{"id":15668,"date":"2021-01-25T11:07:04","date_gmt":"2021-01-25T10:07:04","guid":{"rendered":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/?p=15668"},"modified":"2026-07-31T15:17:09","modified_gmt":"2026-07-31T13:17:09","slug":"ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/","title":{"rendered":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google?"},"content":{"rendered":"<p>Modele j\u0119zykowe, od BERT po dzisiejsze systemy oparte na Gemini czy GPT, najgorzej radz\u0105 sobie z tym samym, z czym mia\u0142y problem lata temu. Chodzi o ironi\u0119, \u015bwie\u017co ukute znaczenia s\u0142\u00f3w i zdania, kt\u00f3rych sensu nie da si\u0119 wyprowadzi\u0107 z samej gramatyki. Sk\u0142adni\u0119 rozpoznaj\u0105 dzi\u015b niemal bezb\u0142\u0119dnie, semantyka, czyli faktyczne znaczenie i intencja stoj\u0105ca za tekstem, wci\u0105\u017c bywa dla nich zgadywank\u0105. Im mniej dwuznaczno\u015bci zostawia tekst, tym \u0142atwiej algorytmowi wyszukiwarki i asystentowi AI poprawnie go zinterpretowa\u0107, zaindeksowa\u0107 i zacytowa\u0107 w odpowiedzi.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Spis tre\u015bci<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Prze\u0142\u0105cznik Spisu Tre\u015bci\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #003366;color:#003366\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #003366;color:#003366\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Co_to_jest_model_jezykowy_i_po_co_Google_go_uzywa\" >Co to jest model j\u0119zykowy i po co Google go u\u017cywa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Jakich_zjawisk_jezykowych_modele_AI_wciaz_nie_rozumieja_do_konca\" >Jakich zjawisk j\u0119zykowych modele AI wci\u0105\u017c nie rozumiej\u0105 do ko\u0144ca<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Czy_sztuczna_inteligencja_naprawde_rozumie_tekst_czy_tylko_go_przewiduje\" >Czy sztuczna inteligencja naprawd\u0119 rozumie tekst, czy tylko go przewiduje<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Ewolucja_modeli_jezykowych_Google_od_n-gramow_do_Gemini\" >Ewolucja modeli j\u0119zykowych Google: od n-gram\u00f3w do Gemini<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Co_BERT_i_AI_Overview_zmienily_w_wynikach_wyszukiwania\" >Co BERT i AI Overview zmieni\u0142y w wynikach wyszukiwania<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Jak_pisac_tresci_zeby_rozumialy_je_wyszukiwarka_i_AI\" >Jak pisa\u0107 tre\u015bci, \u017ceby rozumia\u0142y je wyszukiwarka i AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Najczesciej_zadawane_pytania\" >Najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Czym_jest_BERT_i_czy_Google_wciaz_go_wykorzystuje\" >Czym jest BERT i czy Google wci\u0105\u017c go wykorzystuje?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Czy_mozna_pozycjonowac_strone_pod_konkretny_model_jezykowy_na_przyklad_pod_BERT\" >Czy mo\u017cna pozycjonowa\u0107 stron\u0119 pod konkretny model j\u0119zykowy, na przyk\u0142ad pod BERT?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Czym_roznia_sie_modele_takie_jak_BERT_od_dzisiejszych_asystentow_AI_na_przyklad_Gemini_czy_ChatGPT\" >Czym r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 modele takie jak BERT od dzisiejszych asystent\u00f3w AI, na przyk\u0142ad Gemini czy ChatGPT?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Jakie_bledy_jezykowe_wciaz_zdarzaja_sie_modelom_AI\" >Jakie b\u0142\u0119dy j\u0119zykowe wci\u0105\u017c zdarzaj\u0105 si\u0119 modelom AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#Czy_AI_Overview_w_Google_zmniejsza_ruch_na_stronach_informacyjnych\" >Czy AI Overview w Google zmniejsza ruch na stronach informacyjnych?