Dwie liczby, które liczą się w wyszukiwaniu z AI: zaufanie i widoczność.

Gdy ktoś pyta ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude lub Grok, z jakiego produktu skorzystać, wyszukiwarka nie zagląda do tabeli ligowej. Decyduje, czy musi szukać, przerabia pytanie na własne zapytania, czyta kilka stron, wybiera, którym z nich uwierzyć, i pisze jedną odpowiedź z kilkoma nazwami. Marka może odpaść na każdym z tych etapów, a na każdym naprawia się to inaczej.

Ten proces to cały temat. Wszystko inne, czyli pliki schema, specjalne pliki tekstowe dla robotów i wykresy ocen domen, jest albo drobną częścią jednego etapu, albo nie ma znaczenia. Google mówi wprost, że nie czyta pliku llms.txt i że jego funkcje AI nie wymagają specjalnych znaczników. O wyniku decyduje to, co wyszukiwarka może pobrać, co mówią te materiały i kto jeszcze to mówi.

Warto mierzyć dwie rzeczy i trzymać je osobno

Kupujący zadają wyszukiwarkom dwa zupełnie różne rodzaje pytań. Pytają o marki, które już znają, i o kategorie, w których próbują wybrać. Potrzebne są tu osobne liczby, bo marka może być świetnie opisana, gdy pada jej nazwa, i całkowicie nieobecna, gdy kupujący nie wie, że powinien ją wymienić.

Zaufanie to to, co mówi wyszukiwarka, gdy kupujący sprawdza markę z nazwy. Nie chodzi o wydźwięk. Odpowiedź może brzmieć życzliwie, a mimo to stwierdzać, że „niezależnych dowodów na jej bezpieczeństwo jest niewiele”, co jest problemem z zaufaniem przy pozytywnym tonie. Warto mierzyć, czy odpowiedź jest dokładna, aktualna, poparta źródłami spoza marki, uczciwa wobec ryzyk i na tyle pewna, by polecić markę.

Widoczność to to, czy marka trafia na listę branych pod uwagę, gdy kupujący pyta o kategorię bez jej nazwy. Kluczowe słowo to trafna. Wzmianka w niewłaściwej kategorii albo jako przykład tego, czego nie kupować, nic nie znaczy. Pod głównym wynikiem są wskaźnik wzmianek, wskaźnik poleceń, udział pierwszych poleceń i udział głosu na tle konkurentów, którzy faktycznie są wymieniani.

Cytowania, czyli linki pod odpowiedzią, służą do diagnozy, a nie są celem. W naszych pomiarach różnica działa w jedną stronę: wyszukiwarki znacznie częściej wymieniają markę bez cytowania jej witryny, niż cytują witrynę bez wymienienia marki. Warto śledzić jedno i drugie, ale nigdy ich nie sumować.

Wyszukiwarki to nie jeden system

Największy błąd w tej dziedzinie to plan napisany „pod AI”. Każda wyszukiwarka czyta sieć po swojemu i ma własny zestaw źródeł, więc ta sama marka potrzebuje dla każdej nieco innej obecności.

Wynikają z tego dwie rzeczy. Po pierwsze, wyniki warto podawać osobno dla każdej wyszukiwarki: w uśrednionym udziale głosu porażka w ChatGPT przesłania wygraną w Perplexity. Po drugie, obecność poza witryną znaczy więcej niż dopracowana witryna. W badaniu 75 000 marek (Ahrefs) wzmianki w YouTube i w innych miejscach sieci były znacznie silniej skorelowane z widocznością w AI niż ocena domeny czy wielkość witryny. Wyszukiwarki ufają temu, co mówią o marce inni.

Najpierw nazwać problem, potem go naprawiać

Ponieważ proces ma etapy, nieobecność marki ma konkretną przyczynę, a ta przyczyna wyznacza zakres pracy. Rozróżniamy dwanaście klas problemów. Najczęstsze z nich:

• F1Opóźnienie modelu. Domyślna odpowiedź wyszukiwarki jest nieaktualna, ale odpowiedź z włączonym wyszukiwaniem jest poprawna. Z siecią wszystko w porządku, to model jeszcze nie nadążył. Warto zasilać ekosystem informacjami i nigdy nie obiecywać terminu.
• F2Dostępność. Bot, którym wyszukiwarka pobiera treści, nie może odczytać Państwa stron. Każda wyszukiwarka ma innego bota i inaczej stosuje robots.txt, dlatego trzeba sprawdzić, co każda z nich faktycznie otrzymuje.
• F4Wybór. Odpowiednia strona istnieje, ale źródła konkurencji wciąż wygrywają przy wyszukiwaniu. Poprawki trzeba wprowadzać w źródłach, które wyszukiwarka już czyta, a nie na Państwa stronie.
• F6Potwierdzenie. Mówi o tym tylko sama marka. Własne strony formułują twierdzenie, niezależne źródła czynią je wiarygodnym. Ten mechanizm zaufania działa w każdej wyszukiwarce.
• F8Narracja. Marka pojawia się w odpowiedzi, ale jest opisana błędnie, zwykle jako produkt, którym była kiedyś. Poprawia się to u źródła: stroną z datą, która mówi, czym marka jest dziś, a czym już nie jest.

Z tego wynika kolejność pracy. Najpierw uporządkować fakty o marce i poprzeć je dowodami. Upewnić się, że każda wyszukiwarka może je pobrać. Ujednolicić każde przedstawienie marki: w witrynie, w bazach danych kategorii i w profilach, na podstawie których wyszukiwarki ustalają tożsamość marki. Znaleźć dziesięć lub dwadzieścia stron, które już kształtują odpowiedzi w kategorii. Dopiero potem, i tylko wtedy, przygotować najmniejszy zestaw materiałów, który obejmuje decyzję kupującego, i zdobyć obecność w źródłach, które dotąd kształtowały odpowiedzi bez Państwa marki.

Mierzyć jak naukowiec, a nie jak panel

Odpowiedzi są losowe. To samo pytanie zadane pięć razy nie daje pięć razy tej samej odpowiedzi. Pojedynczy poniedziałkowy pomiar, który pokazuje 100 %, a potem 0 %, nie mówi prawie nic. Warto zamrozić stały zestaw pytań, zadawać każde kilka razy w każdej wyszukiwarce, podawać zmienność razem z wynikiem i liczyć tylko zmiany, które ją przekraczają. Trzeba też zapisywać, czy wyszukiwarka szukała w sieci, czy odpowiadała z pamięci, bo to różne wyniki. Po zmianie zestawu pytań należy zacząć nową serię, zamiast udawać, że stara trwa dalej.

Wtedy obie liczby stają się podstawą do działania: pomiar zaufania pokazuje, któremu twierdzeniu brakuje dowodu, a pomiar widoczności wskazuje, w których źródłach trzeba zdobyć obecność. Na tym polega cała metoda. Reszta to wykonanie pracy.