Widoczność Twojej firmy w ChatGPT i innych asystentach
Sprawdzamy, przy jakich pytaniach modele wymieniają konkurencję zamiast Ciebie, i przebudowujemy stronę tak, żeby miały co zacytować.
Klient pyta asystenta, nie wyszukiwarkę
I dostaje jedną odpowiedź zamiast listy dziesięciu odnośników do przejrzenia.
Pytanie o wykonawcę, produkt albo usługę coraz częściej trafia najpierw do asystenta. Odpowiedź jest jedna i wymienia kilka firm z nazwy. Jeśli Twojej wśród nich nie ma, klient nie zobaczy Cię wcale — nie przewinie listy wyników, bo żadnej listy nie dostał.
W statystykach strony tego nie widać. Ruch z klasycznych wyników wygląda podobnie jak zawsze, zapytań po prostu przychodzi mniej i nie wiadomo dlaczego. Audyt widoczności odpowiada na to wprost: pokazuje, przy jakich pytaniach modele wymieniają konkurencję, a Ciebie pomijają, i co konkretnie stoi na przeszkodzie.
Ta praca ma dwie nazwy, które trafiają do ofert: GEO, czyli generative engine optimization, i AEO, czyli answer engine optimization. Znaczą w praktyce to samo — przygotowanie strony tak, żeby system odpowiadający jednym zdaniem, a nie listą odnośników, miał u Ciebie co zacytować i skąd wziąć fakty o firmie.
| Klasyczny wynik wyszukiwania | Odpowiedź asystenta AI | |
|---|---|---|
| Co dostaje klient | Listę odnośników, którą sam przegląda | Gotową odpowiedź, czasem z odnośnikami do źródeł |
| Ile firm pada w treści | Dziesięć na pierwszej stronie, plus reklamy | Kilka wymienionych w samej odpowiedzi |
| Skąd bierze się miejsce | Pozycja w rankingu albo stawka za kliknięcie | To, czy model ma na Twojej stronie co zacytować |
| Czy da się je kupić | Tak, w systemie reklamowym | Nie. Reklamy w ChatGPT to osobny format obok odpowiedzi, sama treść odpowiedzi nie jest na sprzedaż |
Co dokładnie robimy
Siedem kroków: najpierw rozpoznanie, potem wpuszczenie robotów, potem treść, na końcu sprawdzenie wykonania.
Audyt widoczności w ChatGPT, Perplexity, Gemini i podsumowaniach AI Google
Układamy listę pytań, które Twoi klienci naprawdę zadają, i zadajemy je czterem systemom po kolei. Zapisujemy każdą odpowiedź: kogo wymieniła, do czyjej strony odesłała, jakimi słowami opisała branżę. To jest punkt odniesienia dla wszystkiego, co robimy dalej.Modele odpowiadają różnie na to samo pytanie, więc każde zadajemy kilka razy i notujemy to, co się powtarza — pojedynczy zrzut ekranu niczego nie dowodzi.
Konfiguracja dostępu dla robotów AI
Sprawdzamy, czy roboty asystentów mają w ogóle wstęp na Twoją stronę. Bardzo często nie mają: blokuje je plik robots.txt, zapora albo ochrona przed botami po stronie hostingu. Model, który nie pobierze strony, nie ma jak jej zacytować.To decyzja biznesowa, nie tylko techniczna. Mówimy wprost, które roboty warto wpuścić, a które dokładają obciążenia serwera i nic poza tym.
llms.txt
Dokładamy plik llms.txt — krótki spis treści serwisu napisany dla modeli językowych: co tu jest, gdzie leży opis usług, gdzie cennik, gdzie kontakt. Format jest młody i żaden dostawca nie obiecuje, że go czyta.Nie sprzedajemy tego jako przełomu. To porządek w dokumentach: koszt jednorazowy i niewielki, a gdyby format zaczął się liczyć, będzie już na miejscu.
Dane strukturalne
Opisujemy stronę w formacie, który maszyna czyta bez zgadywania: kim jest firma, jakie ma usługi, gdzie działa, jakie pytania i odpowiedzi zawiera strona. System nie musi wtedy wnioskować z układu graficznego, bo dostaje gotowe fakty.Opis maszynowy musi zgadzać się z tym, co widzi człowiek na stronie. Rozjazd między jednym a drugim jest gorszy niż brak opisu.
Przebudowa treści pod cytowalność
Tu jest najwięcej pracy. Odpowiedź na pytanie klienta ma stać na stronie w jednym akapicie, konkretnie i z liczbami tam, gdzie liczby istnieją — a nie być rozsypana po trzech podstronach i owinięta w hasła. Model cytuje fragment, który da się wyjąć w całości.To nie jest dopisywanie tekstu dla samego tekstu. Zwykle kończy się tym, że strona jest krótsza, a odpowiedzi w niej dokładniejsze.
Szybkość strony
Poprawiamy czas otwarcia i stabilność strony. Robot, który czeka na odpowiedź serwera dłużej niż jego limit, po prostu odpuszcza. Ta sama poprawa działa na człowieka, który wchodzi z telefonu w słabym zasięgu.Zakres zależy od tego, na czym strona stoi. Czasem wystarczy ustawienie serwera, czasem trzeba ruszyć szablon — mówimy o tym przed wyceną, nie po.
Ponowny audyt po 30 dniach
Po miesiącu powtarzamy komplet pytań z pierwszego audytu i zestawiamy odpowiedzi z zapisem z początku. Dostajesz porównanie: co weszło technicznie, co modele zdążyły zobaczyć, a co czeka na ponowne pobranie strony.To sprawdzenie wykonania, nie raport sprzedażowy. Jeśli coś nie zadziałało, jest w nim wypisane razem z powodem.
