Jak AI Overviews wpływa na CTR i jak to zmierzyć w Search Console?

Czy spadek CTR po AI Overviews zawsze oznacza wpływ AI?

Nie, to nie takie proste. Weźmy na przykład spadek pozycji w wynikach wyszukiwania. Jeśli strona dotąd lokowała się średnio na trzecim miejscu, a teraz zajmuje siódmą pozycję, to prawdopodobnie zobaczymy także obniżenie CTR, niezależnie od pojawienia się AI Overviews.

Jednocześnie obecność AI Overviews może sprzyjać większej liczbie zachowań typu zero-click, czyli sytuacji, w których użytkownik otrzymuje potrzebną odpowiedź bez przechodzenia do klasycznego wyniku niebieskiego. Sama obecność takich wyników bez kliknięcia nadal nie przesądza jednak o tym, że to właśnie AI odpowiada za zmianę CTR.

Dlatego analiza powinna zaczynać się od oceny pozycji w rankingu, a nie od samych kliknięć. Zmiana miejsca w wynikach sprawia, że sam spadek klikalności nie jest wystarczającym dowodem na wpływ AI Overviews. Warto też porównać, jak w tym samym okresie zachowywały się podobne zapytania, przy których nie pojawiły się te nowe elementy.

Nie można też zapominać o innych czynnikach, które mogą odgrywać rolę, takich jak:

• sezonowe wahania,
• przebudowa witryny,
• aktualizacje algorytmu,
• pojawienie się dodatkowych funkcji w SERP.

Dzięki grupie kontrolnej przynajmniej częściowo jesteśmy w stanie oddzielić wpływ tych zmiennych od efektów związanych z AI Overviews.

Jak zmierzyć wpływ AI Overviews na klikalność?

W analizie dwóch polskich serwisów wykorzystaliśmy dane pochodzące z Ahrefs oraz Google Search Console. Z Ahrefs pobraliśmy frazy, na które każda z domen plasowała się w top 30, a do tego zebraliśmy informacje o cechach SERP w dwóch wybranych momentach czasowych.

Do badanej grupy zaliczyliśmy te zapytania, przy których na wcześniejszym etapie nie pojawiało się AI Overviews, natomiast w późniejszym terminie już występowało. Dla porównania, grupa kontrolna zawierała frazy z tego samego serwisu, gdzie AI Overviews nie wystąpiło w żadnym z obu okresów. Oba zbiory ograniczyliśmy do fraz, które utrzymały się w top 30 w obu porównywanych terminach. W celu obliczenia CTR sumowaliśmy kliknięcia oraz wyświetlenia całej grupy, a następnie dzieliliśmy te wartości. Średnią pozycję ważoną określiliśmy, uwzględniając przy tym liczbę wyświetleń dla każdej frazy.

Jak odróżnić spadek CTR od spadku pozycji?

Na początku warto zestawić średnią pozycję przed i po wprowadzeniu zmiany. Dopiero w kontekście tych wyników możemy spojrzeć na CTR. Jeśli spadek pozycji idzie w parze z obniżeniem CTR, trudno przypisać to bezpośrednio działaniu AI Overviews, niższa lokata zwykle przekłada się na mniejszą liczbę kliknięć.

Interesująca robi się sytuacja, gdy pozycja pozostaje mniej więcej stała lub nawet się poprawia, a mimo to wskaźnik CTR maleje. W takim wypadku warto przyjrzeć się grupie kontrolnej. Jeśli zapytania nieobjęte AI Overviews reagują inaczej, może to świadczyć o wpływie nowego elementu w wynikach wyszukiwania.

W praktyce analiza powinna obejmować co najmniej trzy wartości:

• Pozycję przed zmianą,
• Po niej,
• Różnicę między nimi.

Dopiero wtedy można rzetelnie ocenić, jak zmienił się CTR.

Co pokazał Serwis A?

Serwis A to sklep internetowy działający w sektorze kosmetycznym. Przeanalizowaliśmy okres od 1 czerwca do 29 sierpnia 2025 roku i porównaliśmy go z analogicznym okresem w 2026 roku, co pozwoliło ograniczyć wpływ sezonowości.

W grupie 64 fraz, przy których pojawiły się AI Overviews, CTR wzrósł z 0,363% do 0,470%, czyli o 29,4%. Jednocześnie średnia pozycja poprawiła się z 8,04 do 7,30. W grupie kontrolnej CTR nieznacznie spadł – z 1,120% do 1,101% – mimo wyraźnie większej poprawy średniej pozycji, z 6,76 do 5,04.

Na pierwszy rzut oka można więc uznać, że AI Overviews nie zaszkodziło klikalności. Taki wniosek byłby jednak zbyt daleko idący. Grupa kontrolna poprawiła pozycję znacznie bardziej niż grupa badana, a mimo to nie odnotowała wzrostu CTR.

Dodatkowo w analizowanym okresie serwis przebudował część kategorii, a niektóre frazy zaczęły kierować do nowych adresów URL. Ten przypadek jest ważny właśnie dlatego, że nie daje jednoznacznej odpowiedzi. Pokazuje, że samo porównanie CTR przed i po pojawieniu się AI Overviews nie wystarcza do oceny wpływu tego elementu na klikalność.

Co pokazał Serwis B?

