Metodologia CORE

Badania stojące za TopCited

Praktycznym i skutecznym sposobem na zwiększenie widoczności Twojego produktu w wyszukiwaniu AI jest metodologia CORE — Controlling Output Rankings in Generative Engines. W przeciwieństwie do tradycyjnych narzędzi SEO opartych na słowach kluczowych i linkach, CORE to recenzowana, oparta na danych metoda zaprojektowana, aby optymalizować sposób, w jaki duże modele językowe oceniają i polecają produkty w wyszukiwaniu opartym na AI.

Twoje produkty są niewidoczne dla AI

Gdy klient pyta LLM 'poleć dobry aparat', odpowiedź AI jest niemal całkowicie zdeterminowana przez kolejność wyników wyszukiwania. Produkty na dole listy mają 0% szans na rekomendację.

Strażnik się zmienił

ChatGPT przetwarza 2,5 miliarda zapytań dziennie. Konsumenci zastępują 'wygoogluj to' na 'zapytaj AI'. Jeśli Twój produkt nie jest zoptymalizowany pod wyszukiwanie AI, tracisz klientów każdego dnia.

Samo SEO nie wystarczy

Tradycyjne SEO wprowadza Cię do wyników Google. Ale LLM-y rerangują i syntetyzują te wyniki przed pokazaniem użytkownikom. Twoja pozycja w Google nie gwarantuje rekomendacji AI.

Brak istniejącego podręcznika

Słowa kluczowe, linki zwrotne i meta tagi nie wpływają na to, jak LLM-y rankują produkty. Do teraz nie było systematycznego sposobu na poprawę widoczności w wyszukiwaniu AI.

Badaj, przepisz, symuluj, powtórz

CORE domyka pętlę, którą narzędzia oparte tylko na monitoringu zostawiają otwartą. Każda iteracja przesuwa stronę mierzalnie bliżej odpowiedzi, którą LLM wymienia jako pierwszą.

  1. 01

    Zbadaj sygnały

    Zaczynamy od opublikowanych dowodów na to, co skłania silniki AI do cytowania źródła — wiodące statystyki, wskazane źródła i jawne porównania dają największy wzrost widoczności. CORE koduje te ustalenia, zamiast zgadywać gęstość słów kluczowych czy linki zwrotne.

  2. 02

    Przepisz w stylu „najpierw odpowiedź”

    Twoja treść zostaje przebudowana tak, by odpowiadać na pytanie kupującego w pierwszych 40 słowach, zaczynać od weryfikowalnej statystyki i źródła oraz zawierać uczciwe porównanie z alternatywami — w strukturze, którą LLM chętnie cytują.

  3. 03

    Zasymuluj ranking AI

    Zanim cokolwiek opublikujemy, przepuszczamy nową wersję przez te same główne LLM-y, których używają Twoi klienci, i oceniamy, jak chętnie każdy z nich ją cytuje — w skali dopasowania do rankingu 0–100%, a nie na wyczucie.

  4. 04

    Iteruj, aż wygrasz

    Każda iteracja wprowadza wynik z powrotem do przepisywania. Poprawiamy i symulujemy ponownie, aż strona niezawodnie zdobywa najwyższą rekomendację w różnych modelach — a potem monitorujemy dalej, w miarę jak modele się zmieniają.

Przetestowane w 15 kategoriach, 3000 produktów, 4 LLM-ach

Nasza metoda optymalizacji CORE została rygorystycznie oceniona w recenzowanym badaniu z wykorzystaniem ProductBench, benchmarku 15 kategorii produktów po 200 produktów każda, przetestowanym na czterech głównych LLM-ach z możliwościami wyszukiwania.

Validation coverage
  • 4
    LLMs monitored
  • 3,000+
    Products validated
  • 15
    Product categories
Measured lift after optimization
91.4%
Promocja Top-5
86.6%
Promocja Top-3
80.3%
Promocja Top-1
0→91%
Od bazowego do zoptymalizowanego

Sprawdź, dokąd może Cię przesunąć CORE

Zbadamy Twoje 10 najlepszych produktów w ChatGPT, Gemini, Claude i Grok i pokażemy, gdzie jesteś dziś — oraz dokąd może Cię zaprowadzić CORE. Za darmo, bez zobowiązań.