# Jak mierzymy

Stałe pytania, trzy przebiegi, pięć AI i liczenie, jak często cię wymieniają. Czemu jeden zrzut ekranu niczego nie dowodzi i gdzie metoda ma granice.

Autorka: Dasha. Aktualizacja 31 października 2026. https://heardofyou.io/pl/how-we-measure

Zadajemy pięciu AI te same stałe pytania, każde trzy razy, i liczymy, jak często cię wymieniają. Potem robimy to samo, w ten sam sposób, w dniu 30, 60 i 90. „Przed” i „po” to uczciwe porównanie, a nie szczęśliwy zrzut ekranu.

Najpierw sprawdzamy. Potem pracujemy. Potem sprawdzamy znowu.

## Czemu jeden zrzut ekranu niczego nie dowodzi

Zapytaj AI „jaka jest najlepsza aplikacja do faktur dla freelancera?” trzy razy z rzędu. Często dostaniesz trzy różne listy.

W badaniu 2 961 promptów w ChatGPT, Claude i Google AI ta sama lista marek wróciła dwa razy rzadziej niż 1 raz na 100. Zmieniała się kolejność, długość i nazwy.

Zrzut ekranu, na którym ChatGPT cię wymienia, jest więc miły. I nie mówi prawie nic. Zrzut, na którym cię pomija, też nie. Coś znaczy tylko wzorzec z wielu przebiegów.

Dlatego też nigdy nie podajemy pozycji. „Jesteś numerem 2 w ChatGPT” opisuje jedną odpowiedź, która się już nie powtórzy.

## Co liczymy: wskaźnik wzmianek, nie pozycję

Przy każdej zapisanej odpowiedzi zadajemy jedno pytanie: czy AI cię wymieniło? Wskaźnik wzmianek to odpowiedzi, które cię wymieniają, podzielone przez wszystkie zapisane odpowiedzi.

Wymieniony w 12 z 60 to wskaźnik wzmianek 20%. Podajemy liczbę i wskaźnik, nigdy wynik na 100 i nigdy pozycję.

## Jak to robimy

1. **Stałe pytania, napisane raz.** Na darmowe sprawdzenie piszemy 5 pytań kupujących, słowami twoich kupujących. Obejmują kategorię, zastosowanie, limit ceny, konkurenta, z którym przegrywasz, i pytanie początkującego. Audyt i projekt używają 25. Możesz je poprawić, zanim je uruchomimy. Potem są zablokowane, bo nowe pytanie daje nową odpowiedź.
2. **Trzy przebiegi na każde AI, w świeżych czatach.** Każde pytanie trafia do ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity i Muse trzy razy. Każdy przebieg to nowy czat, z wyłączoną pamięcią lub bez logowania, z tej samej lokalizacji. Żadnego „pamiętaj, że lubię Ledgerly” przeciekającego między przebiegami.
3. **To samo jeszcze raz w dniu 30, 60 i 90.** Te same sformułowania, te same AI, ta sama liczba przebiegów, ta sama lokalizacja. Obok siebie, z każdą odpowiedzią zapisaną.

Pięć pytań x 3 przebiegi x 5 AI to 75 odpowiedzi w darmowym sprawdzeniu. Dwadzieścia pięć pytań x 3 przebiegi x 5 AI to 375 odpowiedzi w audycie i w każdym ponownym sprawdzeniu w projekcie.

## Które AI i czemu te pięć

- **ChatGPT i Gemini.** Tych dwóch konsumenci używają najczęściej, szukając przed zakupem. W jednym badaniu 550 osób kupujących z pomocą AI 60% używało ChatGPT, a 63,5% Gemini.
- **Claude.** Intensywnie używają go ludzie, którzy budują oprogramowanie i kupują narzędzia do budowania. Wśród 2 000 founderów startupów 59% płaciło za Claude, więcej niż za jakiegokolwiek innego asystenta.
- **Perplexity.** Przy każdej odpowiedzi przeszukuje sieć na żywo. Dlatego jako pierwszy pokazuje nowe źródło, które o tobie wspomina.
- **Muse.** Aplikacja Meta z agentem AI, w naszych sprawdzeniach od listopada 2026. Te same modele stoją za Meta AI w WhatsAppie, Instagramie i Facebooku. Wielu kupujących pyta właśnie tam, bez otwierania osobnej aplikacji AI.

Twoi kupujący pytają gdzie indziej, na przykład asystenta zakupowego wewnątrz marketplace’u? Wtedy powiemy ci uczciwie: to sprawdzenie nie jest jeszcze właściwym narzędziem.

