Badamy, na czym AI opiera swoje rekomendacje,
by pomóc Twojej marce do nich trafić.
Wyszukiwanie przestaje kończyć się na zestawie linków. System AI może wyszukać informacje, połączyć źródła i ułożyć własną odpowiedź. To w tej warstwie powstaje nowy obraz marek, produktów i całych kategorii.
Otwierasz wyniki, porównujesz informacje i samodzielnie budujesz odpowiedź.
System może połączyć informacje z wielu źródeł i przedstawić rekomendację przed kolejnym kliknięciem.
Jedno pytanie może uruchamiać wiele powiązanych wyszukiwań. Google opisuje ten mechanizm w AI Overviews i AI Mode: odpowiedź może obejmować różne podtematy i źródła.
Gdy system korzysta z wyszukiwania, generowana treść spotyka się z informacjami zewnętrznymi. Dlatego obserwujemy osobno to, co AI mówi o marce, oraz strony, które przywołuje.
Poszukiwanie produktu może przebiegać przez pytania o zastosowanie, ograniczenia i alternatywy. Rozmowa obejmuje etapy, które wcześniej wymagały odwiedzenia wielu stron.
Ponad 2,5 mld wiadomości dziennie wysyłanych do ChatGPT na świecie.
wiadomości dziennie
Ponad 2,5 mld użytkowników AI Overviews miesięcznie na świecie.
użytkowników miesięcznie
Ruch z narzędzi generatywnej AI do amerykańskich sklepów internetowych wzrósł o 393% względem stycznia–marca 2025.
wzrost ruchu z AI rok do roku
Sprawdzamy, jak AI przedstawia marki, skąd czerpie informacje i jak zmieniają się jego rekomendacje.
Obserwujemy obecność i pozycję marek w generowanej treści. Interesuje nas kontekst rekomendacji, zestaw konkurencyjny i różnice między tematami — nie samo trafienie nazwy.
Analizujemy cytowane domeny i odnośniki. Rozróżniamy citation layer, listę źródeł oraz wzmianki o marce, żeby nie sprowadzać odmiennych zjawisk do jednego wyniku.
Badamy marki współwystępujące w odpowiedziach. Zestawiamy konkurentów wskazanych w projekcie z szerszym otoczeniem podmiotów pojawiających się w AI.
Porównujemy obraz tej samej kategorii w różnych systemach. Analizujemy rozbieżności obecności marki i źródeł, zamiast zakładać jeden uniwersalny ranking AI.
Śledzimy przebiegi czasowe i zmienność odpowiedzi. Szukamy powtarzalnych wzorców, a pojedyncze wzrosty i spadki odczytujemy w kontekście zakresu danych.
Sprawdzamy spójność obserwacji i granice interpretacji. Oddzielamy brak odpowiedzi AI od braku marki oraz odróżniamy zmianę zjawiska od zmiany sposobu pomiaru.
Brand layer i source layer opowiadają różne historie. Marka może być wymieniona bez linku. Domena może zostać zacytowana bez rekomendacji firmy.
Dlatego w naszej platformie rozdzielamy obecność marki, jej relatywny udział, pozycję oraz dwie formy obecności domeny. Wybierz metrykę, aby zobaczyć, jakie pytanie badawcze za nią stoi.
Obecność marki w odpowiedziach AI, analizowana w wybranym zakresie tematów, środowisk i czasu. To punkt wyjścia do badania pokrycia tematycznego.
Relatywna obecność marki na tle konkurencyjnych podmiotów pojawiających się w odpowiedziach. Uwzględniamy również znaczenie jej pozycji w wygenerowanej treści.
Mediana pozycji marki w odpowiedziach, w których została wymieniona. Pozwala obserwować prominence — widoczność w kontekście kolejności prezentowanych podmiotów.
