Jak faktycznie porównujecie widoczność AI na tle konkurencji? Nasze obecne podejście wydaje się amatorskie

Podzielę się ramą, której używam z klientami:

5 kluczowych metryk do benchmarkingu konkurencji w AI:

Jak to liczyć:

• CFR = (Twoje wzmianki / Liczba przetestowanych istotnych zapytań) x 100
• RPI = Wynik ważony (pierwsza wzmianka=10, druga=7, trzecia=4 itd.)
• CSOV = Twoje wzmianki / (Twoje + wszystkie wzmianki konkurencji) x 100

Jak wygląda „wygrana”:

Liderzy rynkowi: 35-45% CSOV Silni konkurenci: 20-30% CSOV Marki wschodzące: 5-15% CSOV

Ręczne testowanie nie zapewni istotności statystycznej. Potrzebujesz automatycznego monitoringu setek zapytań.

Z perspektywy data science:

Twoi konkurenci AI mogą nie być tymi, o których myślisz.

Założyliśmy, że nasi konkurenci AI to ci sami, co tradycyjni. Myliśmy się.

Jak zidentyfikowaliśmy rzeczywistych konkurentów AI:

1. Przeprowadziliśmy 200 zapytań na różnych platformach AI
2. Zapisaliśmy każdą wymienioną markę
3. Stworzyliśmy macierz częstotliwości wzmianek
4. Przeanalizowaliśmy wzorce współwystępowania

Co odkryliśmy:

• 3 z 5 naszych głównych tradycyjnych konkurentów rzadko pojawiało się w AI
• 2 marki, o których nie myśleliśmy, pojawiały się często
• Jeden „martwy” konkurent nadal się pojawiał przez historyczną obecność w sieci

Wniosek:

Konkurenci AI to ci, których AI uznaje za istotnych dla zapytań Twoich klientów. To nie musi się pokrywać z tradycyjnym zestawem konkurencyjnym.

Zrób analizę. Pozwól danym określić konkurencję AI.

Częstotliwość ma znaczenie przy benchmarkingu.

Czego nauczyliśmy się na własnej skórze:

Robiliśmy benchmarki co miesiąc. Wydawało się, że jest okej. Potem konkurent opublikował dużą serię treści i do kolejnego sprawdzenia zdążył nas wyprzedzić.

Obecne podejście:

• Cotygodniowo: Śledzenie bazowego zestawu zapytań (automatycznie)
• Codziennie: Alerty o wzmiankach brandu przy istotnych zmianach
• Comiesięcznie: Szczegółowy raport konkurencyjny
• Kwartalnie: Przegląd strategii na podstawie trendów

Co powoduje natychmiastową analizę dogłębną:

• Udział konkurencji w głosie nagle rośnie o 10%+
• Nasz wskaźnik cytowań niespodziewanie spada
• Pojawia się nowy konkurent, którego nie śledziliśmy
• Duża premiera produktu (naszego lub konkurencji)

Widoczność AI zmienia się szybciej niż pozycje SEO. Miesiąc to za rzadko, by mieć wartościowy wywiad konkurencyjny.

Perspektywa dużej firmy i skalowania:

Wyzwanie: Śledzimy 50+ konkurentów w 8 liniach produktowych. Ręczny benchmarking jest niemożliwy.

Nasz stack:

1. Am I Cited do wieloplatformowego śledzenia widoczności AI
2. Własne dashboardy łączące dane CI z efektami biznesowymi
3. Automatyczne alerty na zmiany konkurencyjne
4. Kwartalne briefingi dla zarządu o krajobrazie konkurencji AI

Co raportujemy zarządowi:

• Udział w głosie AI wg kategorii produktu
• Trendy pozycji konkurencyjnej (poprawa/spadek)
• Ocena zagrożeń (którzy konkurenci najszybciej zyskują)
• Analiza luk (gdzie przegrywamy z konkurencją)
• Rekomendowane działania wraz z potrzebnymi zasobami

Kluczowy wniosek:

Widoczność AI to teraz część wywiadu konkurencyjnego, nie osobna dyscyplina. Trafia do tych samych raportów, co udział w rynku, analiza win/loss i dane o percepcji marki.

