Key Findings
- 35,640 grounded responses across 66 brands, 12 languages, 3 AI models
- Five components: sentiment 25%, recommendation 25%, source quality 20%, consistency 20%, stability 10%
- Latvijas Gāze scores 60.1 in Latvian vs 42.9 in English: a 17.2-point bilingual penalty
- The 2026 top composite score is 67/100; even leaders have headroom
- Citation concentration above 0.72 HHI means 2-3 domains control the AI narrative
Iga selle saidi brändileht näitab üht arvu: tehisintellektis nähtavuse skoori sajapallisel skaalal. See artikkel selgitab samm-sammult, kust see arv tuleb, et saaksid seda hinnata, korrata või vaidlustada.
Lühidalt: me esitame kolmele tehisintellekti mudelile küsimusi, mida päris ostjad esitavad, iga piirkonna keeles ja mitu korda järjest. Seejärel hindame vastuseid viie komponendi järgi ja avaldame tulemuse iga bränd, mida mõõtsime.
Andmestik
Põhja- ja Baltimaade väljaanne katab 66 brändi 11 turul. Iga brändi kohta esitati päringud 12 keeles (leedu, läti, eesti, soome, poola, tšehhi, slovaki, rootsi, norra, taani, saksa, inglise) kolmes tehisintellekti mudelis, millel on reaalajas veebipõhi: GPT, Gemini ja Perplexity Sonar. See andis 35 640 veebipõhist vastust, mis kandsid 131 667 tsitaati 21 077 unikaalselt domeenilt.
Poola väljaanne katab 46 tarbijabrändi poolakeelsete ostjapäringutega samas kolmes mudelis, andes 17 891 tsitaati 1907 domeenilt.
Kõike juhivad ostukavatsusega päringud. Me küsime seda, mida küsiks klient ("parim muusika voogedastusteenus Rootsis", "millist panka peaks kasutama väikeettevõte Slovakkias"), mitte kunagi "räägi mulle brändist X". Bränd teenib oma skoori sellega, et ilmub päringutes ise, ilma et teda esile tõstetaks.
Viis komponenti
Iga brändi koondskoor on viie komponendi kaalutud summa, kõik normaliseeritud skaalale 0 kuni 100:
- Sentiment (25%): kui positiivselt mudelid brändi kirjeldavad, kui see esineb.
- Soovitus (25%): nende ostukavatsusega päringute osakaal, kus mudelid brändi nimetavad. See on komponent, mis seostub kõige otsesemalt müügitoruga.
- Allika kvaliteet (20%): millist tüüpi domeenid vastuseid põhistavad. Esimese taseme meedia ja valdkonna aruanded saavad kõrgema skoori kui anonüümsed pika saba lehed.
- Järjepidevus (20%): kas lugu jääb keelte ja sõnastuste lõikes samaks.
- Stabiilsus (10%): kas sama küsimus uuesti esitatuna annab sama vastuse. Mõõdame seda sama korduva päringu protokolliga nagu meie tasuta Dice Roller.
Koondskoor kaardistub nimelistele vahemikele: 85 ja rohkem loetakse tasemeks Väga soovitatav, 70 kuni 84 Soovitatav, 40 kuni 69 Tärkav, alla 40 Tehisintellektile nähtamatu. 2026. aasta edetabeli tippskoor on 67, mis ütleb sulle midagi selle kohta, kui palju kasvuruumi on isegi võitjatel.
Näitajad, mida sa kusagilt mujalt ei leia
Kolm mõõdikut Indexis eksisteerivad seetõttu, et mitmekeelsed andmed paljastavad asju, mida ükskeelsed uuringud näha ei suuda.
Kakskeelsuse trahv. Võrdleme iga brändi AI Reputation Indexit tema koduses keeles inglise keelega. Latvijas Gāze skoor on läti keeles 60,1 ja inglise keeles 42,9, mis on 17,2-punktine kodueelis, mis kaob hetkel, kui ostja vahetab keelt. Tatra Banka näitab sama mustrit tulemusega +13,6. Globaalsed brändid nagu Spotify püsivad kõigis kaheteistkümnes keeles ühe punkti piires. Kui sinu laienemisplaan eeldab, et kodune maine reisib kaasa, ütleb see arv, kas nii on.
