Jak měřit AI viditelnost: zmínka není citace ani doporučení
AI viditelnost nelze spolehlivě vyjádřit jedním ručně položeným dotazem. Je potřeba sledovat více typů promptů, platforem a opakování. Zároveň oddělte, zda systém značku pouze zná, zmínil ji, citoval web odkazem, nebo ji aktivně doporučil.
Definujte měřené události
| Událost | Definice | Příklad |
|---|---|---|
| Znalost entity | Systém správně popíše značku při přímém dotazu | „Co je SEO Radar?“ |
| Zmínka | Název se objeví v odpovědi | Firma je uvedena v seznamu |
| Citace | Odpověď odkazuje na konkrétní webovou stránku | Zdrojový odkaz pod tvrzením |
| Doporučení | Systém značku aktivně navrhne jako vhodnou volbu | „Zvažte firmu X…“ |
| Přesnost | Popis značky a faktů odpovídá realitě | Správné služby, lokalita, cena |
| Sentiment | Kontext zmínky je pozitivní, neutrální nebo negativní | Doporučení vs varování |
Souhrnné skóre může být užitečné, ale musí být možné zobrazit i surové metriky.
Vytvořte mapu dotazů
Rozdělte dotazy podle fáze:
Značkové
- Co je značka X?
- Jaké služby nabízí X?
- Je X vhodná pro Y?
Informační
- Co je GEO audit?
- Jak povolit web v ChatGPT Search?
Srovnávací
- Jaký je rozdíl mezi X a Y?
- Který nástroj umí A a B?
Doporučovací
- Doporuč český nástroj pro technický SEO audit.
- Která firma řeší AI viditelnost e-shopu?
Lokální a oborové
- SEO konzultant pro e-shop v Praze.
- Nástroj pro český B2B web.
Prompty mají vycházet z reálného rozhodování zákazníků, ne pouze z názvu značky.
Zaznamenávejte kontext testu
U každého běhu ukládejte:
- přesné znění promptu;
- datum a čas;
- platformu a model, pokud je známý;
- zapnutí webového vyhledávání;
- jazyk a lokalitu;
- přihlášený či anonymní režim;
- pořadí v konverzaci;
- plnou odpověď a zdroje;
- opakování.
Bez těchto údajů nelze výsledek později reprodukovat ani vysvětlit změnu.
Proč je nutné opakování
Generativní systémy jsou nedeterministické. Stejný prompt může vrátit různá jména a zdroje. Proto měřte podíl:
mention_rate = počet odpovědí se zmínkou / počet všech odpovědí
Podobně:
citation_rate = počet odpovědí s odkazem / počet všech odpovědí
recommendation_rate = počet aktivních doporučení / počet všech odpovědí
Minimální počet opakování závisí na účelu. Pro operativní monitoring mohou stačit menší vzorky, ale veřejná tvrzení a srovnání vyžadují robustnější metodiku a interval nejistoty.
Nevytvářejte falešnou přesnost
Skóre 73/100 působí přesně, ale bez zveřejněných vah nic nevysvětluje. Uveďte:
- které kategorie do skóre vstupují;
- jaké mají váhy;
- jak se řeší chybějící data;
- jak se normalizuje konkurence;
- kolik promptů a běhů proběhlo;
- jaká je variabilita.
Vedle skóre vždy ukažte skutečné odpovědi a rozpad metrik.
Měřte konkurenci stejně
Pro férové srovnání:
- používejte stejné prompty;
- stejné období;
- stejné modely a režimy;
- stejný počet opakování;
- stejné definice zmínky a citace.
Nevybírejte konkurenty až podle toho, kdo v odpovědi vyšel. Předem určete přímé obchodní konkurenty a zvlášť sledujte nově objevené značky.
Propojte AI viditelnost s webovou analytikou
Sledujte:
- referral traffic z AI služeb;
- UTM parametry;
- landing pages;
- konverzní poměr;
- asistované konverze;
- dotazy, u kterých citace vznikla.
OpenAI uvádí, že odkazy z ChatGPT Search automaticky doplňuje parametrem utm_source=chatgpt.com. Ověřte jeho zachování v přesměrováních a analytice.
Doporučený report
- Rozsah a období.
- Platformy a modely.
- Sada promptů podle záměru.
- Počet běhů.
- Mention, citation a recommendation rate.
- Přesnost a sentiment.
- Nejčastější citované URL.
- Srovnání konkurence.
- Změna proti minulému období.
- Doporučení podle dopadu a náročnosti.
- Limity měření.
Nejčastější chyby
- jediný prompt;
- pouze značkové dotazy;
- zaměnění odkazu za doporučení;
- neuvedený model a datum;
- míchání odpovědí s webem a bez webu;
- žádná opakování;
- změna promptů mezi obdobími;
- prezentace proprietárního skóre bez metodiky;
- ignorování chybného nebo negativního kontextu.