Stosunki pomiędzy stronami internetowymi i wyszukiwarkami przechodzą obecnie największą przemianę od dekady. Gdy sztuczna inteligencja staje się głównym narzędziem wyszukiwania i syntezy informacji, stare zasady SEO ulegają zmianie. Ta nowa sytuacja wymaga proaktywnego podejścia, aby zapewnić, że kompetencje Twojej marki są nie tylko widoczne, ale także zrozumiałe i prawidłowo interpretowane przez systemy sztucznej inteligencji.
W niniejszym artykule przedstawiono praktyczne spojrzenie na plik llms.txt – propozycję standardu mającego na celu usprawnienie sterowania odpowiedziami generowanymi przez sztuczną inteligencją. Omawiamy czym jest ten plik, jak go utworzyć oraz dlaczego może on stanowić przyszłościowe rozwiązanie pomimo faktu, że nie jest jeszcze powszechnie stosowany we współczesnych strategiach SEO.
Plik llms.txt: Rozbieżność między szumem medialnym a rzeczywistością (aktualizacja z lipca 2025 r.)
Zanim przejdziemy do praktycznych wskazówek, istotne jest zrozumienie aktualnego statusu standardu llms.txt. Mówiąc wprost: llms.txt jest proponowanym standardem, który NIE jest obecnie stosowany przez główne, najnowocześniejsze duże modele językowe (SOTA LLMs), takie jak Gemini firmy Google Deep Mind czy ChatGPT od OpenAI, do generowania odpowiedzi na zapytania użytkowników. Analiza logów serwerów firm które wdrożyły ten plik potwierdza, że boty tych głównych platform AI nie wysyłają do niego żądań dostępu.
Dlaczego więc warto mimo wszystko zapoznać się z tym standardem, a nawet poświęcić czas na stworzenie pliku llms.txt dla Twojej strony internetowej? Ponieważ w szybko zmieniającej się branży SEO czekanie na powszechne przyjęcie standardu oznacza, że już na starcie pozostaje się w tyle. Wdrożenie llms.txt to działanie o niskim ryzyku i wysokim potencjale, które stanowi zabezpieczenie na przyszłość i niesie ze sobą kilka natychmiastowych i potencjalnych korzyści strategicznych.
Warto zauważyć, że niektórzy znaczący przedstawiciele branży wykazują zainteresowanie tym standardem. Firma Anthropic, twórca modelu LLM Claude, posiada własne pliki llms.txt i llms-full.txt dla swojej dokumentacji. Sugeruje to perspektywiczne uznanie potencjału standardu, nawet jeśli obecnie nie jest on wykorzystywany podczas inferencji modeli AI. Ponadto, jedną z możliwych dróg do szerszego zastosowania standardu może być podejście oddolne. Autor wysuwa hipotezę, że społeczność developerów AI, budująca własne agenty i narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, mogłaby zacząć programować swoje rozwiązania tak, aby korzystać z plików llms.txt jako źródła czystych, ustrukturyzowanych danych, tworząc w ten sposób namacalną wartość na długo przed oficjalnym przyjęciem tego standardu przez gigantów technologicznych.
Oprócz wykorzystania przez systemy komputerowe, plik ten ma bezpośrednią wartość również dla ludzi jako przejrzysta, czytelna dla człowieka prezentacja najważniejszych treści witryny internetowej. Dla marketerów, specjalistów odpowiedzialnych za tworzenie treści lub badaczy może służyć jako dostępny, wyselekcjonowany przegląd kluczowych zasobów strony, przydatny przy analizie konkurencji, a nawet do manualnego dostarczania kontekstu w zapytaniach do LLM.
Biorąc pod uwagę obecną sytuację, wdrożenie pliku llms.txt MOŻE BYĆ korzystne dla:
- Stron internetowych z obszerną dokumentacją, takie jak bazy wiedzy o oprogramowaniu, gdzie starannie opracowany przewodnik ma ogromną wartość.
- Złożonych stron internetowych, naszpikowanych JavaScriptem, które mogą być trudne do skutecznego przetworzenia przez niektóre boty.
- Marek, które chcą być pionierami i sygnalizować swoją gotowość do działania w sieci informacyjnej opartej na sztucznej inteligencji.
