Obliczanie Udziału w Głosie dla Wyszukiwania AI

Czym jest udział w głosie w wyszukiwaniu AI?

Share of Voice (SOV) w wyszukiwaniu AI oznacza procent wzmianek, cytowań i rekomendacji, jakie otrzymuje Twoja marka w stosunku do wszystkich wzmianek konkurencji na platformach wyszukiwania opartych na AI oraz w systemach konwersacyjnych AI. W przeciwieństwie do tradycyjnego udziału w głosie, który mierzy widoczność w wynikach wyszukiwania, reklamach płatnych czy mediach społecznościowych, AI SOV śledzi, jak często marka pojawia się w odpowiedziach generowanych przez duże modele językowe, takie jak ChatGPT, Perplexity czy Google AI Overviews. To kluczowy wskaźnik, ponieważ te platformy AI stają się obecnie podstawowym kanałem odkrywania informacji, rekomendacji i rozwiązań dla milionów użytkowników. Najważniejsza różnica polega na charakterze widoczności: tradycyjny SOV liczy wyświetlenia i ekspozycję, natomiast AI SOV mierzy, czy marka jest cytowana, rekomendowana lub wymieniana jako wiarygodne źródło w odpowiedziach generowanych przez AI.

Podstawowy wzór obliczania SOV

Podstawowy wzór obliczania udziału w głosie to prosta formuła matematyczna, którą można zastosować w dowolnym otoczeniu konkurencyjnym:

SOV (%) = (Liczba wzmianek o Twojej marce / Łączna liczba wzmianek na rynku) × 100

Na przykładzie: śledzisz wzmianki w odpowiedziach AI dla słowa kluczowego “oprogramowanie do zarządzania projektami”. Jeśli Twoja marka pojawia się 245 razy łącznie na platformach ChatGPT, Perplexity i Google AI Overviews, a suma wszystkich wzmianek na temat konkurentów wynosi 1400, Twój AI SOV to: (245 ÷ 1400) × 100 = 17,5%. Oznacza to, że Twoja marka zdobywa około jedną szóstą wszystkich rekomendacji generowanych przez AI w tej kategorii. Poszczególne elementy wzoru:

• Liczba wzmianek o Twojej marce: suma cytowań, rekomendacji lub odniesień do marki na monitorowanych platformach AI
• Łączna liczba wzmianek na rynku: suma wzmianek o Twojej marce i wszystkich zidentyfikowanych konkurentach
• Mnożnik (×100): przelicza udział na procent, ułatwiając interpretację i porównania

Dlaczego AI Share of Voice jest ważny

Monitorowanie AI Share of Voice dostarcza kluczowych informacji biznesowych, które bezpośrednio wpływają na Twoją pozycję konkurencyjną i strategię pozyskiwania klientów. Im bardziej platformy AI stają się punktem wyjścia do badań i podejmowania decyzji przez konsumentów, tym mocniej Twój SOV w tych systemach przekłada się na rozpoznawalność marki, rozważanie oferty i finalnie — szanse sprzedażowe. Silny AI SOV to wczesny sygnał ostrzegawczy zmian rynkowych — jeśli Twój udział spada o 5-10 punktów procentowych w ciągu kwartału, oznacza to, że konkurenci zdobywają przewagę w rekomendacjach AI, często zanim będzie to widoczne w tradycyjnych rankingach czy danych o udziale w rynku. AI SOV pokazuje też, czy Twoja marka jest postrzegana przez algorytmy jako rozwiązanie godne cytowania i rekomendowania, co ma kluczowe znaczenie w branżach opartych na wiedzy — SaaS, usługach profesjonalnych czy produktach konsumenckich.

Kluczowe różnice między platformami AI

Każda znacząca platforma AI działa według innych algorytmów, wykorzystuje różne dane treningowe i odmienne schematy rekomendacji, co wyraźnie wpływa na sposób prezentowania marki w odpowiedziach. ChatGPT generuje zazwyczaj szerokie, konwersacyjne rekomendacje, preferując rozpoznawalne marki i publicznie dostępne informacje, z kolei Perplexity stawia na dane w czasie rzeczywistym i cytowanie źródeł, co szczególnie docenią marki z silnym content marketingiem i aktualnymi publikacjami. Google AI Overviews integruje się bezpośrednio z wynikami wyszukiwania Google, silnie premiując treści zindeksowane w Google, oficjalne strony i uznane sygnały autorytetu — to wymusza inną optymalizację niż w przypadku samodzielnych platform AI. Częstotliwość wzmianek jest zróżnicowana — ChatGPT wymienia 2-4 marki na zapytanie, Perplexity cytuje zwykle 3-6 źródeł z podaniem źródła, a Google AI Overviews prezentuje 1-3 główne rekomendacje oraz opcje powiązane. Zrozumienie tych specyfik platform jest kluczowe, bo możesz mieć np. 22% SOV w Perplexity, a tylko 8% w ChatGPT — co wymaga odmiennych działań w każdym ekosystemie.

