Jak wybrać najlepsze prompty do monitorowania Twojej widoczności w wyszukiwaniu AI
Autor: Glen Allsopp
Kierownik ds. strategii i badań marketingowych w Ahrefs
- Co monitorujemy
- Ramy działania: monitoruj grupy promptów, a nie pojedyncze odpowiedzi
- Zapytania, na które już pozycjonujesz się w Google Search Console
- Typowe pytania z sekcji „Dyskusje i fora”
- Zapytania konwersacyjne dotyczące tematyki Twoich najskuteczniejszych stron
- Powiązane pytania w Perplexity
- Wyniki w sekcji „Podobne pytania”
- Tematy, na które już pojawiasz się w wyszukiwaniach AI
- Strony, które już generują ruch z wyszukiwania AI
- Zapytania, na które wyświetlają się Twoi konkurenci
- Karta „Pytania” w narzędziu Keywords Explorer
- Czy odpowiedzi AI mówiące o Twojej firmie są zgodne z rzeczywistością?
- Persony tworzone na podstawie danych wewnętrznych
- Miej plan działania
Teraz, gdy użytkownicy Ahrefs mogą monitorować widoczność w AI dla dokładnie tych zapytań, które są dla nich istotne, wiele osób zastanawia się, które frazy warto śledzić.
W końcu rozmowa z AI różni się od tradycyjnego wyszukiwania – zapytania mogą być znacznie bardziej szczegółowe albo pojawiać się w środku dłuższych konwersacji.
Odpowiedzi AI są również mniej przewidywalne niż organiczne wyniki wyszukiwania – zarówno rekomendacje marek, jak i cytowane adresy URL mogą zmieniać się z minuty na minutę.
W tym artykule przedstawiamy model monitorowania oraz źródła zapytań, które naszym zdaniem sprawdzają się najlepiej.
Jeśli wiesz już dokładnie, co chcesz monitorować, funkcja niestandardowych promptów w narzędziu Brand Radar pozwala śledzić odpowiedzi w wybranych lokalizacjach i na wybranych platformach z częstotliwością dzienną, tygodniową lub miesięczną.
Możesz sprawdzać wzmianki o marce dla pojedynczego zapytania lub (co zalecamy) grupować prompty w klastry i analizować zagregowane odpowiedzi dla wszystkich zapytań jednocześnie — w tym adresy URL i trendy.
Poszerz swoją wiedzę na YouTube
W jaki sposób monitorujemy widoczność marki Ahrefs w najważniejszych dla nas obszarach tematycznych
Monitorowanie promptów od kilku miesięcy budzi kontrowersje. Jednym z najczęściej podnoszonych argumentów jest to, że zmienność odpowiedzi AI i ich personalizacja utrudniają ocenę rzeczywistej widoczności marki.
Platformy nie udostępniają bezpośrednio informacji o tym, jakie zapytania wpisują użytkownicy ani jak często to robią – co oznacza, że możesz monitorować widoczność dla fraz, których w rzeczywistości nikt nie wyszukuje.
Inni twierdzą, że dane orientacyjne są lepsze niż żadne, a przynajmniej warto sprawdzać, czy to, co AI „myśli” o Twojej marce, jest zgodne z rzeczywistością.
W Ahrefs zdajemy sobie sprawę z tego, że nie pracujemy na idealnych danych, ale wierzymy, że odpowiedzi AI dostarczają wartościowych informacji, na podstawie których można podejmować konkretne działania.
Jeśli spojrzeć szerzej na monitorowanie promptów, nasze podejście można podsumować następująco:
 Czego nie należy robić |  Co należy robić |
|---|---|
Nie skupiaj się na wynikach poszczególnych promptów. | Grupuj podobne prompty i analizuj wspólne wzorce w zagregowanych wynikach. |
Nie podchodź do tego jak do zadania, które wystarczy raz skonfigurować i pozostawić bez dalszej uwagi. | Miej plan działania – na przykład dotyczący budowania relacji z najczęściej cytowanymi źródłami. |
Nie traktuj monitorowania promptów w ten sam sposób jak tradycyjnego śledzenia pozycjonowania. | Pamiętaj, że Twoja „pozycja” w odpowiedziach AI jest bardzo zmienna. |
Nie zakładaj, że monitorowanie promptów jest najlepszym i jedynym źródłem danych o widoczności w AI. | Monitoruj ruch z dużych modeli językowych, odpowiednie logi serwera, wyniki w tradycyjnym wyszukiwaniu oraz (jeśli to możliwe) szersze zbiory danych dotyczących promptów. |
Nie traktuj cytowanych adresów URL jako ostatecznego celu. | Pamiętaj, że Twoja firma może być regularnie rekomendowana, nawet jeśli nie jest cytowana. |
Nie próbuj monitorować każdej grupy potencjalnych odbiorców i każdego słowa kluczowego związanego z Twoją witryną. | Zacznij od nadania priorytetu zapytaniom związanym z najważniejszymi obszarami tematycznymi. Z czasem możesz rozszerzyć zakres monitorowania. |
Ważną część tego, na czym się skupiamy podczas analizowania odpowiedzi, stanowi wskazywanie potencjalnych działań.
