Wprowadzenie: wzrost znaczenia brand mentions w AI Search
W 2025 roku wyszukiwanie generatywne – w dużej mierze napędzane przez narzędzia typu ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity – staje się powszechne. Statystyki mówią same za siebie: Google testuje AI Overviews na ponad 13% wyników wyszukiwania, a ChatGPT miał niemal 600 mln unikalnych użytkowników w maju 2025. Jednocześnie użytkownicy wolą bezpośrednie odpowiedzi generowane przez AI zamiast tradycyjnych list linków. W praktyce oznacza to, że jeśli odpowiedź AI nie wymienia naszej marki, użytkownicy mogą nigdy o niej nie usłyszeć – nawet jeśli nasza strona pojawi się wysoko w klasycznych wynikach. W efekcie „brand mention” – czyli wzmianka o marce w treści odpowiedzi AI – stała się kluczowym wskaźnikiem widoczności.
Czym jest „brand mention” w 2025 (klasyczne SEO vs AI Search)
Brand mention to każda wzmianka o nazwie marki w treści generowanej przez model językowy. W tradycyjnym SEO znaczenie marki szło głównie poprzez linki zwrotne, wyszukiwania brandowe czy elementy wiedzy (Knowledge Panel). W świecie AI Search kluczowe są natomiast wzmianki o marce w odpowiedziach modeli. Semrush definiuje „AI mentions” jako odniesienia do marek w wygenerowanych przez AI odpowiedziach, zarówno w tekście, jak i w linkowanych cytatach. Widoczność marki w odpowiedzi AI zależy od trzech czynników: jej obecności w danych treningowych modelu, dostępności informacji w uzupełniających źródłach (np. sieć) oraz kontekstu zapytania użytkownika. Innymi słowy, podczas gdy tradycyjne SEO optymalizowało strony pod kątem pozycji w rankingu według słów kluczowych i linków, AI Search premiuje to, czy i jak marka pojawia się w generowanych odpowiedziach (jako przykład, cytat lub fragment treści).
Jak LLM-y wykrywają i interpretują wzmianki o marce
Modele językowe (LLM) przetwarzają tekst inaczej niż wyszukiwarki: przekształcają go w wektorowe embeddings, które odzwierciedlają znaczenie semantyczne słów. Gdy użytkownik zadaje pytanie, LLM oblicza podobieństwo wektorowe do fragmentów tekstu z bazy danych (lub z Internetu w przypadku systemów RAG) i wybiera pasujące fragmenty. W praktyce LLM-om pomaga tzw. Retrieval-Augmented Generation (RAG) – systemy wyszukiwania fragmentów semantycznie podobnych do zapytania, które następnie są składane w odpowiedź. Dzięki temu model może „wyciągnąć” akapit z artykułu, który zawiera nazwę naszej marki w odpowiednim kontekście. Ważne są przy tym „klarowne definicje” i znaczniki marki w tekście – LLM rozpoznaje, czy dana nazwa jest istotna dla pytania. Semrush podkreśla, że widoczność marki w odpowiedzi zależy m.in. od tego, czy jest ona obecna w danych treningowych modelu oraz w uzupełniających źródłach (np. aktualnych wynikach wyszukiwania). Innymi słowy, aby LLM „wspomniał” naszą markę, musi wiedzieć o niej z wcześniejszych danych i mieć możliwość „podejrzenia” jej na bieżąco w internecie. Takie podejście różni się od klasycznego indeksowania Google – LLM-y nie sortują stron według PageRanku, lecz znajdują pojedyncze cytaty i podsumowania pasujące do zapytania.
Dlaczego wzmianki o marce są ważniejsze niż linki
Badania branżowe pokazują wyraźnie, że w kontekście AI Search wzmianki o marce często przeważają nad tradycyjnymi linkami. Ahrefs odkrył, że liczba wzmianek o marce w Internecie silniej koreluje z pojawianiem się marki w generowanych odpowiedziach niż metryki linków – współczynnik korelacji dla brand mentions wyniósł 0,664, podczas gdy dla linków tylko 0,218. Podobnie Andrew Holland z SearchEngineLand pisze, że modele NLP używają wzmianek do “zmniejszenia niepewności” i uzyskania wzajemnej informacji (mutual information) o temacie, dzięki czemu marka występująca w kontekście branżowym staje się naturalnym źródłem autorytetu. Takie podejście traktuje wzmianki jako sygnał wiarygodności – LLM ocenia „popularność” marki w otoczeniu danego tematu nawet bardziej niż liczbę linków zwrotnych. Dlatego eksperci twierdzą, że w generatywnej optymalizacji obecność marki powinna być często priorytetem przewyższającym budowę linków. Hallam Agency stwierdza wręcz, że „wzmianki w Internecie mają do trzech razy większe znaczenie niż linki” dla cytowań w LLM. LLM-y postrzegają bowiem bogactwo kontekstowych wzmianek (media, komentarze, publikacje) jako wskaźnik autentycznej reputacji marki.