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Co_to_jest_model_jezykowy_i_po_co_Google_go_uzywa\"><\/span>Co to jest model j\u0119zykowy i po co Google go u\u017cywa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Model j\u0119zykowy to system, kt\u00f3ry na podstawie du\u017cych zbior\u00f3w tekstu uczy si\u0119 przewidywa\u0107, jakie s\u0142owo, zdanie albo odpowied\u017a najlepiej pasuje do zadanego kontekstu. Google korzysta z takich modeli, \u017ceby zrozumie\u0107 zapytanie u\u017cytkownika mimo b\u0142\u0119d\u00f3w, skr\u00f3t\u00f3w my\u015blowych i j\u0119zyka potocznego, a nie tylko dopasowa\u0107 s\u0142owa kluczowe do tre\u015bci strony.<\/p>\n<p>J\u0119zyk naturalny, czyli polski, angielski czy ka\u017cdy inny j\u0119zyk u\u017cywany na co dzie\u0144, nie powsta\u0142 w jednym momencie i nie ma sztywnych regu\u0142. Ewoluuje, zmienia znaczenie s\u0142\u00f3w i toleruje wieloznaczno\u015b\u0107. J\u0119zyk formalny, na przyk\u0142ad kod programu, jest tworem przeciwnym: precyzyjnym, jednoznacznym i pozbawionym miejsca na interpretacj\u0119. Komputer od dawna radzi sobie \u015bwietnie z j\u0119zykiem formalnym. Z naturalnym ma problem, bo \u017ceby poprawnie zareagowa\u0107 na zapytanie, musi nie tylko rozpozna\u0107 s\u0142owa, ale te\u017c odgadn\u0105\u0107, co u\u017cytkownik faktycznie mia\u0142 na my\u015bli.<\/p>\n<p>Pierwsze modele wyszukiwarki opiera\u0142y si\u0119 na statystyce: liczy\u0142y, jak cz\u0119sto dane s\u0142owa wyst\u0119puj\u0105 obok siebie, i na tej podstawie zgadywa\u0142y najbardziej prawdopodobne dopasowanie. Dzisiejsze modele, w tym te stoj\u0105ce za Gemini, ChatGPT czy Claude, opieraj\u0105 si\u0119 na sieciach neuronowych analizuj\u0105cych ca\u0142e zdania i akapity naraz, a nie pojedyncze s\u0142owa w oderwaniu od reszty tekstu. To zasadnicza r\u00f3\u017cnica w tym, jak dobrze radz\u0105 sobie z niejednoznaczno\u015bci\u0105.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jakich_zjawisk_jezykowych_modele_AI_wciaz_nie_rozumieja_do_konca\"><\/span>Jakich zjawisk j\u0119zykowych modele AI wci\u0105\u017c nie rozumiej\u0105 do ko\u0144ca<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nawet najnowsze modele j\u0119zykowe najcz\u0119\u015bciej myl\u0105 si\u0119 przy sze\u015bciu zjawiskach: wieloznaczno\u015bci s\u0142\u00f3w, homonimach, synonimach, wyra\u017ceniach idiomatycznych, zale\u017cno\u015bci od szerszego kontekstu oraz odniesieniach zaimkowych. \u017badnego z tych problem\u00f3w nie rozwi\u0105zano do ko\u0144ca, zmieni\u0142a si\u0119 tylko skuteczno\u015b\u0107 radzenia sobie z nimi.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Polisemiczno\u015b\u0107.<\/strong> S\u0142owo \u201ezamek\u201d mo\u017ce oznacza\u0107 zamek b\u0142yskawiczny, budowl\u0119 albo mechanizm w drzwiach. Podobnie angielskie \u201ebook\u201d bywa rzeczownikiem albo czasownikiem oznaczaj\u0105cym rezerwacj\u0119. Bez szerszego kontekstu maszyna musi zgadywa\u0107, o kt\u00f3ry wariant znaczeniowy chodzi.<\/li>\n<li><strong>Homonimiczno\u015b\u0107.<\/strong> Identyczne brzmienie i pisownia, zupe\u0142nie inne znaczenie, bez \u017cadnego zwi\u0105zku mi\u0119dzy nimi. S\u0142owo \u201efunkcja\u201d mo\u017ce dotyczy\u0107 pe\u0142nionej roli, poj\u0119cia matematycznego albo w\u0142asno\u015bci produktu.<\/li>\n<li><strong>Synonimiczno\u015b\u0107.<\/strong> Wyszukiwarka wci\u0105\u017c czasem inaczej traktuje fraz\u0119 i jej bliski synonim, mimo \u017ce dla cz\u0142owieka znacz\u0105 dok\u0142adnie to samo. Modele osadzania s\u0142\u00f3w zmniejszy\u0142y ten problem, ale go nie zamkn\u0119\u0142y.<\/li>\n<li><strong>Idiomatyczno\u015b\u0107.<\/strong> Konstrukcji typu \u201eit rains cats and dogs\u201d nie da si\u0119 prze\u0142o\u017cy\u0107 dos\u0142ownie. Znajomo\u015b\u0107 ka\u017cdego pojedynczego s\u0142owa w takim zdaniu nic nie daje bez \u015bwiadomo\u015bci, \u017ce ca\u0142o\u015b\u0107 jest przeno\u015bni\u0105.<\/li>\n<li><strong>Kontekstowo\u015b\u0107.<\/strong> W zdaniu \u201eWeronika po\u017cyczy\u0142a samoch\u00f3d\u201d nie wiadomo bez dodatkowego kontekstu, czy to ona komu\u015b po\u017cyczy\u0142a auto, czy sama je po\u017cyczy\u0142a od kogo\u015b. Rozpoznanie intencji wymaga wi\u0119cej ni\u017c analizy gramatycznej.