GEO, czyli jak sztuczna inteligencja wybiera produkty i usługi?

SKiedyś przed większym zakupem pytało się znajomego, który „zna się na rzeczy”. Później jego miejsce zajęły Google, porównywarki cen, fora i internetowe recenzje. Dziś do tego grona dołączył rozmówca, który nie śpi, nie traci cierpliwości i w kilka sekund potrafi porównać dziesiątki możliwości.

Zapraszamy do przeczytania tekstu o rekomendacjach AI, wiarygodności źródeł i roli influencerów.

 
Nie oczekujemy już listy niebieskich linków. Oczekujemy krótkiej listy konkretnych propozycji, argumentów za i przeciw oraz odpowiedzi dopasowanej do naszych potrzeb.
 
To istotna zmiana. Dawniej wyszukiwarka pomagała znaleźć informacje, ale ostateczne porównanie wykonywał konsument. Aplikacja AI coraz częściej bierze na siebie również część selekcji: interpretuje potrzebę, odrzuca część rozwiązań, porównuje pozostałe i wskazuje te, które wydają się najlepiej dopasowane.
 
Marki zaczynają więc zadawać nowe pytanie: co zrobić, aby produkt lub usługa zostały przez AI zauważone, właściwie zrozumiane i uwzględnione w rekomendacji?
 
Nie istnieje jedna sztuczka, znacznik ani rodzaj publikacji, który to zapewnia. Rekomendacja powstaje z połączenia danych o produkcie, jakości własnej strony, dostępności oferty, reputacji marki, opinii klientów, treści zewnętrznych oraz kontekstu konkretnego użytkownika.
 
AI nie ma jednej listy najlepszych marek
 
ChatGPT, Gemini czy Claude nie korzystają z uniwersalnego rankingu, w którym każda marka zajmuje stałą pozycję.
 
Jedna aplikacja może wykorzystywać kilka warstw informacji:
 
• wiedzę utrwaloną podczas trenowania modelu,
• aktualne wyniki wyszukiwania internetowego,
• dane produktowe przekazywane przez sklepy i producentów,
• strony firmowe, katalogi oraz bazy branżowe,
• recenzje, artykuły, filmy i inne treści zewnętrzne,
• kontekst rozmowy i preferencje użytkownika,
• reguły bezpieczeństwa oraz ograniczenia dotyczące określonych kategorii.
 
Znaczenie poszczególnych warstw zależy od pytania.
 
Jeżeli użytkownik pyta o znaną od lat markę, model może posiadać na jej temat ogólną wiedzę. Jeśli interesuje go aktualna cena, dostępność konkretnego wariantu albo lokalny usługodawca, aplikacja musi sięgnąć do świeższych danych. Przy pytaniu zakupowym dodatkowego znaczenia nabierają parametry, opinie, koszty dostawy i możliwość dokonania zakupu.
 
Dlatego „widoczność w AI” nie jest jednym rankingiem. To seria etapów, na których marka może zostać odnaleziona, właściwie zinterpretowana, porównana, zacytowana albo pominięta.
 
Skąd aplikacje AI czerpią wiedzę o produktach i usługach?
 
Wiedza zapisana w modelu
 
Model językowy podczas treningu poznaje relacje między pojęciami, kategoriami, nazwami produktów i markami. Dzięki temu może kojarzyć określoną firmę z branżą, zastosowaniem lub grupą odbiorców.
 
Nie jest to jednak uporządkowana i stale aktualizowana baza produktów. Informacje zapisane w modelu mogą być niepełne, nieaktualne albo zbyt ogólne. Ta warstwa wiedzy sprzyja przede wszystkim markom:
 
• długo obecnym na rynku,
• opisywanym w wielu niezależnych źródłach,
• jednoznacznie kojarzonym z konkretną kategorią,
• mającym silną obecność w materiałach branżowych i konsumenckich.
 
Dla nowych marek jest to kanał słabo sterowalny. Publikacja nowego artykułu nie oznacza, że model zostanie natychmiast ponownie wytrenowany. Dlatego praktyczne działania marketingowe powinny koncentrować się przede wszystkim na źródłach, które AI może odnaleźć i wykorzystać na bieżąco.
 
