Czy źle śledzimy widoczność marki w AI?
Czy źle śledzimy widoczność marki w AI?
Widoczność marki w świecie AI staje się coraz ważniejsza, ale sposób, w jaki ją śledzimy, może być mylący. Większość narzędzi do monitorowania widoczności w AI opiera się na logice śledzenia słów kluczowych, co jest problematyczne.
Tradycyjne silniki wyszukiwania są deterministyczne, co oznacza, że to samo zapytanie zazwyczaj prowadzi do podobnych wyników. W przeciwieństwie do nich, modele językowe (LLM) działają w sposób prawdopodobnościowy, co sprawia, że to samo zapytanie może przynieść różnorodne odpowiedzi. Takie podejście do pomiaru prowadzi do danych, które wydają się czyste, ale nie odzwierciedlają rzeczywistego zachowania systemu.
Obecnie najczęściej śledzone zapytania, takie jak „Najlepszy CRM w 2026 roku” czy „Topowe oprogramowanie księgowe”, opisują użytkownika, który nie istnieje. Brakuje mu kontekstu, historii i konkretnego zamiaru, co stanowi istotną lukę w obecnych metodach pomiaru SEO AI.
Aby poprawić ten stan rzeczy, konieczne jest przyjęcie innej filozofii pomiaru, a nie tylko lepszych zapytań.
Na podstawie: Źródła
