Jak změřit AI viditelnost
Měří se ze dvou stran: jak dobře je web strojově čitelný (rendering, strukturovaná data, srozumitelnost textu) a jak často vás modely zmíní v odpovědích na relevantní dotazy. To druhé nejde zjistit z jednoho spuštění — odpovědi se liší běh od běhu, jazyk od jazyka. Smysl dává jen opakované měření a sledování trendu v čase.
Otázka „jak jsme na tom v AI“ vypadá jednoduše, dokud se ji nepokusíte zodpovědět číslem. Měření má dvě strany a spolehlivá je jen jedna z nich.
První strana: strojová čitelnost
Tahle část se měřit dá, protože je to vlastnost vašich stránek. Buď je text v HTML, nebo není. Buď máte strukturovaná data, nebo je nemáte. Buď je z textu jasné, co nabízíte a komu, nebo to jasné není. Výsledek je stabilní: změříte ho dnes, změříte ho zítra a bez zásahu do webu dostanete totéž.
Druhá strana: zmínky v odpovědích
Tady je to horší. Můžete se modelu ptát na svůj obor a sledovat, jestli vaše jméno padne — ale jedno spuštění neznamená nic. Odpovědi se liší běh od běhu, jazyk od jazyka, účet od účtu. Snímek obrazovky, na kterém vás ChatGPT doporučí, je stejně málo průkazný jako snímek, na kterém vás nedoporučí.
Jak z toho udělat měření
- Sestavte pevnou sadu dotazů, které vaši zákazníci reálně pokládají.
- Pokládejte je opakovaně, ve stejném znění a ve stejném jazyce.
- Zaznamenávejte podíl běhů, ve kterých vaše jméno padlo, ne jednotlivé odpovědi.
- Sledujte trend v čase — zajímavý je pohyb, ne absolutní číslo.
Jakmile začnete měřit takhle, přestane vás zajímat, jestli jste „v ChatGPT“. Začne vás zajímat, jestli jste tam častěji než minulý měsíc.
Čím začít
Dřív než začnete měřit zmínky, má smysl uklidit tu měřitelnou stranu. Pokud model váš obsah nepřečte, nemá vás z čeho zmínit a testování dotazů jen popíše následek. Analýza webu projde právě tuhle část a vrátí skóre 0–100 s konkrétními nálezy.