Jak wykrywać i poprawiać błędy w odpowiedziach AI?

Autor: Mateusz Makosiewicz
Edukator w obszarze SEO i marketingu w Ahrefs
- Skonfiguruj prompty
- Zapisz, które informacje są zgodne z prawdą
- Znajdź strony, które są źródłem błędnych odpowiedzi
- Ustal priorytety działań zewnętrznych
- Znajdź odpowiednią osobę do kontaktu
- Wyślij uprzejmą prośbę o korektę i przypomnij się jeden raz
- Jakie były efekty naszych działań zewnętrznych w ramach AEO?
- Jak ograniczyć ryzyko błędów w przyszłych odpowiedziach AI?
- Proaktywne monitorowanie wzmianek o marce
Zapytaj na platformie ChatGPT, ile kosztuje dany produkt, a przekonasz się, że niekoniecznie oprze swoją odpowiedź na stronie z oficjalnym cennikiem producenta. Równie dobrze może skorzystać ze źródeł zewnętrznych – recenzji, artykułów porównawczych albo zestawień typu „najlepsze narzędzia”, z których niektóre zostały opublikowane lata temu.
To stwarza realny problem dla marek. Jeśli w sieci krążą nieaktualne albo nieprawidłowe informacje na temat cen, produktów czy funkcji, systemy AI mogą powielać je w odpowiedziach udzielanych potencjalnym klientom. Szczególnie frustrująca jest sytuacja, gdy AI z pełnym przekonaniem przedstawia błędne informacje o Twoim produkcie, a pomyłka może wpłynąć na decyzję zakupową.
Przekonaliśmy się o tym na własnej skórze, gdy za pomocą naszej aplikacji (dostępnej w Letaido) zweryfikowaliśmy pod kątem zgodności z faktami 217 odpowiedzi na temat Ahrefs wygenerowanych przez AI. Spośród nich 41 odpowiedzi – 19%, czyli mniej więcej 1 na 5 – zawierało co najmniej jedno fałszywe stwierdzenie. Łącznie wykryliśmy 47 różnych błędów. A w niektórych testach odsetek błędnych odpowiedzi sięgał nawet 36%.

Dlatego dokładność i spójność informacji o Twojej marce w całej sieci mają istotne znaczenie dla widoczności w AI. Nie wystarczy zadbać o prawidłowe informacje na własnej stronie internetowej – trzeba też znaleźć i skorygować nieścisłości w innych źródłach, z których mogą korzystać systemy AI.
W tym artykule pokażemy Ci, jak to zrobić krok po kroku, korzystając ze sprawdzonego przez nas procesu oraz stworzonej przez nas aplikacji, która automatyzuje większość pracy.
Skonfiguruj prompty
W tym artykule będziemy korzystać z narzędzia Ahrefs Brand Radar do gromadzenia odpowiedzi generowanych przez AI i sprawdzania, jakie strony są w nich cytowane. Skorzystamy również z własnej aplikacji, którą stworzyliśmy w Letaido – łączy się ona z danymi z narzędzia Brand Radar i automatyzuje proces weryfikacji faktów. Ten krok jest opcjonalny, ale może zaoszczędzić Ci mnóstwo czasu.
Podstawą procesu weryfikacji są dwa rodzaje promptów. Razem pozwalają wykryć zarówno znane problemy, jak i błędy, które nawet nie przyszłyby Ci do głowy.
Prompty ukierunkowane: sprawdź najważniejsze informacje, w przypadku których prawidłowość w odpowiedziach AI jest kluczowa
Twórz prompty wokół konkretnego twierdzenia, które Twoim zdaniem jest błędnie przedstawiane w internecie – w naszym przypadku było to podejrzenie, że AI będzie podawać nieprawidłowe ceny naszego API. Dobrym punktem wyjścia są wszelkie niedawne zmiany dotyczące Twojego produktu, ponieważ strony zewnętrzne mogą nadal podawać informacje o jego poprzedniej wersji.
Każdy z poniższych przykładów dotyczy rzeczywistej zmiany w Ahrefs:
- Zmiana ceny: „Ile kosztuje Ahrefs?” oraz „Jaki jest najtańszy plan Ahrefs?”
- Funkcja przeniesiona do tańszego planu: „Czy Ahrefs oferuje dostęp do API?” oraz „Ile kosztuje API firmy Ahrefs?”
