AI Content Gap – jak sprawdzić, gdzie AI poleca konkurencję?

• AI Content Gap to nie tylko brakujące artykuły – luka może dotyczyć również case studies, porównań, danych czy zewnętrznych wzmianek.
• Zacznij analizę od Prompt Gap – sprawdź, przy jakich ważnych biznesowo promptach konkurencja jest widoczna, a Twojej marki nie ma.
• Znajdź przyczynę luki, nie tylko jej objaw – ustal konkretne braki względem polecanej konkurencji.
• Rozróżnij typ powstałej luki – może to być m.in. Topic, Intent, Evidence, Comparison, Data lub Source Gap, a każdy z nich wymaga innego działania.
• Mierz efekt na poziomie całych klastrów tematycznych – regularnie monitoruj m.in. Mention Share, Citation Share i AI Competitor Gap, zamiast oceniać widoczność na podstawie pojedynczego promptu.

Keyword Gap dostarczał nam informacji, na jakie słowa kluczowe konkurenci są widoczni w Google, a my nie. Teraz to zdecydowanie za mało – AI Search nie zawsze będzie powiązany z klasycznymi wynikami wyszukiwania.

Przykładowo:

Firma A i firma B na swoim blogu mają podobny artykuł o SEO dla e-commerce, poruszający takie same aspekty. Obie firmy rankują na zbliżone frazy w Google. Natomiast gdy użytkownik pyta ChatGPT: “Poleć agencję SEO, która ma doświadczenie z dużymi sklepami międzynarodowymi”, model poleca tylko firmę A. Co może być przyczyną?

Firma A może mieć na swojej stronie więcej case studies z dużymi e-commerce, więcej opinii klientów, dobrze wyeksponowane informacje o obsługiwanych rynkach, może też być obecna w zewnętrznych rankingach.

Pierwszym krokiem do analiz porównawczych z konkurencją w obszarze AI Search powinien być benchmark, który przede wszystkim pomoże w określeniu realnych konkurentów w AI (którzy wcale nie muszą być tymi samymi, co do których porównujemy się w Google) oraz wskaże, jak duże są różnice między marką a pozostałymi firmami w branży.

Szczegóły na temat tego, jak przygotować taki benchmark, znajdziesz tutaj:

Jak zbudować benchmark konkurencji w AI Search?

Jednym z kluczowych punktów wyjścia z benchmarku konkurencji do dalszej analizy będzie Prompt Gap, czyli weryfikacja widoczności marek dla promptów ważnych z biznesowego punktu widzenia.

Poniżej przykładowe krótsze zapytania ważne z punktu widzenia marki ofertującej system CRM:

Przy takim zestawieniu będą nas interesowały wiersze, gdzie my nie mamy widoczności, a konkurent tak – to będzie pierwszy zestaw luk w zakresie widoczności w AI Search.

Benchmark konkurencji to pierwszy etap analizy, a rozszerzony Prompt Gap – drugi. Następnie, co jest najważniejszym elementem całego procesu, trzeba ustalić przyczynę istniejących luk. Wiele firm popełnia błąd spłycając potencjalny problem – konkurent jest widoczny w odpowiedzi, a my nie? Musimy napisać nowy artykuł na ten temat. To pułapka, która w większości przypadków nie tylko będzie stratą czasu, ale też przyniesie ryzyko kanibalizacji tematycznej.

Zamiast tworzyć nową treść zastanów się, co może być uzasadnieniem AI dla rekomendacji Twojego konkurenta. Do tego będzie potrzebna weryfikacja najbardziej prawdopodobnych przesłanek z pomocą Recommendation Evidence Map.

Dla każdego z promptów, gdzie konkurent jest widoczny, a Twoja marka nie, zweryfikuj potencjalne powody rekomendacji. Na przykładzie promptu z zapytaniem o agencję SEO dla międzynarodowego projektu e-commerce:

Taki prosty check pozwala wstępnie wyłapać, gdzie marka odstaje od konkurencji. Zamiast informacji “potrzebujemy contentu o międzynarodowym SEO”, z AI Content Gap Marketing Manager dostaje konkretny insight – AI ma kilka niezależnych źródeł potwierdzających eksperckość konkurenta w tym obszarze (case studies, publikacje zewnętrzne, eksperci), których nam brakuje. To będzie konkretna i wartościowa diagnoza, która może być podstawą do dalszych działań optymalizacyjnych.

