System StatusOnline
NAV
Raport audytowy: jak ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity postrzegają i polecają Twoją markę. Co wiedzą LLM o Twoim biznesie i jak to zmienić.
Przeprowadzam systematyczny audyt widoczności Twojej marki w głównych modelach AI (ChatGPT-4, Gemini 1.5, Claude 3.5, Perplexity). Testuję 100+ branżowych zapytań, dokumentuję jak LLM opisują Twoją firmę, produkty i usługi, porównuję z Twoją konkurencją i dostarczam priorytetyzowany plan działań poprawiających pozycję w odpowiedziach generowanych przez AI.
Raport z 100+ testami zapytań w ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity — kompletna mapa jak AI postrzega Twoją markę dzisiaj.
Analiza porównawcza z top 5 konkurentami — kto jest cytowany częściej niż Ty, jakich treści i sygnałów używają do osiągnięcia tej pozycji.
Identyfikacja błędnych lub przestarzałych informacji o Twojej firmie w odpowiedziach LLM i rekomendacja jak je skorygować.
Mapa luk GEO: tematy branżowe, w których Twoja marka powinna być cytowanym autorytetem, ale nie jest — gotowa lista content opportunities.
Priorytetyzowany plan działań z estymacją trudności i potencjalnego wpływu każdego działania na widoczność w AI.
Tworzę zestaw 100+ zapytań obejmujący zapytania brandowe (nazwa firmy), kategoryczne (branża, usługi), informacyjne i porównawcze, dostosowany do Twojego rynku.
Systematycznie testuję wszystkie zapytania w ChatGPT-4, Gemini 1.5, Claude 3.5 Sonnet i Perplexity, dokumentuję każdą odpowiedź i częstotliwość wymieniania Twojej marki.
Analizuję wyniki w porównaniu do konkurentów, identyfikuję wzorce w treściach i sygnałach które powodują częstsze cytowanie, dokumentuję błędy faktyczne w opisach.
Dostarczam szczegółowy raport PDF z wynikami, analizą przyczyn i priorytetyzowaną listą działań GEO z estymacją ROI dla każdej rekomendacji.
Zależy od modelu. Perplexity i SearchGPT mają dostęp do aktualnego indeksu web. GPT-4 i Claude mają datę odcięcia treningu (zazwyczaj 6–12 miesięcy wstecz). Audyt pokazuje co wiedzą każdy z modeli osobno.
Bezpośrednia korekta danych w LLM nie jest możliwa — ale można to naprawić przez zewnętrzne źródła. Aktualizacja wpisów w Wikidata, Wikipedia (jeśli kwalifikujesz), mediach branżowych i własnych treściach wpływa na następne cykle treningowe i RAG.
Rekomenduje audyt co kwartał — modele są aktualizowane, nowe wersje mają inne wiedzy i zachowania. Dla firm aktywnie budujących GEO, comiesięczny monitoring jest standardem.
Initiate protocol. Establish connection. Let's build something loud.