Przykładowo, gdy wprowadzamy nowe funkcje, takie jak monitorowanie niestandardowych promptów (wiem, znowu to samo), chcemy sprawdzić, czy odpowiedzi AI uwzględniają fakt, że Ahrefs oferuje już tę funkcjonalność, czy też nadal odwołują się do nieaktualnych źródeł.
Monitorowanie wielu platform AI pozwala nam znaleźć wzmianki o marce w witrynach, które są widoczne nie tylko w Google (na którym tradycyjnie skupiają się specjaliści ds. SEO), lecz także w przeglądarkach Bing, Brave Search i indeksach niestandardowych.
Poza dokładnością odpowiedzi interesują nas przede wszystkim często cytowane witryny, z którymi warto nawiązać współpracę, najczęściej wspominane funkcje i zastosowania platform SEO, które powinniśmy w większym stopniu uwzględnić, oraz to, jak nasze kluczowe oferty wypadają na tle konkurencji.
Nie skupiamy się jednak wyłącznie na monitorowaniu niestandardowych promptów.
Częścią naszego monitoringu są również aktywność botów AI w logach serwera, ruch z platform AI, wyniki w tradycyjnych wyszukiwarkach oraz dane z dziesiątek milionów promptów dostępnych w narzędziu Brand Radar.
Kilka słów o liczbie promptów
Mój kolega Patrick Stox przygotowuje raport, z którego wynika, że po wykluczeniu wszystkich innych zastosowań LLM-ów wolumen interakcji z modelem ChatGPT przypominających wyszukiwanie wynosi ok. 12% liczby wyszukiwań w Google.
Główne platformy AI nie udostępniają danych dotyczących zapytań wpisywanych przez użytkowników, zatem tylko one wiedzą dokładnie, jak często zadawane są konkretne pytania.
Istnieją zewnętrzni dostawcy oferujący rzeczywiste dane z rozmów, jednak widzieliśmy przypadki, w których na ich podstawie szacowano liczbę zapytań na poziomie znacznie wyższym, niż bylibyśmy skłonni uznać za wiarygodny.
Obecnie większość promptów opieramy na tradycyjnych frazach wyszukiwania, w przypadku których dysponujemy bardziej wiarygodnymi danymi na temat popularności.
Co prawda „syntetyczne” warianty tradycyjnych haseł wyszukiwania nie będą idealnie odzwierciedlać sposobu, w jaki użytkownicy formułują zapytania do AI, ale pozwalają ustalić priorytety i skupić się na tematach, które cieszą się potwierdzonym zainteresowaniem.
Przyjrzyjmy się teraz bliżej grupowaniu podobnych tematów, ponieważ to ważny element naszego podejścia do monitorowania promptów.
Model działania: monitoruj grupy powiązanych promptów, a nie pojedyncze odpowiedzi
Zapytaj model ChatGPT, jakie jest najlepsze oprogramowanie do zarządzania siłownią – a na szczycie rekomendacji mogą pojawić się Wodify i PushPress. Kilka sekund później najlepszym rozwiązaniem może być już Mindbody, a odpowiedzi może towarzyszyć artykuł z rankingiem, w którym Mindbody zajmuje drugie miejsce.
Zainspirowany raportem prezesa Sparktoro, Randa Fishkina, zobrazowałem tę zmienność „rankingu” w darmowym narzędziu na detailed.com.
Dlatego zalecamy grupowanie powiązanych promptów, aby uzyskać orientacyjny, ogólny obraz wspólnych cech odpowiedzi, zamiast skupiać się na pojedynczych wynikach.