Ile to trwa i czego się spodziewać
Terminy podajemy takie, jakie są, razem z tym, czego ta usługa nie potrafi.
Pierwsze widoczne zmiany w odpowiedziach
3–6 mies.Tyle zwykle mija, zanim modele przebudują obraz firmy. Strona zmienia się w kilka dni, ich odpowiedzi o wiele wolniej.
Termin planistyczny, nie obietnica wyniku.
Ponowny audyt
30 dniPowtarzamy komplet pytań i sprawdzamy, czy zmiany weszły technicznie. Jest w cenie wdrożenia.
Miejsc do kupienia w treści odpowiedzi
0Nie ma aukcji, stawki ani gwarantowanej pozycji. Jest tylko praca nad tym, żeby model miał co i skąd cytować.
Jak się rozliczamy
Trzy sposoby: samo rozpoznanie, rozpoznanie z wykonaniem albo wykonanie z pilnowaniem tematu co miesiąc.
Audyt
od 1 200 złjednorazowo
Komplet pytań zadanych czterem systemom, stan techniczny strony i lista zmian ułożona od najważniejszej. Kończy się dokumentem, z którym możesz pójść do dowolnego wykonawcy — także nie do nas.
Audyt i wdrożenie
od 3 500 złjednorazowo
Audyt plus wykonanie zmian: dostęp dla robotów, llms.txt, dane strukturalne, przebudowa treści i szybkość strony. Ponowny audyt po 30 dniach jest częścią tej pozycji, nie dopłatą.
Monitoring
od 300 złmiesięcznie, opcjonalnie
Cykliczne powtarzanie pytań i zapis, jak zmieniają się odpowiedzi. Ma sens tam, gdzie treści przybywa co miesiąc. Przy stronie, która się nie zmienia, powiemy wprost, że nie warto.
Zakres i wycenę ustalamy po obejrzeniu strony, bo praca rozkłada się zupełnie inaczej przy sklepie z setkami kart produktów niż przy stronie firmowej z kilkoma podstronami. Jedna liczba dla obu przypadków byłaby zmyślona. Po pierwszej rozmowie dostajesz zakres na piśmie, a kwotę dopiero pod nim.
Skąd wiemy, jak to robić
Zanim zaczęliśmy to sprzedawać, opisaliśmy temat u siebie — poniżej nasze teksty o widoczności w modelach.
Najczęstsze pytania
Czym właściwie jest GEO?
GEO to skrót od generative engine optimization, czyli przygotowania strony pod wyszukiwarki oparte na modelach językowych. Bywa nazywane też AEO, od answer engine optimization — chodzi o to samo. Sedno: żeby ChatGPT, Perplexity albo podsumowanie AI w Google, odpowiadając na pytanie z Twojej branży, wymieniły Twoją firmę i odesłały do Twojej strony. Zamiast walczyć o miejsce na liście wyników, walczysz o zdanie w gotowej odpowiedzi.
Czy GEO zastępuje SEO?
Nie. SEO, czyli klasyczne pozycjonowanie w wynikach wyszukiwania, zostaje. Modele w dużej mierze sięgają po te same strony, które stoją w tych wynikach wysoko, więc porzucenie SEO odcina źródło, z którego GEO korzysta. To druga warstwa nad tym, co już robisz: te same treści, opisane tak, żeby dały się zacytować w jednym akapicie odpowiedzi.
Po jakim czasie widać efekty?
Widoczne rezultaty pojawiają się po 3–6 miesiącach, nie po tygodniu. Zmiany techniczne wchodzą od razu, ale modele muszą najpierw ponownie pobrać stronę, a część z nich uczy się na danych zbieranych z opóźnieniem. Ponowny audyt po 30 dniach sprawdza, czy zmiany faktycznie weszły — to co innego niż pytanie, czy przyniosły już nowe zapytania.
Gwarantujecie, że ChatGPT poleci moją firmę?
Nie i nikt uczciwy tego nie zagwarantuje. Miejsca w treści odpowiedzi modelu nie da się kupić — to nie jest powierzchnia reklamowa ze stawką i cennikiem. Można za to usunąć powody, dla których model firmę pomija: zablokowany dostęp dla jego robota, brak jednoznacznych odpowiedzi na stronie, treść rozsypaną po podstronach bez konkretów.
Co dokładnie dostaję w audycie?
Listę pytań z Twojej branży zadanych ChatGPT, Perplexity, Gemini i wyszukiwarce Google, z zapisem, kogo modele wymieniły w odpowiedzi, a kogo nie. Do tego stan techniczny strony: czy roboty AI mają na nią wstęp, co widzą w danych strukturalnych, jak szybko się otwiera. Na końcu lista zmian ułożona od najważniejszej, z której możesz skorzystać także bez nas.
Czy to ma sens przy sklepie internetowym?
Tak, choć pytania są inne niż przy firmie usługowej. Model rzadko poleca sklep po nazwie, częściej odpowiada na pytania o produkt: czym różnią się dwa rozwiązania, na co zwrócić uwagę przy zakupie, co pasuje do konkretnego zastosowania. Pod te pytania przebudowujemy karty produktów i teksty pomocnicze, żeby to Twój sklep był w odpowiedzi źródłem.
Sprawdźmy, co asystenci mówią dziś o Twojej firmie
Kilka pierwszych pytań zadajemy jeszcze przed rozmową, żeby było o czym rozmawiać.