Badania i Analizy

_Czym się zajmują, jakie są ich najważniejsze publiczne odkrycia oraz czy ich prace są recenzowane, czy stanowią jedynie preprinty lub badania branżowe._ Wyszukiwanie oparte na AI jest pełne śmiałych twierdzeń. Dowody, na których się opierają, wahają się od artykułów recenzowanych po zastrzeżone dane dostawców i obserwacje techniczne dotyczące konkretnych produktów. Przeanalizowaliśmy 15 osób często cytowanych w obszarach AI Visibility i GEO, sprawdziliśmy ich oryginalne prace oraz obecne role, a także przeszukaliśmy bazy danych naukowych pod kątem istotnych publikacji. Ten przegląd dowodów pomija liczbę obserwujących przy selekcji. Każdy profil zawiera oznaczenie rodzaju dowodów, podsumowanie użytecznych wniosków oraz główne ograniczenia.

Dmitrij Żatuchin

Ten artykuł wyjaśnia, dlaczego asystenci AI powtarzają błędne informacje o firmie i co można z tym zrobić. Przeprowadza przez pięć kroków: znalezienie źródła błędu, poprawę treści, które posiadasz, przyćmienie źródeł, których nie możesz edytować, bardziej autorytatywnym artykułem, sformułowanie faktu w sposób umożliwiający cytowanie przez AI oraz ciągłe publikowanie, aby korekta była trwała. Pokazuje również, ile czasu zajmuje różnym systemom AI uwzględnienie zmian.

Daniel Homenko

How Rankfor.AI processes personal data in its published AI visibility research, and what you can ask us to do about it. Published under GDPR Article 14(5)(b). Names come from public professional profiles, no individual is named in any paper or public dataset, and the identifying list is never published. Access, correction, deletion and objection all run through dpo@rankfor.ai.

llms.txt is spreading fast on GitHub, up about nine times in six months, but the largest checks so far show no link between having the file and being cited by AI (p = 0.85 across ~300,000 domains). Most of the surge is documentation tooling auto-emitting the file, not deliberate adoption. The verdict: folklore. It does no harm, it does not earn citations, and it can quietly replace the work that does.

Dmitrij Żatuchin

Ask AI the questions your buyers ask, see if your brand appears, and read the sources it cites. Free with Answer Trail, GDPR aligned. The fix: about 85% of what AI cites sits off your own website, so earn roughly five credible third-party mentions per buyer question to reach about 80% presence, then watch it over time because the cited sources turn over week to week.

Dmitrij Żatuchin

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.

Dmitrij Żatuchin

The open dataset behind our 50 brand profiles: 3,750 responses from GPT-5.2, Gemini 3 Flash, and Perplexity sonar-pro to 250 brand-free buying questions across 5 industries, under a dice-roll stability protocol. Three metrics (COI, CVI, DS), mean Gini 0.284, 8% competitive vacuums, and 41.6% cross-model agreement. CC-BY-4.0 on Kaggle and Zenodo.

Dmitrij Żatuchin

The full method behind the Rankfor Index 2026: 66 brands, 12 languages, 3 AI models with live grounding, 35,640 responses, 131,667 citations. Five weighted components (sentiment, recommendation, source quality, consistency, stability) produce the 0-100 AI Visibility Score published on every brand page, plus the metrics only multilingual data can expose: bilingual penalty, citation concentration, and blind languages.

Dmitrij Żatuchin

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.

We pulled 17,891 cited sources that AI uses to describe 46 Polish consumer brands across three frontier models with grounding on. After stripping brand-owned domains, four HR portals (livecareer.pl, pl.indeed.com, interviewme.pl, randstad.pl) carry 460 citations between them, 10.6% of the TOP 20 cross-cutting domains. That makes employer-reputation the third largest source category AI relies on for Polish brands, ahead of Wikipedia, Business Insider PL, and Forbes PL. None of these pages is owned by marketing or PR.

A full-scale replication study analyzing 1,239 grounding citations from Google’s newly released Gemini 3.5 Flash across the 66-brand Nordic-Baltic-CEE Index. We map how Google has closed the citation gap.

Tier-1 publishers dictate brand visibility in AI systems. We mapped the geographic dependencies of AI validation in Northern Europe, proving that cross-border business journalism drives model grounding far more than local press releases.

Traditional social media feeds are invisible to generative AI. Our analysis of Northern European brands reveals that YouTube and Reddit dominate social citations, while platforms like Instagram and X provide zero meaningful validation.