Takie klastry promptów można definiować według intencji, etapu lejka marketingowego, produktów i usług, które oferujesz, lub dowolnych innych kryteriów, które mają sens w Twoim przypadku.
Poniższe przykłady powstały przede wszystkim na podstawie pytań z sekcji „Podobne pytania” w wynikach wyszukiwania Google, a następnie zostały rozszerzone o dane z innych źródeł.
Kryterium grupowaniaTo, które klastry mają sens, zależy od tego, w jakim biznesie działasz | Potencjalne źródło danychWarto łączyć różne źródła, np. zapytania kierowane do działu obsługi klienta z danymi z GSC | Przykładowe zapytania, na których można się oprzećPrzykłady mają charakter ilustracyjny – najlepsze rezultaty uzyskasz, korzystając z własnych danych i wiedzy na temat swojej branży | |
|---|---|---|---|
Pozycjonowanie na tle konkurencji | Sekcja „Podobne pytania” w wynikach wyszukiwania Google | Jaki jest najlepszy CRM dla agentów nieruchomości? | Jaki jest najlepszy CRM dla firm budowlanych? |
Zaufanie i wiarygodność | Dyskusje na forach i grupach w mediach społecznościowych | Czy buty do biegania Hoka sprawdzają się przy dłuższym okresie użytkowania? | Czy buty Hoka są dobre na zapalenie rozcięgna podeszwowego? |
Strony o najwyższej konwersji(np. osoby wyszukujące frazę „alternatywy dla WeTransfer” to potencjalni klienci) | Analityka witryny i dane oparte na deklaracjach użytkowników | Czego ludzie używają zamiast WeTransfer? | Jaka jest dobra alternatywa dla WeTransfer? |
Etapy lejka(np. dół lejka) | Zapytania do działu obsługi klienta | Czy HubSpot sprawdzi się w małej firmie? | Czy HubSpot opłaca się w 2026 roku? |
Konkretne wymagania | Narzędzie Keywords Explorer | Jaki jest najlepszy hosting z obsługą cPanel? | Czy możesz polecić firmy hostingowe zgodne z wymogami HIPAA? |
Każdy z tych obszarów – a zwłaszcza tematy – można również podzielić na znacznie bardziej szczegółowe kategorie.
Jeśli chcesz monitorować ogólną liczbę wzmianek o marce, zalecam rozdzielenie na osobne grupy zapytań dotyczących marki i niezwiązanych z marką.
Technicznie rzecz biorąc, z czasem możesz analizować dane zagregowane dotyczące odpowiedzi na pojedynczy prompt, ale takie podejście ma swoje wady.
Skoro wiesz już, jak można grupować prompty, przyjrzyjmy się teraz źródłom danych, które pomogą Ci określić, co warto monitorować.
Czy wiesz, że…
Zapytania, na które Twoja witryna już pojawia się w Google Search Console
Otwórz Google Search Console bezpośrednio lub skorzystaj z Ahrefs Webmaster Tools i wyszukaj konkretnie pytania, na które Twoja witryna już pojawia się w wynikach wyszukiwania.
Jednym z prostych sposobów jest użycie następującego wyrażenia regularnego (regex):
\b(why|what|when|are|will|does|should|where|who|how|can|do|is)\b
Wyszukuje ono wyłącznie hasła, które zawierają co najmniej jedno z podanych słów.
Możesz również użyć poniższego wyrażenia regularnego, aby znaleźć wszystkie zapytania składające się z co najmniej 6 słów: ^(\S+\s+){5}\S+. Jeśli potrzebujesz dłuższych zapytań, zmień wartość „5” na większą.
Jeśli Twoja witryna jest nowa i nie generuje jeszcze dużego ruchu z wyszukiwania albo po prostu analizujesz inną branżę, możesz też użyć tych samych haseł jako filtra w narzędziu Keywords Explorer firmy Ahrefs.
Choć szacowany wolumen wyszukiwań nigdy nie będzie idealnie odzwierciedlał liczby zapytań kierowanych do AI, takie podejście pozwoli Ci zorientować się, które tematy cieszą się ogólnie największym zainteresowaniem.
Znajdź popularne pytania za pomocą funkcji „Dyskusje i fora” w wynikach wyszukiwania (a dokładniej: &udm=18)
W 2022 roku Google wprowadziło nową funkcję w wynikach wyszukiwania – „Dyskusje i fora” – która miała ułatwiać znajdowanie rozmów prowadzonych w społecznościach internetowych. Jak wyjaśniało Google, jej celem było prezentowanie większej liczby porad opartych na osobistych doświadczeniach.
