Case study przygotowane na podstawie 6 miesięcy współpracy. Liczby dotyczą fraz śledzonych od początku projektu.
SneakHub24.pl to sklep internetowy z obuwiem sportowym i streetwearem. Kilka tysięcy produktów, rozbudowane filtry, częste kolekcje limitowane. Przez ostatni rok sklep regularnie dodawał nowe treści, a mimo to widoczność w Google stała w miejscu, a część kategorii wręcz spadała.
Po audycie okazało się, że wyszukiwarka marnowała większość czasu na strony, które nie powinny istnieć w indeksie: kombinacje filtrów, warianty sortowania i stare adresy promocji. Ważne kategorie były odwiedzane rzadko, a część z nich konkurowała ze swoimi własnymi duplikatami.
Ten artykuł opisuje, co zrobiliśmy krok po kroku – i dlaczego porządek techniczny ma dziś znaczenie nie tylko dla Google, ale też dla tego, jak sklep opisują ChatGPT, Gemini czy Perplexity.
Punkt wyjścia: dużo stron, mało widoczności
Pierwszym krokiem był pełny crawl serwisu i porównanie go z danymi z Google Search Console. Różnica była wyraźna: robot znajdował kilkukrotnie więcej adresów, niż sklep miał realnych kategorii i produktów.
- Filtry tworzyły nowe adresy URL – każde połączenie rozmiaru, koloru i marki było osobną stroną do zaindeksowania.
- Sortowanie i paginacja generowały kolejne kopie tych samych list produktów.
- Produkty niedostępne zwracały pustą stronę z kodem 200 zamiast przekierowania lub informacji o alternatywach.
- Brak spójnych tagów canonical sprawiał, że Google sam wybierał, która wersja strony jest „główna” – i często wybierał źle.
Efekt? Budżet indeksowania szedł na śmieciowe adresy, a kategorie, które realnie sprzedają, były aktualizowane w indeksie z dużym opóźnieniem.
Co uporządkowaliśmy i w jakiej kolejności
Kolejność miała znaczenie. Zaczęliśmy od zmian, które najszybciej odcinają niepotrzebne adresy, a dopiero potem przeszliśmy do optymalizacji tego, co zostało w indeksie.
1. Filtry i parametry
Ustaliliśmy, które kombinacje filtrów mają realny popyt w wyszukiwarce (np. „buty do biegania damskie”), a które są tylko nawigacją. Te pierwsze dostały własne, statyczne adresy i opisy. Pozostałe zablokowaliśmy przed indeksowaniem.
# robots.txt – fragment
User-agent: *
Disallow: /*?sort=
Disallow: /*?*rozmiar=
Disallow: /*?*kolor=
Allow: /buty-do-biegania/damskie/
Sitemap: https://www.example.com/sitemap.xml2. Canonical i duplikaty
Każda lista produktów i każdy wariant produktu wskazują teraz jedną, główną wersję strony. Dzięki temu sygnały (linki, kliknięcia, opinie) nie rozkładają się na kilka kopii.
3. Produkty niedostępne
Produkty wycofane na stałe przekierowujemy do najbliższej kategorii, a chwilowo niedostępne zostają w indeksie z informacją o dostępności i propozycją podobnych modeli.
4. Szybkość i dane strukturalne
Na koniec poprawiliśmy wczytywanie zdjęć na listach produktów i uzupełniliśmy dane strukturalne (Product, Offer, BreadcrumbList). To właśnie z takich danych korzystają też systemy AI, gdy porównują ofertę sklepów.
Zmiany w liczbach
Poniżej zestawienie najważniejszych obszarów, które poprawiliśmy, wraz z efektem widocznym po 6 miesiącach.
| Obszar | Problem na starcie | Co zrobiliśmy | Efekt |
|---|---|---|---|
| Filtry | Tysiące kombinacji w indeksie | Blokada parametrów, statyczne strony dla popularnych zapytań | Robot skupia się na kategoriach |
| Duplikaty | Kilka wersji tej samej listy | Spójne tagi canonical | Jedna, silniejsza strona na frazę |
| Produkty niedostępne | Puste strony z kodem 200 | Przekierowania i podobne modele | Mniej błędów, zachowany ruch |
| Dane strukturalne | Niepełne lub brak | Product, Offer, BreadcrumbList | Bogatsze wyniki i lepszy opis w AI |
| Widoczność | Stagnacja | Wszystkie powyższe | +31% fraz w TOP 3 |
Dlaczego to ma znaczenie także dla AI
Modele językowe, które odpowiadają na pytania o zakupy, opierają się na treściach dostępnych w sieci i w wynikach wyszukiwania. Jeśli strona jest chaotyczna, ma duplikaty i sprzeczne informacje o produktach, trudniej jest ją poprawnie streścić i polecić.
Uporządkowana struktura, jasne kategorie i kompletne dane o produktach zwiększają szansę, że asystent AI wskaże sklep jako jedno ze źródeł odpowiedzi. Nikt nie może tego zagwarantować – ale bez porządku technicznego ta szansa jest wyraźnie mniejsza.
Najczęstsze pytania
01 Ile trwają porządki techniczne w sklepie?
02 Czy blokowanie filtrów nie zmniejszy ruchu?
03 Kiedy widać pierwsze efekty?
04 Czy to wystarczy, żeby sklep pojawiał się w ChatGPT?
Porządki techniczne rzadko są efektowne, ale to one sprawiają, że reszta działań – treści, linki, kampanie – zaczyna działać na pełnych obrotach. Jeśli Twój serwis rośnie, a widoczność nie, zacznij od sprawdzenia, co tak naprawdę widzi robot.