Jak mierzyć widoczność w ChatGPT i innych modelach LLM?

Widoczność w modelach LLM jest czymś innym, niż widoczność w Google i innych klasycznych wyszukiwarkach. Choć ChatGPT i inne modele LLM korzystają z rankingów Bing czy Google, tradycyjne metody mierzenia widoczności nie są wystarczające do zmierzenia obecności marki w modelach LLM. Dlatego wyróżniamy SEO oraz pozycjonowanie AI. Przeczytaj ten artykuł, aby dowiedzieć się, jak mierzyć widoczność w ChatGPT, Perplexity, Gemini i innych wyszukiwarkach AI.

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest widoczność w modelach AI.
• Co wpływa na widoczność w AI.
• Jak mierzyć widoczność w ChatGPT i innych LLM.
• Jak śledzić ruch w wynikach AI.
• Jak optymalizować widoczność AI.

Potrzebujesz porad marketingowych dla biznesu?

Skontaktuj się z nami

Czym jest widoczność w AI i czym różni się od klasycznego SEO?

Widoczność w AI opiera się głównie na wzmiankach i cytowaniach. W klasycznym SEO widoczność w wynikach organicznych opierała się na takich działaniach jak linkowanie zwrotne i umiejscowienie w tekście słów kluczowych. W modelach LLM ceni się bardziej takie czynniki rankingowe jak autorytet strony czy obecność na forach takich jak Quora lub Reddit. Przyjrzymy się bliżej kwestii widoczności w AI i różnic pomiędzy takim wyszukiwaniem a klasycznym SEO.

Czytaj również:

• Czy GEO zastąpi SEO? Porównanie pozycjonowania stron i SEO w AI

Jak zmieniło się wyszukiwanie?

Przed pojawieniem się modeli LLM większość firm koncentrowała się na optymalizacji stron pod tradycyjne wyszukiwarki. Priorytetem było pojawienie się w klasycznej „liście niebieskich linków” w wynikach organicznych wyszukiwania. Aby to osiągnąć, wykorzystywane były takie czynniki jak linkowanie zwrotne czy stosowne umieszczenie w treści słów kluczowych z omijaniem tzw. keyword stuffing, czyli nadmiernego upychania fraz kluczowych. Ważne było SEO techniczne, zwracające uwagę na takie aspekty jak dane strukturalne czy szybkość ładowania strony i dopasowanie jej do wersji mobilnej, aby spełniać wymagania Google w zakresie podejścia mobile-first.

Te ostatnie aspekty wciąż mają znaczenie w wyszukiwaniu w modelach LLM - to dowodzi, że pomiędzy wyszukiwaniem w modelach LLM a wyszukiwaniem w klasycznych wyszukiwarkach wciąż istnieje podobieństwo i nie są to zupełnie oddzielne procesy. Warto bowiem pamiętać, że modele LLM, szukając informacji, przeszukują sieć, wykorzystując klasyczne wyniki wyszukiwania. Przykładem jest ChatGPT, który korzysta z czynników rankingowych Microsoft Bing, czy Google AI Overviews, które korzysta z czynników rankingowych Google.

Wyszukiwanie w modelach LLM to rosnąca tendencja. Szacuje się, że do 2027 roku może doścignąć wyszukiwanie w klasycznych wyszukiwarkach. Według WebFX ruch z generatywnej AI rośnie 165 razy szybciej niż ruch z tradycyjnego wyszukiwania organicznego. Coraz więcej osób wykorzystuje AI do wyszukania informacji, których kiedyś szukaliby w Google czy Bing. We wrześniu 2025 roku z ChataGPT korzystało 750 milionów aktywnych użytkowników. Te liczby dowodzą, że wyszukiwanie w LLM nie jest jedynie ciekawostką, a pełnoprawną częścią wyszukiwania jako takiego i wszystko wskazuje na to, że jego obecność będzie coraz mocniejsza. Dlatego organizacje muszą zapewnić sobie obecność w wynikach wyszukiwania ChatGPT, Perplexity i innych modeli LLM.

Czytaj również:

• Czym jest wyszukiwanie organiczne i dlaczego jest ważne dla Twojej strony?

Warto wiedzieć, że użytkownicy nie będą szukać informacji o organizacjach, wpisując prostą frazę kluczową, a korzystają z tzw. fraz kluczowych długiego ogona, czyli zapytań skonstruowanych z wykorzystaniem języka naturalnego, na przykład: „Chcę zacząć pozycjonować swoją firmę. Która agencja z Poznania jest najlepsza do SEO?”.