Wyszukiwanie internetu
 
Współczesne aplikacje AI coraz częściej łączą model językowy z wyszukiwarką. System interpretuje pytanie, tworzy jedno lub kilka zapytań pomocniczych, odnajduje materiały, a następnie syntetyzuje odpowiedź.
 
Google opisuje m.in. mechanizm query fan-out. Jedno pytanie użytkownika może zostać rozwinięte w serię zapytań dotyczących ceny, parametrów, zastosowań, opinii i alternatyw. Google Search Central
 
Pytanie „jaki odkurzacz wybrać do mieszkania z psem?” może więc uruchomić poszukiwanie informacji o skuteczności zbierania sierści, rodzaju filtrów, głośności, łatwości czyszczenia, cenie i dostępności części.
 
Claude z aktywnym wyszukiwaniem analizuje wiele stron i dołącza źródła do odpowiedzi. Anthropic Perplexity opisuje swój proces jako połączenie wyszukiwania, analizy różnych typów źródeł oraz syntezy z cytowaniami. Perplexity
 
W takim modelu artykuł, test albo poradnik może bezpośrednio wpłynąć na odpowiedź. Musi jednak najpierw zostać odnaleziony, odczytany i uznany za wystarczająco związany z pytaniem.
 
Dane produktowe i handlowe
 
W e-commerce szczególne znaczenie mają uporządkowane dane przekazywane przez producentów, sklepy i partnerów technologicznych.
 
ChatGPT może korzystać z danych produktowych udostępnianych poprzez Agentic Commerce Protocol, publicznych stron sprzedawców i innych źródeł detalicznych. Przy wyborze może uwzględniać m.in. opis, cenę, dostępność, opinie, jakość sprzedawcy i dopasowanie do ograniczeń wskazanych przez użytkownika. OpenAI – Shopping Research, OpenAI – wybór produktów
 
W ekosystemie Google podobną funkcję pełnią dane strukturalne Product i Offer oraz feedy Google Merchant Center. Google wskazuje, że połączenie danych na stronie z feedem pomaga lepiej zrozumieć i zweryfikować ofertę. Google Search Central
 
Dla sklepu prawidłowy feed może mieć większe znaczenie niż kilka publikacji. AI może bowiem znać markę, ale nadal pominąć jej produkt, jeżeli nie potrafi wiarygodnie ustalić ceny, wariantu, dostępności lub warunków zakupu.
 
Strony marek
 
Własna strona pozostaje podstawowym źródłem wiedzy o ofercie. Powinna jednoznacznie wyjaśniać:
 
• czym jest produkt lub usługa,
• dla kogo została przygotowana,
• jaki problem rozwiązuje,
• jakie ma parametry i ograniczenia,
• ile kosztuje albo jak ustalana jest cena,
• gdzie jest dostępna,
• jakie są warunki dostawy, zwrotu lub współpracy.
 
Strona powinna być dostępna publicznie, indeksowalna i możliwa do odczytania bez logowania. Najważniejsze informacje nie powinny istnieć wyłącznie w grafice, zamkniętym formularzu albo skrypcie trudnym do przetworzenia.
 
OpenAI informuje, że publiczne strony mogą pojawiać się w ChatGPT Search, jeżeli wydawca nie blokuje robota OAI-SearchBot. Wejścia z cytowań ChatGPT można identyfikować m.in. dzięki parametrowi utm_source=chatgpt.com. OpenAI – informacje dla wydawców
 
Zewnętrzne publikacje i opinie
 
Strona producenta mówi, jak marka przedstawia samą siebie. Materiał zewnętrzny może pokazać, jak produkt lub usługa sprawdzają się w praktyce.
 
Dobra recenzja dostarcza informacji, których często brakuje w oficjalnym opisie:
 
• dla kogo produkt rzeczywiście będzie odpowiedni,
• jak wygląda codzienne korzystanie,
• jakie ma zalety i ograniczenia,
• czym różni się od konkurencji,
• czy deklaracje producenta znajdują potwierdzenie,
• w jakich sytuacjach lepiej wybrać inne rozwiązanie.
 
