Raport widoczności w AI dla firm leasingowych w Polsce. Które marki polecają modele AI?

Poszukiwania leasingu na firmowy samochód coraz częściej zaczynają od pytania do LMM. AI znacznie skraca ten wymagający research, który jeszcze niedawno wymagał wizyty w banku lub biurze agenta oraz przeglądania porównywarek. Syntetyczna odpowiedź z kilkoma nazwami leasingodawców i wyjaśnieniem pozwala szybko zorientować się w rynku i w ogromnym stopniu wpływa na kształt ścieżki decyzyjnej. Jeśli firma leasingowa jest w tej odpowiedzi niewidoczna, może po prostu nie być wzięta pod uwagę. Przeczytaj raport i dowiedz się, które firmy leasingowe są najlepiej widoczne w odpowiedziach modeli AI i co te modele mówią o konkretnych markach przy pytaniach o leasing samochodów dla firm.

Spis treści:

• Widoczność firm leasingowych w modelach AI wg danych AI Tracker
• Porównanie widoczności firm leasingowych wg visibility score
• Porównanie widoczności firm leasingowych wg mention rate i średniej pozycji
• Firmy leasingowe w AI search. Najczęściej cytowane źródła przez modele AI
• Analiza sentymentu. Co ChatGPT i Gemini mówią o firmach leasingowych?
• Metodologia
• Podsumowanie

Widoczność firm leasingowych w Polsce w modelach AI wg danych AI Tracker

W kolejnej części cyklu sprawdzam, które firmy leasingowe działające na polskim rynku są najlepiej widoczne w AI search. Co ważne, nie oceniam oferty, warunków umów ani jakości obsługi klienta. Skupiam się wyłącznie na widoczności marek w odpowiedziach modeli AI.

Raport sporządziłem na podstawie danych z narzędzia Surfer AI Tracker zebranych między 12 a 18 czerwca 2026. Monitoring obejmował pięć platform - Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, ChatGPT i Perplexity - i opierał się na 5 promptach zasugerowanych przez Surfer po określeniu branży.

Dane: Surfer AI Tracker, 12-18 czerwca 2026. Średnnia — Średnia arytmetyczna VS z modeli, w których firma się pojawiła. Kreska (-) — marka nieobecna w danym modelu. Pogrubienie w nazwie — czołówka zestawienia.

Najlepiej widoczne w AI search firmy leasingowe

PKO Leasing uzyskał średni Visibility Score 65 pkt i był obecny we wszystkich pięciu modelach. To najwyższy wynik w całym zestawieniu. Co istotne, jest równomiernie rozłożony w różnych ekosystemach (od 51 pkt w Perplexity do 76 pkt w ChatGPT). To jedyna marka w tym raporcie osiągająca VS powyżej 60 pkt w czterech z pięciu modeli. Jej profil widoczności świadczy o tym, że jest obecna w szerokiej gamie źródeł cytowanych przez różne modele.

Na drugiej pozycji (57 pkt) uplasował się Vehis z profilem wyraźnie bardziej asymetrycznym niż lider. Dominuje w AI Overviews (79 pkt) - to najwyższy wynik w tym modelu w całym zestawieniu - ale jest wyraźnie słabiej widoczny w ChatGPT (37 pkt) oraz Perplexity (44 pkt). Ta asymetria sugeruje, że marka inwestuje mocno w content optymalizowany pod Google, który działa w AI Overviews, ale rzadziej pojawia się w źródłach preferowanych przez modele konwersacyjne.

Podium zamyka EFL (Europejski Fundusz Leasingowy) z wynikiem 55 pkt i obecnością we wszystkich pięciu modelach. EFL ma równomiernie rozłożony profil, bo jego VS waha się między 33 (Perplexity) a 64 (AI Overviews). To prawdopodobnie wynik długoletniego zakorzenienia marki w polskich mediach i treściach finansowych. EFL działa od 1991 roku, więc należy podejrzewać, że pojawia się w dużej części artykułów o leasingu samochodowym dla firm.