Jak zbudować zestaw konkurencyjny

Definiowanie zestawu konkurencyjnego dla pomiaru AI SOV wymaga bardziej szczegółowego podejścia niż przy tradycyjnej analizie konkurencji, ponieważ platformy AI prezentują zarówno bezpośrednich konkurentów, jak i rozwiązania alternatywne, zależnie od intencji użytkownika. Twój zestaw powinien obejmować:

• Bezpośrednich konkurentów: firmy oferujące identyczne rozwiązania w Twoim głównym segmencie (np. jeśli jesteś Slackiem — Microsoft Teams, Discord, Asana)
• Liderów kategorii: uznane marki dominujące w rekomendacjach AI niezależnie od szczegółowych zapytań (np. Salesforce w CRM, Adobe w oprogramowaniu do projektowania)
• Nowych konkurentów: marki zdobywające coraz więcej wzmianek AI, co może sygnalizować zmiany na rynku i nowe preferencje klientów
• Alternatywy sąsiadujące: rozwiązania zaspokajające tę samą potrzebę klienta inną drogą (np. w zarządzaniu projektami — Notion, Monday.com, a nawet narzędzia arkuszy kalkulacyjnych)

Typowy zestaw konkurencyjny liczy od 8-15 marek w wąskich kategoriach do 20-30 w szerszych segmentach; warto go weryfikować kwartalnie, by uwzględniać nowe podmioty i zmiany rynkowe.

Wybór promptów definiujących kategorię

Prompt, który śledzisz, w zasadniczy sposób determinuje zbierane dane SOV — dlatego wybór promptów to jedna z najważniejszych decyzji w strategii AI SOV. Skuteczny zestaw promptów powinien obejmować różne intencje użytkowników:

• Prompty edukacyjne: “Czym jest [kategoria]?” lub “Jak działa [typ rozwiązania]?” (Przykład: “Czym jest oprogramowanie do zarządzania projektami i jak wpływa na produktywność zespołu?”)
• Prompty odkrywcze: “Jakie są najlepsze [kategoria]?” lub “Zarekomenduj [typ rozwiązania]” (Przykład: “Poleć najlepsze narzędzia do zarządzania projektami dla zespołów zdalnych”)
• Prompty porównawcze: “[Marka A] vs [Marka B]” lub “Porównaj opcje z kategorii [kategoria]” (Przykład: “Porównaj Asana vs Monday.com dla zespołów marketingowych”)
• Prompty specyficzne dla zastosowań: “Najlepsze [kategoria] dla [konkretny scenariusz]” (Przykład: “Najlepsze oprogramowanie do zarządzania projektami dla agencji powyżej 50 pracowników”)

Przemyślany zestaw monitorowanych promptów to zazwyczaj 15-30 zapytań z różnych kategorii, ze szczególnym uwzględnieniem zapytań o wysokiej intencji zakupowej, które realnie wpływają na wybory klientów. Taka różnorodność pozwala mierzyć SOV na każdym etapie ścieżki klienta — od świadomości marki, przez rozważanie, aż po finalne porównania.

Śledzenie wzmianek na platformach

Efektywne monitorowanie AI SOV wymaga śledzenia wielu wymiarów widoczności marki, nie tylko liczby wzmianek. Kluczowe elementy:

• Bezpośrednie wzmianki: jawne odniesienia do nazwy marki w odpowiedziach AI, w tym warianty i typowe błędy pisowni
• Rekomendacje: sytuacje, gdy marka jest sugerowana jako rozwiązanie, nawet bez porównania do innych
• Cytowania: odniesienia do treści, badań lub ekspertyzy marki jako uzasadnienie rekomendacji
• Analiza sentymentu: czy wzmianki są pozytywne (polecane), neutralne (wspomniane informacyjnie), czy negatywne (krytykowane lub porównywane niekorzystnie)
• Śledzenie konkurencji: równoległe monitorowanie częstotliwości występowania konkurencji w tych samych odpowiedziach — daje kontekst dla Twojej pozycji

Sentyment jest szczególnie ważny: wzmianka opisująca markę jako “drogą, ale bogatą w funkcje” oznacza coś innego strategicznie niż ocena “przestarzała” czy “najlepsza w swojej klasie”. Wiele marek odkrywa dzięki AI SOV, że są często wspominane — ale w negatywnym kontekście, co wymaga natychmiastowej reakcji w komunikacji.

