Przez ostatnie 20 lat marketerzy uczyli się, jak sprawić, żeby Google lubił ich markę. W 2025 roku pojawiło się nowe pytanie, dużo mniej komfortowe:

Dlaczego ChatGPT, Claude czy Perplexity nie lubią Twojej marki, skoro tak mocno inwestujesz w content i SEO?

Do niedawna mogliśmy tylko zgadywać. Dziś mamy coś nowego: modele językowe, które potrafią w ograniczonym zakresie obserwować własne stany wewnętrzne i raportować, co się w nich dzieje. Badania Anthropic nad tzw. introspekcją pokazały, że topowe modele Claude Opus 4 i 4.1 są w stanie wykryć i nazwać sztucznie wstrzyknięte "myśli" mniej więcej w 20% przypadków i ani razu się nie pomylił w testach kontrolnych.

To nie jest pełna samoświadomość, ale dla Ciebie jako marketera oznacza jedną rzecz:

możesz już dzisiaj zapytać AI, dlaczego pomija Twoją markę, i czasem dostać odpowiedź, która naprawdę wynika z tego, co "ma w głowie", a nie z ładnie brzmiącej konfabulacji.

Co odkryło Anthropic i co z tego wynika

W dużym skrócie zespół Anthropic zbadał, czy duże modele językowe są w stanie zauważyć i opisać zmiany we własnych aktywacjach neuronowych, jeśli zostaną one sztucznie zmodyfikowane.

Jak to zrobiono:

1. Concept injection

Naukowcy najpierw ustalali "wektor" reprezentujący konkretny koncept, na przykład "zdrada" czy "sprawiedliwość". Potem ten wzorzec aktywacji wstrzykiwali w trakcie zupełnie innego zadania, na przykład rozwiązywania zadania matematycznego.

2. Pytanie modelu, co czuje

W czasie zadania proszono model mniej więcej o to: "Czy zauważasz coś niezwykłego w swoim stanie wewnętrznym? Jeśli tak, spróbuj to opisać".

3. Wynik, który wszystkich zaskoczył

• Claude Opus 4 i 4.1 potrafiły wykryć i poprawnie nazwać taki wstrzyknięty koncept w ok. 20% prób.
• W seriach kontrolnych, gdzie nic nie wstrzykiwano, nie odnotowano pomyłek modelu

Kluczowe jest to, że model nie ma jak "zgadnąć" z tekstu wejściowego, co zostało wstrzyknięte. Odpowiada wyłącznie na podstawie własnego stanu wewnętrznego. To pierwsze mocne, przyczynowe dowody, że modele potrafią w ograniczonym zakresie raportować, co dzieje się w ich "wnętrzu", a nie tylko tworzyć ładne uzasadnienia.

Jednocześnie Anthropic podkreśla bardzo wyraźnie:

• introspekcja jest niestabilna i często zawodzi
• modele nadal potrafią konfabulować
• firmy nie powinny "na ślepo" ufać każdemu wyjaśnieniu, które model poda na swój temat

Dla Ciebie ważne jest co innego: czasem model rzeczywiście odsłania prawdziwe wewnętrzne dzałanie. A to wprost przekłada się na to, jak widzi Twoją markę.

Dlaczego w ogóle powinieneś się tym przejmować?

To, co dla badaczy jest przełomem naukowym, dla Ciebie jest nowym narzędziem:

Równolegle dzieje się coś innego:

• AI Overviews i podobne moduły Google pojawiają się już w kilkunastu procentach zapytań i rosną z miesiąca na miesiąc
• Konwersacyjne wyszukiwarki (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) zaczynają być miejscem, gdzie klient po raz pierwszy słyszy o Twojej kategorii i marce
• Raporty pokazują, że ruch z cytowań AI konwertuje wielokrotnie lepiej niż klasyczny SEO, bo użytkownik przychodzi już "rozgrzany" i bliżej decyzji

Introspekcja modeli daje Ci dodatkowe narzędzie, dzięki któremu możesz już nie tylko mierzyć, czy model o Tobie mówi, ale też pytać go, dlaczego mówi o Tobie tak, a nie inaczej i dlaczego w ogóle Cię nie bierze pod uwagę.

