Jak wykorzystać checklistę audytu SEO AI w dziale marketingu. I dlaczego samo odhaczanie punktów nie wystarczy?

Kiedy po raz pierwszy rozpisałam 107 punktów kontrolnych widoczności marki w AI, miałam jeden cel: zebrać w jednym miejscu wszystko, co dział marketingu powinien sprawdzić, zanim zacznie mówić o SEO AI i w ogóle o strategii AI. Bo strategia bez diagnostyki to zgadywanie. A zgadywanie w 2026 roku kosztuje coraz więcej, bo modele AI, które dziś odpowiadają na pytania Twoich klientów, jutro mogą w ogóle pominąć Twoją markę.

Ten artykuł nie jest instrukcją wdrożenia każdego punktu checklisty. Jest czymś innym, mianowicie moim przewodnikiem po tym, jak z niej korzystać, żeby naprawdę coś zmienić w widoczności firmy w wyszukiwarkach AI. Jak podejść do tego realistycznie, które punkty załatwisz sam w dziale marketingu, a które wymagają wsparcia specjalistów technicznych. I przede wszystkim, dlaczego odhaczenie wszystkich 107 punktów to dopiero początek, nie koniec pracy.

Z artykułu dowiesz się:

• czym jest checklista audytu SEO AI i jak się różni od klasycznej listy zadań do odhaczenia,
• dlaczego realizacja wszystkich 107 punktów to warunek konieczny, ale niewystarczający do widoczności w AI,
• które punkty z checklisty możesz zrealizować sam w dziale marketingu, a które wymagają wsparcia osoby z doświadczeniem w technicznej optymalizacji stron,
• od czego zacząć pracę z checklistą i jak ustalić punkt startowy (linia bazowa widoczności),
• dlaczego treści oparte na unikalnych danych i osobistym doświadczeniu dają największą przewagę w odpowiedziach AI,
• jak mierzyć widoczność marki w modelach AI za pomocą nowych metryk: Share of Prompts, Mention Rate, Citation Rate.

Czym jest checklista audytu SEO AI - i czym nie jest

Checklista audytu SEO AI to 107 punktów kontrolnych w 10 kategoriach: od pomiaru i diagnostyki bazowej, przez crawlowanie, dane strukturalne, optymalizację treści, obecność off-site, reputację marki, rankingi, fora i UGC, lokalne SEO AI, aż po metryki i KPI widoczności. Każdy punkt opisuje konkretne działanie, które ma wpływ na to, jak modele AI - ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude - postrzegają, cytują i rekomendują Twoją markę.

Czym nie jest? Nie jest listą życzeń, po której odhaczeniu Twoja strona automatycznie wskoczy do odpowiedzi AI, nie ma też na celu przekonać Cię, że czas porzucić pozycjonowanie stron lub Google ADS i teraz to tylko SEO AI. Trzeba o tym powiedzieć wprost, bo takie oczekiwanie widzę regularnie. Ktoś przejdzie przez checklistę, zaznaczy 80 ze 107 punktów i czeka na efekt. A efekt nie przychodzi. Albo przychodzi, ale nie taki, jakiego się spodziewał.

Dlaczego? Bo widoczność w modelach AI zależy od wielu czynników, na które checklista nie ma wpływu: od tego, jak model był trenowany, jakie źródła preferuje w danym momencie, jak interpretuje zapytanie użytkownika, jak waży autorytet domeny wobec świeżości treści. Na to wszystko dochodzą zmiany w samych algorytmach, a te następują szybciej niż w klasycznym SEO.

Odhaczenie punktów z checklisty to absolutny fundament. Bez niego nie masz szans na widoczność, bo nawet najlepszy artykuł nie zostanie zacytowany, jeśli bot AI w ogóle nie może go przeczytać, Twoja schema jest niekompletna, a dane o firmie są niespójne w trzech źródłach jednocześnie. Checklista to warunek konieczny. Niewystarczający, ale konieczny.

