Zapytaliśmy dwa modele AI o 24 marki. Ich odpowiedzi się nie zgadzały.

Twoja marka ma reputację w AI. Ta reputacja zmienia się zależnie od modelu, z którego korzysta Twój klient, od dnia, w którym pyta, i od sposobu, w jaki formułuje pytanie. 20 lutego 2026 zapytaliśmy dwa modele AI i trzy wyszukiwarki AI o 24 znane firmy z 8 branż. Ten artykuł pokazuje, co z tych odpowiedzi wynika.

Artykuł poprawiony 4 listopada 2026. Ta wersja koryguje, jak oznaczyliśmy badanie i jak opisaliśmy jego liczby dotyczące źródeł. Nota o korekcie na końcu wymienia wszystkie zmiany.

---

Dlaczego to badanie ma znaczenie

Za każdym razem, gdy kupujący pyta ChatGPT, Gemini lub Perplexity o Twoją branżę, narzędzie na bieżąco tworzy opis Twojej marki. Ten opis to Twoja reputacja w AI. Nie przeczytasz go tak, jak czytasz publikacje prasowe, a kolejna odpowiedź może się różnić od poprzedniej.

Chcieliśmy odpowiedzieć na cztery pytania. Które strony internetowe cytują wyszukiwarki AI, opisując markę? Jak spójne są odpowiedzi zwykłego modelu AI? Czy branża zmienia obraz? Czy spółki giełdowe są traktowane inaczej niż prywatne?

---

Co testowaliśmy

Zbadaliśmy 24 znane firmy z 8 branż: e-commerce, technologie ochrony zdrowia, logistyka, consulting, HR Tech, hosting stron, Marketing Technology i FinTech. Po trzy firmy z każdej branży; 12 giełdowych i 12 prywatnych. Rankfor.AI jest jedną z tych 24 firm.

Badanie ma dwie części. Obie zebrano 20 lutego 2026.

Część 1: odpowiedzi bez wyszukiwania w sieci. GPT-5.2 i Gemini 3 Flash odpowiadały z własnej pamięci na 15 pytań o każdą firmę, bez wyszukiwania w sieci. Trzy z tych pytań zadano po pięć razy, aby zmierzyć spójność. Zaplanowano 1296 zapytań. Archiwum zawiera 1311 odpowiedzi (663 od GPT-5.2, 648 od Gemini 3 Flash), ponieważ 15 zapytań dotyczących dwóch firm zapisano dwa razy, a w analizie zostały wszystkie wiersze. Te odpowiedzi nie podają żadnych źródeł.

Część 2: odpowiedzi z wyszukiwaniem w sieci i cytowane linki. Trzy wyszukiwarki AI: Gemini 3 Flash z Google Search, Grok 3 z wyszukiwaniem w sieci i Perplexity Sonar Pro, odpowiadały na pięć pytań o każdą firmę i miały podać źródła, z których korzystały. Zwróciły łącznie 3041 linków: 1311 od Gemini, 1019 od Grok i 711 od Perplexity. GPT-5.2 nie brał udziału w tej części.

Jak posortowano linki. Stała lista wzorców domen przypisała każdy link do jednej z dziewięciu kategorii: domena firmy, media tier-1, platformy recenzji, wiadomości branżowe lub sektorowe, Wikipedia, źródła finansowe lub regulacyjne, media społecznościowe, LinkedIn, instytucje rządowe. Link, którego domena nie pasowała do żadnego wzorca, oznaczono jako „inne”. Żadna osoba nie kodowała linków ręcznie.

Jak oceniono odpowiedzi. Sentyment to wynik słownikowy VADER w skali od -1 do +1: liczy pozytywne i negatywne słowa w odpowiedzi. Spójność to podobieństwo słów (TF-IDF), czyli nakładanie się słów w pięciu odpowiedziach na to samo pytanie.

---

Ustalenie 1: dokąd prowadziły cytowane linki

Spośród 3041 linków cytowanych przez trzy wyszukiwarki 14,7% wskazywało na domenę samej firmy, 5,7% na media tier-1, a 4,6% na platformy recenzji. 70,2% wskazywało na domeny spoza kategorii wymienionych w badaniu.

Dokąd prowadził link	Udział wśród 3041 linków
Domena należąca do firmy	14,7%
Media tier-1	5,7%
Platformy recenzji	4,6%
Wiadomości branżowe lub sektorowe	1,8%
Wikipedia	1,5%
Źródła finansowe lub regulacyjne	0,6%
Media społecznościowe	0,5%
LinkedIn	0,4%
Instytucje rządowe	0,1%
Poza wymienionymi kategoriami („inne”)	70,2%

Te 70,2% wymagają dwóch zdań wyjaśnienia. 1311 z tych 2134 linków, czyli 43,1% wszystkich linków, to wiersze z Gemini, które nie miały użytecznej domeny: narzędzie zwróciło adres przekierowania (1195 linków) albo ciąg znaczników strony (116). Pozostałe 823 pochodziły z Grok i Perplexity i miały domeny, które dało się odczytać, a których lista nie obejmowała, na przykład youtube.com (36), techradar.com (33), reddit.com (30), statista.com (28) i bbc.com (22).