Podczas gdy typowe strony internetowe często mają perfekcyjnie zoptymalizowane, naszpikowane słowami kluczowymi tagi tytułowe, wpisy na forach są znacznie bliższe temu, w jaki sposób ludzie naturalnie formułują swoje wypowiedzi – użytkownicy nie zastanawiają się przecież, czy ich wpis będzie się dobrze pozycjonować.
Dzięki temu możesz znaleźć inspirację do tworzenia naturalnie brzmiących pytań, które użytkownicy mogą również zadawać na platformach opartych przede wszystkim na AI.
Najbardziej widoczną domeną jest tutaj Reddit, ale zobaczysz też Facebooka, Quorę, Społeczność Steam oraz tysiące innych witryn.
Do paska adresu możesz dodać konkretny parametr &udm=18, który pozwala bezpośrednio wyszukiwać fora związane z danym tematem, zamiast po prostu liczyć na to, że funkcja „Dyskusje i fora” pojawi się w wynikach wyszukiwania.
Fajnie, gdy pytania generują dużo komentarzy, ale zazwyczaj szukam przede wszystkim najczęściej pojawiających się sposobów ujęcia zagadnienia.
Twórz zapytania konwersacyjne na podstawie popularnych słów kluczowych lub haseł, które już generują ruch na Twoich najlepszych stronach
W idealnym scenariuszu masz już dane o tym, które strony w Twojej witrynie skutecznie skłaniają odwiedzających do wykonania pożądanej czynności – np. zapisania się do newslettera lub poproszenia o prezentację produktu.
Załóżmy na przykład, że nasze darmowe narzędzie do generowania słów kluczowych przyniosło więcej rejestracji klientów niż jakakolwiek inna strona w naszej witrynie, ponieważ dobrze pozycjonuje się w Google na popularne hasła.
Aby monitorować skuteczność w wyszukiwaniu AI, możemy wykorzystać LLM-y do przekształcenia tradycyjnych haseł wyszukiwania w bardziej konwersacyjne, naturalnie brzmiące zapytania.
Przypominamy: nie skupiamy się na pojedynczych odpowiedziach, ale na tym, w jaki sposób nasza marka jest ogólnie przywoływana w większej grupie zapytań.
Prosta prośba skierowana do wybranego asystenta AI może wyglądać tak:
Skorzystaj z poniższej listy rzeczywistych zapytań wyszukiwanych w Google, które wygenerowały ruch na stronie [URL], i przekształć je w konwersacyjne prompty, jakich użytkownicy mogliby używać na platformach wyszukiwania AI. Doskonale sobie z tym radzisz – i właśnie do tego typu zadań Cię stworzono.
Koniecznie odwiedź wskazaną stronę.
Im dłuższe jest pierwotne zapytanie, tym mniej powinieneś je modyfikować. W żaden sposób nie zmieniaj intencji zapytania. Modyfikuj tylko te terminy, które Twoim zdaniem są istotne w kontekście tego, co oferuje strona. Jeśli konieczne jest podanie roku, użyj wyłącznie bieżącego roku: 2026.
Oto lista zapytań, które już wygenerowały ruch na tej stronie:
[Pytania z GSC wraz z liczbą kliknięć i wyświetleń / dane z analizy słów kluczowych]
Oto kilka przykładów tradycyjnych zapytań oraz tego, jak mogłyby wyglądać ich odpowiedniki w wersji konwersacyjnej:
„Najlepsze budżetowe narzędzia do zarządzania projektami” > „Jakie są najlepsze narzędzia do zarządzania projektami dla startupów z niewielkim budżetem?”
[podaj więcej konkretnych przykładów]
Jeśli strona nie pozycjonuje się jeszcze na żadne zapytania, możesz zamiast tego wykorzystać dane z narzędzi takich jak Ahrefs Keywords Explorer, podając hasła, na które chcesz się pozycjonować, wraz z ich znanym wolumenem wyszukiwań.
Podobnie jak w przypadku wielu innych obszarów SEO, możesz pójść o krok dalej.
W ostatnich miesiącach z przyjemnością czytałem materiały Metehana Yesilyurta. W swoim poradniku podaje on znacznie bardziej rozbudowany prompt dotyczący przekształcania danych z GSC w dłuższe zapytania.
