Pisaliśmy niedawno o kliencie, który zapytał ChatGPT o firmę taką jak jego, a AI poleciło konkurencję. Reakcja, którą najczęściej słyszymy po tym tekście, brzmi: „dobra, ale skąd mam wiedzieć, czy to dotyczy też mnie?”.
To dobre pytanie i ma bardzo konkretną odpowiedź. Nie musisz zgadywać ani czekać na spadek liczby zapytań ofertowych, żeby się zorientować. Możesz to sprawdzić dziś, w kwadrans, bez żadnego narzędzia — a jeśli chcesz robić to regularnie, jest kilka platform, które zrobią to za Ciebie. Poniżej masz jedno i drugie.
Czym jest Share of Model?
Share of Model to odsetek odpowiedzi AI na pytania z Twojej branży, w których pojawia się Twoja firma — odpowiednik Share of Voice, tylko liczony nie w wynikach Google, a w odpowiedziach ChatGPT, Perplexity, Gemini czy Copilota.
Termin nie jest przypadkowy. Modele językowe nie zwracają listy dziesięciu linków, tylko jedną, gotową odpowiedź — często z rekomendacją dwóch, trzech konkretnych firm. Jeśli Twoja nie jest jedną z nich, nie jesteś „nisko w rankingu”. Jesteś po prostu niewidoczny w tej konkretnej rozmowie, a klient nigdy się nie dowie, że istniejesz.
Share of Model nie jest oficjalną metryką Google ani żadnej platformy AI — to pojęcie, które przyjęło się w branży marketingowej jako praktyczny sposób mierzenia czegoś, czego wcześniej nie dało się zmierzyć wprost. Dokładnie liczbowo go nie „pobierzesz” z jednego raportu — ale możesz go oszacować, zadając te same pytania, które zadają Twoi klienci.
Dlaczego SEO ≠ widoczność w AI
To rozróżnienie umyka wielu firmom, bo przez lata jedna metryka wystarczała: pozycja w Google. Dziś to za mało z dwóch powodów.
Po pierwsze, dane się rozjeżdżają. Możesz być na pierwszej stronie Google na frazę związaną z Twoją usługą i jednocześnie nie istnieć w odpowiedzi, którą dostaje ten sam użytkownik w ChatGPT. Modele językowe nie kopiują rankingu wyszukiwarki — budują odpowiedź na podstawie tego, co uznają za wiarygodne źródło na dany temat, co bywa zupełnie inną listą stron.
Po drugie, Google Search Console tego nie pokaże. Ruch z AI Overviews i asystentów konwersacyjnych w większości nie zostawia śladu w klasycznych narzędziach analitycznych tak, jak zostawia go kliknięcie w link organiczny. Firma może tracić realne szanse sprzedażowe — klient pyta AI, dostaje rekomendację konkurencji i nigdy nie trafia na Twoją stronę — a w statystykach nie zobaczysz nic, bo nie ma czego zmierzyć w standardowy sposób.
Dlatego jedynym pewnym sposobem sprawdzenia, jak wypadasz w AI, jest zadanie pytań tak, jak zadaje je klient — i zapisanie, co się dzieje.
8 golden prompts dla Twojej branży
„Golden prompts” to zestaw pytań, które najwierniej odtwarzają to, o co realnie pyta AI ktoś szukający firmy takiej jak Twoja. Zamiast jednego ogólnego zapytania, testujesz kilka wariantów — bo odpowiedź modelu potrafi się różnić w zależności od dokładnego sformułowania.
Punkt wyjścia, który możesz dostosować do swojej branży i miasta:
- „Polecisz [usługę/branżę] w [Twoje miasto]?”
- „Jaka firma zajmuje się [usługą] w okolicach [Twoje miasto/region]?”
- „Szukam sprawdzonego [zawód/branża] — kogo polecasz?”
- „Czym różni się [Twoja firma] od [nazwa konkretnego konkurenta]?”
- „Jakie są najlepiej oceniane firmy [branża] w [miasto]?”
