Jak badać, o co ludzie pytają AI? Tradycyjny research słów kluczowych nie ma tu zastosowania

Masz rację, że tradycyjny research słów kluczowych bezpośrednio tu nie działa. Oto nowy schemat badawczy:

1. Zacznij od języka klientów

Na początku zapomnij o narzędziach. Przejdź do:

• Rozmów z supportu
• Transkrypcji rozmów sprzedażowych
• Nagrań wywiadów z klientami
• Rozmów onboardingowych

Słuchaj, jak klienci opisują swoje problemy własnymi słowami. Takie prompty wpiszą do AI.

2. Źródła eksploracji pytań

3. Bezpośrednie testowanie w AI

Sporządź listę 50 promptów, które TWOIM ZDANIEM zadają użytkownicy. Przetestuj je w ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini. Zanotuj: Kto się pojawia? Kto jest cytowany? Czego brakuje?

4. Narzędzia monitorujące

Am I Cited i podobne narzędzia śledzą Twoją widoczność na platformach AI. Pokazują, przy których zapytaniach pojawia się Twoja marka i gdzie są luki.

To nie research słów kluczowych, tylko zapytań. Inny sposób myślenia.

Reddit to najlepsze darmowe narzędzie do researchu zapytań do AI.

Czemu Reddit działa:

• Ludzie pytają tam tak, jak pytaliby AI
• Zawierają szczegółowy kontekst
• Prawdziwe problemy, nie marketingowa nowomowa
• AI często cytuje Reddita

Jak wydobywać zapytania z Reddita:

1. Znajdź subreddity z Twojej branży
2. Szukaj wątków z rekomendacjami
3. Wypatruj wzorców w formułowaniu pytań
4. Zwróć uwagę na kontekst, jaki podają ludzie

Przykładowe frazy do wyszukiwania:

• “czego używacie do [kategorii]”
• “poleć [kategoria]”
• “alternatywa dla [konkurenta]”
• “najlepszy [kategoria] do [zastosowania]”
• “jak zrobić [zadanie, które rozwiązujesz]”

Co wyciągać:

• Dokładne sformułowanie pytania
• Kontekst, który podają
• Pytania uzupełniające
• Jakie odpowiedzi są plusowane

W jedno popołudnie znaleźliśmy ponad 80 unikalnych wzorców zapytań z Reddita. Stały się naszymi celami do optymalizacji pod AI.

Z perspektywy sprzedaży: Twój zespół sprzedaży to kopalnia wiedzy o zapytaniach.

O co pytają nas potencjalni klienci:

• “Jak to się porównuje z [konkurentem]?”
• “Jaki jest typowy czas wdrożenia?”
• “Czy to integruje się z [konkretnym narzędziem]?”
• “Jakiej wielkości firmy tego używają?”
• “Ile kosztuje dla [konkretnego przypadku]?”

To są dokładnie te prompty, które wpiszą do AI.

Zaczęliśmy to systematyzować:

1. Po każdym callu handlowiec zapisuje 3 najważniejsze pytania
2. Cotygodniowy przegląd wzorców
3. Miesięczne zestawienie najczęstszych pytań
4. Przekazanie do zespołu contentowego do optymalizacji

Wniosek: 70% zapytań istotnych dla AI nigdy nie pojawia się w narzędziach słów kluczowych. To konkretne, kontekstowe, przypadkowe pytania, które wychodzą tylko w prawdziwych rozmowach.

Twój zespół sprzedaży rozmawia z klientami codziennie. Znają pytania. Zapytaj ich.

Systematyczny proces testowania promptów:

Krok 1: Stwórz początkową listę promptów Ze wszystkich źródeł (język klienta, Reddit, sprzedaż itd.) zbierz 50-100 promptów.

Krok 2: Skategoryzuj prompty

• Świadomość: “Czym jest [kategoria]?”
• Rozważanie: “Najlepszy [kategoria] do [zastosowania]”
• Decyzja: “[Produkt] vs [konkurent]”
• Techniczne: “Jak zrobić [konkretne zadanie z produktem]”

Krok 3: Testuj na różnych platformach Dla każdego promptu testuj na:

• ChatGPT
• Perplexity
• Claude
• Google AI Overview

Krok 4: Dokumentuj wyniki

Krok 5: Szukaj wzorców

• Gdzie jesteśmy silni?
• Gdzie mamy luki?
• Jakie treści je wypełnią?

Krok 6: Priorytetyzuj Skup się na promptach o wysokiej intencji, gdzie nie pojawiasz się, a powinieneś.

W ten sposób masz praktyczną listę zapytań, nie tylko słowa kluczowe z wolumenem.

Narzędzia dedykowane do badania zapytań AI:

Śledzenie widoczności:

• Am I Cited – śledzi wzmianki o marce na platformach AI
• SE Ranking AI Toolkit – monitoring widoczności w AI
• Profound – śledzenie udziału głosu w AI

Badanie pytań:

• AnswerThePublic – wizualizacja pytań
• AlsoAsked – powiązania pytań
• Semrush filtr “Questions” – pytania jako słowa kluczowe

Eksploracja rozmów:

• Gong/Chorus – analiza rozmów sprzedażowych
• Intercom/Zendesk – analiza zgłoszeń supportu
• Brand24 – monitoring wzmianek w social media

Luka: Nie ma narzędzia, które podaje “wolumen wyszukiwań AI” jak Ahrefs podaje wolumen słów kluczowych. Takie dane po prostu nie są publiczne.