<\/li>\n<li><strong>Koreferencja.<\/strong> W zdaniu \u201eWyj\u0105\u0142 ser z lod\u00f3wki i po\u0142o\u017cy\u0142 go na kanapk\u0119\u201d trzeba prawid\u0142owo skojarzy\u0107 zaimek \u201ego\u201d z serem, a nie z lod\u00f3wk\u0105. Teksty z du\u017c\u0105 liczb\u0105 zaimk\u00f3w i odniesie\u0144 wci\u0105\u017c potrafi\u0105 zgubi\u0107 nawet zaawansowany model.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Dla kompetentnego u\u017cytkownika j\u0119zyka te rozr\u00f3\u017cnienia s\u0105 pod\u015bwiadome i natychmiastowe. Dla maszyny ka\u017cde z nich to osobne zadanie obliczeniowe, kt\u00f3re trzeba by\u0142o si\u0119 nauczy\u0107 rozwi\u0105zywa\u0107 na milionach przyk\u0142ad\u00f3w, i kt\u00f3re nadal czasem ko\u0144czy si\u0119 b\u0142\u0119dem.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czy_sztuczna_inteligencja_naprawde_rozumie_tekst_czy_tylko_go_przewiduje\"><\/span>Czy sztuczna inteligencja naprawd\u0119 rozumie tekst, czy tylko go przewiduje<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nie w takim sensie, w jakim rozumie go cz\u0142owiek. Model j\u0119zykowy dopasowuje wzorce statystyczne i zwraca odpowied\u017a, kt\u00f3ra z du\u017cym prawdopodobie\u0144stwem pasuje do kontekstu, ale nie dysponuje wiedz\u0105 o \u015bwiecie w spos\u00f3b, w jaki dysponuje ni\u0105 cz\u0142owiek pisz\u0105cy o przedmiocie, kt\u00f3ry zna z do\u015bwiadczenia. Ten sp\u00f3r toczy si\u0119 w informatyce i filozofii od dekad, a dwa klasyczne eksperymenty my\u015blowe dobrze pokazuj\u0105, na czym polega r\u00f3\u017cnica.<\/p>\n<p>W latach pi\u0119\u0107dziesi\u0105tych ubieg\u0142ego wieku Alan Turing zaproponowa\u0142 test sprawdzaj\u0105cy, czy maszyna potrafi w rozmowie tekstowej przekona\u0107 cz\u0142owieka, \u017ce rozmawia z drug\u0105 osob\u0105. Zdolno\u015b\u0107 do imitowania konwersacji mia\u0142a \u015bwiadczy\u0107 o inteligencji maszyny. John Searle podwa\u017cy\u0142 ten wniosek eksperymentem my\u015blowym znanym jako chi\u0144ski pok\u00f3j. Cz\u0142owiek zamkni\u0119ty w pokoju, nieznaj\u0105cy j\u0119zyka chi\u0144skiego, otrzymuje kartki ze znakami i, pos\u0142uguj\u0105c si\u0119 ksi\u0105\u017ck\u0105 regu\u0142, zwraca poprawne odpowiedzi po chi\u0144sku, mimo \u017ce nie rozumie ani jednego s\u0142owa. Potrafi przej\u015b\u0107 test Turinga, a mimo to nie zna j\u0119zyka, bo brakuje mu \u015bwiadomo\u015bci znaczenia, nie tylko regu\u0142 sk\u0142adniowych.<\/p>\n<p>Argument Searle\u2019a przek\u0142ada si\u0119 wprost na dzisiejsze du\u017ce modele j\u0119zykowe. Analizowa\u0142y one miliardy s\u0142\u00f3w i potrafi\u0105 zwraca\u0107 poprawne, p\u0142ynne odpowiedzi, co nie jest tym samym, co rozumienie tre\u015bci w ludzkim sensie. W pracy \u201eClimbing towards NLU: On Meaning, Form, and Understanding in the Age of Data\u201d Emily Bender i Alexander Koller argumentuj\u0105, \u017ce modele j\u0119zykowe ucz\u0105 si\u0119 formy i prognozowanego znaczenia, a nie znaczenia rzeczywistego, osadzonego w do\u015bwiadczeniu. Ta krytyka powsta\u0142a w kontek\u015bcie BERT, a dzi\u015b dotyczy w r\u00f3wnym stopniu znacznie wi\u0119kszych modeli generatywnych, bo mechanizm uczenia si\u0119 pozostaje ten sam: przewidywanie kolejnego elementu tekstu na podstawie wzorc\u00f3w z danych treningowych.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ewolucja_modeli_jezykowych_Google_od_n-gramow_do_Gemini\"><\/span>Ewolucja modeli j\u0119zykowych Google: od n-gram\u00f3w do Gemini<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Google przechodzi\u0142 przez kilka wyra\u017anie odr\u00f3\u017cnialnych generacji technologii j\u0119zykowej, a ka\u017cda kolejna radzi\u0142a sobie z kontekstem lepiej ni\u017c poprzednia.