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

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.