Generatywna sztuczna inteligencja staje się nowym źródłem informacji o markach oraz źródłem ruchu na stronach internetowych. Kluczowe stało się więc uzyskanie odpowiedzi, czy marka pojawia się odpowiedziach udzielanych przez AI i w jakim kontekście. Na rynku pojawia się coraz więcej narzędzi umożliwiających mierzenie takich wyników – od weryfikacji popularności marki w odpowiedziach AI, po analizę pozycji w AIO. Są one jednak na dość wczesnym etapie rozwoju. W tym artykule dowiesz się, jak i dlaczego warto monitorować działania AI oraz jakie narzędzia mogą w tym pomóc.
Spis treści
Jakie dane związane z narzędziami AI można monitorować?
Praktycznie wszyscy marketerzy i właściciele firm chcieliby poznać statystyki dotyczące ruchu z narzędzi AI, ilości wystąpień, pozycji w odpowiedziach na pytania oraz w jakim kontekście pojawia się ich marka. Problem polega na tym, że nie da się (jeszcze) pozyskać tak szczegółowych informacji. Wynika to głównie z dynamicznego rozwoju różnych modeli językowych oraz nowego dla nas sposobu odwoływania się do innych stron internetowych i konkretnych marek. To nie znaczy jednak, że nie ma nic, czego możemy się dowiedzieć.
Wraz z rozwojem generatywnej sztucznej inteligencji pojawiają się systematycznie nowe narzędzia zbierające informacje o ruchu czy pozycjach na konkretne zapytania. Działają one inaczej niż te, które są zazwyczaj używane w ramach analiz SEO, co związane jest z charakterem LLMów. Obecnie możemy monitorować:
- ruch z narzędzi AI m. in. z GPT, Perplexity czy Copilota;
- pozycje i ich zmiany w wynikach AIO;
- czy marka pojawia się w odpowiedzi na pytania zadane LLM i na jakiej pozycji;
- z jakim prawdopodobieństwem tekst został wygenerowany przez AI;
- na jakich tekstach buzuje narzędzie udzielając odpowiedzi na pytania.
Jak widać, lista nie jest długa i nie odpowiada na pytania: jak często dana marka w ogóle pojawia się w AI i w jakich kontekstach. Tutaj nie dostaniemy listy zapytań z potencjałami, jak to ma miejsce w przypadku “klasycznych” wyszukiwarek np. Google czy Bing.
Przegląd narzędzi do monitorowania wyników AI
Narzędzia do monitorowania wyników AI powstają w odpowiedzi na potrzeby użytkowników jako samodzielne aplikacje lub jako moduły w już istniejących rozwiązań. Tak jak np. dla analizy słów kluczowych, tak i dla AI są podobne, jednak wyniki z nich mogą być zgoła odmienne. Na tym etapie duże rozbieżności nie są zaskakujące, bo mierzenie danych nie jest łatwe, a same rozwiązania często są dopiero w fazie beta.
Narzędzia do weryfikacji ruchu z AI
Narzędziem pozwalającym zweryfikować, czy na naszej stronie występuje ruch z narzędzi AI oraz z jakich, jest dobrze nam znany Google Analytics 4. Nie ma tam gotowego raportu, ale korzystając z filtrów można sprawdzić i zweryfikować czy taki ruch jest, jak rozkłada się w czasie oraz do jakich podstron prowadzi.
Pozyskane w ten sposób informacje są bardzo ważne. Jeśli wiem na bazie raportu wiemy, gdzie trafiają potencjalni klienci, możemy przygotować listę podstron do weryfikacji i optymalizacji pod kątem aktualności prezentowanych na nich informacji. Proces ten można przy okazji rozszerzyć o analizę UX, czyli czy na tych podstrona jest odpowiednie CTA zachęcające do dokonania konwersji.
Narzędzia do monitorowania pozycji w AIO
W momencie, kiedy Google AI Overview pojawiło się ponad organicznymi wynikami wyszukiwania spychając je na dół, istotną kwestią stało się pojawianie w ramach źródeł, na bazie których powstają odpowiedzi. W niektórych przypadkach są podawane dwa – trzy źródła, a w innych jest ich nawet kilkanaście. Wyniki te zmieniają bardzo szybko – zarówno pod kątem wyglądu jak i zawartości, dlatego nic dziwnego, że marki chcą wiedzieć czy narzędzie Google bazuje na informacjach z ich domeny czy nie.
