Google płaci około 100 wydawcom za odpowiedzi AI, a niektórzy dostają prawie nic

Program pilotażowy ruszył niespełna rok temu. Wydawcy widzą w Google Search Console, jak często ich treści trafiają do odpowiedzi AI i ile za to zarobili. Nie widzą natomiast wzoru, według którego liczone są kwoty.

Niektórzy uczestnicy powiedzieli The Information, że nie wiedzą, jak Google wylicza wypłaty. Kwoty zmieniają się z miesiąca na miesiąc bez wyjaśnienia. Rozrzut jest szeroki. Jeden wydawca dostał 50 000 do 60 000 dolarów w ciągu kilku miesięcy. Inny zarabia ponad 1 mln dolarów rocznie. Małe serwisy otrzymały mniej niż 1 000 dolarów przez kilka miesięcy, podaje The Decoder w omówieniu raportu. Treści o niszowej tematyce z wierną publicznością, między innymi anime i gry, zdają się zarabiać więcej. Tak wygląda oferta dziewięć miesięcy po starcie programu, którego Google wcale nie musiało uruchamiać. Przypada na koniec września, w którym relacje firmy z otwartym internetem były już na nowo negocjowane w salach sądowych i biurach regulatorów na trzech kontynentach.

Co rozważają wydawcy

Niektórzy więksi wydawcy odmawiają przystąpienia do programu, żeby wywrzeć presję na Google i wymusić wyższe stawki, podało The Information. Ich ruch w wyszukiwarce już spada. Liczne badania pokazują, że AI Overviews mocno ograniczają wejścia do otwartego internetu. Wybór jest więc postawiony wprost: przyjąć stawkę, której się nie negocjowało, albo trwać w odmowie, podczas gdy ruch polecany i tak się kurczy.

Problem ma charakter strukturalny: indywidualne umowy sprawiają, że wydawcy negocjują osobno, a nie wspólnie. Niewielu korzysta, większość dostaje niewiele. Wydawcy, którzy odchodzą, wywierają na Google ograniczoną presję, bo lukę wypełniają inne źródła. Matthias Bastian z The Decodera nazwał ten układ strategią dziel i rządź, która stawia wydawców w dylemacie więźnia. Trudno się spierać z tym określeniem, skoro model wypłat pozwala Google decydować, ile warte są treści.

Google odpowiada na krytykę połączeniem wybiórczych umów licencyjnych i funkcji rezygnacji. Tempo.co English poinformowało 29 września, że wydawcy zabiegają o kontrolowany dostęp, a nie o przełącznik wszystko albo nic. Tekst PPC Land z 29 września o szefie wyszukiwarki Google Nicku Foxie wpisuje się w tę samą rozmowę. Oryginalny materiał The Information ukazał się 29 września. Wersje syndykowane pojawiły się w Investing.com i Investing.com Canada 30 września, a streszczenie na inkorr.com 29 września.

Regulatorzy nie czekają, aż pilotaż dojrzeje. Niezależni wydawcy złożyli skargę do Komisji Europejskiej w sprawie AI Overviews w lipcu 2025 roku. Penske Media, właściciel Rolling Stone, pozwała Google we wrześniu tego samego roku z powodu utraty ruchu i przychodów z reklam, podaje The Decoder. Komisja wszczęła dochodzenie antymonopolowe w grudniu 2025 roku. Sprawdza, czy Google narzuca nieuczciwe warunki, wykorzystując treści wydawców w funkcjach AI bez odpowiedniej zapłaty lub bez realnej możliwości rezygnacji.

Niemiecki wyrok, który może zmienić cenę

Niemiecki sąd orzekł, że AI Overviews to treść samego Google, a nie streszczenia istniejących materiałów, poinformował The Decoder. Gdyby ta interpretacja zyskała szerszą akceptację, wydawcy mieliby podstawę prawną, by żądać opłat licencyjnych za każdym razem, gdy Google używa ich pracy w odpowiedzi AI. Dokładny wkład każdego źródła w odpowiedź trudno wyśledzić. Obsługa wypłat oznaczałaby dodatkowe koszty administracyjne, a same opłaty mogłyby uszczuplić marże Google. Ujęcie sądu zamienia nieprzejrzysty pilotaż podziału przychodów w potencjalne zobowiązanie.

