Widoczność w AI

Klienci pytają ChatGPT, kogo wybrać.
Sprawdź, czy w ogóle istniejesz w odpowiedzi.

Widoczność w AI, nazywana też GEO (generative engine optimization), to praca nad tym, żeby modele językowe (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude) miały skąd wziąć rzetelną informację o Twojej firmie i mogły ją poprawnie przytoczyć w odpowiedzi. W wyszukiwarce walczy się o pozycję na liście linków; w modelu językowym o to, czy Twoja nazwa w ogóle pojawi się w jednej odpowiedzi, którą klient przeczyta. Nikt nie kontroluje tego, co powie model. Kontrolować da się to, co model o Tobie znajdzie.

Raport z surowymi odpowiedziami modeliPlan naprawczy według wpływu, nie objętościDowód na tej stronie: llms.txt i schema.org
Droga od pytania klienta do odpowiedzi modeluKlient zadaje modelowi językowemu pytanie zakupowe. Model sięga po źródła: Twoją stronę wraz z jej treścią, danymi strukturalnymi i plikiem llms.txt, katalogi oraz zestawienia branżowe, a także wzmianki w sieci, czyli artykuły, opinie i fora. Na tej podstawie powstaje jedna odpowiedź i tu droga się rozwidla: albo Twoja firma jest w niej wymieniona z nazwy, albo model podaje konkurentów, a Ciebie w odpowiedzi nie ma.Pytanie klientarealne pytanie zakupoweModel językowyChatGPT, Perplexity, GeminiŹRÓDŁA, KTÓRE CYTUJETwoja stronatreść, schema, llms.txtKatalogi i rankingizestawienia branżoweWzmianki w sieciartykuły, opinie, foraOdpowiedź z Twoją firmąwymieniona z nazwyalboOdpowiedź bez Ciebiemodel wymienia konkurentówNie ma Cię w źródłach,nie ma Cię w odpowiedzi.

Problem

Zmieniło się miejsce, w którym klient wybiera wykonawcę

Jeszcze niedawno klient szukający wykonawcy wpisywał frazę w wyszukiwarkę i dostawał dziesięć linków do samodzielnego porównania. Dziś coraz częściej pyta model językowy i dostaje jedną odpowiedź: trzy nazwy i krótkie uzasadnienie, dlaczego akurat te. Lista do przejrzenia zamieniła się w gotową rekomendację.

Jeśli Twojej firmy w tej odpowiedzi nie ma, nie przegrywasz porównania, tylko w ogóle nie bierzesz w nim udziału. Nie zobaczysz tego w statystykach, bo nie ma czego zliczyć: nie było wejścia na stronę, nie było zapytania, nie było odrzuconej oferty. Z Twojej perspektywy nic się nie stało.

Nie twierdzimy, że wyszukiwarka przestała mieć znaczenie. Twierdzimy, że obok niej wyrósł drugi kanał, którego prawie nikt w polskich firmach nie mierzy. Rekomendacja z modelu trafia do klienta z większym zaufaniem niż pierwszy wynik na liście, bo wygląda jak odpowiedź, a nie jak wynik.

GEO a SEO

GEO a SEO: czym się różnią

GEO nie jest nową nazwą SEO ani jego następcą. Część roboty jest wspólna: porządek techniczny, sensowna treść, obecność w wiarygodnych źródłach. Różni się to, co jest wynikiem końcowym, co o nim decyduje i po czym poznajesz, że coś zadziałało.

SEO (wyszukiwarka)
Co dostaje klient
Listę linków, którą sam przegląda i porównuje
Co decyduje o widoczności
Pozycja w rankingu na konkretną frazę
Rola danych strukturalnych
Pomocnicza: poprawiają sposób wyświetlenia wyniku
Rola cytowalności treści
Drugorzędna, liczy się dopasowanie strony do zapytania
Jak wygląda pomiar
Pozycje, wejścia i kliknięcia w narzędziach analitycznych
Jak szybko widać efekt
Od tygodni do miesięcy, zależnie od konkurencji na frazę
Czego nikt nie zagwarantuje
Pierwszego miejsca, ale pozycję da się zmierzyć jednoznacznie
GEO (modele językowe)
Co dostaje klient
Jedną odpowiedź z kilkoma nazwami i uzasadnieniem wyboru
Co decyduje o widoczności
To, czy model znajdzie o Tobie spójną informację w źródłach, którym ufa
Rola danych strukturalnych
Podstawowa: mówią maszynie wprost, kim jesteś, co robisz i dla kogo
Rola cytowalności treści
Kluczowa: pojedynczy akapit musi być zrozumiały wyrwany z kontekstu
Jak wygląda pomiar
Powtarzalne zadawanie tych samych pytań modelom i zapis odpowiedzi
Jak szybko widać efekt
Poprawki techniczne szybko, obecność w źródłach zewnętrznych miesiącami
Czego nikt nie zagwarantuje
Obecności w odpowiedzi. Model bywa zmienny, więc mierzy się szansę, nie miejsce

Zakres audytu

Co sprawdzamy w audycie widoczności

Sześć obszarów, które razem odpowiadają na jedno pytanie: dlaczego model mówi o Tobie tak, jak mówi. Zaczynamy od odpowiedzi, jakie modele dają dzisiaj, a potem szukamy przyczyn w źródłach, treści i danych.

Obecność marki w odpowiedziach modeli

Układamy zestaw realnych pytań zakupowych z Twojej branży: takich, jakimi klient opisuje swój problem, nie takich, w których pada Twoja nazwa. Potem zadajemy je modelom. Sprawdzamy, czy padasz w odpowiedzi, w jakim kontekście i czy to, co model o Tobie mówi, jest prawdą.

