Discussion Content Strategy Original Research

Vyplatí se skutečně vytvářet originální výzkum pro AI viditelnost? Zdá se to jako obrovské úsilí

RO
ROI_Skeptic_Marketing · VP obsahu
· · 118 upvotes · 11 comments
RS
ROI_Skeptic_Marketing
VP obsahu · 6. ledna 2026

Každý průvodce AI viditelností říká: “Vytvářejte originální výzkum.”

Teoreticky skvělé. V praxi je to OBROVSKÁ investice:

  • Návrh a realizace průzkumu: $10K-50K
  • Analýza dat: týdny práce
  • Vytvoření zprávy: další týdny
  • Propagace: neustálé úsilí

Moje obavy:

  1. Můžeme vůbec soupeřit s HubSpotem, McKinsey, Gartnerem, kteří už dominují citačnímu prostoru?

  2. Je AI viditelnost skutečný přínos, nebo jen vytváříme drahý obsah, který zapadne?

  3. Jak vůbec zjistíme, jestli náš výzkum AI cituje?

Naše situace:

  • B2B firma, ~50M $ obrat
  • Malý obsahový tým (4 lidé)
  • Nikdy jsme nedělali originální výzkum
  • Soutěžíme s obrovskými hráči v oboru

Nabídka od naší agentury: “Originální výzkum získá 10x více AI citací než běžný obsah.”

Moje skepse: To možná platí pro JEJICH klienty (Fortune 500). Platí to i pro středně velké firmy jako jsme my?

Má tu někdo skutečně zkušenost s cíleným výzkumem pro AI viditelnost? Jaké byly výsledky? Byla návratnost skutečná?

11 comments

11 komentářů

RM
Research_Marketing_Lead Expert Ředitel výzkumného marketingu · 6. ledna 2026

Řídil jsem programy originálního výzkumu pro korporáty ($1B+) i středně velké firmy ($30-100M). Tady je reálný obraz:

Tvrzení “10x citací” je pravdivé, ale zavádějící:

  • Ano, výzkum je citován 10x více než blogové příspěvky
  • ALE korporátní výzkum je citován 100x více než středně velký výzkum
  • Ten rozdíl není fér, ale je skutečný

Co skutečně určuje citační úspěch výzkumu:

FaktorDopadRealita pro střední firmy
Kvalita datVysokýMožno dosáhnout při zaměření
Autorita značkyVelmi vysokýTěžší překonat
Velikost vzorkuStředníMůže stačit
Jedinečnost pohleduKritickáTADY je vaše výhoda
Propagace a distribuceVysokáOmezené zdroje

Kde může střední trh vyhrát:

  1. Odbornost ve výklenku – Nesnažte se zkoumat “trendy v marketingu.” Zaměřte se na “trendy v marketingu pro výrobní firmy do 500 zaměstnanců.”

  2. Proprietární data – Máte data, která konkurence nemá: chování zákazníků, vzory užívání, servisní požadavky.

  3. Rychlost – Můžete zkoumat nová témata dříve, než se korporace rozhoupou.

Upřímná návratnost pro střední trh:

  • Rok 1: Minimální AI citace (budování základu)
  • Rok 2: Začínáte se objevovat v dotazech ve výklenku
  • Rok 3+: Složené výnosy, pokud vydržíte

Funguje to. Ale je to tříletá sázka, ne jednorázová kampaň.

MM
Mid_Market_Success_Story CMO ve $60M B2B společnosti · 6. ledna 2026
Replying to Research_Marketing_Lead

Jsme přesně vaše velikost. S originálním výzkumem jsme začali před 2 lety. Tady je naše cesta:

Rok 1:

  • Investovali jsme $35K do první výzkumné zprávy
  • Téma: “Stav [našeho odvětví] – edice pro střední firmy”
  • 500 respondentů (naši zákazníci + zájemci)
  • Výsledek: Trochu publicity, minimální AI viditelnost

Rok 2:

  • Publikovali jsme další 2 zprávy na výklenková témata
  • Začali jsme být citováni v Perplexity
  • ChatGPT občas zmiňoval naše data

Nyní (rok 3):

  • Naše výzkumy se objevují v ~20 % AI odpovědí pro náš segment
  • Konkurence bez výzkumu: 0–2 %
  • Lead attribution z AI zdrojů: 8 % pipeline

Klíčový poznatek: Nesoutěžili jsme s McKinsey. Soutěžili jsme ve svém výklenku, kde McKinsey nezajímá. Stali jsme se autoritou pro střední firmy v našem oboru.

