Nadchodzi era „AI Visibility”. Michał Sadowski o tym, jak sztuczna inteligencja zrewolucjonizuje internet (WYWIAD)

Cezary Szczepański, XYZ: Czy generatywna sztuczna inteligencja stała się, albo za chwilę się stanie influencerem, którego firmy będą musiały „przekupić”, by dobrze o nich mówił i żeby mogły dotrzeć do ludzi?

Michał Sadowski, założyciel Brand24: Na pewno jesteśmy świadkami największej rewolucji w historii internetu. Niesamowicie zmienia się ruch użytkowników w sieci. Pierwszy raz od wielu lat Google spadł poniżej 90 proc. udziału w rynku wyszukiwarek. To gigantyczne wydarzenie. Konsumenci bardzo szybko zmieniają swoje zachowanie w internecie. ChatGPT w dwa miesiące zdobył 100 mln użytkowników. Coraz więcej zapytań ludzi przenoszonych jest do wszelkiej maści modeli AI-owych. ChatGPT jest liderem – ma około 4 mld wizyt miesięcznie. Drugi jest Deep Seek z 500 mln. Inne, takie jak Claude czy Perplexity, to też setki milionów miesięcznie.

Jeśli porównamy te liczby z mediami społecznościowymi, to one znajdą się w „topce” najbardziej popularnych miejsc w internecie. Nic dziwnego – to narzędzia bardziej wygodne niż wyszukiwarki, które dziś są niezwykle irytujące. Jeśli chcesz coś znaleźć, musisz przekopać się przez ogromną ilość materiałów, które są robione po to, żeby pojawić się wysoko w wynikach wyszukiwania, ale znalezienie w nich konkretnej informacji jest bardzo trudne. Jest też mnóstwo fejków. Google ma istotny problem z jakością informacji, które tam się pojawiają. Zmianę tej sytuacji utrudnia też model biznesowy Google’a, bo wyniki spychane są przez reklamy.

To idealne warunki do tego, by na rynku pojawił się ktoś nowy. Tak się składa, że pojawiła się sztuczna inteligencja, która jest w idealnym miejscu, by zagrozić Google’owi. Nie przewiduję jego śmierci, bo ma gigantyczną przewagę w postaci narzędzi, z których korzystają miliardy ludzi na świecie. Spadek liczby ludzi, którzy będą z niego korzystali, jest realny i doprowadzi do fenomenalnej zmiany na rynku.

Czy ten trend dotknie też media społecznościowe? To nie jest oczywisty związek, ale po co szukać informacji tam, skoro mam „genialnego” towarzysza AI?

To ciekawa obserwacja, ale rzeczywiście – media społecznościowe też służą do zdobywania rekomendacji czy poszukiwania informacji. W dalszej perspektywie też stracą, chociaż w krótkim terminie na pewno bardziej zaboli to Google’a.

Bańka AI. Kto wygra wyścig w internecie

Śledząc na co dzień LinkedIna i porównując te obserwacje z codziennym życiem, mam wrażenie, że jednak żyjemy w pewnej bańce. Większość ludzi nie ma większego pojęcia o tym, jak korzystać z generatywnej AI, szuka w Google’u informacji o tym, jaka będzie pogoda, a na Facebooku zagląda do grupy o gotowaniu. Gdzie tak naprawdę jesteśmy?

Te rzeczy niekoniecznie się wykluczają. Rzeczywiście, trochę czuję bańkę związaną ze sztuczną inteligencją. Jest trochę osób, które naciągają innych na kursy AI, albo „butem” wciskają AI do swojego produktu, nawet jeśli nic wartościowego to nie znaczy. Podpinają się pod pewne trendy. To wszystko są jednak zjawiska typowe dla rozgrzanego rynku. Nawet jeśli mamy do czynienia z przegrzaniem, a miliardowe kapitalizacje spółek związanych z AI są odrealnione, to nie możemy odmówić użyteczności tym rozwiązaniom i ogromnej wartości, jaką wnoszą do naszego życia.