Wśród 907 linków, które pasowały do którejś z wymienionych kategorii, 49,3% wskazywało na domenę samej firmy.

Co to oznacza dla Ciebie: Gdy wyszukiwarka AI opisywała jedną z tych 24 marek i cytowała stronę, najczęstszym pojedynczym celem spośród wymienionych kategorii była strona internetowa samej firmy. Drugie miejsce zajęły media tier-1. Wynik 70,2% pokazuje, jak krótka była lista kategorii i jak Gemini zgłaszał swoje linki. Nie mówi nic o tym, skąd bierze się pamięć modelu.

---

Ustalenie 2: oba modele inaczej oceniły te same marki

Porównaliśmy, jak GPT-5.2 i Gemini 3 Flash opisały te same 24 firmy w części 1.

GPT-5.2 uzyskał średni wynik sentymentu 0,83. 97,4% jego odpowiedzi oceniono jako pozytywne.

Gemini 3 Flash uzyskał średni wynik sentymentu 0,32. 51,1% jego odpowiedzi oceniono jako pozytywne.

Różnica wynosi 0,51 punktu. Korelacja między wynikami obu modeli na poziomie firm wyniosła r = 0,37 (p = 0,07, 24 firmy), czyli jest słaba i nieistotna statystycznie. Sentyment jest tu wynikiem słownikowym VADER: zlicza pozytywne i negatywne słowa w odpowiedzi. Żadna osoba nie oceniała marek.

Co to oznacza dla Ciebie: Jeśli sprawdzasz swoją markę wyłącznie w ChatGPT, widzisz ton jednego modelu. W tej próbie drugi model był wyraźnie chłodniejszy wobec tych samych firm.

---

Ustalenie 3: zapytaj ten sam model dwa razy, a dostaniesz różne odpowiedzi

Trzy pytania zadaliśmy po pięć razy dla każdej firmy w obu modelach, co daje łącznie 144 grupy pytań. Średnie podobieństwo słów (TF-IDF) między pięcioma odpowiedziami w grupie wyniosło 0,54.

Tylko 2,8% grup (4 ze 144) osiągnęło poziom 0,85, który uznaliśmy za „stabilny”. 93,8% (135 ze 144) spadło poniżej 0,70, co zaklasyfikowaliśmy jako „zmienne”.

GPT-5.2 był nieco spójniejszy (0,57) niż Gemini 3 Flash (0,51). E-commerce miał najniższą średnią (0,49), Consulting najwyższą (0,57).

Co to oznacza dla Ciebie: Pojedyncza odpowiedź to jedno losowanie. W tej próbie pięć odpowiedzi na to samo pytanie rzadko używało tych samych słów. Powtórz pytanie, zanim wyciągniesz wnioski z jednej odpowiedzi.

---

Ustalenie 4: branża zmieniała to, które linki cytowano

Branża firmy i kategoria cytowanego linku były ze sobą powiązane (chi-kwadrat = 143,28, 63 stopnie swobody, p < 0,001). Efekt jest niewielki (V Craméra = 0,08) i obowiązują dwa zastrzeżenia: w kilku komórkach tabeli oczekiwane liczebności są mniejsze niż 5, a linki z tej samej odpowiedzi nie są niezależnymi obserwacjami. Liczby dla sektorów czytaj jako opis tej próby.

Consulting miał najwyższy udział linków do domen firm i mediów tier-1 łącznie: 30,4% (108 z 355). McKinsey miał 19 linków do mediów tier-1 wśród 154 cytowanych linków (12,3%), czyli 35% z 54 linków w wymienionej kategorii.

Marketing Technology miał najwyższy udział linków spoza wymienionych kategorii: 81,4% (210 z 258).

HR Tech miał najwyższy udział linków do platform recenzji: 9,5% wszystkich swoich linków (39 z 410), czyli 27,3% linków w wymienionej kategorii. Wśród tych domen były G2 i Capterra.

Co to oznacza dla Ciebie: To, które strony cytowały wyszukiwarki, różniło się zależnie od sektora. Strony cytowane przy firmie consultingowej opierały się na jej własnej witrynie i prasie biznesowej. Wśród stron cytowanych przy dostawcy HR Tech były platformy recenzji. Sprawdź wzorzec dla własnego sektora, zanim skopiujesz uniwersalny playbook.

