Czy sztuczna inteligencja zacytuje Twoją stronę?
Wskaż jeden adres URL, a nasz algorytm i model językowy przeanalizują go pod kątem 8 kluczowych czynników widoczności w AI. Otrzymasz wynik w skali od 0 do 100 oraz listę priorytetowych zmian. Bez logowania.
Pobieramy jedynie publiczny kod strony, analizujemy sygnały techniczne i używamy modelu AI wyłącznie do oceny semantycznej. Nie zapisujemy Twoich treści ani wyników.
Wyślij sobie ten raport na e-mail
Dostaniesz pełny wynik w czytelnej formie. Bez zobowiązań.
Chcesz podnieść ocenę AI-readiness swojej strony? Umów audyt z ekspertem ICEA.
Umów audyt8 czynników dostosowania do AI (Alignment Score)
Każdy z poniższych elementów bezpośrednio zwiększa szansę, że ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity lub Bing Copilot wskaże Twoją markę jako źródło.
Suma wag wynosi 100 punktów. Pamiętaj: tradycyjny autorytet domeny (SEO) może być wysoki, ale stopień dostosowania do AI bardzo niski – to właśnie tutaj możesz zbudować realną przewagę nad konkurencją.
Odpowiedź na początku (BLUF)
15 pktSprawdzamy, czy bezpośrednia odpowiedź na temat strony znajduje się w pierwszych 50 słowach. Modele AI preferują konkrety na samym starcie – długie, "poetyckie" wstępy są przez nie pomijane.
Sekcja FAQ
12 pktWeryfikujemy, czy strona posiada sekcję pytań i odpowiedzi (FAQ). Sztuczna inteligencja bardzo chętnie cytuje pojedyncze pary Q&A, dopasowując je do szczegółowych pytań użytkowników.
Gęstość faktów
14 pktAnalizujemy, czy w tekście znajdują się konkretne liczby, daty, statystyki i dane źródłowe. Ogólnikowy tekst, pozbawiony twardych danych, nie buduje wiarygodności w oczach algorytmów.
Dane strukturalne (Schema)
14 pktSprawdzamy wdrożenie technicznych znaczników Schema.org. Odpowiednio wdrożone dane strukturalne drastycznie zwiększają szansę na zacytowanie w Podsumowaniach AI (AI Overviews).
Świeżość treści
10 pktWeryfikujemy datę ostatniej aktualizacji. Modele takie jak Perplexity czy Gemini silnie preferują i promują teksty zaktualizowane w ciągu ostatnich 12 miesięcy.
Modułowa struktura tekstu
10 pktSprawdzamy, czy treść zawiera listy, tabele i wyraźnie wydzielone sekcje. Dzięki temu sztucznej inteligencji łatwiej jest pobrać konkretny fragment i użyć go jako gotowej odpowiedzi.
Zestawienia i porównania
13 pktAnalizujemy obecność porównań z konkurencją lub alternatywami (np. "X vs Y"). Pytania porównawcze to obecnie jedne z najczęstszych zapytań kierowanych do asystentów AI.
Nagłówki w formie pytań
12 pktSprawdzamy, jaki procent nagłówków jest sformułowany jako pytania. Modele dopasowują je bezpośrednio do pomocniczych zapytań, które generują w tle podczas szukania informacji.
Jak to działa?
Nasz system pobiera publiczny kod HTML strony, oczyszcza go ze zbędnych skryptów technicznych i wyciąga główną treść. Algorytm matematycznie oblicza sześć mierzalnych czynników: wdrożenie Schema, datę aktualizacji, obecność FAQ, gęstość faktów, modułowość oraz strukturę nagłówków. Następnie, model sztucznej inteligencji (Gemini Flash Lite) ocenia elementy wymagające zrozumienia kontekstu: umiejscowienie odpowiedzi na początku tekstu oraz jakość użytych porównań.
Wagi poszczególnych czynników oparliśmy na twardych danych: recenzowanym badaniu naukowym z Uniwersytetu Princeton (GEO Paper, Aggarwal et al.) , patentach Google dotyczących rozbijania zapytań ( omówienie Mike'a Kinga ) oraz iPullRank AI Search Manual . Zapewniamy pełną prywatność – nie zapisujemy analizowanych danych.