W skrócie
- Co dokładnie ogłoszono?: 30.10.2026 cztery firmy — OpenAI, Google, Microsoft i Anthropic — zapowiedziały, że będą respektować wspólny znacznik w robots.txt o nazwie __usage_ai-training.
- Czego ten znacznik NIE robi?: Nie blokuje indeksowania stron w Google ani w Bing — wyniki wyszukiwania zostają.
- Dlaczego marka, która chce być polecana przez AI, raczej nie powinna blokować trenowania?: Modele językowe „wiedzą” o firmie z dwóch miejsc: z tego, czego nauczyły się w trakcie trenowania, i z tego, co znajdą w sieci w chwili pytania.
- Kiedy blokada ma sens?: Gdy treść jest Twoim produktem: płatne raporty, bazy danych, kursy, materiały, które sprzedajesz.
30 października 2026 roku OpenAI, Google, Microsoft i Anthropic zapowiedziały, że jedna linijka w pliku robots.txt będzie im mówić, że treści Twojej strony nie wolno używać do trenowania modeli AI. Dla firmy, która chce, żeby ChatGPT, Gemini czy Copilot polecały ją klientom, taka blokada zwykle nie jest dobrym pomysłem — chyba że chronisz treści, które same są Twoim produktem.
Co dokładnie ogłoszono?
- 30.10.2026 cztery firmy — OpenAI, Google, Microsoft i Anthropic — zapowiedziały, że będą respektować wspólny znacznik w robots.txt o nazwie
__usage_ai-training. Źródła: SiliconANGLE (30.10.2026), PPC Land, How2Shout, Plagiarism Today (02.11.2026). - Przykład zapisu blokującego trenowanie na całej stronie, z wyjątkiem katalogu z materiałami prasowymi:
User-Agent: __usage_ai-training
Disallow: /
Allow: /press/- Terminy są różne. Microsoft — od 1 lutego 2027, Google — w 2027 roku, OpenAI — „w najbliższych miesiącach”. Anthropic, którego pracownik złożył projekt standardu, zapowiada, że rozpoczął prace nad jego obsługą, ale nie podał daty. Na początku listopada 2026 żadna z firm nie potwierdziła publicznie, że już odczytuje ten znacznik.
- Zapis jest wciąż wersją roboczą standardu, a nie ostatecznym dokumentem.
Decyzja na jednym ekranie: dowody, opcje, ryzyka i plan
Tak wygląda kokpit, który pilnuje decyzji marketingowej w Commwork®AI. Wszystko widać naraz: ile dowodów zebrano, która opcja wygrywa, co może pójść źle i kto za co odpowiada.
| Okres | Co robimy | Właściciel | Status |
|---|---|---|---|
| 0–30 dni | Diagnoza i zebranie dowodów | Osoba prowadząca temat | w toku |
| 31–60 dni | Wybór opcji i budżet | Zarząd | czeka |
| 61–90 dni | Wdrożenie i pierwszy pomiar | Zespół marketingu | plan |
Czego ten znacznik NIE robi?
- Nie blokuje indeksowania stron w Google ani w Bing — wyniki wyszukiwania zostają.
- Nie usuwa treści, które modele już pobrały wcześniej. Zmiana działa tylko na przyszłość.
- Nie wyłącza automatycznie cytowania strony w odpowiedziach AI. Microsoft wprost rozdziela trenowanie modeli od podpinania treści do odpowiedzi (tzw. grounding, czyli wykorzystania strony jako źródła odpowiedzi). U Google jest inaczej: według dostępnych opisów blokada trenowania może ograniczyć także wykorzystanie strony w odpowiedziach Gemini, więc tam decyzja waży więcej.
Dlaczego marka, która chce być polecana przez AI, raczej nie powinna blokować trenowania?
Modele językowe „wiedzą” o firmie z dwóch miejsc: z tego, czego nauczyły się w trakcie trenowania, i z tego, co znajdą w sieci w chwili pytania. Blokada trenowania zamyka pierwsze źródło. Jeśli Twoja marka nie trafi do danych treningowych, model może jej po prostu nie znać, gdy klient zapyta o „agencję PR dla firmy produkcyjnej” czy „dostawcę systemu X”.
Widzimy to w naszych pomiarach widoczności w AI: w badaniu z 22.10.2026 (14 pytań zadanych modelom AI) marka pojawiła się w 7 odpowiedziach, ale żadna z nich nie cytowała jej strony z linkiem. Rozpoznawalność w modelach buduje się powoli, a blokada trenowania ten proces utrudnia.
