Wyszukiwarki AI zmieniają reguły gry w branży healthcare. W dobie ChatGPT, Gemini, AI Overview i AI Mode w Google, pytania o leki coraz częściej padają nie w gabinecie, ale w konwersacji z algorytmem. To moment, kiedy zapadają decyzje: co kupić, jakie leczenie wybrać, jaką markę uznać za godną zaufania.
Dla producentów leków RX i OTC to nowy kanał komunikacji. Brak widoczności w AI to realna utrata szans sprzedażowych, nawet w tak uregulowanym środowisku jak pharma. Jak więc zbudować widoczność leku w generatywnych odpowiedziach AI?
1. Pacjent, lekarz i farmaceuta szukają w AI
Z badań Whites x SW Research, listopad 2025 wynika, że:
- już ponad 20% osób do 24. roku życia korzysta z rekomendacji AI przy wyborze leków i suplementów, to już blisko poziomu korzystania z mediów społecznościowych (23,6%) oraz tradycyjnych wyników wyszukiwarek (23,6%);
- coraz więcej lekarzy wykorzystuje ChatGPT czy Gemini w codziennej praktyce (np. do szybkiej weryfikacji dawkowania czy interakcji).
AI staje się nowym punktem kontaktu na całej ścieżce decyzyjnej – od objawu po wybór konkretnego preparatu. Trzeba umieć tam dotrzeć. Nie tylko do pacjenta, ale też do lekarza i farmaceuty. Każdy z nich podejmuje inne decyzje, ale coraz częściej robi to z pomocą AI.
Wideo: Przykład rekomendacji AI w ChatGPT leku bez recepty na wirusowe zapalenie zatok.
2. W AI liczy się content i… źródło
W odpowiedziach generatywnych najczęściej cytowane są serwisy:
- medyczne (portale branżowe, media dla lekarzy)
- lekowe
- instytucjonalne
- apteki internetowe
To oznacza, że skuteczne pozycjonowanie leku w AI to nie SEO własnej strony, ale GEO (Generative Engine Optimization) w zewnętrznych, cytowalnych źródłach.
Dodatkowo, AI preferuje źródła:
- aktualne (nowe badania, aktualizacje treści),
- otwarte (bez wpisywania loginów i haseł),
- eksperckie (napisane przez lekarzy, z cytatami, podparte bibliografią).
3. Jak wygląda dobra strategia GEO dla branży farmaceutycznej?
a) Analiza zapytań i ścieżki pacjenta
Weryfikujemy, jakie pytania pacjenci i lekarze zadają AI, na jakim etapie podejmują decyzje, czego brakuje w dostępnych odpowiedziach.
Zwykle są to pytania:
- o formę leku (np. tabletka, granulat, czopki),
- o interakcje (np. z alkoholem),
- o skuteczność i bezpieczeństwo (np. przyjmowanie w ciąży),
- o zamienniki i refundację.
b) Identyfikacja cytowanych domen
Mapujemy serwisy, z których czerpie AI. Różne modele (ChatGPT, Gemini, AI Overview, AI Mode) mają inne preferencje, ale łączy je jedno: bazują na otwartych, eksperckich treściach. Wiemy, które źródła są indeksowane przez LLM-y, a które nie. To kluczowa wiedza przy wyborze miejsca publikacji.
c) Publikacje w AI-friendly formacie
Tworzymy edukacyjne modułowe treści na wewnętrznych serwisach (jeśli jest zgoda działu prawnego):
- bazy wiedzy, słownik pojęć, Q&A,
- scenariusze dla pacjentów/lekarzy, podparte bibliografią i linkiem do HPL, tak aby AI miała wiarygodne i łatwe do cytowania źródło.
Tworzymy treści na zewnętrznych serwisach:
- z jasną strukturą (problem > odpowiedź),
- zawierające cytowalne źródła (badania, PDF-y, ulotki HPL),
- w formie FAQ, checklist, poradników.
Dodajemy też elementy, które zwiększają cytowalność:
- aktualne daty publikacji i aktualizacji,
- śródtytuły, checklisty wypunktowania,
- jednoznaczne informacje, które AI może zaciągać do odpowiedzi.