Koncepcja i zastosowanie pliku llms.txt
Standard llms.txt został zaproponowany w celu rozwiązania fundamentalnego problemu: systemy sztucznej inteligencji i modele językowe nie postrzegają stron internetowych w taki sam sposób jak ludzie. Nie dostrzegają one walorów estetycznych projektu ani nie poruszają się po menu nawigacyjnym; zamiast tego przetwarzają surowe dane i kod źródłowy, przez co mogą łatwo zgubić się w gąszczu współczesnych stron internetowych, pośród zawiłego kodu, stylowania, pasków nawigacyjnych, animacji i reklam. Poziom złożoności współczesnych witryn internetowych utrudnia im skuteczne wyodrębnienie głównego przekazu zawartego w treściach.
Plik llms.txt ma służyć jako przejrzysta, bezpośrednia ścieżka do odpowiednio opracowanych, najważniejszych treści. Standard ten pozwala zidentyfikować konkretne strony, które właściciel uznaje za najważniejsze z perspektywy organizacji, i które są przystosowane do analizy przez sztuczną inteligencję. Dzięki temu hipotetyczny system AI otrzymuje jasną, wyselekcjonowaną listę adresów URL, które należy traktować priorytetowo. Kwestia zadbania aby wskazane treści były łatwe do odczytania przez LLM (np. Poprzez użycie semantycznego HTML lub przygotowanie oddzielnej wersji Markdown) leży po stronie właściciela witryny. Przygotowanie pliku llms.txt pozwala stworzyć plan działania dotyczący tego, co należy uporządkować, aby zapewnić efektywne wykorzystanie sztucznej inteligencji.
llms.txt to nie robots.txt: wyjaśnienie zasadniczych różnic
Nazwa pliku llms.txt wywołała zrozumiałe zamieszanie, ponieważ bardzo przypomina dobrze znany każdemu specjaliście SEO robots.txt. Jednak przeznaczenie obu tych plików jest diametralnie inne, a mylenie ich jest poważnym błędem.
robots.txt: Lista zakazów dla botów indeksujących treści
Plik robots.txt jest narzędziem służącym do kontrolowania i ograniczania dostępu botów do zasobów strony internetowej. Jego głównym zadaniem jest informowanie botów indeksujących wyszukiwarek, których części witryny nie mogą odwiedzać i z jaką częstotliwością mogą żądać dostępu do poszczególnych plików i podstron. Plik zawiera zestaw reguł, dyrektyw, które boty wyszukiwarek internetowych muszą respektować.
llms.txt: Starannie dobrany zestaw stron przystosowanych dla AI
Z kolei plik llms.txt jest propozycją narzędzia służącego do inkluzji i selekcji treści. Nie ma on na celu blokowania ani ograniczania dostępu, jego zadaniem jest raczej wyróżnianie i polecanie treści najlepiej prezentujących sylwetkę i ofertę właściciela witryny i dostosowanych do łatwego odczytania przez LLMy. Działa on jak zbiór rekomendacji, przedstawiając modelom sztucznej inteligencji listę wartościowych stron, które mogą być wykorzystane podczas inferencji – procesu generowania w czasie rzeczywistym odpowiedzi na zapytanie użytkownika. Jego celem jest kierowanie, a nie zarządzanie dostępem.
Od SEO do optymalizacji dla silników generatywnych (GEO)
Propozycja standardu llms.txt jest bezpośrednią odpowiedzią na istotną zmianę w sposobie, w jaki użytkownicy szukają informacji w sieci: rozwój techniki optymalizacji dla silników generatywnych (Generative Engine Optimization – GEO). Odejście od tradycyjnego SEO, którego celem jest pozycjonowanie linków w wynikach wyszukiwania, na rzecz GEO, gdzie miarą sukcesu jest częstotliwość i dokładność cytowania treści przez systemy sztucznej inteligencji i wskazywania strony jako źródła informacji wykorzystanego przy generowaniu odpowiedzi.
Plik llms.txt został stworzony jako proaktywna taktyka GEO. Standard ten ma na celu zapewnienie bezpośredniej kontroli nad procesem gromadzenia treści przez sztuczną inteligencję. Teoretycznie zwiększa to prawdopodobieństwo, że gdy sztuczna inteligencja będzie miała odpowiedzieć na pytanie z zakresu Twojej specjalizacji, odniesie się do konkretnych, wiarygodnych treści, którymi chcesz podzielić się z użytkownikami. Tworząc jasną ścieżkę do rzetelnych informacji możesz lepiej pozycjonować swoją markę jako zaufane źródło wiedzy w nowym ekosystemie wyszukiwania opartym na sztucznej inteligencji.
