W artykule z 6 sierpnia 2026 Search Engine Journal pokazuje, że tzw. AI authority nie powstaje w kampaniach, tylko w długim czasie i głównie z opisów tworzonych przez inne osoby. Autor rozróżnia „training data” od „parametric standing” i podkreśla, że to drugie jest skutkiem tego, co model zachował w wagach po kompresji. Przywołuje badania Kandpal i in. z ICML, które łączą dokładność modelu z liczbą dokumentów o danym fakcie widzianych w pretreningu, oraz Allen-Zhu i Li, którzy pokazali, że wiedza staje się wiarygodnie wydobywalna dopiero przy zróżnicowanym sformułowaniu. Wskazuje też, że modele lepiej radzą sobie z popularnymi encjami niż z długim ogonem, a samo dokładanie własnych treści nie zastępuje różnorodnych, niezależnych wzmianek. Dla marek oznacza to, że PR, recenzje, wzmianki w mediach, community i obecność w zewnętrznych źródłach mają większe znaczenie niż sama produkcja contentu. Autor zaznacza również, że wiele opisów modeli powstało jeszcze przed tym, zanim branża zaczęła optymalizować pod AI, więc efekty działań z dziś pojawią się dopiero w kolejnych generacjach modeli.
Źródło: Search Engine Journal — oryginalny artykuł ↗
Chcesz wiedzieć, jak ta zmiana wpłynie na Twoją stronę?
Nasz zespół analizuje każdą aktualizację Google w 48h i przekłada ją na konkretne działania dla klientów.
Bezpłatna analiza wpływu