W drugim serwisie świadczącym usługi techniczne dla klientów indywidualnych wyniki były bardziej jednoznaczne. Porównaliśmy dwa okresy: od 1 grudnia 2025 do 28 lutego 2026 oraz od 1 czerwca do 29 sierpnia 2026.

W grupie 14 fraz, przy których pojawiły się AI Overviews, średnia pozycja poprawiła się z 8,07 do 6,54, czyli o 1,53 miejsca. Mimo tego CTR spadł z 1,855% do 1,760%, a więc o 5,1%. W grupie kontrolnej sytuacja wyglądała inaczej. Średnia pozycja poprawiła się jedynie o 0,13 – z 10,86 do 10,73 – natomiast CTR wzrósł z 0,534% do 1,046%, czyli niemal się podwoił.

To właśnie rozbieżność między obiema grupami jest tutaj najważniejsza. Frazy bez AI Overviews przy praktycznie niezmienionej pozycji zaczęły generować wyraźnie więcej kliknięć. Tymczasem frazy, przy których pojawiły się AI Overviews mimo poprawy pozycji odnotowały spadek CTR. Nie oznacza to jednak, że całą różnicę można przypisać AI Overviews. Dane pokazują korelację i wyraźną rozbieżność między grupami, ale nie stanowią dowodu na bezpośredni związek przyczynowy.

Ile danych potrzeba, żeby wynik miał znaczenie?

Pojedyncza fraza rzadko stanowi solidną podstawę do wyciągania wniosków. Nawet jedno dodatkowe kliknięcie przy kilkudziesięciu wyświetleniach może znacznie wpłynąć na wskaźnik CTR. W naszej analizie ustalamy minimalną liczbę wyświetleń frazy na poziomie 100 w określonym czasie, ale prawdziwe wnioski wyciągamy dopiero dla grup dysponujących co najmniej 5000 wyświetleniami łącznie.

Duże znaczenie ma też długość trwania okresu analizy. Porównanie dwóch pojedynczych okien to raczej obserwacja niż ostateczny wniosek. Silniejszym sygnałem jest zmiana widoczna przez trzy kolejne okresy, po uwzględnieniu korekty wyników o zmianę pozycji. Przyjmujemy, że jedno okno powinno obejmować minimum 90 dni, a w przypadku branż o charakterze sezonowym warto dodatkowo zestawiać ze sobą analogiczne okresy z poprzednich lat.

Jak wykorzystać Search Console do takiej analizy?

W praktyce wygląda to tak: pozycjonowanie stron digitalk zaczyna się od wyciągnięcia z Search Console zapytań, przy których pojawia się AI Overviews, i porównania ich CTR z okresem sprzed zmiany.

Z Search Console pozyskujemy głównie informacje o liczbie kliknięć, wyświetleniach, CTR oraz średniej pozycji dla wybranych fraz i wybranych okresów. Platforma jednak nie rozróżnia, czy wyświetlenia obejmują AI Overviews, czy nie.

Dlatego integrujemy dane z Search Console z informacjami o cechach SERP, które pobieramy z zewnętrznych narzędzi. Taka kombinacja umożliwia:

• Utworzenie grupy testowej i kontrolnej,
• Ocenę, czy ich zachowania różnią się między sobą.

Czego nie można wywnioskować z tych danych?

Nie wiadomo dokładnie, kiedy AI Overviews zaczęło pojawiać się przy danej frazie. Pewne jest jedynie, że nie było go podczas pierwszego sprawdzonego terminu, a pojawiło się przy kolejnym.

Nie dysponujemy też danymi dotyczącymi liczby użytkowników, którzy faktycznie zetknęli się z AI Overviews. Search Console nie rozróżnia bowiem wyświetleń na te z tym elementem i bez niego. Z tego powodu na podstawie samego raportu nie można określić udziału zapytań z AI Overviews. Analizowane dwa serwisy nie stanowią reprezentatywnej próby dla całego rynku, dlatego nie można na ich podstawie wyciągać ogólnych wniosków, że AI Overviews zawsze wpływa na spadek CTR o konkretny procent.

Jak ocenić, czy AI Overviews rzeczywiście wpływa na CTR?

Najsilniejszy sygnał otrzymujemy, gdy kilka czynników występuje jednocześnie: pozycja analizowanej grupy pozostaje stabilna lub ulega poprawie, CTR maleje, a zachowanie grupy kontrolnej różni się od badanej. Co więcej, efekt ten utrzymuje się przez odpowiednio długi okres.

To nadal nie stanowi matematycznego dowodu przyczynowości, jednak jest o wiele lepszym podejściem niż proste zestawienie CTR sprzed i po wprowadzeniu AI Overviews. Z tego samego powodu również spadku ruchu organicznego nie należy automatycznie przypisywać AI Overviews bez sprawdzenia zmian pozycji oraz zachowania grupy kontrolnej.

Kluczowy wniosek jest więc jasny: nie zaczynaj od oceny zmian CTR. Najpierw przeanalizuj, jak zmieniła się pozycja, a następnie porównaj te wyniki z grupą fraz z tego samego serwisu, na które AI Overviews nie miały wpływu.

Źródła:
Google Search Console – raport skuteczności: https://support.google.com/webmasters/answer/7576553?hl=pl
Google Search Central – AI features and your website: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
Ahrefs – raport dotyczący wpływu AI Overviews na CTR: https://ahrefs.com/blog/ai-overviews-reduce-clicks-update/