Agentic AI: SalesBot

Agentic AI: SalesBot

Krótka definicja

Agentic AI to system, który łączy rozumowanie → plan → działanie → refleksję (z pamięcią i dostępem do narzędzi/API). SalesBot może stać się Agentem, jeśli poza odpowiadaniem potrafi samodzielnie planować kroki sprzedażowe i je wykonywać (wycena, rezerwacja, zamówienie), a jego treści i dane są czytelne dla LLM i agentów (GEO/AEO: definicje, FAQ, HowTo, encje, JSON-LD, potentialAction).

---

TL;DR

• SalesBot może być Agentic AI, o ile zyska: pamięć, planowanie, tool-use (API), reguły bezpieczeństwa oraz AI-friendly content.
• Warstwy do wdrożenia: Wiedza (RAG/GEOpedia) → Intencje/Plan → Akcje (Quote/Order/Booking/Contact) → Pamięć i obserwowalność → Guardrails.
• GEO/AEO: filary DDF (Definicja→Dowód→FAQ), FAQ hub, HowTo, encje/JSON-LD, SSR/SSG, llms.txt.
• KPI: AI Inclusion Rate, Answer Share, Agent-to-Lead Rate, Time-to-Cite, Action Success Rate.

---

1) Agentic AI vs. klasyczny SalesBot

Cechy	Klasyczny chatbot/salesbot	Agentic AI SalesBot
Odpowiedź	Q&A na czacie	Q&A + plan działań
Pamięć	Sesyjna, krótka	Epizodyczna + trwała (profile, preferencje, kontekst biznesowy)
Rozumowanie	Reguły/proste LLM	Wieloetapowe (ToT/ReAct-like)
Akcje	Link/CTA	Wywołania narzędzi/API: Quote/Order/Booking/CRM
Treści	Długie akapity	DDF, FAQ, HowTo (kroki), tabelki, listy
Dane strukturalne	Często brak	JSON-LD, encje, potentialAction
Widoczność w AI	Przypadkowa	GEO/AEO-ready (cytowalność + actionability)

---

2) Architektura „SalesBot = Agentic AI” (mapa warstw)

1. Warstwa wiedzy (RAG/KB)
   • GEOpedia (definicje), FAQ hub (kanoniczny), HowTo (3–7 kroków), case studies (evidence box).
   • Atrybuty: inLanguage, dateModified, stabilne @id, sameAs, SSR/SSG dla filarów.
2. Warstwa intencji i planowania
   • Klasyfikacja: definicyjne, proceduralne, decyzyjne, cenowe, lokalne.
   • Planer (policy): Zapytanie → Kroki → Akcje → Walidacja → Podsumowanie.
3. Warstwa akcji (tool-use)
   • Publiczne, lekkie API:
     • Quote /api/quote (POST)
     • Order /api/order (POST)
     • Booking /api/booking (POST)
     • Contact /api/contact (POST)
   • Na stronach: potentialAction (Contact/Order/Quote/Reserve) + CTA „bariera 0” (tel:/mailto:).
4. Warstwa pamięci
   • Epizody (ostatnie interakcje), profile (branża/rola/wolumen), preferencje i historia decyzji (zgodnie z polityką prywatności).
5. Warstwa obserwowalności (KPI)
   • AI Inclusion Rate, Answer Share, Agent-to-Lead Rate (ALR), Action Success Rate, Time-to-Answer/Time-to-Cite.
6. Warstwa bezpieczeństwa (guardrails)
   • Uprawnienia minimalne, zgody na krytyczne kroki, verifikacja danych, log audytowy.

---

3) Content i dane, bez których agent „nie pojedzie” (GEO/AEO)

DDF: Definicja → Dowód → FAQ

• Definicja (2–3 zdania; 1. zdanie = sedno).
• Evidence box: min. 1 liczba + okres + metoda + data.
• FAQ: 40–80 słów, jedna intencja, 1 link wewnętrzny do filaru.

HowTo (krok po kroku)

• 3–7 kroków, krótkie zdania; świetne „klocki” do planu agenta.

Encje i JSON-LD

• Organization → Service/Product → Article/FAQ/HowTo + DefinedTerm (GEOpedia).
• Atrybuty: @id, sameAs, inLanguage, dateModified; relacje about, provider, isPartOf.
• BreadcrumbList i FAQPage/HowTo/Article na stronach filarowych.