Investice vs. návratnost:

  • Celková investice: ~$150K za 3 roky
  • Přímá pipeline: ~$2M
  • ROI: 13x

Chtělo to trpělivost. Ale složený efekt je teď reálný.

SA
Scrappy_Approach Ředitel obsahu ve startupu · 6. ledna 2026

Nemáte $50K? Takhle děláme výzkum s minimálním rozpočtem:

Nízkoprahové výzkumné metody:

  1. Zákaznický průzkum

    • Cena: ~$2K (nástroj + odměny)
    • Vzorek: 200–500 zákazníků
    • Úhel: Co vám řeknou jen VAŠI zákazníci

  2. Analýza proprietárních dat

    • Cena: pouze čas zaměstnanců
    • Zdroj: data z používání vašeho produktu
    • Úhel: Anonymizované trendy z vaší platformy

  3. Kompilace rozhovorů s experty

    • Cena: čas + drobné honoráře
    • Metoda: rozhovory s 20+ experty v oboru
    • Úhel: “Co říká 20 expertů na X”

  4. Analýza trendů

    • Cena: minimální
    • Metoda: originální pohled na veřejně dostupná data
    • Úhel: Originální analýza, ne originální data

Co jsme zjistili:

MetodaAI citační míraCena
Velký průzkumVysoká$$$$
Výzkum mezi zákazníkyStředně vysoká$$
Analýza vlastních datStředně vysoká$
Rozhovory s expertyStřední$
Analýza veřejných datNízká–střední$

Klíč: Musí to být opravdu užitečné a unikátní. Kvalitní $5K studie může překonat odfláknutou $50K studii.

AC
AI_Citation_Analyst Expert Výzkumník AI viditelnosti · 5. ledna 2026

Podělím se, co AI skutečně cituje:

Vzory vysoce citovaného obsahu:

  1. Konkrétní statistiky – Citace typu “73 % X dělá Y” jsou běžné
  2. Porovnávací data – Výzkum “X vs Y” je často využíván
  3. Trendová data – Meziroční změny
  4. Benchmarková data – “Průměrné Z je 123”

Co jsme změřili pomocí Am I Cited:

Obsah s originálními statistikami: 4,3x vyšší citační míra Obsah s cizími statistikami: 1,8x Obsah bez statistik: základ 1x

ALE důležitější než kvantita je:

Extrahovatelnost – Může AI vaše číslo snadno vytáhnout? Na formátu záleží:

  • Dobře: “Podle výzkumu [vaší firmy], 67 % marketérů…”
  • Špatně: Statistika schovaná v 12. odstavci PDF

Ověřitelnost – Může AI ověřit váš údaj?

  • Dobře: Vysvětlená metodika, uvedený vzorek, jasné datum
  • Špatně: “Výzkum ukazuje…” bez zdroje

Jedinečnost – Je toto číslo k nalezení i jinde?

  • Dobře: Pouze vaše firma má tento poznatek
  • Špatně: Reportujete to, co všichni ostatní

Moje rada: Než začnete investovat do výzkumu, zmapujte, jaká unikátní data už máte. Většina firem sedí na datovém pokladu, který si neuvědomuje.

EC
Enterprise_Comparison Bývalý analytik ve velké výzkumné firmě · 5. ledna 2026

Pracoval jsem ve velké výzkumné firmě. Odhalím, jak to reálně chodí:

Korporátní výzkumný stroj:

  • 50+ lidí v týmu
  • Roční rozpočet na výzkum $5M+
  • Multikanálová propagace
  • Značná autorita značky

Co si může střední trh vzít:

  1. Nejsou tak chytří, jak si myslíte – Hodně výzkumů je recyklovaných průzkumů s velkým vzorkem. Poznatky bývají povrchní.

