Dlaczego mierzycie udział w procentach zamiast miejsca na liście?
Pozycja firmy na liście ChatGPT jest w dużej mierze przypadkowa, więc stabilną liczbą pozostaje tylko odsetek odpowiedzi z nazwą firmy. Tak wynika z eksperymentu SparkToro i Gumshoe, w którym 600 uczestników wpisało 12 promptów i zebrało blisko 3000 odpowiedzi.
- Identyczny zestaw marek powtórzył się rzadziej niż w 1% odpowiedzi.
- Identyczną kolejność dostawali średnio raz na 1000 prób.
- Mocne marki z danej kategorii wracały mimo to często, choć na różnych miejscach.
Wniosek dla Was: notatka „jesteśmy trzeci” po jednej rozmowie nic nie znaczy. Liczba „pojawiamy się w 27 na 90 odpowiedzi” już tak, bo da się ją porównać z kolejnym miesiącem i z konkurencją.
Ile pytań i prób potrzeba, żeby wynik był wiarygodny?
90 odpowiedzi na jedno narzędzie (30 pytań × 3 próby) to rozsądne minimum do miesięcznego porównania. Mniejsza próba nadaje się do sprawdzenia, czy pytania są dobrze ułożone.
| Próba | Pytania × próby | Odpowiedzi | Waga 1 odpowiedzi | Do czego |
|---|---|---|---|---|
| Pilotaż | 10 × 3 | 30 | ok. 3,3 pkt proc. | test listy pytań |
| Standard | 30 × 3 | 90 | ok. 1,1 pkt proc. | raport miesięczny, 1 narzędzie |
| Standard × 2 narzędzia | 30 × 3 w ChatGPT i Perplexity | 180 | ok. 0,6 pkt proc. | sklep, którego klienci używają różnych asystentów |
| Duży audyt | 100 × 5 | 500 | 0,2 pkt proc. | wiele kategorii lub rynków |
Kolumna „waga” mówi, o ile zmienia się wynik, gdy jedna odpowiedź wypadnie inaczej. Przy pilotażu skok o 3 punkty to szum. Przy standardzie wzrost o 5-6 punktów w trendzie 3 miesięcy jest już sygnałem.
Jak sprawdzić, czy ChatGPT poleca moją firmę w 4 krokach pomiaru?
Pomiar to 4 powtarzalne kroki: lista pytań, warunki, kodowanie odpowiedzi i obliczenia. Przykład w tej sekcji: sklep internetowy z meblami ogrodowymi, mierzony co miesiąc na 30 pytaniach × 3 w ChatGPT i Perplexity.
1. Zamroźcie listę 30 pytań
Pytania bierzcie z wyszukiwarki w sklepie, zapytań z Search Console i maili do obsługi klienta. Piszcie je tak, jak pisze kupujący, z parametrami i budżetem.
| Typ | Liczba pytań | Przykład (meble ogrodowe) |
|---|---|---|
| kategoria + parametr | 12 | „technorattanowy narożnik ogrodowy do 4000 zł, gdzie kupić z dostawą” |
| problem | 6 | „jakie meble ogrodowe wytrzymają zimę na balkonie bez chowania” |
| porównanie | 6 | „aluminium czy drewno akacjowe na taras, co wybrać” |
| zakup i dostawa | 3 | „sklep z meblami ogrodowymi z montażem i dostawą w 5 dni” |
| marka | 3 | „co wiesz o sklepie [nazwa] i czy jest wiarygodny” |
Pytania o markę to 10% listy. Zamrożenie oznacza, że przez co najmniej 6 miesięcy niczego w tych 30 pytaniach nie zmieniacie; nowe pomysły trafiają do osobnej zakładki.
2. Utrzymujcie te same warunki co miesiąc
Zawsze: tryb tymczasowy, świeże okno, wyszukiwanie włączone. Czat tymczasowy pomija pamięć konta, a ta zawyża wynik: jeśli ktoś z Waszego zespołu często rozmawiał z ChatGPT o sklepie, model chętniej go wymieni właśnie jemu. W arkuszu zapiszcie datę, model z interfejsu i informację, czy pod odpowiedzią są przypisy.
3. Kodujcie każdą odpowiedź
Dla każdej z 90 odpowiedzi wpiszcie jeden z kodów:
- P (polecona): sklep wskazany jako dobry wybór dla pytającego;
- W (wymieniona): nazwa pada, ale bez rekomendacji;
- C (cytowana): przypis prowadzi do Waszej strony; ten kod może współistnieć z P lub W;
- B (błąd): zła cena, nieaktualna dostawa, produkt spoza oferty;
- 0: brak sklepu.
Tak rozdzielicie wzmiankę od cytowania w ChatGPT. Obok kodu dopiszcie nazwy konkurentów z odpowiedzi.
4. Policzcie miary i zestawcie z poprzednim miesiącem
Liczycie raz w miesiącu, w tym samym arkuszu. Zmiany oceniajcie w trendzie 3 miesięcy, bo pojedynczy miesiąc może zaburzyć aktualizacja modelu.
Jak policzyć udział i które miary trafiają do raportu?
Udział w odpowiedziach = odpowiedzi z kodem P lub W ÷ wszystkie odpowiedzi × 100%. Przykład: sklep pojawił się w 18 z 90 odpowiedzi ChatGPT, więc udział wynosi 20%.
| Miara | Wzór | Przykład (90 odpowiedzi ChatGPT) |
|---|---|---|
| Udział w odpowiedziach | (P + W) ÷ wszystkie | 18 ÷ 90 = 20% |
| Udział poleceń | P ÷ wszystkie | 7 ÷ 90 ≈ 8% |
| Udział cytowań | C ÷ (P + W) | 6 ÷ 18 ≈ 33% |
| Odsetek błędów | B ÷ (P + W) | 3 ÷ 18 ≈ 17% |
| Udział na tle konkurencji | wzmianki sklepu ÷ wzmianki wszystkich sklepów w odpowiedziach | 18 ÷ 120 = 15% |
Wszystkie liczby w tabeli są przykładowe i pokazują sposób liczenia. Średniej pozycji na liście celowo nie ma w zestawie: przy tak zmiennych listach wprowadzałaby w błąd.