Wyniki zapytania o agencję SEO w ChatGPT. Widoczni pojawiają się na pierwszym miejscu.

Czym jest widoczność AI?

Widoczność w AI to sposób, w jaki marka jest wzmiankowana, cytowana lub rekomendowana w odpowiedziach AI. Cytowania i wzmiankowania to niezwykle ważne aspekty pozycjonowania w AI. Twoim celem jest pojawienie się w tych dwóch rodzajach wyników wyszukiwania AI, ponieważ to właśnie ten aspekt świadczy o widoczności. Najważniejsze platformy AI to ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot, Claude, Google AI Overviews.

Dlaczego mierzenie wzmianek i cytowań jest niezbędne? Jeżeli Twoja widoczność w AI jest niska, nie możesz jej poprawić bez jej zmierzenia - tylko takie działanie pozwoli obiektywnie ocenić sytuację i zaowocować dalszymi rekomendacjami jak poprawić słabą widoczność. Dlatego warto wykorzystać poręczne narzędzia do mierzenia widoczności w LLM - omówimy je w dalszej części tego artykułu. Narzędzia są jak wskaźniki mierzące obecność marki w wyszukiwaniu AI.

Jakie są różnice pomiędzy widocznością w AI a klasycznym SEO?

W LLM nie chodzi o pojawienie się na pierwszej stronie wyników wyszukiwania, a o bycie rekomendowanym, cytowanym i pojawienie się we wzmiance. Podobieństwem jest fakt, że wciąż chcemy pojawiać się jako jedna z pierwszych marek w wynikach wyszukiwania LLM. Chcemy być wiarygodnym źródłem dla LLM. Nieco różnią się także czynniki rankingowe, które są dla ChatGPT i innych AI najważniejsze: jest to autorytet, dlatego kładziemy szczególny nacisk na E-E-A-T, a także podawanie wiarygodnych źródeł w treści, oraz techniczne aspekty takie jak szybkość ładowania strony i dostosowanie jej do urządzeń mobilnych. Szczególny nacisk kładziemy też na wykorzystanie danych strukturalnych, które pomagają AI zrozumieć treść i strukturę strony. Użycie klasycznych słów kluczowych traci na znaczeniu.

Widoczność w AI jest bardziej nakierowana na budowanie świadomości niż bezpośrednią konwersję, jak miało to miejsce w klasycznym SEO. Użytkownik, który zobaczy Twoją markę w wynikach wyszukiwania LLM, nie zawsze kliknie i bezpośrednio przejdzie na stronę, ale może Twoją markę zapamiętać i odwiedzić tę stronę później czy skorzystać z Twoich usług. Dlatego celem jest budowanie świadomości. Taka widoczność buduje reputację Twojej marki i napędza ruch, ponieważ według danych Semrush odwiedzający z wyników wyszukiwania AI konwertują 4,4 razy lepiej niż odwiedzający z wyników wyszukiwania Google i innych wyszukiwarek.

Czytaj również:

• SEO nie umiera w dobie AI, czyli jak sztuczna inteligencja zmienia pozycjonowanie
• Co decyduje o pozycji strony w wyszukiwarkach AI?

Co dokładnie oznacza mierzenie widoczności w AI?

Mierzenie widoczności w AI odnosi się do pojawienia się we wzmiance i bycia cytowanym oraz do pięciu kluczowych wskaźników KPI niezbędnych do śledzenia wyników w audycie LLM. Przyjrzyjmy się kolejno tym kwestiom.

Jak pojawić się w wynikach wyszukiwania LLM?

Można pojawić się w takich wynikach wyszukiwania na dwa sposoby:

• Wzmianki (brand mention) - czyli bycie bezpośrednio wymienionym w wynikach wyszukiwania LLM. Najczęściej pojawiają się one na bezpośrednie zapytania o rekomendacje, takie jak „Jaka jest najlepsza firma produkująca smartfony?”. Wyniki będą bezpośrednie, mogą wyglądać następująco: „Marki takie jak Apple są jedną z najlepszych firm nowoczesnej technologii…”.

Przykładowa wzmianka z wymienieniem konkretnych restauracji na zapytanie.