Zanim zaczniesz audyt SEO AI: ustal punkt startowy

Zanim otworzysz checklistę i zaczniesz odhaczać, potrzebujesz jednej rzeczy - wiedzy o tym, gdzie jesteś teraz. To brzmi banalnie, ale większość działów marketingu pomija ten krok. Zaczynają od wdrażania zmian, nie wiedząc, jak wygląda aktualny stan widoczności marki w AI.

Sekcja 1 checklisty: Pomiar i diagnostyka bazowa, istnieje właśnie dlatego. To 12 punktów, które powinny być Twoim pierwszym tygodniem pracy z checklistą. I dobra wiadomość: większość z nich możesz zrobić sam, bez wsparcia deweloperów.

Zacznij od przygotowania zestawu 5 stałych promptów brandowych. Zapytaj ChatGPT, Claude, Gemini i Perplexity o to, co oferuje Twoja firma, kto ją prowadzi, dlaczego warto ją wybrać. Zapisz odpowiedzi. Za miesiąc powtórz to samo i porównaj. To Twoja linia bazowa - i jednocześnie najprostszy sposób na sprawdzenie, czy cokolwiek, co robisz, działa.

Drugi krok to GA4. Punkt 1.6 checklisty mówi o stworzeniu grupy kanałów AI Traffic opartej na wyrażeniu regularnym, które wyłapuje wejścia z chatgpt.com, perplexity.ai, claude.ai i gemini. Bez tego nie odróżnisz ruchu z AI od ruchu organicznego. A jeśli nie mierzysz - nie zarządzasz.

Trzeci krok, o którym wiele osób zapomina, to audyt faktów. Punkt 1.8 - sprawdź, czy modele AI podają prawidłowe informacje o Twojej firmie: kto jest CEO, jaki jest adres, jakie usługi świadczycie. Rozbieżności między modelami to sygnał, że dane o Twojej marce w sieci są niespójne. A niespójne dane obniżają pewność modelu, co prowadzi do rzadszego cytowania.

Co możesz zrobić sam, a gdzie potrzebujesz wsparcia

To jest temat, którego nie da się ominąć, jeśli checklistę czyta osoba z działu marketingu, a nie deweloper. 107 punktów brzmi jak 107 zadań do wykonania. Ale w praktyce te punkty dzielą się na trzy grupy, i ta klasyfikacja jest kluczowa dla Twojego planu działania.

Pierwsza grupa to punkty czysto marketingowe. Możesz je zrealizować sam, bez żadnego wsparcia technicznego. Należą tu między innymi: przygotowanie promptów do pomiaru widoczności (1.5), monitoring sentymentu (1.10), regularna weryfikacja źródeł cytowanych przez AI (1.7), spójność biogramów na profilach (4.13), wypełnienie atrybutów Google Business Profile (5.2), zabezpieczenie profili na platformach UGC (5.3), pozyskiwanie wzmianek na portalach (6.5), eksperci digital PR (6.7), optymalizacja pod konwersacyjne long-tail (8.7), a z sekcji lokalnej - wzmianki w mediach, eventy i lokalne opinie (9.3, 9.6, 9.8).

To nie są drobnostki. Punkty z tej grupy budują coś, co nazywam warstwą reputacyjną - to, w jaki sposób AI postrzega Twoją markę na podstawie tego, co o niej mówi internet. I paradoksalnie, właśnie ta warstwa jest często zaniedbywana, bo działy marketingu skupiają się na „twardym SEO”, a miękkie czynniki reputacyjne traktują jako mniej pilne.

