Država
Hrvatska · Hrvatski · EUR
EUR
Valuta

Samo prikaz. Naplata je uvijek u EUR.

NAŠA METODA, JAVNO

Objavljujemo kako naš rezultat radi — uključujući ono gdje je slab.

U srpnju 2026. neovisni je konzultant postavio 31 pitanje o metodologiji svakoj tvrtki koja prodaje ocjenu AI vidljivosti. Odgovorile su dvije. Ovdje su naši odgovori, svih 31, uključujući one gdje je pošten odgovor da ne znamo.

Tko vam prodaje broj, trebao bi znati reći što taj broj mjeri, što ne mjeri, koliko se sam od sebe pomiče i koji bi ga rezultat naveo da ga povuče. Većina to ne zna. Upravo zbog toga ova stranica postoji.

19 ODGOVORENO6 DJELOMIČNO6 NE ZNAMO
Što naš rezultat mjeri
  • Pojavljuje li se imenovana tvrtka u odgovoru na zaključan skup pitanja — po AI sustavu, na određeni datum.
  • Je li to pojavljivanje preporuka, spomen ili netočan opis.
  • Koje je izvore sustav prikazao kad je odgovarao.
  • Koliko je puta sonda pala — prikazano, a ne skriveno u nazivniku.
Što ne mjeri
  • Ne procjenjuje što vidi svaki kupac na vašem tržištu. Opisuje skup koji smo mi postavili.
  • Ne uzima u obzir personalizaciju, povijest prijavljenog korisnika ni razgovor u više koraka. Svaka je sonda odjavljena i u jednom potezu.
  • Ne nosi interval pouzdanosti, jer vlastitu raspršenost između izvođenja još nismo izmjerili.
  • Ne predviđa prihod. Nijedno naše istraživanje ne pokazuje da ga predviđa.
Što bi nas natjeralo da ga povučemo
  • Raspršenost između izvođenja tolika da se uobičajeni pomaci ne mogu razlikovati od šuma.
  • Stopa podudarnosti dvaju mjerenja koju od dobavljača ne bismo prihvatili.
  • Usporedba s drugim ponuđačima koju ne možemo objasniti u svoju korist.
  • Istraživanje ishoda koje ne nalazi vezu ni s čim do čega je klijentu stalo.

Ovaj je članak napisan na engleskom i preveden za ovo izdanje. Ako neki dio zvuči čudno, mjerodavan je engleski izvornik — i rado bismo to čuli.

31 PITANJE

Pitanja su Davida McSweeneyja, objavljena 28. srpnja 2026., i ovdje su prenesena u skraćenom obliku. Odgovori su naši. Na dan 29. srpnja 2026. javno su mu odgovorila dva ponuđača — Ternith i Spyglasses — a ni za jednu platformu s kojom se natječemo nismo pronašli objavljene odgovore.

POSLJEDNJI PREGLED · 23 AUGUST 2026

01Što se točno mjeri?ODGOVORENO

Pojavljuje li se imenovana tvrtka u odgovoru na određeno pitanje, postavljeno određenom AI sustavu, u određenom trenutku — i ako se pojavljuje, je li preporučena, tek spomenuta ili netočno opisana. Sve to ne spajamo u jednu ponderiranu ocjenu po skrivenoj formuli. Gdje prikazujemo složenu vrijednost, njezini sastavni dijelovi stoje uz nju.

02Koju populaciju rezultat tvrdi da predstavlja?ODGOVORENO

Skup upita koji smo postavili za tu tvrtku i ništa šire. To je opis testnog skupa, a ne procjena onoga s čime se susreće svaki kupac na tržištu. Ne prikazujemo ga kao opću AI vidljivost, jer to nije.

03Kako je pokazano da praćeni upiti predstavljaju tu populaciju?DJELOMIČNO

Nije pokazano i to i kažemo. Formulacije dolaze iz djelatnosti i specijalnosti same tvrtke, napisane kao pitanja koja bi kupac uvjerljivo postavio, i pregledava ih čovjek. Ono što NEMAMO jesu vlastiti podaci o tome što stvarni korisnici o toj djelatnosti doista upisuju u ChatGPT — nema ih nitko izvan pružatelja modela. Profound je tome najbliži: oni licenciraju stvarne razgovore iz potrošačkih panela, a to je bolja sirovina od naše. No ovo pitanje traži kako je POKAZANO da skup upita predstavlja populaciju, a ni za to nismo našli objavljen odgovor: paneli se ne imenuju, skaliranje na populaciju opisano je samo kao statističko modeliranje, a nijedna brojka koju smo našli ne nosi granicu pogreške. U ovom pitanju oni imaju bolje podatke, a obojici nedostaje isti dokaz.