Krok po kroku: proces obliczania SOV

Aby zrozumieć praktyczny proces obliczeń, prześledźmy szczegółowy przykład na firmie SaaS śledzącej AI SOV dla “oprogramowania do zarządzania relacjami z klientami”:

Krok 1: Określ parametry monitoringu

• Platformy: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews
• Prompt: 20 zapytań definiujących kategorię — odkrywcze, porównawcze i specyficzne przypadki użycia
• Konkurenci: Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Zoho, Microsoft Dynamics, Freshsales, Copper
• Okres: 30 dni

Krok 2: Przeprowadź monitoring dla wszystkich promptów Uruchom każde z 20 zapytań na trzech platformach (łącznie 60 zapytań) i zanotuj każdą wzmiankę — wraz z kontekstem i sentymentem. Przykład: dla promptu “Jakie jest najlepsze CRM dla małych firm?” w ChatGPT pojawiają się: HubSpot 8 razy, Salesforce 6, Pipedrive 5, Twoja marka 3, inne 8 (razem 30 wzmianek).

Krok 3: Zsumuj dane o wzmiankach Dla wszystkich zapytań i platform zbierz sumaryczne liczby:

• Twoja marka: 127 wzmianek
• HubSpot: 156
• Salesforce: 142
• Pipedrive: 98
• Zoho: 87
• Inne: 190
• Łącznie na rynku: 800 wzmianek

Krok 4: Oblicz SOV (127 ÷ 800) × 100 = 15,875% (zaokrąglone do 15,9%)

Krok 5: Oblicz SOV konkurencji dla kontekstu

• HubSpot: (156 ÷ 800) × 100 = 19,5%
• Salesforce: (142 ÷ 800) × 100 = 17,75%
• Twoja marka: 15,9%
• Pipedrive: (98 ÷ 800) × 100 = 12,25%

Dzięki temu widzisz, że jesteś trzecim najsilniejszym graczem w rekomendacjach AI, tracąc 3,6 punktu procentowego do HubSpot i 1,85 do Salesforce — to konkretne benchmarki do dalszych działań strategicznych.

Narzędzia do mierzenia AI SOV

Na rynku pojawiły się dedykowane platformy automatyzujące pomiar udziału w głosie dla AI, które eliminują ręczne śledzenie i oferują głębszy wgląd w dane. AmICited.com wyróżnia się jako wiodące narzędzie monitorujące widoczność AI, oferując śledzenie w czasie rzeczywistym wzmianek o marce na ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews i nowych platformach AI wraz z automatyczną analizą sentymentu i benchmarkingiem konkurencji. Dzięki monitorowaniu na bieżąco możesz reagować na zmiany SOV w ciągu godzin, a nie tygodni czy miesięcy, co umożliwia błyskawiczną reakcję na działania konkurencji lub pojawiające się szanse. Semrush oferuje funkcje widoczności AI w ramach szerszej platformy SEO — to dobre rozwiązanie dla firm już korzystających z Semrush, choć mniej wyspecjalizowane w metrykach AI. Riff Analytics to nowoczesne narzędzia do obliczania i monitorowania SOV, a Profound dostarcza wywiad konkurencyjny specjalnie dla wyszukiwania AI. Dla firm, które traktują AI SOV jako kluczowy wskaźnik, specjalizacja, monitoring w czasie rzeczywistym i funkcje AI w AmICited.com czynią tę platformę najlepszym wyborem nad ogólnymi narzędziami marketingowymi.