Jak stworzyć i sformatować plik llms.txt
Jednym z najbardziej atrakcyjnych aspektów standardu llms.txt jest jego prostota. Aby go stworzyć nie musisz być ekspertem IT; w zasadzie zachęcamy do samodzielnego, ręcznego przygotowania takiego pliku. Dzięki temu zyskujesz pełną kontrolę nad tym, w jaki sposób Twoja marka jest przedstawiana systemom sztucznej inteligencji korzystającym z tego standardu zyskując pewność, że przekaz jest dokładnie taki, jaki chcesz uzyskać. Plik wykorzystuje składnię Markdown, lekki i czytelny dla człowieka język formatowania treści tekstowych. W tej sekcji omówimy podstawowe kroki i elementy niezbędne do stworzenia poprawnego pliku llms.txt dla Twojej strony internetowej.
Niezbędne pierwsze kroki: nazwa pliku i lokalizacja
Aby systemy sztucznej inteligencji mogły znaleźć i rozpoznać plik, należy przestrzegać określonych zasad nazewnictwa i lokalizacji pliku.
- Nazwa pliku: Plik musi mieć nazwę llms.txt. Wielkość liter ma znaczenie, a standardową i najbezpieczniejszą konwencją jest używanie wyłącznie małych liter.
- Lokalizacja: Plik należy umieścić w katalogu głównym witryny internetowej. Oznacza to, że powinien być dostępny pod adresem URL nazwadomeny.pl/llms.txt.
Niektóre systemy CMS lub platformy hostingowe mogą utrudniać umieszczanie plików w katalogu głównym. Jeśli spotkasz się z tym ograniczeniem, dobrym rozwiązaniem jest trwałe przekierowanie po stronie serwera (przekierowanie 301). Możesz umieścić plik w miejscu dozwolonym przez platformę i skonfigurować przekierowanie z nazwadomeny.pl/llms.txt do rzeczywistej lokalizacji pliku. Powinno to być jednak rozwiązanie stosowane w ostateczności. Bezpośrednie umieszczenie w pliku katalogu głównym jest metodą zdecydowanie preferowaną i należy ją stosować, jeśli to tylko możliwe.
Należy również zaznaczyć, że plik powinien być napisany w języku angielskim. Co prawda najnowsze modele sztucznej inteligencji nie mają problemu z rozumieniem i tłumaczeniem treści w języku polskim, jednak angielski daje większą pewność, że nasze treści będą dobrze zrozumiane niezależnie od języka końcowego w jakim wygenerowana zostanie odpowiedź modelu. Nie ma również potrzeby przygotowywać oddzielnych wersji pliku dla stron wielojęzycznych – wystarczy jeden dobrze napisany llms.txt.
Anatomia pliku llms.txt: podstawowe elementy
Plik llms.txt jest podzielony na kilka części zapisanych przy użyciu składni Markdown. Chociaż tylko pierwsza część jest obowiązkowa, pozostałe dostarczają istotnego kontekstu, który pomaga modelom AI lepiej zrozumieć Twoją markę.
Nazwa projektu w nagłówku H1
Jest to jedyny wymagany element. Powinien to być pojedynczy nagłówek H1 (utworzony poprzez umieszczenie znaku # oraz spacji na początku linii), zawierający nazwę marki lub projektu.
# idea hills
Cytat blokowy z opisem
Ten opcjonalny, ale wysoce zalecany element zawiera krótkie, jedno- lub dwuzdaniowe podsumowanie misji Twojej firmy lub marki. Tworzy się go, umieszczając znak > oraz spacji na początku linii. Dzięki niemu sztuczna inteligencja otrzymuje wartościowy kontekst dla pozostałych treści.
> A boutique SEO and Web Analytics agency from Gdynia, Poland, specializing in data-driven Search Engine Experience Optimization and close client collaboration.
