Skąd modele językowe i narzędzia AI czerpią wiedzę, kiedy pytasz o zdrowie? Badanie własne

Wyobraź sobie użytkownika, który zamiast wpisywać w Google „maść na atopowe zapalenie skóry ranking”, pyta wprost ChatGPT albo Google AI Mode: „gdzie najlepiej kupić skuteczną maść na AZS?”. W odpowiedzi nie dostaje dziesięciu linków do przeklikania, tylko jedną, gotową rekomendację. Albo Twoja apteka czy marka farmaceutyczna jest w tej odpowiedzi, albo w ogóle nie istnieje dla użytkownika na tym etapie.

Postanowiliśmy sprawdzić, jak to naprawdę wygląda w praktyce – nie na jednym zrzucie ekranu, tylko na dużej próbie danych. Poniżej wyniki badania własnego: 15 realnych zapytań zdrowotnych (dla dorosłych i dzieci), 9 narzędzi AI, 30 dni ciągłego zbierania danych i 11 078 przeanalizowanych cytowań źródeł.

Metodologia – co dokładnie zbadaliśmy

Za pomocą narzędzia Chatbeat monitorowaliśmy, jakie źródła pojawiają się jako podstawa odpowiedzi w dziewięciu popularnych narzędziach AI: Google AI Mode, Google AI Overview, ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, Grok i DeepSeek.

Do monitoringu wybraliśmy 15 pytań o leki i preparaty zdrowotne, formułowanych tak, jak realnie pytają użytkownicy – konwersacyjnie, intencyjnie, bez wskazywania konkretnej marki. Wśród nich pytania dotyczące zarówno dorosłych (np. witaminy dla kobiet w ciąży, leki na nietrzymanie moczu, tabletki na trądzik), jak i dzieci (np. wapno dla dzieci, sól fizjologiczna).

Dane zbieraliśmy nieprzerwanie przez 30 dni – od 24 sierpnia do 22 września 2026 roku. W tym czasie zebraliśmy 11 078 wystąpień źródeł, pochodzących z 976 unikalnych domen.

Zdrowie w AI to przede wszystkim e-commerce, nie edukacja

Pierwszy i najważniejszy wniosek z badania: w odpowiedzi na pytania o leki i preparaty zdrowotne modele AI cytują przede wszystkim sklepy, nie źródła edukacyjne czy medyczne.

• 57,7% wszystkich cytowań to bezpośrednio strony aptek internetowych,
• 8,4% to zagraniczne marketplace’y (Allegro, Amazon, Walmart, Walgreens, Target, CVS),
• 5,2% to porównywarki cen (Ceneo, gdziepolek.pl),
• tylko 4,4% to instytucje i portale medyczne (mp.pl, gov.pl, pacjent.gov.pl, NHS, FDA),
• pozostałe 24,3% to pojedyncze, mniej powtarzalne domeny.

To zaskakujący wynik na tle innych kategorii YMYL, które badaliśmy wcześniej. W finansach duży udział cytowań trafiał do rankingów, portali branżowych i rejestrów rządowych. Tutaj, mimo że pytania dotyczą zdrowia, modele traktują je w większości jako zapytania zakupowe – i odpowiadają jak wyszukiwarka produktowa, a nie jak doradca medyczny.

Każdy model AI to inny ekosystem źródeł

Uśredniony wynik ukrywa jednak coś znacznie ciekawszego: modele AI dzielą się na dwa wyraźnie różne obozy w podejściu do źródeł zdrowotnych.

Ekosystem Google – AI Mode, AI Overview i model Gemini – niemal całkowicie opiera odpowiedzi na stronach aptek internetowych:

• Gemini – 82,3% cytowań to apteki własne,
• AI Mode – 79,2%,
• AI Overview – 75,6%.

ChatGPT (GPT) działa dokładnie odwrotnie. Tylko 18,4% jego cytowań to strony aptek – najniższy wynik spośród wszystkich badanych modeli (poza DeepSeek). Za to aż 21,2% cytowań GPT to instytucje i portale medyczne – zdecydowanie najwyższy wynik w badaniu – a kolejne 11,4% to porównywarki cen.

Claude plasuje się bliżej ekosystemu Google (75% cytowań to apteki), Copilot i Perplexity są pośrodku, z zauważalnie większym udziałem zagranicznych marketplace’ów (odpowiednio 17,6% i 14,9%).

Praktyczna konsekwencja: nie ma jednej strategii „optymalizacji pod AI” w branży zdrowia. Marka zoptymalizowana pod Google AI Overview – czyli głównie pod strukturę produktową i ofertę sklepową – może być praktycznie niewidoczna w ChatGPT, który znacznie chętniej sięga po treści z portali medycznych i rejestrów instytucjonalnych.