Sprawdzamy, czy link do Twojej strony pojawia się bezpośrednio w treści odpowiedzi. Otwieramy konkretną odpowiedź, żeby zobaczyć zdanie, cytowanie i kontekst, w którym AI wykorzystało stronę.
Oddzielnie sprawdzamy obecność domeny na liście źródeł. Panel rozróżnia link tylko w treści, tylko na liście źródeł oraz w obu miejscach. Dzięki temu wiemy, jak AI korzysta z Twojej strony.
ChatGPTPerplexityGeminiAI OverviewsAI Mode
BingTen sam temat może przynosić inne wyniki w ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews i AI Mode.
Porównujemy tematy, prompty i środowiska. Obserwujemy, gdzie marka jest obecna, gdzie pojawia się konkurencja i gdzie dany system nie wygenerował odpowiedzi AI. To trzy różne sytuacje analityczne.
Wynik ma kontekst: środowisko, pytanie, temat i czas. Badamy te przekroje, żeby rozumieć, skąd biorą się różnice.
ChatGPT, Perplexity i Gemini zestawiamy z Google AI Overviews, AI Mode oraz Bingiem. Każde środowisko ma własny sposób generowania i prezentacji odpowiedzi. Dostępność wyników AI bywa różna.
Badamy odpowiedzi w przekrojach promptów i klastrów tematycznych. Pytanie informacyjne, rekomendacyjne i porównawcze opisuje inny moment poszukiwania informacji.
Rozpatrujemy kategorię, temat, markę i kontekst geograficzny tam, gdzie dany system go obsługuje. Wyniku ogólnego nie traktujemy jako automatycznego opisu każdego rynku lokalnego.
Zakres pomiaru wymaga zgodnego kontekstu.
Oglądamy dane w różnych oknach czasowych i porównujemy okresy. Sprawdzamy, czy widoczność jest powtarzalna, jak rozkłada się między tematami i gdzie pojawiają się luki w obserwacji.
Zakres A → porównywalne okna → Zakres B
Sprawdzamy, co rzeczywiście wynika z odpowiedzi AI i gdzie potrzebna jest dalsza weryfikacja.
Rozwijamy własne narzędzia, aby weryfikować hipotezy i lepiej rozumieć AI Search.
Osobno analizujemy obecność nazwy marki, cytowanie strony i link na liście źródeł. Dzięki temu rozróżniamy rozpoznawalność marki od widoczności jej domeny.
Brak odpowiedzi AI, brak pomiaru i odpowiedź bez badanej marki to trzy różne sytuacje. Nie sprowadzamy ich do jednego wyniku.
Wzrost widoczności jest obserwacją. Powiązanie go ze zmianą treści lub konkretnym działaniem wymaga dodatkowych dowodów.
Nasz zespół rozwija autorską technologię, prowadzi pomiary i analizuje odpowiedzi modeli AI. Łączymy te obserwacje, by lepiej rozumieć widoczność marek i przekładać wyniki badań na działania dla naszych klientów.
Sprawdzimy krótkie odpowiedzi i tabele porównawcze. Porównamy cytowania przed zmianą i po niej, również na stronach bez zmian.
Zestawimy wyniki Google z adresami cytowanymi przez AI. Sprawdzimy, jak często odpowiedzi odsyłają do stron spoza pierwszej dziesiątki.
Te same pytania zadamy wielokrotnie, w kolejnych dniach. Porównamy polecane marki i źródła, aby ocenić powtarzalność odpowiedzi.
Uzupełnimy wybrane publikacje o autorskie pomiary. Sprawdzimy zmianę cytowań względem podobnych treści bez takiego uzupełnienia.
Dodamy znaczniki zgodne z treścią strony, bez zmiany tekstu. Zmierzymy poprawność odczytu faktów i cytowania względem grupy kontrolnej.
Porównamy treść dostępną od razu w HTML z treścią ładowaną skryptem. Sprawdzimy odczyt informacji, indeksację i cytowania.