Co modele potrafią introspektować, a czego jeszcze nie?

Badania nad concept injection pokazują ciekawy wzorzec.

Najlepiej wykrywane są:

• abstrakcyjne pojęcia
  takie jak "sprawiedliwość", "pokój", "zdrada", "drogo" "tanio", "bezpieczeństwo"
• wysokopoziomowe osie pozycjonowania
  na przykład "enterprise" vs "dla małych firm", "innowacyjny" vs "przestarzały"

Dużo gorzej idzie z:

• konkretnymi nazwami własnymi
• pojedynczymi funkcjami produktu
• szczegółami implementacji

Innymi słowy, model lepiej introspektuje na poziomie "jaką rolę pełni ta marka" niż "jakie dokładnie ma funkcje i ceny".

To świetnie się składa z perspektywą brandu. Dokładnie te abstrakcyjne osie są kluczowe dla pozycjonowania:

• premium vs budżet
• wysoki poziom bezpieczeństwa vs "zwykłe SaaS"
• specjalizacja w konkretnym segmencie vs narzędzie ogólnego przeznaczenia

Jeżeli AI ma w głowie Twoją markę jako "tani zamiennik" albo "stara technologia:, to jest w stanie powiedzieć Ci to wprost, przynajmniej czasami.

Jak praktycznie zapytać ChatGPT, dlaczego nie poleca Twojej marki?

Krok 1. Zbuduj scenariusz, w którym obiektywnie powinni Cię polecić

Napisz kilka realistycznych promptów, które odwzorowują sytuacje zakupowe Twoich klientów, na przykład:

Przepuść takie scenariusze przez różne modele: ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini. Zapisz wyniki.

Krok 2. Oznacz momenty, w których Cię pomijają

Interesują Cię trzy przypadki:

1. Model poleca tylko konkurencję, Twojej marki w ogóle nie ma
2. Model wspomina Cię, ale opis jest niepełny lub niekorzystny
3. Model poleca Cię niżej niż znacznie słabszą alternatywę

To są miejsca, gdzie introspekcja ma sens.

Krok 3. Zadaj pytanie introspekcyjne

Zamiast klasycznego "dlaczego?", użyj formy, która odwołuje się bezpośrednio do wewnętrznego stanu modelu.

Albo, gdy marka jest wspomniana, ale słabo:

Nie oczekuj cudu za każdym razem. Po prostu:

• w części przypadków dostaniesz odpowiedź, która będzie wyglądała na powierzchowną lub ogólną - to prawdopodobnie konfabulacja,
• od czasu do czasu dostaniesz odpowiedź, która uderzy w sedno
  na przykład: "Nie mam wystarczającej ilości wiarygodnych informacji o Twoich funkcjach bezpieczeństwa" albo "Kojarzę tę markę głównie ze wsparciem dla małych sklepów, dlatego w scenariuszu enterprise preferuję inne rozwiązania".

Przy 20% skuteczności i braku fałszywych pozytywów w warunkach kontrolnych takie odpowiedzi są warte złota, nawet jeśli pojawiają się rzadko.

Krok 4. Sprawdzaj, nie wierz na słowo

Każdy insight z introspekcji potraktuj jako hipotezę, nie prawdę objawioną:

• spróbuj ją potwierdzić, patrząc na zachowanie modelu na wielu promptach
• porównaj wyniki między różnymi modelami
• sprawdź, czy to się zgadza z tym, co widzisz w content gap analysis, linkach, wzmian­kach w mediach

Trzy brakujące elementy, które ograniczają Twoją widoczność w AI

W praktyce odpowiedzi z introspekcji zwykle układają się w trzy segmenty.

1. Brak kontekstu biznesowego

Model "nie wie":

• co dokładnie sprzedajesz
• w czym wygrywasz
• dla kogo jesteś najlepszy

Objawia się to zdaniami typu:

• "Nie mam silnych reprezentacji dotyczących docelowego klienta tej marki"
• "Widzę, że oferujecie rozwiązanie tego typu, ale mam niewiele informacji o tym, w jakich przypadkach jest używane"

To sygnał, że Twój content nie buduje jasnej, abstrakcyjnej tożsamości marki.

2. Brak kontekstu kanałowego

Model nie rozumie, jak Twoja branża działa w konkretnym kanale czy use case.