• Cytowania (citation - source mention) - inaczej nazywane wspomnieniem o źródle. Cytowanie to odpowiedź AI oparta na Twoich treściach. Twoje treści mogą być bezpośrednio zacytowane bądź odpowiedź AI będzie skonstruowana na ich podstawie. Takie wykorzystanie treści z danej strony często pojawi się z klikalnym linkiem - przykładowo tak działa Perplexity, które jest doskonałym narzędziem do wyszukiwania źródeł.

Przykładowe cytowanie źródeł w narzędziu Perplexity.

Jakie są kluczowe wskaźniki KPI w śledzeniu widoczności w LLM?

Możemy wymienić pięć kluczowych wskaźników KPI: Share of Voice (PL. Udział w głosie AI), analizę sentymentu społecznego, częstotliwość cytowań, pozycja danej odpowiedzi (ENG. Response Position), mapowanie propmptów (ENG. prompt data and insights). Omówimy kolejno każde z nich:

• Share of Voice (Udział w głosie) - to inaczej procent wzmianek dotyczących Twojej marki w stosunku do wszystkich wzmianek konkurentów w danej kategorii. Share of Voice to jeden z najistotniejszych wskaźników KPI widoczności w ChatGPT i innych modelach LLM. Jak go obliczyć? Wykorzystaj wzór: Twoje wzmianki / całkowite wzmianki wszystkich marek x 100.
• Analiza sentymentu społecznego (sentiment score) - sentyment społeczny to inaczej ton, w jakim LLM opowiada o Twojej marce bądź ją cytuje. Jest pozytywny, negatywny czy neutralny? Warto regularnie sprawdzać sentyment społeczny, żeby zadbać o to, aby Twoja marka była cytowana w odpowiednim charakterze. Jak zmierzyć sentyment społeczny? Najprostszy sposób to przypisanie liczby do konkretnej emocji, czyli: +1 dla pozytywnego sentymentu, 0 dla neutralnego sentymentu i -1 dla negatywnego sentymentu, a następnie obliczenie średniej z wyniku.
• Częstotliwość cytowań (citation frequency) - ważne jest nie tylko samo pojawienie się w cytowaniu, ale regularne sprawdzanie, jak często jesteśmy cytowani i czy konkurencja nie wyprzedza nas w tym zakresie. Częstotliwość cytowań to inaczej całkowita liczba wzmianek marki, która pojawia się w ogólnym zestawieniu benchmarkowych, istotnych promptów dla Twojej marki. Warto więc sprawdzić ich liczbę i obliczyć z niej średnią.
• Pozycja odpowiedzi AI (response position) - to inaczej miejsce, w którym Twoja marka pojawia się na listach czy w rekomendacjach, na przykład jako pierwsza czy druga. Możesz sprawdzić to manualnie lub wykorzystać narzędzia, o których będziemy pisać w dalszej części artykułu.

Przykładowa lista marek w narzędziu Perplexity.

• Mapowanie promptów (prompt data and insights) - ten czynnik KPI odnosi się do zidentyfikowania, które konkretnie pytania wywołują wzmiankę o marce lub produkcie. To dobry wskaźnik dotyczący strategii treści: czy jest ona dostosowana do pozycjonowania w AI i czy przynosi dobre efekty. Dobra strategia publikowania treści zaowocuje obecnością marki we wzmiankach modeli LLM. Dowiedz się więcej o tworzeniu promptów w ChatGPT.

Szukasz tej jedynej? Z agencją widoczni zostaniesz na dłużej.

Skontaktuj się z nami

Jakie są metody pomiaru widoczności AI? Mierzenie manualne i automatyczne

Możesz mierzyć widoczność w AI manualnie lub automatycznie. Każda z tych metod ma zalety i wady. Metoda manualna jest bezpłatna, łatwo dostępna i dobra na początek, jednak może zająć dużo czasu i nie dać tak dokładnych pomiarów jak metoda automatyczna. Z kolei metoda automatyczna daje dużo dokładniejsze pomiary i wgląd w sytuację w pozycjonowaniu w AI, a także wykonuje czynność sprawdzania pozycji w LLM za Ciebie, jednak może być bardziej kosztowna. Przyjrzyjmy się każdej z nich.

Jak działa metoda manualna?

Metodę manualną możemy inaczej nazwać audytem przy użyciu arkusza kalkulacyjnego, bo tak najłatwiej z niej skorzystać. Ma ona swoje ograniczenia: ręczne testowanie jest czasochłonne i czasem prowadzi do nieprecyzyjnych wyników. Warto też pamiętać przy korzystaniu z tej metody, że odpowiedzi AI są personalizowane, czyli zależą od lokalizacji, profilu użytkownika czy sposobu sformułowania pytania. Jednak jest to doskonała metoda na początek i najbardziej dostępna.