- Nowo uruchomiona funkcja: „Czy narzędzie Brand Radar firmy Ahrefs monitoruje platformę Claude?”
W narzędziu Brand Radar należy ustawić te prompty jako prompty niestandardowe i odpowiednio je otagować.
Prompty nieukierunkowane: wykrywaj błędy, których się nie spodziewasz
Prompty ukierunkowane sprawdzają jedynie Twoje własne przypuszczenia. Dlatego warto przeprowadzić weryfikację faktów również w przypadku promptów, które już monitorujesz. To właśnie tam mogą pojawić się niespodzianki: zmyślony limit funkcji, nieistniejąca nazwa planu albo porównanie z konkurencją oparte na danych sprzed dwóch lat.
Jeśli nie masz jeszcze zestawu monitorowanych promptów, przygotowaliśmy szczegółowy poradnik, który pomoże Ci znaleźć odpowiednie propozycje. Oto kilka przykładów nieukierunkowanych promptów, które wykorzystaliśmy w naszym procesie:
najlepsze narzędzia SEO
porównaj plany Ahrefs
czy Ahrefs się opłaca
jak pozyskiwać linki zwrotne
tańsze alternatywy dla Ahrefs
narzędzia do analityki botów
alternatywy dla Semrush
ahrefs vs. Semrush
ahrefs czy SE Ranking
narzędzia do monitorowania marki w AI
Nie przesadzaj z liczbą monitorowanych promptów. Każdy dodatkowy prompt oznacza więcej odpowiedzi do sprawdzenia, a narzędzie do weryfikacji faktów oznacza flagą również twierdzenia, które ostatecznie okazują się prawidłowe. Każde z nich i tak musi zweryfikować człowiek, dlatego lepiej mieć krótszą listę, którą jesteś w stanie rzetelnie przeanalizować, niż długą, której nie zdołasz sprawdzić.
Gdy skonfigurujesz już wszystko w narzędziu Brand Radar, możesz korzystać z tagów do przełączania się między różnymi grupami promptów. Oto jak ustawić odpowiednie filtry:
Zapisz, które informacje są zgodne z prawdą
Narzędzie do weryfikacji faktów nie wykryje błędu, jeśli nie wskażesz mu, jaka jest prawidłowa odpowiedź. Do tego służy dokument zawierający wiarygodne informacje: prosta lista weryfikowalnych twierdzeń dotyczących Twojego produktu, z których każde jest opatrzone linkiem do strony potwierdzającej jego prawdziwość.
Taki dokument pełni dwie funkcje. Narzędzie do weryfikacji faktów porównuje z nim odpowiedzi AI, a osoba sprawdzająca wykorzystuje tę samą listę, aby ustalić, czy oflagowana odpowiedź rzeczywiście zawiera błąd, zanim ktokolwiek skontaktuje się z autorem publikacji.
Jak powinno wyglądać prawidłowo sformułowane twierdzenie?
Zapisuj po jednym twierdzeniu w każdym wierszu. Używaj prostego języka i dbaj o to, by informacje były na tyle konkretne, aby można je było potwierdzić lub obalić w ciągu kilku sekund. Oto przykłady z naszej listy:
Ceny Ahrefs zaczynają się od 29 USD miesięcznie w planie Starter.
Narzędzie Brand Radar jest sprzedawane osobno, kosztuje od 50 USD miesięcznie i nie wymaga płatnej subskrypcji Ahrefs.
Monitorowanie promptów niestandardowych można ustawić w cyklu dziennym, tygodniowym lub miesięcznym.
Plan Lite obejmuje 150 sprawdzeń niestandardowych promptów miesięcznie.
Dostęp do API jest dostępny już od planu Lite wzwyż, bez konieczności wykupienia subskrypcji Enterprise.
Brand Radar pokazuje aktywność botów za pomocą narzędzia Bot Analytics, a ruch z wyszukiwania AI – za pomocą narzędzia Web Analytics. Oba te narzędzia są bezpłatne.
Porównaj te przykłady ze stwierdzeniami „Ahrefs jest przystępny cenowo” lub „Brand Radar oferuje elastyczne opcje monitorowania”. Żadnego z nich nie da się jednoznacznie zweryfikować, dlatego nie powinny znaleźć się na liście.