Tsitaatide kontsentratsioon (allikate HHI). Herfindahli ja Hirschmani indeks nende domeenide üle, mis brändi vastuseid põhistavad. Üle 0,72 tähendab, et narratiivi kontrollivad üksikud domeenid, mis lõikab mõlemat pidi: haavatav, kuid parandatav kahe või kolme domeenipartnerluse kaudu. Alla 0,50 tähendab, et lugu on laialt levinud ja vastupidav.
Pimedad keeled. Nende uuringukeelte arv, kus brändi skoor jääb allapoole piirkondlikku 45-punktist alammäära. Bränd võib juhtida oma koduturgu ja olla funktsionaalselt nähtamatu kaheksas keeles kaheteistkümnest.
Mida me avaldame
Iga mõõdetud bränd saab avaliku lehe aadressil /ai-visibility/{brand} koos oma skoori, koha, mudelipõhise sentimendi, keelte lahknevuse graafiku ja tsitaadiallikatega: Spotify, Wise, Amica ja veel 108. Täielik edetabel, riigilõiked ja allalaaditav aruanne asuvad Indexi keskuses, kasutustingimustega pressimaterjalides.
Me mõõdame nähtavust, narratiivi ja soovitatavust tehisintellekti vastustes. Me ei hinda ettevõtte ega toote kvaliteeti. Madal skoor tähendab, et tehisintellekt ei jutusta sinu lugu, ja see on parandatav turundusprobleem, mitte otsus ettevõtte kohta.
Kuupäevad ja versioonid
Põhja- ja Baltimaade andmed koguti ja avaldati aprillis 2026 ning uuendati viimati mais 2026. Poola väljaanne avaldati juunis 2026. Mudeliversioonid on iga uuringu kohta kinnistatud; kui käivitame Indexi uuesti, jäävad varasemad skoorid arhiveerituks, et liikumine oleks mõõdetav.
Küsimused metoodika kohta või tahad oma kategooriat mõõta? Räägi meeskonnaga.
Continue Reading
Where AI Gets Its Answers: 167,551 Citations Behind Brand Reputation
A cross-market citation dataset: 167,551 URL-grounded citations across 128 brands, 13 languages, and 12 markets from GPT, Gemini, and Perplexity. AI grounds brand answers in third-party sources 85.7% of the time; 18% of domains carry 80% of citations; Wikipedia is the top domain in 11 of 12 languages. Open under CC-BY-4.0 with DOI.
Google-First Poland: Field Notes on Where Buyers Start With AI
A live Warsaw poll says Poland starts search inside Google's ecosystem (75%), with Gemini ahead of ChatGPT. Our 46-brand, 17,891-citation study adds the measured part: YouTube is the only channel where every brand appears, and two ice-cream brands show how differently AI builds a reputation from sources.
The State of AI Visibility: Why Brands Are Losing Control Inside AI Answers
Search didn't disappear. It stopped being the place where decisions happen. Traditional SEO assumed that if you ranked well, you would be discovered. AI doesn't work that way. This thought leadership piece defines why AI visibility matters and introduces the four dimensions of AI visibility: Presence, Relevance, Usefulness, and Trust.
Cross-Model Response Stability Analysis: A Comparative Study of Brand Mention Consistency in Large Language Models
This study investigates response variability and brand mention consistency across three leading LLMs: Google Gemini 3 Flash, OpenAI GPT-5.2, and xAI Grok-4-1. Using 239 total samples across three prompt variations (husband, wife, 2025), we measured brand mention frequency, response consistency, and cross-model agreement.
BeVisible Club
Get research like this before we publish it.
New AI visibility studies, ranking patterns, and source-stack data delivered to your inbox a week before they go public.
Join BeVisible ClubWant to Know How AI Sees Your Brand?
Rankfor.AI measures your brand's AI visibility across all major platforms and provides actionable recommendations.
About the Author

Founder
Dmitrij Żatuchin is the founder of Rankfor.AI. A computer scientist with a PhD in semantic web technologies, he bridges the gap between how AI reasons about brands and how brands want to be understood. With over two decades of software architecture experience and academic roles at Estonian Business School, Dmitrij builds the measurement infrastructure brands need to transition from optimizing for search engines to becoming visible for reasoning engines.