---

Ustalenie 5: spółki giełdowe i prywatne wyglądały tak samo

Porównaliśmy 12 spółek giełdowych z 12 prywatnymi we wszystkich miarach badania. Żadna różnica nie osiągnęła istotności.

• Spójność (część 1): giełdowe 0,54, prywatne 0,54 (d = 0,03)
• Odpowiedzi pozytywne (część 1): giełdowe 74,4%, prywatne 74,6%
• Średni sentyment (część 1): giełdowe 0,57, prywatne 0,57 (d = 0,01)
• Rozpiętość kategorii linków (część 2): entropia Shannona 1,43 dla giełdowych, 1,37 dla prywatnych (p = 0,59)
• Cytowane linki na firmę (część 2): 123,4 dla giełdowych, 130,0 dla prywatnych (p = 0,46)
• Linki finansowe lub regulacyjne (część 2): 0,7% dla giełdowych, 0,6% dla prywatnych

Raporty giełdowe, publikacje Bloomberga i profile w Crunchbase nie dały spółkom giełdowym mierzalnej przewagi w tej próbie.

Co to oznacza dla Ciebie: Wszystkie 24 firmy to uznane marki. Przy 12 firmach w grupie test wykrywa tylko duże różnice. W tych granicach bycie spółką giełdową nie zmieniło niczego, co zmierzyliśmy.

---

Porównanie trzech wyszukiwarek

Każda wyszukiwarka raportowała linki inaczej, a udział linków spoza wymienionych kategorii zależał od narzędzia:

• Gemini 3 Flash z Google Search: 100% (1311 z 1311). Każdy link wrócił jako adres przekierowania albo ciąg znaczników strony, więc nie dało się odczytać żadnej domeny.
• Perplexity Sonar Pro: 60,6% (431 z 711).
• Grok 3: 38,5% (392 z 1019).

Wcześniejsza wersja tego artykułu twierdziła, że tryb wyszukiwania drastycznie zmniejsza udział źródeł, których nie da się przypisać. Plik z danymi pokazuje, że udział samej Perplexity poza wymienionymi kategoriami wynosi 60,6%. Wyszukiwarka daje listę stron, które można otworzyć i przeczytać. Nie daje czystszego podziału na kategorie.

---

Co zespół marketingu robi z tymi wynikami

Cztery kroki, po kolei:

1. Porównaj odpowiedź z faktami o marce. Zadaj każdemu modelowi i każdej wyszukiwarce pytania, które zadają Twoi kupujący. Zanotuj, gdzie odpowiedź jest błędna, nieaktualna albo pomija coś, co według Ciebie kupujący powinien usłyszeć.
2. Sprawdź, jakie źródła cytują narzędzia. Otwórz każdą cytowaną stronę. Zapisz, które należą do Ciebie, które do osób trzecich i co każda z nich mówi o Tobie.
3. Ustal, jakie informacje można poprawić. Niektóre cytowane strony możesz edytować samodzielnie. Inne należą do recenzentów, prasy lub katalogów i w ich przypadku możesz poprosić o zmianę, zgłosić poprawkę albo coś dodać.
4. Powtórz pomiar. Zadaj te same pytania po wprowadzeniu zmian, po kilka razy każde, i porównaj wyniki.

Jedno zastrzeżenie. Cytowane źródło nie dowodzi, że spowodowało całą odpowiedź, a jego zmiana nie gwarantuje rekomendacji. W tej próbie pięć powtórzeń jednego pytania rzadko dawało tę samą odpowiedź, więc porównuj serie odpowiedzi, a nie pojedyncze odpowiedzi.

Rada od nas, spoza tego, co zmierzyło badanie: ustal stały odstęp między powtórzeniami i trzymaj się go.

Te cztery kroki to sposób pracy naszej zarządzanej usługi AI search, w której zespół Rankfor.AI prowadzi za Ciebie pomiar i przegląd źródeł.

---

Szczegóły badania

• Próba: 24 znane firmy, 8 branż, po 3 w każdej; 12 giełdowych, 12 prywatnych
• Data zebrania danych: 20 lutego 2026, obie części
• Część 1, odpowiedzi bez wyszukiwania w sieci: GPT-5.2 (663 odpowiedzi) i Gemini 3 Flash (648 odpowiedzi); 15 pytań na firmę; 3 pytania powtórzone 5 razy; łącznie 1311 odpowiedzi
• Część 2, odpowiedzi z wyszukiwaniem w sieci: Gemini 3 Flash z Google Search, Grok 3 z wyszukiwaniem w sieci, Perplexity Sonar Pro; 5 pytań na firmę na narzędzie; 3041 cytowanych linków
• Kategorie linków: dziewięć wymienionych kategorii ze stałej listy domen plus „inne”; bez kodowania ręcznego
• Sentyment: złożony wynik słownikowy VADER (compound); pozytywny od 0,05 wzwyż
• Spójność: podobieństwo słów (TF-IDF), średnia ze wszystkich par w każdej grupie pięciu odpowiedzi
• Status publikacji: niepublikowane badanie Rankfor.AI; bez recenzji naukowej; bez wersji w czasopiśmie
• Dane: odpowiedzi i zapisy linków znajdują się w archiwum badawczym Rankfor.AI i nie zostały złożone jako publiczny zbiór danych