Do monitorowania pozycji w AIO na rynku polskim może posłużyć kilka narzędzi m.in. Semstorm, Senuto i SurferSEO.
Semstorm w ramach “Monitoringu” umożliwia śledzenie pozycji w AIO na przestrzeni czasu, dzień po dniu i porównywanie ich z konkurencją, ale dla konkretnych zapytań. W ten sposób można zweryfikować, jak marka wypada dla najważniejszych dla niej grup słów kluczowych. Drugą opcją jest weryfikacja ogólnej widoczności w AI w ramach „Analizy SEO”, przy czym tam nie ma możliwości weryfikacji, jak pozycje zmieniają się z dnia na dzień.
Z kolei w Senuto jest nowa sekcja “Widoczność w AI Overviews”, obecnie w fazie beta, gdzie można sprawdzić, jak ogólnie na dany moment wygląda pozycja marki oraz kto jeszcze pojawia się w generowanych wynikach. Podobnie, jak w przypadku Semstorma, daje więc szerszy pogląd, ale nie prezentuje zmian pozycji na przestrzeni dni.
SurferSEO oferuje tę opcję w ramach modułu “AI Tracker”, obecnie dostępnego w fazie beta. Tam, podobnie jak Semstorm, uwzględnia pozycje tylko dla konkretnych, wpisanych w prompcie zapytań, a nie dla całej domeny. Pokazuje także zmiany pozycji w czasie.
Narzędzie do monitoringu pozycji w modelach AI
Weryfikacja i monitoring pozycji, a także sprawdzenie czy w ogóle marka pojawia się odpowiedziach w narzędziach opartych o LLM również nabiera znaczenia. GPT, Gemini czy Copilot stają się źródłem informacji, z uwagi na to, że po prostu można z nimi rozmawiać.
Zadanie to nie jest proste, bo z uwagi na to, jak działa AI, trudno zbierać i grupować frazy, mierzyć ich potencjały i weryfikować pozycje. Z tego względu rozwiązania zbierające dane i analizujące wyniki działają w określonym, ograniczonym zakresie.
Monitoring pozycji w modelach AI oraz to, na jakich źródła bazują odpowiedzi, można sprawdzić np. w SurferSEO, sorikko, Waikay czy Chatbea.
We wspomnianym już SurferSEO jest dedykowany moduł “AI Tracker”, gdzie można sprawdzić, jaką pozycje na konkretne pytania użytkowników zajmują wyniki z domeny danej marki. Jest to możliwe dla GPT oraz Perplexity. Na ten moment weryfikacja w innych modelach nie jest możliwa.
Podobne opcje ma sorikko, narzędzie dedykowane do weryfikacji wyników w LLMach. Obecnie do wyboru mają najnowsze modele Gemini, GPT, jak DeepSeek czy Grok, ale nie ma z kolei Perplexity. Tam również wpisujemy zapytania, dla których chcemy weryfikować widoczność marki.
Waikay to narzędzie działające podobnie do powyższych, ale w nim zamiast pytań określamy tylko zakres tematyczny. Więcej informacji na temat tego rozwiązania można przeczytać tutaj: Recenzja narzędzia Waikay
I ostatnim rozwiązaniem, jakie na moment tworzenia artykułu testowaliśmy, jest Chatbeat, który również przesyła wybrane pytania do różnych LLMów i wskazuje pozycje, na których znalazła się monitorowana marka w odpowiedzi wygenerowanej przez dany model. W porównaniu do innych narzędzi najlepiej radzi sobie dla dużych marek, najlepiej e-commerce. Dla mniejszych brandów zbiera bardzo mało danych.
Kompleksowe SEO dla Twojej strony
Wybierz agencję z doświadczeniem w Twojej branży!
Dlaczego warto sprawdzać wyniki AI?
Sprawdzanie obecności marki w odpowiedziach generowanych przez narzędzia AI oparte o LLM takie jak np. Perplexity, Gemini, GPT czy w ramach Google AI Overviews, staje się kluczowym elementem nowoczesnej strategii marketingowej oraz jednym z elementów w procesie pozycjonowania stron internetowych. W erze, gdy użytkownicy coraz częściej zwracają się do AI po skondensowane, gotowe odpowiedzi zamiast przeglądać tradycyjne listy wyników wyszukiwania, to właśnie te narzędzia kształtują pierwsze wrażenie i postrzeganie firmy. Ignorowanie tego kanału jest równoznaczne z zaniedbaniem jednego z najważniejszych obecnie źródeł informacji.
