OpenRankfor.AI
research

Skąd AI bierze swoje odpowiedzi: 167 551 cytowań stojących za reputacją marki

July 13, 2026
7 min read
n=167,551
Dmitrij Żatuchin
AI VisibilitySource AttributionCitationsGroundingWikipediaOpen DatasetGEO

Kiedy ugruntowany model AI odpowiada na pytanie o markę, podaje swoje źródła. Zebraliśmy te cytowania na dużą skalę: 167 551 cytowań ugruntowanych w adresach URL (189 974 wiersze atrybucji) dla 128 marek, 13 języków i 12 rynków macierzystych, pochodzących z GPT, Gemini i Perplexity z włączonym wyszukiwaniem na żywo w sieci.

Zbiór danych łączy trzy badania Rankfor w jeden korpus cytowań, rozwiązuje przekierowania ugruntowujące Google z powrotem do rzeczywistych wydawców i oznacza każde cytowanie jego domeną, typem źródła, językiem i modelem. Jest dostępny otwarcie na licencji CC-BY-4.0: doi.org/10.5281/zenodo.20829524.

Oto co z niego wynika.

85,7% Twojej reputacji w AI pisze ktoś inny

W całym korpusie AI opiera odpowiedzi o markach na źródłach zewnętrznych w 85,7% przypadków. Własna witryna marki odpowiada za 14,3%.

Zestaw to z tym, jak dzielone są budżety marketingowe. Większość zespołów odpowiedzialnych za markę wydaje większość pieniędzy na treści na te 14,3%, które kontrolują, a pozostałe 85,7% traktuje jako problem działu PR. Modele robią to odwrotnie: kiedy muszą Cię opisać, w przeważającej mierze cytują strony, których nigdy nie napisałeś.

18% domen niesie 80% cytowań

Wolumen cytowań podąża za rozkładem potęgowym: około 18% domen odpowiada za 80% wszystkich cytowań (Zipf alfa 0,86, R² 0,983). Sieć ugruntowująca to wąskie grono. Marka, która zadba o to, by opisano ją poprawnie na kilkudziesięciu domenach o wysokiej częstotliwości, pokryła większość tego, co AI kiedykolwiek o niej zacytuje.

Które domeny? Wikipedia jest najczęściej cytowaną domeną w 11 z 12 języków. Wyjątkiem jest litewski, gdzie dziennik biznesowy vz.lt wyprzedza ją w rankingu. Jeśli Twoja obecność w Wikipedii jest uboga lub błędna, jest uboga lub błędna niemal we wszystkich językach naraz.

Polska jedzie po innych torach

Polska to rynek odstający od reszty korpusu. Najczęściej cytowaną domeną w polskich odpowiedziach o markach jest YouTube, a cztery portale HR i rekrutacyjne razem cytowane są mniej więcej dwa razy częściej niż polska Wikipedia. AI opisujące polską markę chętniej cytuje jej ogłoszenia o pracę i strony z opiniami pracowników niż hasło encyklopedyczne. Rozkładamy ten wniosek na czynniki pierwsze w badaniu o portalach z ofertami pracy.

Wniosek ma szerszy wymiar: profile ugruntowania są specyficzne dla rynku. Lista domen, która kontroluje Twoją reputację w Niemczech, to inna lista w Polsce, a tej drugiej nikt nie audytuje.

Modele cytują też inaczej

Perplexity to model o najwyższym wolumenie cytowań w korpusie, przywołujący więcej źródeł na odpowiedź niż GPT czy Gemini. To czyni go modelem, na który najłatwiej wpłynąć poprzez zasięg (bądź obecny na wielu domenach), podczas gdy modele cytujące oszczędniej nagradzają głębię (bądź najlepszym źródłem na tych nielicznych domenach, którym ufają).

Co z tym zrobić

Trzy ruchy wynikają wprost z danych:

  1. Zaudytuj te 85,7%. Wypisz domeny, które AI faktycznie cytuje w Twojej kategorii (zbiór danych zawiera tabele domen w podziale na języki) i sprawdź, co mówią o Tobie. Nasze strony marek w Index pokazują najczęstsze domeny cytowań dla każdej zmierzonej marki.
  2. Napraw Wikipedię i lokalny wyjątek. Jeden poprawny, dobrze udokumentowany artykuł w Wikipedii pokrywa ugruntowanie w 11 językach naraz. Potem znajdź vz.lt swojego rynku.
  3. Traktuj domeny o wysokiej częstotliwości jak partnerów dystrybucyjnych. Skoro 80% cytowań płynie przez 18% domen, dwie lub trzy publikacje na tych właściwych poruszają więcej odpowiedzi AI niż pięćdziesiąt wpisów na blogu w Twojej własnej witrynie.

Pełny zbiór danych, rejestr analiz i skrypt do odtworzenia wyników znajdziesz w rekordzie Zenodo: 10.5281/zenodo.20829524. Odpowiedź na pytanie towarzyszące, czyli co AI wie o markach, choć nie potrafi tego w ogóle zacytować, znajdziesz w naszym badaniu o nieprzejrzystości źródeł, gdzie 70,2% wiedzy o markach nie dało się powiązać z żadnym źródłem.

Continue Reading

research

We Asked 3 AI Platforms About 24 Brands. They Could Not Agree on Anything.

The largest multi-industry study of AI reputation sourcing to date. 24 companies, 8 industries, 1,311 responses, 3,041 coded source attributions across GPT-5.2 and Gemini 3 Flash. Key finding: 70.2% of what AI "knows" about brands cannot be traced to any source. Models disagree on sentiment (0.83 vs 0.32), consistency averages just 0.54, and being publicly traded gives zero advantage. Published in Springer Discover Artificial Intelligence.

article

One in Every Nine Sources AI Uses to Describe Polish Brands Is a Job Board No Marketer Owns

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.

research

How We Measure AI Brand Reputation: The Method Behind the Rankfor Index 2026

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.

article

The "Best Of" Trap: Why Self-Promotional Listicles Are Losing Google and Winning ChatGPT

Three signals in one week: Google penalized self-promotional listicles (SaaS brands losing 34-49% visibility), reduced crawl limits by 86.7%, while Ahrefs found 44% of ChatGPT citations come from those exact listicles. Google is shrinking, AI is expanding. Includes a 5-minute brand audit playbook and split strategy for navigating both discovery systems.

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 Club

Want 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

Dmitrij Żatuchin

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 and EUAS, Dmitrij builds the measurement infrastructure brands need to transition from optimizing for search engines to becoming visible for reasoning engines.

Używamy plików cookie

Używamy niezbędnych plików cookie do działania strony. Za Twoją zgodą możemy również używać plików cookie analitycznych, aby zrozumieć, jak korzystasz z naszych narzędzi (takich jak Dice Roller), dzięki czemu możemy je ulepszać. Dowiedz się więcej