  2. Nemohou jít do výklenků – Gartner nenapíše o “marketingové automatizaci pro e-shopy s chovatelskými potřebami”. Vy ano.

  3. Jsou pomalí – Korporátní výzkum trvá 6–18 měsíců. Vy to zvládnete za 6–8 týdnů.

  4. Jsou drazí – Jejich výzkum potřebuje obří investice, aby se vyplatil. Váš musí být pouze užitečný.

Skutečná konkurence: Nesoutěžíte s McKinsey o “trendy v marketingu”. Soutěžíte s dalšími středními firmami o konkrétní dotazy ve vašem segmentu.

Většina vašich skutečných konkurentů originální výzkum vůbec nedělá. To je vaše šance.

Cílené zaměření: Najděte 5–10 konkrétních otázek, které AI o vašem oboru dostává. Vytvořte výzkum, který na ně přesně odpovídá. Nemusíte vařit oceán.

FS
Failure_Story · 5. ledna 2026

Přináším varování, jak nedělat výzkum.

Naše chyba:

Utraceno $80K za “Stav odvětví” zprávu.

  • 2 000 respondentů
  • Krásný design
  • 60 stran grafů
  • Masivní propagační kampaň

Výsledek:

  • Nějaká medializace
  • 500 stažení
  • AI viditelnost: Téměř nula

Co bylo špatně:

  1. Příliš široké – “Trendy v odvětví” patří velkým hráčům
  2. Žádný unikátní úhel – Stejné otázky jako všichni ostatní
  3. PDF formát – AI to špatně čte
  4. Žádná webová verze – HTML > PDF pro AI
  5. Jeden pokus – Žádná návaznost, žádné aktualizace

Poučení:

Samotný výzkum nebyl špatný. Strategie byla špatná.

Kdybychom to dělali znovu:

  • Úzké zaměření (konkrétní segment)
  • Unikátní úhel (otázky, které nikdo nepokládá)
  • Web-first (HTML se strukturovanými daty)
  • Datové body v článcích (nejen v PDF)
  • Každoroční aktualizace (budování citační hodnoty)

Nejde jen o to dělat výzkum. Jde o výzkum, který AI najde, přečte a cituje.

PF
Practical_Framework Content stratég · 5. ledna 2026
Replying to Failure_Story

Skvělá analýza selhání. Tady je rámec, jak se těmto chybám vyhnout:

Framework pro výzkum optimalizovaný na AI:

Krok 1: Výběr výklenku

  • Jaké otázky kladou lidé AI na vaše téma?
  • Kde je stávající výzkum slabý či neexistuje?
  • Jaká unikátní data má vaše firma?

Krok 2: Optimalizace formátu

  • Nejprve vytvořte HTML landing page (AI ji přečte)
  • PDF je doplňkové, ne hlavní
  • Klíčové statistiky v jasně čitelném formátu
  • Použijte schema markup pro datasety

Krok 3: Distribuce

  • Rozdělte výzkum do více blogů
  • Každý článek s jedním extrahovatelným poznatkem
  • Interní prolinkování na hlavní výzkum
  • PR push, aby vaše data citovali i jiní

Krok 4: Měření

  • Sledujte citace pomocí Am I Cited
  • Sledujte, které statistiky se ujmou
  • Sledujte, jaké formáty fungují lépe
  • Iterujte na základě dat

Krok 5: Aktualizace

  • Každoroční updaty budují citační hodnotu
  • Každá aktualizace je novinka
  • Historické trendy nabývají na hodnotě

Pravidlo 80/20: 80 % AI citací přijde z 20 % vašeho výzkumu. Najděte, co funguje, a zdvojnásobte úsilí tam.

