Od kilku miesięcy widzimy bardzo wyraźną zmianę w tym, jak ludzie szukają produktów. Jeszcze niedawno naturalnym odruchem było wejście w Google i przejrzenie kilku linków. Dziś coraz częściej słyszymy od klientów: „Zapytałem ChatGPT”, albo „Perplexity mi to poleciło”, albo „Gemini zrobił mi porównanie trzech modeli”.
To już nie jest futurystyczna ciekawostka. To jest codzienność.
Użytkownicy zaczynają od AI — nie od wyszukiwarki. A AI nie działa jak Google. Nie daje dziesięciu niebieskich linków. Daje jedną odpowiedź. Gotową, ustrukturyzowaną, często z konkretnymi produktami lub markami. Użytkownik dostaje rozwiązanie zamiast listy stron. I bardzo często na tym kończy proces decyzyjny.
Właśnie dlatego pojawia się nowe pytanie, które jeszcze rok temu brzmiałoby egzotycznie:
„Czy nasza marka w ogóle istnieje w odpowiedziach ChatGPT, Perplexity i Gemini?”
I to pytanie staje się kluczowe. Bo jeśli tam Cię nie ma, to nie uczestniczysz w procesie decyzyjnym użytkownika. Google wciąż jest ważne, ale jego rola stopniowo zmienia się z „pierwszego miejsca kontaktu” na „źródło dodatkowych informacji”. To właśnie modele AI przejmują funkcję pierwszego rekomendującego.
AI Visibility jest więc niczym innym jak zrozumieniem, czy — a jeśli tak, to jak — Twoja marka i Twoje produkty pojawiają się w odpowiedziach generatywnych modeli. Brzmi abstrakcyjnie, dopóki nie zobaczy się przykładów.
Dlaczego AI Visibility w ogóle istnieje?
AI Visibility nie powstało jako „kolejny buzzword”. Powstało dlatego, że modele językowe zaczęły pełnić rolę systemów rekomendujących. Prawdziwych, bo bazujących na danych, wiedzy i korelacjach, które obejmują cały internet — a nie tylko SERP Google.
Modele AI nie rankują stron. Modele AI generują odpowiedzi — i uwzględniają w nich tylko te marki, produkty i fakty, które rozumieją na tyle dobrze, by je użyć. Jeśli coś jest niejasne, niekompletne lub wygląda na przypadkowe, AI to pomija. To właśnie fundamentalna różnica, którą trzeba zaakceptować: modele nie „zgadują”. Jeśli nie widzą wystarczająco danych o produkcie lub marce, po prostu ją ignorują.
Dla nas w Seedlight ta różnica jest kluczowa, bo w audytach AI Visibility widzimy to każdego dnia. Sklepy, które świetnie radzą sobie w Google, często w AI… nie istnieją. I odwrotnie — marki z małym ruchem, ale spójnymi danymi produktowymi, potrafią być intensywnie rekomendowane przez LLM-y.
Jak modele wybierają, co pokazać użytkownikowi?
To jedno z pytań, które najczęściej słyszymy. I odpowiedź jest prostsza, niż mogłoby się wydawać. Modele nie patrzą na linki ani na pozycje w SERP. One patrzą na fakty.
Jeśli opis produktu jest napisany tak, że AI potrafi jasno określić:
co to jest, do czego służy, jakie ma parametry, czym się wyróżnia, z czego jest wykonany, jakie ma zastosowania i w czym jest lepszy od innych — wtedy AI zaczyna traktować ten produkt jako coś „zrozumiałego”.
A to dopiero pierwszy krok. Bo AI musi nie tylko rozumieć produkt, ale też mieć powód, żeby go wybrać jako odpowiedź na konkretne pytanie. Jeśli prompt brzmi:
„Jakie regały garażowe wybrać do ciężkich narzędzi?”
to model musi mieć pewność, że dany produkt rzeczywiście nadaje się do ciężkich narzędzi — i że parametry udźwigu są jasne, wiarygodne i jednoznaczne.
Właśnie dlatego AI Visibility jest w dużej mierze opowieścią o jakości danych, a nie o content marketingu. Modele wybierają to, co rozumieją. A rozumieją tylko to, co ktoś im opisał precyzyjnie.