04Koliko međusobno neovisnih korisničkih namjera sadrži skup?DJELOMIČNO

Manje nego što je sirovi broj upita, a trenutačno ne iskazujemo efektivnu veličinu uzorka koja uzima u obzir da su preformulacije jedne namjere međusobno povezane. To je stvarna rupa. Dok se ne zatvori, broj upita čitajte kao broj testova, a ne kao količinu neovisnih dokaza.

05Kako se određuju težine pojedinih upita?ODGOVORENO

Ne ponderiraju se. Svaka formulacija broji se jednom. To je gruba odluka i ima svoju cijenu — rijetka formulacija vrijedi jednako kao komercijalno ključna — ali alternativa bi bio model ponderiranja koji ne bismo mogli potkrijepiti, a to bi proizvoljnost samo premjestilo na manje vidljivo mjesto.

06Kako sprječavate da već odabir upita odredi rezultat?ODGOVORENO

Formulacije se pri prvom izvođenju bilježe uz web stranicu i pri svakom ponavljanju ZAKLJUČAVAJU, pa se drugi rezultat mjeri na istim pitanjima kao prvi. Klijent između dva izvođenja ne može potiho dodati povoljne formulacije ni izbaciti neugodne. Ako se skup formulacija namjerno promijeni, izvođenje započinje novi niz umjesto da nastavi staru liniju, i izvještaj to piše.

07Poboljšava li veći opseg valjanost ili samo preciznost?ODGOVORENO

Samo preciznost. Više varijacija nereprezentativnog skupa daje stabilniju procjenu nereprezentativnog skupa. Broj upita ne prodajemo kao zamjenu za temeljitost.

08Pod kojim je uvjetima jedno izvođenje po upitu dovoljno?NE ZNAMO

Ne znamo. Svaku formulaciju trenutačno izvodimo jednom po analizi i nismo izmjerili raspršenost između izvođenja koja bi nam rekla je li jednom dovoljno. To je najveća rupa u našoj vlastitoj metodi i prva je na popisu za zatvaranje.

09Kolika nesigurnost prati rezultat pojedinog klijenta?NE ZNAMO

Ne računa se nikakva, jer je osmo pitanje neodgovoreno — bez izmjerene raspršenosti između izvođenja nema poštenog intervala koji bi se mogao objaviti. Dok ga nema, nijedan pomak našeg rezultata sam po sebi ne treba čitati kao značajan.

10Koja je nesigurnost isključena iz statističkog modela?ODGOVORENO

Sva. Statističkog modela nema. Radije prikazujemo sirov broj s navedenim granicama nego interval pouzdanosti koji potiho isključuje odabir upita, sastav skupa i pomicanje modela — uzak interval oko pristranog skupa samo je samouvjerenije netočan odgovor.

11Jesu li opažanja po upitima i platformama statistički neovisna?DJELOMIČNO

Nisu, i ne tretiramo ih kao da jesu. Formulacije zajedničkog podrijetla, i svaka formulacija izvedena na istom modelu istoga dana, pomiču se zajedno čim se model promijeni. Ne zbrajamo ih u količinu neovisnih dokaza.

12Zašto je dnevni ritam metodološki primjeren?ODGOVORENO

Nije, pa ne mjerimo dnevno. Analiza je snimka trenutka, a u ugovoru o vođenju izvještava se mjesečno. Dnevna bi linija uglavnom crtala kolebanje odgovora, a graf koji se svaki dan pomiče komercijalno je koristan i metodološki prazan.

13Kako je metodologija potvrđena?NE ZNAMO

Nije potvrđena u odnosu na vanjsko mjerilo. Nemamo istraživanje koje uspoređuje naš rezultat s dolaznim prometom, konverzijama ili prisjećanjem u anketama. Mlada smo tvrtka bez takvog skupa podataka i radije to kažemo nego da citiramo tuđu potvrdu nekog drugog sustava.

14Koristi li potvrda doista vanjske podatke?NE ZNAMO

Potvrde nema, dakle ne. Kad je bude, koristit će podatke koje nismo ni stvorili, ni odabrali, ni ponderirali, ni ocijenili — i objavit ćemo i negativan rezultat ako takav bude.

15Koje pretpostavke traži svaka procjena?ODGOVORENO

Jedina pretpostavka koju radimo jest da je odjavljen jednokratni upit branjiva standardizirana sonda — usporediva između izvođenja i između tvrtki, i NIJE isto što vidi prijavljen korisnik s poviješću. Vidjeti pitanje 16.

