Czy ktoś przeprowadził audyt treści pod kątem AI? Czego się faktycznie dowiedziałeś?

Przeprowadziłem audyty treści pod kątem AI dla ponad 15 klientów. Oto, co one faktycznie obejmują:

Główne elementy:

1. Ocena prezentacji marki

• Zadawanie AI pytań o Twoją firmę
• Dokumentowanie odpowiedzi
• Identyfikacja nieścisłości lub nieaktualnych informacji
• Porównanie z tym, jak prezentuje się konkurencja

2. Audyt odkrywalności treści

• Które z Twoich treści pojawiają się w odpowiedziach AI?
• Jakie typy treści są najczęściej cytowane?
• Czego brakuje, a powinno się pojawiać?

3. Przegląd dokładności i aktualności

• Czy cytowane treści są aktualne?
• Czy stare artykuły trenują AI nieaktualnymi informacjami?
• Czy obecne treści odzwierciedlają aktualną pozycję firmy?

4. Sprawdzenie sygnałów autorytetu

• Czy widać kwalifikacje autora?
• Czy obecne jest przypisanie ekspertów?
• Czy są sygnały potwierdzenia od podmiotów trzecich?

5. Audyt optymalizacji strukturalnej

• Formatowanie sprzyjające ekstrakcji?
• Wdrożony schema markup?
• Czytelne, łatwe do zinterpretowania nagłówki?

Typowy wniosek:

Większość firm ma znaczącą ilość starych treści, które trenują AI nieaktualnymi lub błędnymi informacjami o marce.

Przeprowadziliśmy kompleksowy audyt AI 6 miesięcy temu. Oto czego się faktycznie dowiedzieliśmy:

Zaskakujące odkrycie #1:

Nasz wpis na blogu z 2019 roku był najczęściej cytowaną treścią w ChatGPT. Problem? Opisywał funkcję produktu, którą wycofaliśmy w 2021 roku. AI aktywnie wprowadzało w błąd potencjalnych klientów.

Zaskakujące odkrycie #2:

Nasza strona “O nas” miała słabe sygnały encji. Gdy ktoś pytał ChatGPT o naszą firmę, opis był nieprecyzyjny i częściowo błędny.

Zaskakujące odkrycie #3:

Konkurenci z nowszymi treściami byli cytowani tam, gdzie powinniśmy być my, mimo że mieliśmy większy autorytet w branży.

Co zrobiliśmy:

1. Zaktualizowaliśmy lub usunęliśmy 45 nieaktualnych artykułów
2. Przebudowaliśmy stronę “O nas” z wyraźnie zdefiniowanymi encjami
3. Stworzyliśmy nowe treści pod zapytania, na które dominowała konkurencja
4. Dodaliśmy schema markup na kluczowych stronach

Rezultaty po 6 miesiącach:

• 60% wzrost trafnych wzmianek o marce w AI
• 3 konkurentów już nas nie wyprzedza w AI
• Stare dezinformacje w dużej mierze usunięte

Perspektywa procesu audytu treści AI:

Jak strukturujemy audyt:

Tydzień 1: Odkrywanie

• Ustawienie narzędzi monitorujących AI
• Stworzenie listy kluczowych pytań (50-100 pytań)
• Przeprowadzenie testów bazowych na różnych platformach AI
• Dokumentowanie stanu wyjściowego

Tydzień 2: Inwentaryzacja treści

• Identyfikacja wszystkich treści cytowanych przez AI
• Oznaczenie nieaktualnych treści (>2 lata)
• Ocena dokładności cytowanych treści
• Sprawdzenie prezentacji marki

Tydzień 3: Analiza

• Porównanie z konkurencją
• Identyfikacja luk i szans
• Priorytetyzacja problemów według wpływu
• Opracowanie rekomendacji

Tydzień 4: Plan działania

• Treści do aktualizacji
• Treści do usunięcia/przekierowania
• Nowe treści do stworzenia
• Potrzebne poprawki techniczne

Nakład pracy:

Dla strony z 500+ podstronami: 40-60 godzin łącznie Dla mniejszej strony: 15-25 godzin

Warto? Zdecydowanie. Wnioski są praktyczne, a ryzyko zaniechania audytu jest realne.

Techniczna perspektywa SEO w audytach AI:

Elementy techniczne do oceny:

Schema markup:

• Artykuł schema z autorem, datami
• FAQPage schema dla treści Q&A
• Organization schema dla przejrzystości encji
• HowTo schema dla treści instruktażowych

Indeksowalność:

• Boty AI mają dostęp do wszystkich kluczowych treści
• robots.txt nie blokuje crawlerów AI
• Strony ładują się szybko
• Treści dostępne w HTML (nie tylko JavaScript)

Optymalizacja strukturalna:

• Jasna hierarchia nagłówków
• Krótkie akapity (40-60 słów)
• Wypunktowania i listy
• Tabele do porównań

Typowe odkrycia:

60-70% stron ma problemy ze schematem 40% ma treści niedostępne dla botów AI Większość treści nie jest zoptymalizowana pod ekstrakcję AI

Już sam audyt techniczny często ujawnia szybkie wygrane.

