Czy padasz
Odsetek odpowiedzi, w których model wymienia Twoją markę, osobno dla każdego pytania i każdego silnika.
Widoczność w AI
Sprawdź, czy modele AI polecają Twoją firmę
Klienci coraz częściej pytają model, zamiast przeglądać wyniki wyszukiwania. Zadajemy te pytania za Ciebie, regularnie, i pokazujemy, czy padasz w odpowiedzi, kto pada obok Ciebie i jakie strony model przy tym cytuje.
Produkt w budowie. Pakiety i limity poniżej są opisem tego, co powstaje, nie ofertą do kupienia dzisiaj.
Cztery rzeczy, które da się policzyć
Nie sprzedajemy jednego wskaźnika, bo jeden wskaźnik nie mówi, co poprawić. Każda liczba ma licznik i mianownik, żeby dało się ją rozłożyć.
Na którym miejscu
Kolejność, w jakiej model wymienia Ciebie i śledzonych konkurentów. To nie jest ranking modelu, tylko kolejność w tekście, i tak to nazywamy.
Kogo wymienia obok
Ci sami konkurenci, których wskażesz, liczeni dokładnie tak samo jak Ty. Bez tego nie wiadomo, czy spadek to Twój problem, czy ruch całej kategorii.
Co cytuje
Domeny, na które model się powołuje. Wymieniona marka buduje rozpoznawalność, zacytowana domena przyprowadza ruch, i to są dwie różne rzeczy.
Jak to mierzymy
Metoda jest tu częścią produktu, nie drobnym drukiem: od niej zależy, co znaczą liczby na wykresie.
- Pytamy przez oficjalne API dostawców
- Nie udajemy użytkownika w cudzej aplikacji i nie zbieramy odpowiedzi z ekranu. Odpowiedź uzyskana przez API może różnić się od tej, którą ta sama osoba zobaczy w aplikacji, i mówimy to wprost.
- Każde pytanie w świeżej sesji
- Bez historii i bez personalizacji, z jawnie ustawionym krajem. Dzięki temu dwa pomiary są porównywalne, a nie zależne od tego, o co ktoś pytał wcześniej.
- Trend, nie pojedynczy strzał
- Ten sam prompt daje różne odpowiedzi w różne dni. Pokazujemy przebieg w czasie i liczbę odpowiedzi, z których policzyliśmy wynik, żeby dało się odróżnić zmianę na rynku od wahania.
- Nie zapytaliśmy to nie to samo co nie padłeś
- Odpowiedzi, których nie udało się pobrać, nie wchodzą do wyniku. Wrzucone do mianownika obniżałyby Twoją widoczność wtedy, gdy zawiodła nasza infrastruktura.
Audyt gotowości strony
Zanim model zacznie Cię cytować, musi w ogóle móc przeczytać Twoją stronę. To sprawdzamy osobno i bez pytania żadnego modelu.
Kogo wpuszczasz
Reguły robots.txt osobno dla botów, które zbierają dane do trenowania, i osobno dla tych, które pobierają strony w chwili odpowiadania. Zablokowanie tych drugich wyklucza Cię z cytowań.
Czy treść jest widoczna
Czy strona ma treść w surowym HTML, czy dorysowuje ją dopiero skrypt. Część botów nie uruchamia skryptów i widzi pustą stronę.
Czy da się Cię zrozumieć
Dane strukturalne, nagłówki, sekcje pytań i odpowiedzi, mapa strony, plik llms.txt. Każde ustalenie z powodem i konkretną poprawką.
Audyt czyta wyłącznie strony z domen, które sam wskażesz, tym samym botem, który przedstawia się w nagłówku i respektuje robots.txt. Cudzych stron nie pobieramy: konkurentów rozpoznajemy po nazwie i po domenie w cytowaniach, nie przez ich odwiedzanie.
Trzy rzeczy, które możesz zrobić od razu
Nie wymagają pytania żadnego modelu i nie mają zewnętrznego dostawcy, więc działają niezależnie od tego, kiedy ruszy pomiar.
Plik llms.txt z Twojej bazy wiedzy
Spis Twoich najważniejszych stron, który modele czytają zamiast zgadywać strukturę serwisu. Składamy go wyłącznie z tego, co opublikowałeś jako publiczne, i sprawdzamy skrótem, czy plik naprawdę leży na Twojej witrynie.
Dane strukturalne schema.org
Blok Organization, LocalBusiness albo FAQPage do wklejenia w sekcję head. Powstaje wyłącznie z tego, co wpiszesz: nic tu nie dopisuje model.
Raport z liczbami
Co się zmieniło w okresie, w których pytaniach Cię nie ma i na jakie strony model powołuje się zamiast Ciebie. Liczby liczy baza, nie model, więc raport powstaje także wtedy, gdy opis składamy z samych danych.
Audyt strony, plik llms.txt i dane strukturalne nie wymagają żadnego podprocesora: cała praca dzieje się między nami a Twoją witryną.
W trakcie
Co jeszcze powstaje
Pomiar jest napisany i przetestowany na atrapach, ale nie zadaje jeszcze pytań prawdziwym silnikom: każdy dostawca to nowy podprocesor, a wykaz ma swój termin uprzedzenia. Poniższe części produktu są w budowie i nie obiecujemy terminu, dopóki nie działają.
Pomiar na prawdziwych silnikach
Zaczynamy od modeli OpenAI z wyszukiwaniem. Każdy następny dostawca to nowy podprocesor, więc dochodzą pojedynczo i po umowie powierzenia.
Zobacz wykaz podprocesorówNastawienie wzmianki
Czy model poleca, wymienia obojętnie, czy odradza. Ocena wymaga drugiego wywołania modelu, więc będzie osobno włączana.
Zapytaj o szczegółyPisanie treści
Artykuły i sekcje pytań i odpowiedzi składane z Twojej bazy wiedzy, zawsze jako szkic do zatwierdzenia przez człowieka.
Zapytaj o szczegółyChcesz wiedzieć, jak wypadasz dziś?
Napisz, jakie pytania zadają Twoi klienci. Pokażemy, co odpowiadają na nie modele, i co z tego da się poprawić.