Jak sprawdzić, czy Twoja marka pojawia się w AI?
To jest moment, w którym zaczyna się prawdziwa praca. Sprawdzanie AI Visibility nie polega na zadaniu jednego pytania typu „Czy znasz markę X?”. Tak zadane pytanie niczego nie powie, bo jest sztuczne. Użytkownicy nigdy tak nie pytają.
My podchodzimy do tego bardzo podobnie jak do crawl’owania strony — z tą różnicą, że tu crawl odbywa się na poziomie promptów. Tworzymy zestaw pytań, które są maksymalnie zbliżone do tego, jak ludzie faktycznie szukają produktów. Czasem są to pytania ogólne („Jakie marki robią dobre regały garażowe?”), czasem bardzo szczegółowe („Jaki regał metalowy do 150 kg na półkę polecacie do garażu?”), a czasem takie, które wyciągają kontekst (“Które marki są znane z trwałości w kategorii regałów?”).
Dopiero po przejściu kilkunastu lub kilkudziesięciu promptów w kilku modelach zaczyna się pojawiać prawdziwy obraz widoczności. Nie interesuje nas jedna odpowiedź. Interesuje nas to, czy:
– marka pojawia się regularnie,
– produkty są wymieniane w konkretnych kontekstach,
– konkurencja pojawia się częściej,
– modele podają SKU czy tylko nazwę marki,
– odpowiedzi są stabilne czy zmieniają się dynamicznie.
To dopiero jest AI Visibility.
Jakie narzędzia do monitorowania AI Visibility
Gdy marka przejdzie pierwszy audyt AI Visibility, naturalnie pojawia się kolejne pytanie:
„W jaki sposób monitorować to w czasie?”
I to jest ważny moment, bo w przeciwieństwie do Google, modele AI nie mają stabilnego indeksu ani przewidywalnego rankingu. Odpowiedzi potrafią zmieniać się z tygodnia na tydzień — czasem nawet z dnia na dzień — więc potrzebujemy narzędzi, które potrafią pokazać zmiany w sposób powtarzalny.
Przez ostatnie miesiące testowaliśmy praktycznie wszystkie sensowne rozwiązania i mamy swoją krótką listę tych, które faktycznie pomagają.
Peec.ai — obecnie najlepsze podejście do monitorowania AI Visibility
Peec to narzędzie, które najbliżej tego, co nazwalibyśmy „AI Visibility Analytics”.
Pozwala obserwować:
– widoczność marki w odpowiedziach modeli AI,
– trendy w czasie,
– porównania z konkurencją,
– widoczność dla konkretnych zestawów promptów,
– różnice między modelami (GPT, Gemini, Perplexity, Claude).
To ważne:
Peec nie „śledzi SKU” automatycznie.
Widoczność na poziomie produktów lub kategorii zależy od tego, jak dobrze przygotujemy prompty oraz jak otagujemy je w projekcie.
To nie jest „sku tracker” — to platforma do analizy odpowiedzi modeli AI.
Dlatego używamy Peec tam, gdzie potrzebujemy zobaczyć ogólny obraz:
jak modele odpowiadają, jak zmieniają się wzmianki o marce, czy konkurencja zyskuje, czy tracimy widoczność itd.
W tej roli Peec sprawdza się bardzo dobrze.
ChatBeat (Brand24) — dobry do trendów i zmian w czasie
ChatBeat to narzędzie stworzone przez Brand24 — i wbrew temu, co wiele osób zakłada, to nie jest narzędzie „do monitorowania marek w socialach”, tylko moduł w pełni poświęcony analizie odpowiedzi modeli AI.
Dobrze radzi sobie, jeśli chcemy:
– zobaczyć, jak często marka pojawia się w odpowiedziach modeli,
– porównać wyniki miesiąc do miesiąca,
– śledzić ogólne trendy,
– obserwować zmiany w kontekście wypowiedzi (np. tone, opis marki).
ChatBeat jest szybki i intuicyjny — świetny do bieżącej kontroli, ale nie tak głęboki analitycznie jak Peec.