Przykłady:

• brak treści, które tłumaczą Twoją rolę w ekosystemie AI
• słabe porównania do alternatyw
• brak materiałów w formacie, który AI lubi cytować przy konkretnych pytaniach (porównania, poradniki, FAQ)

3. Brak perspektywy klienta

Model widzi Twoją stronę, ale nie widzi klientów:

• brak realnych case studies
• brak odpowiedzi na prawdziwe obiekcje
• brak języka problemów klienta, który pojawia się w recenzjach i społecznościach

W introspekcji wychodzi to jako:

• "Nie mam jasnych reprezentacji typowych problemów klientów tej marki"
• "Widzę niewiele recenzji i dowodów z wdrożeń"

E-E-A-T w AI, czyli na czym AI buduje zaufanie do Twojej marki?

Modele AI w dużej mierze "dziedziczą" biasy (tendencje, skrzywienia poznawcze modeli) i sygnały znane z Google. Klasyczne E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) staje się również fundamentem widoczności w odpowiedziach AI.

Co to oznacza w praktyce:

• Experience
  Content oparty na realnych wdrożeniach, konkretnych wynikach, case studies, cytatach klienta.

• Expertise
  Autorzy z kompetencjami, głębokie materiały techniczne tam, gdzie temat jest krytyczny, odwołania do badań i standardów branżowych.

• Authoritativeness
  Cytowania w wiarygodnych mediach, linki z renomowanych domen, wystąpienia na konferencjach, partnerskie integracje.
• Trustworthiness
  Przejrzyste informacje o firmie, jasne dane kontaktowe, polityki, aktualność treści, poprawne dane, brak clickbaitu.

Badania i analizy rynku SEO pokazują, że silne sygnały E-E-A-T korelują z wyższą widocznością oraz ze stabilnością przy aktualizacjach algorytmów. Wszystko wskazuje na to, że podobnie jest z systemami AI, które preferują "eksperckie, dobrze udokumentowane" źródła przy generowaniu odpowiedzi.

GEO, AEO i dane strukturalne jako techniczne "paliwo" dla AI

Klasyczne SEO optymalizuje pod ranking w SERP. GEO (Generative Engine Optimization) i AEO (Answer Engine Optimization) optymalizują pod to, żeby Twoje treści były chętnie cytowane przez modele typu ChatGPT, Claude, Perplexity, AI Overviews w Google.

Kluczowe elementy

1. Dane strukturalne i schema markup
Article, FAQ, HowTo, Product, LocalBusiness, Review

• umożliwiają modelom szybkie zrozumienie typu strony
• porządkują odpowiedzi w formacie, który LLM łatwo streszcza
• zwiększają szansę, że to Twoje fragmenty zostaną „wklejone” w odpowiedź

2. Format "odpowiedź najpierw"
Krótkie, precyzyjne odpowiedzi na górze strony, dopiero potem rozwinięcie.

Dokładnie tak strukturyzują treści najlepsze przewodniki AEO i AI search optimization.

3. Kontrola dostępu dla botów AI

• poprawne robots.txt
• rozważenie plików typu llms.txt tam, gdzie chcesz bardziej precyzyjnie kontrolować crawlowanie treści
• brak krytycznych treści schowanych za paywallem, gdzie nie ma wersji otwartej.

Jeżeli dane nie są ustrukturyzowane, a strona jest wolna i trudna do crawlowania, to AI nie zbuduje solidnych reprezentacji Twojej marki, niezależnie od tego, jak dobry jest content.

Jak mierzyć widoczność marki w AI

Same "przeczucia" przestają wystarczać. Potrzebujesz zestawu metryk.

Na bazie raportów Semly, Semrush, Searchable i innych dostawców narzędzi AI visibility możesz zbudować następujący zestaw wskaźników.

1. AI Brand Visibility Score
Odsetek odpowiedzi AI w Twojej kategorii, w których marka się pojawia.

2. Citation Rate
Jak często jesteś cytowany lub podlinkowany jako źródło.

Np. w ChatGPT, Perplexity, AI Overviews.