Jak manualnie sprawdzać widoczność w AI?

• Krok 1 - Stwórz listę promptów. Użyj istniejących list słów kluczowych i przeformułuj je na naturalne, konwersacyjne pytania (np. „Najlepsze narzędzia X dla startupów”).
• Krok 2 - Testuj w konkretnych LLM. Testuj zapytania w ChatGPT, Gemini czy Perplexity. Wpisuj ręcznie zapytanie i sprawdź, czy pojawiasz się w wynikach wyszukiwania AI. Uruchamiaj zapytania w trybie prywatnym. W trybie prywatnym rozmowy nie są zapisywane ani wykorzystywane do trenowania modeli AI, a dane są szyfrowane i przetwarzane lokalnie na urządzeniu użytkownika, co zwiększa bezpieczeństwo i kontrolę nad danymi.
• Krok 3 - Dokumentuj i analizuj. Stwórz specjalny arkusz w arkuszach Google lub Excelu. Dodaj tam konkretne kategorie - poniżej znajdziesz przykładową tabelę, którą możesz wykorzystać w arkuszu:

Ważna wskazówka: śledź także wzmianki o 2-3 głównych konkurentach, żeby uzyskać odpowiedni kontekst i trzymać rękę na pulsie.

Jak działa automatyczne mierzenie widoczności w AI?

Automatyczne mierzenie widoczności w AI ma liczne zalety. Jest szybkie, bardzo dokładnie, pozwala zautomatyzować procesy, przez co zaoszczędzisz czas. Długofalowo może także przynosić zyski, kiedy uzyskanie odpowiedniej widoczności w wynikach LLM przełoży się na konwersję. Narzędzia te śledzą kluczowe metryki dynamicznie na wielu platformach jednocześnie, dostarczając wglądów i rekomendacji optymalizacyjnych.

Narzędzia możemy podzielić na dwa rodzaje:

• Tradycyjne platformy SEO z funkcjami AI: jak Ahrefs czy Semrush.
• Dedykowane platformy do widoczności AI: jak Standalone czy Peec.AI.

Panel AI Traffic w narzędziu Semrush.

Na jakie cechy warto zwrócić uwagę przy wyborze narzędzia? Oto główne cechy:

• Obsługa platform LLM - narzędzie musi wspierać najważniejsze platformy, takie jak ChatGPT, Gemini czy Perplexity.
• Skala działania - czyli ile danych narzędzie jest w stanie przetworzyć. Narzędzie powinno mieć możliwość testowania tysięcy promptów z interfejsu użytkownika (UI), a nie tylko z API.
• Analiza konkurencji - jeden z najważniejszych aspektów. Narzędzie powinno pokazywać zarówno wyniki Twojej domeny, jak i wyniki dla Twoich głównych konkurentów. Narzędzie powinno umożliwiać śledzenie Share of Voice i częstotliwości wzmianek konkurentów.
• Insight - narzędzie powinno dostarczać wskazówki dotyczące optymalizacji SEO czy działalności z obszaru PR.

Czytaj również:

• SEO w Google czy SEO w AI – co działa w 2025 roku?

Oto przykłady czołowych narzędzi do monitorowania widoczności AI:

• OmniSEO - bardzo korzystne dla zespołów, które pracują nad widocznością. OmniSEO obsługuje ChatGPT, Perplexity, Google, Claude, Meta i Grok. Śledzi zarówno Twoją widoczność w wynikach wyszukiwania AI, jak i zapytania ważne dla Ciebie i Twojej konkurencji. Podaje też rekomendację na poprawę widoczności i dalszą optymalizację. Posiada panele AI Visbility i Competitor benchmarking.
• AthenaHQ - w AthenaHQ również możesz sprawdzać widoczność we wszystkich najważniejszych narzędziach, w tym ChatGPT, Perplexity czy Gemini. Warto wiedzieć, że funkcje umożliwiające optymalizację GEO są dostępne w droższych planach. Funkcje dostępne w AthenaHQ to na przykład udostępnianie insightu w czasie rzeczywistym, które uwzględniają również dane geograficzne, a także Action center, gdzie możesz wygenerować rekomendowane konspekty treści.
• Semrush AI SEO Toolkit - czyli panele dostępne w narzędziu Semrush. Ogromnym plusem narzędzia Semrush jest jego infrastruktura i skala, na jaką działa. Dostępne są funkcje takie jak Ranking Konkurencji czy Analiza Rynku. Dane podawane przez Semrush są niezwykle dokładne: wystarczy wprowadzić do narzędzia prompt i kategorie. W Rankingu Konkurencji możesz sprawdzić Performance Marki i Zmiany W Marce. Dostępny jest też podział wydajności ze względu na URL. Możesz sprawdzić Share of Voice w różnych platformach: Semrush obsługuje wszystkie największe platformy LLM.

