Použil někdo originální výzkum/průzkumy ke zvýšení citací v AI? Testování této hypotézy

Kate, za poslední 2 roky jsme publikovali 6 velkých výzkumných zpráv. Dopad citací v AI je SKUTEČNÝ.

Naše data:

Proč originální výzkum funguje v AI:

1. Unikátní data – AI nemá jinou možnost, než vás citovat
2. Konkrétní statistiky – AI ráda cituje přesná čísla
3. Citovatelná zjištění – Snadno extrahovatelná a připisovatelná
4. Signál autority – Ukazuje odbornost a investici

Naše poznatky:

• Velikost vzorku je důležitá pro důvěryhodnost, ale obvykle stačí 500+
• Jasná, citovatelná zjištění („67 % marketérů uvádí…“) jsou lepší než složité analýzy
• Publikování metodiky zvyšuje důvěru a šanci na citaci
• Každoroční reporty s novými daty jsou citovány častěji než jednorázové studie

Novinářská perspektiva, proč je výzkum přebírán:

Co dělá výzkum citovatelným:

1. Nová zjištění – Něco, co jsme dosud nevěděli
2. Jasná metodika – Mohu si čísla ověřit/důvěřovat jim
3. Citovatelné statistiky – Formát „X % z Y dělá Z“
4. Aktuálnost – Relevantní k současným debatám
5. Prvek překvapení – Protipředpokladová zjištění mají větší dosah

Co dělá výzkum ignorovatelným:

• Závěry sloužící jen vlastnímu PR
• Nejasná metodika
• Příliš malý vzorek vzhledem ke tvrzením
• Chybí „a co z toho“ – jen data bez insightu
• Uzamčeno bez shrnutí

Speciálně pro AI citaci:

AI systémy přebírají to, co se dostane do médií. Když má výzkum mediální pokrytí, dostane se do trénovacích dat a zdrojů AI. Pipeline výzkum → média → AI je reálná.

Moje rada: Vytvářejte skutečně zajímavý výzkum, ne pouze promo data. Zjištění, u kterých si editor řekne „hmm, to je zajímavé“, dostanou prostor.

Mám za sebou 50+ výzkumných projektů pro značky. Tohle jsem zjistil o výzkumu optimalizovaném pro AI:

Strukturní prvky, které bývají citovány:

1. Exekutivní shrnutí – AI může citovat bez čtení celého reportu
2. Klíčové statistiky zvýrazněné – Tučně/ve formě pull-quote
3. Nadpisy sekcí jako otázky – „Kolik marketérů používá AI?“
4. Porovnávací data – Meziroční, segmentová srovnání
5. Jasné uvedení zdroje – „[Firma] 2026 [téma] Report“

Doporučené velikosti vzorků:

Časté chyby:

• Přehánění závěrů z malých vzorků
• Zajímavá zjištění jsou pohřbena v textu
• Chybí sekce metodiky
• Jen PDF (není indexováno webem)
• Chybí tisková zpráva/distribuce

Pokud výzkum jen publikujete na webu, AI ho nenajde. Je třeba jej distribuovat.

PR pohled na to, jak získat citace výzkumu:

Pipeline výzkum → citace:

1. Publikujete výzkum
2. Novináři/bloggeři o něm píší
3. Tyto články jsou indexovány
4. AI cituje jak váš výzkum, tak pokrytí
5. Další citace přinášejí další pokrytí (flywheel efekt)

Co získává mediální pozornost:

• Protipředpokladová zjištění – „Přes X se děje Y“
• Potvrzení trendu – Data podporující horká témata
• Oborová prvenství – První komplexní studie [tématu]
• Citovatelné statistiky – Snadno použitelné do titulků
• Exkluzivní přístup – Dejte vybraným novinářům předem

Distribuční strategie:

1. Embargo – 2–3 klíčoví novináři dostanou data dřív
2. Tisková zpráva – Distribuce přes newswire
3. Přímé oslovení – Oslovit relevantní novináře
4. Sociální šíření – Zakladatel/executive sdílí klíčová čísla
5. Influencer seeding – Poslat lídrům v oboru

Počítejte s rozpočtem na propagaci. Výzkum bez distribuce je pro AI neviditelný.

Pohled s menším rozpočtem – pro citace v AI nepotřebujete drahý výzkum.

Náš přístup (bootstrappovaný startup):

1. Průzkum mezi našimi uživateli – Zdarma, 200+ odpovědí od zapojených uživatelů
2. Analýza veřejných dat – API, státní data, oborové reporty (doplnit vlastní analýzu)
3. Sběr případových studií – Agregace výsledků ze zákaznických úspěchů
4. Výzkum přes vlastní nástroj – Využijeme náš produkt pro generování unikátních dat

Výsledky:

Náš „2025 [Niche] Benchmark Report“ na základě 250 odpovědí uživatelů byl AI citován do 8 týdnů. Objevuje se při dotazech na benchmarky v našem oboru.