Opcjonalnie możesz uzupełnić każdy fakt o trzy dodatkowe informacje: adres URL źródła, osobę odpowiedzialną za jego potwierdzenie oraz datę ostatniej weryfikacji. Data weryfikacji ma większe znaczenie, niż mogłoby się wydawać. Połowa analizowanych przez nas błędów wynikała z tego, że informacja uległa zmianie, a strony internetowe nie nadążyły za zmianą, dlatego powielały nieaktualne dane. Twoja własna lista również może z czasem stracić aktualność, jeśli nie będziesz jej regularnie aktualizować.
Jak długa powinna być lista faktów?
Dokument będący źródłem wiarygodnych informacji powinien obejmować najważniejsze kwestie, o które pytają potencjalni klienci, a jednocześnie być na tyle zwięzły, aby można go było na bieżąco aktualizować. Innymi słowy: uwzględnij te informacje, które rzeczywiście wpływają na decyzje zakupowe i których aktualność jesteś w stanie regularnie weryfikować.
Nasza lista początkowo liczyła około 50 faktów i obejmowała ceny, limity w ramach planów, limity monitorowanych promptów, dostęp do API oraz informacje o dostępnych funkcjach.
Nie uwzględniliśmy wszystkich informacji o Ahrefs, ponieważ wraz z rozbudową listy rośnie jej wpływ na kilka elementów całego procesu:
- Koszt nieznacznie rośnie. Każdy dodatkowy fakt tylko w niewielkim stopniu zwiększa koszt pojedynczego procesu weryfikacji. W naszej aplikacji korzystanie z modelu LLM (Claude Sonnet 5) do oceny faktów kosztuje ok. 0,02 USD za sprawdzenie odpowiedzi i ok. 0,05 USD za audyt strony.
- Rośnie nakład pracy związany z ręczną weryfikacją. Każde oznaczone flagą twierdzenie wymaga sprawdzenia przez człowieka, a nieprecyzyjnie sformułowane fakty lub zbyt szeroko określony zakres informacji może generować fałszywe alarmy.
- Utrzymanie staje się ważniejsze. Każdy dodany fakt to kolejna informacja, której aktualność trzeba kontrolować. Nieaktualne źródło wiarygodnych informacji może spowodować więcej szkód niż dokument niekompletny.
Znajdź strony, które są źródłem błędnych odpowiedzi
Gdy znajdziesz błędną odpowiedź AI, pojawia się kolejne pytanie: skąd pochodzą nieprawdziwe informacje?
Możesz ręcznie dotrzeć do źródeł tych błędów, ale sprawdzanie w ten sposób setek odpowiedzi szybko staje się czasochłonne. Przy większych audytach zalecamy wykorzystanie AI do wykonania większości pracy.
Sposób ręczny
Ta metoda sprawdza się przy niewielkiej liczbie promptów. Warto też przynajmniej jeden raz przejść przez cały proces ręcznie, nawet jeśli później zamierzasz go zautomatyzować.
Sposób zautomatyzowany
Gdy sprawdzasz setki odpowiedzi, ręczna analiza staje się mało praktyczna.
Jeśli korzystasz z Ahrefs, stworzyliśmy w Letaido aplikację do weryfikacji faktów, która automatyzuje analizę odpowiedzi, badanie cytowanych stron i ustalanie priorytetów na podstawie danych z narzędzia Brand Radar.
Aplikacja działa w dwóch głównych etapach.
- Etap 1: weryfikacja odpowiedzi AI. Zatwierdzasz zestaw faktów. Aplikacja wykrywa nieprawidłowe twierdzenia w odpowiedzi AI, a następnie sprawdza cytowane strony, aby ustalić, czy potwierdzają dane twierdzenie, zaprzeczają mu, czy w ogóle o nim nie wspominają. Każdy wynik jest poparty dosłownym cytatem ze źródła.
- Etap 2: audyt źródeł. Następnie możesz porównać cytowane strony z pełnym zestawem faktów, aby wykryć inne błędy lub istotne braki. W przypadku stron wymagających poprawy aplikacja wyszukuje autora i sposób kontaktu (zazwyczaj profil w mediach społecznościowych, np. na LinkedIn), ustala priorytety według wpływu i eksportuje wyniki do pliku CSV lub Word. Aby objąć audytem więcej źródeł, możesz sprawdzić wszystkie strony pobrane przez AI, a nie tylko te, które zostały zacytowane.
Ten sam zestaw faktów możesz również wykorzystać do sprawdzania dowolnej strony internetowej lub nieopublikowanego jeszcze tekstu.