Google zaleca, aby wartościowe recenzje zawierały dowody własnego doświadczenia, zdjęcia, materiały audio-wideo, pomiary, porównania oraz omówienie zalet i wad. Google Search Central – dobre recenzje
 
Zewnętrzne źródła nie są automatycznie bardziej wiarygodne od strony marki. Artykuł sponsorowany pozbawiony własnych obserwacji może mieć niewielką wartość. Jednak autentyczny test, ekspercki poradnik albo dobrze przygotowane porównanie wnoszą dane, których marka nie jest w stanie wiarygodnie dostarczyć sama o sobie.
 
Kontekst użytkownika
 
AI nie wybiera jednego produktu dla wszystkich. Próbuje dopasować rekomendację do konkretnego pytania.
 
Znaczenie mogą mieć:
 
• budżet,
• miejsce zamieszkania,
• wymagane funkcje,
• poziom doświadczenia,
• preferowany styl lub sposób użycia,
• posiadane już urządzenia,
• wcześniejszy kontekst rozmowy,
• termin i miejsce zakupu,
• pamięć oraz ustawienia personalizacji.
 
Smartfon polecony osobie zainteresowanej fotografią nie musi być odpowiedni dla użytkownika szukającego prostego modelu do 1000 zł. Restauracja dobra na rodzinny obiad może nie pasować do spotkania biznesowego. To samo biuro rachunkowe może być świetnym wyborem dla jednoosobowej firmy i słabym dla spółki prowadzącej sprzedaż międzynarodową.
 
Marka powinna więc jasno opisywać nie tylko to, co oferuje, lecz także dla kogo i w jakiej sytuacji jej oferta jest dobrym wyborem.
 
Jak powstaje rekomendacja?
 
Proces można uprościć do kilku etapów.
 
1. Rozpoznanie intencji
 
System ustala, czy użytkownik chce zdobyć wiedzę, porównać rozwiązania, znaleźć sprzedawcę, wybrać usługodawcę czy dokonać zakupu.
 
„Co to jest pompa ciepła?” wymaga odpowiedzi edukacyjnej. „Jaka pompa ciepła do domu 150 m²?” prowadzi do porównania produktów. „Poleć instalatora pomp ciepła w Poznaniu” wymaga danych lokalnych i informacji o firmach.
 
2. Zbudowanie zbioru kandydatów
 
Aby produkt mógł zostać polecony, system musi najpierw ustalić, że istnieje i należy do właściwej kategorii. Kandydaci mogą pochodzić z wiedzy modelu, wyników wyszukiwania, feedów, map, katalogów i zewnętrznych publikacji.
 
To moment, w którym znaczenie mają indeksacja, techniczne SEO, jednoznaczne nazewnictwo i obecność w odpowiednich źródłach.
 
3. Odrzucenie niedopasowanych możliwości
 
System porównuje kandydatów z wymaganiami. Jeśli użytkownik podał maksymalną cenę, lokalizację albo niezbędną funkcję, część ofert zostanie odrzucona niezależnie od popularności marki.
 
4. Ocena informacji i źródeł
 
AI sprawdza, jakie argumenty przemawiają za każdą możliwością, czy dane są aktualne i czy można je potwierdzić.
 
Badanie Microsoft Research przeprowadzone na dwunastu modelach wskazuje, że modele mogą wykazywać preferencje wobec określonych źródeł, a ich reputacja i tożsamość potrafią wpływać na wykorzystanie informacji. Microsoft Research
 
Liczy się zatem zarówno zawartość publikacji, jak i środowisko, w którym została umieszczona.
 
5. Porównanie korzyści i kompromisów
 
AI próbuje ustalić, dlaczego konkretny produkt pasuje do sytuacji użytkownika. Potrzebuje do tego nie sloganów, lecz argumentów: ceny, trwałości, funkcji, prostoty obsługi, doświadczenia usługodawcy czy dostępności lokalnej.
 