Business-to-business companies achieve a 20.1% owned-media visibility share in generative AI systems, compared to just 13.4% for B2C brands. We dive into how sectors like Aviation, Energy, and Fintech dominate AI citations through structured utility content.

Odtworzyliśmy benchmark MemPalace LongMemEval, stosując cztery podejścia do wyszukiwania na 500 pytaniach obejmujących wszystkie 6 typów LongMemEval. Ustrukturyzowana ekstrakcja wiedzy (model SECI) uzyskała 93,9% R@5 w porównaniu do 92,1% dla surowego przechowywania danych (verbatim). Kluczowy wniosek: model embeddingowy ucina dane przy 256 tokenach, podczas gdy sesje mają średnio 10 000 znaków. Surowe przechowywanie traci 90% treści na warstwie embeddingu. Ekstrakcja kondensuje całą sesję do okna embeddingowego.

Dmitrij Żatuchin

5000 person kupujących w sektorze B2B enterprise z pełnym modelowaniem komitetów zakupowych w 15 branżach, 47 019 rzeczywistych zapytań wyszukiwania oraz 7500 zapytań dotyczących marek konkurencyjnych. Zanonimizowana próbka z 130 tys. person wygenerowanych przez 5 modeli LLM. Licencja CC BY 4.0.

Dmitrij Żatuchin

Przeanalizowaliśmy 71 388 [persona](#persona) kupujących z sektora enterprise w 15 branżach i 4 LLM-ach. Oceniając dostawców, kupujący pytają AI o studia przypadków (20%), raporty analityczne (22%), whitepapery (19%) i kalkulatory ROI (14%). Posty na blogu, podcasty i wideo uzyskały 0% we wszystkich punktach bólu i we wszystkich branżach. Twój kalendarz treści może być pełny, ale Twój pipeline jest pusty. Dane wyjaśniają dlaczego.

Dmitrij Żatuchin

Największe jak dotąd badanie wielobranżowe dotyczące źródeł reputacji w AI. 24 firmy, 8 branż, 1311 odpowiedzi, 3041 zakodowanych atrybucji źródeł w modelach GPT-5.2 i Gemini 3 Flash. Kluczowy wniosek: 70,2% tego, co AI „wie” o markach, nie ma możliwego do ustalenia źródła. Modele różnią się w ocenie sentymentu (0,83 vs 0,32), spójność wynosi średnio zaledwie 0,54, a bycie spółką giełdową nie daje żadnej przewagi. Opublikowano w Springer Discover Artificial Intelligence.

Dmitrij Żatuchin

Ponieważ 60% wyszukiwań w sieci kończy się obecnie bez kliknięcia, systemy AI, takie jak Gemini, ChatGPT i Perplexity, stały się głównym interfejsem między kupującymi a markami. Tradycyjne SEO – stworzone z myślą o pozycjonowaniu w wynikach opartych na linkach – nie odpowiada na sposób, w jaki duże modele językowe wybierają, oceniają i rekomendują marki. Niniejszy artykuł wprowadza pojęcia Answer Engine Optimization (AEO) oraz Generative Engine Optimization (GEO) jako dwie dyscypliny wypełniające tę lukę i przedstawia cztery wymiary AI Visibility, które decydują o tym, czy Twoja marka zostanie wymieniona: zapamiętywalność, spójność przekazu, struktura treści oraz postrzeganie wartości.

Daniel Homenko

150 zapytań dotyczących Walentynek 2026 w trzech modelach AI ujawnia, że 70% rekomendacji marek jest przypisanych do konkretnej płci. Gemini wymienia średnio 11,4 marki na odpowiedź, w porównaniu do 1,3 dla Grok i 1,2 dla OpenAI. Tylko Away i Ember wykraczają poza genderowe silosy. Prompty sformułowane pod kątem kobiet generują teraz o 16,2% więcej marek niż te pod kątem mężczyzn – to odwrotność sytuacji z okresu świątecznego.

Dmitrij Żatuchin

Przeanalizowaliśmy, co AI faktycznie sądzi o kupujących w ponad 500 branżach. Oto kluczowe wnioski z największego zbioru danych o personach zakupowych, jaki kiedykolwiek opublikowano.

Dmitrij Zatuchin

15 000 buyer personas opublikowanych na HuggingFace jako próba warstwowa pełnego zbioru danych obejmującego 1 031 732 rekordy. Licencja Apache 2.0. Plik Parquet o rozmiarze 8,9 MB. 25 branż. Stworzony, aby zweryfikować, co AI sądzi o potrzebach Twoich klientów – oraz aby udowodnić metodologię stojącą za naszą platformą commercial intelligence.