Żeby dać Ci wyobrażenie o tym, ile kosztuje korzystanie z aplikacji: sprawdzenie oparte na 30 faktach, obejmujące ocenę 217 odpowiedzi i 138 cytowanych stron, kosztowało nieco ponad 1 USD w tokenach LLM i zajęło 2,5 godziny. Poniżej znajdziesz zrzuty ekranu z obu etapów.


Ustal priorytety działań zewnętrznych
Nie każda strona zawierająca błędne informacje jest równie istotna. W pierwszej kolejności zajmij się tymi, których poprawienie najprawdopodobniej wpłynie na odpowiedzi AI lub pozwoli bezpośrednio dotrzeć do potencjalnych klientów.
Oto najważniejsze czynniki, które warto wziąć pod uwagę:
- Waga błędu: W pierwszej kolejności popraw błędy, które mogą wpłynąć na decyzję zakupową, np. nieprawidłowe ceny, błędne informacje o dostępności planów, oferowanych usługach, limitach produktów lub brakujących funkcjach.
- Częstotliwość cytowania: Strony często cytowane w różnych odpowiedziach lub na różnych platformach mają większy wpływ niż źródła pojawiające się tylko raz.
- Powtarzalność cytowań: Źródła, które regularnie pojawiają się w kolejnych sprawdzeniach, są cenniejsze niż te, które występują tylko raz.
- Ruch organiczny: Strony generujące znaczący ruch z wyszukiwarek mogą docierać do potencjalnych klientów zarówno przez tradycyjne wyniki wyszukiwania, jak i odpowiedzi AI.
- Autorytet: Liczba domen odsyłających oraz wskaźnik DR (Ocena domeny) mogą dodatkowo przemawiać za podjęciem działań, szczególnie gdy dana strona jest często cytowana i tematycznie istotna.
- Relacje: Czy Ty lub ktoś z Twojego zespołu zna już autora? Czy ktoś może Was ze sobą skontaktować? Czy autorzy danej publikacji odpowiadali wcześniej na Wasze wiadomości? Na przykład w naszej kampanii Glen był odpowiednią osobą do kontaktu z jednym z serwisów, ponieważ miał już z nim relację. W innym przypadku źródłem cytowania był influencer, z którym wcześniej współpracowaliśmy, dlatego najlepiej było powierzyć kontakt naszemu zespołowi ds. partnerstw.
Część tych informacji znajdziesz w narzędziu Brand Radar:
Jeśli korzystasz z naszej aplikacji Letaido, dane są pobierane z narzędzia Brand Radar i wyświetlane bezpośrednio obok strony, której dotyczą:

Znajdź odpowiednią osobę do kontaktu
Gdy znajdziesz stronę, z którą chcesz się skontaktować, kolejnym krokiem jest ustalenie, kto faktycznie za nią odpowiada.
W przypadku niewielkiej liczby stron zazwyczaj wystarczą standardowe narzędzia do pobierania treści ze stron internetowych dostępne w asystentach AI. Pozwalają one pobrać stronę i wyszukać informacje o autorze lub dane kontaktowe.
Przy większej skali działań sprawdzanie adresów URL jeden po drugim szybko staje się niepraktyczne. Warto wtedy skorzystać z API do pobierania danych ze stron, takiego jak Apify, lub innego źródła kodu HTML stron.
Nasza aplikacja najpierw próbuje wykorzystać zapisane przez Ahrefs kopie stron. Jeśli to się nie powiedzie, korzysta z Apify. Gdy nie uda się znaleźć danych kontaktowych na cytowanej stronie, przechodzi do strony autora, o ile prowadzi do niej link, i ponawia wyszukiwanie.

Zacznij od osoby wskazanej jako autor. Najpierw sprawdź podpis pod artykułem i stronę autora, a następnie – jeśli potrzebujesz danych kontaktowych – zajrzyj na jego profil na LinkedIn lub X.
Jeśli nie możesz znaleźć autora albo nie pracuje on już w danej firmie, poszukaj osoby szczebel wyżej. W przypadku serwisu informacyjnego może to być redaktor lub osoba odpowiedzialna za treści. W małej firmie najlepszym kontaktem może być założyciel albo kierownik ds. marketingu.
W ostateczności skorzystaj z ogólnego adresu kontaktowego firmy lub kanału obsługi klienta i poproś o przekazanie wiadomości osobie odpowiedzialnej za daną stronę lub treści.