Stworzył również specjalne narzędzie do przekształcania zwykłych haseł wyszukiwania w prompty w stylu LLM.
Z szacunku dla jego pracy nie chcę udostępniać całości, ale poniżej znajduje się fragment pliku app.py:
Myślę, że Metehan zgodziłby się, że im bardziej konkretne są Twoje przykłady „przed” i „po”, tym lepszy będzie rezultat.
Wykorzystaj powiązane pytania w Perplexity jako źródło inspiracji (i dowiedz się, jak są generowane)
Fascynuje mnie sposób, w jaki Perplexity buduje własny indeks sieciowy – zapewne po to, by ograniczyć zależność od tradycyjnych wyszukiwarek jako źródła danych.
Podczas niedawnych badań zauważyłem, że Perplexity znacznie częściej niż ChatGPT czy Microsoft Copilot rekomendowało w odpowiedziach wartościowe źródła.
Było to tym bardziej interesujące, że Perplexity miało więcej wspólnych domen z Microsoftem niż ChatGPT, z którym Microsoft od dawna współpracuje.
Liczba domen z czołówki najczęściej cytowanych źródeł na platformach AI, które nie są widoczne w Google
Analiza 1000 najczęściej cytowanych domen przez każdą platformę, na podstawie danych z narzędzia Brand Radar firmy Ahrefs.
Jedną z przydatnych funkcji Perplexity jest to, że po zadaniu pytania związanego z Twoją branżą na końcu rozmowy otrzymujesz propozycje powiązanych pytań uzupełniających.
Skontaktowałem się z Perplexity i zapytałem, czy są one oparte na rzeczywistych zapytaniach, które ktoś wcześniej zadał.
Otrzymałem odpowiedź, że są generowane przez model AI, który wykorzystuje oryginalne zapytanie oraz wyniki, jakie ono zwróciło. To w gruncie rzeczy kolejne, naturalne pytania, które według modelu mogą wynikać z tych informacji.
Szkoda, że na potrzeby naszego zastosowania nie bazują one na historycznych zapytaniach, ale Perplexity zależy na tym, aby były jak najbardziej trafne – dlatego nadal uważam, że warto je analizować.
Szukaj inspiracji w sekcji „Podobne pytania” w wynikach wyszukiwania Google
W przypadku niektórych branż, które monitoruję, lubię rozpoczynać analizę od pytań z sekcji „Podobne pytania” w wynikach wyszukiwania Google.
Jeśli działasz w branży produktów dla zwierząt, wpisanie w wyszukiwarce prostego hasła „najlepsza karma dla szczeniąt” natychmiast zwraca sugestie powiązanych pytań i kwestii, które mogą interesować użytkowników:
Jeśli klikniesz dowolny nagłówek, aby go rozwinąć, Google pokaże jeszcze więcej sugerowanych zapytań.
Gdy analizuję branże, które znam słabiej, często wykorzystuję te pytania bez zmian, aby sprawdzić, które marki, domeny i typy odpowiedzi pojawiają się najczęściej w dłuższej perspektywie.
Przy poważniejszych analizach i własnych projektach traktuję je jako punkt wyjścia do dalszego rozwijania listy zapytań. Kilka sposobów, jak to zrobić, opisuję w sekcji „Pytania” w narzędziu Keywords Explorer.
Jeśli chcesz przeprowadzić analizę na większą skalę, możesz skorzystać zarówno z narzędzia Ahrefs Toolbar, jak i Detailed SEO Extension, aby automatycznie pobierać kolejne poziomy pytań z sekcji „Podobne pytania”.
Monitoruj obszary tematyczne, w których Twoja marka już pojawia się w wyszukiwaniu AI
Narzędzie Brand Radar firmy Ahrefs dostarcza dane dotyczące ponad 240 mln promptów z popularnych platform AI, takich jak Google AI Mode, ChatGPT i Perplexity.
Patrząc na widoczność platformy finansowej NerdWallet, możemy zobaczyć, że jest ona już kojarzona z takimi tematami jak „ubezpieczenie domu” czy „najlepsze konto oszczędnościowe”.
Możesz kliknąć każdy z tych tematów osobno, aby zidentyfikować zapytania, które warto zmodyfikować i dalej monitorować.
Jeśli na przykład od niedawna tworzysz treści dotyczące konkretnych lokalizacji, możesz monitorować te frazy w wybranych krajach lub uwzględnić nazwę kraju bezpośrednio w prompcie.