Rodzaje brand mentions w różnych kanałach
- W klasycznym Google Search: Wpisywanie nazwy marki w wyszukiwarce pokazuje rankingi stron, panele wiedzy czy lokalne wizytówki. Wzmianki marki w artykułach lub opiniach wpływają tu na wrażenie E-E-A-T i zaufanie algorytmu. Google oficjalnie zapewnia jednak, że do udziału w AI Overviews czy AI Mode nie są potrzebne dodatkowe optymalizacje – liczy się przede wszystkim ogólna jakość i dostępność treści zgodnie z zasadami SEO. Zwykłe linki i wspomnienia wpływają więc pośrednio – poprzez autorytet domeny czy rozpoznawalność marki – ale bez specjalnej funkcji w wynikach AI.
- AI Overviews (Google): Generatywne podsumowania od Google korzystają z wielu źródeł. Badania BrightEdge pokazują, że Google AI Overviews uwzględniają marki w 36,8% zapytań, ze średnio 6,02 wymienionymi markami na zapytanie. Oznacza to, że przy pytaniach informacyjnych czy porównawczych często pojawiają się nazwy firm w tekście odpowiedzi. Jednak Google AIO preferuje treści edukacyjne, więc unika nadmiernego promowania produktów – większy nacisk kładzie na przytaczanie źródeł i mniejszych listę marek.
- ChatGPT, Gemini, Claude: Odpowiedzi chatbotów opartych na GPT różnią się w stylu. Semrush wykazał, że ChatGPT „bez wyszukiwania” wspomina marki w ok. 26% odpowiedzi, a Google Gemini w 31%. ChatGPT często wymienia duże i znane marki z danych treningowych (np. lista najlepszych produktów zazwyczaj zawiera Amazon czy Apple). Niemniej, w wielu zapytaniach ChatGPT nie podaje marek wcale – według BrightEdge w 43% przypadków nie pojawiła się żadna marka.
- Odpowiedzi Perplexity: Perplexity silnie opiera się na cytatach z internetu. Średnio w odpowiedzi e-commerce pojawia się 4,37 marki, a aż 85,7% odpowiedzi zawiera przynajmniej jedną wzmiankę. Co więcej, Perplexity generuje dużo cytowań (średnio 8,79 na odpowiedź) i ma najszerszą pulę źródeł. Oznacza to, że bycie wymienionym w Perplexity często idzie w parze z dużą liczbą kontekstowych cytatów – model „ściąga” marki z wielu stron jednocześnie.
- Dokumenty i PDF-y: LLM-y wnioskują także z publicznie dostępnych dokumentów, książek czy artykułów naukowych. Jeśli marka pojawia się w takich źródłach (np. w raporcie branżowym lub whitepaperze dostępnym online), może zostać „nauczona” modelowi. Jednak większość generatywnych systemów AI bazuje głównie na powszechnie indeksowanych stronach WWW; treści zamknięte za paywallem czy w PDF-ach nie są bezpośrednio cytowane przez ChatGPT (bez wtyczek). W praktyce oznacza to, że publiczne materiały (artykuły, prace konferencyjne) mogą dotrzeć do bazy wiedzy modelu, ale ukryte pliki – nie.
Co powoduje, że wzmianka jest „silna” dla modeli AI
Aby wzmianka o marce naprawdę wyróżniła się w odpowiedzi AI, ważne są trzy główne czynniki: kontekst, źródło i format.