Ręczne testy + Perplexity Collections — ważny element uzupełniający
Mimo istnienia narzędzi, wciąż robimy regularne testy ręczne, bo:
– pozwalają złapać kontekst,
– pokazują „dlaczego” model odpowiedział tak, a nie inaczej,
– dają najwięcej insightów o strukturze odpowiedzi.
Do tego świetnie sprawdza się Perplexity, bo jego odpowiedzi są oparte na browsing, więc często pokazują świeże zmiany.
Tworzymy własne „kolekcje” promptów i sprawdzamy widoczność manualnie.
Ta metoda jest wolniejsza, ale daje najlepszy „feeling” kategorii.
Vanna AI, ExploreAI, Profound — narzędzia z potencjałem, ale jeszcze nie gotowe
Na rynku pojawia się coraz więcej narzędzi, ale większość z nich jest jeszcze na etapie MVP.
Obiecują sporo — tracking produktów, analizy per kategoria, automatyczne wykrywanie rekomendacji — ale w praktyce te funkcje są jeszcze zbyt niestabilne, by na nich polegać.
Dlatego obserwujemy te narzędzia, ale na dziś nie opieramy na nich monitoringu.
Dlaczego potrzebujemy kilku narzędzi naraz?
AI Visibility nie działa jak SEO.
Nie da się „zmierzyć wszystkiego jednym narzędziem”.
Każdy model AI:
– działa na innych danych,
– stosuje inną logikę odpowiedzi,
– inaczej organizuje wiedzę,
– inaczej cytuje produkty,
– i inaczej interpretuje prompt.
Dlatego pełny obraz AI Visibility powstaje dopiero wtedy, gdy łączymy:
– dane z Peec,
– szybkie trendy z ChatBeat,
– kontekst z ręcznych testów,
– oraz własne dashboardy,
– i monitoring konkurencji.
To nie jest monitorowanie jednego kanału (jak Google).
To monitorowanie ekosystemu odpowiedzi generatywnych.
Dlaczego sklepy nie pojawiają się w AI — i co z tym zrobić?
Kiedy zaczęliśmy robić pierwsze audyty AI Visibility, byliśmy zaskoczeni tym, jak niska bywa widoczność dobrze prosperujących marek. Widzieliśmy sklepy z ruchem organicznym na poziomie 200 tysięcy miesięcznie, które w Perplexity nie pojawiały się ani razu. Widzieliśmy też sklepy z mikroskopijnym ruchem, które były rekomendowane regularnie, bo miały dobrze uporządkowane dane produktowe.
Po setkach testów widzimy, że brak widoczności prawie zawsze wynika z tych samych rzeczy. I właśnie tu zaczyna się najważniejsza część artykułu: jak to poprawić.
1. Dane produktowe — fundament AI Visibility
Modele AI działają na danych. Jeśli produkt ma opis typu „wysoka jakość”, to dla ludzi jest to oczywiste, ale dla AI to zero informacji. Modele nie wiedzą, co oznacza „wysoka jakość”. Wiedzą, co oznacza 150 kg udźwigu, 1,8 m wysokości, stal ocynkowana, system skręcany, czas pracy na baterii 8 godzin, kąt regulacji 180 stopni.
Dlatego kiedy pracujemy z danymi produktowymi, zawsze zaczynamy od tego samego: szukamy faktów. Oczyszczamy opisy z marketingowego języka i zamieniamy go na jasny, jednoznaczny zestaw danych. Bardzo często wystarczy przejść przez pięć bestsellerów i uzupełnić ich parametry, żeby model zaczął „widzieć” produkt na poziomie zrozumienia, który pozwala mu użyć go w odpowiedzi.
To nie jest estetyka. To jest precyzja informacji, która decyduje o tym, czy produkt zostanie pominięty, czy polecony.
2. Informacje o marce — modele muszą wiedzieć, kim jesteście
Zaskakująco wiele sklepów opisuje siebie w sposób kompletnie nieprzydatny dla AI. Zdania typu „stawiamy na jakość” i „nasze produkty są tworzone z pasją” niczego nie znaczą dla modelu. Modele potrzebują wiedzieć, w czym jesteście dobrzy, w jakim segmencie działacie, dla kogo produkujecie, co Was wyróżnia i jakie są faktyczne przewagi Waszych produktów.