Case study: wiodąca polska apteka internetowa

Żeby sprawdzić, jak te ogólne wzorce przekładają się na konkretną markę, przyjrzeliśmy się bliżej wynikom jednej z czołowych polskich aptek internetowych obecnych w badaniu.

Apteka ta zajęła 2. miejsce wśród wszystkich 976 cytowanych domen – ustępując tylko liderowi kategorii, z niewielkim dystansem do trzeciego miejsca. To wynik, który pokazuje, że przy odpowiednio zoptymalizowanej ofercie i strukturze strony można realnie konkurować o cytowania AI nawet z największymi graczami rynku.

Widoczność tej apteki jest jednak mocno zróżnicowana w zależności od modelu:

• najwyższa w Google AI Mode (13,3% wszystkich cytowań tego narzędzia) i AI Overview (8,4%),
• umiarkowana w Claude (7,9%), modelu Gemini (7,2%) i Grok (6,5%),
• najniższa w ChatGPT (zaledwie 1,1%) i Copilot (2,6%).

Co istotne, widoczność ta jest stabilna w czasie – w ciągu całego 30-dniowego okresu badania udział tej apteki w cytowaniach wahał się w przedziale 2,9–8,6%, bez wyraźnego trendu wzrostowego czy spadkowego. To dobra wiadomość dla marek inwestujących w widoczność AI: raz osiągnięta pozycja nie jest jednorazowym przypadkiem, tylko powtarzalnym wzorcem.

Nie wszystkie zapytania zdrowotne są sobie równe

Poziom konkurencji o cytowanie różni się wyraźnie w zależności od tematu zapytania.

Analizowana apteka radziła sobie najlepiej przy pytaniach niszowych, często dotyczących dzieci: preparaty na mięczaka zakaźnego (12,8% cytowań tego zapytania), maść na atopowe zapalenie skóry (10,4%), środki na zaparcia w ciąży (8,8%).

Najsłabiej wypadała przy zapytaniach najbardziej „skomercjalizowanych” – z dużą liczbą konkurujących o widoczność sklepów i treści: leki na nietrzymanie moczu (0,3% – najniższy wynik w całym badaniu) czy tabletki na trądzik (3,5%). Co ciekawe, to właśnie przy nietrzymaniu moczu odnotowaliśmy najwyższy w całym badaniu udział instytucji medycznych jako źródła (17,1%) – temat wrażliwy, częściej kierowany przez modele do źródeł o charakterze medycznym niż zakupowym.

Wniosek jest prosty: im bardziej niszowe i mniej „zatłoczone” zapytanie, tym większa szansa na cytowanie dla mniejszych i średnich graczy. Im bardziej popularne i komercyjne zapytanie, tym silniejsza konkurencja i tym większe znaczenie ma dodatkowo obecność w źródłach eksperckich, nie tylko sklepowych.

Co to oznacza dla marek z branży zdrowia i farmacji?

Na podstawie naszych doświadczeń i obserwacji rekomendujemy markom z sektora zdrowia i farmacji kilka konkretnych kierunków działania:

• Sprawdź swoją widoczność osobno w każdym narzędziu AI – wynik w Google AI Overview nic nie mówi o widoczności w ChatGPT czy Perplexity. Traktuj każdy model jak osobny kanał.
• Nie zaniedbuj struktury produktowej strony – to ona decyduje o cytowaniach w ekosystemie Google, który dziś odpowiada za największą część ruchu AI w kategorii zdrowia.
• Buduj też obecność ekspercką, nie tylko sklepową – jeśli zależy Ci na widoczności w ChatGPT, kluczowe są linki i treści powiązane z wiarygodnymi źródłami medycznymi, nie tylko oferta produktowa.
• Szukaj nisz z mniejszą konkurencją – tematy rzadziej wyszukiwane i mniej skomercjalizowane dają realnie większą szansę na cytowanie niż najbardziej popularne, zatłoczone zapytania.
• Monitoruj widoczność cyklicznie, nie jednorazowo – dane pokazują, że wyniki są stabilne w czasie, więc regularny monitoring pozwala wcześnie wychwycić realne zmiany, a nie przypadkowe wahania.

Długi ogon cytowań – szansa dla mniejszych stron

Warto zwrócić uwagę na jeszcze jeden wątek, który łatwo przeoczyć, patrząc tylko na liderów rankingu. Wśród 976 unikalnych domen w badaniu aż 489 – niemal połowa – pojawiło się jako źródło tylko raz. Modele AI wcale nie ograniczają się więc do garstki największych serwisów. Przy wąskim, konkretnym pytaniu potrafią sięgnąć nawet po mało znaną stronę, jeśli to akurat ona daje najbardziej precyzyjną odpowiedź.

