AiVisible
Sprawdź
Rafał Fuchs - założyciel AiVisible

Profil autora

Rafał Fuchs

Założyciel AiVisible - agencji specjalizującej się w AI Visibility. Jako Senior Backend Engineer z wieloletnim doświadczeniem w budowie złożonych architektur systemowych i wydajnych API (Python/Django), przekładam inżynieryjne podejście na budowanie Brand Gravity i widoczności marek w modelach AI.

Łączę twarde zaplecze techniczne z myśleniem strategicznym, pracując na styku Data Injection, Citation Engineering i Sentiment Control - trzech filarów metodologii AI-Visible.

Traktuję modele AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews) jako systemy, które poddają się procesowi reverse-engineeringu. Projektuję strategie nakierowane na mierzalny wzrost Share of Model i Brand Gravity.

Obszary specjalizacji

  • Audyty Share of Model i Brand Gravity w wiodących modelach AI (ChatGPT, Perplexity, Gemini, AI Overviews).
  • Data Injection: strukturyzacja danych i encji marki pod Knowledge Graphs modeli AI.
  • Citation Engineering: budowanie cytowalności i autorytetu w źródłach wykorzystywanych przez LLM.
  • Sentiment Control: identyfikacja i eliminacja halucynacji AI na temat marki.
  • Projektowanie page-level schema i map encji (Organization / Person / Service / FAQ / Article).

Dlaczego inżynieryjne podejście do AI Search wygrywa?

Obecnie rynek SEO i marketingu jest pełen ogólników na temat sztucznej inteligencji. Większość agencji traktuje "AI Search" jako nową nazwę na tradycyjne pozycjonowanie. Moje podejście jest fundamentalnie inne. Wynika to wprost z mojego doświadczenia jako Senior Backend Engineer. Wiem, jak buduje się systemy RAG (Retrieval-Augmented Generation), jak przebiega proces wektoryzacji i embeddingu tekstu oraz na co zwracają uwagę algorytmy oceniające jakość źródeł w procesie inferencji.

Generatywne modele językowe (LLM), takie jak ChatGPT czy Perplexity, nie "czytają" stron tak jak kiedyś Googlebot. One wyciągają encje, relacje, dowody (claims) i źródła, a następnie starają się zbudować konsensus (Fact-Density). Jeśli Twoja marka nie karmi modelu odpowiednio ustrukturyzowanymi danymi (Data Injection) i nie dba o cytowalność w zaufanych węzłach (Citation Engineering), algorytm po prostu wybierze konkurenta, który to zrobił.

W AiVisible nie zajmujemy się "optymalizacją tekstów pod słowa kluczowe". Prowadzimy reverse-engineering tego, co sprawia, że w danym segmencie rynku ChatGPT czy Gemini polecają konkretną firmę, a nie inną. Budujemy "Brand Gravity" – siłę, z jaką marka przyciąga rekomendacje w konkretnych kontekstach zapytania. To wymaga inżynierii encji, precyzji w Data Injection i pełnej kontroli nad sposobem, w jaki marka figuruje w grafie wiedzy (Knowledge Graph).

Doświadczenie zawodowe i zaplecze technologiczne

Przez lata specjalizowałem się w architekturach backendowych opartych na języku Python (szczególnie framework Django). Tworzyłem skalowalne API, systemy rozproszone oraz integracje opierające się na skomplikowanym przetwarzaniu danych. Ta dogłębna znajomość struktur danych i zasad projektowania oprogramowania pozwala mi spojrzeć na SEO i AI Search z perspektywy dewelopera. Kiedy inni widzą "treść na stronie", ja widzę JSON-LD, relacje encji w Schema.org, wektory w bazie wektorowej i potencjalny koszt obliczeniowy dla modelu (który zawsze preferuje ustrukturyzowane, pewne dane).

To zaplecze technologiczne jest kluczowe w procesie eliminowania halucynacji modeli AI na temat firm (Sentiment Control). W AiVisible wdrażam zaawansowane mapowanie encji Organization, Person, Service i łączę je z odpowiednimi sygnałami zewnętrznymi. Dzięki temu systemy AI przestają zgadywać, czym zajmuje się klient, a zaczynają opierać się na twardych, zweryfikowanych faktach. W świecie Generative Engine Optimization (GEO) najwyższą walutą nie jest już link, ale "fakt" osadzony w kontekście dużej gęstości dowodów (Fact-Density).

Metodologia AiVisible i edukacja rynku

Jako założyciel AiVisible moim misyjnym celem jest również edukacja polskiego rynku B2B. Zbudowaliśmy największą, ogólnodostępną w Polsce bazę wiedzy i słownik pojęć zakresu AI Visibility. Definiujemy na polskim rynku terminy takie jak "Brand Gravity", "Share of Model", "Data Injection" czy wreszcie rozkładamy na czynniki pierwsze koncepcję GEO (Generative Engine Optimization).

Nie wierzymy w "magiczne prompty" ani w sztuczki maskujące niską jakość usług. Nasza metodologia badania widoczności opiera się na twardych danych, powtarzalnych promptach kontrolnych oraz wielowymiarowym scoringu. Prowadzimy szkolenia i audyty dla firm, które rozumieją, że w erze AI-driven Search wygrywają te organizacje, których cyfrowy ślad (Digital Footprint) został zaprojektowany i wyreżyserowany z myślą o konsumpcji przez algorytmy klasy LLM, a nie tylko przez ludzi i tradycyjne boty wyszukiwarek.

Linki referencyjne