Czy naprawdę możesz wpływać na to, czego AI uczy się o Twojej marce podczas treningu? Czy to w ogóle możliwe?

Dobre pytania. Oto perspektywa „od kuchni”.

Jak naprawdę wygląda trening AI:

1. Zbieranie danych: Firmy AI skanują miliardy stron internetowych
2. Filtrowanie danych: Odsiewają pod kątem jakości, usuwają spam/duplikaty
3. Trening: Modele uczą się wzorców z przefiltrowanych danych
4. Efekt: AI „wie” to, co napotkała wielokrotnie w różnych źródłach

Czy Twoje treści trafiają do treningu?

Jeśli Twoja strona:

• Jest publicznie dostępna
• Ma rozsądny autorytet domeny
• Nie jest zablokowana w robots.txt
• Zawiera unikalne, jakościowe treści

To prawdopodobnie jest w zbiorach treningowych.

Czy Twój sygnał jest wystarczająco silny?

Klucz: AI uczy się przez powtarzalność i potwierdzenie.

Marka wspomniana raz na jednej stronie = słaby sygnał Marka wspomniana konsekwentnie w 100+ źródłach z tym samym przekazem = silny sygnał

Jak wpływać na trening:

Strategia: spójny przekaz w wielu autorytatywnych źródłach.

Praktyczne podejście do wpływania na trening:

Kluczowa zasada: Spójny przekaz w autorytatywnych źródłach.

Co to znaczy:

1. Zdefiniuj kluczowe fakty o marce

   • Czym się zajmujesz (konkretnie)
   • Komu służysz
   • Kluczowe wyróżniki
   • Najważniejsze osiągnięcia

2. Powtarzaj je konsekwentnie

   • Na stronie internetowej
   • W komunikatach prasowych
   • W artykułach gościnnych
   • W wywiadach i podcastach
   • W Wikipedii (jeśli marka jest notowalna)

3. Zadbaj, by inni je powtarzali

   • Relacje prasowe
   • Wzmianki branżowe
   • Referencje partnerów
   • Portale z recenzjami

Przykład:

Chcesz, by AI wiedziała, że jesteś „wiodącą platformą X”?:

• Napisz to na stronie „O nas”
• Powiedz to w komunikatach prasowych
• Niech napiszą to media
• Niech branżowe strony o tym wspomną
• Umieść to w Wikipedii (jeśli można zweryfikować)

Gdy AI widzi tę samą charakterystykę w 50+ źródłach, nabiera pewności co do tego opisu.

To pomocne. Czyli wpływ na trening to:

1. Spójny przekaz
2. W wielu autorytatywnych źródłach
3. W czasie

Pytanie: Skąd mam wiedzieć, że AI „nauczyła się” tego, co chcę, żeby wiedziała o naszej marce?

Jak testować, co AI „wie” o Twojej marce:

Zapytania testowe (spróbuj bez włączonego wyszukiwania):

1. “Czym jest [Nazwa Firmy]?”
2. “Opowiedz mi o [Nazwa Firmy]”
3. “Czym zajmuje się [Nazwa Firmy]?”
4. “Kto założył [Nazwa Firmy]?”
5. “Jakie są główne produkty [Nazwa Firmy]?”
6. “Czym [Nazwa Firmy] różni się od konkurencji?”

Na co zwracać uwagę:

• Dokładność: Czy informacja jest poprawna?
• Kompletność: Czy zna kluczowe fakty?
• Aktualność: Czy dane są bieżące czy przestarzałe?
• Pozycjonowanie: Jak opisuje Twoją firmę?
• Pewność: Czy odpowiada zdecydowanie czy asekuracyjnie („wydaje mi się”)?

Dokumentuj i śledź:

Powtarzaj testy co kwartał. Notuj odpowiedzi. Obserwuj:

• Zmiany po większych kampaniach/PR
• Poprawę dokładności lub kompletności
• Zmiany w sposobie pozycjonowania

Niepokojące sygnały:

• Przestarzałe informacje
• Nieprawidłowe fakty
• Pozycjonowanie na korzyść konkurencji
• „Nie mam zbyt wielu informacji o…”

Wikipedia zasługuje na szczególną uwagę, jeśli chodzi o wpływ na trening.