Narzędzia takie jak HeyReach lub BuzzSumo mogą pomóc uzupełnić brakujące dane kontaktowe i wskazać osoby, z którymi prawdopodobnie warto się skontaktować. Wiele z tych narzędzi udostępnia API lub MCP, dzięki czemu można zintegrować ich funkcje z procesem wspomaganym przez AI.
Wyślij uprzejmą prośbę o korektę i przypomnij się jeden raz
Zadbaj o to, by Twoja wiadomość była przydatna, a nie roszczeniowa. Możesz podziękować autorowi za opisanie Twojego produktu, wskazać jeden lub dwa konkretne błędy, podać link do wiarygodnego źródła potwierdzającego prawidłowe informacje i zaznaczyć, że nie wywierasz presji, by zaktualizował stronę.
Dla przykładu – oto jedna z wiadomości, które wysłaliśmy:

Takie podejście ułatwia rozpoczęcie rozmowy, ale może być mniej skuteczne, ponieważ prosisz odbiorcę o odpowiedź, zanim będzie mógł ocenić wartość proponowanej korekty.
Jeśli nie dostaniesz odpowiedzi, wyślij jedną wiadomość przypominającą. Potem przejdź do kolejnej strony z listy. Niektóre nasze wiadomości przypominające rzeczywiście przyniosły efekt.

Kilka dodatkowych, praktycznych wskazówek dotyczących działań zewnętrznych:
Okaż życzliwość. Nie oskarżaj autora o rozpowszechnianie nieprawdziwych informacji ani nie groź mu szkodami wizerunkowymi.
Przyjmij, że strona się zdezaktualizowała, zamiast zakładać, że autor działał w złej wierze.
Sformułuj konkretną prośbę. Łatwiej wdrożyć jedną zweryfikowaną poprawkę niż długą listę zastrzeżeń.
Rozważ LinkedIn Premium lub Sales Navigator, jeśli potrzebujesz wysyłać więcej wiadomości bezpośrednich albo ponawiać kontakt z osobami, z którymi nie masz jeszcze nawiązanej relacji. Sales Navigator umożliwia wysyłanie kolejnych wiadomości nawet wtedy, gdy odbiorca nie przeczytał pierwszej.
Dokumentuj przebieg kontaktu: zapisuj co najmniej adres URL, dane kontaktowe, datę wysłania wiadomości, kanał kontaktu, twierdzenie wymagające korekty, odpowiedź, dalsze wiadomości i potwierdzoną zmianę.
- Na wszelki wypadek zrób zrzut ekranu strony przed wysłaniem wiadomości. Jeśli korzystasz z formularza kontaktowego, zachowaj potwierdzenie wysłania zgłoszenia. Jeśli korzystasz z Ahrefs, możesz skorzystać z narzędzia Site Explorer, aby udokumentować zmiany na stronie między poszczególnymi datami.
Warto przeczytać
Jakie były efekty naszych działań zewnętrznych w ramach AEO?
Skontaktowaliśmy się z 26 autorami w sprawie nieprawidłowych informacji w ich artykułach. Otrzymaliśmy 14 odpowiedzi (53,8%), a 6 autorów wprowadziło poprawki, które udało nam się potwierdzić na ich stronach (23%).
Nasze działania nadal się toczą, a autorzy nie mają oczywiście obowiązku wprowadzania zmian. Mimo to skorygowanie niemal jednej czwartej artykułów to obiecujący wynik.
Poniżej przykład jednej ze stron, z którą się skontaktowaliśmy – przed zmianami i po nich (porównanie zmian w narzędziu Site Explorer firmy Ahrefs).
Co ważne, aktualizacja stron – mimo że nie udało nam się dotrzeć do wszystkich – rzeczywiście przyczyniła się do pojawienia się prawidłowych informacji w odpowiedziach AI. Oto przykład (wielkie podziękowania dla Joonasa z thatmarketingbuddy.com):
Dwóch kolejnych autorów zadeklarowało, że wprowadzi zmiany, ale w chwili analizy wyników nadal na nie czekaliśmy. Nie uwzględniliśmy więc tych przypadków w liczbie potwierdzonych korekt.
W przypadku 12 z 26 osób, z którymi się skontaktowaliśmy, nie otrzymaliśmy żadnej odpowiedzi.