Na czwartym miejscu znalazł się mLeasing z VS 48 pkt. Jego profil widoczności zwraca uwagę przede wszystkim ogromną dysproporcją wyników z różnych modeli. Osiąga bardzo wysoki VS w ChatGPT (71 pkt), lecz pozostaje prawie niewidoczny w Perplexity (14 pkt). Jest silnie obecny w treściach, które ChatGPT traktuje jako wiarygodne — m.in. we własnym blogu firmowym z publikacjami o leasingu dla JDG i procedurach uproszczonych. Perplexity, opierający się głównie na porównywarkach i blogach SEO, rzadko cytuje te zasoby.

Santander Leasing zajmuje szóste miejsce, również z charakterystycznym profilem. Jest nieobecny w AI Mode, AI Overviews i Perplexity, ale osiąga dobry wynik w ChatGPT (66 pkt) oraz Gemini (40 pkt). To wynik podobny do wzorca zauważalnego już w poprzednich częściach cyklu. Duże banki i instytucje finansowe mogą mieć wysoki VS w modelach konwersacyjnych, które sięgają po dane treningowe sprzed daty indeksowania, ale słabo wypadną w systemach opartych na cytowaniach bieżących treści.

fmleasing.pl zajmuje siódmą pozycję z wynikiem 44 pkt. To nieco inny przypadek, bo marka jest de facto portalem branżowym, a nie bezpośrednim leasingodawcą. Modele traktują fmleasing.pl jako autorytet i źródło wiedzy o leasingu w Polsce, co przekłada się na stałą obecność w odpowiedziach na pytania o platformy do wyszukiwania ofert leasingu samochodów dla firm.

Superauto i SprawdzLeasing zajmują odpowiednio 7. i 8. miejsce. Oba te podmioty to platformy i serwisy pośrednicze, a nie bezpośredni leasingodawcy, a swoją obecność w zestawieniu również zawdzięczają pytaniu o wspomniane platformy.

Pierwszą dziesiątkę zamykają PorównywarkaLeasingowa.pl z wynikiem 41 pkt i Go-leasing.pl z 30 pkt. PorównywarkaLeasingowa.pl wyróżnia się bardzo silnym wynikiem w AI Overviews (55 pkt), co najpewniej jest efektem silnej obecności w treściach dobrze zaindeksowanych w Google. Go-leasing.pl ma przeciętny wynik w AI Mode (50 pkt), ale prawie nie istnieje w AI Overviews i ChatGPT. Taki profil wskazuje na strategię koncentrującą się na treściach wyszukiwanych organicznie i cytowanych przez Google AI Mode.

MR% = Mention Rate (odsetek odpowiedzi ze wzmianką marki). Poz. = średnia pozycja wzmianki w odpowiedzi (1 = pierwsza wymieniona). Kreska (-) — marka nieobecna w danym modelu.

PKO Leasing osiąga Mention Rate 71% w ChatGPT przy średniej pozycji 2,4. Model wymienia go więc w prawie trzech na cztery odpowiedzi na pytania o leasing firmowy, a gdy już się pojawia, robi to na jednej z pierwszych trzech pozycji listingu. W Gemini MR wynosi 60% przy bardzo jeszcze lepszej pozycji 1,8. PKO Leasing jest więc marką najczęściej wymienianą jako pierwsza lub druga w odpowiedziach tego modelu.

Vehis ma Mention Rate 82% w AI Overviews, co jest najlepszym wynikiem w tym modelu spośród wszystkich badanych firm. Jednocześnie średnia pozycja wynosi 3,2 - marka pojawia się więc często, ale nie jako pierwsza rekomendacja. W ChatGPT MR Vehis spada do 24% przy pozycji 4,9.

mLeasing osiąga Mention Rate 69% w ChatGPT. To wynik niemal identyczny jak PKO Leasing, ale średnia pozycja (4,0) jest wyraźnie gorsza. mLeasing pojawia się więc bardzo często, ale rzadko otwiera listy rekomendacji. Wyjaśnienia tego zjawiska należy szukać w analizie sentymentu. Widać w niej wprawdzie, że ChatGPT opisuje go jako „najnowocześniejszy technologicznie”, ale za pierwszą rekomendację zazwyczaj uznaje PKO Leasing lub EFL.