Dlaczego Wikipedia jest ważna:

• AI mocno opiera się na Wikipedii w treningu
• Jest traktowana jako autorytet
• Wpływa na sposób opisywania marek przez AI
• Zwłaszcza ChatGPT korzysta z Wikipedii

Jeśli masz stronę w Wikipedii:

• Dbaj o jej aktualność i poprawność
• Upewnij się, że kluczowe fakty są prawdziwe
• Dodaj źródła dla ważnych osiągnięć
• Przestrzegaj zasad Wikipedii (bez autopromocji)

Jeśli nie masz strony w Wikipedii:

• Buduj rozpoznawalność dzięki publikacjom prasowym
• Zadbaj o wzmianki na istniejących stronach Wikipedii
• Oceń, czy spełniasz kryteria notowalności
• Nie twórz strony bez rzeczywistej notowalności (zostanie usunięta)

Efekt echa Wikipedii:

To, co jest w Wikipedii, często kształtuje sposób, w jaki AI opisuje marki wszędzie indziej. Warto w to zainwestować.

Rozumiem. Moje najbliższe zadania:

Definicja (w tym miesiącu):

1. Kluczowe informacje i przekaz marki
2. Jak chcemy, by AI nas opisywała
3. Obecne różnice między oczekiwaniem a rzeczywistością

Tworzenie spójnych treści (ciągłe):

1. Strona jasno przedstawia kluczowe fakty
2. Spójny przekaz we wszystkich PR
3. Artykuły gościnne z tym samym przekazem
4. Aktualizacja przestarzałych informacji

Wzmacnianie przez podmioty trzecie (ciągłe):

1. Relacje prasowe ze słusznym przekazem
2. Wzmianki w branżowych mediach
3. Obecność w Wikipedii (jeśli to zasadne)
4. Profile na portalach recenzenckich

Monitorowanie (kwartalnie):

1. Testowanie, co AI „wie” o nas
2. Dokumentowanie zmian
3. Korekta strategii na podstawie luk

Pytanie: Po jakim czasie te działania pojawią się w odpowiedziach AI?

Realistyczny czas wpływu na trening:

AI z wyszukiwaniem (Perplexity, ChatGPT z wyszukiwaniem):

• Nowe treści: dni do tygodni
• Zaktualizowane informacje: dni do tygodni
• Tu widać szybszy efekt

Wiedza z treningu:

• Główne modele AI są trenowane okresowo (miesiące między aktualizacjami)
• Twoje treści muszą znaleźć się w danych treningowych
• Potem model musi być przetrenowany
• Następnie wdrożony

Realistyczny harmonogram:

• Wyszukiwanie: 2-4 tygodnie
• Wiedza treningowa: 6-12+ miesięcy

Dobra wiadomość:

Większość interakcji użytkowników to dziś wyszukiwanie (AI z dostępem do sieci). Optymalizacja treści daje więc szybki efekt.

Wpływ na trening to gra długoterminowa — kształtuje podstawę, ale szybkie efekty daje wyszukiwanie.

Skup się teraz na optymalizacji pod wyszukiwanie. Wpływ na trening traktuj jako inwestycję, która procentuje z czasem.

Szeroka perspektywa:

Wpływ na trening = Budowanie marki Optymalizacja pod wyszukiwanie = Content marketing

Budujesz świadomość i wizerunek marki na poziomie AI.

To, co buduje silną markę wśród ludzi — spójny przekaz, autorytatywne publikacje, pozytywny wydźwięk — buduje też silny wizerunek w AI.

Jeśli już prowadzisz skuteczny marketing marki, robisz większość tego, co potrzebne dla wpływu na trening AI. Klucz to:

1. Spójność przekazu
2. Obecność w różnych źródłach
3. Dostępność dla crawlerów AI
4. Wystarczająca powtarzalność, by się „nauczyło”

To nie jest osobna dziedzina. To rozszerzenie strategii marki o AI jako odbiorcę.