Wielu marketerów sprawdza widoczność w AI tak: wpisuje nazwę firmy do ChatGPT, robi zrzut ekranu i wyciąga wnioski. To za mało. Odpowiedzi modeli zmieniają się w zależności od sformułowania pytania, trybu wyszukiwania, lokalizacji, aktualizacji modelu i tego, jakie źródła akurat są dostępne. Ta sama fraza może więc dać dziś inną odpowiedź niż tydzień temu. Dlatego widoczność w AI mierzy się podobnie jak udział w rynku, a nie jak pozycję w Google. Pytanie nie brzmi: czy marka pojawiła się raz. Brzmi: w ilu istotnych dla klientów odpowiedziach się pojawia i czy ta liczba rośnie. Pojedynczy zrzut ekranu jest anegdotą, a nie wynikiem badania. Solidny audyt wymaga powtórzeń, daty i zapisu warunków testu.
Najczęstsze błędy w audycie
- Jedno zapytanie i jeden zrzut ekranu zamiast serii powtórzeń.
- Zmiana listy promptów między rundami, przez co wyniki nie są porównywalne.
- Testowanie samej nazwy marki zamiast pytań, które zadaje klient szukający dostawcy.
- Brak zapisu daty, platformy, trybu i wersji modelu.
- Wrzucanie wzmianki, polecenia i cytowania do jednej kolumny.
Zbuduj stały zestaw promptów
Podstawą audytu jest lista pytań, które zadaliby potencjalni klienci, zanim wybiorą dostawcę. Zapytania o samą nazwę marki pokazują tylko, czy modele ją znają. Większą wartość mają trzy inne grupy: pytania o kategorię (najlepsze agencje lub narzędzia w danej dziedzinie), pytania o alternatywy i porównania oraz pytania o problem, w których klient nie zna jeszcze nazwy rozwiązania. Na start wystarczy kilkadziesiąt promptów. Zapisz je raz i używaj ich w każdej kolejnej rundzie bez zmian. Jeśli co miesiąc testujesz inne pytania, nie dowiesz się, czy widoczność wzrosła, czy po prostu wybrałeś łatwiejsze zapytania. Dodaj też kilka wariantów tego samego pytania, na przykład z branżą lub wielkością firmy. Pokażą, gdzie marka jest silna, a gdzie rynek należy do konkurencji. W firmie z branży B2B dobrym punktem wyjścia są pytania z języka sprzedaży: z jakimi problemami klienci przychodzą i jak je opisują w rozmowach.
Zobacz ciekawy artykuł o agent-to-agent marketing: https://frontrow.com.pl/aktualnosci/agent-to-agent-marketing-boty-przekonuja-inne-boty
Jak sprawdzać ChatGPT i Perplexity
Perplexity to dobry punkt startowy, bo przy odpowiedziach pokazuje źródła, więc łatwo zobaczyć, które strony zasilają odpowiedź. W ChatGPT zwróć uwagę, czy odpowiedź korzysta z wyszukiwania w sieci. Wtedy zwykle widać linki lub panel źródeł. Bez wyszukiwania model opiera się na danych treningowych i cytowań nie pokaże. Każde pytanie warto uruchomić kilka razy, także w osobnych sesjach, bo wyniki potrafią się różnić.
Zapisuj nie tylko tak lub nie, ale też kontekst. Czy marka jest tylko wymieniona na liście, czy wyraźnie polecona? Do jakiego zastosowania? Czy odpowiedź zawiera link do Twojej strony, czy do cudzego artykułu o Tobie? Które firmy pojawiają się obok? Tak samo przetestuj Gemini i AI Overviews w Google, jeśli Twoi klienci z nich korzystają. Pamiętaj o języku: jeśli Twoi klienci szukają po polsku, testuj polskie prompty, a angielskie dodaj tylko wtedy, gdy działasz też za granicą. Zapisuj wersję modelu i tryb, w którym testujesz. To warunek porównań.
Arkusz, miary i jakość opisu
Wystarczy zwykły arkusz. Kolumny: data, platforma, prompt, czy marka wystąpiła, czy została polecona, czy cytowano Twoją stronę, adres cytowanego źródła, wymienieni konkurenci, ton opisu, błędy i działanie do wykonania. Z takiej tabeli policzysz wskaźnik wzmianek, wskaźnik cytowań i udział marki na tle konkurentów. Osobno oceń trafność. Modele bywają nieaktualne: podają stare nazwy usług, brakujące funkcje, zły profil klienta czy nieaktualne warunki. Jeśli kilka platform powtarza ten sam błąd, zwykle oznacza to, że Twoja strona lub źródła zewnętrzne opisują ofertę niejasno.
Zrzuty ekranu traktuj jako dowód do przykładów, nie jako główny raport. Klient, który sam sprawdzi prompt i zobaczy inną odpowiedź, lepiej zrozumie wyniki oparte na powtórzeniach niż pojedyncze obrazki. Raz na jakiś czas przejrzyj całość z kimś z zespołu sprzedaży, bo on szybko oceni, czy opis marki zgadza się z tym, co słyszy od klientów. Dzięki temu decyzje o treściach opierasz na danych z własnego rynku. W ten sposób, AI marketing zyskuje nowy poziom.
Co zrobić z wynikami
Najcenniejsza jest analiza źródeł. Sprawdź, które strony pojawiają się w odpowiedziach o Twojej kategorii: Twoja witryna, portale branżowe, rankingi, fora czy artykuły partnerów. Jeśli konkurenci są w zestawieniach, w których Ciebie brak, to jest konkretny cel działań. Zacznij od własnej strony: jasno opisz, kim jesteś, dla kogo i jaki problem rozwiązujesz. Dodaj aktualne strony usług, porównania i odpowiedzi na typowe pytania. Nie szukaj magicznej sztuczki.
Według wytycznych Google do funkcji AI nie ma specjalnego znacznika wymaganego do pojawienia się w takich odpowiedziach, więc liczy się treść dostępna dla robotów, przydatna i rzetelna. Audyt powtarzaj regularnie, na początek raz w miesiącu, a w szybko zmieniających się branżach częściej. Wyniki traktuj jako trend, nie wyrok. Z czasem porównuj kolejne rundy: które prompty zyskały, które straciły i czy zmiana wynika z Twoich działań, czy ze zmian po stronie platform. Warto też zanotować, które własne podstrony zaczęły być cytowane po zmianach. To najprostszy dowód, że praca nad treścią ma sens, i uczciwy sposób raportowania efektów bez obiecywania gwarantowanych pozycji w odpowiedziach AI.