Dmitrij Żatuchin

1279 zapytań w trzech platformach AI i dwóch sezonach prezentowych dostarcza ostatecznych dowodów statystycznych: AI traktuje marki inaczej w zależności od płci, a stronniczość zmienia kierunek w zależności od pory roku. Boże Narodzenie redukuje rekomendacje skierowane do kobiet o 28-61%. Walentynki zwiększają je o 8,8%. To samo AI. To samo uniwersum marek. Przeciwny kierunek.

Dmitrij Żatuchin

Pięć pytań. 60 sekund. Wynik od 0 do 100, który dokładnie wyjaśnia, dlaczego systemy AI pomijają Twoją markę. Kalkulator mierzy pięć wymiarów behawioralnych w oparciu o rzeczywiste dane branżowe dotyczące 1 031 732 buyer personas. Średni wynik to 28,6. Większość marek nie zna swojego wyniku.

Dmitrij Żatuchin

Uszeregowaliśmy branże pod kątem gotowości na AI, wykorzystując 1 031 732 buyer personas. Branże z oceną A są nasycone – każdy konkurent wie, jak wygrywać. Branże z oceną C stoją otworem. Scenariusz działania nie został jeszcze napisany. Wynik Twojej branży wskazuje, która strategia zadziała.

Dmitrij Żatuchin

Przeanalizowaliśmy 1 031 732 rzeczywistych person kupujących wygenerowanych przez AI i stworzyliśmy narzędzie, które pokazuje lukę między Twoją założoną grupą docelową a grupą docelową zakładaną przez AI. Ta luka decyduje o tym, czy AI Cię zarekomenduje.

Dmitrij Żatuchin

Uruchomiliśmy rankfor.ai i w ciągu 60 dni uzyskaliśmy dokładne wzmianki w ChatGPT, Claude, Gemini oraz Perplexity. Oto dokładny plan działania, który zastosowaliśmy.

Daniel Homenko

Trzy sygnały w ciągu jednego tygodnia: Google nałożyło kary na autopromocyjne zestawienia (marki SaaS straciły 34-49% widoczności), ograniczyło limity indeksowania o 86,7%, podczas gdy Ahrefs odkrył, że 44% cytowań w ChatGPT pochodzi właśnie z takich list. Google się kurczy, AI rośnie. W artykule znajdziesz 5-minutowy audyt marki oraz strategię podziału działań, aby skutecznie poruszać się w obu systemach odkrywania treści.

Dmitrij Żatuchin

Historia tego, jak nagrodzona praca studencka z 2011 roku na temat analizy struktury stron internetowych ewoluowała w metodologię stojącą za nowoczesnym pomiarem AI Visibility.

Dmitrij Żatuchin

To nie jest prezentacja produktu. To sposób na domykanie sprzedaży. Poznaj 4-etapowy proces sprzedaży usług AI visibility: analiza strony klienta, skanowanie w Rankfor.AI, analiza [persona](#persona) i terytoriów oraz zamykanie sprzedaży strategicznymi pytaniami.

Rankfor.AI

Twoja marka nie jest po prostu „widoczna” lub „niewidoczna” dla AI. Istnieje 8 odrębnych stanów – od Niewidocznej po Lidera Kategorii – a każdy z nich wymaga innej strategii. Ten artykuł wyjaśnia system klasyfikacji stojący za AI Visibility Score oraz to, jak wzorce metryk determinują Twoją diagnozę strategiczną.

Dmitrij Żatuchin

To historia o tym, jak jako założyciel GreenMuru odkryłem, że moja własna strona internetowa o pielęgnacji trawników potajemnie przekonywała sztuczną inteligencję, że zajmuję się bananami. Miałem pełną kontrolę nad tym, co widzieli ludzie — i zerową nad tym, w co wierzyła sztuczna inteligencja. Oto czego nauczyłem się o luce między Twoją stroną internetową a Twoją reputacją w oczach AI.

Daniel Homenko

Wyszukiwanie nie zniknęło. Przestało być po prostu miejscem, w którym zapadają decyzje. Tradycyjne SEO zakładało, że jeśli zajmujesz wysoką pozycję, zostaniesz odkryty. AI działa inaczej. Ten artykuł typu thought leadership wyjaśnia, dlaczego AI Visibility ma znaczenie i wprowadza cztery wymiary AI Visibility: Presence, Relevance, Usefulness oraz Trust.

