PromptEye we współpracy z TrustMate opublikowała raport „Widoczność Polskiej Turystyki w AI”, oparty na analizie blisko 30 000 odpowiedzi od siedmiu modeli językowych: ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity, DeepSeek oraz Google AI Overview. Badanie objęło 26 800 podmiotów rynkowych w 41 kategoriach, a jednostkowe pomiary widoczności marek przekroczyły 180 000. Wyniki pokazują, jak modele LLM zmieniają sposób, w jaki konsumenci odkrywają marki w e-commerce i usługach.

Podsumowanie

• 30 000 zapytań konsumenckich przeanalizowanych w 7 modelach LLM (ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity, DeepSeek, Google AI Overview).
• 87 proc. podkategorii ma co najmniej 5 różnych liderów w zależności od modelu AI – brak jednego dominującego algorytmu.
• 26 800 podmiotów rynkowych i 180 000 pomiarów widoczności w 41 kategoriach.
• Kluczowy mechanizm: modele LLM wnioskują na podstawie śladu cyfrowego marki, nie przeszukują internetu w czasie rzeczywistym.

Wnioskowanie vs. wyszukiwanie – nowa mechanika widoczności

Raport definiuje fundamentalną różnicę między tradycyjnym wyszukiwaniem a modelami LLM. Google szuka śladów w postaci linków, podczas gdy modele językowe wyciągają wnioski na podstawie „śladu cyfrowego” – sumy wszystkiego, co napisano o marce przez ostatnią dekadę, w tym działań marketingowych i PR.

„Firma, o której nikt nie pisał, nie istnieje w AI – nawet jeśli jest liderem rynkowym w świecie fizycznym. To największa pułapka dzisiejszego marketingu: myślenie o AI przez analogię do Google” – powiedział Marcin Wiśniewski, Co-Founder w PromptEye.

Opinie klientów jako paliwo dla algorytmów AI

Modele językowe nie pokazują już listy wyników – przygotowują rekomendacje. Aby model AI mógł polecić konkretny produkt lub sklep, przeprowadza automatyczny audyt wiarygodności. Paliwem tego procesu są wiarygodne opinie klientów.

AI szuka wzorców i konsensusu w treściach generowanych przez ludzi. Dziesięć opinii to dla modelu przypadek. Setki i tysiące opisowych recenzji tworzą „fakt rynkowy”. Kluczowa jest kontekstowa powtarzalność – jeśli klienci w opiniach regularnie piszą o konkretnych cechach produktu lub usługi, AI zacznie kojarzyć markę z tymi zapytaniami.

„Modele LLM nie analizują marek tak jak ludzie – one szukają matematycznego konsensusu w tysiącach rozproszonych sygnałów. Pojedyncza recenzja nic nie zmienia, ale tysiące zweryfikowanych głosów tworzą niepodważalny trend rynkowy” – powiedział Jerzy Krawczyk, prezes zarządu TrustMate.io.

W erze autonomicznego AI opinie przestały być elementem wizerunkowym na stronie, a stały się ustrukturyzowanymi danymi, które zasilają algorytmy rekomendacyjne.

Monopol percepcyjny vs. pułapka fragmentacji

Dane z raportu pokazują, jak spójność tożsamości marki wpływa na jej widoczność w AI. Itaka zdominowała rekomendacje większości modeli, ponieważ od lat konsekwentnie budowała cyfrowy ślad pod jedną, niezmienną marką. AI traktuje ją jako synonim polskiej turystyki.

Przeciwieństwem są giganci tacy jak Anex czy Join UP!, którzy występują w sieci w aż 9 różnych wariantach nazewnictwa – stare brandy, nazwy spółek, skróty. Dla algorytmu LLM to nie jeden potentat, ale 9 małych, rozproszonych podmiotów. Każda fuzja i brak natychmiastowej konsolidacji nazwy w sieci generuje mierzalną stratę w postaci odcięcia od rekomendacji AI.

Raport wskazuje, że ten mechanizm dotyczy nie tylko turystyki, ale także e-commerce. W obu sektorach spójność tożsamości marki pozostaje fundamentem widoczności w rekomendacjach modeli językowych.

Trzy kroki dla biznesu

Raport wskazuje trzy działania, które firmy powinny podjąć w odpowiedzi na zmianę paradygmatu:

Audyt śladu cyfrowego. Sprawdzenie, co modele AI „mówią” o firmie, gdy nikt nie patrzy.

Agregacja opinii jako priorytet technologiczny. Traktowanie zweryfikowanych recenzji nie jako elementu PR, ale jako ustrukturyzowanych danych dla modeli LLM. Tysiące unikalnych, opisowych recenzji z kontekstem („szybka wysyłka”, „dobre opakowanie”) to dla modelu matematyczny fakt rynkowy.

Konsolidacja tożsamości. Aktywne wygaszanie wariantów nazw i budowanie jednego, spójnego sygnału, którego algorytmy AI nie zignorują.

Pełna wersja raportu zawiera szczegółowe rankingi dla 41 kategorii, w tym analizy widoczności w poszczególnych modelach LLM.