IA
Incremental_Approach Marketingový ředitel · 4. ledna 2026

Nemusíte jít hned do velkého projektu. Tady je postupný přístup:

Q1: Mikro-výzkum

  • Rychlý zákaznický průzkum (100 odpovědí)
  • Jediný klíčový poznatek
  • Jeden blog s hlavním zjištěním
  • Sledovat, jestli si toho AI všimne

Q2: Rozšířit, pokud funguje

  • Větší vzorek
  • Více otázek
  • Samostatná landing page
  • Sledovat AI citace

Q3: Plný výzkum, pokud validováno

  • Komplexní zpráva
  • Více obsahových výstupů
  • Plná propagace
  • Základní měření

Tento přístup:

  • Ověří poptávku před velkou investicí
  • Postupně buduje výzkumné schopnosti
  • Ukazuje ROI vedení postupně
  • Snižuje riziko

Naše výsledky s tímto přístupem:

  • Q1 mikro-výzkum: 3 AI citace
  • Q2 rozšířený výzkum: 12 citací
  • Q3 plná zpráva: 40+ citací a stále roste

Každá fáze financovala další. Snazší získat podporu než žádat o $50K najednou.

RS
ROI_Skeptic_Marketing OP VP obsahu · 4. ledna 2026

Tato diskuze mi změnila pohled. Tady je můj nový plán:

V čem jsem se mýlil:

  1. Soutěž s giganty – Nemusíme. Můžeme vlastnit svůj výklenek.

  2. Nutnost obřího rozpočtu – Začít malými kroky, ověřit, až pak investovat.

  3. Výzkum = PDF – Web-first, HTML obsah, extrahovatelné statistiky.

  4. Jednorázová akce – Je to víceroční program, ne kampaň.

Náš nový postup:

Fáze 1 (Q1): Validace konceptu

  • Průzkum mezi 200 zákazníky na konkrétní bolest
  • Jeden blog s hlavním poznatkem
  • Sledujte, jestli si toho AI všimne
  • Rozpočet: $3K

Fáze 2 (Q2): Rozšířit pokud funguje

  • Větší průzkum, více otázek
  • Samostatná landing page
  • Sledovat citace pomocí Am I Cited
  • Rozpočet: $8K

Fáze 3 (Q3–Q4): Plný program při validaci

  • Komplexní výroční zpráva
  • Mnoho odvozených obsahů
  • PR a distribuce
  • Rozpočet: $25K

Změna myšlení: Nevytváříme “obsah.” Budujeme citační aktivum, které se zhodnocuje v čase. ROI není v prvním roce. Je ve 2. a 3. roce.

Konkrétní výklenek, na který cílíme: [Naše konkrétní odvětví] – segment, na který se velcí hráči nesoustředí, ale naši zákazníci tam zoufale chtějí data.

Díky všem. Teď už je to skutečně realizovatelné.

Have a Question About This Topic?

Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.

Frequently Asked Questions

Proč AI systémy citují originální výzkum?
AI systémy upřednostňují originální výzkum, protože obsahuje unikátní data, statistiky a poznatky, které jinde nenajdou. Výzkum prokazuje odbornost a poskytuje ověřitelná fakta, která AI modely mohou s jistotou citovat jako autoritativní zdroje.
Jaké typy originálního výzkumu jsou pro AI viditelnost nejlepší?
Výzkum založený na průzkumech, oborové benchmarkové zprávy, analýzy proprietárních dat a studie trendů fungují velmi dobře. Klíčem je vytvářet unikátní, ověřitelné datové body, které odpovídají na otázky, jež AI systémy běžně dostávají od uživatelů.
Jak dlouho trvá, než originální výzkum ovlivní AI viditelnost?
Originální výzkum obvykle potřebuje 6–12 měsíců, než získá citační momentum. AI systémy potřebují čas na objevení, ověření a začátek citování vašeho výzkumu. Kvalitní výzkum však vytváří složené výnosy, jakmile v průběhu let získává další citace.
Můžou malé firmy soutěžit s podniky, které dělají rozsáhlý výzkum?
Ano, ale s jasným zaměřením. Malé firmy mohou uspět vlastnictvím specifických výklenků, využíváním unikátních zákaznických dat nebo prováděním specializovaných průzkumů, které velcí konkurenti přehlížejí. Hluboká odbornost v úzkých tématech často překoná široké pokrytí.

Sledujte dopad vašeho výzkumu v AI

Monitorujte, jak je váš originální výzkum citován v ChatGPT, Perplexity a dalších AI platformách. Sledujte, které datové body jsou nejčastěji zmiňovány.

Začít sledovat Zjistit více

Zjistit více