Casebook (wyniki) — „z odpowiedzi do efektów”

Tu pokazujemy twarde dowody: zrzuty cytowań w Google AI Overviews/AI Mode, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT/Gemini, przykłady Answer Packów oraz krótkie porównania „przed/po”. Każdy case opisujemy w jednym, spójnym formacie, aby był łatwy do zweryfikowania i zacytowania przez silniki AI.

Jak czytać Casebook

Zrzuty cytowań: screen z odpowiedzi AI z podświetlonym wskazaniem źródła (Twoja domena).
Answer Pack: jak przebudowaliśmy stronę: Pytanie → Zwięzła odpowiedź (2–4 zdania) → Evidence/Źródła → FAQ + Schema.
„Przed/po”: co było (treść/UX/DOM), co zmieniliśmy, jaki wynik.
KPI: Citations/Share of Answer, AIO Presence, LLM Traffic, Agent-Completion Readiness.

Filtry

Branża: e-commerce, SaaS, B2B usługi, finanse, edukacja, travel…
Typ zapytań: informacyjne, porównawcze, transakcyjne, lokalne, how-to.
Kanał AI: AI Overviews/AI Mode, Copilot, Perplexity, ChatGPT/Gemini.

Wybierz filtry, żeby zobaczyć tylko istotne dla Ciebie przypadki.

Format każdego case’u

Problem → Odpowiedź → Evidence → Efekt (KPI)
Poniżej przykłady (zanonimizowane). Każdy realny case na stronie będzie miał zrzut ekranu i link do wdrożonego Answer Packa.

Case #1 — E-commerce (porównawcze, AIO + Perplexity)

Problem
Utrata klików na frazach porównawczych po wejściu AI Overviews; brak wzmianki marki w odpowiedziach AI.

Odpowiedź (co zrobiliśmy)

Przebudowa kategorii do formatu Q→A→Evidence→FAQ + Schema (Product/FAQPage).
Dodanie sekcji Źródła (parametry, testy, regulaminy), aktualizacja biosów autorów (Author).
Publikacja Answer Packów na long-tail (np. „X vs Y do [zastosowanie]”).

Evidence (dowody)

Zrzut: Perplexity cytuje naszą domenę w odpowiedzi porównawczej.
Zrzut: AI Overviews wskazuje fragment z sekcji „Summary/Key facts”.

Efekt (KPI)

Citations Rate (per frazy porównawcze): +38% w 6 tygodni.
AIO Presence: z 0 do 8 tematów w klastrze.
LLM Traffic: +19% wejść przypisanych do answer engines (obserwacja).

Case #2 — B2B SaaS (informacyjne, Copilot + ChatGPT)

Problem
Brak ekspozycji w odpowiedziach Copilota; treści eksperckie rozproszone, bez krótkich definicji.

Odpowiedź

Stworzyliśmy hub definicji (glossary) z krótkimi wprowadzeniami (2–4 zdania) i sekcjami Evidence.
Dodaliśmy llms.txt z 20 URL-ami „kanonicznymi” dla modeli.
Uporządkowaliśmy nagłówki i linkowanie wewnętrzne.

Evidence

Zrzut: Copilot przywołuje naszą definicję jako źródło.
Walidacja llms.txt i coverage w sitemapach.

Efekt (KPI)

Share of Answer (definicje): +27 p.p. w 30 dni.
Lead gen z ruchu AI: +11% zapytań demo (po wdrożeniu CTA na hubie).

Case #3 — Usługi lokalne (lokalne, AIO)

Problem
Zapytania lokalne zawężone przez AI Mode; brak wyróżnienia polityk i danych kontaktowych.

Odpowiedź

Dodaliśmy blok „Answer” na stronie usługi i sekcję „Evidence/Polityki” (cennik, SLA, RODO, adresy).
Schema: Organization/LocalBusiness, FAQPage.
Ułatwiliśmy agentom akcję: CTA „Umów termin”, prosty formularz (parsowalny DOM).

Evidence

Zrzut: AI Overviews w wynikach lokalnych linkuje sekcję z polityką i godzinami.

Efekt (KPI)

AIO Presence (lokalnie): z 1 do 6 fraz.
Agent-Completion Readiness: test ścieżki „Umów” — 3 kroki → 2 kroki.

Case #4 — Marketplace (transakcyjne, Perplexity)

Problem
Perplexity rekomendował konkurencję; nasze opisy były zbyt marketingowe, bez weryfikowalnych danych.

Odpowiedź

Zastąpiliśmy „marketing speak” spisem parametrów i źródłami (normy, certyfikaty, testy).
Dodaliśmy porównania tabelaryczne i odsyłacze do dokumentacji.

Evidence

Zrzut: odpowiedź Perplexity z cytatem do tabeli parametrów.

Efekt (KPI)

Citations Rate: +44% w 8 tygodni (klaster transakcyjny).
Wzrost CR na kartach o 0,9 p.p. (przypisanie: mixed, obserwacja).

Answer Pack — wzór (stosowany w case’ach)

Pytanie (H1/H2): Jak wybrać [produkt/usługę] do [zastosowanie]?
Odpowiedź (2–4 zdania): krótka, neutralna, użyteczna.
Evidence/Źródła: liczby, normy, linki do wiarygodnych materiałów.
FAQ: 3–5 pytań z odpowiedziami 1–3 zdaniowymi.
Schema: FAQPage/HowTo/Product/Author/Organization.
CTA (agent-friendly): „Kup/Zarezerwuj/Umów” — proste, jednoznaczne.

Jak weryfikujemy efekty

Citations/Share of Answer: cykliczne testy zapytań + zrzuty jako dowód.
AIO Presence: lista tematów, gdzie AI Overviews pokazuje naszą treść.
LLM Traffic: obserwacje wejść i zapytań z interfejsów AI (jako wskaźnik pomocniczy).
Agent-Readiness: testy „proof-of-flow” (ile kroków do akcji, czytelność CTA/polityk).

FAQ (Casebook)

Czy pokażecie nazwy zapytań i pełne adresy URL?
Tak, w case’ach z zgodą klienta. W pozostałych — anonimizujemy dane, zostawiamy zrzuty cytowań.

Jak długo trwa dojście do pierwszych cytowań?
Najczęściej 4–8 tygodni dla wąsko zdefiniowanych klastrów (po wdrożeniu Answer Packów i schema).

Czy mogę dodać własny case?
Tak — wypełnij formularz z tematami i dostaniesz wskazówki co do zrzutów/metryk.

CTA: Wejdź do świata AI

Chcesz sprawdzić, gdzie już pojawiasz się w odpowiedziach AI? Zamów mini-audyt AI-Visibility (bezpłatnie) — w 30 dni wdrożymy pierwsze Answer Packs.

Skontaktuj się z nami:

📧 kontakt@geoknows.pl | 🌍 GEOknows.pl
📄 Zamów audyt obecności w AI

Odwiedź: GEOknows.pl | SalesBot.pl | IntegratorAI.pl