiast polegać na zwrotach, których sens wynika dopiero z wcześniejszych akapitów.
- Efekty działań dotyczących SEO i widoczności w odpowiedziach AI trzeba mierzyć, ponieważ poszczególne systemy mogą korzystać z różnych źródeł, indeksów oraz zasad cytowania.
Źródła
- HubSpot Marketing — What is RAG in AI? A plain-English guide for marketers, 2026-11-05
Tekst został utworzony przy pomocy sztucznej inteligencji (modeli językowych).