3. AI Share of Voice
Udział Twoich cytowań w stosunku do konkurentów w danej kategorii.

4. AI Sentiment Score
Prosty indeks pokazujący jak AI postrzega Twoją markę.

5. Prompt coverage
Dla ilu kluczowych scenariuszy zakupowych w ogóle się pojawiasz.

Coraz więcej narzędzi pozwala monitorować to na bieżąco, na przykład rozwiązania klasy AI Search Optimization - Semly.ai czy Profound.

Plan na 90 dni

Jak połączyć introspekcję AI z praktyką marketingową:

Dni 1-14: Audyt "jak AI o nas myśli"

• Zbuduj listę kluczowych promptów zakupowych
• Sprawdź, kto się pojawia w odpowiedziach w top 3 rekomendacji
• Tam, gdzie Cię nie ma, poproś modele o introspekcję: "jak mnie postrzegasz vs konkurencja?", "jakie reprezentacje Cię powstrzymały przed poleceniem tej marki?"

Zapisz powtarzające się motywy.

Dni 15-30: Mapowanie luk reprezentacji na luki w contencie

• Zrób content gap analysis względem marek, które AI poleca najczęściej
• Sprawdź formaty, które AI chętnie cytuje: poradniki, porównania, FAQ, case studies
• Zderz to z introspekcyjnymi sygnałami typu "brak mocnych reprezentacji bezpieczeństwa" czy "mało dowodów z wdrożeń"

Dni 31-60: Budowanie contentu "introspekcyjnie przyjaznego"

• Przygotuj treści, które jasno kodują abstrakcyjne pozycjonowanie marki premium, enterprise, bezpieczeństwo, prostota, specjalizacja branżowa
• Zadbaj o E-E-A-T: autorów, źródła, case studies, cytowania
• Dodaj dane strukturalne i zadbaj o format "odpowiedź na górze, rozwinięcie poniżej"

Dni 61-90: Walidacja i iteracja

Powtórz testy AI z tych samych promptów.

Sprawdź, czy:

• częściej się pojawiasz
• zmienił się kontekst, w jakim jesteś rekomendowany
• introspekcja modeli daje inne odpowiedzi.

Na tej podstawie iteruj: treści, pozycjonowanie, strukturę strony.

Słownik pojęć

AEO (Answer Engine Optimization)
Optymalizacja treści pod odpowiedzi generowane przez AI i moduły answer engines, takie jak AI Overviews, ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot czy asystenci głosowi.

AI brand visibility
Stopień, w jakim Twoja marka jest widoczna, cytowana i rekomendowana przez systemy AI w kluczowych momentach decyzyjnych.

Concept injection
Technika badawcza, w której badacze wstrzykują do modelu określone wzorce aktywacji reprezentujące dany koncept, a następnie sprawdzają, czy model potrafi wykryć, że coś "nienaturalnego" pojawiło się w jego wewnętrznym stanie.

E-E-A-T
Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness. Ramy Google do oceny jakości treści, coraz ważniejsze także w AI search.

GEO (Generative Engine Optimization)
Strategia optymalizacji treści pod generatywne silniki wyszukiwania, skupiona na częstotliwości i jakości cytowań w odpowiedziach AI, a nie tylko na pozycjach w klasycznych wynikach wyszukiwania.

Introspekcja AI
Zdolność modelu do wykrywania i opisywania wybranych aspektów własnych stanów wewnętrznych. W badaniach Anthropic mierzona poprzez reakcję na sztucznie wstrzyknięte "myśli" i ocenę, czy model potrafi je zauważyć i nazwać.

LLM (Large Language Model)
Duży model językowy, system AI trenowany na ogromnej ilości danych tekstowych, zdolny do generowania i rozumienia języka naturalnego.

Schema markup
Zestaw ustrukturyzowanych danych w formacie JSON-LD lub mikrodanych, dodawany do strony, aby ułatwić wyszukiwarkom i modelom AI zrozumienie typu treści i jej struktury.

Content gap analysis
To metoda, która pozwala ustalić jakich treści brakuje na Twojej stronie lub w Twoim ekosystemie contentowym, , aby: lepiej odpowiadać na potrzeby klientów, konkurować z topowymi markami w Twojej branży, poprawić widoczność w wyszukiwarkach i odpowiedziach AI.