Strategie zwiększania AI SOV

Aby zwiększyć udział w głosie AI, musisz działać na wielu płaszczyznach — tak, by AI oceniał, cytował i rekomendował Twoją markę. Skuteczne działania to m.in.:

• Optymalizacja treści pod AI: Twórz treści wyczerpujące temat, dobrze ustrukturyzowane i odpowiadające wprost na monitorowane prompty, najlepiej w formie problem-rozwiązanie, które AI łatwo zidentyfikuje i zacytuje
• Bycie źródłem cytowań: Publikuj własne badania, dane i analizy, które AI może cytować jako wiarygodne źródło (np. case studies, benchmarki, raporty branżowe)
• Uzupełnianie luk w promptach: Wykryj prompty, w których nie pojawiasz się wcale, i stwórz dedykowane treści na dane przypadki lub segmenty klientów
• Poprawa sentymentu: Monitoruj negatywne wzmianki i przygotuj treści, które zmieniają odbiór marki, odpowiadają na częste zarzuty lub podkreślają przewagi
• Doskonała dokumentacja produktu: Upewnij się, że oficjalna dokumentacja, centrum pomocy i baza wiedzy są kompletne i łatwe do indeksowania — AI często cytuje oficjalne źródła
• Partnerstwa i integracje: Nawiąż współpracę z komplementarnymi rozwiązaniami, które pojawiają się w odpowiedziach AI — to zwiększa widoczność pośrednią i wiarygodność

Najlepsze marki łączą te strategie w kwartalnym cyklu przeglądów, dostosowując działania na podstawie danych SOV oraz zmian na rynku.

Monitorowanie trendów w czasie

Monitorowanie zmian SOV w czasie pozwala dostrzec trendy i dynamikę konkurencji, których nie pokażą pojedyncze pomiary — to kluczowe dla podejmowania strategicznych decyzji. Mierząc SOV miesiąc po miesiącu lub kwartalnie, widać, czy marka zyskuje, czy traci do konkurencji — wzrost o 2-3 punkty procentowe kwartalnie to dowód skutecznej optymalizacji, a spadek o podobną wartość sygnalizuje presję konkurencyjną lub problemy z komunikacją. W danych AI SOV często widać sezonowe wzorce — niektóre kategorie mają przewidywalne fluktuacje związane z cyklem zakupów, nowymi produktami czy wydarzeniami branżowymi; rozpoznanie tych trendów pozwala odróżnić normalne wahania od realnych zmian konkurencyjnych. Dodatkowo, śledząc trendy, możesz ocenić skuteczność działań — uruchomienie nowej serii treści, publikacja badań czy aktualizacja produktu powinny przełożyć się na wzrost SOV w ciągu 4-8 tygodni, gdy AI uwzględni nowe informacje. Firmy monitorujące SOV przez 12+ miesięcy budują zdolność przewidywania, wiedząc, które ruchy konkurencji poprzedzają zwykle zmiany udziału w rynku i jakie treści najmocniej zwiększają widoczność w AI.

Wyznaczanie celów SOV i KPI

Ustalanie realnych celów SOV wymaga znajomości pozycji rynkowej, intensywności konkurencji i dostępnych zasobów. Dla liderów w ugruntowanych kategoriach realnym celem jest utrzymanie 25-35% SOV, pretendenci celują w 15-25%, a marki dopiero budujące rozpoznawalność — 8-15%. Ramy wyznaczania celów powinny obejmować:

• Cele dla konkretnych platform: Ustal osobne wskaźniki SOV dla ChatGPT, Perplexity i Google AI Overviews, biorąc pod uwagę specyfikę każdej z nich i Twoją pozycję konkurencyjną
• Cele dla kategorii promptów: Podziel cele SOV na typy promptów (np. 20% SOV w promptach odkrywczych, 12% w porównawczych, 18% w przypadkach użycia)
• Benchmarking konkurencyjny: Wyznaczaj cele względem konkretnych konkurentów, a nie tylko procentów ogólnych — dąż do zmniejszania dystansu do liderów lub utrzymywania przewagi nad pretendentami
• Alokacja zasobów: Wykorzystuj dane SOV do planowania inwestycji w treści — kieruj zasoby tam, gdzie SOV wypada słabiej niż u konkurencji

Większość firm uznaje, że wzrost SOV o 2-4 punkty procentowe rocznie to ambitny, ale osiągalny cel przy zaangażowanych działaniach optymalizacyjnych, podczas gdy wzrosty powyżej 5 punktów zwykle wymagają większych inwestycji w treści, produkt lub zmiany rynkowe. Kwartalne przeglądy wyników SOV względem celów umożliwiają bieżącą korektę działań i zapewniają, że strategia widoczności AI pozostaje w zgodzie z celami biznesowymi.