Tworzymy komunikację w social media:
- dystrybuujemy pigułki wiedzy w formacie Q&A, checklist i krótkich wideo (z transkrypcją i zoptymalizowanym opisem),
- konsekwentnie odsyłamy do cytowalnych materiałów (HPL, badania, artykuły eksperckie),
- wzmacniamy sygnały o marce.
d) Wzmacnianie obecności brandu
Nawet bez podawania nazwy handlowej można budować skojarzenia z formą (np. „granulat o przedłużonym uwalnianiu”) i przewagą (np. „działanie potwierdzone w 30-letnich badaniach”).
To działanie zgodne z regulacjami – edukujemy, a nie reklamujemy.
4. Dlaczego to działa? Przykład Diagnostyki
Współpraca z marką Diagnostyka pokazała, że już w 2024 roku ruch z AI (głównie ChatGPT) przekładał się na realne przychody i był jednym z najlepiej konwertujących kanałów.
W przypadku leków RX sprzedaż nie odbywa się bezpośrednio online, ale AI już teraz wpływa na:
- wybory lekarzy (preskrypcja),
- zachowania pacjentów w aptekach,
- rozpoznawalność i postrzeganie preparatu.
To potwierdzają także dane z projektów dla innych klientów – dzięki obecności w AI:
- zwiększyliśmy liczbę przeklików na listy placówek,
- zwiększyliśmy rozpoznawalność produktów,
- zmieniliśmy percepcję użytkowników na poziomie porównań.
5. Jak wygrać z konkurencją, która jeszcze nie inwestuje w AI?
W wielu przypadkach liderzy rynku nie są widoczni w odpowiedziach AI. To paradoks – silna marka offline może być całkowicie niewidoczna w nowych kanałach. To ogromna szansa dla marek, które dziś są „drugim wyborem”.
Strategia GEO pozwala szybko zdobyć przewagę:
- zająć puste przestrzenie,
- uzupełnić luki contentowe,
- zbudować narrację, zanim zrobi to konkurencja.
A dane z ChatGPT i Google pokazują, że modele AI powtarzają informacje ze znanych źródeł. Jeśli nie znajdą tam brandu – po prostu go nie podadzą.
6. Co jeszcze wpływa na widoczność leku w AI?
- PDF-y – ulotki, broszury, informacje dla pacjenta w formacie PDF, jeśli są otwarte i indeksowalne, są cytowane przez AI. W przypadku niektórych brandów (np. leki na receptę) pojawiają się częściej niż klasyczne teksty redakcyjne.
- Bibliografia – LLM-y chętniej cytują treści z aktualnymi źródłami naukowymi. Nie wystarczy stary artykuł z 1998 roku – liczy się aktualność.
- Transkrypcje i Q&A – AI lepiej „rozumie” tekst niż wideo. Treści w formacie tekstowym, nawet jeśli pochodzą z nagrań (np. zoptymalizowane opisy pod filmami), są chętniej zaciągane.
- Linkowanie wewnętrzne – dobrze linkowany artykuł (np. do definicji składników, objawów, interakcji) zwiększa szansę na cytowanie.
7. Ścieżka pacjenta vs. lekarza – dwa różne światy
Pacjent szuka:
- odpowiedzi na objawy,
- informacji o zamiennikach,
- sposobów leczenia choroby,
- dawkowania i interakcji,
- opinii i rankingów.
Lekarz szuka:
- danych z badań,
- informacji o bezpieczeństwie,
- różnic między formami,
- mechanizmów działania,
- praktyki klinicznej.
W obu przypadkach odpowiedzi AI są często powierzchowne – dają ogromną przestrzeń na edukację i pozycjonowanie.
8. Zasady skutecznego GEO w pharma
- Twórz treści dla AI, nie tylko dla ludzi.
- Publikuj w cytowalnych źródłach.
- Używaj precyzyjnego języka (forma, dawka, substancja).
- Cytuj badania, ulotki, dane instytucjonalne.
- Dbaj o aktualizację treści.
- Uzupełniaj luki contentowe.
9. Co dalej?
Jeśli jesteś marketing managerem w firmie farmaceutycznej i:
- masz produkt z unikalną formułą,
- wiesz, że masz badania potwierdzające skuteczność,
- ale nie widzisz tej narracji w AI,
…to najwyższy czas na strategię GEO dla branży healtcare i medical.
AI już teraz wpływa na decyzje tysięcy pacjentów i lekarzy.
Za chwilę będzie wpływać na miliony.
Więcej informacji:
https://www.agencjawhites.pl/data-driven-seo-branza-medyczna-farmaceutyczna
Źródło: Agencja Whites
Autor: Magdalena Rozmus