Santander Leasing w ChatGPT ma Mention Rate 62% przy średniej pozycji 4,1. MR 23% w Gemini (chociaż model nie ujawnia źródeł) i całkowita nieobecność w AI Mode i AI Overviews każą podejrzewać, że marka nie zbudowała wielu treści na zewnętrznych serwisach cytowanych przez rozszerzenia AI wyszukiwarki Google, ale została zapamiętana przez LLM-y podczas treningu.

Dane: Surfer AI Tracker, 12-18 czerwca 2026. Liczba w nawiasie = cytowania danego URL lub domeny. Gemini nie ujawnia źródeł — widoczność pochodzi z wiedzy zakodowanej w modelu.

fmleasing.pl pojawia się jako dominujące źródło zarówno w AI Mode, jak i ChatGPT, łącznie z ponad 40 cytowaniami z różnych adresów domeny. To zjawisko unikalne na tle całego cyklu raportów, bo w większości poprzednich branż żaden pojedynczy serwis nie osiągał takiej przewagi cytowań w więcej niż jednym modelu. Ten stan rzeczy to wynik publikacji różnych treści - kompleksowych poradników, rankingowych i aktualności.

AI Overviews ma najbardziej zdywersyfikowany profil źródeł. Najczęściej cytowaną domeną w tym modelu porownywarkaleasingowa.pl z 33 cytowaniami. Obok niej pojawia się moneteo.com (23 cytowania), czyli portal finansowy agregujący aktualne zestawienia ofert. To pokazuje, że AI Overviews - przynajmniej w przypadku branży leasingowej - preferuje mocno usystematyzowane treści.

ChatGPT najczęściej cytuje sprawdzleasing.pl (18 cytowań). Model cytuje również stronę santander.pl (16 cytowań). To jedyny przypadek w tym raporcie, kiedy strona własna leasingodawcy trafia do czołówki listy cytowań. Bank osiągnął ten prawdopodobnie dzięki poradom publikowanym w sekcji Aktualności oraz sekcjom FAQ, które ChatGPT traktuje jako wiarygodne źródło łatwej do przetworzenia wiedzy.

Samar.pl pojawia się w cytowaniach ChatGPT jako źródło danych rynkowych. To serwis publikujący m.in. oficjalne statystyki dotyczące nowych rejestracji i finansowania pojazdów w Polsce. Pojawienie się go w cytowaniach ChatGPT sugeruje, że model weryfikuje swoją wiedzę o wielkości udziałów rynkowych konkretnych leasingodawców przy użyciu danych branżowych, a nie tylko treści marketingowych.

Gemini nie ujawnia źródeł. Odpowiedzi modelu o firmach leasingowych pochodzą z wiedzy zakodowanej podczas treningu. Gemini przywołuje podmioty, które zdobyły szeroki zasięg medialny przed datą treningu, więc działania krótkoterminowe mają ograniczony wpływ na wyniki w tym modelu. Firmy z długą historią obecności w mediach - np. PKO Leasing, EFL lub Santander - osiągają w Gemini stabilniejszą widoczność niż marki koncentrujące się głównie na treściach SEO.

Podczas gdy AI Mode i ChatGPT koncentrują cytowania wokół kilku dominujących serwisów, Perplexity sięga po kilkadziesiąt różnych domen jednocześnie, ale żadna z nich nie osiąga pozycji wyraźnego lidera. Na czele pojawia się szczytbiznesu.pl z łączną liczbą 45 cytowań dwóch URL-i poświęconych leasingowi samochodowemu dla firm. Tuż za nim plasuje się niepoddawajsie.pl (27 cytowań) i automarket.pl (20 cytowań). Te serwisy nie pojawiają się w czołówce żadnego innego modelu. fmleasing.pl z 37 cytowaniami rozłożonymi na cztery różne podstrony (oferty, poradnik, wyszukiwarka) jest jedynym serwisem obecnym wysoko we wszystkich modelach z wyjątkiem - opierając się na danych z Trackera - Gemini.

Charakterystyczną cechą profilu źródeł Perplexity jest obecność YouTube, z którego dwa materiały wideo zebrały łącznie 13 cytowań. Warto zaznaczyć, że żaden inny model nie sięga po materiały wideo jako źródło przy pytaniach o leasing firmowy.