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Model lub technologia<\/th>\n<th>Od kiedy<\/th>\n<th>Na czym si\u0119 opiera\u0142<\/th>\n<th>Co realnie zmieni\u0142<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Model n-gramowy<\/td>\n<td>wczesna era wyszukiwarki<\/td>\n<td>statystyka wsp\u00f3\u0142wyst\u0119powania s\u0142\u00f3w (sylab, fraz)<\/td>\n<td>dobre przewidywanie popularnych fraz, s\u0142aby przy zapytaniach nowych lub rzadkich<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Word2Vec, osadzanie s\u0142\u00f3w<\/td>\n<td>od 2013<\/td>\n<td>sieci neuronowe, wektory znaczeniowe<\/td>\n<td>rozpoznawanie blisko\u015bci znaczeniowej s\u0142\u00f3w, na przyk\u0142ad \u017ce \u201ekot\u201d jest bli\u017cej \u201epsa\u201d ni\u017c \u201ejab\u0142ka\u201d<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>BERT<\/td>\n<td>od 2019<\/td>\n<td>dwukierunkowa architektura transformera<\/td>\n<td>analiza ca\u0142ego zapytania naraz, uwzgl\u0119dnienie przyimk\u00f3w i sp\u00f3jnik\u00f3w wcze\u015bniej pomijanych w danych<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>MUM<\/td>\n<td>od 2021<\/td>\n<td>model wielozadaniowy i wieloj\u0119zyczny<\/td>\n<td>obs\u0142uga bardziej z\u0142o\u017conych, wieloetapowych zapyta\u0144 i r\u00f3\u017cnych format\u00f3w tre\u015bci naraz<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Modele generatywne w wynikach wyszukiwania (AI Overview, AI Mode)<\/td>\n<td>od 2024<\/td>\n<td>du\u017ce modele j\u0119zykowe klasy Gemini<\/td>\n<td>wygenerowana odpowied\u017a bezpo\u015brednio w wynikach wyszukiwania zamiast wy\u0142\u0105cznie listy link\u00f3w<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Przy premierze BERT firma szacowa\u0142a, \u017ce zmiana obejmie oko\u0142o 10% zapyta\u0144 w j\u0119zyku angielskim, co jak na pojedyncz\u0105 aktualizacj\u0119 algorytmu by\u0142o wynikiem du\u017cym. Kolejne modele nie by\u0142y ju\u017c og\u0142aszane z podobnym wska\u017anikiem, bo ich wp\u0142yw rozk\u0142ada si\u0119 inaczej: nie tyle zmieniaj\u0105 kolejno\u015b\u0107 wynik\u00f3w, ile zmieniaj\u0105 sam\u0105 form\u0119 odpowiedzi, kt\u00f3r\u0105 widzi u\u017cytkownik, co <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/search\/docs\/appearance\/ai-features\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Google Search Central opisuje w dokumentacji funkcji AI w wyszukiwarce<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Co_BERT_i_AI_Overview_zmienily_w_wynikach_wyszukiwania\"><\/span>Co BERT i AI Overview zmieni\u0142y w wynikach wyszukiwania<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>BERT sam w sobie nie przetasowa\u0142 wynik\u00f3w wyszukiwania, poprawi\u0142 g\u0142\u00f3wnie trafno\u015b\u0107 odpowiedzi na zapytania nowe i d\u0142ugie. AI Overview zmieni\u0142o co\u015b innego i du\u017co bardziej odczuwalnego dla w\u0142a\u015bcicieli stron: cz\u0119\u015b\u0107 u\u017cytkownik\u00f3w dostaje odpowied\u017a bezpo\u015brednio w wynikach wyszukiwania i nie klika w \u017caden link.<\/p>\n<p>Klasycznym przyk\u0142adem b\u0142\u0119du sprzed epoki kontekstowej analizy zapyta\u0144 bywa historia z po\u0142owy poprzedniej dekady, gdy pytanie o to, co spotka\u0142o dinozaury, potrafi\u0142o wyeksponowa\u0107 nienaukow\u0105 odpowied\u017a z serwisu religijnego zamiast wyja\u015bnienia opartego na dowodach paleontologicznych. Kontekstowa analiza zapyta\u0144 ograniczy\u0142a skal\u0119 takich pomy\u0142ek, cho\u0107 ca\u0142kowicie ich nie wyeliminowa\u0142a.<\/p>\n<p>W badaniu na rynku ameryka\u0144skim z 2024 roku na 1000 wyszukiwa\u0144 w Google tylko 374 ko\u0144czy\u0142o si\u0119 klikni\u0119ciem w wynik spoza samej wyszukiwarki, wed\u0142ug <a href=\"https:\/\/sparktoro.com\/blog\/2024-zero-click-search-study-for-every-1000-us-google-searches-only-374-clicks-go-to-the-open-web\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">analizy SparkToro<\/a>. Dotyczy to przede wszystkim zapyta\u0144 informacyjnych, na kt\u00f3re wyszukiwarka potrafi odpowiedzie\u0107 sama, wprost w wynikach. Zapytania transakcyjne i ofertowe trac\u0105 znacznie mniej ruchu, bo tam Google nie ma powodu, \u017ceby wybiera\u0107 za u\u017cytkownika konkretnego wykonawc\u0119 us\u0142ugi czy sklep.