16Kako uzimate u obzir personalizaciju i povijest razgovora?ODGOVORENO

Nikako, i ne bismo ni mogli. Svaka je sonda odjavljena i u jednom potezu. To znači da je naše očitanje kontrolirano mjerenje, a ne simulacija stvarne sesije, i da je personalizacija isključen izvor pogreške, a ne modelirani. To ograničenje vrijedi za svakog ponuđača na ovom tržištu, uključujući one koji ga ne spominju.

17Što sintetički tekst persone zapravo potvrđuje?ODGOVORENO

Ništa na što bismo se oslonili, pa sintetičke persone ne koristimo. Tko u upit utipka „ja sam financijski direktor u Londonu”, time ne reproducira ni povijest računa ni lokaciju ni pamćenje; proizveo je drukčije formuliran upit. Prodavati to kao segment persone značilo bi izmisliti varijablu.

18Koliko su rezultati ponovljivi?DJELOMIČNO

Ulazi jesu: skup formulacija je zaključan i zabilježen, pa klijent može točno ono što smo mi izveli ponoviti na istim modelima, izvan naše platforme. Ono što nismo objavili jest izmjerena stopa podudarnosti između dva mjerenja — vidjeti pitanje 8.

19Koliko se ponuđači međusobno slažu?NE ZNAMO

Nismo isti skup propustili kroz platformu konkurenta i usporedili. Bio bi to doista koristan pokus i objavili bismo ga kako god ispao.

20Kako se postupa s razlikama među modelima?ODGOVORENO

Po modelu, jedan uz drugi. ChatGPT, Gemini, Perplexity i Google AI preglede ne prosječujemo u jedan broj, jer za težine koje bi to tražilo nemamo branjivu osnovu. Tvrtka koja je u jednom sustavu nevidljiva, a u drugom jaka ima vrlo određen problem, a prosjek skriva upravo ono na čemu se isplati raditi.

21Što se broji kao značajan spomen ili preporuka?DJELOMIČNO

Preporuka na prvom mjestu i usputan spomen bilježe se različito i prikazuju odvojeno. Negativan spomen ne broji se kao vidljivost. Alternativni nazivi, trgovački nazivi i matična društva razrješavaju se ručno pri postavljanju i klijent ih može ispraviti. Ono što još ne radimo jest ponovni izračun povijesti kad se pravilo razrješavanja promijeni — umjesto toga izvještaj dobiva napomenu.

22Koja je jedinica brojanja?ODGOVORENO

Jedan odgovor, jedno opažanje. Tvrtka spomenuta pet puta u jednom odgovoru broji se jednom. Nazivnik za udio glasa obuhvaća svaki brend imenovan u odgovoru, a ne samo konkurente koje je klijent odabrao — inače klijent sam sebi određuje nazivnik.

23Kako se tumače citati?ODGOVORENO

Citat je izvor koji je sustav sam prikazao — poveznica na izvor ili stavka u popisu izvora — pripisan domeni. Citate ne izvodimo zaključivanjem, URL u tekstu ne brojimo kao citat i ne prenosimo doslovno tekst iz AI pregleda kao dokaz, zbog ograničenja dobavljača oko kojega smo radije gradili nego se s njim prepirali.

24Kako se postupa s neuspjelim i nedostajućim opažanjima?ODGOVORENO

Odbijanje, istek vremena ili neispravan odgovor bilježe se kao NEUSPJEH, a ne kao odsutnost brenda, i izuzimaju se iz nazivnika. Broj neuspjeha stoji u izvještaju. Brojati istek vremena kao „niste bili preporučeni” značilo bi od smetnje proizvesti pad.

25Mogu li klijenti pregledati i ponoviti sirovo mjerenje?DJELOMIČNO

Klijenti dobivaju točan skup formulacija, model i datum izvođenja, što je dovoljno da ga sami ponove. Cjeloviti neuređeni ispisi i vremenske oznake dostupni su na zahtjev, ali se još ne izvoze automatski. To bi trebao biti gumb, a ne zahtjev, i bit će.

26Kako se povijesno postupa s promjenama metode i modela?ODGOVORENO

Promjena skupa formulacija ili načina ocjenjivanja započinje novi niz umjesto da nastavi staru liniju. Povijest ne prepisujemo potiho i očitanja uzeta s dva različita instrumenta ne prikazujemo kao jedan neprekinut trend.

27Kakve su uzročne tvrdnje dopuštene?ODGOVORENO

Nikakve. Ne tvrdimo da je promjena sadržaja izazvala pomak. Nemamo kontrolnu skupinu ni protučinjenični scenarij, pa nam ostaje samo vremenski slijed, a vremenski slijed nije uzročnost. Izvještavamo što smo napravili i kakvo je očitanje bilo poslije toga, i tako to i nazivamo.