Nigdy nie dostaliśmy jednoznacznej odmowy zaktualizowania artykułu. Niektórzy autorzy byli jednak skłonni wprowadzić poprawkę tylko pod warunkiem, że w zamian wspomnimy o ich produkcie lub go wypromujemy. Nie zgodziliśmy się na takie rozwiązanie. Uznaliśmy, że samo dbanie o rzetelność opublikowanych informacji powinno być wystarczającym powodem do wprowadzenia korekty, a oferowanie czegoś w zamian byłoby niesprawiedliwe wobec autorów, którzy wprowadzili poprawki bez oczekiwania jakichkolwiek korzyści.
Nasze działania ujawniły też niedociągnięcia w sposobie, w jaki sami przedstawialiśmy nasz produkt. Część nieporozumień wynikała z niejasnych informacji o cenach Brand Radar i limitach poszczególnych funkcji. Uświadomiliśmy sobie, że musimy precyzyjniej wyjaśniać, co obejmuje nasza oferta, aby ułatwić osobom opisującym narzędzie Brand Radar zrozumienie jego możliwości i zasad działania.
Łatwiej jest uzyskać odpowiedź niż doprowadzić do wprowadzenia zmiany. Warto o tym pamiętać podczas planowania takich działań. Trzeba zarezerwować czas na sprawdzenie, czy obiecane aktualizacje rzeczywiście się pojawiły, i liczyć się z tym, że część wiadomości pozostanie bez odpowiedzi.
Dlaczego błędne odpowiedzi AI jeszcze długo nie znikną?
Uważam, że jedna zmiana mogłaby rozwiązać znaczną część tego problemu: asystenci AI powinni czerpać podstawowe informacje o marce bezpośrednio od samej marki, a przynajmniej powinni zaznaczać, kiedy dane twierdzenie pochodzi ze źródła zewnętrznego i nie zostało zweryfikowane. Nasz eksperyment Xarumei pokazał, jak absurdalne mogą być wyniki wyszukiwania AI, gdy system nie bierze pod uwagę, że w internecie znajdują się również treści tworzone w celu wprowadzenia odbiorców w błąd.
Dopóki firmy technologiczne nie wprowadzą takich zmian, nieprawdziwe informacje o markach nadal będą problemem – i dowodem na to, że asystenci AI muszą się jeszcze sporo nauczyć.
Wygląda na to, że ChatGPT już podejmuje kroki, by poprawić jakość swoich odpowiedzi. Np. dodaje określenia takie jak „official” w zapytaniach typu fan-out i używa operatora „site:”, aby pobierać informacje z konkretnych witryn, w tym z witryn samych marek. Więcej na ten temat pisze Lily Ray w swoim artykule.
Będą pojawiać się również nowe błędy. Ludzie nadal będą wykorzystywać AI do tworzenia treści, przez co istniejące pomyłki będą powielane, a kolejne będą powstawać, gdy AI zacznie wypełniać luki spreparowanymi informacjami. Takie strony staną się następnie źródłami dla kolejnych treści generowanych przez AI, a zaklęty krąg papki AI będzie się nakręcać.
Swoją drogą, sami również znaleźliśmy się po drugiej stronie barykady. Podczas naszego eksperymentu z treściami promującymi własną markę konkurent zwrócił nam uwagę na błąd, który AI wprowadziła do naszych własnych treści – pomimo ręcznej weryfikacji i szczerych chęci, by cytować wyłącznie sprawdzone informacje.
Jak ograniczyć ryzyko błędów w przyszłych odpowiedziach AI?
Nie masz kontroli nad tym, co mówią asystenci AI, ale możesz zadbać o to, by prawidłowe informacje były łatwiejsze do znalezienia – zarówno dla samych agentów, jak i dla wszystkich innych użytkowników.
Zadbaj o jednoznaczne informacje o swoim produkcie
Jasno przedstawiaj ceny, limity planów i dostępność poszczególnych funkcji. Jeśli Twoje własne treści pozostawiają pole do interpretacji, zewnętrzne serwisy i systemy AI będą próbowały samodzielnie uzupełnić brakujące informacje – i mogą zrobić to błędnie. Nie powtarzaj naszego błędu, który był źródłem wielu nieścisłości powtarzanych na temat Brand Radar.
Aktualizuj starsze treści
Twoja własna strona również może stać się źródłem nieaktualnych informacji. Gdy zmieniają się ceny lub pakiety, zaktualizuj starsze artykuły, w których o nich wspominasz. Podczas audytu na naszej własnej stronie wykryliśmy trzy błędy.