Wszystko to dzieje się na rynku ruchu, który nie jest stabilny. Spadki wejść z wyszukiwarki, przez które wypłaty mają znaczenie, są dokumentowane od miesięcy. Raporty z marca i czerwca odnotowywały, że mali wydawcy tracą nawet 60 proc. ruchu z wyszukiwarki. Pismo antymonopolowe z lutego oskarżało Google o kanibalizację ruchu wydawców. Według jednego z trackerów na 24 września spadek dla wydawców wynosił 40 proc. rok do roku. Decyzja Microsoftu z września o dodaniu funkcji „zadaj pytanie uzupełniające” do wyników Copilota, opisana 7 września, wskazuje ten sam kierunek dla wejść z Binga.

Reszta branży tymczasem przestawia się na pracę wspomaganą przez AI w sposób, który zakłada mniej kliknięć. Arrowfly, spółka matka The Robot Report, uruchomiła 30 września platformę AI for Engineers. Firma podała, że obejmuje ona sieć ponad 20 marek technicznych docierających do 2 100 000 zweryfikowanych czytelników z branży i 29 000 000 odwiedzających strony. Konferencję zaplanowano na 20 do 22 września 2027 roku w Henderson w Nevadzie. To biznes medialny zbudowany pod przyszłość opartą na subskrypcjach i wydarzeniach, a nie na odsłonach.

Techniczna strona tego samego zwrotu wciąż przyspiesza. OpenAI i Synopsys podpisały 30 września wieloletnie partnerstwo na rzecz zbudowania GPT-Synopsys, modelu AI do projektowania układów scalonych, który działa na infrastrukturze OpenAI, a dane klientów są wyłączone z trenowania, podaje The Decoder. Valor, Atreides i Sequoia zainwestowały w środę w startup projektujący sprzęt Flow Engineering, wyceniając go na 750 mln dolarów, poinformował TechCrunch. Tego samego dnia grupa badawcza VUSEC opublikowała Branch Target Reuse, atak typu Spectre-v2 na silniki JIT w SpiderMonkey Firefoksa, Oracle GraalVM i jądrze Linuksa, który wycieka 8 bajtów na sekundę. Facebook wydał OpenZL v0.3.0, które według projektu dekompresuje o 144 proc. szybciej niż Zstandard przy równoważnych ustawieniach.

Tydzień wypełniły mniejsze, bardziej praktyczne pozycje. Modal opublikował Quail, silnik inferencji, który według firmy osiąga ponad miliard tokenów na minutę na jednym GPU H100 przy jednym zapytaniu AI-SQL z wieloma złączeniami, poniżej 6 centów za miliard tokenów na własnej platformie. Laboratorium wyszukiwania Elastic testowało model Jev od TypeSafe AI jako reranker e-commerce na 250 zapytaniach Amazon Shopping, podnosząc nDCG@10 z 0,9351 do 0,9565 przy cenie 0,042 dolara za milion tokenów wejściowych. Magnitude, spółka z YC S25, wydała otwarty silnik inferencji dla agentów, który według jej twierdzeń uruchamia otwarte modele do 2 razy szybciej niż llama.cpp, z dekodowaniem szybszym o 92 proc. na Metal.

Pytania o pracę, które leżą pod tym wszystkim, są zaś rozstrzygane publicznie. Inżynier oprogramowania piszący na martinelli.ch 30 września opisał, jak agenci do kodowania z AI spłaszczają wyspecjalizowane role z powrotem w jednego uniwersalnego wykonawcę, a specyfikacja staje się najważniejszym artefaktem w projekcie. Pooyam, inżynier pracujący nad wydajnością treningu i inferencji LLM na poziomie GPU i TPU, napisał tego samego dnia, że koszt implementacji zmierza do zera, a pozostałym wąskim gardłem jest decyzja, co zbudować. Gerben Rijpkema, inżynier AI z wykształceniem w automatyce, przekonywał, że hałaśliwe i nieuporządkowane dane są dokładnie tym miejscem, w którym LLM zdobywają swoje miejsce, i dlatego wąskie architektury dopasowane do konkretnego zastosowania wygrywają tam, gdzie zawodzą narzędzia ogólne.

Dla wydawców rachunek jest mniej filozoficzny. Wypłata, która zaokrągla się do mniej niż 0,1 proc. przychodów z reklam, nie jest umową licencyjną w żadnym sensownym znaczeniu. To błąd zaokrąglenia przypięty do produktu, który aktywnie ogranicza ruch, na którym te reklamy kiedyś działały. Dopóki niemiecki wyrok nie zostanie sprawdzony gdzie indziej albo Bruksela nie wymusi ujawnienia wzoru, warunki pozostaną takie, jakie są od początku pilotażu: ustalane przez Google, nigdzie niepublikowane i renegocjowane z jednym wydawcą naraz.