28Koje zaštite postoje prije nego što automatizirani agenti djeluju?ODGOVORENO

Ne vodimo autonomne agente koji na temelju rezultata uređuju sadržaj ili stvaraju stranice. Svaku promjenu piše čovjek ili je čovjek pregleda prije objave. Ako ikad automatiziramo radnju na temelju mjerenja, prag ponavljanja, najmanja veličina učinka i obveza ljudske provjere idu u rad u isto vrijeme i vidljivi su klijentu — a ne dodaju se naknadno.

29Koji vanjski ishod rezultat predviđa?NE ZNAMO

Ne znamo i nećemo tvrditi drukčije. Nismo pokazali da veće očitanje predviđa dolazni promet, popunjenost prodajnog lijevka ili prihod uz kontrolu veličine brenda. Poboljšanje rezultata trenutačno pouzdano predviđa jedno: kasnije poboljšanje rezultata.

30Zašto bi se mjera trebala tretirati kao mjerilo?ODGOVORENO

Ne bi, i ne opisujemo je tako. To je orijentacijski alat za praćenje jednog postavljenog skupa. To ograničenje otisnuto je jednako veliko kao i sam broj — i u izvještaju i na ovoj stranici.

31Što bi opovrgnulo metodologiju?ODGOVORENO

Bilo što od ovoga, i rekli bismo to javno: izmjerena raspršenost između izvođenja tolika da se uobičajeni pomaci ne razlikuju od šuma; stopa podudarnosti dvaju mjerenja niža od one koju bismo prihvatili od dobavljača; usporedba s drugim ponuđačima koja pokazuje da naša očitanja bitno odstupaju od dvaju drugih, a ne možemo pokazati da su naša bliža onome što korisnik vidi; ili prvo istraživanje ishoda koje ne nalazi vezu ni s čim do čega je klijentu stalo. Ako nas ništa od toga ne bi predomislilo, metoda nije ni provjeravana.

Prestane li išta od ovoga biti točno, mijenja se istoga dana — zastarjela stranica o metodi gora je od nikakve, jer je objavljena tvrdnja o našem vlastitom postupanju. Ako mislite da je neki odgovor pogrešan ili izbjegavajući, javite nam — pa ćemo popraviti ili odgovor ili metodu.

SPREMNI?

Budite pronađeni. Brzo.

Besplatna analiza obično stigne za nekoliko minuta i pokaže vam točno koliko vas nevidljivost stoji.

Pokrenite besplatnu AI analizu vidljivosti →
Kratice koje se koriste na ovoj stranici

Nazivi propisa, nadzornih tijela i standarda navode se na njihovu vlastitom jeziku, jer se tako i zovu — prevedeni citat bio bi onaj koji ne biste mogli provjeriti.

ABN
Australian Business Number · Australia
ACL
Australian Consumer Law · Australia
AEO
answer engine optimisation
AI
artificial intelligence
AIO
AI optimisation
ANPD
Autoridade Nacional de Proteção de Dados · Brazil
API
application programming interface
ASA
Advertising Standards Authority · United Kingdom
CASL
Canada's Anti-Spam Legislation · Canada
CCPA
California Consumer Privacy Act · United States
CMS
content management system
CPRA
California Privacy Rights Act · United States
CRO
conversion rate optimisation
CSS
Cascading Style Sheets
DMCC
Digital Markets, Competition and Consumers Act 2024 · United Kingdom
DPA
data processing agreement
DTC
direct-to-consumer
EEA
European Economic Area
EFTA
European Free Trade Association
ESIGN
Electronic Signatures in Global and National Commerce Act · United States
FTC
Federal Trade Commission · United States
GDPR
General Data Protection Regulation · European Union
GEO
generative engine optimisation
GST
goods and services tax
ICO
Information Commissioner's Office · United Kingdom
IDTA
International Data Transfer Agreement · United Kingdom
IP
intellectual property
KPI
key performance indicator
LGPD
Lei Geral de Proteção de Dados · Brazil
LLC
limited liability company
LLM
large language model
MCP
Model Context Protocol
MFA
multi-factor authentication
OAIC
Office of the Australian Information Commissioner · Australia
OPC
Office of the Privacy Commissioner of Canada · Canada
PECR
Privacy and Electronic Communications Regulations · United Kingdom
PII
personally identifiable information
PIPEDA
Personal Information Protection and Electronic Documents Act · Canada
QA
quality assurance
SCC
standard contractual clauses · European Union
SEO
search engine optimisation
SMS
short message service
TCPA
Telephone Consumer Protection Act · United States
UEMA
Unsolicited Electronic Messages Act · New Zealand
UETA
Uniform Electronic Transactions Act · United States
UGC
user-generated content
UWG
Bundesgesetz gegen den unlauteren Wettbewerb · Switzerland
VAT
value added tax
WCAG
Web Content Accessibility Guidelines