Startupowa perspektywa:

Nie stać nas jeszcze na zaawansowane narzędzia do monitoringu konkurencji. Oto nasze „garażowe” podejście:

Cotygodniowy ręczny proces (2h):

1. 30 kluczowych zapytań w ChatGPT i Perplexity
2. Notujemy: czy się pojawiliśmy? Na której pozycji? Kto jeszcze był?
3. Zapisujemy zmiany względem poprzedniego tygodnia
4. Aktualizujemy prosty arkusz

Comiesięczna analiza (2h):

1. Liczymy trendy udziału w głosie
2. Identyfikujemy wzorce (które typy zapytań wygrywamy/przegrywamy)
3. Notujemy treści konkurencji, które są cytowane
4. Priorytetyzujemy luki do uzupełnienia

Co śledzimy:

• Wskaźnik wygranych (% zapytań, gdzie jesteśmy pierwsi)
• Nakładanie konkurencyjne (kto pojawia się razem z nami)
• Luki (gdzie powinniśmy się pojawiać, a nas nie ma)
• Zagrożenia (gdzie konkurenci dominują)

Nie jest to zaawansowane, ale lepsze niż nic. Jak urośniemy, zainwestujemy w narzędzia.

Dla agencji obsługujących wielu klientów:

Rama benchmarkowa, którą stosujemy:

1. Bazowa branżowa: Co jest typowe w tej branży?
2. Benchmark lidera: Jak wygląda #1 gracz?
3. Bazowa klienta: Od czego klient startuje?
4. Cel benchmarku: Realistyczne cele na podstawie zasobów
5. Śledzenie postępów: Co miesiąc vs cele

Branżowe obserwacje:

• SaaS: Bardzo konkurencyjne, 20% CFR to dobry wynik dla mid-market
• Usługi lokalne: Mniej konkurencyjne, 40%+ osiągalne
• E-commerce: Dominują Amazon/giganci, potrzebne niszowe pozycjonowanie
• Usługi profesjonalne: Najważniejsze sygnały autorytetu

Co klienci naprawdę chcą wiedzieć:

1. Czy jesteśmy widoczni, gdy AI odpowiada na pytania klientów?
2. Jak wypadamy na tle konkretnych konkurentów?
3. Co trzeba zrobić, by poprawić wyniki?
4. Ile potrwa, zanim zobaczymy efekty?

Buduj benchmarki wokół tych pytań, nie wokół „metryk próżności”.

O wizualizacji:

Co działa przy komunikowaniu benchmarków konkurencyjnych AI:

1. Linie trendu – udział w głosie w czasie (Ty vs konkurenci)
2. Mapy cieplne – kategorie zapytań x wyniki (zielony/żółty/czerwony)
3. Wykresy radarowe/pająkowe – porównanie wielometryczne (CFR, pozycja, sentyment itp.)
4. Wodospady konkurencyjne – zmiany okres do okresu wg czynników

Co nie działa:

• Surowe tabele
• Zbyt dużo metryk naraz
• Brak kontekstu (co to znaczy „23% CFR”?)
• Brak porównania z konkurencją (pojedyncze liczby nie mówią nic)

Wskazówka do projektowania dashboardu:

Zacznij od odpowiedzi na pytanie „Wygrywamy czy przegrywamy w AI?”. Cała reszta to wsparcie tej odpowiedzi.

Ta dyskusja była niesamowicie pomocna. Oto moja synteza:

Rama, którą wdrażam:

1. Definiowanie zestawu konkurencji AI na podstawie danych, nie założeń
2. Kluczowe metryki: CFR, RPI, CSOV, sentyment, różnorodność źródeł
3. Stałe + dynamiczne zestawy zapytań dla konsekwentnego śledzenia
4. Cotygodniowa automatyzacja + comiesięczna analiza dogłębna
5. Wizualizacje dla zarządu powiązane z celami biznesowymi

Najbliższe kroki:

1. Przeprowadzić analizę 200 zapytań, by wyłonić rzeczywistych konkurentów AI
2. Ustawić automatyczny monitoring (rozważam Am I Cited)
3. Ustalić wartości bazowe dla wszystkich kluczowych metryk
4. Stworzyć szablon dashboardu do bieżącego śledzenia
5. Przedstawić zarządowi krajobraz konkurencyjny AI

Kluczowa zmiana myślenia:

Widoczność AI to wywiad konkurencyjny, nie osobna dziedzina. Powinna być omawiana razem z udziałem w rynku i percepcją marki.

Dzięki wszystkim za wkład. Ta społeczność jest niesamowita.