Rozproszenie źródeł Perplexity ma bezpośrednie przełożenie na niższe VS dla większości marek w tym modelu. Przy tak szerokim spektrum serwisów trudniej o konsekwentne cytowanie konkretnej firmy leasingowej w każdej odpowiedzi. Dla marek planujących poprawę widoczności w Perplexity to sygnał, że sama obecność w jednym lub dwóch serwisach może nie wystarczyć. Potrzebna jest strategia obejmująca różne treści - np. poradniki, rankingi oraz outreach na blogach finansowych - jednocześnie.

Skąd modele AI czerpią informacje do odpowiedzi na pytania z branży leasingowej?

Analiza sentymentu. Co ChatGPT i Gemini mówią o firmach leasingowych?

Dane ilościowe nie dają pełnego obrazu widoczności poszczególnych marek. Równie ważne jest to, co modele piszą o firmach leasingowych i czy ich odpowiedzi mają wydźwięk rekomendacyjny czy ostrzegający. Dlatego dane z Trackera AI uzupełniłem analizą sentymentu.

Podstawę analizy stanowiły prompty zasugerowane przez Surfer AI Tracker na podstawie analizy wyników wyszukiwania Google (top ranking pages, struktury treści, sekcje PAA) i użyte w monitoringu ilościowym. Dają one dobry pogląd na różne tematy związane z branżą leasingową, zawierając m.in. pytania ogólne o firmy leasingowe dla nowych przedsiębiorców, pytania o platformy internetowe i porównywarki oraz pytania o najkorzystniejsze warunki dla JDG i małych firm.

Drugi element zestawu to bezpośrednie porównania dwóch podmiotów (np. „Vehis czy PKO Leasing?”, „PKO Leasing czy EFL?”, „PKO Leasing czy mLeasing?”). Porównałem po pięć marek najczęściej wymienianych przez dany model w odpowiedziach na pytania z Trackera. Przy ogólnych pytaniach sentyment bywa rozproszony i neutralny. Pytania porównawcze poprzez zmianę mechaniki pozwalają lepiej zbadać ton wypowiedzi i stosunek modelu wobec konkretnych marek w sytuacji, gdy musi on wybrać tylko jedną z dwóch opcji.

W tym porównaniu modele nie sugerowały w trakcie rozmowy dodatkowych promptów istotnych z perspektywy oceny widoczności marek, więc pominąłem trzeci etap analizy.

Sentyment score: +1,00 = wyłącznie pozytywny kontekst, −1,00 = wyłącznie negatywny. Analiza oparta na rozmowach z ChatGPT i Gemini. Opisy odzwierciedlają tendencje w odpowiedziach, nie dosłowne cytaty.

PKO Leasing osiąga najwyższy sentyment score (+0,87) w całym raporcie. Oba modele opisują go jako lidera rynku i bezpieczny punkt odniesienia dla każdego przedsiębiorcy. ChatGPT wymienia PKO Leasing jako najlepszy wybór dla nowych firm oraz przedsiębiorstw szukających klasycznego leasingu bankowego. Gemini wielokrotnie podkreśla zaplecze kapitałowe grupy PKO BP jako argument za stabilnością. Żadna inna firma w zestawieniu nie ma tak jednoznacznie pozytywnych opinii w obu modelach jednocześnie.

Vehis odnotował drugi wynik pod względem scoringu sentymentu (+0,82), ale z wyraźnym osadzeniem w jednym kontekście. ChatGPT i Gemini opisują go jako „dobry wybór dla nowej JDG”, podkreślając „finansowanie od pierwszego dnia” i „szybką platformę bez formalności”. Sentyment jest bardzo wysoki, ale zawiera jeden sygnał ostrzegawczy. Oba modele w bezpośrednich porównaniach z PKO Leasing sugerują, że Vehis może mieć wyższy całkowity koszt finansowania. To pewne ryzyko, bo w określonych wariantach rozmowy użytkownicy mogą kończyć ją wyborem innej firmy. Warto jednak zaznaczyć, że takie sugestie niekoniecznie muszą oddawać prawdziwy stan rzeczy w momencie rozmowy z modelem - po prostu na takich danych był on trenowany.

