W niedawnym teście Tony Uphoff zadał ChatGPT, Gemini, Perplexity i Google AI Overviews pytania, które zadają mu potencjalni klienci, a następnie policzył, ile razy te silniki odpowiedzi rekomendowały dwie firmy, które założył w lutym. Wyniki pokazują przepaść między byciem znanym a byciem polecanym, co autor uważa za sedno problemu z pomiarem widoczności marki.
Na 59 odpowiedzi, jego newsletter, Uphoff on Media, nie pojawił się w żadnej z 12 odpowiedzi dotyczących kategorii, a jego firma doradcza, Uphoff Advisory, tylko w jednej z 43. Mimo że każdy silnik, który odpowiedział na pytanie „Kim jest Tony Uphoff? », znał jego historię. „Modele wiedzą, kim jestem. Prawie nigdy nie polecają tego, co zbudowałem » – podsumowuje.
Ta rozbieżność wpisuje się w ewolucję nawyków zakupowych. Według badania G2 opublikowanego w marcu 2026 wśród 1076 nabywców oprogramowania B2B, 51% rozpoczyna teraz poszukiwania od chatbotów AI częściej niż od Google, w porównaniu do 29% w raporcie z 2025 roku. Dla 69% z nich chatbot doprowadził do wyboru innego dostawcy niż planowany, a co trzeci nabywca współpracował z dostawcą, o którym nigdy wcześniej nie słyszał.
Tony Uphoff uważa, że zespoły marketingowe przeniosły swoje stare punkty odniesienia na AI. „Przez dwie dekady pulpitem nawigacyjnym była wykrywalność. SEO nauczyło wszystkie zespoły marketingowe, jak się pozycjonować, zdobywać kliknięcia i być znajdowanym. Większość firm przeniosła ten pulpit nawigacyjny bezpośrednio na AI ». Zadanie modelowi pytania o własną nazwę, uzyskanie dokładnej odpowiedzi i wyciągnięcie wniosku, że jest się zabezpieczonym, stanowi jego zdaniem fałszywie pozytywny wynik.
Silniki opisujące wczorajszą firmę
Drugie spostrzeżenie dotyczy firm, które zmieniły nazwę, połączyły się lub zmieniły kierownictwo. Trzy z trzech silników nadal przedstawia Tony’ego Uphoffa jako CEO Pipeline360, a tylko jeden wspomina o firmie, którą dziś kieruje. „Źródła obejmowały agregatory schematów organizacyjnych, bazy danych kadry kierowniczej i stare komunikaty prasowe » – wyjaśnia. Według jego reguły, silniki faworyzują to, co internet mówi o tobie najczęściej, „a najczęściej zazwyczaj oznacza najstarsze ».
Ten przestarzały profil ma podwójne znaczenie, ponieważ model używa go do decydowania o poleceniu firmy, a człowiek używa go do weryfikacji tego, co mówi model. Jednak niewiele zespołów monitoruje ten punkt. Badanie Corporate Ink, przytoczone przez eMarketer w maju, wskazuje, że tylko 29% marketerów aktywnie śledzi i mierzy swoją widoczność w AI.
Test niesie ze sobą jeszcze jedną lekcję. Kiedy Tony Uphoff zapytał „Czym jest Demand-as-a-Service? », trzy silniki zdefiniowały termin dokładnie i zacytowały strony Pipeline360, nigdy nie wspominając o człowieku, który przyczynił się do opracowania tej strategii. „Modele przypisują zasługi temu, kto publikuje najjaśniejsze wyjaśnienie, a nie temu, kto pierwszy wpadł na pomysł ».
Listy zbudowane z innych list
Tylko raz Uphoff Advisory znalazł się na liście: ChatGPT sklasyfikował go na drugim miejscu z czterech w odpowiedzi na pytanie „Kto doradza założycielom firm zajmujących się informacjami i danymi B2B? ». W przypadku pytań kategoryzacyjnych, modele rzadko cytowały firmy, które wymieniały, lecz raczej rankingi publikowane przez Zapier, Content Allies i innych.
Badanie z maja 2026 autorstwa Maryanny Franco i João da Silva, przeprowadzone na platformie Friction AI na podstawie 14 140 zapytań dotyczących marek odzieży sportowej, pokazuje ten sam mechanizm. Nike i New Balance mają ten sam opis w grafie wiedzy Google, ale Nike pojawia się w około 71% odpowiedzi z rekomendacjami dotyczących athleisure, podczas gdy New Balance prawie nigdy.
Autor artykułu łagodzi jednak ten test: dziewiętnaście zapytań w ciągu tygodnia to migawka, a odpowiedzi różnią się między wykonaniami. Jedno pojawienie się na 43 może więc być dolną granicą lub szumem. Popiera projekt Tony’ego Uphoffa, aby ponowić te same zapytania w styczniu, i poszedłby dalej, śledząc pomiar co tydzień.
Wskaźnik rekomendacji na czele pulpitu nawigacyjnego
Tony Uphoff proponuje między innymi przygotowanie 10 do 15 zapytań formułowanych przez nabywców, plus dwa lub trzy zapytania dotyczące marki, uruchomienie ich na ChatGPT, Gemini, Perplexity i AI Overviews oraz śledzenie częstotliwości pojawiania się oraz dokładności opisu. Zaleca umieszczenie tego wskaźnika na pierwszym miejscu w raportach, przed pozycjonowaniem i sesjami.