Przede wszystkim, weryfikacja i monitorowanie pozwalają na bieżąco kontrolować reputację marki. Modele językowe czerpią wiedzę z ogromnych zbiorów danych internetowych, w tym z artykułów, recenzji, forów dyskusyjnych i mediów społecznościowych. Jeśli w sieci krążą nieprawdziwe informacje, przestarzałe dane lub negatywne opinie na temat firmy, AI może je bezkrytycznie powielić i przedstawić jako fakt. Regularne sprawdzanie, co sztuczna inteligencja „mówi” o marce, daje szansę na wczesne wykrycie potencjalnych kryzysów i podjęcie działań korygujących, na przykład poprzez publikację sprostowań, wzmocnienie pozytywnych przekazów w wiarygodnych źródłach czy intensyfikację działań na branżowych forach.
To jednak nie jedyne powody, gdyż takie analizy dają również pogląd o pozycji konkurencji, co z kolei możesz posłużyć do odkrycia potencjalnych zagrożeń i szans rynkowych. Zadając AI pytania, jakie mógłby zadać potencjalny klient, np. „jaki jest najlepszy program do fakturowania dla małej firmy?” lub „które buty trekkingowe są najtrwalsze?”, można zobaczyć, czy marka pojawia się w rekomendacjach i w jakim kontekście. Jeśli AI konsekwentnie poleca konkurencję, jest to wyraźny sygnał, że widoczność naszej firmy w kluczowych dla niej obszarach jest niewystarczająca. Analiza odpowiedzi pozwala zrozumieć, na jakich cechach produktów czy usług skupia się algorytm. Te wyniki wskazują również, jakie źródła dany LLM uważa za autorytatywne, co dostarcza bezcennych wskazówek do optymalizacji strategii marketingowej z uwzględnieniem działań w ramach GEO.
Wreszcie, obecność w odpowiedziach AI staje się nową formą budowania świadomości i autorytetu marki. Dla użytkownika odpowiedź wygenerowana przez zaawansowany model językowy często jest postrzegana jako obiektywna i wiarygodna. Bycie wymienionym w pozytywnym lub neutralnym kontekście jako rozwiązanie problemu lub odpowiedź na pytanie buduje zaufanie i może bezpośrednio wpływać na decyzje zakupowe. To cyfrowy odpowiednik rekomendacji od zaufanego eksperta, tyle że na masową skalę.
Wyniki a rzeczywistość
Korzystając z narzędzi weryfikujących pozycje w modelach AI, trzeba mieć na uwadze, że nie oddają one rzeczywistości, a jedynie dostarczają poglądowych informacji. Modele generują tekst na podstawie albo informacji, jakich im dostarczono do danego dnia albo na bazie tego, co w trakcie procesu “myślenia” odnalazły w sieci.
Ich odpowiedzi są nieprzewidywalne i zmienne – zadając to samo pytanie dwa razy, można otrzymać inne wyniki, co uniemożliwia rzetelne mierzenie stałej „pozycji”. Co więcej, modele te mogą faworyzować marki, które były popularne i szeroko opisywane w ich danych treningowych, przez co nie zawsze uwzględniają nowe marki czy rozwiązania zyskujące obecnie popularność.
Kolejną kwestią jest poruszane na początku szerokie spektrum dot. zapytań, bo czasem wystarczy zmienić szyk zdania by LLM dał zupełnie inną odpowiedź.
Monitoring wyników a praktyka
Podsumowując, warto weryfikować czy marka pojawia się w LLMach oraz w jakim kontekście i na jakich pozycjach. Wyników tych nie można jednak traktować jako wyroczni, ale podobnie jak w ramach analiz fraz kluczowych – jako składową budowania strategii marketingowej. Jest to tym bardziej istotne, że modele cały czas ewoluują, a za nimi udoskonalane są narzędzia. Trzeba więc patrzeć szerzej i tworzyć spójne strategie działań, aby nie zaniedbać innych ważnych obszarów.
Spodobał Ci się ten artykuł?
Zapisz się na newsletter - nie spamujemy!
Loading...