EFL (Europejski Fundusz Leasingowy) osiąga sentyment +0,78, co daje mu trzecie miejsce. ChatGPT i Gemini podkreślają elastyczność harmonogramów (Leasing Swobodny), którą pierwszy model opisuje jako unikalną cechę tej firmy na tle konkurencji. Gemini wyraźnie preferuje EFL przy pytaniach o firmy o sezonowych przychodach. Taki sentyment w segmencie małych firm i JDG z nieregularnymi dochodami może być bardzo wartościową niszą.

Santander Leasing z sentymentem +0,74 jest szczególnym przypadkiem. Modele opisują go jako „mistrza elastyczności” i partnera w sytuacjach, w których inne banki nie chcą finansować. To bardzo wybiórczy, ale wartościowy sentyment. Klient szukający finansowania dla starszego auta lub przy nieregularnych dochodach może po pytaniu do AI znaleźć się od razu na stronie Santandera z przeświadczeniem, że w innych miejscach trudno będzie mu uzyskać finansowanie.

fmleasing.pl z wynikiem +0,71 ma profil sentymentu wyraźnie inny niż leasingodawcy. Oba modele opisują go jako narzędzie i źródło wiedzy, a nie jako firmę, z którą warto podpisać umowę. Sentyment jest pozytywny, ale zupełnie inny niż w przypadku leasingodawców. ChatGPT i Gemini przedstawiają go jako eksperta, a nie rekomendację sprzedażową, co nie powinno dziwić, biorąc pod uwagę charakter serwisu.

Metodologia

Widoczność firm leasingowych w AI search zbadałem na podstawie dwóch uzupełniających się elementów, czyli analizy danych ilościowych z Surfer AI Tracker oraz analizy jakościowej sentymentu na podstawie rozmów z ChatGPT i Gemini.

Dane: Surfer AI Tracker, 12-18 czerwca 2026. 5 modeli AI: Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, ChatGPT, Perplexity. Prompty P1-P5 z AI Trackera. Prompty K1-K7 to zapytania komparatywne. W tym porlównaniu modele nie sugerowały dodatkowych promptów istotnych dla oceny widoczności marek.

Główna miara stosowana w zestawieniach to Visibility Score (VS). Łączy Mention Rate (odsetek odpowiedzi ze wzmianką marki) z pozycją, na jakiej marka pojawia się w treści odpowiedzi. Wynik końcowy dla każdej firmy to średnia arytmetyczna VS ze wszystkich modeli, w których marka się pojawiła.

Analiza sentymentu - metoda

Sentyment wzmianek zbadałem na podstawie rozmów z ChatGPT i Gemini przy użyciu promptów opisanych w metodologii powyżej (P1-P5, K1-K7). Dla każdej marki oceniłem:

• czy model opisuje ją jako lidera kategorii lub punkt odniesienia,
• czy pojawia się w kontekście konkretnej specjalizacji (typ firmy, typ leasingobiorcy, specyficzna sytuacja finansowa),
• czy wzmianki są neutralne, wartościujące czy ograniczające,
• czy kontekst sprzyja decyzji zakupowej, czy może ją kierować ku konkurencji.

Scoring sentymentu podaję w skali od +1,00 (wyłącznie pozytywny i wspierający zakup kontekst) do −1,00 (wyłącznie negatywny lub odstraszający). Branża firm leasingowych jest kolejnym segmentem, w którym żadna z analizowanych marek nie zanotowała sentymentu ujemnego.

Podsumowanie

Dzięki zebranym danym można dojść do wniosków ważnych przy opracowywaniu strategii SEO AI dla firm działających na rynku leasingowym.

Czy branża leasingowa powinna być widoczna w AI? Jak dostosować się do nowej rzeczywistości?

Wybór leasingu to decyzja wymagająca szczegółowego researchu rynkowego. Przedsiębiorca porównuje warunki w kilku firmach, szuka informacji o procedurach i przelicza koszty. Modele AI są idealnym narzędziem do tego rodzaju zapytań, bo syntetyzują wiedzę z wielu źródeł w jednej odpowiedzi. Zamiast przeglądać strony kilku leasingodawców, użytkownik może zapytać modelu: „jaka firma leasingowa jest najlepsza dla nowej JDG?”. Otrzyma odpowiedź z kilkoma nazwami marek oraz uzasadnieniem.

