Jak zbudować benchmark konkurencji w AI Search? 

• Sam wynik AI Visibility to za mało – liczy się kontekst i pozycja marki na tle konkurentów w danej niszy.
• Konkurencja w AI Search może się różnić od tej, którą znamy z raportów branżowych i z działań SEO.
• W benchmarku AI Search należy monitorować całą ścieżkę zakupową. Uśredniony wynik może ukrywać problemy na konkretnym etapie decyzyjnym.
• Nie opieraj benchmarku na pojedynczym pomiarze. Analiza ponad 45 tysięcy cytowań pokazała, że tylko 30% marek pozostało widocznych przy kolejnych zapytaniach dla tego samego promptu.
• Benchmark powinien prowadzić do konkretnych działań. Raportowane KPI i wnioski pokażą, gdzie konkurencja zdobyła przewagę, z czego to wynika i co można zrobić, aby zminimalizować istniejącą lukę.

Firma dostaje raport od agencji z informacją, że AI Visibility dla jej niszy wynosi 40%. I tu pojawia się pytanie – czy to dobry wynik, czy nie? Odpowiedź będzie zależała od tego, jakie wyniki osiągają bezpośredni konkurenci.

Patrząc na konkretnym przykładzie:

Nasza marka ma wynik AI Visibility na wspomnianym poziomie 40%. Jest tym samym druga w kategorii, co stanowi dobry rezultat. Ma też sporą przewagę nad pozostałymi konkurentami, ale jednocześnie widać, że nisza jest zdominowana przez jednego lidera, do którego marka traci aż 28%.

Samo AI Visibility pokazuje wynik marki, ale dopiero benchmark konkurencji wnosi wartość biznesową i pozwala podejmować dalsze kroki.

Benchmark powinien być przygotowany w dwóch formach – otwartej i kontrolowanej.

Benchmark otwarty

Charakteryzuje się monitorowaniem promptów bez sugerowania marek. Będą to więc ogólne zapytania, jak np.:

• Jakie agencje SEO dla e-commerce warto rozważyć w Polsce?
• Jakie polskie marki garniturów są warte uwagi?
• Jakie marki butów do biegania są najlepsze?

W ten sposób sprawdzamy, kogo AI poleca w swoich odpowiedziach i możemy wyłonić realną konkurencję w AI Search dla niszy marki.

Benchmark kontrolowany

Kolejny etap to już monitorowanie widoczności z nastawieniem na konkretne marki:

• własny brand,
• od 3 do 5 najważniejszych konkurentów,
• ewentualnie 1 lub 2 marki odkryte podczas pierwszego etapu benchmarku.

I tę samą grupę marek monitorujemy na konkretne prompty w dłuższym ujęciu czasowym.

Podstawą benchmarku powinno być szersze spojrzenie na widoczność w AI niż tylko pryzmat jednego promptu. To tak samo jak ze słowami kluczowymi w Google – dobra pozycja na jedną frazę nie oznacza, że marka ma widoczność też na inne zapytania powiązane z branżą.

Sam prompt “najlepsza agencja SEO”, jest zbyt ogólny, żeby na jego podstawie oceniać całą kategorię. Do benchmarku potrzebny będzie klaster tematyczny promptów, reprezentujący realną ścieżkę zakupową/decyzyjną potencjalnego klienta.

Monitorowane prompty można podzielić przez pryzmat konkretnych etapów:

W przypadku biznesów e-commerce, można też do monitorowanych promptów dodać ograniczenia związane z cechami produktu np.:

• produkt do 500 zł,
• produkt dla początkującego,
• produkt w konkretnym kolorze,
• produkt z dostawą do piątku.

Dlaczego podział na intent jest tak ważny?

Uśredniona wartość AI Visibility może ukrywać realny problem z widocznością marki na którymś z etapów ścieżki zakupowej klienta.

Przykładowo:

Benchmark powinien zakładać podział także w kontekście badanych modeli LLM. Dobra widoczność w odpowiedziach ChatGPT nie oznacza automatycznie, że marka będzie miała zbliżone wyniki w Gemini. Nawet jeśli w benchmarku podajemy uśrednioną metrykę AI Visibility na tle konkurencji, w szczegółowych danych powinno znaleźć się rozbicie na konkretne platformy.

Jednorazowe sprawdzenie widoczności na wybrane prompty nie będzie wystarczające do wyciągnięcia wniosków w benchmarku. Dane z analizy przeprowadzonej przez AirOps, gdzie sprawdzono ponad 45 tysięcy cytowań marek w odpowiedziach AI pokazały, że tylko 30% marek pozostało widocznych przy kolejnych zapytaniach dla tego samego promptu w późniejszym czasie. To oznacza, że pojedynczy wynik może być przypadkowym wypadkiem, a nie stabilną pozycją marki.

W związku z tym, benchmark powinien bazować na:

• stałym zestawie promptów, ale przy powtarzalnych pomiarach,
• tym samym języku,
• tym samym rynku,
• tej samej metodologii.

Aby dashboard z benchmarkiem zachował czytelność, zamiast 30 metryk wystarczy tylko kilka KPI, odpowiadających na konkretne pytania:

Podsumowaniem całego benchmarku powinien być jeden główny KPI – AI Competitor Gap, który wprost pokaże, jaka jest różnica pomiędzy wynikiem lidera kategorii, a wynikiem naszej marki. Monitorowanie tego wskaźnika w czasie pokaże punkt wyjściowy i jednocześnie pozwoli na weryfikację skuteczności wdrożonej strategii AISO.