Dokumentacja i materiały pomocy również mogą być ważnymi źródłami przy wyszukiwaniu AI. Aby to zilustrować, przyjrzałem się marce Samsung i sprawdziłem, z jakich dokładnie stron pochodzą treści tej marki cytowane w odpowiedziach AI. Okazało się, że mniej więcej połowa prowadziła do dokumentacji pomocy technicznej i poradników zakupowych. Samsung nie jest pod tym względem wyjątkiem — podobne wzorce obserwujemy w przypadku wielu marek. Praktyczne treści publikowane we własnych kanałach firmowych są często cytowane w odpowiedziach AI i wykorzystywane przez agentów AI.
Skąd pochodzą treści marki Samsung cytowane w odpowiedziach AI?
Udział poszczególnych typów adresów URL we wszystkich cytowaniach AI, uporządkowany według odsetka cytowań. Domena: Samsung, 1000 najczęściej cytowanych stron.

Źródło: Ahrefs za pośrednictwem Letaido
Ułatw agentom AI dostęp do informacji o Twoim produkcie
W dłuższej perspektywie rozważ udostępnienie jednego, wiarygodnego źródła informacji o produkcie w formacie czytelnym dla maszyn. Może to być punkt końcowy MCP, jak np. Mobbin, kanał RSS z aktualizacjami cen i funkcji albo inne podejście do automatycznego odkrywania zasobów przez agentów AI, które wdrożył już Suganthan Mohanadasan.

Żadne z tych działań nie gwarantuje, że asystent AI skorzysta z udostępnionych przez Ciebie informacji. Im łatwiej jednak znaleźć aktualne i wiarygodne dane, tym mniejsze ryzyko, że lukę wypełnią nieaktualne informacje z zewnętrznych źródeł.
Proaktywne monitorowanie wzmianek o marce
Polega ono na monitorowaniu wzmianek o marce w całej sieci i szybkim reagowaniu na wykryte nieścisłości. Z mojego doświadczenia wynika, że twórcy najbardziej angażują się w swoje treści tuż po publikacji. Dlatego im szybciej się z nimi skontaktujesz, tym większa szansa, że poprawią błędne informacje.
Oczywiście nie daje to żadnej gwarancji. Nie wiesz, czy dana strona kiedykolwiek zostanie zacytowana w odpowiedzi AI. Szybka reakcja może jednak zapobiec przedostaniu się nieprawdziwych informacji do części odpowiedzi generowanych przez AI.
Możesz też szukać sygnałów wskazujących, że dana strona ma większą szansę na cytowanie. Jej wskaźnik DR, reputacja i powiązanie z istotna dla Ciebie tematyką mogą być użytecznymi wskaźnikami – zwłaszcza jeśli działasz w wąskiej niszy, w której istnieje zaledwie garstka liczących się stron. Znaczenie może mieć również aktualność treści, szczególnie gdy nowa strona zawiera świeższe informacje niż źródła, które są już cytowane przez systemy AI.
Monitorowanie wzmianek o marce możesz skonfigurować za pomocą narzędzia takiego jak Firehose.
Możesz też podłączyć swojego agenta przez API i skonfigurować go tak, aby automatycznie weryfikował fakty na każdej nowo znalezionej stronie – dzięki temu uzyskasz monitoring niemal w czasie rzeczywistym.
Wskazówka dla autorów publikacji
Jeśli publikujesz artykuły porównawcze lub zestawienia cen, możesz zautomatyzować ich aktualizowanie. Kamila Olexa stworzyła proces, który monitoruje strony z cennikami konkurencji, wyodrębnia informacje o nowych planach, wyszukuje wszystkie artykuły, w których są one wymienione, aktualizuje wyłącznie sekcje dotyczące cen, a przed publikacją prosi na Slacku o zatwierdzenie zmian. Tutaj dowiesz się, jak to działa.
Na koniec
Wzmianki w sieci stały się walutą. Umieszczenie nazwy marki na niektórych stronach kosztuje – a, jak się okazuje, zadbanie o to, by marka była tam prawidłowo przedstawiana, również może wiązać się z kosztami. To istotne, ponieważ miejsca, w których wspomina się o Twojej marce, oraz treść tych wzmianek mogą mieć ogromny wpływ na jej widoczność w odpowiedziach AI.
