Inżynieryjne spojrzenie
Doświadczenie w Python/Django, API i systemach danych przekładam na analizę tego, jak modele wybierają źródła, mapują encje i oceniają wiarygodność fragmentów.
Profil eksperta AiVisible
Rafał Fuchs
Założyciel AiVisible, Senior Backend Engineer i strateg AI Visibility. Łączę praktykę budowy systemów backendowych z widocznością marek B2B w odpowiedziach ChatGPT, Gemini, Claude i Perplexity.
Metodyka GEO/AEO
Share of Model
ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity
author entity profile
Person schema
Founder / AI Visibility Strategist
Inżynieria danych, encji i cytowalności dla AI Search.
4
modele AI w monitoringu
120+
promptów zakupowych
48h
czas diagnozy
Główna specjalizacja
Reverse-engineering sygnałów, które sprawiają, że modele AI rozpoznają markę jako wiarygodną odpowiedź w danym segmencie rynku.
Obszary kompetencji
Techniczne zaplecze dla strategii widoczności.
AiVisible nie traktuje AI Search jak kolejnej listy słów kluczowych. Praca zaczyna się od danych strukturalnych, kontekstu encji, cytowalnych fragmentów i źródeł, którym modele mogą zaufać.
Audyty Share of Model
Brand Gravity
LLM Data Injection
Citation Engineering
Analiza VDB / RAG
Sentiment Control
Schema.org / Entity Mapping
Podejście
Widoczność w AI wymaga więcej niż tekstu zoptymalizowanego pod SEO.
RAG, wektory i kontekst
Wiem, jak działa wyszukiwanie semantyczne, embeddingi i proces odzyskiwania kontekstu. Dlatego strategia obejmuje nie tylko treść, ale też strukturę, fakty i powtarzalne dowody.
Edukacja rynku
Buduję publiczną bazę wiedzy o AI Visibility, GEO, AEO i cytowalności, żeby firmy B2B mogły podejmować decyzje na podstawie pomiaru, a nie obietnic.
Fact-Density
W GEO walutą jest zweryfikowany fakt, nie pojedynczy backlink.
Modele AI potrzebują spójnych, potwierdzonych informacji rozsianych po zaufanych źródłach. Dlatego w AiVisible projektujemy treści, dane strukturalne i sygnały zewnętrzne tak, aby model przestał zgadywać i zaczął rozpoznawać markę jako właściwą odpowiedź.
Proces pracy
1
Pomiar, czy AI zna markę i w jakim kontekście ją opisuje.
2
Identyfikacja luk w encjach, źródłach, schema.org i treściach.
3
Budowa cytowalnych fragmentów i zewnętrznych sygnałów zaufania.
Następny krok
Sprawdź, czy modele AI widzą Twoją markę.
Zacznij od krótkiej diagnozy widoczności. Zobaczysz, czy AI poleca Twoją firmę, kogo stawia obok Ciebie i jakie źródła budują zaufanie w Twojej kategorii.