---

Nota o korekcie, 4 listopada 2026

Ten artykuł opublikowaliśmy po raz pierwszy 21 lutego 2026 i poprawiliśmy 4 listopada 2026. To redakcyjna korekta pierwotnego tekstu po porównaniu z archiwum samego badania. Nie zebrano nowych danych.

Co się zmieniło:

• Status publikacji. Wcześniejszy tekst opisywał badanie jako recenzowane naukowo i opublikowane w czasopiśmie. To niepublikowane badanie Rankfor.AI, bez wersji w czasopiśmie. Oznaczenie usunęliśmy z całej tej strony.
• Czym są 3041 rekordów. Wcześniejszy tekst nazywał je „przypisaniami źródeł” kodowanymi ręcznie przez dwóch koderów. To linki cytowane przez trzy wyszukiwarki AI, posortowane według stałej listy domen. Nie było kodowania ręcznego.
• Co znaczy 70,2%. Wcześniejszy tekst twierdził, że 70,2% wiedzy AI o markach nie da się powiązać z żadnym źródłem. Ta liczba to udział cytowanych linków, których domena nie pasowała do żadnej z kategorii wymienionych w badaniu, a 43,1% wszystkich linków to wiersze z Gemini bez domeny, którą da się odczytać. Wycofaliśmy twierdzenie o niemożliwych do prześledzenia danych treningowych.
• Tryb wyszukiwania. Wcześniejszy tekst twierdził, że tryb wyszukiwania drastycznie zmniejsza udział źródeł, których nie da się przypisać. Udział samej Perplexity poza wymienionymi kategoriami wynosi 60,6%.
• Liczby. 96,4% to teraz 97,4% (pozytywne odpowiedzi GPT-5.2); 51,5% to teraz 51,1% (Gemini); 73,9% to teraz 74,4% (giełdowe, pozytywne); 30,8% to teraz 30,4% (Consulting); 81,3% to teraz 81,4% (Marketing Technology); 9,6% to teraz 9,5% (platformy recenzji w HR Tech); „72 sondy z ugruntowaniem przez Perplexity” to teraz 360 odpowiedzi wyszukiwarek w trzech narzędziach; zdanie o McKinsey podaje teraz własne liczby.
• Etykiety metod. „Podobieństwo cosinusowe” to teraz podobieństwo słów (TF-IDF); sentyment oznaczono jako wynik słownikowy VADER; przywrócono zastrzeżenia do testu chi-kwadrat dotyczące małych oczekiwanych liczebności i linków, które nie są niezależne.
• Zakres twierdzeń. Usunęliśmy sformułowania „największe badanie wielobranżowe do tej pory”, „AI traktuje startup tak samo jak firmę z listy Fortune 500” i „gra toczy się na równych warunkach”. Próba to 24 znane firmy.
• Tytuł. Wcześniejszy tytuł mówił o „3 platformach AI”. Porównanie w Ustaleniu 2 dotyczy dwóch modeli; w części z wyszukiwaniem użyto trzech narzędzi.

Tekst opublikowany od 21 lutego do 4 listopada 2026 jest przechowywany w redakcyjnym archiwum Rankfor.AI, a Wayback Machine zawiera kopie wcześniejszej strony od 15 czerwca 2026.

Późniejsze badanie z inną próbą i innymi modelami, „Measuring Corporate Reputation in the Age of AI” (24 firmy, marzec 2026, GPT-5.4 i Gemini 3.1 Pro Preview), ma otwarty pakiet replikacyjny pod adresem doi.org/10.5281/zenodo.21796757. To osobne badanie. Jego liczby nie są liczbami z tej strony.

---

Podsumowanie

Jednego dnia w lutym 2026 dwa modele AI opisały te same 24 firmy w różnym tonie, pięć odpowiedzi na to samo pytanie rzadko się pokrywało, a trzy wyszukiwarki AI cytowały stronę internetową firmy częściej niż jakąkolwiek inną wymienioną kategorię. Udział w rekomendacjach AI zdobędą marki, które powtarzają ten pomiar i pracują nad stronami cytowanymi przez narzędzia.