Sekcje H2 z podzielonymi na kategorie linkami
Do podziału linków na grupy ze względu na tematykę lub rodzaj treści używamy nagłówków H2 (tworzonych przez umieszczenie na początku linii znaków ## oraz spacji). Pełnią one rolę kategorii, grupując wybrane adresy URL w logiczne sekcje. Taka struktura pomaga sztucznej inteligencji zrozumieć przeznaczenie poszczególnych stron. Na przykład:
## Core Services
Formatowanie linków i ich opisów
W każdej sekcji H2 zamieścić można linki w formie listy punktowanej używając formatowania Markdown. Każdy link musi mieć określoną składnię:
- Każdy link w nowej linii zaczynającej się od łącznika i spacji (– ).
- Następnie standardowy zapis linku w Markdown: [Tytuł linku](adres URL).
- Opcjonalnie możesz dodać po linku dwukropek i spację (: ), a następnie krótki opis. Jest on bardzo przydatny, ponieważ dostarcza sztucznej inteligencji dodatkowego kontekstu dotyczącego zawartości strony.
– [Generative Engine Optimization (GEO)](https://ideahills.com/generative-engine-optimization-geo/): A strategic service for optimizing your content to improve its visibility, accuracy, and authority in AI-generated search responses.
Przykładowy szablon pliku llms.txt
Poniżej przedstawiamy szablon napisany na podstawie sylwetki naszej agencji idea hills. Akapit wprowadzający poniżej cytatu blokowego jest opcjonalny; zapewnia dodatkowy kontekst dla czytelnika, ale nie jest wymagany w specyfikacji standardu.
# idea hills
> A boutique SEO and Web Analytics agency from Gdynia, Poland, specializing in data-driven Search Engine Experience Optimization and close client collaboration.
This file provides a curated guide to our most important content for Large Language Models, helping them understand our brand, services, and unique approach to SEO.
## Core Services
– [Generative Engine Optimization (GEO)](https://ideahills.com/generative-engine-optimization-geo/): A strategic service for optimizing your content to improve its visibility, accuracy, and authority in AI-generated search responses.
– [SEO Consulting](https://ideahills.com/seo-services/seo-consulting/): We provide expert SEO support tailored to your unique business needs, helping you navigate the complexities of online marketing and increase profitability.
– [SEO Audit](https://ideahills.com/seo-services/seo-audit/): A comprehensive assessment of your website’s technical, content, and metadata status to identify errors limiting your visibility in search engines.
– [Technical SEO](https://ideahills.com/seo-services/technical-seo/): We audit and provide recommendations to ensure your site meets the technical standards required by search engines for optimal crawling and indexing.
– [E-commerce Audit](https://ideahills.com/ecommerce-audit/): A detailed analysis of key SEO and UX aspects of your online shop to increase organic visibility and sales conversions.
## About Our Agency
– [About Us](https://ideahills.com/about-us/): Learn about our boutique approach, our values of transparency and simplicity, and how we achieve real business growth for our partners.
– [Client Testimonials](https://ideahills.com/recommendations/): Read what our clients from companies like Toyota Europe and Mascus say about our expertise and collaborative approach.
## Key Resources & Insights
– [Guide to Measuring AI Traffic in GA4](https://ideahills.com/measuring-traffic-from-generative-ai-search-engines-in-ga4-a-guide-to-custom-channel-grouping/): A step-by-step guide to creating a custom channel in Google Analytics 4 to precisely measure traffic from generative AI.
– [SEO Case Studies](https://ideahills.com/en-case-studies/): Explore real-world examples of our work and the results we have achieved for our clients.
– [Our Blog](https://ideahills.com/en-blog/): Insights and analysis on the latest trends in SEO, web analytics, and AI search.
Dobre praktyki dla tworzenia poprawnego pliku llms.txt
Pierwszym krokiem jest oczywiście samo utworzenie pliku llms.txt. Kolejnym, może nawet ważniejszym wyzwaniem jest upewnienie się, że plik ten odsyła do treści, które systemy AI będą w stanie łatwo zrozumieć, które są wiarygodne i dostarczają użytkownikom wartości informacyjnej. Sam plik llms.txt ma wartość (może poza kontekstem dotyczącym firmy lub organizacji) tylko taką, jak strony do których odsyła. Przestrzeganie zaleceń i dobrych praktyk w zakresie optymalizacji treści i przemyślanej selekcji stron które wymieniamy w pliku zapewni, że Twoje treści będą dobrze przygotowane do wykorzystania przez LLMy, a starania nakierowane na zwiększenie widoczności w wynikach wyszukiwania i odpowiedziach generowanych przez sztuczną inteligencję będą miały szansę przynieść zamierzone efekty.
