Czy ktokolwiek naprawdę rozumie, jak działają wzmianki o marce w wyszukiwarkach AI? Skrajnie różne wyniki na różnych platformach

Takie rozbieżności są w rzeczywistości do przewidzenia. Już tłumaczę dlaczego:

Każda platforma ma fundamentalnie różne źródła danych:

• ChatGPT: Mocno opiera się na danych treningowych (do określonej daty) plus opcjonalne przeglądanie sieci. Silna preferencja dla ugruntowanych marek z długą obecnością w internecie.

• Perplexity: Skupia się na wyszukiwaniu w czasie rzeczywistym. Cytuje to, co TERAZ jest wysoko w rankingu i spełnia ich kryteria jakości. Bardziej zmienne, ale bardziej aktualne.

• Google AI Overviews: Łączy autorytet indeksu wyszukiwarki z syntezą AI. Silnie premiuje istniejące sygnały zaufania Google.

Wniosek:

Potrzebujesz różnych strategii na różne platformy:

• ChatGPT: Najbardziej liczy się autorytet historyczny (obecność w Wikipedii, długotrwałe publikacje w mediach)
• Perplexity: Liczy się aktualna wydajność treści i świeże wzmianki
• Google AI: Tradycyjne sygnały SEO wciąż mocno wpływają na widoczność w AI

Moja rekomendacja:

Przestań myśleć o “widoczności w AI” jako o jednym zjawisku. To de facto 3-4 osobne pola walki z własnymi regułami.

Przerabialiśmy taką analizę 6 miesięcy temu. Oto czego się nauczyliśmy:

Nie każda wzmianka o marce jest równa. Kontekst ma ogromne znaczenie.

Byliśmy podekscytowani, gdy ChatGPT zaczął o nas wspominać. Potem sprawdziliśmy, JAK nas wspominał:

• “X to alternatywa dla [konkurenta]” – Słabo
• “Niektórzy użytkownicy narzekają na ceny X” – Fatalnie
• “X jest znany z łatwości obsługi” – Dobrze!
• “Eksperci polecają X do [zastosowania]” – Świetnie!

Zmiana jaką wprowadziliśmy:

Przestaliśmy śledzić samą częstotliwość wzmianek. Zaczęliśmy monitorować:

1. Sentyment wzmianki (pozytywny, neutralny, negatywny)
2. Pozycja wzmianki (pierwsza rekomendacja vs wzmianka marginalna)
3. Kontekst wzmianki (jakie zapytanie ją wywołuje)

To dało nam realnie użyteczne informacje zamiast pustych wskaźników.

Ta często cytowana statystyka 58% — że konsumenci zastąpili tradycyjne wyszukiwanie AI przy wyborze produktów — powinna przerazić każdego menedżera marki.

Straszna matematyka:

Jeśli 58% potencjalnych klientów korzysta z AI do odkrywania rozwiązań, a jesteś niewidoczny lub wspominany negatywnie w tych odpowiedziach, tracisz ponad połowę swojego lejka zanim użytkownik wejdzie na Twoją stronę.

Co z tym robimy:

1. Cotygodniowe audyty platform AI (jakie zapytania nas wspominają, jak, gdzie)
2. Treści projektowane pod cytowanie przez AI (jasne odpowiedzi, strukturalne dane, autorytatywne źródła)
3. Aktywny PR na platformach, z których AI czerpie (Reddit, Quora, serwisy z recenzjami)
4. Monitoring widoczności konkurencji w AI, by znaleźć luki

To w zasadzie nowa dyscyplina, którą nazywamy “zarządzaniem marką w AI”.

Dorzucam trochę danych do tej dyskusji:

Wyniki badań nad wzmiankami o marce w AI:

• Google AI Overviews generuje średnio 6,02 wzmianki o marce na zapytanie
• ChatGPT średnio 2,37 wzmianki na zapytanie
• Wzmianki o marce różnią się między platformami w 61,9% przypadków

Co to oznacza: Na to samo zapytanie różne AI podadzą zupełnie inne marki.

Wniosek strategiczny:

Jeśli optymalizujesz działania tylko pod jedną platformę, możesz być niewidoczny dla użytkowników pozostałych, mimo że zadają identyczne pytania.

Dlatego polecam narzędzia śledzące wszystkie platformy jednocześnie. Potrzebujesz pełnego obrazu, nie tylko wycinka.

Praktyczne pytanie: Jak faktycznie śledzicie wzmianki o marce w AI na dużą skalę?

Ręczne testy są ok do kontroli wyrywkowej, ale nie zadam ChatGPT 500 pytań tygodniowo, by zrozumieć naszą widoczność.

Jakich narzędzi/metod używacie?

Chcę podkreślić coś, co często jest pomijane:

Wzmianki bez linków są ważniejsze niż kiedykolwiek dla AI.

W klasycznym SEO obsesyjnie liczyliśmy linki. W widoczności w AI liczy się kontekst rozmów o Twojej marce — nawet bez odnośnika.

AI uczy się o marce z:

• Dyskusji na Reddit (ogromny wpływ na Perplexity)
• Komentarzy na stronach z recenzjami
• Wypowiedzi na forach
• Artykułów prasowych (nawet bez linków do strony)
• Wikipedii (ogromny wpływ na ChatGPT)

Wniosek:

Strategia “earned media” powinna wyjść poza prasę i obejmować obecność w społecznościach, generowanie recenzji i każdą platformę, z której AI uczy się o markach.

Wzmianki o marce to waluta w gospodarce AI. Linki to tylko jeden z jej rodzajów.

Ta dyskusja dała mi zupełnie nową ramę myślenia o tym temacie. Podsumowuję najważniejsze wnioski:

Kluczowe spostrzeżenia:

1. Różnice między platformami są normą – Każda AI ma własne źródła danych i preferencje
2. Kontekst > częstotliwość – JAK jesteś wspominany liczy się bardziej niż CZY jesteś wspominany
3. Wzmianki bez linków mają znaczenie – AI uczy się z dyskusji, nie tylko z linków
4. Ręczne testowanie nie skaluje się – Potrzebne są narzędzia do systematycznego śledzenia
5. To kilka pól walki jednocześnie – Każda platforma wymaga własnej strategii

Moje działania:

1. Wdrożyć monitoring wieloplatformowy (rozważam Am I Cited)
2. Audytować nie tylko CZY jesteśmy wspominani, ale JAK na każdej platformie
3. Budować strategię dla każdej platformy zgodnie z jej specyfiką
4. Skupić się na obecności społecznościowej i earned media poza klasycznym PR
5. Śledzić widoczność AI konkurencji, by znać swoją pozycję

Dzięki wszystkim za wiedzę. To zdecydowanie obszar, w którym musimy szybko się rozwijać.