Druga grupa to punkty na styku marketingu i techniki. Potrzebujesz do nich podstawowej wiedzy o narzędziach takich jak GSC, GA4 czy Bing Webmaster Tools, ale nie musisz pisać kodu. Tu są na przykład: audyt dyrektyw AI w GSC (1.1), sprawdzenie renderowania multimodalnego (1.2), konfiguracja URL Submission API w Bing (1.3), tworzenie raportu AI Traffic w GA4 (1.6), ale też weryfikacja aktualności dat w treściach (4.12) czy analiza portali do pozyskiwania wzmianek (6.4).

Trzecia grupa to punkty stricte techniczne. I tu trzeba powiedzieć wprost: jeśli nie masz doświadczenia w technicznej optymalizacji stron, nie próbuj tego robić sam. Nie dlatego, że to jest jakoś specjalnie trudne koncepcyjnie - po prostu błąd w konfiguracji robots.txt, nagłówkach HTTP czy schemacie JSON-LD może narobić więcej szkody niż brak optymalizacji.

Do tej grupy należy większość sekcji 2 i 3 checklisty: weryfikacja agentów AI w robots.txt (2.1), walidacja nagłówka X-Robots-Tag (2.5), czystość renderowania i Shadow DOM (2.6), monitoring błędów crawlowania (2.7), nagłówek Vary: User-Agent (2.9), a z danych strukturalnych - wdrożenie Organization z KnowsAbout (3.1), mapowanie sameAs (3.2), implementacja ProfilePage (3.4), MainEntityOfPage (3.6), techniczny silos (3.7), schemat speakable (3.10) czy semantyczna struktura nagłówków (3.12).

Nie traktuj tego jako powód do frustracji. Traktuj to jako argument w rozmowie z przełożonym o budżecie na wsparcie techniczne. Bo jeśli firma poważnie myśli o widoczności w AI, te punkty muszą być zrealizowane - a sam ich nie zrealizujesz bez odpowiedniego doświadczenia.

Treści to Twoja najmocniejsza karta

Sekcja 4 checklisty, „Optymalizacja treści pod AI”, to 12 punktów, które są sercem całej strategii. I to jest sekcja, w której dział marketingu ma największy wpływ.

Punkt 4.1 - struktura tekstu w formie pytanie-odpowiedź. To nie jest nowość w SEO, ale w kontekście AI nabiera zupełnie innego znaczenia. Modele AI dosłownie szukają fragmentów tekstu, które mogą zacytować jako odpowiedź na pytanie użytkownika. Jeśli Twój tekst nie ma jasnej struktury „pytanie → odpowiedź”, model musi sam wyciągać wnioski z długich akapitów. A to oznacza, że chętniej sięgnie po źródło, które tę odpowiedź podaje wprost.

Punkt 4.4 - optymalizacja pod NLP. Brzmi technicznie, ale sprowadza się do czegoś prostego: pisz tak, jak ludzie mówią. Unikaj strony biernej. Unikaj zdań wielokrotnie złożonych. Model, podmiot, orzeczenie, dopełnienie. Modele językowe przetwarzają tekst tokenami i proste, jasne zdania są „tańsze” w interpretacji - co oznacza, że model chętniej po nie sięga.

Ale dwa punkty z tej sekcji uważam za najważniejsze ze wszystkich 107. Punkt 4.3 - tworzenie treści opartych na unikalnych danych (first-party data) - i punkt 4.5 - dowody doświadczenia (osobista perspektywa). Dlaczego? Bo to jedyne rodzaje treści, których AI nie jest w stanie wygenerować z pamięci.

Jeśli publikujesz statystyki z własnych badań, ankiet, danych z CRM - to jest coś, czego żaden model nie ma w swoich danych treningowych, dopóki tego nie przeczyta u Ciebie. Jeśli piszesz „W naszej praktyce zauważyliśmy, że klienci z branży e-commerce uzyskują najlepsze wyniki po 4 miesiącach” - to jest wiedza, która pochodzi z doświadczenia, nie z kompilacji cudzych artykułów. I to właśnie takie treści AI cytuje najchętniej, bo są unikalne, weryfikowalne i wiarygodne.