Nasze obejście:

1. Tradycyjne narzędzia do eksploracji pytań
2. Narzędzia do widoczności AI do śledzenia obecności
3. Ręczne testy do analizy luk
4. Łączenie w priorytetyzowaną listę promptów

To więcej pracy niż tradycyjny research, ale konieczne dla optymalizacji pod AI.

Jak kategoryzujemy i priorytetyzujemy prompty:

Kategoria 1: Zapytania o markę

• “[Twoja marka] opinie”
• “Czy [Twoja marka] jest dobra?”
• “Cennik [Twojej marki]” Priorytet: Bezwarunkowa optymalizacja. Musisz być właścicielem swojej marki w AI.

Kategoria 2: Zapytania porównawcze

• “[Twoja marka] vs [konkurent]”
• “Alternatywy dla [konkurenta]”
• “Najlepsze narzędzia [kategoria]” Priorytet: Wysoka wartość, wysoka intencja.

Kategoria 3: Zapytania problemowe

• “Jak [rozwiązać problem, którym się zajmujesz]?”
• “Najlepszy sposób na [zadanie]”
• “Jakie narzędzia pomagają z [wyzwaniem]?” Priorytet: Etap świadomości, szerszy zasięg.

Kategoria 4: Zapytania branżowe

• “Co to jest [pojęcie z Twojej branży]?”
• “Najlepsze praktyki [branża]”
• “Trendy [branża] 2026” Priorytet: Szansa na pozycję lidera opinii.

Celujemy w obecność przy 80% zapytań o markę, 50% porównawczych, 30% problemowych, 20% branżowych.

Różne kategorie potrzebują różnych typów treści.

Research zapytań to proces iteracyjny, nie jednorazowy.

Miesięczny rytm badań:

Tydzień 1: Nowe odkrycia

• Analiza nowych zgłoszeń do supportu
• Najnowsze pytania z rozmów sprzedażowych
• Monitoring Reddita/forów
• Dodanie nowych promptów do śledzenia

Tydzień 2: Przegląd wyników

• Przy jakich promptach już jesteśmy?
• Przy jakich wciąż nie?
• Nowi konkurenci się pojawiają?
• Które treści są cytowane?

Tydzień 3: Priorytetyzacja luk

• Najbardziej wartościowe brakujące prompty
• Jakie treści je wypełnią?
• Co wymaga optymalizacji?

Tydzień 4: Plan działania

• Zlecenia treści na następny miesiąc
• Priorytety optymalizacyjne
• Nowe prompty do śledzenia

Wyszukiwania AI stale się zmieniają. Research zapytań to nie projekt – to proces.

Odwrotna analiza widoczności konkurencji w AI:

1. Zidentyfikuj mocne strony konkurencji Testuj prompty na różnych platformach:

• Gdzie pojawiają się konkurenci, a Ty nie?
• Jakie ich treści są cytowane?
• Jakie sformułowania wywołują ich wzmianki?

2. Analizuj cytowane treści Kiedy konkurent się pojawia:

• Jaka strona jest cytowana?
• Co ją czyni cytowalną?
• Jak jest zbudowana?

3. Znajdź ich luki Gdzie ONI się nie pojawiają?

• Czy możesz tam wejść?
• Jakie treści zdobędą ten prompt?

Przykładowe odkrycie: Konkurent pojawia się przy “najlepszy [kategoria] dla dużych firm”, ale nie przy “najlepszy [kategoria] dla startupów”.

Stworzyliśmy treści pod startupy. Teraz dominujemy zapytania związane ze startupami, oni z enterprise.

Zrozumienie pokrycia zapytań przez konkurencję daje okazje.

To zupełnie zmienia moje podejście do researchu. Nowy plan działania:

Źródła danych (zamiast narzędzi słów kluczowych):

1. Rozmowy z supportu
2. Transkrypcje sprzedażowe
3. Dyskusje na Reddit/forach
4. AnswerThePublic/AlsoAsked
5. Bezpośrednie testy na platformach AI

Proces badań:

1. Wydobycie naturalnych pytań z tych źródeł
2. Kategoryzacja wg intencji (marka, porównania, problem, branża)
3. Testy na platformach AI
4. Dokumentacja widoczności i luk
5. Priorytetyzacja wg wartości biznesowej
6. Tworzenie treści pod luki
7. Comiesięczna iteracja i śledzenie

Narzędzia:

• Am I Cited do monitorowania widoczności
• Tradycyjne narzędzia do odkrywania pytań
• CRM/support do języka klientów

Kluczowa zmiana myślenia: Nie “jakie słowa kluczowe mają wolumen”, tylko “jakie pytania zadają ludzie i jak możemy być na nie odpowiedzią”.

Dziękuję wszystkim – to jest nowy plan działania, którego potrzebowałem.