Dla mniejszych aptek i marek to konkretna wskazówka: nie trzeba konkurować z liderem rynku o pierwsze miejsce w ogólnym rankingu cytowań. Wystarczy być najlepszą, najbardziej trafną odpowiedzią na wąskie pytanie z własnej niszy, żeby zaistnieć w wynikach AI – co potwierdzają też wyniki z sekcji o zapytaniach niszowych.

Jak zwiększyć szansę na cytowanie? Konkretne porady

Powyższe rekomendacje można od razu przełożyć na konkretne, techniczne działania:

• Uzupełnij dane strukturalne produktów (schema.org Product/Offer, aktualna cena i dostępność) – to one w dużej mierze decydują o widoczności w Google AI Overview i AI Mode, odpowiadających łącznie za blisko połowę wszystkich analizowanych cytowań.
• Dodaj sekcje FAQ na kartach produktowych i kategoriach – w formie pytań sformułowanych tak, jak pytają użytkownicy („gdzie kupić X bez recepty”, „ile kosztuje X”), a nie w języku marketingowym.
• Publikuj krótkie treści podpisane przez farmaceutę lub lekarza, z linkami do oficjalnych źródeł (ulotka, Rejestr Produktów Leczniczych) – to zwiększa szansę na cytowanie w modelach takich jak ChatGPT, które wyraźnie premiują instytucje medyczne.
• Nie pomijaj porównywarek cen (Ceneo, gdziepolek.pl) – to stosunkowo łatwy do zdobycia, dodatkowy kanał widoczności, odpowiadający za 5,2% wszystkich cytowań w badaniu.
• Celuj też w zapytania niszowe, a nie tylko najbardziej popularne frazy – to właśnie tam, jak pokazują dane, mniejsze marki mają realnie największą szansę na wysoki udział w cytowaniach.

Podsumowanie

Zdrowie w odpowiedziach AI okazuje się dziedziną znacznie bardziej sklepową, niż mogłoby się wydawać przy temacie formalnie zaliczanym do YMYL. Ponad połowa cytowań to bezpośrednio strony aptek internetowych, a nie portale medyczne czy rządowe rejestry.

Jednocześnie badanie potwierdza to, co obserwujemy w innych branżach: każdy model AI działa jak osobny ekosystem, z własnymi preferencjami co do źródeł. Google premiuje sklepy, ChatGPT – instytucje medyczne i porównywarki. Marka, która chce być widoczna wszędzie, musi budować obecność na obu frontach jednocześnie – i traktować widoczność w AI jako coś, co monitoruje się stale, a nie raz na jakiś czas.

FAQ – najczęściej zadawane pytania

Jak sprawdzić widoczność apteki lub marki farmaceutycznej w AI?

Najprostszy sposób to ręczne wpisanie w ChatGPT, Gemini, Perplexity i Google AI Mode pytań, które realnie zadają Twoi klienci – bez podawania nazwy marki. Do systematycznego monitoringu w większej skali służą narzędzia takie jak Chatbeat.

Czym różni się podejście Google AI Mode od ChatGPT przy pytaniach zdrowotnych?

Google AI Mode i AI Overview w zdecydowanej większości cytują bezpośrednio strony aptek internetowych (75–82% cytowań w naszym badaniu). ChatGPT robi to znacznie rzadziej (18,4%), za to znacznie chętniej sięga po instytucje i portale medyczne (21,2% cytowań) oraz porównywarki cen.

Czy niszowe tematy zdrowotne dają większą szansę na cytowanie?

Tak. W naszym badaniu widoczność mniejszych graczy była wyraźnie wyższa przy tematach niszowych (np. preparaty na mięczaka zakaźnego) niż przy bardzo popularnych, skomercjalizowanych zapytaniach (np. leki na nietrzymanie moczu), gdzie konkurencja o cytowanie jest znacznie silniejsza.

Czy widoczność w AI jest stabilna, czy się zmienia z dnia na dzień?

W naszym 30-dniowym badaniu udział poszczególnych domen w cytowaniach wahał się w niewielkim zakresie, bez wyraźnego trendu wzrostowego ani spadkowego. Oznacza to, że widoczność w AI to raczej stabilna pozycja niż przypadkowy wynik pojedynczego zapytania.

Czy pytania zdrowotne dotyczące dzieci różnią się źródłami od pytań o dorosłych?

W naszej próbie pytania powiązane z tematami pediatrycznymi (np. preparaty na mięczaka zakaźnego, wapno dla dzieci na alergię) należały do tych, w których analizowana apteka osiągała jedne z najwyższych udziałów w cytowaniach – prawdopodobnie ze względu na mniejszą konkurencję treściową w tych niszach.

Źródła

• SearchMeets.ai (2026). Badanie własne: źródła cytowane przez modele AI przy zapytaniach zdrowotnych. 11 078 cytowań, 15 promptów, 9 narzędzi AI, dane zebrane 24.08–22.09.2026 r. za pomocą Chatbeat.