Wymiar konkurencyjny audytów AI:

Co analizować:

1. Share of voice: Jaki procent odpowiedzi AI w Twojej kategorii wspomina o Tobie vs. o konkurencji?
2. Pozycjonowanie: Jak jesteś przedstawiany w porównaniu z konkurencją?
3. Brakujące zapytania: Gdzie konkurenci się pojawiają, a Ty nie?
4. Sentencja: Czy wzmianki są pozytywne, neutralne czy negatywne?

Co odkryliśmy:

Nasz główny konkurent pojawiał się w 3 razy większej liczbie odpowiedzi AI dla naszej kluczowej kategorii produktowej. Analiza wykazała:

• Mieli świeższe treści na kluczowe tematy
• Ich treści były lepiej zoptymalizowane pod ekstrakcję AI
• Mieli mocniejsze sygnały encji

Działanie:

Stworzyliśmy dedykowane treści pod 20 najważniejszych zapytań, gdzie dominowała konkurencja. Po 6 miesiącach znacząco zmniejszyliśmy dystans.

Analiza konkurencyjna powinna być kluczowym elementem każdego audytu AI.

Naprawdę pomocne ramy działania. Oto nasz plan audytu:

Faza 1: Ocena stanu wyjściowego (tydzień 1)

• Ustawienie monitoringu Am I Cited
• Stworzenie 50 kluczowych pytań o naszą branżę/firmę
• Testy na ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Dokumentacja stanu obecnego

Faza 2: Inwentaryzacja treści (tydzień 2)

• Identyfikacja treści cytowanych
• Oznaczenie nieaktualnych/błędnych treści
• Ocena ryzyk związanych z treściami archiwalnymi
• Sprawdzenie prezentacji marki

Faza 3: Przegląd techniczny (tydzień 3)

• Audyt schema markup
• Sprawdzenie czy boty AI mogą indeksować treści
• Ocena struktury treści
• Ocena przyjazności dla ekstrakcji AI

Faza 4: Analiza konkurencyjna (tydzień 3)

• Ocena share of voice
• Analiza luk
• Porównanie pozycjonowania

Faza 5: Plan działania (tydzień 4)

• Priorytetowa lista aktualizacji
• Treści do usunięcia/przekierowania
• Nowe możliwości contentowe
• Poprawki techniczne

Oczekiwane efekty:

• Jasny obraz widoczności w AI
• Lista praktycznych usprawnień
• Dane o pozycjonowaniu względem konkurencji
• Punkt odniesienia do monitorowania postępów

Dzięki wszystkim za szczegółowe wskazówki.

Perspektywa ROI w audytach treści AI:

Koszt audytu:

• Wewnętrznie: 40-60 godzin pracy zespołu
• Zewnętrznie (konsultant): zwykle 5 000–15 000 $

Wartość ustaleń:

Nasze wyliczenia:

Odkryliśmy, że nieaktualne treści realnie szkodziły nam wśród klientów korzystających z AI do researchu. Zespół sprzedaży zgłaszał wiele przypadków dezorientacji przez przestarzałe informacje z AI.

Audyt zwrócił się w postaci uniknięcia problemów sprzedażowych w ciągu 2 miesięcy.

Pytanie nie brzmi, czy możesz sobie pozwolić na audyt AI. Tylko czy możesz sobie pozwolić, by go nie zrobić.

Perspektywa ciągłego audytu:

Audyt początkowy to dopiero początek.

Krajobraz AI zmienia się bardzo szybko. To, co dziś jest prawdą, za 3 miesiące może być już nieaktualne.

Zalecana częstotliwość:

• Kompleksowy audyt: co kwartał
• Monitoring: ciągły (automatyczny)
• Szybkie sprawdzenia: co tydzień (15 minut)

Co śledzić między audytami:

• Wzorce cytowania (Am I Cited)
• Ruchy konkurencji
• Zmiany w prezentacji marki
• Wyniki nowych treści

Ewolucja:

Pierwszy audyt daje punkt odniesienia. Kolejne pozwalają śledzić:

• Czy poprawki zadziałały?
• Co się zmieniło?
• Gdzie pojawiły się nowe szanse?
• Jakie nowe problemy się ujawniły?

Włącz audyt w regularne działania contentowe. To nie jest jednorazowy projekt.