– Kontekst semantyczny: Najmocniejsze wzmianki występują w treściach ściśle związanych tematycznie z zapytaniem. LLM-y korzystają z tego, że dane słowa występują razem. Jeśli np. marka pojawia się w akapicie opisującym problem, którego dotyczy pytanie, model uzna ją za istotną. Ahrefs zauważa, że LLM „budują zrozumienie autorytetu marki z kontekstu słów na stronie, z występowania słów kluczowych i ich współwystępowania”. Oznacza to, że im bardziej wiarygodny i obszerny kontekst wokół marki (np. nazwa w artykule przeglądowym), tym większa szansa na powołanie się na tę markę.
– Autorytet źródła: Wzmianka zamieszczona w wiarygodnym miejscu jest dla AI ważniejsza. Marki cytowane w renomowanych witrynach (serwisy branżowe, media, Wikipedia) zdobywają większe zaufanie LLM-ów niż te wspomniane na blogach o niskiej renomie. Analiza BrightEdge pokazuje, że ChatGPT i inne modele często sięgają po sprawdzone źródła, dlatego obecność marki w takich miejscach (np. cena produktu na stronie lidera rynku) zwiększa prawdopodobieństwo cytatu.
– Format i intensywność: Silniejsza jest wzmianka wyeksponowana – np. w tytułach, wypunktowaniach, nagłówkach czy linkach – niż ukryta w ciągłym tekście. Modele AI często cenią „jawny” przekaz. Dodatkowo liczy się częstotliwość: marka, która pojawia się wielokrotnie w różnych miejscach (np. w artykule, recenzjach, forum), daje silniejszy sygnał niż pojedyncza wzmianka. Semrush podkreśla, że nawet „nielinkowane” wzmianki (czysty tekst) wpływają na LLM znacząco – wręcz bardziej niż na SEO. Ważny jest także ton przekazu – modele wykrywają pozytywny lub negatywny wydźwięk, więc neutralne i rzeczowe wzmianki (np. w recenzjach technicznych) zazwyczaj mają lepszą siłę niż nawoływanie reklamowe. Ogólnie, najlepiej działają wzmianki zgodne z intencją użytkownika – wyczerpujące, precyzyjne i dodające wartościowych informacji na temat marki w kontekście pytania.
Jak marka może zwiększyć liczbę brand mentions (praktyczne taktyki)
- Twórz treści bogate w kontekst: Publikuj artykuły, blogi i poradniki, w których naturalnie padają wzmianki o Twojej marce w odpowiednich kontekstach. Mogą to być na przykład case studies, porównania produktów czy wywiady – wszystko to, co angażuje rozmowę wokół marki. Im większa wartość merytoryczna, tym chętniej inne strony będą się do Ciebie odwoływać.
- Digital PR i media branżowe: Aktywnie pozyskuj publikacje w mediach i portalach tematycznych. Jeśli serwis ekspercki zacytuje Twoją markę w artykule lub infografice, AI znacznie chętniej to zauważy. Kluczowe są wywiady, artykuły gościnne i raporty – a także odpowiedzi na pytania dziennikarzy (podobnie jak klasyczne budowanie świadomości). Strategia PR („targeted media outreach”) powinna być ukierunkowana na publikacje cenione przez LLM (np. duże serwisy techniczne, ale i niszowe blogi eksperckie).
- Udział w społecznościach i social media: Angażuj się w dyskusje na forach branżowych (Reddit, StackOverflow, Quora) oraz mediach społecznościowych. Wzmianki w komentarzach, grupach czy postach (szczególnie autorskich/eksperckich) dostarczają kontekstu, który AI wykorzystuje. Odpowiadanie na pytania związane z Twoją branżą, nawet prywatnymi kanałami, buduje naturalne odniesienia do marki.
- Influencerzy i partnerstwa: Współpracuj z influencerami i partnerami biznesowymi, żeby Twoja marka pojawiała się w ich treściach (np. recenzje, unboxingi, webinary). Marki rekomendowane przez autorytety łatwiej trafiają do modelu AI jako wartościowe wzmianki.
- Optymalizacja contentu: Zadbaj, by na Twojej stronie marka występowała w sposobie ułatwiającym cytowanie. Używaj jasnych nagłówków Q&A, wypunktowań, schema FAQ/HowTo – to pomaga AI szybko znaleźć i „podnieść” odpowiedni fragment. Pisz krótkie akapity i streszczenia na początku artykułu. Warto też tworzyć klastry tematyczne – rozbudowaną serię artykułów wokół głównych tematów branży, by AI uznało Twoją stronę za kompletne źródło wiedzy.