Optymalizacja treści pod kątem zrozumienia przez sztuczną inteligencję
W teorii, standardy takie jak llms.txt opierają się na założeniu, że aby treści mogły być wyszukiwane i cytowane przez sztuczną inteligencję, powinny być dostosowane do odczytu przez algorytmy tych systemów. Oznacza to zmianę podejścia z pisania pełnych stron tekstu na tworzenie połączonych choć niezależnych, łatwych do wyodrębnienia bloków informacji.
Zasada fragmentacji (chunkowania): pisanie z myślą o łatwym wyodrębnianiu informacji
Modele językowe nie odczytują stron internetowych od początku do końca, tak jak robią to ludzie. Są one zaprojektowane tak, aby dzielić treść na mniejsze, powiązane semantycznie fragmenty informacji (chunks). Model może następnie wyodrębnić najbardziej istotne fragmenty, aby zsyntetyzować informacje i wygenerować odpowiedź. Aby Twoje treści mogły efektywnie działać w takim procesie, każdy fragment, zazwyczaj sekcja pod jasnym podtytułem (nagłówkiem), powinien być ,,samodzielny’’ – spójny i kompletny nawet w oderwaniu od reszty tekstu. Każda sekcja powinna być ściśle skoncentrowana na jednej koncepcji i zrozumiały bez konieczności zapoznania się z całym kontekstem artykułu.
Klarowność i struktura: podstawy treści przyjaznych dla LLM
Treści, które są łatwe do przeglądania dla człowieka, teoretycznie będą również łatwe do analizy dla sztucznej inteligencji. Aby Twoje treści były przyjazne dla LLMów, skup się na następujących podstawowych wytycznych:
- Używaj jednoznacznych nagłówków: uporządkuj treść za pomocą logicznej hierarchii opisowych sekcji i subsekcji (H2, H3 itd.).
- Pisz krótkie akapity: podziel długie fragmenty tekstu na krótsze, łatwe do przejrzenia akapity, które skupiają się na pojedynczej koncepcji.
- Używaj list i tabel: używaj punktorów, list numerowanych i tabel HTML, aby przedstawić informacje w uporządkowanym, łatwym do przyswojenia formacie.
- Zacznij od myśli przewodniej: każdą ważną sekcję lub akapit rozpoczynaj od jasnego zdania tematycznego, które określa główny punkt lub wniosek. Dzięki temu sztuczna inteligencja może od razu uchwycić główne przesłanie fragmentu, a pozostała część tekstu dostarczy dodatkowych szczegółów i kontekstu.
- Zachowaj rzeczowy ton: przedkładaj jasny, rzeczowy język ponad marketingowy żargon i niejasne, promocyjne sformułowania niewnoszące wartości informacyjnej.
Przemyślana selekcja: co uwzględnić, a co pominąć
Plik llms.txt nie jest mapą witryny, która ma zawierać listę wszystkich stron w witrynie; powinien być wyselekcjonowaną listą najlepszych treści. Celem jest jakość, a nie ilość.
Co zalecamy uwzględnić:
- Pillar Pages i treści poradnikowe: Najbardziej kompleksowe i wiarygodne treści, które wyczerpująco omawiają dany temat.
- Kluczowe zasoby dotyczące usług lub produktów: Strony, które jasno i rzeczowo opisują Twoją ofertę.
- Dokumentacja: W stosownych przypadkach dobrze zorganizowana dokumentacja API lub narzędzia jest idealna do umieszczenia w pliku llms.txt, a nawet, jeśli to możliwe, warto utworzyć plik llms-full.txt zawierający pełną dokumentację w jednym pliku tekstowym w formacie Markdown (np. https://docs.anthropic.com/llms-full.txt).
- Wartościowe artykuły blogowe: Wpisy, które zawierają autorskie analizy, dane lub szczegółowe odpowiedzi na typowe pytania klientów.