Źródła ruchu w panelu AI Traffic w Semrush.

• Peec.AI - to stosunkowo nowe narzędzie, które zostało stworzone specjalnie do śledzenia widoczności w AI. Pozwala na śledzenie widoczności w ChatGPT, Perplexity i Google AI Overviews. Wysyła powiadomienia, kiedy Twoja widoczność ulegnie zmianie. Funkcja Benchmarking pozwala porównać Twoją widoczność z widocznością konkurencji, dostępna jest także funkcja śledzenia najnowszych wzmianek i konwersacji, w których pojawia się Twoja marka.

Narzędzie Peec.AI w badaniu widoczności.

• Profund - to kolejne stosunkowo nowe narzędzie. Obsługuje takie platformy LLM jak AI Overviews, Copilot, ChatGPT czy Perplexity. Dostępny jest insight dotyczący promptów, widoczność w konkretnych platformach i dzienniki indeksowania. Warto jednak pamiętać, że Profound jest stosunkowo nowy i nie posiada on tak rozbudowanej infrastruktury jak na przykład Semrush. Jego główną zaletą jest innowacyjność rozwiązań.
• Ahrefs - posiada funkcje Web Analytics z zakładką Kanały, która pozwala śledzić ruch przychodzący z największych platform LLM takich jak ChatGPT, Gemini czy Google AI Overviews. Główną zaletą Ahrefs jest rozwinięta infrastruktura i możliwość połączenia danych z danymi dotyczącymi klasycznego SEO.

Jak śledzić ruch i dane techniczne w GA4 i GSC?

Możliwe jest śledzenie ruchu i sprawdzanie danych technicznych w Google Analytics 4 i Google Search Console. Rodzi to konkretne wyzwania: wzrost ruchu z platform AI utrudnia przypisanie konwersji konkretnemu źródłu ruchu. Warto także wiedzieć, że Google nie udostępnia dedykowanych danych o ruchu dla treści pojawiających się w AI Overviews (AIO).

Jak śledzić dane w Google Search Console?

Dobrze sprawdza się do śledzenia danych z Google AI Overviews. Dane z AI Overviews są rejestrowane w Google Search Console w wynikach wyszukiwania, gdzie znajdziesz informacje o wyświetleniach i kliknięciach. Chociaż nie znajdziesz dokładnie informacji, czy publikowana przez Ciebie treść wywołała cytowanie lub wzmiankę, to Google potwierdziło, że rejestruje dane z Google AI Overviews, są więc one częścią ogólnej liczby kliknięć i wyświetleń, jaką widzisz w Google Search Console. Dowiedz się więcej o używaniu Google Search Console.

Panel wyników wyszukiwania w Google Search Console.

Jak śledzić ruch w Google Analytics 4?

Są na to dwa sposoby:

• Śledzenie ruchu z AI Overviews - możliwe jest ustawienie niestandardowego śledzenia w GA4, rejestrującego ruch do URL-i pochodzący ze snippetów AIO (np. zdarzenie ai_snippet).
• Śledzenie ruchu polecającego z pozostałych platform AI - użyj narzędzia Eksploracje w Google Analytics 4, filtrując ruch za pomocą wyrażeń regularnych (regex) w celu identyfikacji domen LLM (np. *.*chatgpt.*, .*perplexity.*, .*gemini.*google.*).

Dowiedz się, jak wdrożyć Google Analytics 4 krok po kroku.

Narzędzie Eksploracje w Google Analytics 4.

Jakie działania wdrożyć, aby zwiększyć widoczność w AI?

