Rynek narzędzi SEO eksploduje nowymi rozwiązaniami obiecującymi śledzenie pozycji Twojej marki w ChatGPT, Claude czy Perplexity. Ceny sięgają setek dolarów miesięcznie, a sprzedawcy przekonują, że to przyszłość marketingu cyfrowego. Problem w tym, że większość z tych narzędzi opiera się na fundamentalnej wadzie, która czyni je praktycznie bezużytecznymi.
W tym artykule przeanalizuję dlaczego LLM rank trackery stanowią jedno z największych nieporozumień w branży SEO i dlaczego inwestowanie w nie może być stratą czasu i pieniędzy. Pokażę konkretne różnice między śledzeniem pozycji w Google a systemach AI, oraz wyjaśnię dlaczego brak kluczowych danych uniemożliwia podejmowanie sensownych decyzji marketingowych.
Dlaczego tradycyjne narzędzia do śledzenia rankingów rzeczywiście działają
Aby zrozumieć problem z narzędziami do śledzenia pozycji w AI, najpierw musimy przyjrzeć się temu, co sprawia, że klasyczne rank trackery dla Google są tak skuteczne. Fundament ich działania stanowi dostęp do precyzyjnych danych o ruchu wyszukiwania.
Google Keyword Planner, bezpłatne narzędzie dostępne dla każdego reklamodawcy, dostarcza kluczowych informacji:
- Dokładną liczbę wyszukiwań dla konkretnych słów kluczowych miesięcznie
- Trendy sezonowe i zmiany popularności w czasie
- Geograficzny rozkład wyszukiwań
- Powiązane frazy i ich względny ruch
Dzięki tym danym, gdy rank tracker pokazuje Ci, że rankujesz na pierwszej pozycji dla frazy „oprogramowanie CRM dla małych firm” z 2,400 wyszukiwaniami miesięcznie, masz konkretną informację biznesową. Wiesz, że warto zainwestować w optymalizację tej strony, poprawić jej conversion rate czy dodać dodatkowe call-to-action.
Ta przejrzystość danych umożliwia podejmowanie świadomych decyzji strategicznych. Możesz priorytetyzować optymalizację stron rankujących dla fraz o wysokim wolumenie, ignorować pozycje dla słów bez ruchu, oraz mierzyć rzeczywisty wpływ zmian pozycji na ruch organiczny.
Czarna dziura danych w systemach sztucznej inteligencji
Sytuacja z Large Language Models wygląda diametralnie inaczej. OpenAI, Anthropic, Google (w przypadku Gemini) ani żadna inna firma rozwijająca modele AI nie udostępnia danych o tym, jakie prompty użytkownicy faktycznie wprowadzają i jak często.
To fundamentalna różnica w filozofii biznesowej. Google zarabia na reklamach, więc ma interes w dzieleniu się danymi o wyszukiwaniach z reklamodawcami. Firmy AI monetyzują bezpośrednio dostęp do modeli przez subskrypcje lub API, nie mając motywacji do ujawniania wzorców użytkowania.
Brak dostępu do danych o wolumenie promptów oznacza, że gdy narzędzie do śledzenia pozycji w AI pokazuje Ci 15 wzmianek Twojej marki dla zapytania „najlepsze narzędzie do automatyzacji marketingu dla agencji w 2025”, nie masz pojęcia czy:
- Ten prompt pojawia się tysiące razy dziennie
- Testował go tylko jeden użytkownik
- Jest to jedna z milionów unikalnych wariacji, którą nikt nigdy więcej nie powtórzy
Bez kontekstu częstotliwości używania, każda metryka pozycjonowania staje się bezwartościowa z perspektywy biznesowej.
Dlaczego wolumen wyszukiwań decyduje o wartości pozycji
Wyobraź sobie, że prowadzisz agencję marketingową i rank tracker dla Google pokazuje Ci pierwszą pozycję dla frazy „agencja marketingowa Warszawa Kościelna 30”. Brzmi nieźle, dopóki nie sprawdzisz, że to zapytanie ma zero wyszukiwań miesięcznie. Czy będziesz optymalizować stronę pod tę frazę? Czy przeznaczyć budżet na jej promowanie?
Oczywiście nie, bo nie ma to ekonomicznego sensu. Ta sama logika powinna dotyczyć narzędzi do śledzenia pozycji w AI, ale obecnie nie może, bo nie mamy dostępu do danych o ruchu.
Problem pogłębia się gdy weźmiemy pod uwagę specyfikę promptów w AI. W przeciwieństwie do wyszukiwań Google, które często składają się z 2-4 słów, prompty w systemach AI bywają długie, szczegółowe i wysoce spersonalizowane. Użytkownik może zapytać: „Porównaj 5 najlepszych platform email marketingu dla e-commerce sklepu sprzedającego odzież vintage, biorąc pod uwagę integrację z Shopify, ceny poniżej 100zł miesięcznie i możliwość segmentacji klientów według historii zakupów”.
Prawdopodobieństwo, że dokładnie ten sam prompt wprowadzi ktoś inny, jest mikroskopijne. Ale narzędzia do śledzenia pozycji potraktują każdą taką unikalną wariację jako oddzielny „keyword” do monitorowania.
