Monitoring widoczności marki w AI

Jak czytać raport miesięczny

Raport powstaje co miesiąc i opisuje cały okres, nie pojedynczy dzień. Zaczyna się od obecności marki w odpowiedziach i jej share of voice oraz ich zmiany względem poprzedniego miesiąca. Dalej pokazuje, na których pytaniach marka pojawia się często, na których rzadko, a na których wcale.

Kolejne części raportu opisują cytowane źródła, opis marki w odpowiedziach oraz porównanie z konkurentami. Dobrze czytać je w tej kolejności, bo kolejne części pomagają zrozumieć poprzednie. Gdy udział marki jest niski, sprawdzamy pełne odpowiedzi, pytania i cytowane źródła. Wskazują one miejsca do dalszej analizy. Sam wskaźnik nie rozstrzyga, skąd wzięła się zmiana.

Na co nie patrzeć

• Pojedyncza odpowiedź. Zrzut ekranu z jednej rozmowy pokazuje jedną z wielu możliwych odpowiedzi. Nie mówi, jak często marka się pojawia.
• Zmiana o jedno pytanie. Przy pomiarze ciągłym drobne wahania są normalne. Ważny jest kierunek utrzymujący się przez kilka miesięcy.
• Jeden asystent. Wyniki z ChatGPT, Gemini, Perplexity i Claude mogą się różnić. Ocenę opieramy na obrazie z całości, a różnice między asystentami traktujemy jako informację o tym, gdzie jest luka.

Raport nie obiecuje ruchu ani sprzedaży. Mierzy obecność marki w odpowiedziach: jak często jest wymieniana, jak opisana i z jakich źródeł.

Co robimy z wynikami

Same liczby nie poprawiają widoczności, dlatego każdy raport kończy lista działań. Wynikają one z tego, co pokazał pomiar: z pytań, które marka przegrywa, ze źródeł cytowanych przez konkurentów i z braków w opisie firmy.

Działania na stronie

• Uzupełnienie strony o odpowiedzi na pytania z zestawu, jeśli asystent nie ma z czego zacytować marki.
• Poprawa opisu usług i kategorii tak, żeby zgadzał się z tym, jak firma chce być przedstawiana.
• Uporządkowanie danych o firmie i danych strukturalnych, żeby model mógł jednoznacznie rozpoznać markę.

Działania poza stroną

• Obecność w źródłach, które asystenci cytują najczęściej w Twojej branży: rankingach, porównywarkach, katalogach i serwisach branżowych.
• Spójny opis firmy w profilach i wizytówkach, z których korzystają wyszukiwarki i modele.
• Poprawa treści, w których marka jest opisana błędnie lub nieaktualnie.

Jak sprawdzić, skąd asystent wziął błędną informację o firmie, i jak ją poprawić, opisujemy w tekście jak łatwo podrzucić AI fałszywe fakty.

Szczegóły tych działań opisujemy na stronie AI SEO / GEO. Kolejne raporty pokazują, czy po wdrożeniach zmienił się share of voice, cytowania i opis marki. Jeśli audyt jest dopiero przed Tobą, punkt startu daje także audyt SEO i GEO.

Jak budujemy zestaw pytań

Wynik monitoringu jest tak dobry, jak pytania, na których się opiera. Dlatego nie wymyślamy ich przy biurku. Punktem wyjścia są realne frazy z wyszukiwarki, razem z danymi o tym, jak często są wpisywane. Pytania zamieniamy na sformułowania, które ludzie zadają asystentom AI. Dlaczego jedno pytanie zadane ręcznie nie wystarcza, wyjaśniamy w tekście jak rzetelnie sprawdzić, czy ChatGPT poleca firmę.

Przewaga pytań krótkich i ogólnych

W zestawie przeważają krótkie pytania ogólne i rankingowe, na przykład „najlepszy X” albo „ranking X”. Pytania rankingowe pokazują, które marki asystenci wymieniają przy porównywaniu ofert. Długość i sposób sformułowania pytania mogą zmieniać częstość wzmianek o markach, dlatego wynik odnosimy do wybranego zestawu pytań.

Pytania lokalne tylko tam, gdzie firma działa

Pytania z nazwą miasta lub regionu dodajemy wyłącznie dla realnego obszaru działania klienta. Firma obsługująca jedno miasto nie ma sensu być mierzona na pytania o całą Polskę, bo wynik zaniżałby jej widoczność w miejscach, w których nie chce sprzedawać.

Zestaw jako wspólna miara

Ten sam zestaw służy do porównywania kolejnych miesięcy. Zmiana pytań w trakcie pomiaru zmieniałaby wynik bez związku z tym, co dzieje się z marką.

Dlaczego pytamy codziennie i liczymy wynik z całego miesiąca

Asystent AI nie odpowiada za każdym razem tak samo. To samo pytanie zadane dwa razy z rzędu może dać dwie różne listy marek, inną kolejność i inne źródła. Wynika to z tego, że model tworzy odpowiedź za każdym razem od nowa, oraz z tego, że odpowiedź często opiera się na wyszukiwaniu w sieci, które samo zależy od chwili zapytania.

Gdyby marka była mierzona raz w miesiącu, wynik mówiłby więcej o tym, jak akurat padła odpowiedź, niż o widoczności firmy. Dlatego zadajemy te same pytania codziennie i liczymy udział marki we wszystkich odpowiedziach z miesiąca. Pojedyncze wahania uśredniają się, a wynik opisuje typową sytuację.