Firmy, które publikują oryginalne dane i dzielą się doświadczeniami z pierwszej ręki, są cytowane częściej niż firmy z większym budżetem na content, które produkują generyczne artykuły.

Off-site, reputacja i rankingi. 3 sekcje, o których zapominasz

Sekcje 5, 6 i 7 checklisty obejmują łącznie 30 punktów i dotyczą czegoś, co wykracza poza Twoją stronę. Obecność off-site, reputacja marki, rankingi i zestawienia - to obszary, w których dział marketingu ma pełne pole do działania, a które są systematycznie pomijane w strategiach SEO AI.

Sekcja 5 - obecność off-site - zaczyna się od spójności biogramów (5.1). Brzmi banalnie? Model AI, który szuka informacji o Twojej firmie, skanuje LinkedIn, Crunchbase, KRS, katalogi branżowe. Jeśli w jednym miejscu jesteś „agencją SEO”, w drugim „agencją digital marketingu”, a w trzecim „firmą technologiczną” - model nie ma pewności, kim naprawdę jesteś. A brak pewności to brak rekomendacji.

Sekcja 6 - reputacja i autorytet - obejmuje między innymi dynamikę opinii (6.1). Nie chodzi o to, żebyś miał 500 opinii na Google. Chodzi o to, żeby nowe opinie pojawiały się regularnie. Modele AI analizują nie tylko ilość, ale i tempo napływu opinii. Firma z 200 opiniami i ostatnią sprzed dwóch lat wygląda inaczej niż firma z 80 opiniami, z których 10 pojawiło się w ostatnim miesiącu.

Punkt 6.3 - backlinki z domen .edu i .gov - to coś, co w klasycznym SEO zawsze było ważne, ale w SEO AI nabiera nowego wymiaru. Modele AI traktują te domeny jako sygnał wiarygodności o wiele silniej niż tradycyjne wyszukiwarki. Jeden link z uczelni technicznej wart jest więcej niż dziesięć z katalogów artykułów.

Sekcja 7 - rankingi i zestawienia - jest szczególnie ciekawa z perspektywy AI. Punkt 7.2 to identyfikacja rankingów, które modele AI cytują jako źródła przy pytaniach typu „najlepsze firmy w branży X”. Jeśli Ciebie tam nie ma, a jest konkurencja - to nie jest kwestia ambicji, tylko konkretnej straty w widoczności. Punkt 7.8 wprost o tym mówi: musisz znaleźć rankingi, w których są wszyscy Twoi konkurenci, ale brakuje Ciebie - i aktywnie starać się tam trafić.

Fora i UGC, czyli Twoja reputacja w konwersacji

Sekcja 8 to 10 punktów dotyczących forów, Reddita, Quory i treści generowanych przez użytkowników. I muszę przyznać, że ta sekcja jest najbardziej niedoceniana przez działy marketingu w Polsce.

Reddit i Quora to nie są „takie tam fora”. To źródła, z których modele AI aktywnie czerpią. Perplexity regularnie cytuje wątki z Reddita. ChatGPT korzysta z Quory jako jednego z kluczowych źródeł wiedzy branżowej. Jeśli ktoś na Reddicie pisze nieprawdziwe informacje o Twojej marce - a Ty nie reagujesz - to te informacje mogą trafić do odpowiedzi AI.

Punkt 8.3 - weryfikacja oficjalnego konta marki - to absolutne minimum. Punkt 8.5 - reakcja na nieprawidłowe informacje - to konieczność. Ale punkt 8.6, strategia inicjowania tematów (topic seeding), to już coś, co wymaga finezji. Nie chodzi o spamowanie forum postami o swojej firmie. Chodzi o inspirowanie dyskusji wokół problemów, które Twój produkt lub usługa rozwiązuje. Naturalnie, autentycznie, bez nachalnej reklamy.

