Kompetencje
Dlaczego model poleca konkurentów, a nie Ciebie?
Bądź polecany.
Stań się jedną z marek, które modele AI wymieniają, cytują i polecają, gdy Twoi klienci pytają, co wybrać.
Coraz więcej pytań nie kończy się listą linków, tylko odpowiedzią, w której pada kilka nazw. Jeśli Twojej marki tam nie ma, nie zobaczysz tego w żadnym narzędziu analitycznym: nie ma impresji, nie ma pozycji, nie ma logów. Kanał istnieje i jest niewidoczny jednocześnie.
Zaczynamy od pomiaru - realnych zapytań zadanych realnym modelom, powtarzanych w czasie, w podziale na rynki. Dopiero potem mówimy, co z tym zrobić: co model o Tobie wie, skąd to wie i czego brakuje, żeby uznał Cię za odpowiedź.
Co obejmuje
- Pomiar widoczności w ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity i w odpowiedziach AI od Google
- Prompt universe: pytania, które Twoi klienci realnie zadają modelom
- AI Share of Voice wobec konkurentów, których widzą modele, a nie tych z Twojej listy
- Analiza cytowań i źródeł - które serwisy modele czytają w Twojej kategorii
- Jednoznaczność encji i marki, żeby model wiedział, czym jesteś
- Treść pisana tak, żeby dała się zacytować w jednym akapicie
Kompetencje
- Audyt widoczności w AISprawdź, kiedy AI poleca Ciebie, kiedy konkurentów - i dlaczego.
- GEOGenerative Engine Optimization: praca, która czyni Twoją treść użyteczną jako odpowiedź.
- Optymalizacja pod LLMSpraw, żeby Twój serwis był dla modeli czytelny, dostępny i bezpieczny do cytowania.
- Monitoring marki w AICiągły pomiar tego, co modele o Tobie mówią, w jakim kontekście i na jakiej podstawie.
- Optymalizacja encjiUsuń każdą wątpliwość co do tego, czym jest Twoja marka, co robi i z czym jest powiązana.
Jak to działa
01
Pierwszy pomiar ustala też, kim dla modeli jesteś
Zaczynamy od realnych zapytań zadanych pięciu silnikom. Pierwszy przebieg mówi nie tylko, jak wypadasz - mówi też, jakimi nazwami modele w ogóle o Tobie piszą. Wariantów nazwy nie da się ustalić teoretycznie, trzeba je zobaczyć w odpowiedziach.
02
Rozbiór odpowiedzi: co model wie i skąd
Dla każdej wzmianki sprawdzamy kontekst, sentyment i źródła, z których model korzystał. Stąd wiadomo, czy problem leży po stronie Twojego serwisu, czy w tym, że w Twojej kategorii modele czytają kilka portali, na których Cię nie ma.
03
Praca nad cytowalnością
Struktura odpowiadająca na pytanie w jednym akapicie, jednoznaczne fakty, spójne liczby, dane strukturalne. Model nie zacytuje tekstu, w którym musi domyślać się sensu.
04
Obecność w źródłach, które modele traktują jako dowód
Tę część prowadzimy razem z Digital PR i zwykle to ona realnie zmienia wynik, ponieważ modele częściej powtarzają to, co przeczytały u kogoś innego, niż to, co marka napisała o sobie sama.
Co mierzymy
- Udział w odpowiedziach wobec konkurentów
- Liczba cytowań Twojej domeny w odpowiedziach
- Sentyment i kontekst, w jakim padasz
- Widoczność ogólna liczona ściśle osobno od brandowej
Z naszych własnych badań
Prompt z nazwą marki podnosi wynik bez żadnej pracy
W naszym teście fikcyjna marka dostała 36% widoczności w AI. Po rozbiciu okazało się, że wszystkie wzmianki pochodziły z pytań, w których jej nazwa już padła - model powtarzał ją po to, żeby powiedzieć, że nic o niej nie wie. Po rozdzieleniu metryk: 0% widoczności ogólnej, 90% brandowej. Dlatego liczymy te dwie rzeczy osobno. Metryka, którą można podnieść samym dopisaniem promptów z własną nazwą, nie nadaje się do raportowania zarządowi.