Sprawdź widoczność swojej firmy w AI
Za darmo, bez karty kredytowej.
Zbuduj rejestr marki i oddziałów
Zapisz nazwę marki, aliasy, domenę oraz osobne identyfikatory placówek: miasto, nazwę, adres, telefon, URL i rzeczywiście dostępne usługi. Odróżnij fizyczny oddział od obszaru obsługi bez siedziby. Lista jest punktem odniesienia do oceny odpowiedzi, nie zadaniem tworzenia nowych stron miejskich. Gdy AI poda nazwę sieci bez wskazania oddziału, zalicz wzmiankę o marce, ale nie przypisuj automatycznie poprawnej rekomendacji placówce.
Ułóż porównywalne prompty dla miast
Zachowaj ten sam rdzeń usługi i intencji, zmieniając miasto: na przykład pytanie o wykonawcę montażu z określonym zakresem obsługi. Oddziel odkrywanie firmy, porównania i pytania o konkretny oddział. Dopasuj wymagania do realnej oferty każdej placówki; identyczne pytanie o usługę niedostępną w jednym mieście nie jest uczciwym porównaniem. Lokalnych konkurentów dobieraj dla danego rynku, zamiast kopiować jedną listę krajową.
Budżet monitoringu AI: jak dobrać pytania, modele i rytm analiz?
Miasto w pytaniu nie jest geolokalizacją
Jawnie podana nazwa miasta i pytanie „blisko mnie” to inne warunki. Dla drugiego przypadku zapisz rzeczywisty kontekst lokalizacji, o ile środowisko go udostępnia. Nie nazywaj wyniku geolokalizowanym tylko dlatego, że prompt zawiera miasto. Dokumentuj system lub tryb AI, język, kraj, datę i ustawienia możliwe do kontroli. Jeśli narzędzie nie obsługuje lokalizacji urządzenia, ograniczenie powinno znaleźć się w raporcie.
Oceniaj markę, placówkę i dane osobno
Dla każdej odpowiedzi zaznacz wzmiankę o marce, rekomendację właściwego oddziału, poprawny adres lub URL i zgodność usługi. Zapisz cytowane źródła i otwórz je, aby potwierdzić przypisanie do lokalizacji. Polecenie oddziału z innego miasta lub nieistniejącej placówki jest błędem, nawet gdy nazwa sieci się zgadza. Osobno oznacz brak odpowiedzi, błędny pomiar i brak podsumowania AI Overviews. To nie są równoważne sytuacje.
Audyt cytowań AI: czy źródła naprawdę potwierdzają informacje o Twojej firmie?
Porównuj wyniki bez mieszania próby
Przykład hipotetyczny: w 20 poprawnie zebranych odpowiedziach dla miasta A właściwy oddział polecono cztery razy. Wynik wynosi 4/20, czyli 20%, wyłącznie w tej próbie i środowisku. Dla miasta B podaj jego własny licznik i mianownik. Nie sumuj różnych usług ani pytań z nazwą firmy z pytaniami kategorii. Gdy tworzysz wynik sieci, wyjaśnij wagi miast: średnia równoważna placówek odpowiada na inne pytanie niż wynik ważony liczbą testów.
Poprawna rekomendacja oddziału: Miasto A 4/20 = 20%; Miasto B 6/60 = 10%. (20% + 10%) / 2 = 15%; (4 + 6) / (20 + 60) = 12,5%. Dane hipotetyczne. Wyniki dotyczą tej próby, nie całego rynku.
Zamień błąd lokalny w konkretne zadanie
Jeśli źródło podaje stary adres lub nieaktualne godziny, przypisz poprawkę właścicielowi danych i zweryfikuj stronę oddziału oraz istotne profile zewnętrzne. Gdy AI przypisuje usługę niewłaściwej placówce, sprawdź jasność zakresu na istniejącej stronie. Jeżeli danych brakuje, zbierz je od klienta przed zmianą treści. Nie twórz seryjnie nowych stron miejskich na podstawie samych pominięć. Zapisz zmieniony URL, datę i treść poprawki, po czym powtórz porównywalną serię.
Czy aktualizacja artykułu poprawiła widoczność w AI? Jak zaplanować test przed i po zmianie
Organizacja pomiaru w Semly i FAQ
W Semly można wykorzystać prompty, odpowiedzi, konkurencję i źródła do analizy lokalnych pytań; dostępne opcje zależą od konfiguracji i planu. Nazwij grupy według miasta i usługi, a przy eksporcie zachowaj te oznaczenia. Czy jedna obecność marki oznacza widoczność wszystkich placówek? Nie. Czy wzrost wyniku gwarantuje wizyty w oddziale? Nie; kontakty i sprzedaż wymagają osobnego pomiaru. Czy można porównywać miasta z różną ofertą? Porównuj wspólny zakres, a dodatkowe usługi raportuj oddzielnie.
Źródła i metodologia
Udostępnij:
