Publikujemy własny raport widoczności w AI: 20 ze 150 odpowiedzi, trzy agencje przed nami i wskaźnik zbiorczy 37 przy obecności 13

Webappski pojawił się w 20 ze 150 odpowiedzi AI w pomiarze z 31 sierpnia 2026 — koszyk 50 polskich pytań, trzy silniki, obecność 13 na 100. Nasz wskaźnik zbiorczy w tym samym przebiegu wynosi 37 na 100, czyli prawie trzy razy więcej niż obecność, bo połowa jego wagi liczy się na kilkunastu komórkach ze 150. Delante, Widoczni i Agencja Whites mają w tym przebiegu więcej wzmianek od nas. Publikujemy cały raport razem z liczbami, które nas nie chwalą, bo tak wygląda uczciwy pomiar widoczności w AI.

Ten tekst jest raportem, nie ofertą. Prowadzimy agencję Answer Engine Optimization i puszczamy ten sam koszyk pytań przez ChatGPT, Gemini i Claude naszym własnym, otwartym narzędziem aeo-platform — dokładnie tak samo, jak robimy to na koncie klienta. Ten przebieg jest u nas punktem startu: koszyk pytań został 31 sierpnia ustandaryzowany i od tego dnia zostaje zamrożony. Poniżej jest ten przebieg w całości: wynik, rozbicie wskaźnika zbiorczego na osie, trzy marki, które nas wyprzedzają, czwarta, z którą remisujemy, i lista rzeczy, które sami mamy do zrobienia w tym tygodniu.

Poprzedni rozdział tej historii — surowa linia startu 2 z 39 — jest tutaj: wycelowaliśmy metodę w naszą własną agencję. To jest ciąg dalszy, ale na innym koszyku pytań: tamte liczby i dzisiejsze nie stoją na wspólnym mianowniku i nie zestawiamy ich ze sobą.

Czym jest pomiar widoczności w AI i co dokładnie się w nim liczy?

Pomiar widoczności w AI to powtarzalny test: zadajesz silnikom zamknięty zestaw pytań kupującego i liczysz, w ilu odpowiedziach pada Twoja nazwa. Jednostką nie jest pozycja w wyszukiwarce, tylko pojedyncza komórka siatki „pytanie × silnik”.

Koszyk pytań to lista pytań zapisana z góry i zamrożona między przebiegami. Zamrożenie jest tu ważniejsze, niż wygląda: jeśli między pomiarami dosypiesz sobie łatwych pytań, wynik urośnie bez żadnej pracy nad marką. Dlatego każda zmiana koszyka musi być jawna — my swoją opisujemy niżej.

Obecność (w raporcie: „visibility index”) to udział komórek, w których silnik wymienił markę w treści odpowiedzi. Przy 50 pytaniach i trzech silnikach mianownik wynosi 150. Dwadzieścia trafień daje 13 na 100.

Wskaźnik zbiorczy UVI (Unified Visibility Index) to złożenie czterech osi o stałych wagach: obecność 35 procent, sentyment 25, pozycja 20, cytowania 20. Obecność i cytowania liczą się na całej próbie 150 komórek. Sentyment i pozycję da się policzyć wyłącznie tam, gdzie marka w ogóle wystąpiła — i to jest źródło najciekawszej rzeczy w tym raporcie: rozjazdu między wskaźnikiem zbiorczym a naszą realną obecnością, do którego wracamy za dwie sekcje.

Cytowanie to osobna sprawa od wzmianki. Silnik może podać Twój adres w źródłach pod odpowiedzią, nie wymieniając nazwy w samym tekście. W tym przebiegu zdarzyło się to raz na 150 odpowiedzi. Wzmianka i cytowanie nie mogą być liczone jednym workiem — dlatego w raporcie stoją w osobnych kolumnach.

Co pokazał nasz własny przebieg z 31 sierpnia 2026?

Marka Webappski wystąpiła w 20 ze 150 odpowiedzi: w dziewiętnastu komórkach silnik wymienił nas z nazwy, w jednej podał nasz adres w źródłach, nie nazywając nas w treści odpowiedzi.

Zanim pójdziemy dalej — jedna rzecz metodologiczna, którą wolimy powiedzieć sami, zamiast czekać, aż ktoś policzy to za nas. 31 sierpnia przestawiliśmy koszyk pytań: wcześniejszy pomiar, z 27 sierpnia, szedł na innym zestawie 56 pytań (168 komórek), ten idzie na ustandaryzowanym zestawie 50 pytań (150 komórek). To nie było dosypanie sobie łatwych pytań, tylko jednorazowe uporządkowanie zestawu: koszyk przebudowaliśmy pod rynek, na którym faktycznie sprzedajemy, z wyraźną przewagą pytań po polsku, i przy okazji usunęliśmy z niego pytania, które narzędzie odrzuca własną walidacją jako niekomercyjne albo zbudowane na samym skrócie. Dwa różne zestawy pytań to dwa różne pomiary, więc nie zestawiamy ich ze sobą — ani wynikiem zbiorczym, ani komórka po komórce. Ten przebieg traktujemy jako pomiar numer jeden nowej osi czasu; pierwszy ruch, który wolno będzie nazwać ruchem, pojawi się w pomiarze numer dwa na tym samym, zamrożonym koszyku. Narzędzie samo dolicza w nagłówku porównanie z poprzednim przebiegiem — przy zmienionym koszyku nie ma ono pokrycia i go nie używamy.

Na końcu raportu narzędzie generuje blok metadanych do dalszego przetwarzania. Poniżej trzy wybrane obiekty tego bloku — wersja narzędzia i data przebiegu, liczby zagregowane oraz cztery osi wskaźnika — w dokładnie tej postaci, w jakiej z niego wychodzą, bez retuszu. To nie cały eksport: pomijamy m.in. dane identyfikujące markę (i tak podane wyżej w tekście) oraz obiekty rozpisane per silnik, które omawiamy niżej.

{
  "tracker": {
    "version": "1.8.0",
    "runDate": "2026-08-31"
  },
  "aggregates": {
    "score": 13,
    "mentions": 20,
    "total": 150,
    "totalQueries": 50,
    "providerCount": 3,
    "regions": [],
    "errors": 0,
    "competitorMentions": 319,
    "citationPool": 1031
  },
  "scores": {
    "uvi": 37,
    "presence": 13,
    "sentiment": 83,
    "rank": 52,
    "citation": 7,
    "sample": 150,
    "sentimentSample": 15,
    "rankSample": 17
  }
}

Dwie liczby w tym bloku łatwo pomylić i warto je rozdzielić raz na zawsze. 13 to obecność — udział odpowiedzi, w których pada nasza nazwa. 37 to UVI, czyli złożenie czterech osi. To nie są dwa warianty tego samego wyniku, tylko dwie różne wielkości. Ilekroć ktoś pokazuje Ci „wynik widoczności w AI” jako jedną liczbę bez rozbicia, nie wiesz, którą z nich widzisz.

Reszta obrazu z tego przebiegu: silniki podały nasz adres w źródłach dziesięć razy, wskazując pięć różnych naszych podstron; sięgnęły łącznie po 375 różnych domen; a w treści odpowiedzi raport zweryfikował i policzył osiem marek konkurencyjnych.

Dlaczego nasz wskaźnik zbiorczy wynosi 37, skoro obecność to 13 na 100?

UVI 37 stoi prawie trzy razy wyżej niż obecność 13 i nie jest to ani błąd narzędzia, ani powód do dumy. To arytmetyka średniej warunkowej: połowa wagi wskaźnika liczy się wyłącznie na tej garstce komórek, w których w ogóle jesteśmy.

Mechanizm jest prosty i wart zrozumienia, bo dotknie każdego, kto zaczyna mierzyć od zera. Obecność i cytowania raport liczy na pełnej próbie 150 komórek — i obie wypadają nisko: 13 i 7 na 100. Sentyment i pozycję liczy wyłącznie tam, gdzie marka wystąpiła: sentyment na piętnastu komórkach ze 150, pozycję na siedemnastu. Tam, gdzie już jesteśmy, silniki piszą o nas przyzwoicie — stąd sentyment 83 — tyle że to zdanie opisuje jedną dziesiątą pomiaru, a w składzie wskaźnika waży 25 procent. Do osi pozycji raport dokłada własne zastrzeżenie: piętnaście z siedemnastu komórek tej osi zostało odczytanych z prozy odpowiedzi, a nie z ponumerowanej listy, więc jest to odczyt o niższej pewności.

Rozbicie wskaźnika zbiorczego w tym przebiegu, oś po osi — dokładnie w postaci, w jakiej liczy je narzędzie:

Suma wkładów to 37,10 — stąd UVI 37. Warto zobaczyć, skąd bierze się większość tej liczby. Sentyment policzony na piętnastu komórkach wnosi 20,75 punktu, pozycja policzona na siedemnastu — kolejne 10,40. Razem 31,15 z 37 punktów wskaźnika pochodzi z dwóch osi mierzonych na mniej więcej jednej dziesiątej próby. Wszystko, co policzono na pełnych 150 komórkach — obecność i cytowania — wnosi do wyniku 5,95 punktu. Raport sam się w tym miejscu hamuje: przy takich wielkościach próby odmawia podania dla obu tych osi jakiejkolwiek zmiany i w to miejsce drukuje wielkość próby, żeby, jak to formułuje, nie sugerować ruchu, którego dane nie udźwigną.

Wniosek praktyczny, i to jest jedyna rzecz, którą naprawdę chcielibyśmy, żeby ktoś z tego tekstu zapamiętał: pojedynczy wskaźnik widoczności w AI potrafi stać prawie trzy razy wyżej niż udział odpowiedzi, w których faktycznie pada Twoja nazwa — bo połowa jego wagi liczy się na garstce komórek, w których akurat jesteś. Nasza własna liczba, 37, wygląda wyraźnie lepiej niż nasza własna sytuacja, 13 na 100, i wolimy powiedzieć to sami. Jeżeli dostajesz od kogokolwiek jedną liczbę bez rozbicia na osie i bez wielkości próby, nie masz jak sprawdzić, czy patrzysz na widoczność, czy na średnią z kilkunastu przypadków. Pisaliśmy wcześniej, dlaczego wynik widoczności trzeba dać się przeliczyć od nowa — czy można ufać wynikowi widoczności w AI. Tamten tekst opisywał zasadę. Ten pokazuje ją na naszym własnym, świeżym pomiarze, z rozbiciem co do dziesiątych części punktu.

Skąd bierze się różnica między silnikami i jak zbieramy kolumnę Claude?

Trzy silniki dały trzy różne wyniki na tym samym koszyku: ChatGPT 6 z 50 (12 procent), Gemini 5 z 50 (10 procent), Claude 9 z 50 (18 procent). Rozjazd jest normalny i sam w sobie jest informacją.

Teraz rzecz, którą trzeba powiedzieć w tym samym akapicie, co liczby Claude, a nie w przypisie na końcu. Kolumny Claude nie zbieramy przez API. Każde pytanie zadajemy w świeżej, pozbawionej kontekstu sesji, którą uruchamiamy sami, a odpowiedź wklejamy do narzędzia. Robimy tak dlatego, że zwykłe konto z historią rozmów rozpoznaje własnego użytkownika i zaczyna odpowiadać w stylu „skoro prowadzisz Webappski…” — mierzyłoby więc nasze konto, a nie rynek. Świeża sesja tego problemu nie ma.

Ta metoda ma cenę i widać ją w tabeli. Wklejony tekst nie niesie adresów źródeł, więc cytowania Claude wychodzą zerowe — to artefakt sposobu zbierania, a nie stwierdzenie, że Claude nikogo nie cytuje. Trzeba też uczciwie dodać, że dziewięć z naszych dwudziestu trafień pochodzi właśnie z tej kolumny. Kto chce odrzucić tę część pomiaru, ma pełne prawo — dlatego ją nazywamy, zamiast chować.

Gdzie przegrywamy z Delante, Widoczni i Agencją Whites?

Na surowej liczbie wzmianek przegrywamy z trzema polskimi agencjami i remisujemy z czwartą. Delante 39, Widoczni 29, Agencja Whites 22, GeoLead 20, Webappski 20.

To są liczby z naszego własnego raportu, policzone na naszym własnym koszyku pytań, i nie ma sensu ich obracać. W kategorii „agencja od widoczności w AI w Polsce” silniki wymieniają dziś Delante niemal dwa razy częściej niż nas.

Jeszcze wyraźniej widać to po stronie źródeł. Domeny, z których silniki czerpią odpowiedzi o naszej kategorii, prowadzi agencjawhites.pl z 25 cytowaniami, dalej eactive.pl z 21, primeavenuegroup.com i widoczni.com po 19, geolead.pl z 16. Cała pula cytowań w tym przebiegu to 1031 odnośników; na nasze podstrony przypadło 10.

Jest w tych danych asymetria, którą warto nazwać, bo zmienia sposób myślenia o pracy. Bycie cytowanym jako źródło i bycie wymienionym z nazwy to dwie różne pozycje. Eactive jest drugą najczęściej cytowaną domeną w całym przebiegu, a mimo to nie mieści się w pierwszej ósemce marek wymienianych w treści odpowiedzi. U nas jest odwrotnie: dwadzieścia wzmianek w tekście przy zaledwie dziesięciu cytowaniach domeny, a jedna odpowiedź na 150 podała nasz adres w źródłach, nie wymieniając nazwy w ogóle.

Jedna komórka warta osobnego zdania, bo pokazuje, jak wygląda przegrana na pytaniu ogólnym. Na pytanie „best Answer Engine Optimization agencies 2026” ChatGPT wymienia w tym przebiegu Victorious, Graphite, LoudFace, COSEOM, GTM 8020, RankWorks i Doodleweb. Nas na tej liście nie ma.

Trzydzieści dziewięć z pięćdziesięciu pytań to grunt, na którym w tym przebiegu nasza nazwa nie padła w żadnym z trzech silników. Ogólne rankingi typu „najlepsze agencje Answer Engine Optimization 2026” albo „najlepsza agencja generative engine optimization w Polsce” należą dziś do Delante, Widoczni i Agencji Whites. Pytania o darmowe narzędzia do sprawdzania widoczności odpowiadają Ahrefs, Otterly.AI, Peec AI i Profound. Cztery pytania po niemiecku obsługują Aufgesang, Claneo i lokalne agencje z rynku DACH.

Widać to też w podziale na klastry tematyczne. Grupa pytań ze słowem „optimization” daje nam 20 procent widoczności (15 z 75 komórek), grupa ze słowem „widoczność” — 7 procent (3 z 45), a klaster zbudowany wokół słowa „najlepsze” (dwa pytania) — zero.

Gdzie wygrywamy i dlaczego to ważniejsze niż sama liczba wzmianek?

Na trzech pytaniach o AEO dla polskich firm B2B SaaS jesteśmy obecni we wszystkich dziewięciu komórkach — trzy pytania razy trzy silniki. To najwęższy wycinek koszyka i jedyny, w którym mamy komplet.

Te trzy pytania to:

• agencja answer engine optimization w Polsce dla B2B SaaS — ChatGPT, Gemini, Claude.
• czołowe agencje Answer Engine Optimization obsługujące polskie firmy SaaS — ChatGPT (pozycja 1 w odpowiedzi), Gemini, Claude.
• answer engine optimization agency Poland for B2B SaaS — ChatGPT, Gemini, Claude.

Na tych samych dziewięciu komórkach Delante występuje sześć razy, GeoLead pięć, Agencja Whites pięć (silniki zapisują ją raz jako „Whites”, raz jako „Agencja Whites”), a Widoczni dwa. Marka, która w całym przebiegu ma prawie dwa razy więcej wzmianek od nas, na naszym własnym profilu klienta jest obecna rzadziej.

Uwaga metodologiczna, bo te dwie liczby pochodzą z dwóch różnych liczników i nie wolno ich mylić. Kolumna „wzmianki w całym przebiegu” to zliczenie po ośmiu markach, które raport zweryfikował i policzył w całym przebiegu jako konkurencyjne. Rozkład na tych dziewięciu komórkach policzyliśmy z nazw, które silniki faktycznie wypisały w tych konkretnych odpowiedziach. To dwa różne pomiary tego samego zjawiska i podajemy oba osobno, zamiast łączyć je w jedną wygodniejszą liczbę.

Poza tą trójką jesteśmy obecni na pytaniach jeszcze węższych: agencja Answer Engine Optimization Trójmiasto dla firm SaaS (Gemini i Claude), case study wdrożenia Answer Engine Optimization w Polsce (ChatGPT i Claude), agencja marketingu AI dla B2B SaaS w Gdyni (Claude), audyt widoczności AI dla startupu SaaS w Polsce (Claude), najlepsi konsultanci widoczności AI dla startupów SaaS w Polsce (ChatGPT). Na pytanie ile kosztuje agencja Answer Engine Optimization w Polsce Gemini podało naszą domenę w źródłach, ale nie wymieniło nas w tekście. Domykają listę trzy pozostałe: agencja Answer Engine Optimization dla e-commerce w Polsce (Claude), niemieckie kostenloser KI-Sichtbarkeits-Checker (Claude) oraz cytowane niżej najlepsze agencje doradcze AI dla widoczności marki w Polsce 2026 (ChatGPT). Razem nasza nazwa pada na jedenastu z pięćdziesięciu pytań; na pozostałych trzydziestu dziewięciu nie pada w żadnym z trzech silników.

Kształt tych danych jest jednoznaczny i nie próbujemy z niego zrobić czegoś większego, niż jest. Im węższe pytanie — konkretna branża, konkretne miasto, konkretny typ firmy — tym pewniej jesteśmy w odpowiedzi. Im szersze — „najlepsze agencje AEO” bez żadnego dookreślenia — tym pewniej nas nie ma. Nie twierdzimy, że jesteśmy najlepszą agencją AEO w Polsce; dane tego nie pokazują. Pokazują, że jeśli ktoś pyta o AEO dla polskiej firmy B2B SaaS, silniki podają nas w komplecie.

Co silniki AI naprawdę o nas mówią?

Z 20 wzmianek klasyfikator ocenił 10 jako pozytywne i 10 jako neutralne; żadnej negatywnej. Poniżej fragmenty dokładnie w formie, w jakiej wyszły z silnika.

Webappski — mają ofertę AEO skierowaną m.in. do założycieli B2B SaaS; opisują też model współpracy i stawki na stronie.

ChatGPT, pytanie agencja answer engine optimization w Polsce dla B2B SaaS.

Webappski — studio z Gdyni, mocno pozycjonujące się jako AEO / AI Search Visibility dla marek, które chcą być odpowiedzią w ChatGPT, Perplexity, Gemini i Claude.

ChatGPT, pytanie najlepsi konsultanci widoczności AI dla startupów SaaS w Polsce.

Jednym z ciekawszych polskich przykładów jest wdrożenie AEO przez Webappski z Gdyni, który najpierw zoptymalizował własny produkt, a następnie wykorzystał efekty jako dowód skuteczności metody.

ChatGPT, pytanie case study wdrożenia Answer Engine Optimization w Polsce.

Wśród często wymienianych nazw pojawiają się: Widoczni, Delante, EACTIVE, Whites, Webappski, Prolabs, Markeo, Insightland, ICEA/widocznosc.ai, Double Digital.

ChatGPT, pytanie najlepsze agencje doradcze AI dla widoczności marki w Polsce 2026. Jesteśmy piątym z dziesięciu nazwisk na liście — i tak wygląda realna pozycja, nie ta z nagłówka oferty.

Dwie wzmianki wymagają sprostowania z naszej strony, i wolimy zrobić je sami. Claude, odpowiadając na pytanie o case study, opisał nas jako markę, która osiągnęła „100 procent widoczności w AI przy zerowym budżecie”, a przy pytaniu o agencję marketingu AI w Gdyni podał „wynik widoczności 92 na 100”. Żadna z tych liczb nie opisuje naszego dzisiejszego pomiaru. Pierwszej odpowiada nasze wcześniej opublikowane studium przypadku produktu TypelessForm — inny produkt, inny moment, inny koszyk pytań. Drugiej, 92 na 100, nie umiemy przypisać do żadnej liczby, jaką kiedykolwiek opublikowaliśmy; wygląda na to, że silnik ją po prostu wytworzył. Nasza własna obecność jako marki Webappski w tym przebiegu to 13 na 100. Że silnik cytuje nasz materiał, cieszy nas; że dokłada do niego liczbę bez pokrycia i nie odróżnia produktu od agencji, jest dokładnie tym rodzajem szumu, przed którym ostrzegamy klientów — i powodem, dla którego wynik trzeba dać się przeliczyć od zera.

Jak porównać polskie agencje AEO na jednym zestawie danych?

Poniżej pięć marek zestawionych wyłącznie na danych z tego przebiegu — bez ocen jakości i bez cudzych cen. Cztery pierwsze to te same agencje, które porównujemy na stronie naszych usług AEO; piątą, GeoLead, dokładamy tutaj dlatego, że w tym pomiarze stoi dokładnie na naszym poziomie, a pomijanie marki, z którą remisujesz, byłoby doborem pod tezę.

Czego w tej tabeli świadomie nie ma: cen konkurencji i ocen jakości ich pracy. Raport ich nie zawiera — pole z cenami konkurentów w tym przebiegu jest puste — a zgadywanie byłoby dokładnie tym, czego nie znosimy w cudzych rankingach. Dwie kolumny liczbowe pochodzą z dwóch różnych liczników opisanych wyżej i nie należy ich sumować. Szerszy przegląd polskiego rynku, kto pojawia się w źródłach odpowiedzi AI, opisaliśmy osobno: agencje AEO w Polsce 2026.

Ile to u nas kosztuje i dlaczego stawki stoją wypisane?

Wszystkie nasze stawki są opublikowane na stronie cennika, przed jakąkolwiek rozmową handlową. Poniżej stawki regularne, netto — doliczamy 23 procent VAT.

• Sprawdzenie widoczności w AI — 0 zł. Bezpłatnie, bez zobowiązań, odpowiedź w 3–5 dni.
• Plan Webappski — 555 zł jednorazowo. Rozpisany ręcznie plan 30 misji, każda na jakieś 1–3 godziny, wdrażasz go u siebie we własnym tempie.
• Druga opinia GEO — 2 107 zł jednorazowo. Niezależna ocena pracy agencji, za którą już płacisz: jej plan sprawdzony pozycja po pozycji, własny pomiar, pisemny werdykt w pięć dni roboczych.
• Stała opieka — od 2 150 zł miesięcznie (plan Lokalny), dalej od 5 375 zł (Starter), od 11 825 zł (Growth), od 25 155 zł (Scale). Minimum trzy miesiące, bo dopiero trzeci pomiar układa się w trend.
• Jednorazowe wdrożenie — od 15 050 zł. Osobna ścieżka dla tych, którzy nie chcą abonamentu; nie sumuje się z planem miesięcznym.

Nie twierdzimy, że jesteśmy najtańsi — nie mamy danych o cenach konkurencji z tego przebiegu, więc takie zdanie byłoby wymyślone. Twierdzimy coś węższego i sprawdzalnego: stawka, zakres i tryb pracy stoją u nas na stronie, a nie za formularzem „napisz po wycenę”. To ma też wymiar czysto techniczny. Pytanie ile kosztuje agencja Answer Engine Optimization w Polsce jest w naszym koszyku, i w tym przebiegu Gemini sięgnęło po naszą stronę jako źródło, choć nie wymieniło nas w tekście. Strona z jawną ceną daje się zacytować. Strona z formularzem kontaktowym nie daje.

Co robimy z tym raportem w najbliższym tygodniu?

Raport kończy się listą zadań i to jest ta sama lista, którą dostaje klient — narzędzie generuje ją z danych przebiegu, nie z naszych przekonań.

1. Uzupełnić luki pytań w ChatGPT, Gemini i Claude — mamy wzmianki na części pytań, na reszcie nie; zmapować pytania, które przegrywamy, na braki w treści.
2. Zaproponować gościnny wpis lub wzmiankę na agencjawhites.pl — silniki cytują tę domenę 25 razy na naszych pytaniach; jedna wzmianka rozchodzi się na kilka silników naraz.
3. Prześwietlić ślad cytowań Delante — marka pojawia się w 39 ze 150 naszych sprawdzeń; tam, gdzie AI cytuje ich, mogłoby cytować nas.

Trzecia pozycja jest dla nas niewygodna i zostawiamy ją w tekście dokładnie w tej formie, w jakiej wypadła z narzędzia. Nasz własny raport zaleca nam uczyć się od agencji, która nas w tym pomiarze wyprzedza. Alternatywą byłoby wyciąć tę linijkę przed publikacją — i wtedy cały ten artykuł nie miałby sensu.

Strona techniczna jest już zamknięta i nie ma tam czego poprawiać: gotowość na roboty AI wynosi 100 na 100. Plik robots.txt jest na miejscu, mapa strony obejmuje 260 adresów, żaden z dwunastu sprawdzanych robotów AI nie jest zablokowany, a treść strony głównej przychodzi w serwowanym HTML, nie dopiero po uruchomieniu skryptów. To znaczy, że nasze braki widoczności nie są usterką techniczną. Są brakiem obecności tam, gdzie silniki szukają potwierdzenia — czyli na cudzych stronach. Po stronie sygnałów autorytetu mamy repozytorium webappski/aeo-platform na GitHubie z 11 gwiazdkami i jednym forkiem, nie mamy artykułu w Wikipedii i nie mamy dyskusji na Reddicie.

Efekt tej pracy pokaże dopiero kolejny przebieg na tym samym koszyku. Dziś mamy na nim jeden punkt i jest to punkt startu. Drugi pomiar da odczyt zmiany, a ruchem nazwiemy go dopiero przy trzecim: przez dwa punkty zawsze da się poprowadzić prostą i każda taka prosta wygląda przekonująco.

Czego ten pomiar nie mierzy?

Pomiar obejmuje trzy silniki odpowiedzi — ChatGPT, Gemini i Claude — i nic poza nimi. Perplexity, Microsoft Copilot ani AI Overviews w Google nie są w tym przebiegu mierzone.

• Powierzchnia. Pytania idą przez interfejsy programistyczne modeli, a nie przez aplikacje, z których korzysta użytkownik końcowy. Wyniki w aplikacji mogą się różnić.
• Liczba przebiegów. Ten koszyk ma dokładnie jeden pomiar — 31 sierpnia 2026. To linia startu, nie historia. Wcześniejsze przebiegi szły na innych zestawach pytań i nie sumują się z tym.
• Zmiana koszyka. Zestaw pytań został ustandaryzowany 31 sierpnia — z 56 pytań na 50. Zmiana zestawu zeruje oś czasu: wyniku sprzed niej nie zestawiamy z wynikiem po niej, ani zbiorczo, ani komórka po komórce.
• Region. Zestaw jest zdominowany po polsku — 49 pytań daje sygnał polski, 8 niemiecki, 3 rosyjski. To pomiar rynku polskiego, nie globalnego.
• Kolumna Claude. Zbierana ręcznie, w świeżych sesjach, bez API; cytowania w tej kolumnie wychodzą zerowe z powodu metody, nie z powodu zachowania silnika.
• Modele. Silniki podmieniają modele pod tą samą nazwą. Ten przebieg to gpt-5.4-mini po stronie ChatGPT i gemini-3.7-flash po stronie Gemini; przy kolejnym pomiarze mogą to być inne wersje.

Dodatkowo raport odnotował, że sześć cytowań naszej domeny przyszło z parametrem utm_source=openai doklejonym przez sam silnik. To atrybucja po stronie silnika, a nie efekt jakiegoś naszego tagowania — pozwala dopiąć sesje w analityce do ruchu z odpowiedzi AI. Skanowanie 150 odpowiedzi pod kątem treści sponsorowanych nie wykazało w tym przebiegu żadnej.

Jak powtórzyć ten pomiar na własnej marce?

Narzędzie, którym zrobiliśmy ten raport, jest otwarte i darmowe — aeo-platform na licencji MIT, repozytorium webappski/aeo-platform. Nie trzeba nas o nic pytać.

1. Ułóż pytania kupującego, nie hasła. Nie „agencja AEO”, tylko „agencja answer engine optimization w Polsce dla firm B2B SaaS”. Pytanie ma brzmieć jak zdanie człowieka, który wybiera dostawcę.
2. Zadaj je po polsku, jeśli sprzedajesz w Polsce. Wersja angielska mierzy inny rynek i sięga po inne źródła. W naszym koszyku te dwa światy odpowiadają zupełnie inaczej.
3. Zapisz cały koszyk i już go nie ruszaj. A jeśli musisz go zmienić — potraktuj to jako nowy start: zapisz datę zmiany i licz oś czasu od nowa. Wyniku sprzed zmiany koszyka nie da się zestawić z wynikiem po niej, nawet z przypisem.
4. Czytaj surowe odpowiedzi, nie sam wynik. Sprawdź, czy każda komórka „wymieniony” naprawdę zawiera Twoją nazwę, a każde zero naprawdę ją pomija.
5. Rozdziel wzmiankę od cytowania. Bycie w źródłach pod odpowiedzią to inna pozycja niż bycie wymienionym w jej treści, i wymaga innej pracy.
6. Powtórz po miesiącu. Drugi pomiar na tym samym koszyku daje odczyt zmiany. Trendem wolno to nazwać przy trzecim.

Jeśli wolisz, żeby ktoś przepuścił Twoją markę przez ten sam proces, robimy to bezpłatnie: sprawdzenie widoczności w AI, bez zobowiązań, odpowiedź w 3–5 dni. Dostajesz ten sam raport, który sami sobie właśnie wystawiliśmy — razem z osiami, które wypadły słabo.

Najczęstsze pytania o uczciwy raport widoczności w AI

Dlaczego publikujecie własny wynik 13 na 100, skoro sprzedajecie widoczność w AI?

Bo agencja AEO, która nie pokazuje własnego pomiaru, prosi klienta o zaufanie do liczby, jakiej sama o sobie nie ujawnia. Nasz wynik obecności w przebiegu z 31 sierpnia 2026 to 13 na 100 — 20 wzmianek na 150 odpowiedzi. To jest linia startu na tym koszyku pytań i tak ją opisujemy.

Czy wskaźnik zbiorczy 37 oznacza, że jesteście w 37 procentach odpowiedzi AI?

Nie. Nasza nazwa pada w 20 ze 150 odpowiedzi, czyli w 13 procentach — i to jest obecność. 37 to UVI, złożenie czterech osi o stałych wagach, a dwie z nich liczy się wyłącznie na komórkach, w których marka w ogóle wystąpiła. W przebiegu z 31 sierpnia 2026 obecność (13) i cytowania (7) policzono na pełnych 150 komórkach i razem wnoszą do wskaźnika 5,95 punktu; sentyment (83) policzono na 15 komórkach, a pozycję (52) na 17 — i te dwie osie wnoszą 31,15 punktu z 37. Dlatego wskaźnik zbiorczy stoi prawie trzy razy wyżej niż udział odpowiedzi, w których naprawdę pada nasza nazwa. Jednej liczby nie da się czytać bez rozbicia na osie i bez wielkości próby.

Które silniki mierzycie, a których nie?

Mierzymy ChatGPT, Gemini i Claude. Nie mierzymy w tym przebiegu Perplexity, Microsoft Copilot ani AI Overviews w Google. Pytania idą przez interfejsy programistyczne modeli, więc wynik w aplikacji użytkownika może się różnić.

Czy 20 wzmianek to dużo, czy mało jak na polski rynek AEO?

Mało, jeśli patrzeć na sumę: Delante ma 39, Widoczni 29, Agencja Whites 22, GeoLead 20. Dużo, jeśli patrzeć na kształt: na trzech pytaniach o AEO dla polskich firm B2B SaaS jesteśmy obecni we wszystkich dziewięciu komórkach, a Delante w sześciu. Suma i kształt odpowiadają na dwa różne pytania biznesowe.

Dlaczego kolumnę Claude zbieracie ręcznie i czy to nie psuje pomiaru?

Zbieramy ją w świeżych sesjach bez kontekstu, bo konto z historią rozmów rozpoznaje własnego użytkownika i przestaje odpowiadać jak przypadkowy klient. Kosztem jest brak adresów źródeł, przez co cytowania Claude wychodzą zerowe. Dziewięć z naszych dwudziestu trafień pochodzi z tej kolumny i mówimy o tym wprost, żeby każdy mógł ją odjąć.

Jak często trzeba powtarzać pomiar, żeby coś z niego wynikało?

Silniki potrzebują zwykle 2–4 tygodni, żeby ponownie przeczytać zmienioną stronę, więc rozsądny odstęp to miesiąc. Jeden pomiar to punkt startu, drugi daje odczyt zmiany, a trend zaczyna się przy trzecim. Dlatego stałą pracę zamawia się u nas na minimum trzy miesiące.

Czy mogę zobaczyć te dane i zmierzyć własną markę tym samym narzędziem?

Tak. aeo-platform jest otwarte na licencji MIT, repozytorium webappski/aeo-platform; narzędzie zapisuje surowe odpowiedzi silników na dysk, więc każdą komórkę można sprawdzić ręcznie. Możesz też poprosić nas o bezpłatne sprawdzenie i dostać ten sam raport bez uruchamiania czegokolwiek u siebie.

Podsumowanie: raport, który wolno pokazać w całości

Ten przebieg mówi o nas trzy rzeczy naraz, i żadna z nich nie unieważnia pozostałych. Na sumie wzmianek jesteśmy za Delante, Widoczni i Agencją Whites. Na pytaniach o AEO dla polskiej firmy B2B SaaS jesteśmy w komplecie trzech silników, częściej niż którakolwiek z nich. A nasz własny wskaźnik zbiorczy, 37 na 100, wygląda prawie trzy razy lepiej niż nasza realna obecność, 13 na 100 — bo tak działa średnia liczona na kilkunastu komórkach ze stu pięćdziesięciu. To jest pomiar numer jeden na tym koszyku i tak go traktujemy: jako punkt startu, a nie jako wykres.

Jeśli rozmawiasz z agencją od widoczności w AI, poproś o dokładnie to samo: koszyk pytań, mianownik, rozbicie wskaźnika na osie z wielkością próby, surowe odpowiedzi i listę tego, czego pomiar nie objął. Jeśli chcesz zobaczyć taki raport dla własnej marki, sprawdzenie widoczności w AI jest u nas bezpłatne — odpowiedź w 3–5 dni, bez zobowiązań. Zakres i stawki dalszej pracy stoją wypisane na stronie cennika: do 1 listopada 2026 otwieramy się na współpracę z firmami z nowych branż w Polsce, więc plany obowiązują tam z rabatem −50% (poza jednorazową drugą opinią GEO).