Jak sledzisz i analizujesz metryki widocznosci AI? Nasz proces raportowania w koncu zadzialal

To naprawde rezonuje. Przeszlismy przez ta sama podroz.

Co sledzimy co tydzien:

• Ogolny trend wyniku widocznosci
• Udzial glosu vs top 3 konkurentow
• Nowe prompty, gdzie zostalismy wspomniani (lub nie)
• Sentyment cytowan (czy AI opisuje nas pozytywnie?)

Struktura miesiecznego raportu dla interesariuszy:

1. Podsumowanie wykonawcze (jeden akapit, widocznosc w gore lub w dol)
2. Wykres trendu pokazujacy 30-dniowa progresje
3. Podzial na platformy (wykres kolowy ChatGPT vs Perplexity vs inne)
4. Tabela porownania konkurentow
5. Najwieksze sukcesy (najlepsze cytowania) i najwieksze mozliwosci (gdzie konkurenci nas pokonuja)

Mapa cieplna kalendarza, ktora wspomnialesz, jest kluczowa. Uzywamy Am I Cited do tego - ich pulpit sprawia, ze jest to naprawde wizualne. Wczesniej probowalismy tworzyc wlasne wykresy w Google Sheets i bylo to bolesne.

Pro tip: Eksportuj swoje dane co tydzien, nawet jesli ich nie analizujesz. Posiadanie historycznych danych pozwala dostrzec trendy, ktore inaczej bys przeoczyl.

Z perspektywy zarzadu - oto co naprawde chce widziec w raportach widocznosci AI:

Co ma dla mnie znaczenie:

• Czy idziemy w gore czy w dol? (prosty wykres liniowy)
• Jak wypadamy w porownaniu z konkurentami? (% udzialu glosu)
• Jaki jest zwrot z inwestycji? (korelacja z innymi metrykami jak ruch na stronie lub prosby o demo)

Czego nie potrzebuje:

• Kazdej pojedynczej odpowiedzi na prompt
• Technicznych szczegolow o tym, jak dziala sledzenie
• Tygodniowych wahanwithout kontekstu

Najwiekszym przeloem dla naszego zespolu bylo polaczenie widocznosci AI z wynikami biznesowymi. Zauwazelismy, ze kiedy nasza widocznosc AI rosla, ruch z wyszukiwan markowych wzrastal okolo 2 tygodni pozniej. Ta korelacja sprawila, ze zarzad zaczal powaznie traktowac widocznosc AI.

Teraz mamy dedykowany budzet na optymalizacje AI, poniewaz mozemy pokazac wplyw downstream.

Zarzadzamy raportowaniem widocznosci AI dla klientow z roznych branz. Oto czego nauczylismy sie o tym, co dziala:

Wedlug branzy:

• B2B SaaS: Skup sie na udziale glosu konkurentow. Decydenci uzywaja AI do badania dostawcow.
• E-commerce: Sledz widocznosc kategorii produktow. Prompty “Najlepsze X dla Y” sa najwazniejsze.
• Uslugi: Monitoruj prompty zwiazane z reputacja. Zapytania typu “Opinie o X” i “Czy X jest dobre”.

Czestotliwosc raportowania, ktora dziala:

• Alerty w czasie rzeczywistym dla znaczacych zmian (spadki powyzej 20%)
• Cotygodniowy przeglad pulpitu (wewnetrzny)
• Miesieczne szczegolowe raporty (skierowane do klienta)
• Kwartalnie przeglady strategiczne (z rekomendacjami)

Pytanie o szczegolowoscjest trudne. Zbyt szczegolowo i toniesz w danych. Niewystarczajaco szczegolowo i tracisz spostrzezenia. Uznalismy, ze klastrowanie promptow pomaga - grupuj podobne prompty razem i raportuj na klastrach zamiast na pojedynczych promptach.

Inne podejscie tutaj - uzywam analiz widocznosci AI do decyzji produktowych, nie tylko marketingowych.

Jak uzywam danych:

• Jakie funkcje sa wymieniane, gdy AI nas rekomenduje? (mowi mi, co rezonuje)
• Jakie funkcje konkurentow sa wymieniane, ktorych my nie mamy? (wklad do mapy drogowej produktu)
• Jakiego jezyka uzywa AI do opisywania naszego produktu? (walidacja komunikatow)

Analiza oparta na tagach, ktora wspomnialesz, jest do tego idealna. Tagujemy prompty wedlug obszaru funkcji i mozemy zobaczyc, ktore mozliwosci produktu maja silna widocznosc AI.

Niedawno odkrylem, ze AI ledwo wspomina nasza nowa funkcje zasilana AI, mimo ze jest naszym najwiekszym wyroznikiem. Okazalo sie, ze nasza dokumentacja byla zbyt techniczna. Przepisalismy ja w prostszych slowach i widocznosc poprawila sie w ciagu miesiaca.