W praktyce bardzo często okazuje się, że to, co właściciel marki uważa za oczywiste, w ogóle nie jest opisane na stronie. Albo jest, ale w tak nieprecyzyjny sposób, że model nie potrafi tego wykorzystać.
3. AI-ready content — czyli nowy sposób pisania opisów
To jest coś, co widzimy praktycznie w każdym audycie: opis SEO nie jest opisem AI-ready. SEO uczyło nas pisać jak najdłużej, używać synonimów i różnych wariantów słów kluczowych. AI potrzebuje czegoś zupełnie odwrotnego: krótkich, jednoznacznych, faktograficznych zdań. Modele muszą mieć z czego wyciągać informacje.
AI-ready content to nie jest styl. To jest format. I najczęściej to właśnie zmiana formatu powoduje największy wzrost AI Visibility.
4. Sygnały zewnętrzne — modele widzą więcej niż Twoją stronę
Modele AI uczą się z internetu jako całości. Patrzą na recenzje, porównania, rankingi, listingi marketplace’owe, artykuły branżowe i dyskusje. Jeśli nigdzie poza Twoją stroną nie ma wzmianek o marce albo produktach, model ma znacznie mniej danych, żeby ją polecić.
Dlatego jednym z kroków w poprawie AI Visibility jest sprawienie, że marka staje się „widoczna” nie tylko w swoim własnym sklepie, ale w całym ekosystemie.
5. Struktura informacji — to, co jest niewidoczne dla użytkowników, ale kluczowe dla AI
Bardzo często dane są na stronie, ale są rozrzucone w sposób, który dla modelu wygląda chaotycznie. AI potrzebuje logicznej struktury kategorii, jasnego nazewnictwa, spójnych atrybutów, pełnych breadcrumbs i poprawnego schema. Dopiero wtedy może „zrozumieć”, jak sklep jest zbudowany i jak powiązane są poszczególne elementy.
Im bardziej uporządkowany sklep, tym większa szansa, że AI go poprawnie zinterpretuje.
6. Monitoring — bo AI nie jest stabilne
To jest chyba najbardziej zaskakujący element dla większości osób, z którymi pracujemy. Modele zmieniają swoje odpowiedzi. Potrafią zacząć rekomendować produkt, który wcześniej ignorowały. Potrafią przestać rekomendować konkurenta, który był numerem jeden jeszcze tydzień temu.
Dlatego AI Visibility nie jest audytem jednorazowym. To proces. To powtarzalny zestaw testów, które pokazują, jak modele zachowują się w czasie.
Mini-case: co dzieje się po poprawie AI Visibility
W jednym z ostatnich projektów pracowaliśmy z marką, która miała świetne wyniki w Google, ale praktycznie zerową widoczność w modelach AI. Po sześciu tygodniach pracy nad danymi produktowymi, formatem opisów, strukturą informacji i sygnałami zewnętrznymi przeszliśmy od 1 pojawienia się marki na 40 promptów do 18 pojawień. Dwa produkty zaczęły być rekomendowane przez Perplexity, a Gemini zaczął podawać linki do sklepu.
To nie była zmiana stylu pisania. To była zmiana sposobu, w jaki AI widzi markę — i sposobu, w jaki potrafi o niej opowiedzieć użytkownikowi.
Podsumowanie: sprawdzanie AI Visibility jest dziś koniecznością
Dla nas AI Visibility nie jest kolejnym „modnym tematem”. Jest praktyczną, twardą odpowiedzią na to, jak dziś wygląda proces zakupowy. Modele AI stają się pierwszym miejscem, do którego użytkownik kieruje swoje pytanie. I jeśli tam Cię nie ma, to tracisz klienta, zanim zdąży cokolwiek wpisać w Google.
To właśnie dlatego stworzyliśmy audyt AI Visibility — żeby w sposób mierzalny pokazać sklepom, gdzie są dziś, gdzie są ich konkurenci i jakie kroki trzeba podjąć, żeby modele AI zaczęły traktować ich produkty jako sensowny wybór.