Liczcie miary osobno dla każdego typu pytań. Sklep z 20% udziału ogółem może mieć 100% przy pytaniach o markę i 5% przy pytaniach „kategoria + parametr”, a to te drugie przynoszą nowych klientów.
Co pokażą logi serwera, GA4, Search Console i Bing?
Test pytań mierzy polecenia, a cztery inne źródła mierzą ich skutki. Każde ma swoje ograniczenie, więc żadne nie zastąpi arkusza.
Logi serwera
Logi pokazują wizyty dwóch robotów OpenAI. OAI-SearchBot indeksuje strony na potrzeby wyszukiwania w ChatGPT; jeśli nie ma go w logach, sklep nie trafi do odpowiedzi z przypisem. ChatGPT-User otwiera konkretną stronę w trakcie rozmowy, więc każde jego wejście to ślad pytania, przy którym model sięgnął po Waszą treść. Dostęp do logów da Wam hosting.
GA4
Sesje z ChatGPT, Gemini czy Claude GA4 grupuje w kanale „AI Assistant”, dodanym 13 maja 2026 (komunikat w pomocy Google Analytics). Linki z ChatGPT niosą też parametr utm_source=chatgpt.com. Ruch z aplikacji, który nie przekazuje referera, ląduje w „Direct”, więc sesji z AI jest w praktyce więcej, niż widać. Ustawienie raportów krok po kroku: śledzenie ruchu z ChatGPT w GA4.
Search Console
Od końca sierpnia 2026 każdy serwis ma w Search Console raport funkcji generatywnej AI. Liczy on wyłącznie wyświetlenia Waszych podstron w podsumowaniach AI Overviews oraz w trybie AI, razem z Discover; kliknięć i zapytań brak. O ChatGPT nie mówi nic. Szczegóły: blog Google Search Central.
Bing Webmaster Tools, AI Performance
Wersja testowa (public preview) ruszyła 10.02.2026. Raport zlicza, ile razy Copilot i odpowiedzi AI w Bingu powołały się na Wasze adresy, ale kliknięć nie pokazuje. Wyszukiwanie ChatGPT opiera się na tym samym indeksie, więc to najbliższe darmowe źródło danych o cytowaniach poza Google. Od 16.06.2026 raport ma w wersji preview także intencje zapytań, tematy, udział w cytowaniach i porównanie okresów.
Jak wygląda raport po 3 miesiącach?
Raport po 3 miesiącach to tabela miar w trzech kolumnach miesięcznych, osobno dla ChatGPT i Perplexity, plus lista pytań, przy których sklep pojawił się po raz pierwszy. Poniżej układ z przykładowymi liczbami.
| Miara (ChatGPT, 90 odpowiedzi) | Miesiąc 1 | Miesiąc 2 | Miesiąc 3 |
|---|---|---|---|
| Udział w odpowiedziach | 20% | 22% | 27% |
| Udział poleceń | 8% | 9% | 12% |
| Udział cytowań | 33% | 35% | 42% |
| Odsetek błędów | 17% | 10% | 4% |
Dane w tabeli są przykładem formatu, nie wynikiem klienta. Pod tabelą raport ma 3-5 zadań na kolejny miesiąc, wynikających z kodów 0 i B.
Dwa projekty w liczbach
- Mamyrecepte.pl (e-recepty): 90 000 wejść organicznych miesięcznie, 346 fraz w top 1-3, 2 200 fraz w top 4-10. Rynek medyczny, na którym wymagania Google wobec treści są najwyższe.
- Randkuj.my (portal randkowy): 100 000 wejść organicznych miesięcznie, 1 300 fraz w top 1-3, 700 fraz w top 4-10. Punkt startu: domena bez historii i bez ruchu.
Szybki test (5 minut) 1. Otwórzcie czat tymczasowy i zadajcie dwa razy jedno pytanie typu „kategoria + parametr”. 2. Porównajcie obie listy: inne kolejności to najlepszy dowód, że pozycja nie jest miarą. 3. W logach albo panelu hostingu poszukajcie wpisów OAI-SearchBot z ostatnich 30 dni.
Co zrobić z wynikiem pomiaru?
Wynik pomiaru wskazuje, który poradnik czytać dalej. Na tej stronie zostajemy przy liczbach.
| Wynik | Co to sugeruje | Dokąd dalej |
|---|---|---|
| udział 0%, w logach brak OAI-SearchBot | robot nie widzi strony albo Bing jej nie zaindeksował | jak pojawić się w ChatGPT |
| wysoki udział przy pytaniach o markę, bliski zera przy pozostałych | model zna sklep, ale nie łączy go z kategoriami | dlaczego ChatGPT nie poleca mojej firmy |
| odsetek błędów powyżej kilku procent | nieaktualne dane w zewnętrznych źródłach | diagnoza w tym samym poradniku o przyczynach |
| dużo kodów W, mało P i C | sklep jest znany, ale słabo opisany na własnej stronie | jak sprawić, żeby ChatGPT polecał moją firmę |
Pomiar co miesiąc prowadzi dla klientów Gansa (Bartłomiej Pabisiński SCYLA, Kraków); zakres usługi: audyt widoczności w AI z comiesięcznym monitoringiem.