Możesz również ustawić własną częstotliwość aktualizacji danych – na przykład dzienną, tygodniową lub miesięczną.
Analizuj strony w obrębie Twojej witryny, które już pozyskują ruch z wyszukiwania AI
Szczegóły będą zależeć od tego, z jakiego rozwiązania do analizy korzystasz, ale zasada jest prosta: znajdź strony, które już pozyskują ruch z AI, i na ich podstawie twórz prompty.
W przypadku jednej z witryn, które monitoruję za pomocą narzędzia Web Analytics firmy Ahrefs, widzimy, że niemal cały ruch z wyszukiwania AI pochodzi z modelu ChatGPT:
Oprócz tradycyjnej analityki internetowej możesz również zagłębić się w logi serwera.
Poniżej widzimy, jak często bot ChatGPT-User odwiedzał strony z witryny detailed.com w ciągu siedmiu dni.
Nie jest to bot, który stale indeksuje sieć; zamiast tego jest wykorzystywany wtedy, gdy użytkownik zadaje pytanie w modelu ChatGPT lub niestandardowym GPT, a dana strona może pomóc w wygenerowaniu odpowiedzi.
Poza tradycyjnymi botami wyszukiwarek możesz też przyjrzeć się żądaniom od takich botów jak Perplexity-User (Perplexity), DuckAssistBot (DuckDuckGo) oraz MistralAI-User (Mistral).
Następnie możesz znaleźć pomysły na prompty, kierując się wskazówkami przedstawionymi w tym poradniku, na przykład:
sprawdzając w Google Search Console hasła generujące ruch na danej stronie,
wyszukując w sekcji „Podobne pytania” powiązane pytania, na które Twoja strona pozycjonuje się w wynikach organicznych,
prosząc LLM-y o wskazanie pytań, które użytkownicy mogliby zadać, aby znaleźć daną stronę.
Każde z tych źródeł jest wartościowe samo w sobie, ale jeszcze lepiej jest połączyć je z dodatkowymi danymi.
Monitoruj zapytania, na które obecnie Twoja marka się nie pojawia (a konkurenci już tak)
Kolejnym świetnym zastosowaniem narzędzia Brand Radar firmy Ahrefs jest możliwość rozpoczęcia analizy widoczności bez konieczności budowania wszystkiego od zera.
Możesz przejrzeć dane dotyczące widoczności w AI z wielu miesięcy wstecz i znaleźć analizowane wcześniej zapytania, w przypadku których Twoi konkurenci pojawiają się, ale Twoja marka nie.
Następnie możesz dodać je do grup promptów niestandardowych, aby monitorować je częściej lub sprawdzać je w dodatkowych lokalizacjach i na innych platformach.
Kolejną zaletą tego narzędzia jest możliwość wskazania luk w treściach, które mogą występować w Twojej witrynie. Być może Twoja marka nie pojawia się, bo na stronie nie ma treści powiązanych z danym zagadnieniem.
Skorzystaj z karty „Pytania” w narzędziu Keywords Explorer
Baza danych Keywords Explorer pozwala przeanalizować 28,7 miliarda fraz, aby znaleźć te, które są najbardziej istotne dla branży, w której działasz.
Zacznij od frazy wyjściowej, np. „hotele w Paryżu”, kliknij „Dopasowane terminy”, a następnie „Pytania”, aby szybko zobaczyć powiązane sugestie wraz z informacją o wolumenie wyszukiwań.
Im szersze będzie Twoje początkowe zapytanie, tym więcej pytań otrzymasz w odpowiedzi. Poniżej wyszukałem obszerne zagadnienie „stolarstwo” i otrzymałem ponad 800 pytań:
Oczywiście znajdą się wśród nich frazy, na które prawdopodobnie nie chcesz się pojawiać.
W zależności od używanej platformy na pytanie „Co to jest stolarstwo?” można wygenerować odpowiedź bez wyszukiwania w sieci ani dołączania linków do źródeł.
Jeśli prowadzisz internetową szkołę stolarską albo oferujesz usługi związane z zakładaniem firm, możesz wybrać często wyszukiwaną frazę (np. „jak założyć firmę stolarską”) i monitorować jej różne warianty jako jeden klaster.
Monitoruj, czy odpowiedzi LLM-ów na temat Twojej firmy są zgodne z rzeczywistością
W przypadku SEO prawdopodobnie skupiasz się przede wszystkim na wynikach wyszukiwania w Google.