Radar narzędzi: jeden obraz sytuacji, zanim zapadnie decyzja
Dobra decyzja marketingowa opiera się na danych z wielu miejsc: wyszukiwarki, analityki, reklam, poczty, dokumentów i kalendarzy. Radar pokazuje 28 narzędzi, z których Commwork®AI zbiera sygnały w jedno miejsce. Wskazówka krąży po nich, tak jak zespół krąży po źródłach przed decyzją. Decyzję zawsze podejmuje człowiek.
Jak te narzędzia pomagają w codziennej pracy (przykłady poglądowe):
- Diagnoza: Search Console (GSC), Google Analytics (GA4) i Ahrefs pokazują, gdzie firma jest widoczna i skąd przychodzą klienci.
- Dane i opcje: Sheets i Docs zbierają liczby oraz warianty A/B/C w jednym miejscu, bez ręcznego przepisywania.
- Wdrożenie i kontrola: Tasks, Kalendarz, Slack i Meet pilnują terminów i właścicieli, a HubSpot pokazuje, czy działania zamieniają się w rozmowy z klientami.
Łączymy programy, które Twoja firma już ma, w jeden system, który analizuje, wykonuje i pilnuje terminów. Decyzję zawsze podejmuje człowiek.
Za systemem stoi zespół Commplace® z trzydziestoletnim doświadczeniem w PR i marketingu.
Materiał przygotowany z użyciem sztucznej inteligencji. Dane na ekranach są poglądowe.
Liczby realizacji: strona Case Study Commplace® 360°, stan na 26.09.2026. Ekran kokpitu i wartości wskaźników są przykładowe.
Kiedy blokada ma sens?
- Gdy treść jest Twoim produktem: płatne raporty, bazy danych, kursy, materiały, które sprzedajesz.
- Gdy masz obowiązki prawne lub umowne wobec cudzych treści (np. materiały klientów).
- Gdy chcesz chronić jedną część strony, a resztę udostępnić. Znacznik pozwala na to dzięki regule
Allowdla wybranych katalogów — na przykład biura prasowego, bloga i stron usług.
Co zrobić teraz? Trzy kroki
- Sprawdź, co Twój robots.txt mówi dziś robotom AI (GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended i inne). Wiele firm blokuje je przez przypadek, kopiując gotowe szablony.
- Zdecyduj osobno o trenowaniu i osobno o cytowaniu w odpowiedziach. To dwie różne decyzje biznesowe.
- Nie zmieniaj pliku w pośpiechu: standard jest wersją roboczą, a Microsoft i Google zaczną go odczytywać dopiero w 2027 roku. Zrób kopię robots.txt przed każdą zmianą.
Jak sprawdzić, czy AI zna Twoją markę?
Jak sprawdzamy, czy modele AI znają i polecają Twoją markę, i co robimy, gdy jej nie znają, opisaliśmy na stronie PR AI. Techniczną stronę widoczności w odpowiedziach AI opisuje oferta pozycjonowania w AI.
Sieć ekspertów: kto z kim pracuje, gdy trzeba wybrać kierunek
Dobra decyzja marketingowa to praca wielu ról naraz: badania, analiza konkurencji, wycena opcji, plan i kontrola. Ta sieć pokazuje, jak takie role łączy jeden system, żeby zespół nie tracił czasu na przekazywanie informacji.
Sieć wirtualnych ekspertów pracuje razem: jeden system, wiele ról
- Jak czytać ekran: każdy punkt to jedna rola systemu, a linie pokazują, które role wymieniają się wnioskami.
- Obserwacja rynku: role o nazwach zaczynających się od OSINT dotyczą śledzenia jawnych źródeł (OSINT to obserwacja publicznie dostępnych informacji), na przykład ruchów konkurencji.
- Zatwierdzanie: role przygotowują propozycje. Wybór opcji, budżet i zobowiązania zatwierdza człowiek.
Najczęstsze pytania
- Czy znacznik __usage_ai-training obniży pozycje w Google? Nie — według ogłoszeń dotyczy tylko użycia treści do trenowania modeli, nie wyników wyszukiwania.
- Czy po blokadzie ChatGPT przestanie cytować moją stronę? Niekoniecznie. Trenowanie i cytowanie w odpowiedziach to osobne mechanizmy; szczegóły różnią się między firmami.
- Czy blokada usunie moje treści z modeli? Nie. Działa tylko na treści pobrane po zmianie pliku.