<\/p>\n<p>Dla firmy oznacza to inny rachunek op\u0142acalno\u015bci tre\u015bci ni\u017c jeszcze kilka lat temu. Artyku\u0142 poradnikowy, kt\u00f3ry odpowiada na pytanie wyczerpuj\u0105co, mo\u017ce zyska\u0107 wysok\u0105 pozycj\u0119 i mimo to straci\u0107 wi\u0119kszo\u015b\u0107 ruchu na rzecz odpowiedzi generowanej przez AI. To nie znaczy, \u017ce taki tekst nie ma warto\u015bci: buduje widoczno\u015b\u0107 marki na etapie, zanim kto\u015b zacznie szuka\u0107 konkretnego wykonawcy, i wspiera linkowaniem wewn\u0119trznym te podstrony serwisu, kt\u00f3re nadal przyci\u0105gaj\u0105 klikni\u0119cia i faktycznie sprzedaj\u0105. Koszt pozyskania czytelnika na tre\u015b\u0107 czysto informacyjn\u0105 ro\u015bnie, koszt pozyskania klienta na tre\u015b\u0107 ofertow\u0105 w tym samym stopniu nie ro\u015bnie, bo tych zapyta\u0144 AI Overview w wi\u0119kszo\u015bci nie przejmuje.<\/p>\n<p>Sprawdzenie, czy strona w og\u00f3le trafia do odpowiedzi generowanych przez AI, jest trudniejsze ni\u017c sprawdzenie pozycji w klasycznych wynikach. Odpowiedzi asystent\u00f3w AI s\u0105 spersonalizowane, wi\u0119c odpytywanie sta\u0142ej listy fraz w ChatGPT czy w Gemini nie daje por\u00f3wnywalnego wyniku mi\u0119dzy sesjami. W praktyce lepiej sprawdza si\u0119 monitoring ruchu bot\u00f3w AI po stronie serwera oraz analiza odes\u0142a\u0144 z narz\u0119dzi AI w Google Analytics ni\u017c pr\u00f3ba odtworzenia rankingu, kt\u00f3rego te systemy nie buduj\u0105 w spos\u00f3b sta\u0142y.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jak_pisac_tresci_zeby_rozumialy_je_wyszukiwarka_i_AI\"><\/span>Jak pisa\u0107 tre\u015bci, \u017ceby rozumia\u0142y je wyszukiwarka i AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Zgodnie z oficjalnymi komunikatami Google, aktualizacje typu BERT nie s\u0105 czym\u015b, pod co da si\u0119 bezpo\u015brednio zoptymalizowa\u0107 konkretn\u0105 fraz\u0119. Da si\u0119 za to pisa\u0107 tak, \u017ceby model j\u0119zykowy, czy to w klasycznej wyszukiwarce, czy w asystencie AI, mia\u0142 jak najmniej okazji do b\u0142\u0119dnej interpretacji tekstu.<\/p>\n<p>W praktyce sprawdzaj\u0105 si\u0119 cztery zasady. Po pierwsze, tre\u015b\u0107 powi\u0105zana kontekstowo w obr\u0119bie ca\u0142ej witryny, nie tylko pojedynczego artyku\u0142u, bo model buduje obraz tematu na podstawie wielu podstron naraz. Po drugie, pokrywanie ca\u0142ych grup powi\u0105zanych pyta\u0144 zamiast pojedynczych hase\u0142, co odpowiada naturze zapyta\u0144 long tailowych. Po trzecie, jednoznaczne sformu\u0142owania, kt\u00f3re nie zmuszaj\u0105 czytelnika ani modelu do zgadywania, do czego odnosi si\u0119 zaimek albo o kt\u00f3ry wariant znaczeniowy s\u0142owa chodzi. Po czwarte, struktura u\u0142atwiaj\u0105ca cytowanie: konkretne pytanie i konkretna odpowied\u017a blisko siebie, opcjonalnie oznaczone danymi strukturalnymi FAQ.<\/p>\n<p>Skala, w jakiej tre\u015b\u0107 powstaje z pomoc\u0105 modeli j\u0119zykowych, ma dzi\u015b wi\u0119ksze znaczenie ni\u017c samo jej pochodzenie. Serwisy zbudowane niemal wy\u0142\u0105cznie na nieredagowanej tre\u015bci generowanej masowo bywaj\u0105 usuwane z indeksu Google w ci\u0105gu kilku tygodni, zw\u0142aszcza gdy takich tekst\u00f3w s\u0105 setki, zgodnie z <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/search\/docs\/essentials\/spam-policies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">polityk\u0105 Google dotycz\u0105c\u0105 spamu w wyszukiwarce<\/a>. Niewielki udzia\u0142 tre\u015bci wspieranych przez AI, kt\u00f3re przechodz\u0105 redakcj\u0119 i s\u0105 merytorycznie poprawne, nie ma z tym mechanizmem nic wsp\u00f3lnego. <a href=\"https:\/\/developers.google.com\/search\/docs\/fundamentals\/creating-helpful-content\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wytyczne Google dotycz\u0105ce tre\u015bci przydatnych dla ludzi<\/a> wskazuj\u0105 ten sam kierunek: licz si\u0119 z czytelnikiem, kt\u00f3ry ma dosta\u0107 odpowied\u017a, nie z algorytmem, kt\u00f3ry ma t\u0119 odpowied\u017a sklasyfikowa\u0107.