Co lepiej pominąć:
- Homepage (zazwyczaj): Większość stron głównych jest zaprojektowana jako punkt nawigacyjny lub wizytówka marki, kierujące do wartościowych zasobów, jednak samo w sobie pozbawione głębszej wartości informacyjnej. Jeśli Twoja strona główna nie jest faktycznym filarem treści, lepiej umieścić w pliku llms.txt bezpośrednie linki do stron zawierających konkretne informacje, a przedstawienie się ograniczyć do cytatu blokowego na początku pliku.
- Strony o skromnej zawartości lub służące wyłącznie nawigacji: Należy unikać stron takich jak archiwa kategorii lub proste formularze kontaktowe, zawierające niewiele treści merytorycznych, które sztuczna inteligencja mogłaby przetworzyć.
- Strony o wyraźnie promocyjnym charakterze: Strony docelowe (landing pages) wypełnione językiem marketingowym i wezwaniami do działania mają mniejsze szanse, aby zostać uznane przez systemy sztucznej inteligencji za wartościowe i wiarygodne, oparte na faktach źródło informacji.
Jeśli szukasz wskazówek, jak różne firmy porządkują swoje pliki llms.txt, możesz przejrzeć katalog prowadzony przez społeczność pod adresem https://directory.llmstxt.cloud/.
Zostań liderem w nowej erze SEO opartego na sztucznej inteligencji
Prawdziwa wartość pliku llms.txt często nie leży tylko w samym finalnym pliku, ale w przyjęciu strategicznej perspektywy, której wymaga przygotowanie go. Nowe funkcjonalności jak AI Overviews od Google, które zaczęły pojawiać się w znacznej części wyników wyszukiwania, wymuszają spojrzenie na stronę internetową z nowej perspektywy. Skłaniają do odpowiedzi na kluczowe pytania: Jakie są nasze najważniejsze, najbardziej wiarygodne i wartościowe treści? Czy są one przejrzyście uporządkowane? Jak agent AI postrzega naszą markę na podstawie tych stron? Taka refleksja jest niezastąpioną praktyką dla każdej firmy i organizacji przygotowującej się do świadomego udziału w kolejnej ewolucji ogólnie przyjętych systemów informacyjno-wyszukiwawczych.
Dobra wiadomość jest taka, że nie jest to złożony projekt wymagający dużych nakładów. W przypadku większości stron internetowych utworzenie pliku llms.txt to zadanie, które można wykonać w mniej niż godzinę. Jest to działanie niskiego ryzyka, jednak jeśli chcemy być całkowicie bezpieczni, zalecamy skonfigurowanie serwera tak, aby dodawał nagłówek HTTP X-Robots-Tag: noindex dla pliku llms.txt. Jest to proste polecenie które zagwarantuje, że sam plik nie zostanie zindeksowany i nie będzie pojawiać się w wynikach wyszukiwania, zapobiegając w ten sposób potencjalnie niepożądanym skutkom.
Po opublikowaniu pliku kolejnym krokiem jest obserwacja. Monitorując logi dostępu do serwera możemy sprawdzić, czy jakieś roboty indeksujące, zarówno z dużych platform, jak i mniejszych, niestandardowych narzędzi AI, zaczynają żądać dostępu do pliku. Monitorowanie logów serwera może dostarczyć cennych informacji na temat aktywności botów w naszym serwisie, jeśli potrzebujesz pomocy w interpretacji tych danych lub skonfigurowaniu analityki, zespół ideahills służy pomocą.
Chociaż utworzenie samego pliku llms.txt jest proste, maksymalizacja jego strategicznego potencjału to już zupełnie inna sprawa. Nawigacja w nowej rzeczywistości wyszukiwania może być zawiła. Zasady GEO, techniczne aspekty tworzenia treści przyjaznych dla sztucznej inteligencji oraz strategiczne wybory dotyczące tego, co należy umieścić w pliku llms.txt, wymagają doświadczenia i eksperckiej wiedzy. Zespół specjalistów SEO w ideahills jest do dyspozycji firm takich jak Twoja, aby wspierać je w rozwoju w stale zmieniającej się dziedzinie pozycjonowania w sieci. Łączymy analizę opartą na danych z dogłębnym zrozumieniem nowych technologii, aby tworzyć strategie przynoszące realne rezultaty.
Skontaktuj się z nami aby omówić, w jaki sposób możemy przygotować Twoją stronę internetową na potrzeby przyszłych rozwiązań w zakresie wyszukiwania informacji w sieci i przekształcić te wyzwania w przewagę konkurencyjną.
