A márkádat láthatóvá és ajánlottá teszem
az AI-keresők korában.

Az AI Visibility azt mutatja meg, hogy egy márka, szakértő vagy forrás milyen gyakran, milyen kontextusban és milyen hivatkozásokkal jelenik meg generatív AI-válaszokban.

Az ANSWER Framework hat területen vizsgálja az AI-ajánlhatóságot: Accessibility, Notability, Structure, Web Consistency, Evidence és Recommendation Readiness.

Az AnswerTracker AI-válaszokat, márkaemlítéseket, idézett forrásokat, versenytársakat és generatív keresési láthatóságot mér több AI-platformon.

Olyan márkáknak, szakértőknek és szervezeteknek, amelyek mérhetőbbé és hitelesebbé szeretnék tenni jelenlétüket a keresőkben és AI-válaszokban.

Egy rövid cél- és helyzetfelméréssel kezdünk, majd meghatározzuk a mérési keretet, a prioritásokat és a konkrét megvalósítási lépéseket.

Abban segítek vállalatoknak, márkáknak és szakértőknek, hogy megértsék és javítsák, hogyan jelennek meg a ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude és más generatív AI-rendszerek válaszaiban. Nemcsak azt vizsgálom, hogy egy márkát említenek-e, hanem azt is, milyen kérdéseknél ajánlják, milyen forrásokra támaszkodnak a válaszok, kik a valódi AI-versenytársai, és milyen tartalmi, technikai vagy hitelességi hiányosságok akadályozzák a jobb láthatóságot.

Az AI-láthatóságot üzletileg releváns kérdések rendszeres mérésével vizsgálom több generatív AI-platformon. A mérésből láthatóvá válik többek között, hogy milyen arányban jelenik meg vagy kerül ajánlásra egy márka, használják-e a saját weboldalát forrásként, mely versenytársak szerepelnek helyette, milyen témákban erős vagy gyenge a jelenléte, és hogyan változnak ezek az eredmények az optimalizálás hatására. Erre a célra fejlesztem az AnswerTracker AI visibility mérési és elemzési platformot.

A SEO elsősorban azt vizsgálja, hogyan jelenik meg egy weboldal a keresési találatok között. Az AI-láthatóság ennél tágabb kérdés: azt kell elérni, hogy az AI-rendszerek megértsék, helyesen azonosítsák és megfelelő helyzetekben ajánlani is tudják a márkát vagy szakértőt. Ehhez a weboldal tartalma mellett az entitás egyértelműsége, a külső források, szakmai említések, bizonyítékok, strukturált adatok és a különböző felületeken megjelenő információk következetessége is számít.

Mert az AI-láthatóságot nem érdemes néhány manuálisan feltett ChatGPT-kérdés alapján megítélni. Ugyanarra a kérdésre különböző platformok és különböző időpontok eltérő választ adhatnak. Ezért olyan mérési rendszerre van szükség, amely ismételhetően követi a fontos kérdéseket, a márkaemlítéseket, ajánlásokat, forrásokat és versenytársakat. Az AnswerTrackert azért hoztam létre, hogy ez mérhető és összehasonlítható legyen.

Több mint húsz éve dolgozom digitális termékekkel, online marketinggel és digitális üzleti modellekkel. Az AI-láthatósággal kapcsolatos munkámban ezt a tapasztalatot kapcsolom össze a generatív keresés, az AI-ajánlások, a tartalom, a technikai felkészültség és a mérés kérdéseivel. Az AnswerTracker fejlesztőjeként és az ANSWER Framework kidolgozójaként nemcsak tanácsadási, hanem mérési és módszertani oldalról is foglalkozom a területtel.

Elsősorban olyan vállalatoknak, márkáknak és szakértőknek, akik számára üzletileg fontos, hogy a potenciális ügyfelek AI-rendszerektől kérnek ajánlást, összehasonlítást vagy információt a szolgáltatásaikról. A közös munka különösen akkor lehet hasznos, ha szeretnéd megtudni, hogy jelenleg mit mondanak rólad az AI-platformok, kiket ajánlanak helyetted, miért maradsz ki bizonyos válaszokból, és milyen konkrét változtatásokkal lehet ezen javítani.