<\/p>\n<p>Koszt b\u0142\u0119du w tym miejscu jest policzalny. Artyku\u0142, kt\u00f3ry trzeba pisa\u0107 od nowa po tym, jak trafi\u0142 na filtr za jako\u015b\u0107 tre\u015bci, kosztuje wi\u0119cej ni\u017c artyku\u0142 napisany raz, ale rzetelnie zredagowany. Przy wi\u0119kszej liczbie tekst\u00f3w publikowanych co miesi\u0105c r\u00f3\u017cnica w koszcie utraconej szansy potrafi przewy\u017cszy\u0107 sam\u0105 stawk\u0119 za redakcj\u0119 wielokrotnie, bo traci si\u0119 nie tylko pieni\u0105dze na produkcj\u0119, lecz tak\u017ce czas, w kt\u00f3rym strona w og\u00f3le mog\u0142a zbiera\u0107 widoczno\u015b\u0107.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Najczesciej_zadawane_pytania\"><\/span>Najcz\u0119\u015bciej zadawane pytania<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czym_jest_BERT_i_czy_Google_wciaz_go_wykorzystuje\"><\/span>Czym jest BERT i czy Google wci\u0105\u017c go wykorzystuje?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>BERT to model j\u0119zykowy wprowadzony w 2019 roku, kt\u00f3ry analizuje zapytanie dwukierunkowo i uwzgl\u0119dnia przyimki oraz sp\u00f3jniki, wcze\u015bniej pomijane w danych treningowych. Wci\u0105\u017c jest elementem mechanizm\u00f3w rozumienia zapyta\u0144 w Google, ale od tego czasu dosz\u0142y kolejne modele, w tym MUM oraz du\u017ce modele generatywne odpowiedzialne za AI Overview. Sam BERT nie jest ju\u017c ani najnowsz\u0105, ani jedyn\u0105 technologi\u0105 odpowiadaj\u0105c\u0105 za interpretacj\u0119 j\u0119zyka w wyszukiwarce.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czy_mozna_pozycjonowac_strone_pod_konkretny_model_jezykowy_na_przyklad_pod_BERT\"><\/span>Czy mo\u017cna pozycjonowa\u0107 stron\u0119 pod konkretny model j\u0119zykowy, na przyk\u0142ad pod BERT?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Nie w sensie technicznej optymalizacji jednego elementu strony, bo Google oficjalnie nie wskazuje niczego konkretnego do zoptymalizowania pod tego typu aktualizacje. Da si\u0119 za to pisa\u0107 tre\u015bci jednoznaczne, sp\u00f3jne kontekstowo w obr\u0119bie ca\u0142ej witryny i pokrywaj\u0105ce ca\u0142e grupy powi\u0105zanych pyta\u0144, co u\u0142atwia poprawn\u0105 interpretacj\u0119 tekstu ka\u017cdemu modelowi j\u0119zykowemu, nie tylko jednemu konkretnemu.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czym_roznia_sie_modele_takie_jak_BERT_od_dzisiejszych_asystentow_AI_na_przyklad_Gemini_czy_ChatGPT\"><\/span>Czym r\u00f3\u017cni\u0105 si\u0119 modele takie jak BERT od dzisiejszych asystent\u00f3w AI, na przyk\u0142ad Gemini czy ChatGPT?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>BERT by\u0142 zbudowany do jednego zadania: lepszego rozumienia zapytania, \u017ceby dopasowa\u0107 do niego istniej\u0105ce strony w indeksie. Modele generatywne stoj\u0105ce za dzisiejszymi asystentami potrafi\u0105 dodatkowo samodzielnie sformu\u0142owa\u0107 odpowied\u017a na podstawie wielu \u017ar\u00f3de\u0142 naraz, zamiast tylko wskaza\u0107 najlepiej dopasowany wynik. Dlatego AI Overview w Google wygl\u0105da inaczej ni\u017c klasyczna lista link\u00f3w sprzed 2019 roku.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Jakie_bledy_jezykowe_wciaz_zdarzaja_sie_modelom_AI\"><\/span>Jakie b\u0142\u0119dy j\u0119zykowe wci\u0105\u017c zdarzaj\u0105 si\u0119 modelom AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Najcz\u0119\u015bciej przy ironii, \u015bwie\u017cych znaczeniach s\u0142\u00f3w, idiomach oraz zdaniach, w kt\u00f3rych trzeba prawid\u0142owo dopasowa\u0107 zaimek do osoby lub przedmiotu wspomnianego wcze\u015bniej. Modele radz\u0105 sobie dobrze ze sk\u0142adni\u0105, gorzej z sytuacjami wymagaj\u0105cymi wiedzy o \u015bwiecie wykraczaj\u0105cej poza sam tekst.