Examples

Przykładowe insighty AI Shelf

Audyty LLM Shelf pokazują, czy marki są rekomendowane, pomijane, zastępowane czy widoczne tylko wtedy, gdy są nazwane bezpośrednio.

1

Rozpoznawana, gdy nazwana — niewidoczna w discovery

W jednym z audytów przekąsek FMCG marka była rozpoznawana, gdy użytkownicy pytali o nią bezpośrednio, ale nie pojawiała się w neutralnych promptach discovery. Problemem nie była świadomość marki. Problemem było AI discovery.

2

Kategoria widoczna, marka nieobecna

W przykładzie z kategorii dairy AI często dochodziło do właściwej kategorii produktu w follow-upach, ale nie aktywowało konsekwentnie marki docelowej. Widoczność kategorii to nie to samo co widoczność marki.

3

Odpowiedź skincare przejęta przez opcje apteczne

W case’ie z obszaru beauty AI opisało potrzebę użytkownika przez pryzmat skóry wrażliwej i pielęgnacji aptecznej, tworząc presję ze strony marek aptecznych, konkurentów i private label.

Co te wzorce oznaczają dla marketerów

Problem rzadko sprowadza się do pytania „czy AI wspomina markę?”. Prawdziwe pytanie biznesowe brzmi: czy AI widzi markę jako trafną, wiarygodną i użyteczną odpowiedź na konkretną potrzebę konsumenta.

Request audit

Sprawdź, co AI mówi, gdy konsumenci pytają o Twoją kategorię.

Twoja marka jest już interpretowana przez systemy AI. Pytanie brzmi, czy jest rekomendowana, pomijana, czy zastępowana przez kogoś innego.