Dmitrij Żatuchin

Przeprowadziliśmy 480 zapytań w trzech platformach AI. Zgodność modeli w kwestii rekomendacji marek wyniosła zaledwie 10-45%. Zidentyfikowaliśmy 26 marek przypisanych do konkretnej płci, odkryliśmy, że tylko LEGO i Disney osiągają uniwersalną widoczność, oraz ustaliliśmy, że AI rekomenduje o 41% mniej marek w zapytaniach o żonę niż o męża.

Rankfor.AI Research Team

Niniejsze badanie analizuje zmienność odpowiedzi oraz spójność wzmianek o markach w trzech wiodących modelach LLM: Google Gemini 3 Flash, OpenAI GPT-5.2 oraz xAI Grok-4-1. Wykorzystując łącznie 239 próbek dla trzech wariantów promptów (mąż, żona, 2025), zmierzyliśmy częstotliwość wzmianek o markach, spójność odpowiedzi oraz zgodność między modelami.

Rankfor.AI Research Team

Niniejsze badanie rozszerza analizę spójności marek w modelach LLM poprzez wprowadzenie neutralnego płciowo promptu „partner”, aby wyizolować wpływ uprzedzeń płciowych. Porównując cztery warianty promptów w 299 próbkach, dostarczamy silnych dowodów na istnienie uprzedzeń płciowych w rekomendacjach marek przez LLM. Kluczowe odkrycie: Kindle pojawiał się w 100% iteracji dla żony ORAZ partnera, ale w 0% iteracji dla męża.

Rankfor.AI Research Team

Twoja marka zajmuje 1. miejsce w Google, ale ChatGPT nigdy o Tobie nie wspomina. To kryzys „Zero-Click” – 60% wyszukiwań kończy się bez kliknięcia. Oto dlaczego AI Attention Management to nowa warstwa przewagi konkurencyjnej.

Dmitrij Żatuchin

Każdego dnia marketerzy marnują godziny, próbując „nauczyć” ChatGPT wszystkiego o swojej marce. Technicznie jest to niemożliwe. Oto dlaczego – oraz strategia, która faktycznie działa.

Dmitrij Żatuchin

Wyszukiwania zero-kliknięć wzrosły z 26% do 60% w latach 2022-2024, a Google AI Overviews zmniejszyły liczbę kliknięć o 34,5% na zapytanie – zagrażając 2 miliardom dolarów przychodów wydawców i powodując 37% spadek liczby ofert pracy w SEO. Jednak użytkownicy wyszukiwania AI konwertują 23 razy skuteczniej niż ruch organiczny, co pokazuje, że tradycyjne metryki ruchu nie przewidują już wyników biznesowych. Zmiana ta wymaga ewolucji od pozyskiwania ruchu do budowania wpływu, z sukcesem mierzonym poprzez AI visibility, wzmianki o marce w odpowiedziach LLM oraz jakość konwersji, a nie liczbę kliknięć.

Dmitrij Żatuchin

73% marek znajdujących się w pierwszej dziesiątce wyników Google nie pojawia się, gdy narzędzia AI rekomendują rozwiązania, ponieważ systemy AI wymagają ustrukturyzowanych danych o relacjach między możliwościami a problemami klientów – a nie tylko treści zoptymalizowanych pod kątem słów kluczowych. Firmy takie jak HubSpot osiągają 80% ROI, czyniąc swoją wiedzę czytelną dla maszyn dzięki połączonym mapom treści, które pokazują, jak funkcje, przypadki użycia i wyniki są ze sobą powiązane. Marki, które już teraz optymalizują się pod kątem AI Visibility Score, odnotowują o 40% wyższy wskaźnik wzmianek w ciągu 90 dni, podczas gdy konkurenci, którzy zwlekają, stają się coraz bardziej niewidoczni w najszybciej rozwijającym się kanale odkrywania informacji.

Dmitrij Żatuchin

60% wyszukiwań w Google kończy się obecnie bez kliknięcia, ponieważ AI dostarcza bezpośrednie odpowiedzi w wynikach wyszukiwania i interfejsach czatów. Tradycyjne SEO optymalizuje pod kątem rankingów, ale AI Visibility wymaga optymalizacji pod kątem rekomendacji — zapewnienia, że systemy AI rozumieją i cytują Twoją markę, gdy potencjalni klienci zadają pytania zakupowe. To przejście od Search Engine Optimization (SEO) do Generative Engine Optimization (GEO) wymaga nowych wskaźników, strategii treści strukturalnych oraz skupienia się na autorytecie semantycznym zamiast na rankingach słów kluczowych.

Dmitrij Żatuchin