OptFor.AI
Baza wiedzy
Praktyczne przewodniki o wdrażaniu AI, tworzeniu oprogramowania i przygotowaniu firm na nową generację technologii.
Manifest GEO: chcę sprawić, żeby AI polecało moją firmę
Założenia, cel i zasady publicznego eksperymentu budowania widoczności firmy w odpowiedziach narzędzi AI.
Jak sprawić, żeby ChatGPT polecał moją firmę? Plan GEO na 30 dni
Dziennik działań, testów, błędów i wniosków z budowania widoczności marki w systemach AI bez gotowej recepty i z góry ustalonego planu.
Jak napisać dobry artykuł? Struktura, SEO i widoczność w AI
Lista elementów, które pomagają tworzyć czytelne, wiarygodne i łatwe do odnalezienia artykuły.
Jak ręcznie sprawdzić widoczność firmy w AI?
Instrukcja ręcznego pomiaru obecności firmy w odpowiedziach AI, powodów rekomendacji oraz źródeł, na których opiera się wynik.
Widoczność firmy w AI a pozycjonowanie w Google
Praktyczne wyjaśnienie różnicy między pozycjonowaniem strony w Google a obecnością, poprawnym opisem i rekomendacją firmy w odpowiedziach AI.
Jak OtterlyAI pokazuje widoczność firmy w AI
Jak ocenić raport widoczności marki i nie pomylić obecności w badanej próbce z dotarciem do wszystkich użytkowników ChatGPT.
Narzędzia do badania widoczności firmy w AI
Krótki przewodnik po narzędziach do audytu, monitoringu, analizy konkurencji i pomiaru ruchu z odpowiedzi AI.
Jak przygotować praktyczne szkolenie AI dla firmy
Krótki plan szkolenia oparty na realnych zadaniach zespołu, testowaniu wyników i bezpiecznej pracy z danymi.
Temperatura modelu AI bez magicznych zakresów
Praktyczne wyjaśnienie temperatury, jej ograniczeń i prostego testu ustawień na własnych zadaniach.
Co naprawdę oznacza AI-native development
Definicja AI-native development, trzy poziomy dojrzałości oraz konkretne cechy repozytorium przygotowanego do pracy agentów AI.
Czy ten projekt IT jest gotowy na pracę z agentami AI?
Ocena repozytorium, pętli CI, dokumentacji i praktyk zespołu, która wyznacza bezpieczny zakres pierwszych zmian wykonywanych z agentem AI.
Strategia AI i dobór narzędzi dla zespołu
Klasy narzędzi AI, kryteria wyboru, zasady bezpieczeństwa danych oraz budżet transformacji w zespole programistycznym.