## Co zapisujemy przy każdej odpowiedzi

| Pole | Co oznacza |
|---|---|
| Wymieniony | Tak lub nie. Czy odpowiedź wymieniła cię z nazwy? |
| Pozycja | Jeśli wymieniony, czy byłeś pierwszy, drugi, trzeci czy dalej na liście. Zapisywane dla kontekstu, nigdy nie podawane jako pozycja w rankingu. |
| Ton | Polecony, wspomniany neutralnie, wspomniany z zastrzeżeniem albo nieprawda. „Nieprawda” znaczy, że AI powiedziało o tobie coś nieprawdziwego, a to osobny rodzaj problemu. |
| Wymienieni konkurenci | Każdy inny produkt w odpowiedzi, żebyśmy mogli pokazać, kogo AI wymienia zamiast ciebie. |
| Cytowane źródła | Strony i serwisy, do których AI linkowało lub na których się oparło. Z nich powstaje lista celów. |
| Pełna odpowiedź | Zapisana jako tekst, żebyś mógł przeczytać ją samodzielnie. |

## Cytowany to nie to samo co polecony

AI może zacytować twoją stronę i wciąż polecić konkurenta. „Blog Ledgerly ma dobre wyjaśnienie opłat za zwłokę. Do samego fakturowania większość freelancerów używa FreshBooks.”

Ta odpowiedź cię cytuje. Nie poleca cię. Zapisujemy ją jako wzmiankę z zastrzeżeniem. „Polecony” podajemy osobno, bo to ten wynik przynosi klientów.

## Gdzie AI czytają i czemu to ma znaczenie

Większość tego, co cytuje AI, pochodzi od stron trzecich, nie od samej marki. W jednej analizie 207 milionów cytowań ponad 84% pochodziło ze źródeł zdobytych lub zewnętrznych. Około 0,3% pochodziło z treści płatnych.

Najważniejszym pojedynczym czynnikiem wydaje się bycie znalezionym we własnym wyszukiwaniu AI na żywo. Marki nieobecne w tych wynikach były wymieniane w około 3% przypadków. Marki, których stronę znaleziono i których nazwy szukano, w ponad 90%.

Zwykła pozycja w wyszukiwarce też wciąż się liczy. Cytowano 58% stron z pierwszej pozycji, wobec 14% z dziesiątej.

Dlatego większość naszej pracy dzieje się poza twoją stroną: w serwisach z opiniami, listach i wątkach, które czytają AI. I dlatego zapisujemy źródła przy każdej odpowiedzi.

## Uczciwe granice

- **Małe próbki są szumne.** Siedemdziesiąt pięć odpowiedzi wystarczy, żeby zobaczyć wzorzec, a nie żeby dzielić włos na czworo. Jeśli dwa sprawdzenia różnią się o kilka odpowiedzi, mówimy „brak wyraźnej zmiany”. Nie ogłaszamy wygranej.
- **Aplikacje i API mogą się różnić.** Gdzie się da, robimy sprawdzenia tak jak kupujący: w aplikacjach dla konsumentów. Odpowiedzi z API mogą się trochę różnić od aplikacji. Zawsze mówimy, czego użyliśmy.
- **Lokalizacja zmienia odpowiedzi.** ChatGPT kieruje się lokalizacją, którą zgłasza urządzenie. Gemini krajem sieci. Ustalamy jedną lokalizację i trzymamy ją przy każdym sprawdzeniu.
- **Niektóre liczby na tej stronie pochodzą od dostawców narzędzi lub z preprintów.** Jeśli badanie zrobiła firma sprzedająca narzędzia do widoczności w AI albo nie przeszło jeszcze recenzji, lista źródeł o tym mówi.
- **Wskaźnik wzmianek to nie przychód.** Częstsze wymienianie to cel, który umiemy zmierzyć. Jeśli udostępnisz nam statystyki, podamy też wejścia z AI. Nigdy nie przypisujemy sobie przychodu, którego nie widzimy.
- **Odpowiedzi zmieniają się z powodów, które nie mają z tobą nic wspólnego.** Modele dostają aktualizacje. Źródła zyskują lub tracą udział w cytowaniach. Wzrost lub spadek może być po części pogodą. To kolejny powód, żeby mieć trzy punkty kontrolne, a nie jeden.

## Wszystko jest zapisane

Każda odpowiedź z każdego przebiegu jest zapisana jako tekst i udostępniona tobie. Nie zgadzasz się z tym, jak którąś zakodowaliśmy? Przeczytaj oryginał. Wolimy, żebyś sprawdził naszą pracę, niż wierzył nam na słowo.

## Źródła

- SparkToro, AIs are highly inconsistent when recommending brands, 2026 (https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/)
- Product.ai survey of 550 AI shoppers, 2026 (https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/product-ai-survey-finds-four-120000400.html)
- Supabase, State of Startups 2026 (https://supabase.com/state-of-startups)
- Muck Rack, Generative Pulse: earned media drives more than 84% of AI citations, October 2026 (https://www.globenewswire.com/news-release/2026/10/28/3390134/0/en/generative-pulse-earned-media-still-drives-more-than-84-of-ai-citations.html)
- Tannenbaum, a fitted stage model of brand mentions in AI search, 2026 pre-print (https://arxiv.org/abs/2609.23162)
- AirOps and Kevin Indig, is query fan-out relevant, 2026 (https://www.getpassionfruit.com/research/is-query-fan-out-a-marketing-buzzword-or-something-relevant)