Dlatego przydatna może być aplikacja taka jak nasza, która automatyzuje proces wyszukiwania i poprawiania nieprawidłowych informacji. Jak się jednak przekonaliśmy, jeśli nie chcesz oferować czegoś w zamian za aktualizację informacji o swojej marce, Twoje działania mogą nie przynieść większych efektów.
Większy problem leży jednak po stronie twórców systemów AI. Powinni oni rozwiązać kwestię tego, w jaki sposób AI wybiera wiarygodne źródła przy generowaniu odpowiedzi na pytania dotyczące marek. Obecnie ten proces tak naprawdę nikomu nie służy.
Nie można oczekiwać, że każdy twórca treści czy właściciel strony będzie nieustannie weryfikować informacje i aktualizować dane o każdej firmie. Można jednak oczekiwać, że sama firma będzie dbać o rzetelność informacji na swój temat. Ma ku temu wszelkie powody – błędne lub nieaktualne dane mogą bezpośrednio szkodzić jej działalności.
Systemy AI powinny lepiej to rozpoznawać. W przypadku podstawowych informacji o firmie aktualne i prawidłowe dane pochodzące bezpośrednio od niej powinny mieć większą wagę niż nieaktualna wzmianka w serwisie zewnętrznym.
Dzięki za lekturę! Będzie nam miło, jeśli napiszesz parę słów do Glena i Mateusza.

Mateusz Makosiewicz jest w Ahrefs badaczem i edukatorem w obszarze marketingu. Od ponad 15 lat działa w marketingu, specjalizując się w marketingu wzrostu, marketingu treści, strategii marketingowej i zarządzaniu.
Mateusz studiował reklamę i marketing mediów na Uniwersytecie Gdańskim. Doświadczenie marketingowe zdobywał w agencjach, firmach SaaS i przedsiębiorstwach z branży hardware, gdzie pracował na różnych stanowiskach – od zarządzania projektami reklamowymi dla klientów po kierowanie działami marketingu.
Na blogu Ahrefs pisze o SEO i marketingu, opierając się na swoim doświadczeniu zdobytym podczas testowania prawdopodobnie każdej porady marketingowej, jaka kiedykolwiek została opublikowana, wykorzystywania metody prób i błędów w marketingu startupów w Dolinie Krzemowej oraz nieustannego optymalizowania mechanizmów wzrostu tak, jakby od tego zależało jego życie.
Sprawdź wszystkie poradniki dotyczące AEO
Czym jest optymalizacja pod silniki odpowiedzi (AEO)?
Od tego zacznij. Dowiedz się, czym jest AEO, czym różni się ono od SEO i poznaj siedem kroków, od których warto zacząć.
Jak działają silniki odpowiedzi?
Co naprawdę następuje pomiędzy wpisaniem promptu a wygenerowaniem odpowiedzi – i gdzie w tym procesie może pojawić się Twoja marka?
Jak monitorować widoczność w AI
Nie da się zoptymalizować czegoś, czego nie widać. Oto siedem sposobów na sprawdzenie, w których miejscach Twoja marka pojawia się w odpowiedziach wygenerowanych przez AI.
Jak wybrać najlepsze prompty, które warto monitorować?
Monitoruj klastry promptów zamiast pojedynczych odpowiedzi. Oto jedenaście miejsc, w których znajdziesz zapytania warte monitorowania.
Jak optymalizować treści pod silniki odpowiedzi?
Wysokie pozycjonowanie sprawia, że inni Cię zauważają. Oto jak uzyskać cytowania – przedstawiamy tematy, formaty oraz zmiany na stronie, które naprawdę działają.
Jak monitorować i zdobywać wzmianki o marce w odpowiedziach AI?
AI poleca te marki, o których dyskutowano w innych miejscach. Oto jak monitorować te wzmianki i zdobywać ich więcej.
Jak zoptymalizować witrynę pod silniki odpowiedzi?
Poprawki techniczne, które decydują o tym, czy AI jest w stanie dotrzeć do Twoich stron, odczytać je i zrozumieć, kim jesteś.
Jak wykrywać i poprawiać błędy w odpowiedziach AI?
Wykrywaj i koryguj błędne odpowiedzi AI, docierając do niewiarygodnych źródeł, prostując nieprawdziwe informacje i zwiększając widoczność swojej marki w wyszukiwaniu AI.












