OpenRankfor.AI
research

Jak mierzymy reputację marki w AI: metoda stojąca za Rankfor Index 2026

July 13, 2026
8 min read
n=35,640
Dmitrij Żatuchin
AI VisibilityMethodologyRankfor IndexAI Reputation IndexBrand ReputationMultilingual AI

Każda strona marki w tym serwisie pokazuje jedną liczbę: wynik widoczności w AI (AI Visibility Score) w skali do 100. Ten artykuł wyjaśnia krok po kroku, skąd bierze się ta liczba, abyś mógł ją ocenić, odtworzyć albo się z nią spierać.

W skrócie: zadajemy trzem modelom AI pytania, które zadają prawdziwi kupujący, w każdym języku regionu, wielokrotnie. Następnie oceniamy to, co wraca, w pięciu komponentach i publikujemy wynik dla każdej marki, którą zmierzyliśmy.

Korpus

Edycja nordycko-bałtycka obejmuje 66 marek na 11 rynkach. Każdą markę odpytaliśmy w 12 językach (litewskim, łotewskim, estońskim, fińskim, polskim, czeskim, słowackim, szwedzkim, norweskim, duńskim, niemieckim, angielskim) na trzech modelach AI z ugruntowaniem w żywym internecie: GPT, Gemini i Perplexity Sonar. Dało to 35 640 ugruntowanych odpowiedzi zawierających 131 667 cytowań z 21 077 unikalnych domen.

Edycja polska obejmuje 46 marek konsumenckich z promptami polskich kupujących na tych samych trzech modelach, co przyniosło 17 891 cytowań z 1 907 domen.

Wszystkim steruje intencja zakupowa promptów. Pytamy o to, o co zapytałby klient ("najlepszy serwis streamingu muzyki w Szwecji", "z którego banku powinna korzystać mała firma na Słowacji"), nigdy "opowiedz mi o marce X". Marka zdobywa swój wynik, pojawiając się bez podpowiedzi.

Pięć komponentów

Złożony wynik każdej marki to ważona suma pięciu komponentów, wszystkie znormalizowane do skali 0-100:

  • Sentyment (25%): jak pozytywnie modele opisują markę, kiedy się pojawia.
  • Rekomendacja (25%): udział promptów o intencji zakupowej, w których modele wymieniają markę. To komponent, który najbardziej bezpośrednio przekłada się na pipeline.
  • Jakość źródeł (20%): jakiego rodzaju domeny ugruntowują odpowiedzi. Media pierwszej ligi i raporty branżowe punktują wyżej niż anonimowe strony z długiego ogona.
  • Spójność (20%): czy historia pozostaje taka sama w różnych językach i sformułowaniach.
  • Stabilność (10%): czy to samo pytanie zadane ponownie zwraca tę samą odpowiedź. Mierzymy ją tym samym protokołem powtarzanych promptów co nasz bezpłatny Dice Roller.

Wynik złożony mapuje się na nazwane przedziały: 85 i więcej czyta się jako Wysoko rekomendowana, od 70 do 84 Rekomendowana, od 40 do 69 Wschodząca, poniżej 40 Niewidoczna dla AI. Najwyższy wynik w rankingu 2026 to 67, co mówi co nieco o tym, ile miejsca do wzrostu mają nawet zwycięzcy.

Metryki, których nie znajdziesz nigdzie indziej

Trzy pomiary w Index istnieją dlatego, że dane wielojęzyczne odsłaniają rzeczy, których badania jednojęzyczne nie są w stanie zobaczyć.

Kara dwujęzyczna. Porównujemy indeks reputacji AI każdej marki w jej języku ojczystym z angielskim. Latvijas Gāze zdobywa 60,1 po łotewsku i 42,9 po angielsku, czyli 17,2 punktu przewagi na własnym rynku, która znika w chwili, gdy kupujący zmienia język. Tatra Banka pokazuje ten sam wzorzec przy +13,6. Globalne marki jak Spotify mieszczą się w granicach jednego punktu we wszystkich dwunastu językach. Jeśli twój plan ekspansji zakłada, że reputacja z rynku macierzystego podróżuje razem z tobą, ta liczba mówi, czy tak jest.

Koncentracja cytowań (HHI źródeł). Indeks Herfindahla-Hirschmana liczony po domenach, które ugruntowują odpowiedzi o marce. Powyżej 0,72 oznacza, że kilka domen kontroluje narrację, co działa w obie strony: kruche, ale możliwe do naprawienia przez dwa lub trzy partnerstwa domenowe. Poniżej 0,50 oznacza, że historia jest szeroko rozproszona i odporna.

Języki ślepe. Liczba języków badania, w których wynik marki spada poniżej regionalnego progu 45 punktów. Marka może przewodzić na swoim rynku macierzystym i być funkcjonalnie niewidoczna w ośmiu z dwunastu języków.

Co publikujemy

Każda zmierzona marka dostaje publiczną stronę pod adresem /ai-visibility/{brand} z jej wynikiem, rangą, sentymentem w podziale na modele, wykresem rozbieżności językowej i źródłami cytowań: Spotify, Wise, Amica i 108 kolejnych. Pełny ranking, przekroje krajowe i raport do pobrania znajdziesz na hubie Index, a warunki ponownego wykorzystania w zestawie prasowym.

Mierzymy widoczność, narrację i rekomendowalność w odpowiedziach AI. Nie oceniamy jakości firmy ani produktu. Niski wynik oznacza, że AI nie opowiada twojej historii, a to możliwy do naprawienia problem marketingowy, nie wyrok na biznes.

Daty i wersje

Dane nordycko-bałtyckie zebraliśmy i opublikowaliśmy w kwietniu 2026, a ostatnia aktualizacja miała miejsce w maju 2026. Edycja polska ukazała się w czerwcu 2026. Wersje modeli są przypięte dla każdego badania; kiedy ponownie uruchamiamy Index, wcześniejsze wyniki pozostają zarchiwizowane, dzięki czemu ruch jest mierzalny.

Masz pytania o metodę albo chcesz, żebyśmy zmierzyli twoją kategorię? Porozmawiaj z zespołem.

Continue Reading

research

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.

article

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.

article

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.

research

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 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