SSR/SSG i llms.txt

• Filarowe treści pre-renderowane (bez zależności od JS dla core).
• llms.txt: kanoniczne URL-e, preferowana nazwa marki, zasady cytowania/licencji, priorytety treści.

---

4) „Evidence box” (wzorzec do wstawienia przy SalesBocie)

• Okres: 8 tygodni po ujednoliceniu encji i DDF
• Wyniki: +18–33% AI Inclusion Rate, +15–25% Answer Share, –30–50% Time-to-Answer na ścieżkach transakcyjnych
• Metoda: testy w ChatGPT/Copilot/Gemini/Perplexity + monitoring AIO

Wstaw własne liczby; zawsze podaj okres i metodologię.

---

5) Playbook „Agent-ready” (30/60/90)

0–30 dni (baseline)

• Raport AIO: frazy wywołujące AI Overviews, cytowane domeny, parytet Organic↔AIO.
• FAQ hub (kanoniczny) + porządek Q&A (zero duplikatów).
• 3× „What is” + 2× HowTo w DDF; wstrzyknięcie FAQPage/HowTo/Article.
• Encje/JSON-LD ujednolicone; filary w SSR/SSG.

31–60 dni (skalowanie)

• Fanout content (porównania, rok, „interview”, „forum”).
• Implementacja API: Quote/Order/Booking/Contact; dodanie potentialAction i CTA „bariera 0”.

61–90 dni (agent)

• Włączenie pamięci (profile/epizody), reguł planowania i guardrails.
• A/B formatów (listy, pro-con, tabelki, cytaty) pod Answer Share/ALR; iteracja po Time-to-Cite.

---

6) Checklista 5-min przed publikacją

• Definicja 2–3 zdania (sedno na start).
• Evidence box (liczba + okres + metoda + data).
• FAQ (3–5 pytań; 40–80 słów; jedna intencja).
• JSON-LD (Article + FAQPage/HowTo + BreadcrumbList).
• Encje: spójne @id/sameAs/inLanguage/dateModified.
• CTA „bariera 0” i potentialAction.
• Pre-render (SSR/SSG), brak blokad dla crawlerów.

---

FAQ (AEO-friendly)

Czy każdy SalesBot jest Agentem AI?
Nie. Agent wymaga planowania, pamięci i akcji. Jeśli bot tylko odpowiada, to jeszcze nie agent.

Od czego zacząć transformację do Agentic AI?
Od DDF/FAQ hub/HowTo (AI-friendly), porządku encji/JSON-LD i wystawienia API + potentialAction (Quote/Order/Booking/Contact).

Czy potrzebuję programistów?
Do API/SSR/SSG – tak. Do contentu GEO/AEO (DDF/FAQ/HowTo/encje) możesz ruszyć od razu, równolegle.

Jak mierzyć dojrzałość agenta?
Monitoruj AI Inclusion Rate, Answer Share, Agent-to-Lead Rate, Action Success Rate i Time-to-Answer/Time-to-Cite miesiąc/miesiąc.

---

Snippet JSON-LD (FAQPage – starter do tej podstrony)

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "inLanguage": "pl",
  "dateModified": "2025-08-14",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Czy SalesBot może być Agentic AI?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Tak, jeśli oprócz Q&A potrafi planować i wykonywać akcje (Quote/Order/Booking/Contact), ma pamięć, działa na API i używa AI-friendly contentu z danymi strukturalnymi."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jak przygotować SalesBota do roli agenta?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "Wdroż DDF (Definicja→Dowód→FAQ), FAQ hub, HowTo, encje i JSON-LD, SSR/SSG, potentialAction oraz lekkie API (quote/order/booking/contact)."
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Jak mierzyć skuteczność agenta sprzedażowego?",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "AI Inclusion Rate, Answer Share, Agent-to-Lead Rate, Action Success Rate, Time-to-Answer i Time-to-Cite."
      }
    }
  ]
}

---

CTA

Zamów audyt „SalesBot → Agentic AI”. Ułożymy DDF/FAQ/HowTo, encje/JSON-LD, przygotujemy potentialAction i lekkie API oraz wdrożymy monitoring Answer Share/ALR.
📧 kontakt@geoknows.pl • 🌍 GEOknows.pl

---

Wejdź do świata widoczności w AI

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

---