Jeśli LLM podaje negatywne lub nieprecyzyjne informacje, oznacza to, że źródła, na których się szkolił, są negatywne lub nieprecyzyjne. Trzeba więc podjąć działania, które pomogą poprawić sentyment i poprawić ogólną widoczność w wynikach wyszukiwania LLM. Dlatego przyjrzymy się czynnikom, które wpływają na Twoją widoczność i przedstawimy strategie jej zwiększania.

Co wpływa na widoczność w wynikach wyszukiwania AI?

Istnieje wiele czynników rankingowych, które mają wpływ na widoczność w AI. Najważniejsze to autorytet strony i E-E-A-T, jakość i oryginalność treści oraz ich „świeżość”.

• Autorytet i zaufanie - ogromne znaczenie ma E-E-A-T. E-E-A-T to skrót używany przez Google i LLM w wytycznych dotyczących jakości treści i oznacza: Doświadczenie, Ekspertyzę, Autorytatywność i Wiarygodność. Jest to koncepcja, według której oceniana jest wartość informacji publikowanych w internecie. „Doświadczenie” odnosi się do praktycznego kontaktu autora z tematem, „ekspertyza” podkreśla jego wiedzę specjalistyczną, „autorytet” wiąże się z rozpoznawalnością i reputacją, a „wiarygodność” oznacza rzetelność oraz przejrzystość źródła. Google traktuje E-E-A-T jako fundament tworzenia treści, które mają służyć użytkownikom i budzić ich zaufanie, zwłaszcza w obszarach związanych ze zdrowiem, finansami czy bezpieczeństwem i jest to równie ważne dla modeli LLM. Dowiedz się, czym jest topical authority.
• Jakość i oryginalność treści - treści powinny być oryginalne i jakościowe, ponieważ modele LLM wysoko cenią takie aspekty. Warto więc w treści uwzględniać dane z zaufanych źródeł, takich jak instytucje publiczne i organizacje cieszące się dobrą reputacją. Trzeba szukać tematów na content, których jeszcze nie poruszała konkurencja. Poznaj 15 zasad skutecznego content marketingu.
• „Świeżość treści” - ważne jest też dodanie daty publikacji treści - powinna być bieżąca, dlatego treści należy regularnie aktualizować, żeby zawsze zawierały odpowiednie dane i informacje. Przestarzałe treści są pomijane przez LLM, więc jeśli masz na swojej domenie dużo treści typu evergreen content, to warto do niego regularnie dodawać aktualne dane.

Jakie są praktyczne strategie zwiększania widoczności?

Istnieją trzy praktyczne strategie zwiększania widoczności. Zaliczamy do nich tworzenie kompleksowych i eksperckich treści, strukturyzację treści pod AI i budowanie autorytetu off-site. Przyjrzyjmy się każdemu z nich:

• Tworzenie kompleksowych i eksperckich treści - warto publikować przewodniki dogłębnie zgłębiające dany temat. Powinny one wyczerpywać temat i pozycjonować w ten sposób markę jako autorytet - takie treści LLM chcą cytować. Powinieneś pokazywać siebie jako eksperta od danego tematu - warto publikować autorskie dane i specjalne insighty czy autorskie raporty. Dowiedz się, jak tworzyć treści zorientowane na klienta.
• Strukturyzacja treści pod AI - AI lubią treści o konkretnej strukturze, która ułatwia im czytanie i analizowanie contentu. Warto więc zawierać nagłówki w formie pytań - takich, jakie zadaliby użytkownicy modelowi LLM - i w pierwszych kilku zdaniach pokrótce odpowiadać na to pytanie, a następnie rozwijać temat w dalszych akapitach. Modele LLM lubią treści, w których znajdują się listy i wypunktowania. Dlatego trzeba też implementować dane strukturalne (schema markup), szczególnie takie jak FAQPage czy HowTo, co ułatwia AI skanowanie i cytowanie treści.
• Budowanie autorytetu off-site - do tego przydają się działania z obszaru PR. Informacje prasowe publikowane na Twój temat na renomowanych stronach branżowych poprawiają Twój autorytet i zwiększają szanse na cytowanie. Warto też pojawić się na platformach, z których LLM często korzystają, takich jak Reddit czy Quora - za pomocą User Generated Content użytkownicy mogą polecać Twoją markę. Przykładowo, Reddit jest głównym źródłem cytowań dla Perplexity i Google AI Overviews. Warto także pozyskiwać wzmianki na platformach recenzenckich i w agregatorach. Dowiedz się więcej o działaniach off-site.