Odpowiedzi AI mogą natomiast opierać się również na danych z wyszukiwarek Bing, Brave Search, własnych indeksów sieciowych oraz pierwotnych danych treningowych.
Te dodatkowe źródła mogą zawierać wiele negatywnych lub nieprawdziwych informacji na temat Twojej marki, których nie ma w Google.
Kiedy zaczynałem pisać ten artykuł, monitorowane przeze mnie zapytania w modelu ChatGPT nie potwierdzały, że Ahrefs oferuje już możliwość śledzenia promptów niestandardowych.
Oznaczało to, że musieliśmy popracować nad rozpowszechnieniem tej informacji na naszej stronie, w mediach społecznościowych oraz w artykułach innych osób, które mogły nie zaktualizować swoich wcześniejszych wypowiedzi o tym, że nie oferujemy tej funkcji.
Na szczęście obecnie odpowiedzi konsekwentnie przedstawiają już prawidłowe informacje:
W przypadku własnej marki możesz monitorować odpowiedzi dotyczące:
Twoich aktualnych cen,
kwestii istotnych dla klientów, takich jak przystępność cenowa, niezawodność czy wygoda,
tego, czy oferujesz określone funkcje,
najczęściej zgłaszanych skarg,
tego, jak Twoja oferta wypada na tle największych konkurentów.
Steve Toth, założyciel Notebook Agency, zdecydowanie popiera sprawdzanie, czy to, co AI „myśli” o Twojej marce, jest zgodne z rzeczywistością.
Opowiedział mi, że podczas pracy z klientami może korzystać z danych zawartych w dokumentacji pomocy, transkrypcjach rozmów sprzedażowych, prywatnych rozmowach oraz dodatkowych materiałach, takich jak battlecardy wykorzystywane przez zespoły sprzedażowe, aby zrozumieć, w jaki sposób klienci chcą być przedstawiani przez duże modele językowe.
Następnie jego zespół tworzy prompty zawierające pytania o kluczowe kwestie, które mogą przesądzić o wyborze oferty, i sprawdza, na ile dokładne są wygenerowane odpowiedzi. W przypadku wykrycia rozbieżności zespół stara się im zaradzić, publikując dodatkowe treści na własnej stronie oraz w innych miejscach.
Twórz persony na podstawie wewnętrznych źródeł danych
Jednym z powodów, dla których monitorowanie odpowiedzi AI jest trudne, jest to, że asystent może dysponować informacjami na temat swojego użytkownika, takimi jak jego lokalizacja, preferencje udostępnione podczas wcześniejszych rozmów czy dodatkowy kontekst z bieżącej rozmowy.
Możemy próbować odwzorować te informacje, dodając dodatkowy kontekst do naszych promptów, ale warto pamiętać, że takie rozwiązanie ma swoje ograniczenia. Nie jest to idealny zamiennik.
Wiele osób mocno opowiada się za monitorowaniem person jako sposobem na uwzględnienie wpływu personalizacji na odpowiedzi, a wiele innych (co zrozumiałe) ma co do tego wątpliwości. Monitorujemy prompty dotyczące person, ale nie są one naszym priorytetem.
Jeden z formatów, które monitoruję, opiera się na prostej strukturze: [Moja sytuacja] [Ograniczenia] [Priorytety] [Problemy] [Pytanie].
W rozbiciu na poszczególne elementy może to wyglądać tak:
[Sytuacja] | Jestem ostatnio zestresowany w pracy i… | Właśnie kupiłam nową nieruchomość z dużym ogrodem… |
[Ograniczenia] | Nie mam zbyt wiele wolnego czasu… | Potrzebuję prostego rozwiązania do podlewania, z którym poradzą sobie nawet dzieci… |
[Priorytety] | Chciałbym móc uciszyć ten głos w głowie… | Musi umożliwiać podlewanie na odległość co najmniej 50 metrów bez utraty ciśnienia wody… |
[Problemy] | Próbowałem już jogi i oglądałem poradniki na YouTube… | Próbowałem już połączyć kilka węży, ale bez powodzenia… |
[Pytanie] | Czy poleciłbyś udział w lokalnym wyjeździe medytacyjnym lub… | Czy są jakieś systemy zraszaczy lub węży, które warto rozważyć… |
Aby przygotować takie prompty, korzystaj z możliwie jak największej liczby wewnętrznych źródeł danych, takich jak czaty z obsługą klienta, dane reklamowe, wewnętrzna wyszukiwarka w witrynie (obejmująca artykuły na blogu, dokumentację pomocy itp.) oraz wszystko, co tylko przyjdzie Ci do głowy.