Przyczyny powstałych luk mogą być różne, dlatego zidentyfikowane problemy można podzielić na kilka obszarów:

1. Topic Gap

Topic Gap to sytuacja, gdy na stronie brakuje całego obszaru tematycznego. Przykładowo, konkurencja ma dużo materiałów (artykuły, case studies) na temat international SEO dla e-commerce, a inna agencja w ogóle nie porusza tego tematu, mimo że oferuje takie usługi.

To przykład sytuacji, w której stworzenie nowego contentu faktycznie będzie uzasadnione – w innych przypadkach lepiej poświęcić czas na optymalizację istniejącego contentu lub wsparcie go działaniami link buildingu.

2. Intent Gap

Intent Gap powstaje wtedy, gdy na stronie temat jest poruszany, ale brakuje kontekstu odpowiadającego na intencję użytkownika. Przykładowo, agencja ma artykuł na temat “Czym jest international SEO?”, ale potencjalny klient, wpisując prompt w ChatGPT, szuka informacji o doświadczeniu agencji w zakresie pozycjonowania międzynarodowego. Odpowiedzą na intencję w tym przypadku byłyby case studies, których w tym przypadku na stronie brakuje.

3. Evidence Gap

Dla modeli LLM istotnym elementem decydującym o tym, czy warto zacytować jakąś markę, są dowody potwierdzające jej eksperckość i doświadczenie. Samo słowne wspomnienie o doświadczeniu nie będzie wystarczające – potrzebne będą konkretne dane.

Przykładowo:

• Agencja działa na 18 rynkach,
• Podczas 5-letniej współpracy z marką X wypracowała +300% wzrostu organic revenue,
• W ramach współpracy wdrożone zostały działania w obszarze X oraz Y.

4. Comparison Gap

Jedną z częstych intencji użytkowników i jednocześnie jednym z etapów ścieżki zakupowej jest porównywanie produktów, usług, dostawców. Jeśli konkurencja posiada przygotowane porównania, alternatywy, tabele z zestawieniami, scenariusze pokazujące, dla kogo sprawdzi się produkt X, a Twoja marka nie ma takiego contentu – powstaje Comparison Gap.

Przygotowywanie takiego contentu ułatwia AI późniejsze cytowanie. Dowiedz się więcej: Typy contentu preferowane przez AI: porównania, zestawienia, „najlepsze X”, checklisty.

5. Data Gap

Data Gap, czyli braki w danych, będą szczególnie istotne w przypadku e-commerce. Jeśli Twój produkt nie ma uzupełnionych danych na temat parametrów, czasu dostawy, wariantów i dostępnych możliwości – tracisz względem konkurencji, która ma spójny i kompletny feed produktowy. Warto też pamiętać o danych strukturalnych, jak np. Product Schema, które mogą ułatwić botom AI przetwarzanie informacji na stronie.

6. Authority / Source Gap

Problem z widocznością w AI nie zawsze można rozwiązać zmianami na własnej stronie – autorytet często buduje się czynnikami zewnętrznymi. Jeśli na tym polu pojawiają się braki, mówimy o Source Gap. Analiza 75 tys. brandów przeprowadzona przez Ahrefs wskazała silną korelację między widocznością marki w systemach AI a jej zewnętrznymi wzmiankami.

Źródło: Ahrefs

Dlatego ewentualnych braków względem konkurencji należy szukać także poza samą stroną. Nie chodzi jednak wyłącznie o obecność w potencjalnych miejscach, które mogą zostać wykorzystane jako źródła przez systemy AI.

Source Gap warto uzupełniać na podstawie danych: monitoringu promptów, analizy źródeł cytowanych przy konkretnych zapytaniach oraz porównania obecności marki z konkurencją. Jeśli w danym klastrze tematycznym konkurenci regularnie pojawiają się w określonych portalach, rankingach, raportach czy innych źródłach, a marka jest tam nieobecna, jest to konkretny obszar do zagospodarowania. Podobnie wartościowe są źródła, które na podstawie danych z monitoringu wiemy, że są często cytowane przez modele AI w danej tematyce.

