W filmie omawiamy narzędzia do monitorowania i śledzenia widoczności w kontekście sztucznej inteligencji.

Dowiesz się:

• jak działają te narzędzia,
• jakie informacje można z nich uzyskać,
• i czy warto je wykorzystywać.

Poznaj AI Tracker od Surfera i dowiedz się, w jaki sposób monitorować w tym narzędziu swoją markę.

Wyobraźcie sobie taką sytuację: siadacie przed Excelem, wpisujecie dziesiątki zapytań do ChataGPT i próbujecie ręcznie spisać, czy Wasza firma się tam pojawiła. Próbowaliśmy tego w naszym zespole i z własnego doświadczenia wiemy, że to syzyfowa praca, która szybko staje się koszmarem. Co gorsza, wnioski z takich analiz często są błędne, bo świat odpowiedzi generowanych przez AI jest niezwykle płynny. Jak więc mierzyć coś, co wydaje się nieuchwytne?

 SEO AI Checker szybko i bezpłatnie sprawdzi czy może odczytać treści na stronie i czy są one odpowiednio przygotowane, aby zwiększyć ich szanse na rekomendacje w AI.

Wyobraźcie sobie, że stoicie przed wielką, zamkniętą czarną skrzynką. Wrzucacie coś do środka i czekacie na to, co wypadnie z drugiej strony. Dokładnie tak wielu z nas czuje się dzisiaj, patrząc na okno ChataGPT czy Google AI. Z naszych doświadczeń wynika jednak, że niezależnie od tego, czy zajmujemy się SEO, YouTubem, czy właśnie sztuczną inteligencją, mechanizm zawsze jest podobny: mamy jakiś wkład (input) i wynik (output).

Zauważyliśmy, że analizując to, co algorytm nam odpowiada, jesteśmy w stanie zastosować inżynierię wsteczną. Jeśli film na YouTubie ma świetne zasięgi, analizujemy jego miniaturę i pierwsze sekundy nagrania. W świecie AI robimy to samo. Nasze wnioski są proste: musimy zrozumieć, co w tym "wkładzie" na naszej stronie musi się zmienić, aby wynik w oknie czatu był dla nas korzystny i by to nasza marka była polecana.

W klasycznym SEO walczyliśmy o konkretne, stałe miejsce w rankingu. W AI sytuacja jest znacznie bardziej płynna. Przyjrzeliśmy się badaniom, z których wynika, że szansa na otrzymanie dokładnie tej samej listy firm, w tej samej kolejności, wynosi mniej niż 1 procent. To mogłoby sugerować, że monitorowanie widoczności nie ma sensu, ale nasze wnioski są zgoła inne.

Zrozumieliśmy, że celem nie jest "trzecia pozycja", ale ogólna ekspozycja marki, którą nazywamy "Mention Rate" (wskaźnik wzmianek). Okazuje się, że choć kolejność bywa losowa, to liderzy branży pojawiają się w odpowiedziach bardzo stabilnie. W przypadku ChataGPT najsilniejsze marki występują w ponad 60 procentach odpowiedzi na różne zapytania. To jest właśnie nasz cel: być w tej grupie, która pojawia się najczęściej, niezależnie od tego, jak klient sformułuje swoje pytanie.

Często pytacie nas, z jakich narzędzi korzystać do monitorowania widoczności. Nasze doświadczenia potwierdzają wyniki analizy przeprowadzonej przez Surfer SEO: odpowiedzi zbierane przez oficjalne API modeli różnią się od tego, co widzi żywy człowiek w przeglądarce. Modele przez API rzadziej przeszukują internet i wymieniają inne marki.

Doszliśmy do wniosku, że wiarygodne monitorowanie musi naśladować naturalną interakcję użytkownika. Tylko narzędzia, które "skrapują" wyniki bezpośrednio z interfejsu przeglądarkowego, dają nam prawdziwy obraz tego, co widzą nasi klienci. Korzystanie z danych "po API" mogłoby prowadzić do błędnych decyzji biznesowych, bo pokazywałoby nam rzeczywistość, która nie istnieje dla zwykłego użytkownika.

Sztuczna inteligencja nie wymyśla rekomendacji z próżni. Ona odwiedza konkretne miejsca w sieci. Zauważyliśmy, że w większości branż te źródła są powtarzalne:

• Rankingi i zestawienia "najlepszych" firm.
• Portale z opiniami, takie jak "Clutch".
• Dyskusje na platformach społecznościowych, w tym LinkedIn i Reddit.
• Nasze własne strony internetowe, o ile są poprawnie przygotowane.

Mieliśmy bardzo pouczający przypadek z jedną z firm, którą analizowaliśmy. Marka była świetnie widoczna ogólnie, ale zupełnie znikała w zapytaniach lokalnych. Nasz wniosek po głębszej analizie był zaskakujący: ich adresy sklepów były ukryte w module wyszukiwarki, którego boty AI nie potrafiły obsłużyć. W efekcie modele polecały konkurencję, która miała adresy wypisane zwykłym tekstem w kodzie HTML. To była dla nas ważna lekcja: AI potrzebuje informacji podanych prosto, bez skomplikowanych skryptów.

Ciekawym zjawiskiem, które zaobserwowaliśmy, jest tak zwany "query fanout". Polega on na tym, że gdy zadajecie czatowi jedno pytanie, on "pod spodem" rozbija je na kilka mniejszych, powiązanych zapytań, by lepiej przeszukać internet.

To odkrycie zmieniło nasze podejście do planowania treści. Zrozumieliśmy, że nie musimy szukać jednego idealnego "promptu". Musimy natomiast "zaopiekować" całe grupy intencji klienta. Jeśli nasza strona będzie widoczna na te cząstkowe pytania, które AI zadaje w imieniu użytkownika, nasza szansa na końcową rekomendację drastycznie rośnie. To proces bardzo podobny do klasycznej analizy słów kluczowych, tyle że teraz naszym "klientem" poszukującym informacji jest sam algorytm.