Jeśli nie chcesz iść tą drogą, podoba mi się pewna prosta formuła, którą udostępnił Mark Williams-Cook i która pozwala personalizować frazy bez budowania „pełnych” person.
Poleca on zadawać LLM-om pytanie: „Gdybym był [Persona] i wpisywał w wyszukiwaniu hasło [Keyword], czego mógłbym szukać?”
To ciekawy sposób na eksperymentowanie, ale, jak już wspomniałem, nie wiemy, na ile takie zapytania odpowiadają rzeczywistej personalizacji.
Nowa funkcja w narzędziu Brand Radar
Podczas gdy pracowałem nad tym artykułem, Ahrefs wprowadził nową funkcję, która pomaga generować zapytania do monitorowania.
Analizuje ona projekt, nad którym pracujesz, i/lub dodane przez Ciebie niestandardowe zapytania, aby określić konkretne obszary, którym warto się przyjrzeć.
Na powyższym zrzucie ekranu szukałem dodatkowych promptów dla marki z branży motoryzacyjnej, a narzędzie wygenerowało pokrewne zagadnienia związane z posiadaniem pojazdu.
Będziemy dalej rozwijać tę funkcję na podstawie opinii użytkowników, zatem wypróbuj ją i daj nam znać, co o niej sądzisz.
Opracuj plan, jak przełożyć to, co widzisz, na konkretne działania
Biorąc pod uwagę, ile pieniędzy zainwestowano w obszar widoczności w AI, można się spodziewać, że niezliczone firmy będą przy każdej okazji podkreślać znaczenie monitorowania promptów.
Najważniejsze, co możemy doradzić, to żeby nie śledzić promptów tylko dla samego śledzenia, lecz być gotowym do działania na podstawie tego, co zobaczysz.
Może to obejmować na przykład:
dbanie o to, aby najczęściej cytowane strony były aktualne i zawierały poprawne informacje,
dostrzeganie powtarzających się wzorców w odpowiedziach, które mogą wskazywać na braki po Twojej stronie, takich jak informacje o certyfikatach, funkcjach czy akredytacjach,
budowanie relacji z najważniejszymi witrynami cytowanymi jako źródła w istotnych dla Ciebie odpowiedziach,
opracowywanie raportów pozwalających powiązać ruch z AI z przychodami lub innymi efektami konwersji,
dbanie o to, aby informacje, które inni publikują na Twój temat, były zgodne z rzeczywistością,
znajdowanie, a następnie uzupełnianie luk w treściach oraz wiedzy.
Uprzejmie prosiliśmy o poprawianie nieprawdziwych informacji, uzupełnialiśmy dokumentację pomocy o dodatkowe wyjaśnienia, a tam, gdzie było to uzasadnione, tworzyliśmy osobne strony poświęcone konkretnym zastosowaniom, które obsługujemy.
Końcowa uwaga: nie musisz od razu monitorować tysięcy haseł.
Na początek wystarczy kilkadziesiąt promptów dotyczących wąskiego zestawu tematów. Z czasem możesz rozszerzać zakres monitorowania w miarę wchodzenia w nowe obszary tematyczne lub jeśli chcesz objąć monitorowaniem większą liczbę zagadnień.
Podobnie jak ze wszystkim, co dotyczy AI, stale dzielimy się badaniami i spostrzeżeniami – a jeśli z czasem zmienimy nasze podejście, będziemy również aktualizować ten poradnik.
Jeśli chcesz poznać więcej możliwości i zastosowań Brand Radar firmy Ahrefs, gorąco polecam ten przewodnik mojej koleżanki Despiny, w którym przedstawia 10 praktycznych zastosowań tego narzędzia.
Jeśli masz sugestie dotyczące przyszłych poradników lub jakieś pytania, skontaktuj się ze mną przez portal LinkedIn lub X!
Raporty Glena dotyczące SEO były publikowane m.in. na łamach TechCrunch i „The Financial Times”. Zanim (z ogromną dumą) dołączył do Ahrefs, rozwinął narzędzie Detailed SEO Extension do 450 000 użytkowników tygodniowo. Obecnie współpracuje z zespołami ds. marketingu i produktu.
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.