Materiały omawiające również ograniczenia bywają bardziej użyteczne niż teksty składające się wyłącznie z pochwał. Pozwalają bowiem wskazać, dla kogo oferta jest właściwa, a dla kogo nie.
 
6. Sformułowanie odpowiedzi
 
Z wielu dostępnych materiałów system wykorzystuje tylko niewielką część. Strona może zostać:
 
• znaleziona, lecz pominięta,
• użyta bez widocznego cytowania,
• wskazana jako źródło,
• wykorzystana do uzasadnienia rekomendacji,
• podana jako miejsce zakupu.
 
Widoczność w wynikach wyszukiwania, cytowanie oraz faktyczny wpływ na odpowiedź to trzy różne zjawiska.
 
Jakie czynniki mają największe znaczenie?
 
Nie ma publicznej, uniwersalnej tabeli wag. Proporcje zmieniają się w zależności od aplikacji, kategorii i pytania. Można jednak określić względne znaczenie czynników.
 

 
OpenAI deklaruje, że reklamy są oddzielone od odpowiedzi ChatGPT i nie pozwalają reklamodawcom wpływać na organiczne rekomendacje.
 
Co faktycznie wiadomo z badań nad GEO?
 
Generative Engine Optimization, nazywane GEO, jest młodą dziedziną. Pierwsze badania pomagają zrozumieć proces, ale nie dają podstaw do formułowania gwarancji.
 
Analiza tysięcy cytowań w ChatGPT, Google/Gemini i Perplexity wykazała, że strony wywierające większy wpływ na odpowiedzi często były dobrze dopasowane semantycznie, uporządkowane i bogate w konkretne elementy: liczby, definicje, porównania oraz procedury. Citation Selection and Absorption
 
Kontrolowany eksperyment przeprowadzony na sześciu modelach wskazał, że największe znaczenie dla pierwszego cytowania miały dopasowanie tematyczne oraz pozycja źródła w kontekście. Pomagały aktualna data i jawna informacja o cenie. Same zabiegi formatowania przynosiły mniejsze efekty. What Gets Cited
 
Krytyczny przegląd 45 badań podkreśla jednak dużą zmienność między platformami i kolejnymi uruchomieniami. Nie wykazano dotąd jednej techniki zapewniającej trwały, przyczynowy i powtarzalny wzrost organicznej widoczności oraz sprzedaży we wszystkich aplikacjach AI. Przegląd badań GEO
 
Można więc zwiększać prawdopodobieństwo odnalezienia i wykorzystania informacji o marce. Nie można zagwarantować, że określona aplikacja poleci ją przy konkretnym pytaniu.
 
Dlaczego produkty i usługi wymagają innych strategii?
 
Produkty
 
W przypadku produktów fizycznych podstawę widoczności stanowią:
 
• kompletne karty produktów,
• dane strukturalne,
• feedy produktowe,
• aktualne ceny i stany magazynowe,
• warianty i identyfikatory produktów,
• informacje o dostawie, zwrotach i gwarancji,
• opinie klientów,
• testy oraz porównania.
 
Treści zewnętrzne pomagają w interpretacji jakości i zastosowań produktu. Nie zastąpią jednak danych potrzebnych do ustalenia, czy produkt można obecnie kupić.
 
Usługi
 
Usługi rzadziej dają się opisać w standardowym feedzie. Większego znaczenia nabierają:
specjalizacja firmy,
obsługiwane rodzaje klientów,
lokalizacja,
kwalifikacje i doświadczenie,
model rozliczenia,
proces realizacji,
studia przypadków,
opinie klientów,
obecność ekspertów w źródłach branżowych.
 
W tej kategorii poradniki, wypowiedzi eksperckie, case studies i publikacje twórców mogą odgrywać relatywnie większą rolę.
 
Gdzie w tym procesie znajduje się Reach a Blogger?
 
Reach a Blogger może pomóc w budowie zewnętrznej warstwy wiedzy o marce: recenzji, testów, poradników, filmów i doświadczeń twórców.
 
