seoClarity podczas webinaru 23 lipca pokazało metodę, która ma odróżniać korelację od przyczynowości w AI Search. Mark Traphagen, Mihir Naik i Suraj Lalchandani przekonywali, że same visibility scores mówią tylko, czy marka się pojawiła, a dopiero page-level performance i split testing pokazują, czy zmiana faktycznie zadziałała. Zespół opisał testy prowadzone na ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini i powierzchniach AI Google, w tym budowę golden set promptów, grupy kontrolnej oraz okien bazowych i testowych. Najmocniejszy wynik przyniósł test FAQ: przy ok. 1 000 promptów dodanie sekcji FAQ podniosło cytowania, a po wycofaniu zmian spadły one z powrotem, co seoClarity uznało za dowód causation, nie correlation. Google ma już własne dane pierwszej strony w Search Console dla AI Overviews i AI Mode, ale — jak podkreślono — obejmują one tylko część potrzeb testowych, więc dla ChatGPT, Claude i Perplexity nadal potrzebne jest śledzenie zewnętrzne. Dla SEO i zespołów contentowych wniosek jest prosty: warto testować najpierw prompty, w których marka jest „prawie wygrywająca”, a dopiero potem trudniejsze przypadki, bo bez kontroli i odpowiedniego czasu pomiaru łatwo pomylić realny efekt z szumem modelu.
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