Po ogólnym porównaniu widoczności w AI Search marki i konkurentów, czas przejść do wyodrębnienia obszarów, gdzie marka przegrywa z konkurencją.

Prompt Gap

Pierwszym z etapów będzie Prompt Gap, czyli weryfikacja, dla jakich zapytań konkurencja pojawia się w odpowiedzi, a my nie.

Przykład:

Takie zestawienie od razu pokazuje, dla jakich potrzeb klienta konkurencja przejmuje widoczność w AI Search.

Source Gap – dlaczego AI ufa konkurencji?

Znamy już obszary, gdzie w AI wygrywa konkurent – następnym krokiem będzie poznanie powodów, dlaczego tak jest. Do tego warto weryfikować źródła internetowe, na których AI opiera swoją odpowiedź. Może się okazać, że model LLM czerpie informacje o konkurencji z:

• filmów marki na YouTube,
• artykułów branżowych,
• rankingów,
• serwisów z opiniami.

Entity Gap – z czym AI kojarzy konkurenta lepiej?

Trzecie ujęcie to Entity Gap czyli weryfikacja, z czym AI kojarzy Twoją markę, a z czym konkurencję.

Na przykładzie agencji SEO, model LLM po zapytaniu o konkretną agencję może wskazać, że:

• Firma A specjalizuje się w SEO dla e-commerce,
• Firma B to eksperci dla SEO międzynarodowego,
• Firma C zajmuje się ogólnym procesem pozycjonowania.

Właśnie dlatego przy pytaniu o agencję SEO dla międzynarodowego e-commerce firma A i B pojawią się w rekomendacjach, a firma C nie.

Entity Gap pokazuje, z jakimi potrzebami, kategoriami i zastosowaniami AI silniej wiąże konkurencję niż naszą markę. To daje bezpośrednią wskazówkę co do tego, wokół jakich tematów tworzyć content, case studies, na jakim polu brakuje eksperckości i na czym powinien skupiać się digital PR i AI Authority Link Building.

Układ powinien być prosty i przedstawiać wyniki od ogółu do szczegółu. Rekomendujemy zawarcie następujących elementów:

1. Executive view w postaci tabeli ze wspomnianymi najważniejszymi KPI:

2. Wykresy AI Visibility dla poszczgólnych platform oraz intencji.

3. Wykres AI Competitor Gap w dłuższym ujęciu czasowym.

4. Najważniejsze wnioski opisowe podsumowujące Prompt Gap, Source Gap i Entity Gap.

Tyle metryk i wniosków wystarczy, aby przekazać Marketing Managerowi pełny obraz widoczności marki w AI Search na tle konkurencji.

Taka analiza jest wymagająca i czasochłonna, więc najlepiej aktualizować ją co jakiś czas z podziałem na etapy:

• monitorowanie promptów – element stały z pomocą narzędzi,
• odświeżanie podstawowych KPI oraz AI Competitor Gap – raz w miesiącu,
• weryfikacja nowych konkurentów w AI Search, Prompt Gap, Source Gap i Entity Gap – raz na kwartał.

Zanim zatwierdzisz ostateczną formę benchmarku sprawdź, czy po przeczytaniu takiego raportu Marketing Manager będzie znał odpowiedzi na poniższe pytania:

1. Kto? – Kto jest rzeczywistym liderem w AI Search dla naszej branży?
2. Gdzie? – Dla których platform i dla jakich intencji mamy jaki wynik AI Visibility?
3. Dlaczego? – Skąd wynika przewaga konkurentów w konkretnych obszarach? Co robią lepiej?
4. Co robimy? – Jaki plan działania wdrażamy na podstawie wyników analizy?

W projektach AISO, benchamrk konkurencji jest dla nas jednym z pierwszych etapów współpracy. W analizie sprawdzamy widoczność marki w odpowiedziach AI oraz identyfikujemy luki, gdzie konkurencja ma przewagę. Jak to wygląda w praktyce?

Dla marki Giacomo Conti przeprowadziliśmy benchmark w ramach którego:

• Monitorowaliśmy 38 priorytetowych promptów,
• Analizowaliśmy markę względem konkurencji w AI Search,
• Wyłoniliśmy luki i powody, przez które konkurencja miała przewagę.

Na podstawie wyników analizy wprowadziliśmy strategię, dzięki której:

• Liczba wzmianek o marce w narzędziach AI w 6 miesięcy wzrosła o 300%,
• Marka zyskała 100% widoczność w monitorowanych promptach dotyczących lokalnych salonów.

Zapoznaj się z case study: Jak zwiększyliśmy o 300% liczbę wzmianek o marce Giacomo Conti w AI w 6 miesięcy?

Benchmark w przypadku tego projektu dał nam rzetelny punkt odniesienia, a późniejszy monitoring i aktualizacje KPI pokazały, czy obrana strategia jest skuteczna i przynosi oczekiwane efekty.

Źródła:

https://www.airops.com/report/how-citations-mentions-impact-visibility-in-ai-search 

https://www.muratulusoy.de/en/research/state-of-ai-search-2026.html