To wymaga czasu i cierpliwości. Ale efekty w postaci naturalnych wzmianek, które potem cytują modele AI, są wielokrotnie skuteczniejsze niż jakikolwiek płatny artykuł sponsorowany.

Lokalne SEO AI. Jeśli działasz lokalnie, to Twój priorytet

Sekcja 9 to 10 punktów dedykowanych firmom, które działają na rynku lokalnym. Jeśli jesteś agencją z Poznania, restauracją z Wrocławia czy kliniką dentystyczną z Krakowa - ta sekcja jest dla Ciebie krytyczna.

Punkt 9.1 - atrybuty kontekstowe i hiperlokalność - to coś, co rzadko widzę w praktyce. Chodzi o uzupełnienie Google Business Profile o rzadkie, ale konkretne cechy: przyjazne psom, wi-fi do pracy, stojaki na rowery, płatność BLIK. Modele AI budujące rekomendacje lokalne korzystają z tych mikro-atrybutów, żeby dopasować odpowiedź do konkretnego pytania użytkownika. „Gdzie w Poznaniu znajdę kawiarnię z dobrym wi-fi i miejscem do pracy?” - jeśli Twoja kawiarnia ma te atrybuty uzupełnione, masz szansę trafić do odpowiedzi. Jeśli nie - nie masz.

Punkt 9.5 - weryfikacja lokalnych skojarzeń - wymaga czegoś nietypowego. Sprawdź, czy nazwa Twojej marki pojawia się w tekstach obok nazw znanych lokalnych punktów orientacyjnych. To brzmi abstrakcyjnie, ale modele AI budują grafy wiedzy, w których obiekty są powiązane przez kontekst. Jeśli Twoja firma jest regularnie wspominana obok Starego Browaru (w przypadku Poznania) albo Rynku (w przypadku Wrocławia) - model buduje skojarzenie przestrzenne, które potem wykorzystuje w odpowiedziach na pytania lokalne.

Metryki, czyli jak mierzyć to, czego nie da się zmierzyć tradycyjnie

Sekcja 10 - 12 punktów o metrykach i KPI - to sekcja, która spina całość. I jednocześnie sekcja, która pokazuje, jak bardzo SEO AI różni się od tradycyjnego.

Zapomnij o pozycji w wynikach wyszukiwania. W SEO AI nie ma „pozycji 1”. Są za to: Share of Prompts (10.1) - procentowy udział odpowiedzi, w których Twoja marka pojawia się jako rekomendacja; Mention Rate (10.2) - częstotliwość występowania nazwy marki w odpowiedziach AI; Citation Rate (10.3) - liczba przypadków, w których AI podaje aktywny link do Twojej domeny.

Te metryki wymagają systematycznego zbierania danych. Musisz regularnie odpytywać modele AI zestawem testowych promptów i analizować wyniki. To nie jest coś, co zrobisz raz i zapomnisz. To ciągły proces, który warto zautomatyzować - albo przynajmniej usystematyzować w arkuszu, do którego wracasz co 2–4 tygodnie.

Szczególną uwagę zwróć na punkt 10.7 - Hallucination Frequency Rate, czyli częstotliwość, z jaką AI podaje błędne informacje o Twojej marce. Nieistniejące usługi, stare ceny, zmyślone opinie. Jeśli ten wskaźnik jest wysoki, masz problem, bo każda halucynacja to potencjalnie klient, który dostaje fałszywe informacje o Twojej firmie.

Priorytetyzacja, bo nie zrobisz wszystkiego naraz

107 punktów. 10 sekcji. Nawet jeśli masz wsparcie techniczne, nie zrealizujesz tego w tydzień. Dlatego potrzebujesz priorytetów.

Moja sugestia: zacznij od trzech obszarów jednocześnie.

Pierwszy - pomiar (sekcja 1). Bez niego nie wiesz, czy cokolwiek działa. Daj sobie na to tydzień. Ustaw prompty bazowe, skonfiguruj GA4, sprawdź spójność danych. To Twój punkt wyjścia.