Próby obejścia problemu i dlaczego są niewystarczające
Niektórzy dostawcy narzędzi do śledzenia pozycji w AI próbują rozwiązać problem braku danych poprzez ekstrapolację słów kluczowych z promptów. Proces wygląda następująco:
Długi prompt jest analizowany przez algorytm, który próbuje wyodrębnić z niego krótsze frazy przypominające tradycyjne słowa kluczowe. Następnie te wyekstrahowane frazy są sprawdzane w Google Keyword Planner, aby uzyskać szacunkowy wolumen. Na tej podstawie tworzona jest „aproksymacja” popularności oryginalnego promptu.
To podejście ma jednak fundamentalne wady metodologiczne:
Po pierwsze, kontekst i intencja długiego promptu często drastycznie różnią się od krótkich słów kluczowych. Prompt „Pomóż mi napisać email do klienta, który jest niezadowolony z opóźnienia dostawy zamówienia złożonego przez naszą firmę” może zostać zredukowany do „email do klienta” lub „obsługa reklamacji”, ale intencja wyszukiwania jest całkowicie inna.
Po drugie, użytkownicy systemów AI często formułują zapytania w sposób konwersacyjny, używając długich zdań, kontekstu i niuansów językowych, których nie da się sprowadzić do prostych słów kluczowych bez utraty znaczenia.
Po trzecie, nawet jeśli ekstrapolacja jest względnie trafna, skok logiczny od wolumenu słów kluczowych do popularności promptu pozostaje nieuzasadniony. To jak próba przewidzenia popularności książki na podstawie częstotliwości używania jej tytułu w rozmowach.
Wpływ na strategie marketingowe i ROI
Brak możliwości oceny rzeczywistej wartości pozycji w AI ma daleko idące konsekwencje dla strategii marketingowych. Firmy mogą optymalizować treści pod prompty, które praktycznie nikt nie używa, tracąc czas i zasoby na działania o zerowym zwrocie inwestycji.
Rozważmy scenariusz agencji SEO, która na podstawie danych z narzędzia do śledzenia pozycji w AI odkrywa, że jest często wspominana w odpowiedziach na prompt „najlepsza agencja SEO dla firm technologicznych z siedzibą w Krakowie specjalizująca się w SaaS B2B”. Brzmi bardzo targetowo i wartościowo, prawda?
Bez danych o volume, agencja może:
- Przeznaczyć zespół content marketingu na tworzenie materiałów pod ten konkretny prompt
- Zmodyfikować ofertę usług, aby lepiej odpowiadać na opisane potrzeby
- Zainwestować w SEO dla terminów powiązanych z tym promptem
Jeśli jednak okaże się, że ten prompt był użyty tylko raz przez osobę testującą narzędzie, cały ten wysiłek pójdzie na marne. Gorzej, może to oznaczać opportunity cost – zasoby, które mogły zostać przeznaczone na działania faktycznie generujące ruch i konwersje.
Dodatkowo, bez możliwości zmierzenia rzeczywistego wpływu pozycji w AI na ruch na stronie czy generowanie leadów, niemożliwe staje się kalkulowanie ROI z inwestycji w te narzędzia lub strategie optymalizacji pod AI.
Przyszłość śledzenia pozycji w erze sztucznej inteligencji
Czy to oznacza, że śledzenie obecności marki w odpowiedziach systemów AI jest całkowicie bezwartościowe? Niekoniecznie, ale obecne narzędzia oferują iluzję użyteczności zamiast rzeczywistej wartości biznesowej.
Aby narzędzia do śledzenia pozycji w AI stały się rzeczywiście użyteczne, potrzebowalibyśmy dostępu do danych, których dostawcy modeli AI najprawdopodobniej nigdy nie udostępnią z przyczyn konkurencyjnych i prywatności. Alternatywnie, konieczny byłby rozwój całkowicie nowych metodologii pomiaru skuteczności, które nie opierają się na tradycyjnym podejściu „keyword + volume”.
W międzyczasie, firmy powinny traktować monitorowanie obecności w AI jako research tool do zrozumienia, jak ich marka jest postrzegana przez modele językowe, a nie jako narzędzie do podejmowania strategicznych decyzji marketingowych.
Bardziej wartościowe może okazać się skupienie na tworzeniu wysokiej jakości, autentycznej treści, która naturalnie znajdzie się w training data przyszłych modeli AI, niż na optymalizacji pod konkretne prompty o nieznanej popularności.
Prawdziwa wartość może również leżeć w monitorowaniu trendów długoterminowych – jak zmienia się sposób, w jaki AI systemy opisują Twoją firmę, produkty czy branżę w czasie, niezależnie od wolumenu konkretnych zapytań.
Pamiętaj, że w świecie pełnym marketingowych obietnic, zdrowy sceptycyzm i wymaganie dowodów skuteczności to najlepsza ochrona przed inwestowaniem w rozwiązania, które oferują więcej szumu niż rzeczywistej wartości. Zanim zainwestujesz w kolejne „rewolucyjne” narzędzie, zadaj fundamentalne pytanie: jakie konkretne, mierzalne problemy biznesowe to rozwiązuje i czy masz sposób na zweryfikowanie jego skuteczności?