- „Ile kosztuje [Twoja usługa] i gdzie to zamówić?”
- „[Nazwa Twojej firmy] — czy to dobra firma / co o niej wiadomo?”
- „Potrzebuję [rozwiązania konkretnego problemu, który rozwiązuje Twoja usługa] — od czego zacząć?”
Zadaj każde pytanie w co najmniej trzech miejscach: ChatGPT, Perplexity i Google (sprawdzając, czy pojawia się AI Overview lub odpowiedź w Trybie AI). Jeśli masz klientów korzystających z Copilota lub Gemini, dorzuć i te.
Ważne zastrzeżenie: rób to zawsze w trybie incognito lub wylogowany, bez historii wcześniejszych rozmów. Modele konwersacyjne pamiętają kontekst i personalizują odpowiedzi — testując z zalogowanego, „wytrenowanego” konta zobaczysz wynik zniekształcony przez własne wcześniejsze zapytania, nie to, co widzi przypadkowy klient.
Jak zapisywać wyniki
Audyt bez zapisanych wyników to jednorazowa ciekawostka, nie punkt odniesienia. Za każdym razem, gdy zadajesz swoje golden prompts, zapisz co najmniej: kiedy sprawdzałeś, na jakiej platformie, czy Twoja firma się pojawiła, kto pojawił się zamiast Ciebie i — to najważniejsze — jakie źródło AI zacytowało jako podstawę odpowiedzi. Wystarczy do tego zwykły arkusz w Excelu lub Google Sheets.
Ta ostatnia informacja, źródło cytowane przez AI, jest w całym audycie najcenniejsza. Jeśli model regularnie powołuje się na konkretny katalog branżowy, portal z opiniami albo artykuł prasowy, w którym nie ma Twojej firmy — właśnie znalazłeś konkretne miejsce, w którym musisz się pojawić, a nie ogólny, trudny do ruszenia problem „AI mnie nie widzi”.
Powtarzaj audyt raz w miesiącu, zawsze z tym samym zestawem pytań, żeby wyniki były porównywalne. Dopiero trend z kilku miesięcy — nie pojedynczy odczyt — mówi coś sensownego, bo odpowiedzi modeli potrafią się różnić z tygodnia na tydzień nawet bez żadnej zmiany po Twojej stronie.
Przygotowaliśmy gotowy arkusz z wszystkimi kolumnami, warunkowym formatowaniem i miejscem na 12 miesięcy pomiarów, żeby nie trzeba było budować tego od zera. Pobierz darmowy arkusz do audytu widoczności w AI — wystarczy adres e-mail, na który wyślemy link.
Narzędzia: ręcznie czy platforma monitoringowa?
Ręczny audyt na start jest nie tylko wystarczający, ale wręcz zalecany — zanim zapłacisz za narzędzie, warto zobaczyć gołym okiem, czy problem w ogóle istnieje. Jeśli jednak chcesz to robić regularnie, bez ręcznego przepisywania odpowiedzi co miesiąc, rynek narzędzi do monitoringu widoczności w AI rozrósł się w 2026 roku bardzo szybko i jest w czym wybierać, niezależnie od budżetu.
Na start, dla małej firmy: narzędzia w rodzaju Otterly.ai zaczynają się od najniższych progów cenowych na rynku i pozwalają monitorować konkretne frazy w ChatGPT, Perplexity i AI Overviews bez wdrażania się w skomplikowany panel.
Jeśli już korzystasz z Semrusha: pakiet AI Toolkit dokłada monitoring widoczności w AI jako rozszerzenie istniejącego konta — sensowny wybór, jeśli i tak płacisz za tę platformę i nie chcesz dodawać kolejnego logowania.
Dla agencji i firm z szerszym zestawem konkurentów do śledzenia: Peec AI wyróżnia się tym, że oprócz samego monitoringu podpowiada, co konkretnie zrobić z lukami w widoczności — bliżej mu do narzędzia „diagnoza plus działanie” niż czystego trackera.