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Czy_AI_Overview_w_Google_zmniejsza_ruch_na_stronach_informacyjnych\"><\/span>Czy AI Overview w Google zmniejsza ruch na stronach informacyjnych?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Tak, w przypadku zapyta\u0144 czysto informacyjnych, na kt\u00f3re wyszukiwarka mo\u017ce udzieli\u0107 pe\u0142nej odpowiedzi sama, w wynikach. We wspomnianym wcze\u015bniej badaniu SparkToro na rynku ameryka\u0144skim z 2024 roku na 1000 wyszukiwa\u0144 w Google tylko 374 ko\u0144czy\u0142o si\u0119 klikni\u0119ciem poza sam\u0105 wyszukiwark\u0119. Zapytania transakcyjne i ofertowe trac\u0105 znacznie mniej ruchu, bo tam u\u017cytkownik i tak musi trafi\u0107 na konkretn\u0105 stron\u0119, \u017ceby dokona\u0107 zakupu lub zam\u00f3wi\u0107 us\u0142ug\u0119.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Modele j\u0119zykowe, od BERT po dzisiejsze systemy oparte na Gemini czy GPT, najgorzej radz\u0105 sobie z tym samym, z czym mia\u0142y problem lata temu. Chodzi o ironi\u0119, \u015bwie\u017co ukute znaczenia s\u0142\u00f3w i zdania, kt\u00f3rych sensu nie da si\u0119 wyprowadzi\u0107 z samej gramatyki. Sk\u0142adni\u0119 rozpoznaj\u0105 dzi\u015b niemal bezb\u0142\u0119dnie, semantyka, czyli faktyczne znaczenie i intencja stoj\u0105ca za [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":11,"featured_media":44826,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[13],"tags":[],"class_list":["post-15668","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-wiedza-seo"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.1 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"NPROFIT\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-01-25T10:07:04+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-07-31T13:17:09+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1200\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"630\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Kamil Rybicki\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Kamil Rybicki\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"10 minut\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Kamil Rybicki\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/92bf22c8ebd1c7b18dbf148defacd529\"},\"headline\":\"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google?\",\"datePublished\":\"2021-01-25T10:07:04+00:00\",\"dateModified\":\"2026-07-31T13:17:09+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/\"},\"wordCount\":2357,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/01\\\/wpis-15668.png\",\"articleSection\":[\"Wiedza SEO\"],\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/\",\"name\":\"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/01\\\/wpis-15668.png\",\"datePublished\":\"2021-01-25T10:07:04+00:00\",\"dateModified\":\"2026-07-31T13:17:09+00:00\",\"description\":\"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/01\\\/wpis-15668.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2021\\\/01\\\/wpis-15668.png\",\"width\":1200,\"height\":630,\"caption\":\"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych, czyli czego Google nie zrozumie?\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Strona g\u0142\u00f3wna\",\"item\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/\",\"name\":\"NPROFIT\",\"description\":\"\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#organization\",\"name\":\"NPROFIT\",\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/07\\\/bigLogo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2025\\\/07\\\/bigLogo.png\",\"width\":323,\"height\":50,\"caption\":\"NPROFIT\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/92bf22c8ebd1c7b18dbf148defacd529\",\"name\":\"Kamil Rybicki\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Kamil