Za jednym pytaniem zadanym przez użytkownika kryje się tak naprawdę kilka dodatkowych podzapytań, określanych jako fan-out queries. Model LLM, żeby precyzyjnie odpowiedzieć na dany prompt, rozbija go na czynniki pierwsze, szukając konkretnych informacji składowych.

Przykładowo, użytkownik pyta o tani CRM dla 20-osobowej firmy.

Z tego promptu może powstać kilka bardziej szczegółowych zapytań:

• Ile kosztuje CRM dla 20 użytkowników?
• Który CRM oferuje najlepszy stosunek ceny do funkcjonalności?
• Czy cena zależy od liczby użytkowników?
• Czy CRM ma darmowy plan lub okres próbny?
• Jakie funkcje są dostępne w najtańszym planie?
• Czy CRM ma automatyzację sprzedaży?
• Jakie integracje oferuje CRM?
• Czy wdrożenie i onboarding są dodatkowo płatne?
• Czy dostępne jest wsparcie klienta w cenie?

Główny prompt to często punkt wyjścia dla innych intencji informacyjnych, dlatego musisz mieć pewność, że Twoja treść odpowiada także na wszystkie pytania wokół tematu.

W narzędziu Ahrefs w ramach funkcji Brand Radar można znaleźć informację o fan-out queries dla wybranych monitorowanych promptów.

Badanie Semrush obejmujące ponad 50 tys. marek pokazuje, że widoczność w ChatGPT i innych modelach LLM powinniśmy analizować na poziomie klastrów tematycznych, a nie pojedynczych promptów. W analizowanych ponad 1000 kategoriach tylko 15,2% z nich miało wyraźnego lidera pod kątem widoczności, a w 53,7% nie było marki pojawiającej się konsekwentnie w większości powiązanych promptach.

To sugeruje, że widoczność na jeden wybrany prompt nie oznacza widoczności w całej kategorii tematycznej – dlatego przygotowując prompty do monitorowania warto wybrać takie, które pokażą szersze ujęcie klastra tematycznego.

Jako przykład posłużymy się ponownie firmą SaaS oferującą CRM.

Wybrany prompt: “Najlepszy CRM dla 20-osobowego software house’u działającego w Polsce i w Niemczech”.

Rekomendacja: Firma A i B, naszej firmy nie ma.

Krok 1: Co AI podkreśla w swojej odpowiedzi?

W przypadku firmy A:

• Integracje,
• Cenę,
• Obsługę w wielu językach.

W przypadku firmy B:

• Case studies dla software house,
• Automatyzacje,
• Porównanie dostępnych wariantów usługi (pakiety basic, advanced, premium).

Krok 2: Jakie dane pokazujemy na stronie?

• Integracje ✓
• Cennik ✓
• Obsługa w wielu językach ❌
• Case software house ❌
• Brak porównań w ramach oferty.

Krok 3: Jakie braki zidentyfikowaliśmy?

• Evidence Gap – nie mamy opisanego case study dla software house.
• Intent Gap – użytkownik szuka systemu CRM na kilka rynków – nie odpowiadamy na tę intencję naszą treścią.
• Comparison Gap – brak porównania dostępnych pakietów.

Krok 4: Ustalenie planu działania

1. Utworzenie eksperckiego case study.
2. Uzupełnienie opisu oferowanego rozwiązania o opcję wielojęzyczne.
3. Wdrożenie na stronę porównania dostępnych pakietów.

Do weryfikacji skuteczności strategii niezbędny będzie regularny benchmark wyników z konkurencją. Warto przyjąć stałe KPI i odświeżać je np. raz w miesiącu – poniżej przedstawiamy proponowane metryki:

Te trzy wskaźniki monitorowane na podstawie stałego zestawu promptów najlepiej pokażą, czy zidentyfikowany gap faktycznie się zmniejsza.

Źródła:

• https://ahrefs.com/blog/custom-prompt-tracking/
• https://www.semrush.com/solutions/ai-visibility/
• https://www.semrush.com/blog/chatgpt-topic-authority-study/
• https://ahrefs.com/blog/ai-brand-visibility-correlations/