Żadne z tych narzędzi nie zastąpi jednak najważniejszego kroku — zrozumienia, dlaczego AI kogoś poleca, a kogoś pomija. To wymaga tego samego myślenia, o którym pisaliśmy przy okazji komunikacji stron z AI: dashboard pokaże Ci lukę, ale nie napisze za Ciebie treści, która ją zamknie.
Co zrobić z lukami
Audyt kończy się listą pytań, w których Cię nie ma. To dopiero początek pracy, nie koniec.
Jeśli nie ma Cię wcale, a konkurencja się pojawia — sprawdź, skąd AI bierze wiedzę o konkurencie. Zwykle to kombinacja: jasno opisanej oferty na stronie, wzmianek w mediach lub katalogach branżowych, oraz ustrukturyzowanych danych. To dokładnie temat, który poruszaliśmy przy schema.org — jeśli Twoja strona nie mówi wprost i w uporządkowany sposób, czym się zajmujesz, AI nie ma z czego zbudować rekomendacji.
Jeśli pojawiasz się, ale z błędnymi informacjami — nieaktualną ofertą, złą lokalizacją, nazwiskiem osoby, która już u Ciebie nie pracuje — to sygnał, że gdzieś w sieci krąży stara wersja informacji o Twojej firmie, którą model uznał za wiarygodną. Warto sprawdzić profile firmowe, wpisy w katalogach i własną stronę pod kątem spójności.
Jeśli sentyment jest neutralny lub lekko negatywny — to zwykle nie kwestia jednego złego wpisu, a braku jakiejkolwiek silnej narracji o firmie w miejscach, z których korzysta AI. Model „domyśla się” w takiej sytuacji ostrożnie, zamiast rekomendować z przekonaniem.
We wszystkich trzech przypadkach mechanizm jest ten sam, o którym pisaliśmy już nieraz na tym blogu: AI rekomenduje to, co rozumie i czemu ufa, nie to, co ma najładniejszą stronę. Audyt, który właśnie zrobiłeś, mówi Ci dokładnie, gdzie to zrozumienie się urywa — reszta to już praca nad treścią, danymi strukturalnymi i obecnością firmy w wiarygodnych źródłach.
FAQ
Czym jest Share of Model? To nieformalne pojęcie określające, jak często dana firma pojawia się w odpowiedziach systemów AI na pytania z jej branży — odpowiednik klasycznego Share of Voice, przeniesiony z wyników wyszukiwania na odpowiedzi konwersacyjne.
Jak sprawdzić, czy ChatGPT poleca moją firmę? Zadając w trybie incognito serię pytań, jakie realnie zadałby klient szukający Twojej usługi, i zapisując, czy i jak Twoja firma się pojawia — w arkuszu (mamy gotowy do pobrania) lub za pomocą narzędzia do monitoringu widoczności w AI.
Czy Google Search Console pokazuje widoczność w AI? Nie w pełni. Ruch i wzmianki z AI Overviews oraz asystentów konwersacyjnych w większości nie są rejestrowane tak, jak klasyczne kliknięcia organiczne, dlatego potrzebny jest osobny sposób pomiaru.
Jakie narzędzia monitorują widoczność firmy w AI? Do popularnych należą Otterly.ai (najniższy próg wejścia), Semrush AI Toolkit (rozszerzenie dla obecnych użytkowników Semrusha) oraz Peec AI (monitoring połączony z rekomendacjami działań). Wybór zależy od budżetu i tego, czy potrzebujesz tylko danych, czy też gotowych wskazówek co dalej.
Jak często robić audyt widoczności w AI? Raz w miesiącu, zawsze z tym samym zestawem pytań — pojedynczy pomiar niewiele mówi, bo odpowiedzi modeli mogą się zmieniać z tygodnia na tydzień.
Zrobiłeś audyt i widzisz wyraźne luki, ale nie wiesz, od czego zacząć ich zamykanie? Zamów Audyt AI-Ready — sprawdzimy, co dokładnie w strukturze i treści Twojej strony sprawia, że AI Cię pomija.