Firma niewidoczna w tej odpowiedzi może stracić klientów już na etapie poprzedzającym wejście na jej stronę www. Rynek leasingowy wyróżnia się przy tym dużą precyzją intencji. Użytkownicy nie pytają ogólnie o leasing jako taki, ale o leasing dla JDG, leasing od pierwszego dnia lub najlepsze warunki dla konkretnej marki auta. Każdy z tych kontekstów może prowadzić do różnych rekomendacji.

Jak zbudować widoczność w AI? Praktyczne wskazówki

SEO AI wymaga konsekwentnej i długoterminowej strategii. Marka obecna w wielu wartościowych treściach w pozytywnych kontekstach jest kojarzona przez modele i pojawia się w ich odpowiedziach. Aby się w nich znaleźć:

• Sprawdź, jak AI opisuje Twoją firmę. Zadaj pytania z różnych kategorii i jak najściślej określ konteksty (nowa JDG, leasing auta używanego, firma sezonowa). Sprawdź, czy Twoja marka pojawia się w odpowiedziach, na jakiej pozycji i z jakim sentymentem. Całą sekwencję warto powtórzyć w kilku modelach, bo różnice są duże: Santander Leasing ma VS 66 w ChatGPT i zerowy w AI Mode.
• Zadbaj o obecność w źródłach preferowanych przez różne modele. fmleasing.pl to ważne źródło dla AI Mode i ChatGPT, zaś porownywarkaleasingowa.pl i moneteo.com są wzmiankowane przez AI Overviews. Obecność w tych serwisach - czy to przez publikacje partnerskie, czy przez cytowania w ich treściach rankingowych - bezpośrednio przekłada się na widoczność AI.
• Buduj własny content poradnikowy. Santander Leasing jest jedyną firmą w pierwszej piątce, której własna strona pojawia się na szczycie listy cytowań ChatGPT. Regularne publikacje na blogu sprawiają, że model traktuje stronę firmową jako wiarygodne źródło. Ten efekt trudno osiągnąć krótkoterminowymi, outreachowymi działaniami.
• Pracuj nad kontekstem wzmianek. Vehis ma średnią VS 57 pkt, ale modele regularnie ostrzegają przed potencjalnie wyższym całkowitym kosztem. To sygnał, który może wpływać na decyzje klientów przy porównaniach. Narracja budowana przez AI wokół marki jest równie ważna jak sama obecność w odpowiedziach.
• Traktuj SEO AI jako proces, nie projekt. Modele są regularnie aktualizowane, a cytowane źródła mogą się zmieniać. Jednorazowe działanie nie wystarczy. Potrzebny jest stały monitoring oraz iteracje strategii.

Widoczność firm leasingowych w AI - najważniejsze wnioski

• PKO Leasing osiąga najwyższy VS (65 pkt) przy jednocześnie najwyższym sentymencie (+0,87). Zarówno przez Chat GPT, jak i Gemini marka jest traktowana jako naturalny punkt startowy przy każdym pytaniu o leasing samochodowy dla firm.
• Rynek leasingowy jest pierwszą w tym cyklu branżą z wyraźną obecnością portali pośredniczących. fmleasing.pl, SprawdzLeasing, Superauto czy PorównywarkaLeasingowa.pl - wszystkie te podmioty trafiają do top 10 VS. Dzieje się tak przez to, że Surfer SEO zaproponował prompt bezpośrednio dotyczący porównywarek. Ta rekomendacja nie wzięła się jednak znikąd. Jest efektem dużego znaczenia takich serwisów dla całej branży.
• Santander Leasing to przykład marki o wysoce wyspecjalizowanej widoczności AI. Chociaż ma VS 53 pkt, wyróżnia się bardzo korzystnym sentymentem i zajmuje charakterystyczną niszę z rekomendacją jako dobry wybór w trudnych przypadkach. Taka widoczność może generować konwertujących klientów - nawet jeśli nie przekłada się na szeroki zasięg.

Chcesz wiedzieć, jak ChatGPT opisuje Twoją firmę leasingową i co zrobić, żeby pojawiać się wyżej? Skontaktuj się z nami - przeprowadzimy bezpłatny audyt widoczności AI dla Twojej marki.