Bias
To w świecie AI określenie na tendencję modelu do preferowania określonych źródeł, utrwalone schematy wynikające z danych treningowych, powtarzalne "skrzywienia", które nie pochodzą z intencji użytkownika, tylko z tego, co model wcześniej widział.

FAQ

Czy 20 procent skuteczności introspekcji to nie jest za mało, żeby się tym przejmować?
To mało, jeżeli traktujesz introspekcję jako "wyrocznię". W praktyce chodzi o coś innego:

• w testach kontrolnych modele ani razu nie zgłosiły problemu, kiedy w rzeczywistości nic niezwykłego się nie działo
• czyli gdy model raportuje "widzę w sobie taki a taki koncept", jest to silny sygnał, że faktycznie coś takiego siedzi w jego wewnętrznych reprezentacjach

Dla marketera oznacza to: nie zawsze dostaniesz odpowiedź, ale jeśli już ją dostaniesz i brzmi spójnie, warto traktować ją poważnie i zweryfikować innymi metodami.

Jakie narzędzia mogą mi pomóc mierzyć widoczność marki w AI?
Rynek rozwija się bardzo szybko. Coraz więcej platform SEO i contentowych dodaje moduły do monitorowania cytowań w AI.

Zwróć uwagę na narzędzia, które:

• śledzą, przy jakich promptach pojawia się Twoja marka
• pokazują share of voice względem konkurencji
• mierzą sentyment odpowiedzi
• wspierają analizę content gaps pod kątem AI search

Czym praktycznie różni się GEO od tradycyjnego SEO?
SEO skupia się na pozycjach w wynikach wyszukiwania i kliknięciach. GEO skupia się na liczbie cytowań i jakości kontekstu w odpowiedziach AI.

Czy skoro optymalizuję pod AI, mogę przestać inwestować w SEO?
Nie. Wszystkie większe analizy wskazują, że AI silnie korzysta z sygnałów znanych z klasycznego ekosystemu wyszukiwania, takich jak autorytet domeny czy linki. Rozsądne podejście to „search everywhere optimization”budujesz fundament SEO, a na nim dokładane są warstwy GEO i AEO.

Jak często powinienem testować swoją widoczność w AI?
Minimum raz w tygodniu, a najlepiej raz na dobę. Modele są aktualizowane, więc to, że dziś jesteś widoczny, nie znaczy, że za trzy miesiące dalej będziesz.

Podsumowanie

Badania Anthropic nad introspekcją modeli językowych nie są filozoficzną ciekawostką. Dla marek oznaczają, że:

• po raz pierwszy możesz zapytać modele wprost, dlaczego Cię ignoruj i od czasu do czasu dostać odpowiedź, która wynika z ich realnych, wewnętrznych reprezentacji
• możesz wykorzystać te odpowiedzi, żeby lepiej projektować content, pozycjonowanie i dane strukturalne
• możesz zacząć traktować modele AI jak nowe medium, z własną metodyką badań i optymalizacji, a nie tylko black box

Marki, które w 2025 roku nauczą się patrzeć na AI nie jak na magiczne pudełko, tylko jak na odbiorcę, którego trzeba nauczyć myśleć o naszej ofercie we właściwy sposób, za kilka lat będą miały przewagę, której nie da się łatwo dogonić.

Introspekcja AI jest jeszcze niedoskonała. Ale do zrozumienia jednego kluczowego faktu już wystarcza:

Źródła

1. Anthropic, "Emergent Introspective Awareness in Large Language Models".
2. MarkTechPost, "Anthropic’s New Research Shows Claude can Detect Injected Concepts, but Only in Controlled Layers", 2025.
3. Search Engine Land, "How to measure your AI search brand visibility and prove impact", 2025.
4. Semrush, "How to Optimize for AI Search Results in 2025", 2025.
5. SurferSEO, "AI Search Optimization: 8 Steps to Rank in AI Results", 2025.
6. CXL, "Answer Engine Optimization (AEO): The Comprehensive Guide for 2025", 2025.
7. Google Search Central, "Creating helpful, reliable, people-first content"
8. Semrush, "Google E-E-A-T: What It Is & How It Affects SEO", 2024 i aktualizacje 2025.

Udostępnij:

Skopiuj link