Według aktualnych danych prezentowanych przez RaB platforma obejmuje ponad 8 tys. ofert, w tym 2871 ofert blogów internetowych, 3207 ofert instagramowych, 1179 facebookowych, 336 ofert YouTube i 552 oferty TikTok. Katalog można filtrować według tematyki, medium, zasięgu, ceny, ocen reklamodawców i wskaźnika RaB Score. Reach a Blogger, FAQ RaB
 
Poszczególne rodzaje mediów pełnią jednak inne funkcje.
 
Blogi internetowe: trwałe źródła
 
Artykuł opublikowany na tematycznym blogu może być indeksowany, cytowany i dostępny przez wiele lat. Pozwala rozwinąć argumentację, przedstawić porównanie, dane, zdjęcia oraz doświadczenia autora.
 
Blogi mają dlatego największy potencjał jako źródła wykorzystywane bezpośrednio przez wyszukiwarki i aplikacje AI. Warunkiem jest jakość publikacji i samego serwisu.
 
Najbardziej wartościowy będzie materiał:
 
• ściśle związany z tematyką bloga,
• dostępny bez logowania,
• zawierający autorskie doświadczenie,
• podpisany przez wiarygodnego autora,
• posiadający stabilny adres,
• dobrze podlinkowany wewnętrznie,
• oparty na konkretach zamiast ogólnych sloganów.
 
Artykuł przygotowany wyłącznie po to, aby umieścić link, ma znacznie mniejszy potencjał.
 
YouTube: dowód użycia
 
Film dobrze pokazuje elementy trudne do opisania tekstem: sposób działania, wygląd, skalę, dźwięk, ergonomię czy przebieg usługi.
 
Jego wartość zwiększają:
 
• precyzyjny tytuł,
• rozbudowany opis,
• rozdziały,
• transkrypcja,
• pokazanie rzeczywistego użycia,
• przedstawienie porównania i ograniczeń.
 
YouTube łączy funkcję źródła informacyjnego z wpływem na decyzję człowieka.
 
Instagram i TikTok: odkrywanie i popyt
 
Krótkie formaty wideo dobrze sprawdzają się w prezentacji produktu, budowaniu zainteresowania i docieraniu do nowych odbiorców. Mogą generować wyszukiwania marki, dyskusje i treści konsumenckie.
 
Ich bezpośrednia dostępność dla zewnętrznych systemów bywa jednak bardziej ograniczona niż w przypadku publicznych artykułów. Dlatego wpływ Instagrama i TikToka na rekomendacje AI jest często pośredni: najpierw tworzą zainteresowanie i doświadczenia odbiorców, a dopiero później kolejne wyszukiwania, opinie i publikacje.
 
Facebook: społeczności i lokalność
 
Facebook może być wartościowy w grupach zainteresowań, społecznościach branżowych i rekomendacjach lokalnych. Znaczna część dyskusji pozostaje jednak za logowaniem lub w zamkniętych grupach, przez co nie musi być dostępna dla robotów i wyszukiwarek.
 
Orientacyjny potencjał kanałów RaB
 
Poniższa skala ma charakter strategiczny. Nie opisuje oficjalnych wag żadnej aplikacji.
 

 
Ocena nie wynika wyłącznie z rodzaju medium. Dobry film może być wartościowszy niż słaby artykuł, a autentyczny materiał mikroinfluencera bardziej użyteczny niż powierzchowna publikacja dużego twórcy.
 
Jak zaplanować kampanię wspierającą widoczność w AI?
 
Zbudować mapę pytań
 
Punktem wyjścia powinny być pytania konsumentów, a nie lista kanałów:
 
• „Jaki produkt wybrać do…?”,
• „Co sprawdzi się przy…?”,
• „Produkt A czy produkt B?”,
• „Ile kosztuje…?”,
• „Jak wybrać wykonawcę?”,
• „Jakie są zalety i wady…?”,
• „Dla kogo przeznaczone jest…?”.
 
Mapa pytań pokazuje, jakich informacji brakuje konsumentom i jakie materiały warto stworzyć.
 