- Monitoruj działania konkurencji: Sprawdzaj, w jakich źródłach i przy jakich pytaniach inne marki są cytowane. Jeśli widzisz, że Twoi konkurenci często występują w odpowiedziach AI na konkretne zapytania, dostosuj treść (np. nowy artykuł, który wypełni tę lukę).
Jak mierzyć brand mentions w AI Search (manualnie i narzędziowo)
Śledzenie widoczności marki w AI wymaga nowych narzędzi i metod. Na rynku pojawiły się już rozwiązania do monitoringu AI SEO. Na przykład darmowy GEO Rank Tracker firmy Geoptie pokazuje, na których pozycjach pojawiasz się w odpowiedziach ChatGPT, Gemini, Claude czy Perplexity. Semrush oferuje AI Visibility Index, raportujący statystyki wzmianek w modelach LLM. Narzędzia takie jak Keyword.com, Peec.ai czy Advanced Web Ranking śledzą obecność Twojej marki w wynikach AI (np. Perplexity) i analizują cytowania. Przykładowo Keyword.com umożliwia ustalenie fraz do śledzenia, częstotliwość raportowania oraz raportuje AI visibility score i źródła cytowań.
Równolegle warto stosować ręczne testy: samodzielnie zadając pytania modelom (ChatGPT, Gemini, itd.) i sprawdzając, czy marka pojawia się w odpowiedzi. Można to robić przykładowo na zestawie kluczowych fraz (np. „najlepszy [produkt]” czy „porównanie [usługi]”). Wyniki warto zapisywać i raportować (np. w arkuszu), aby śledzić zmiany w czasie. Dobrą praktyką jest też porównywanie z konkurencją – jeśli inna firma pojawia się w AI częściej, to znak, że warto analizować jej strategię.
Przykłady sytuacji, w których wzmianki wpływają na widoczność
- Zakupy online i AI Chatboty: ChatGPT i inne modele często wymieniają duże marki przy wyszukiwaniu produktów. Według badania BrightEdge ChatGPT w 61,3% odpowiedzi e-commerce cytował Amazon, a brak marki w AI sprawiał, że mniejsze sklepy były „niewidoczne” dla użytkowników. Z kolei Google AI Overviews raczej stawia na edukacyjne wyjaśnienia, ale nadal w 36,8% zapytań uwzględnia marki. Przykładowo, podczas prezentacji listy najlepszych smartfonów, GPT wygenerował szeroką listę producentów; gdyby nie wymienił konkretnego modelu czy marki, użytkownik mógłby nie zwrócić na nią uwagi.
- Badania B2B: Raport Forrester wskazuje, że aż około 89% decydentów biznesowych korzysta z AI w procesie zakupowym. Jeśli przy wyszukaniu „narzędzia CRM” Google pokaże firmę X wysoko, ale ChatGPT nie wymieni jej w odpowiedzi, firma X traci dostęp do większości potencjalnych klientów rozpoczynających badania od AI. Przykładem może być marka Zapier, która ma rozbudowaną bibliotekę poradników (stąd była #1 cytowana w źródłach AI), ale w zestawieniach konkurentów pojawiała się dopiero daleko („#44” w rankingu brand mentions), przez co LLM-om „brakowało jej” w podsumowaniach zapytań.
- Tematy sezonowe: Okresy wyszukiwawcze związane z wydarzeniami (np. święta) generują więcej wzmiankowań. BrightEdge zauważył, że hasła świąteczne o 12% częściej zawierają marki niż ogólne. Podobnie frazy typu „okazje” czy „porównaj” zawsze wywołują wzmożoną listę marek w odpowiedziach. Firmy przygotowane na sezon (np. oferty produktowe) mogą dzięki temu zyskać wzrost widoczności w AI bez zmian w klasycznym SEO.
- Eksperckie źródła: Modele chętnie cytują branżowe publikacje. Jeśli marka pojawia się w fachowym raporcie lub uznanym portalu (np. w mediach technologicznych), to jej obecność jest automatycznie interpretowana jako sygnał autorytetu. Przykładowo, ChatGPT uznał za pomocne informacje z oryginalnych źródeł (tutoriale Zapiera) nawet jeśli nie wymienił marki z nazwy – w odpowiedziach widoczna była wiedza firmy, nie sama nazwa. To pokazuje, że inwestycja w wartościowe publikacje może przynieść wzrost AI-visiblity choćby poprzez budowanie kontekstowej rozpoznawalności marki.