Pytania zadajemy w czterech asystentach: ChatGPT, Gemini, Perplexity i Claude, w wersjach z wyszukiwaniem w sieci. Taka wersja korzysta z aktualnych stron internetowych, więc to, co publikujesz na swojej stronie i w zewnętrznych serwisach, może wpływać na odpowiedzi. Każdy asystent korzysta z własnych źródeł, więc jego odpowiedzi mogą się różnić od pozostałych.

Co mierzymy: definicje wskaźników

Obecność w odpowiedziach

Odsetek odpowiedzi z miesiąca, w których pojawia się marka. Licznikiem są odpowiedzi z wymienioną marką, mianownikiem wszystkie odpowiedzi na wszystkie pytania z zestawu. Wynik 0 oznacza, że asystenci w ogóle nie wymieniają marki, a wzrost między miesiącami oznacza, że pojawia się w większej części odpowiedzi. Narzędzia do pomiaru AI nazywają ten wskaźnik widocznością (ang. visibility).

Share of voice

Udział Twojej marki we wszystkich wzmiankach o markach, które śledzimy: Twojej i konkurentów. Wzmiankę liczymy raz na odpowiedź, w której marka pada. Przykład: w miesiącu Twoja marka pojawia się w 40 odpowiedziach, a konkurenci łącznie w 120, więc share of voice wynosi 40 z 160, czyli 25%. Tak liczymy share of voice w naszym monitoringu. Inne narzędzia mogą stosować inną metodę. Obecność mówi, czy jesteś w odpowiedziach, a share of voice, jaką część rozmowy o Twojej kategorii masz na tle konkurencji. Krótką definicję obu pojęć znajdziesz w słowniku wyszukiwania z AI.

Cytowania

Strony, na które asystent powołuje się w odpowiedzi jako na źródło. Zbieramy je razem z adresami. Widać dzięki temu, czy cytowana jest Twoja strona, strony konkurentów, porównywarki, portale branżowe czy fora. Źródła cytowane najczęściej wskazują miejsca, które warto przeanalizować przy planowaniu obecności marki poza własną stroną. Cytowania Twoich stron w Microsoft Copilot i podsumowaniach AI w Bingu pokazuje też raport AI Performance w Bing Webmaster Tools, opisany w tekście jak Bing pokazuje cytowania stron w odpowiedziach AI.

Opis marki

To, jak asystent przedstawia firmę: do jakiej kategorii ją zalicza, jakie usługi lub produkty jej przypisuje i jakimi cechami ją opisuje. Zbieramy ten opis z odpowiedzi i sprawdzamy, czy zgadza się ze stanem faktycznym. Błędna kategoria, nieaktualna oferta lub brak kluczowej usługi w opisie to konkretne problemy do naprawienia.

Konkurenci w odpowiedziach

Marki, które asystenci wymieniają w tych samych odpowiedziach co Twoja albo zamiast niej. Dla każdej z nich liczymy ten sam wskaźnik co dla Twojej firmy, więc wynik da się czytać jako porównanie. Obok znanych konkurentów z branży często pojawiają się firmy, których nie traktowałeś jako rywali, na przykład serwisy porównujące oferty.

Ograniczenia pomiaru

Pomiar odpowiedzi AI ma granice i warto znać je z góry.

• Odpowiedzi personalizowane. Asystent może uwzględniać historię rozmów, ustawienia konta i lokalizację użytkownika. Nasz pomiar pokazuje odpowiedzi na pytania zadane w jednakowych warunkach, więc opisuje typową sytuację. Odpowiedź widziana przez konkretną osobę może od niej odbiegać.
• Różnice między wersjami modeli. Dostawcy zmieniają modele i sposób wyszukiwania w sieci. Po takiej zmianie wynik może się przesunąć bez zmian po stronie marki. Taką zmianę trzeba odróżnić od efektu własnych działań.
• Zakres pytań. Zestaw pytań obejmuje wybrane tematy i nie wyczerpuje tego, o co klienci mogą zapytać asystenta. Wynik dotyczy tego zestawu.
• Brak gwarancji. Nikt nie kontroluje odpowiedzi modeli. Działania zwiększają szansę, że model znajdzie rzetelne informacje o marce, ale nie dają pewności, że ją poleci.

Wyświetlenia Twoich stron w przeglądzie od AI i w trybie AI w Google pokazuje Search Console, w raporcie o skuteczności w generatywnej AI. Co ten raport zawiera, a czego nie, opisujemy w tekście przegląd od AI w Search Console.

Po co mierzyć widoczność marki w AI

Coraz więcej osób zadaje asystentom AI pytania, które wcześniej wpisywało w Google: jaki produkt wybrać, która firma wykona usługę, kogo polecić. W odpowiedzi asystent może wymienić marki i podać źródła, na których się opiera. Brak marki w odpowiedzi ogranicza jej obecność w tej części poszukiwań, choć klient może znaleźć ją innymi kanałami.

Klasyczne narzędzia SEO tego nie pokazują. Pozycja w Google mówi, gdzie strona stoi w wynikach wyszukiwania, ale nie mówi, czy ChatGPT wymienia markę, jak ją opisuje i na jakie źródła się powołuje. Monitoring odpowiada na te pytania liczbami, które można porównywać z miesiąca na miesiąc.

Pomiar daje trzy rzeczy. Punkt startu, czyli aktualny udział marki w odpowiedziach. Porównanie z konkurentami, którzy pojawiają się w tych samych odpowiedziach. Listę źródeł cytowanych przez asystentów w odpowiedziach z Twojej branży, którą wykorzystujemy do planowania dalszych działań.