Drugi - treści (sekcja 4). To jest Twoja najsilniejsza karta jako osoba z działu marketingu. Zacznij od audytu istniejących treści: czy odpowiadają na pytania wprost? Czy mają strukturę pytanie-odpowiedź? Czy zawierają unikalne dane? Popraw najpierw to, co już masz, zamiast tworzyć nowe.

Trzeci - poproś o wsparcie techniczne dla sekcji 2 i 3 (crawlowanie i Schema). Te punkty są fundamentem, bez którego reszta nie zadziała - ale wymagają osoby, która wie, co robi. Przygotuj listę konkretnych punktów z checklisty, opisz, co trzeba sprawdzić, i przekaż to specjaliście.

Sekcje 5–9 realizuj równolegle, w miarę możliwości. Są ważne, ale ich efekt jest kumulatywny - budują się z czasem, nie przychodzą skokowo.

Kiedy checklista nie wystarczy

Pisałam na początku, że checklista to warunek konieczny, ale niewystarczający. Wracam do tego, bo to jest myśl, którą chcę, żebyś zapamiętał z całego artykułu.

Możesz odhaczać 107 punktów i robić to perfekcyjnie - a mimo to Twoja marka nie pojawi się w odpowiedziach AI. Bo model akurat w danym momencie preferuje inne źródło. Bo Twoja konkurencja ma silniejszy graf wiedzy. Bo zmienił się algorytm retrieval-augmented generation i inne cechy są teraz ważniejsze. Bo model halucynuje i podaje odpowiedź, która w ogóle nie ma pokrycia w żadnym źródle.

Na te czynniki nie masz bezpośredniego wpływu. Ale masz wpływ na prawdopodobieństwo. Każdy odhaczony punkt zwiększa szansę, że model zacytuje właśnie Ciebie. Każda poprawiona niespójność danych zmniejsza ryzyko, że model podejmie decyzję o pominięciu Twojej marki. Każdy unikalny raport z własnymi danymi zwiększa autorytet, którego model nie ma skąd wziąć, bo żadne inne źródło tego nie publikuje.

Checklista nie daje gwarancji. Daje szansę. A brak checklisty - odbiera ją.

Podsumowanie: checklista to mapa, nie cel

Traktuj checklistę audytu SEO AI jako mapę terenu, który musisz poznać. Nie jako listę zadań do bezmyślnego odhaczania. Każdy punkt jest tam z konkretnego powodu - ale wartość checklisty nie leży w samych punktach. Leży w tym, jak je wykorzystujesz w kontekście swojej branży, swojej marki i swoich celów.

Zacznij od pomiaru. Zidentyfikuj punkty, które możesz zrealizować sam. Wyznacz te, które wymagają wsparcia technicznego, i zorganizuj to wsparcie - bo bez niego znaczna część checklisty pozostanie teorią. Skup się na treściach opartych na unikalnych danych i osobistym doświadczeniu, bo to jest Twoja przewaga, której AI nie jest w stanie wygenerować.

I wracaj do checklisty regularnie - nie raz, nie dwa, ale co miesiąc. Bo widoczność w AI to nie jest projekt z datą końca. To ciągły proces, w którym wygrywają ci, którzy mierzą, testują, poprawiają i nie przestają.

FAQ

Czy odhaczenie wszystkich punktów z checklisty audytu SEO AI gwarantuje widoczność marki w AI?

Nie. Checklista to warunek konieczny, ale niewystarczający. Widoczność w modelach AI zależy także od czynników, na które nie masz bezpośredniego wpływu, między innymi od preferencji modelu, sposobu trenowania, zmian algorytmów RAG czy siły grafu wiedzy konkurencji. Realizacja punktów z checklisty zwiększa jednak prawdopodobieństwo, że AI zacytuje Twoją markę, i eliminuje błędy, które mogłyby Cię z odpowiedzi AI wykluczyć.