Rybicki\"},\"url\":\"https:\\\/\\\/nprofit.net\\\/pl\\\/blog\\\/author\\\/admin\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT","description":"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT","og_description":"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.","og_url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/","og_site_name":"NPROFIT","article_published_time":"2021-01-25T10:07:04+00:00","article_modified_time":"2026-07-31T13:17:09+00:00","og_image":[{"width":1200,"height":630,"url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png","type":"image\/png"}],"author":"Kamil Rybicki","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Kamil Rybicki","Szacowany czas czytania":"10 minut"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/"},"author":{"name":"Kamil Rybicki","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#\/schema\/person\/92bf22c8ebd1c7b18dbf148defacd529"},"headline":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google?","datePublished":"2021-01-25T10:07:04+00:00","dateModified":"2026-07-31T13:17:09+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/"},"wordCount":2357,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png","articleSection":["Wiedza SEO"],"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/","url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/","name":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google? - Blog NPROFIT","isPartOf":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png","datePublished":"2021-01-25T10:07:04+00:00","dateModified":"2026-07-31T13:17:09+00:00","description":"Sprawdzamy, z jakimi zjawiskami j\u0119zykowymi wci\u0105\u017c radz\u0105 sobie s\u0142abo BERT, Gemini i modele czatowe oraz co to oznacza dla tre\u015bci i SEO.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#primaryimage","url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png","contentUrl":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2021\/01\/wpis-15668.png","width":1200,"height":630,"caption":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych, czyli czego Google nie zrozumie?"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/ograniczenia-modeli-jezykowych-czyli-czego-google-nie-zrozumie\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Strona g\u0142\u00f3wna","item":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Ograniczenia modeli j\u0119zykowych AI: czego nie rozumie Google?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#website","url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/","name":"NPROFIT","description":"","publisher":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#organization","name":"NPROFIT","url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/bigLogo.png","contentUrl":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-content\/uploads\/2025\/07\/bigLogo.png","width":323,"height":50,"caption":"NPROFIT"},"image":{"@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/#\/schema\/person\/92bf22c8ebd1c7b18dbf148defacd529","name":"Kamil Rybicki","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/ee333759a7a67c04958b79fed2e66cdd446f429179aeef588293e00f5a67dd27?s=96&d=mm&r=g","caption":"Kamil Rybicki"},"url":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/blog\/author\/admin\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15668","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/11"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15668"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15668\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":45039,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15668\/revisions\/45039"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/44826"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15668"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15668"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/nprofit.net\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15668"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}