Celkové náklady: Práce týmu + 0 $ za nástroje (využili jsme free verzi)

Klíčové poznání:

Nepotřebujete rozpočet 50 000 $. Potřebujete UNIKÁTNÍ data. I malý vzorek vlastních dat má větší šanci na citaci než žádná data.

Akademický/výzkumný pohled:

Co dělá výzkum důvěryhodným pro AI systémy:

1. Transparentnost metodiky – Jak byla data sbírána a analyzována
2. Popis vzorku – Kdo byl dotazován, jak byl vybrán
3. Přiznaná omezení – Signalizuje intelektuální poctivost
4. Možnost replikace – Lze zjištění ověřit?
5. Statistická důslednost – Správná analýza, testování významnosti

Proč je to důležité pro AI:

AI systémy jsou trénovány oceňovat autoritativní zdroje. Výzkum, který odpovídá akademickým standardům, signalizuje autoritu. Je pravděpodobnější, že bude citován, když AI potřebuje podložit tvrzení daty.

Praktická doporučení:

• Uveďte sekci metodiky (i stručně)
• Uvádějte intervaly spolehlivosti, kde je to vhodné
• Přiznejte omezení
• Jasně datujte zjištění
• Pokud možno aktualizujte každoročně

Nemusíte být akademik, ale převzít signály důvěryhodnosti pomáhá.

Formát je pro citovatelnost v AI stejně důležitý jako obsah:

Nejlepší praxe pro formát výzkumu:

Webová verze (nezbytná):

• Celé výsledky publikované v HTML (ne pouze PDF)
• Každé hlavní zjištění ve vlastní sekci
• Statistiky v textu, nejen v grafice
• Schema markup pro Article s datePublished
• Jasné přiřazení vaší společnosti

PDF verze (doplněk):

• Pro sběr leadů a detailní čtení
• Ale nesmí být jediná verze
• AI neumí snadno číst statistiky z PDF grafik

Formát klíčových statistik:

Dobře: „67 % marketingových lídrů uvádí nárůst investic do AI v roce 2026 (Zdroj: [Firma] Marketing AI Report 2026, n=2 000)“

Špatně: [Infografika se statistikou v obrázku]

AI extrahuje text. Udělejte své nejlepší statistiky snadno extrahovatelné.

Studuji, jak AI cituje zdroje. Originální výzkum má jasné výhody:

Proč AI cituje výzkum:

Když se AI ptáte „Jaké procento firem používá AI v marketingu?“, potřebuje zdroj. Možnosti:

1. Obecná tvrzení z blogů (nízká autorita)
2. Originální výzkum s konkrétními čísly (vysoká autorita)
3. Žádná odpověď (AI se vyhne tématu)

Originální výzkum s konkrétní statistikou vítězí, protože jej AI může citovat s důvěrou.

Charakteristiky výzkumu korelované s citacemi v AI:

Multiplikátor třetí strany:

Výzkum citovaný dalšími médii je ještě častěji citován i AI. Pipeline „výzkum → média → AI“ opravdu funguje. Investujte do distribuce.

Tato diskuze potvrzuje naši investici do originálního výzkumu. Klíčová zjištění:

Proč výzkum funguje pro AI:

• Unikátní data, které AI musí citovat
• Konkrétní statistiky jsou snadno extrahovatelné
• Signál autority skrze metodiku
• Násobí se přes mediální pokrytí

Nejlepší praxe pro citace v AI:

1. Formát – Webová HTML verze, nejen PDF
2. Struktura – Jasné nadpisy jako otázky, citovatelné statistiky
3. Metodika – Uvést, udržet přístupnou
4. Distribuce – Rozpočet na PR a propagaci
5. Aktualizace – Každoroční refresh drží citace

Náš plán pro studii s 2 000 respondenty:

• 1. týden: Finalizace webové landing page s klíčovými zjištěními
• 2. týden: Embargo pro 3 klíčové novináře
• 3. týden: Tisková zpráva + sociální propagace
• 4. týden: Přímé oslovení 50 blogerů v oboru
• Průběžně: Sledování AI citací přes Am I Cited

Rozdělení rozpočtu:

• Produkce: 25 000 $
• Propagace: 15 000 $
• Celkem: 40 000 $

Pokud to přinese ROI jako sdílené příklady (8–15x), bude to nejlepší marketingová investice tohoto roku.

Díky všem za detailní poznatky.