Uporządkować własne dane
 
Przed kampanią z twórcami marka powinna sprawdzić:
 
• kompletność stron produktów i usług,
• aktualność cen,
• indeksację,
• dostępność dla robotów,
• spójność nazw i parametrów,
• feedy produktowe,
• profile firmowe,
• informacje o dostawie, zwrotach i lokalizacji.
 
Promowanie niepełnej albo nieaktualnej strony zwiększa ryzyko, że zewnętrzne publikacje będą powielać błędy.
 
Dobierać twórców według dopasowania
 
Zasięg jest tylko jednym kryterium. Przy budowaniu źródeł ważne są również:
 
• zgodność tematyczna,
• jakość wcześniejszych testów,
• wiarygodność autora,
• widoczność medium w wyszukiwarkach,
• trwałość publikacji,
• aktualność statystyk,
• aktywność społeczności,
• historia wcześniejszych współprac.
 
RaB Score i oceny reklamodawców mogą pomóc w pierwszej selekcji. Do kampanii ukierunkowanej na długofalową widoczność warto dodatkowo sprawdzić indeksację, jakość materiałów i specjalizację twórcy.
 
Zamawiać autentyczne doświadczenie
 
Dobry brief powinien zobowiązywać twórcę do poznania produktu, ale nie narzucać mu fikcyjnej opinii.
 
Materiał powinien zawierać:
 
• opis rzeczywistego zastosowania,
• własne zdjęcia lub nagrania,
• konkretne obserwacje,
• zalety i ograniczenia,
• porównanie z alternatywami,
• wskazanie grupy docelowej,
• aktualną cenę lub przedział cenowy,
• datę testu,
• poprawną nazwę produktu i marki.
 
Treść przygotowana w ten sposób jest użyteczna jednocześnie dla odbiorcy, wyszukiwarki i systemu AI.
 
Łączyć trwałe źródła z dystrybucją
 
Przykładowa kampania może obejmować:
 
• test na blogu,
• film demonstracyjny na YouTube,
• krótsze materiały na Instagramie i TikToku,
• autorskie zdjęcia wykorzystane za zgodą twórcy na stronie marki,
• indywidualne linki UTM i kody promocyjne.
 
Blog dostarcza szczegółowego źródła, YouTube dowodu użycia, a krótkie formaty pomagają dotrzeć do odbiorców. Każdy kanał wykonuje inne zadanie.
 
Transparentność nie osłabia wartości publikacji
 
Współpraca komercyjna powinna być prawidłowo oznaczona. UOKiK wskazuje, że obowiązek dotyczy zarówno wynagrodzenia pieniężnego, jak i barteru. Oznaczenie powinno być widoczne, jednoznaczne oraz informować o promowanej marce.
 
Płatne linki powinny być oznaczane rel=”sponsored” lub ewentualnie nofollow. Google Search Central
 
Takie oznaczenie nie odbiera wartości całemu artykułowi. Oddziela jednak marketing treści od prób kupowania pozycji w rankingu.
 
Wiarygodność materiału wynika przede wszystkim z jakości doświadczenia autora, przejrzystości współpracy i zgodności informacji z rzeczywistością.
 
Jak mierzyć efekty?
 
Widoczność w AI jest zmienna. Odpowiedzi mogą różnić się między aplikacjami, użytkownikami i kolejnymi uruchomieniami.
 
Pomiar powinien obejmować trzy obszary.
 
Obecność w odpowiedziach
 
Należy stworzyć stały zestaw pytań i okresowo sprawdzać:
 
• czy marka jest wymieniana,
• w jakim kontekście się pojawia,
• czy jest rekomendowana,
• jakie źródła są cytowane,
• czy informacje są poprawne,
• którzy konkurenci pojawiają się częściej.
 
Każde pytanie warto testować w kilku naturalnych wariantach i powtarzać pomiar. Pojedyncza odpowiedź może być przypadkowa.
 