Co zrobić w pierwszych 30 dniach – checklist
- Audyt brand mentions i SEO: Sprawdź, gdzie Twoja marka jest obecnie wymieniana. Przeanalizuj raporty Google (Search Console), opinie, social media i wyniki AI (ChatGPT, Perplexity) dla kluczowych zapytań.
- Uruchom monitoring AI: Załóż konto na narzędziu śledzącym AI SEO (np. Geoptie GEO Rank Tracker lub Semrush AI Visibility). Dodaj swoją domenę i listę fraz/tematów, aby automatycznie mierzyć wzmianki w AI.
- Przejrzyj i zoptymalizuj strony główne: Upewnij się, że na stronie firmowej (oraz kluczowych podstronach) marka jest wyraźnie wymieniona. Dodaj nagłówki i fragmenty opisujące, czym się zajmujesz (np. FAQ o marce, Q&A w treści), tak by AI mogło łatwiej „wyciąć” cytaty.
- SEO i techniczne podstawy: Sprawdź, czy roboty wyszukiwarek mogą indeksować Twoje treści (robots.txt, brak blokad). Zadbaj o szybkie ładowanie i responsywność – choć to klasyka SEO, Google przypomina, że dobre praktyki nadal się liczą.
- Utwórz pilotowy content AI-friendly: Napisz krótki, merytoryczny artykuł lub wpis blogowy odpowiadający na konkretne pytanie Twojej grupy docelowej. Wpleć w nim kilka naturalnych wzmianek o marce. Może to być przewodnik „Jak wybrać X” lub FAQ, w którym przetestujesz format „pytanie-odpowiedź”.
- Kontakt z mediami: Przygotuj listę branżowych portali i zapisz się do newsletterów dla dziennikarzy. Wyślij krótki komunikat prasowy lub zaprezentuj firmę w kontekście nadchodzącego wydarzenia.
- Angażuj się społecznościowo: Udostępnij nowy content w mediach społecznościowych i w grupach dyskusyjnych. Odpowiadaj na pytania w branżowych serwisach (np. Quora, LinkedIn Groups) z delikatnymi wzmiankami o Twojej ofercie.
- Benchmark konkurencji: Wprowadź do swojego narzędzia monitoringowego listę kilku konkurentów. Obserwuj, czy ich marki pojawiają się częściej w AI. To pomoże zidentyfikować brakujące tematy i miejsca, gdzie trzeba interweniować.
- Przegląd i raport: Na koniec 30 dni zbierz dane: ile nowych wzmianek pojawiło się w AI, jakie frazy zyskały na widoczności. Oceń, które działania przyniosły efekty. Skonfrontuj wyniki z klasycznymi metrykami SEO (ruch organiczny, pozycje) – to pozwoli lepiej zaplanować kolejne 30 dni.
Plan na 90 dni – działania strategiczne
- Rozbudowa contentu tematycznego: Buduj zestawy artykułów (klastry tematyczne) wokół kluczowych zagadnień. Każdy powinien zawierać głębokie omówienie z licznymi wzmiankami o Twojej marce (opinie, statystyki, wywiady). Zadbaj o spójność i linkowanie pomiędzy treściami.
- Kampanie PR i media tradycyjne: Współpracuj z mediami ponadlokalnymi (portale ogólnopolskie, podcasty branżowe). Publikuj gościnne artykuły w autorytatywnych serwisach. Udział w konferencjach branżowych również przekłada się na wzmianki (np. relacje na stronach organizatorów).
- Optymalizacja techniczna AI: Wdróż schematy oznaczania treści (FAQ, HowTo) tam, gdzie to możliwe. Dodaj markup jak Knowledge Graph jeśli branża to przewiduje. Upewnij się, że kluczowe informacje (np. opis usługi) nie są zbyt głęboko ukryte w kodzie JavaScript.
- Współpraca z influencerami: Zidentyfikuj 5–10 influencerów lub liderów opinii w swoim segmencie. Zaproponuj im test produktów lub partnerski projekt. Ich wzmianki (posty, filmy, podcasty) znacznie zwiększą zasięg marki w przestrzeni AI.