Dane strukturalne i podstawy techniczne

Schema.org dla organizacji, usług i FAQ, sitemap, canonical, dostępność treści bez JavaScriptu, plik llms.txt. To warstwa, która mówi maszynie wprost, kim jesteś i co robisz, zamiast liczyć na to, że sama się domyśli z układu strony.

Cytowalność treści

Model rzadko cytuje całą stronę. Wyciąga z niej pojedynczy akapit. Sprawdzamy, czy Twoje treści dają się zrozumieć w oderwaniu od reszty strony: czy definicje są kompletne, czy odpowiedzi na pytania stoją obok pytań i czy da się z tego wyjąć zdanie, które nadal znaczy to samo.

Źródła zewnętrzne, którym modele ufają

Modele opierają się nie tylko na Twojej stronie. Ustalamy, jakie katalogi, zestawienia, media branżowe i miejsca z opiniami wychodzą w cytowaniach dla Twojej branży, a potem sprawdzamy, w których z nich Cię nie ma albo widnieją nieaktualne informacje.

Spójność informacji o firmie

Inna nazwa w rejestrze, inna na stronie, inna w wizytówce, trzy różne opisy tego, czym się zajmujecie. Rozjazd danych sprawia, że model nie ma pewnego obrazu firmy, więc chętniej sięga po kogoś, kogo opis jest jednoznaczny.

Konkurenci wymieniani zamiast Ciebie

Spisujemy, kogo modele podają w odpowiedzi na Twoje pytania zakupowe i na czym opierają tę rekomendację. To zwykle najbardziej niewygodna część raportu i jednocześnie najbardziej praktyczna, bo pokazuje wprost, czego u Ciebie brakuje.

Jak to działa

Skąd model bierze nazwy, które podaje

Między pytaniem klienta a odpowiedzią jest jeden etap, na który masz realny wpływ: źródła. Model składa z nich obraz rynku i dopiero z tego obrazu wybiera nazwy. Ta sama droga kończy się dwojako i to rozwidlenie jest całą stawką.

Efekt audytu

Co dostajesz na koniec

Dokument, z którym można pójść do zespołu i zacząć pracę w poniedziałek. Bez slajdów o rewolucji AI i bez rekomendacji, których nie da się wykonać.

Raport z pytaniami i odpowiedziami

Pełny zapis: jakie pytania zadaliśmy, jakim modelom, co odpowiedziały i na jakie źródła się powołały. Dostajesz surowy materiał, nie samo podsumowanie. Możesz go sprawdzić i powtórzyć samodzielnie.

Lista braków technicznych i treściowych

Konkretne pozycje z adresami stron i opisem, co jest nie tak: brak danych strukturalnych, treść niemożliwa do zacytowania, sprzeczne opisy firmy, puste albo nieaktualne wpisy w źródłach zewnętrznych.

Plan naprawczy uszeregowany według wpływu

Kolejność prac według tego, ile realnie zmieniają, a nie ile jest do zrobienia. Przy każdej pozycji piszemy, kto ją może wykonać u Ciebie wewnętrznie, a przy których potrzebna jest nasza ręka.

Ile z tego zadziała szybko, a ile potrwa

Warstwa techniczna i treściowa jest po Twojej stronie, więc idzie szybko: dane strukturalne, canonical, sitemap, llms.txt i przepisanie kluczowych fragmentów pod cytowanie da się zrobić w kilka tygodni. Obecność w źródłach zewnętrznych to inna kategoria. Wpisy w katalogach, wzmianki, opinie i publikacje branżowe budują się miesiącami i nie wszystko tu zależy od Ciebie. Kto obiecuje Ci jedno i drugie w miesiąc, obiecuje coś, czego nie kontroluje.

Dowód

Stosujemy to na sobie

Strona, którą właśnie czytasz, jest zbudowana według tych samych zasad, które zapisujemy w planie naprawczym dla klienta. Możesz to sprawdzić bez pytania nas o zdanie.

  • Dane strukturalne schema.org dla organizacji, każdej usługi i każdej sekcji FAQ.
  • Sitemap i canonical generowane z jednego rejestru podstron, więc nie rozjeżdżają się z nawigacją.
  • Plik llms.txt z opisem firmy, oferty i mapą podstron. Piszemy go dla modeli, nie dla ludzi.
  • Definicje i sekcje FAQ pisane pod cytowanie: pytanie brzmi tak, jak zadaje je człowiek, a odpowiedź da się wyjąć w całości.

Plik dla modeli jest publiczny: architekci.ai/llms.txt

FAQ

Najczęstsze pytania

Sprawdźmy, co modele mówią dziś o Twojej firmie

Na bezpłatnej konsultacji zadajemy modelom kilka pytań zakupowych z Twojej branży i pokazujemy odpowiedzi bez komentarza. Jeśli okaże się, że jesteś w nich widoczny, powiemy to wprost i nie będziemy mieli Ci czego sprzedać.

Umów bezpłatną konsultację
Bezpłatna konsultacja

Umów bezpłatną konsultację

Porozmawiajmy przez 30 minut rozmowy o Twoich potrzebach. Przedstawimy Ci wstępną ocenę potencjału AI oraz automatyzacji procesów w Twojej firmie.

Zgłoszenie na konsultacjęOdpowiadamy osobiście

Co dalej?

  1. 1

    Odezwiemy się i zaproponujemy termin

    Zwykle w ciągu 12 godzin od przesłania formularza.

  2. 2

    Rozmawiamy 30 minut o Twojej firmie

    Pytamy, gdzie tracicie czas i pieniądze.

  3. 3

    Umawiamy dłuższe spotkanie

    Z zespołem albo bez, online albo u Was. Tak, jak wygodniej.