Ruch i konwersje
 
W analizie powinny znaleźć się:
 
• wejścia z aplikacji AI,
• ruch z publikacji twórców,
• użycie kodów rabatowych,
• konwersje z linków UTM,
• zmiany liczby wyszukiwań marki,
• zapytania ofertowe i sprzedaż.
 
Jakość opublikowanych źródeł
 
Warto sprawdzać:
 
• indeksację materiałów,
• ich widoczność na pytania kategorii,
• ruch organiczny,
• aktualność,
• wykorzystanie przez aplikacje AI,
• trwałość publikacji.
 
Liczba artykułów jest metryką produkcji, a nie rezultatu.
 
Najczęstsze błędy
 
Strategia widoczności w AI nie powinna polegać na:
 
• kopiowaniu tego samego tekstu na wielu stronach,
• kupowaniu przypadkowych wzmianek,
• publikowaniu fikcyjnych opinii,
• sztucznym powtarzaniu nazwy marki,
• tworzeniu setek stron dla każdej wersji pytania,
• ukrywaniu reklamowego charakteru współpracy,
• zaniedbywaniu własnych danych i stron produktowych,
• ocenianiu efektów na podstawie jednego testu,
• obiecywaniu gwarantowanej rekomendacji przez ChatGPT.
 
Google przestrzega przed masową produkcją treści bez wartości i sztucznym zdobywaniem wzmianek. W generatywnych wynikach nadal bazuje na podstawach SEO, jakości informacji oraz treściach tworzonych przede wszystkim dla ludzi.
 
Jaką rolę może realnie odegrać RaB?
 
Reach a Blogger może być użyteczny tam, gdzie marka potrzebuje czegoś więcej niż własnego opisu: doświadczenia twórcy, niezależnego kontekstu, demonstracji produktu i dostępu do określonej społeczności.
 
Platforma może pomagać w:
 
• odnajdywaniu twórców z odpowiednich nisz,
• tworzeniu tematycznych artykułów i filmów,
• pozyskiwaniu autorskich testów,
• pokazywaniu produktu w konkretnych zastosowaniach,
• łączeniu długowiecznych treści z dystrybucją społecznościową,
• realizacji wielu współprac w jednym procesie.
 
Nie jest to skrót pozwalający „kupić pozycję w ChatGPT”. RaB może natomiast pomóc tworzyć publiczne i wiarygodne materiały, z których korzystają konsumenci, wyszukiwarki oraz aplikacje AI.
 
Najbardziej adekwatny opis tej wartości brzmi:
 
Reach a Blogger pomaga markom budować zewnętrzne źródła i doświadczenia twórców, dzięki którym produkt lub usługa mogą zostać lepiej zrozumiane, porównane i ocenione – zarówno przez konsumentów, jak i systemy AI.
 
Od walki o pozycję do walki o uzasadnienie
 
Przez lata internetowy marketing przypominał walkę o miejsce na półce. Kto znalazł się wyżej w Google, ten miał większą szansę zostać zauważony. Aplikacje AI zmieniają półkę w rozmowę.
 
W rozmowie nie wystarczy już być wysoko. Trzeba jeszcze dać się sensownie przedstawić.
 
AI potrzebuje wiedzieć, czym jest produkt, dla kogo powstał, ile kosztuje, gdzie można go kupić, jakie ma zalety, gdzie leżą jego ograniczenia i kto poza samym producentem może potwierdzić jego wartość. Potrzebuje faktów, ale także kontekstu. Danych handlowych, ale również doświadczenia.
 
Marka nie wygra więc przyszłości samą liczbą publikacji. Wygra ją raczej jakością informacji rozmieszczonych w miejscach, do których potrafią dotrzeć ludzie i maszyny.
 
Własna strona dostarcza faktów. Feedy mówią o cenie i dostępności. Klienci budują reputację. Blogerzy i influencerzy pokazują produkt w prawdziwym życiu. Wyszukiwarki porządkują te ślady, a aplikacje AI próbują ułożyć z nich odpowiedź.
 
Nie zawsze będzie ona korzystna dla marki. I właśnie dlatego warto zadbać, aby miała z czego powstać.