- Ewolucja strategii na podstawie danych: Co miesiąc analizuj nowe raporty z narzędzi AI SEO (wzmianki, cytowania). Dostosowuj listę fraz i tematów. Jeśli jakaś kampania przyniosła wzrosty (np. publikacja poprawiła statystyki AI visibility), rozszerz podobne działania.
- Satysfakcja użytkownika: Analizuj zachowanie użytkowników trafiających z AI (np. poprzez unikalne linki śledzące). Sprawdź, czy wzmianki przekładają się na cele biznesowe (konwersje, leady).
Najważniejsze wnioski (10 punktów)
- Wyszukiwanie oparte na AI przejmuje znaczną część ruchu – brak marki w odpowiedziach AI oznacza utratę widoczności nawet przy dobrym SEO.
- Brand mentions w AI to wzmianki o nazwie Twojej firmy w generowanych odpowiedziach ChatGPT, Gemini, Perplexity czy Google AI Overviews.
- LLM-y nie rankują stron jak Google – wyszukują najtrafniejsze fragmenty tekstu dzięki embedingom i RAG. Dzięki temu model może „podnieść” informację o Twojej marce, jeśli pojawia się ona w odpowiedzi na pytanie.
- Liczba wzmiankowań marki w odpowiedziach AI koreluje z jej widocznością: Ahrefs zauważył, że brand mentions mają współczynnik 0,664 z AI visibility, podczas gdy linki tylko 0,218. Innymi słowy, LLM-y ufają mowie o marce bardziej niż liczbom linków.
- Różne platformy AI działają inaczej: Google AI Overviews cytuje marki w ~37% zapytań (ok. 6 marek na zapytanie), ChatGPT – tylko w ~26% odpowiedzi, a Perplexity – w ~30–85% (z wieloma cytowaniami). Działa to na korzyść marek dobrze „osadzonych” w źródłach.
- Silna wzmianka to taka, która występuje w odpowiednim kontekście i wiarygodnym źródle. LLM lepiej wykorzystuje marki wspomniane w uznanych publikacjach lub w treściach odpowiadających na konkretne zapytanie użytkownika.
- Działania marketingowe zorientowane na budowanie rozmów o marce („mutual information”) działają lepiej niż jedynie zdobywanie linków. W praktyce oznacza to aktywność w PR, mediach społecznościowych, na forach oraz współpracę z influencerami, aby wzmiankować markę w naturalny sposób.
- W miarę jak rośnie udział AI w wyszukiwaniu (ChatGPT – setki milionów użytkowników), rośnie też znaczenie monitorowania brand mentions. Narzędzia SEO typu AI Visibility Index czy AI rank trackery (np. Geoptie, Semrush AI Toolkit) pozwalają sprawdzać, ile razy marka pojawia się w odpowiedziach i kto jej „zagarnia” przestrzeń.
- Poziom twojej AI visibility powinien być nowym celem marketingowym obok SEO. Optymalizując treści pod AI (np. poprzez FAQ, Q&A, jasne podsumowania) oraz zdobywając cytaty w branżowych źródłach, zwiększasz szansę, że modele wymienią Twoją markę jako odpowiedź na zapytania klientów.
- Długofalowo: w AI Search wygrywają marki o silnej narracji i szerokiej obecności treściowej. Firmy, które zrozumieją ten trend i szybko dostosują strategię, mogą uzyskać znaczną przewagę – zwłaszcza w niszach, gdzie „powierzchnia” AI jest jeszcze niezagospodarowana.
Źródła i bibliografia
AI Mentions: How to Get LLMs to Mention Your Brand
GEO Rank Tracker: How to monitor your brand’s AI search visibility
In GEO, brand mentions do what links alone can’t
An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied)
How does LLM retrieval work for AI search? (AEO Guide)
Brand mentions are now 3X more important than backlinks for AI Search – here’s why — Hallam
AI Features and Your Website | Google Search Central | Documentation | Google for Developers
Google AI, ChatGPT rarely agree on brand recommendations: Data
How AI Engines Choose Brands: Citation Patterns Revealed | BrightEdge
How to Track Brand Mentions in Perplexity AI – Boost Visibility in AI Search
What the AI Visibility Index tells us about LLMs & search