Chcę sprawić, żeby AI polecało moją firmę

Przez lata firmy walczyły o pozycje w Google. Tworzyły artykuły, pozyskiwały linki, poprawiały szybkość stron, analizowały słowa kluczowe i próbowały znaleźć się jak najwyżej na liście wyników.

Ten model nadal ma znaczenie. Nie twierdzę, że klasyczne SEO nagle przestało działać. Twierdzę jednak, że obok niego powstaje nowa warstwa widoczności.

Użytkownik nie zawsze chce już samodzielnie analizować wyniki wyszukiwania. Coraz częściej chce, żeby zrobiło to za niego AI.

Zamiast pytać „Jakie firmy świadczą usługę X?”, może napisać: „Poleć mi trzy firmy, które najlepiej poradzą sobie z problemem X. Porównaj je i wyjaśnij, którą powinienem wybrać”.

W takim świecie sama obecność w internecie nie wystarczy. Firma musi być zrozumiała dla modeli językowych. Musi pojawiać się w odpowiednich źródłach, być opisywana w konkretnym kontekście i posiadać informacje, które AI może wykorzystać podczas tworzenia odpowiedzi.

Jeżeli model nie wie, czym zajmuje się dana firma, komu pomaga, w czym się specjalizuje i dlaczego warto ją polecić, prawdopodobnie tego nie zrobi.

To oznacza, że walka o widoczność przestaje dotyczyć wyłącznie pozycji w wyszukiwarce. Zaczyna dotyczyć obecności w odpowiedziach.

Nie wiem jeszcze, jak duża część dzisiejszych zasad SEO pozostanie aktualna, jak szybko zmieni się rynek i które działania będą miały największy wpływ na rekomendacje generowane przez AI. Właśnie dlatego chcę to sprawdzić — nie poprzez kolejny teoretyczny poradnik, lecz praktyczny eksperyment.

Chcę na własnym, publicznym przykładzie przetestować, co rzeczywiście zwiększa widoczność firmy w narzędziach AI.

Będę pracował nad tym, aby moja marka była lepiej rozumiana przez ChatGPT, Gemini, Copilota, Claude’a, Perplexity i inne systemy wykorzystujące modele językowe.

Każdy etap zamierzam dokumentować.

Będę opisywał przeprowadzane audyty, tworzone i aktualizowane treści, zmiany w komunikacji marki, testy odpowiedzi generowanych przez AI, obecność firmy w zewnętrznych źródłach, błędy, ślepe uliczki, nietrafione założenia, wyniki i wnioski.

Nie chcę tworzyć historii, w której od początku znam odpowiedź. Nie znam jej. Mam hipotezy, doświadczenie i plan działania, ale nie mam gwarancji, że zastosowane metody przyniosą oczekiwany rezultat. Właśnie to sprawia, że ten projekt ma sens.

Jeżeli coś zadziała, pokażę dokładnie, co zrobiłem. Jeżeli coś nie zadziała, również to opiszę. Jeżeli po drodze okaże się, że pierwotny plan był zbyt prosty, błędny albo naiwny, zmienię go publicznie.

„Plan GEO na 30 dni” nie jest obietnicą, że w trzydzieści dni rozwiążę cały problem widoczności w AI. To struktura eksperymentu.

Dzień nie oznacza tutaj dnia kalendarzowego. Oznacza dzień, w którym wykonuję konkretną pracę: analizę, test, audyt, zmianę, publikację albo pomiar.

Nie zamierzam udawać, że budowanie widoczności marki odbywa się zgodnie z idealnym harmonogramem. Jeśli okaże się, że potrzebuję 60 albo 90 dni pracy, przekreślę liczbę 30 i napiszę to wprost. Wynik jest ważniejszy niż chwytliwy tytuł.

Cel eksperymentu jest prosty do zapisania, ale trudny do osiągnięcia:

Chcę sprawić, żeby narzędzia AI polecały moją firmę osobom, które rzeczywiście mogą potrzebować jej usług.

Nie chodzi mi o przypadkowe pojawienie się nazwy marki w jednej odpowiedzi ani o przygotowane pod test pytanie, w którym podpowiem modelowi, jakiej odpowiedzi oczekuję. Interesuje mnie realna widoczność.

Chcę, aby firma pojawiała się w naturalnych odpowiedziach na pytania potencjalnych klientów i aby AI prawidłowo rozumiało, czym się zajmuje, jakie problemy rozwiązuje, dla kogo jest odpowiednim wyborem, czym różni się od konkurencji, kiedy warto ją polecić i jakie informacje potwierdzają jej kompetencje.

Samo wymienienie nazwy firmy nie ma dużej wartości, jeżeli model opisuje ją błędnie, przypisuje jej niewłaściwe usługi albo poleca ją osobom, którym nie jest w stanie pomóc.

Celem nie jest maksymalna liczba wzmianek. Celem są trafne rekomendacje, pojawiające się w odpowiednim kontekście.

Widoczność ma prowadzić do zainteresowania ofertą, zapytań i sprzedaży. W przeciwnym razie pozostaje jedynie ciekawostką technologiczną.

Żeby ten eksperyment miał wartość, potrzebuję jasnych zasad.

Muszę określić między innymi, jak będę testował odpowiedzi narzędzi AI, jak ograniczę przypadkowość wyników i w jaki sposób będę dokumentował wykonane działania.

Pełną metodologię dopiero przygotuję i opiszę w jednym z kolejnych artykułów.

Zanim zacznę działać, muszę sprawdzić, jak moja firma jest widoczna w narzędziach AI już teraz.

Pomiar punktu wyjścia pokaże, czy modele znają markę, jak ją opisują i w jakich sytuacjach ją polecają.

Dokładny audyt oraz wyniki opublikuję później.

Samo pojawienie się nazwy firmy w jednej odpowiedzi AI nie wystarczy.

Muszę ustalić konkretne kryteria, które pozwolą mi ocenić, czy widoczność marki rzeczywiście się poprawiła.

Zdefiniuję je po wykonaniu pomiaru początkowego. Wtedy określę, co dokładnie będzie oznaczało sukces, a co brak rezultatu.