Przechodzac z tradycyjnej analizy SEO, metryki widocznosci AI wydawaly sie obce na poczatku. Oto moj model mentalny do ich mapowania:

Tradycyjne SEO -> Odpowiednik widocznosci AI:

• Wyswietlenia w wyszukiwarce -> Pokrycie promptow (ile istotnych promptow Cie wspomina)
• Pozycja w rankingu -> Pozycja cytowania (czy jestes wymieniany jako pierwszy, ostatni, czy wcale)
• Wspolczynnik klikalnosci -> Jakosc cytowania (czy jestes rekomendowanym rozwiazaniem czy tylko wspomnianym)
• Pozycje slow kluczowych -> Wydajnosc promptow (jak wypadasz na konkretnych zapytaniach)

Kiedy dokonalem tych polaczen, analizy zaczely miec wiecej sensu.

Jedna rzecz, ktora jest inna: Analizy AI potrzebuja wiecej kontekstu historycznego. W SEO mozesz zobaczyc natychmiastowe zmiany rankingu. W AI widocznosc zmienia sie stopniowo i potrzebujesz tygodni danych, aby zobaczyc znaczace trendy. Dzienne wahania to szum.

Pozwolcie, ze dodam troche rygoru analitycznego.

Metryki, ktore naprawde maja znaczenie (i dlaczego):

1. Nachylenie trendu widocznosci - Nie tylko “w gore lub w dol”, ale tempo zmian. Splaszczajacy sie trend wzrostowy to wczesny znak ostrzegawczy.

2. Entropia dystrybucji platform - Wyszukany sposob na powiedzenie “czy jestes skoncentrowany na jednej platformie czy rozlozony na wielu?” Nizsza entropia (skoncentrowana) jest bardziej ryzykowna.

3. Trend luki konkurencyjnej - Roznica miedzy Toba a topowym konkurentem w czasie. Zmniejszajaca sie luka = wygrywasz. Powieksza jaca sie luka = przegrywasz.

4. Wariancja wydajnosci klastrow promptow - Czy wszystkie Twoje obszary tematyczne dzialaja podobnie, czy masz mocne i slabe punkty?

Wizualizacja, ktora wszystko dla nas zmienila: Mapowanie podobienstwa promptow. Widzenie, jak prompty odnosza sie do siebie wizualnie, pomoglo nam zidentyfikowac luki w pokryciu, ktorych nigdy nie zauwazylimy w tabelach.

Am I Cited ma to wbudowane - nazywaja to klastrowaniem promptow. Mozesz dosloownnie zobaczyc klastry promptow i ktore maja dobra widocznosc vs zla. Zmienilo to sposob, w jaki priorytetyzujemy prace optymalizacyjna.

Praktyczne pytanie o workflow: jak wszyscy obslugujecie generowanie raportow?

Spedzalismy 2-3 godziny tygodniowo na recznym kompilowaniu raportow. Zrzuty ekranu z pulpitow, kopiowanie danych do slajdow itp.

Co nas uratowalo:

• Eksport do CSV do analizy danych
• Automatyczne cotygodniowe podsumowania e-mail (wiekszosc narzedzi to ma)
• Szablon prezentacji slajdow, ktory aktualizujemy zamiast budowac od nowa

Chcialbym wiedziec, czy ktos ma bardziej zautomatyzowane podejscie. Reczna praca jest meczaca.

Ten watek przekroczyl oczekiwania. Kluczowe wnioski, ktore wdrazam:

Ulepszenia analityki:

• Skonfiguruj sledzenie specyficzne dla platformy (nie moge uwierzyc, ze grupowalem wszystko razem)
• Utworz klastry promptow wedlug linii produktow
• Sledz trend luki konkurencyjnej, nie tylko porownanie punktowe

Zmiany w raportowaniu:

• Uproszczone podsumowanie wykonawcze (jeden akapit, kierunek trendu)
• Dodano korelacje z ruchem wyszukiwan markowych
• Cotygodniowy nawyk eksportu dla danych historycznych

Optymalizacja narzedzi:

• Faktycznie uzywam funkcji mapy cieplnej kalendarza, ktora ignorowalem
• Konfigurujewarty w czasie rzeczywistym dla duzych zmian
• Eksploruje wizualizacje klastrowania promptow

Spostrzezenie o tym, ze widocznosc AI koreluje z wyszukiwaniami markowymi 2 tygodnie pozniej, to cos, co zamierzam zweryfikowac z naszymi wlasnymi danymi. Jesli to prawda, to jest historia ROI, ktorej potrzebuje.

Dziekuje wszystkim - wroce za miesiac z wynikami tych zmian.