Podsumowanie

Widoczność w modelach LLM staje się kluczowym elementem strategii marketingowych, a jej mierzenie wymaga podejścia innego niż w klasycznym SEO. Liczą się wzmianki, cytowania, autorytet oraz zgodność z zasadami E-E-A-T, a nie tylko linki i słowa kluczowe. Firmy, które chcą pozostać konkurencyjne, powinny śledzić kluczowe wskaźniki, takie jak Share of Voice czy sentyment, oraz wdrażać działania zwiększające autorytet i obecność marki w treściach AI. To inwestycja w długofalową rozpoznawalność i zaufanie użytkowników.

Źródła:
backlinko.com/llm-tracking-tools
webfx.com/blog/ai/ai-visibility-tools/
semrush.com/blog/ai-visibility/

Czytaj również:

• 15 wskazówek SEO, które wyniosą Twoją widoczność na szczyt
• Jak optymalizować content pod ChatGPT? Praktyczne strategie dla lepszej widoczności
• 7 mitów o pozycjonowaniu, które rujnują widoczność Twojej strony

FAQ - pytania i odpowiedzi

Czym różni się widoczność w modelach LLM od klasycznego SEO?

Widoczność w LLM opiera się na wzmiankach i cytowaniach marki w odpowiedziach AI, podczas gdy w SEO kluczowe były linki zwrotne i słowa kluczowe. Modele takie jak ChatGPT czy Perplexity stawiają na autorytet, wiarygodność i strukturę treści. Dzięki temu obecność w wynikach AI bardziej buduje świadomość niż generuje bezpośredni ruch.

Dlaczego mierzenie widoczności w AI jest ważne dla firm?

Bez śledzenia wzmianek i cytowań trudno ocenić realną obecność marki w wynikach AI i podjąć skuteczne działania optymalizacyjne. Regularny audyt pozwala zrozumieć, jak LLM przedstawiają Twoją firmę, wskazuje przewagi konkurencji i umożliwia poprawę strategii. To kluczowe dla budowania reputacji i zaufania w długim okresie.

Jakie wskaźniki KPI pomagają ocenić widoczność w LLM?

Do najważniejszych należą: Share of Voice, czyli udział w głosie AI, analiza sentymentu społecznego, częstotliwość cytowań, pozycja odpowiedzi oraz mapowanie promptów. Monitorowanie tych wskaźników pozwala zrozumieć, jak często i w jakim kontekście marka pojawia się w wynikach AI oraz jak skutecznie rywalizuje z konkurencją.

Jak można mierzyć widoczność w AI – manualnie czy automatycznie?

Metoda manualna polega na testowaniu wybranych promptów i dokumentowaniu wyników, co jest tanie, lecz czasochłonne. Z kolei narzędzia automatyczne, takie jak OmniSEO, Peec.AI czy Semrush, oferują kompleksowe raporty, analizę konkurencji i rekomendacje optymalizacyjne. To rozwiązania szybsze i dokładniejsze, choć wymagają inwestycji.

Jak zwiększyć widoczność marki w wynikach AI?

Najlepsze efekty daje łączenie trzech strategii: publikowanie eksperckich i kompleksowych treści, strukturyzacja contentu pod kątem AI oraz budowanie autorytetu off-site. Obejmuje to m.in. obecność w serwisach branżowych, na forach typu Quora i Reddit, stosowanie danych strukturalnych oraz dbanie o aktualność i jakość publikowanych treści.

Poznaj historie sukcesów naszych klientów

Sanpol

• 500% wzrost wejść organicznych
• 12-krotny wzrost współczynnika konwersji
• 6 miesięcy na zdominowanie top 10 Google

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

Volkswagen Samochody Użytkowe

• Kilkaset fraz w czołówce Google
• Stały i stabilny wzrost ruchu na stronie

Centrum Medyczne Stanley

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

Karlik

• 270% wzrost współczynnika konwersji

Zobacz więcej

4.9

4.6

Clutch.co to jedna z najbardziej wiarygodnych platform z opiniami na świecie!

opinie

Ponad 650 pozytywnych opinii w Google i 120 opinii na Clutch.co

 

Jesteśmy jedną z najlepiej i najczęściej ocenianych agencji marketingu internetowego w Polsce na największych platformach do ocen: Google i Clutch.co. Zobacz, nasze oceny i przekonaj się, że warto z nami współpracować.

 

» zobacz jak się z nami współpracuje

 

 

Wyślij zapytanie