Czy osoba z działu marketingu może samodzielnie zrealizować checklistę SEO AI?

Część punktów tak. Punkty dotyczące pomiaru widoczności, monitoringu sentymentu, spójności biogramów, obecności na forach, pozyskiwania wzmianek czy optymalizacji treści są w pełni w zasięgu kompetencji marketingowca. Jednak punkty techniczne, takie jak konfiguracja robots.txt, walidacja nagłówków HTTP, wdrożenie schematów JSON-LD czy optymalizacja renderowania, wymagają wsparcia specjalisty z doświadczeniem w technicznej optymalizacji stron.

Od czego zacząć pracę z checklistą audytu SEO AI?

Od sekcji 1, czyli pomiaru i diagnostyki bazowej. Przygotuj zestaw promptów brandowych, stwórz raport AI Traffic w GA4 i sprawdź, czy modele AI podają prawidłowe informacje o Twojej firmie. Równolegle zacznij audyt treści (sekcja 4) i przekaż punkty techniczne z sekcji 2 i 3 specjaliście.

Jakie treści mają największy wpływ na widoczność marki w odpowiedziach AI?

Treści oparte na unikalnych danych (first-party data) i osobistym doświadczeniu. Statystyki z własnych badań, obserwacje z praktyki, wyniki testów to informacje, których model AI nie jest w stanie wygenerować z pamięci. Właśnie dlatego chętniej je cytuje jako źródło.

Jak mierzyć widoczność marki w modelach AI?

W SEO AI nie ma klasycznej „pozycji w wynikach wyszukiwania". Kluczowe metryki to Share of Prompts (procentowy udział odpowiedzi z rekomendacją Twojej marki), Mention Rate (częstotliwość wzmianek), Citation Rate (liczba aktywnych linków do Twojej domeny w odpowiedziach AI) oraz Hallucination Frequency Rate (częstotliwość błędnych informacji o marce). Wymaga to regularnego odpytywania modeli zestawem testowych promptów, najlepiej co 2-4 tygodnie.

Czy checklista audytu SEO AI dotyczy tylko dużych firm?

Nie. Checklista jest uniwersalna, a sekcje dotyczące treści, reputacji, forów czy obecności off-site są równie istotne dla małych i średnich firm. Dla firm lokalnych szczególnie ważna jest sekcja 9 (Lokalne SEO AI), obejmująca między innymi hiperlokalność atrybutów w Google Business Profile, wzmianki w mediach regionalnych i skojarzenia z lokalnymi punktami orientacyjnymi.

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sklep Soltech

• 25-krotny wzrost dochodów
• 10-krotny wzrost współczynnika ROAS
• Wzrost o 212% kliknięć
• Ponad 5-krotny wzrost konwersji

Protan Elmark

• 20 krotna dynamika sprzedaży
• 3 razy więcej zapytań ofertowych rok do roku
• ponad 3500 fraz w czołówce Google

Elmark Wynajem

• 7 krotny wzrost ruchu z pozycjonowania
• 150% więcej zapytań z formularza na stronie
• 5-krotny wzrost liczby konwersji z Google Ads

KOMIN-CENTER

• Ponad 200% wzrost przychodów
• 11-krotny wzrost fraz w Top10
• 17-krotny wzrost fraz w Top3
• Ponad 2-krotny wzrost ruchu bezpłatnego

Centrum Medyczne Stanley

• 250% wzrostu liczby rezerwacji na usługi USG
• 130% wzrostu liczby wizyt w gabinetach
• 4,5 razy więcej odwiedzających stronę

Egrzejniki

• 4-krotny wzrost przychodów
• wzrost do 110% wyświetleń w Google
• wzrost do 124% kliknięć
• wzrost o ponad 50% fraz w TOP10 Google

Zobacz więcej