Wikipedia straciła 5% ruchu z wyszukiwarek przez AI Overviews
4 min czytaniaWikipedia daje rzadką okazję do przetestowania takiego efektu na twardych danych. Wikimedia publikuje comiesięczne dane clickstream na poziomie pojedynczych artykułów dla wielu wersji językowych, a to pozwala porównać te same hasła w różnych krajach.
Google domyślnie włączyło AI Overviews w Stanach Zjednoczonych w maju 2024. W okresie objętym próbą funkcja nie działała domyślnie w Niemczech ani we Francji, więc niemiecka i francuska Wikipedia posłużyły jako grupa kontrolna. Logika jest prosta: jeśli po maju 2024 wejścia na angielskie artykuły spadły względem tych samych haseł po niemiecku i francusku, różnica jest szacowanym efektem.
Dane obejmują okres od grudnia 2023 do grudnia 2024. Panel zawiera 499 927 dopasowanych par artykułów angielsko-niemieckich i 530 873 par angielsko-francuskich. Szacowany spadek miesięcznych wejść z zewnętrznych wyszukiwarek na angielską Wikipedię wynosi 5,45% względem wersji niemieckiej i 4,82% względem francuskiej.
W przełożeniu na całą angielską edycję daje to około 100,27 mln mniej wejść z wyszukiwarek miesięcznie i około 1,20 mld rocznie. Liczba miesięczna wynika z modelu, a roczna zakłada, że efekt utrzymuje się przez cały rok. Oba wskaźniki dotyczą wyłącznie bezpośrednich wejść z wyszukiwarek, a nie całego ruchu serwisu.
Historia poprawek jest tu częścią wniosku. Wcześniejsze wersje pracy liczyły dzienne odsłony i podawały spadek około 15%; potem autorzy przeszli na miesięczne wejścia z wyszukiwarek i dodali kontrolę niemiecką i francuską w wersji v5 z 26 sierpnia, a kolejne zmiany weszły w wersji v6 z 2 września. Praca nie przeszła recenzji naukowej. Autorami są Mehrzad Khosravi i Hema Yoganarasimhan.
Sporny punkt dotyczy tego, czego ten pomiar nie rozstrzyga. Publiczne dane Wikimedia łączą wszystkie zewnętrzne wyszukiwarki w jedną kategorię, co praca sama przyznaje. Google przekazało serwisowi UOL Tilt, że uniemożliwia to wyizolowanie wpływu samego Google. Hema Yoganarasimhan odpowiedziała, że pozostałe wyszukiwarki obsługują tylko niewielką część ruchu, a analiza opiera się na momencie wdrożenia AI Overviews.
Osobna warstwa danych pochodzi z samej Fundacji Wikimedia. W październiku 2025 dyrektor produktu Marshall Miller podał, że łączna liczba odsłon generowanych przez ludzi we wszystkich wersjach językowych spadła o około 8% w porównaniu z tym samym okresem 2024 roku. To efekt ulepszonej detekcji botów i przeklasyfikowania ruchu z marca–sierpnia 2025. Tej liczby nie wolno dodawać do 5% z pracy naukowej, bo mierzy coś innego i nie jest szacunkiem przyczynowym.
Skala pieniędzy w tej analizie jest hipotetyczna. Autorzy liczą, że porównywalny serwis utrzymujący się z reklam mógłby tracić od 10,82 mln do 37,08 mln dolarów rocznie przy typowych stawkach reklamowych. Wikipedia reklam nie wyświetla, więc ta kwota nie opisuje ani finansów Fundacji, ani żadnych środków przekazanych Google.
Co to znaczy dla Twojej firmy
Jeśli ruch na Twojej stronie opiera się głównie na treściach edukacyjnych - poradnikach, definicjach, wpisach „jak to działa” - to właśnie ta część jest najbardziej narażona. Odpowiedź na ogólne pytanie użytkownik dostaje w podsumowaniu nad wynikami i nie musi nigdzie klikać.
Skala z Wikipedii nie przenosi się jeden do jednego na Twoją firmę i nikt nie obiecuje, że stracisz dokładnie 5%. Praca nie rozstrzyga, czy serwisy informacyjne, sklepy i inne typy stron zachowują się podobnie. Nie ma jednej liczby, którą można podstawić do własnej prognozy - jest tylko własny pomiar w Search Console.
Wniosek praktyczny jest prostszy niż same dane: mniej wejść przy tej samej liczbie wyświetleń oznacza, że każde wejście musi pracować mocniej. Warto też mieć więcej niż jedno źródło ruchu, bo firma żyjąca wyłącznie z organicznych wejść na bloga ma dziś wyższe ryzyko niż ta z newsletterem, bazą klientów i rozpoznawalną marką.
Dla praktyka
Zacznij od rozdzielenia wyświetleń i kliknięć w Search Console. Wejdź w raport Wyniki wyszukiwania, ustaw porównanie okresów rok do roku i posortuj zapytania po zmianie CTR, nie po zmianie kliknięć. Spadek CTR przy stabilnych wyświetleniach to sygnał, że wynik jest pokazywany, ale rzadziej klikany.
Podziel zapytania na dwie grupy i oceniaj je osobno:
- informacyjne - „co to jest”, „jak działa”, definicje, poradniki: tu spodziewaj się gorszego CTR i nie traktuj tego jako błędu optymalizacji;
- bliskie decyzji - transakcyjne, lokalne, z nazwą produktu albo miasta: tu pilnuj pozycji i konwersji, bo ta część jest mniej kanibalizowana przez podsumowania AI.
Przy interpretacji cudzych liczb pamiętaj o dwóch pułapkach. Pierwsza: dane Wikimedia nie oddzielają Google od innych wyszukiwarek, więc żadne wyliczenie z tych plików nie jest czystym pomiarem wpływu jednej firmy. Druga: szacunki oparte na dziennych odsłonach i na miesięcznych wejściach z wyszukiwarek to dwie różne miary i dają różne wyniki - 15% i 5% w tej samej pracy to nie sprzeczność, tylko zmiana metody.
Czego nie robić: nie sumuj spadków z różnych analiz, bo liczą różne rzeczy. Nie wycofuj się z treści informacyjnych, jeśli budują one świadomość marki i zasilają zapytania markowe - mierz je wtedy udziałem wyświetleń i wejściami z nazwy firmy, a nie samym CTR. I nie opieraj decyzji budżetowych na pracy, która jest wersją roboczą i była przebudowywana kilka razy.