My tak naprawdę nie jesteśmy do końca świadomi tego, jak wielka rewolucja nas czeka i jak wiele branż zostanie dotkniętych przez sztuczną inteligencję. Niekoniecznie chodzi o stratę pracy, ale o to, że AI będzie narzędziem, które wyniesie pracę na nowe poziomy. Pracę grafików, muzyków…

Dziennikarzy?

Tak, dziennikarzy również. Moim ulubionym przykładem jest obsługa klienta. Już dziś AI może tekstowo obsługiwać klientów na poziomie podobnym lub lepszym niż człowiek. Za chwilę stanie się to możliwe także z głosem. Całkiem niedawno firma Klarna zwolniła mnóstwo osób odpowiedzialnych za obsługę klienta, bo miała to zautomatyzować. Bardzo szybko wycofano się z tej decyzji.

Okazało się, że AI dopiero w połączeniu z człowiekiem potrafi dać niesamowite możliwości. W ciągu kilku sekund po rozpoczęciu rozmowy z klientem można poznać cały kontekst, historię kontaktów. Dla człowieka to zadanie na parę godzin, a AI robi to błyskawicznie. W ten sposób wskakujemy do rozmowy przygotowani i możemy wynieść obsługę klienta na nowy poziom. Wydaje mi się, że będziemy świadkami takich zmian w wielu punktach. Graficy będą tworzyć rzeczy lepsze niż kiedykolwiek, a poprzeczka tego, co uważamy za profesjonalne, po prostu się podniesie.

Tak jak to było ze zdjęciami „stockowymi”, które w latach 2000. były uznawane za synonim profesjonalizmu, a dziś fotografia dwóch mężczyzn w garniturach podających sobie rękę budzi śmiech i jest synonimem sztuczności.

Przeczytaj: AI zmieni wszystko, także sposób, w jaki się komunikujemy. Prof. Kosiński: „Możliwości manipulacji będą ogromne” (WYWIAD)

Kto zdetronizuje Google’a

Powiedział pan na początku naszej rozmowy, że coraz więcej osób w internecie zaczyna wybierać czatboty AI, takie jak ChatGPT czy Perplexity zamiast wyszukiwarki Google. Czy firmy mogą wpłynąć na to, by pojawiać się w odpowiedziach takich czatbotów, albo co dokładnie takie czatboty będą pisały na ich temat?

Zdecydowanie tak.

W jaki sposób?

Co zaskakujące, mamy coraz większy wpływ na to, w jaki sposób nasza firma jest eksponowana w takich narzędziach. Pierwszy i najważniejszy krok to otwarcie naszej strony na crawlery najbardziej popularnych narzędzi – po to, żeby one same mogły nauczyć się na naszych treściach, co firma oferuje, jaki jest jej autorytet, jakie funkcjonalności proponują nasze produkty. To podstawa.

Trzeba pamiętać o tym, że różne modele trenowane są na nieco innych danych. Przykładowo, Gemini jest mocniej trenowany na treściach z YouTube’a, a ChatGPT – na treściach z Reddita. Nic dziwnego – Google jest właścicielem YouTube’a, a OpenAI twórca ChatGPT płaci duże pieniądze za dostęp do danych z Reddita właśnie po to, by trenować swoje narzędzie.

Dlatego im bardziej jako firma jesteśmy aktywni na tych platformach, tym bardziej prawdopodobne, że mocniej pojawimy się w kolejnych wersjach czatbotów. To trochę klasyczny, „oldschoolowy” PR, czyli: im więcej wzmianek o nas w internecie, tym lepiej.

Niedawno pojawiła się także inicjatywa llms.txt.org, której celem jest stworzenie standardu do komunikowania się stron z crawlerami. Takich narzędzi będzie coraz więcej.

To będzie istotne źródło ruchu na stronie?

Już dzisiaj wiele średnich i dużych marek widzi rosnący ruch z ChatGPT na swoich stronach. To jakieś piąte miejsce, jeśli chodzi o źródło ruchu na stronach.

Pamiętajmy jednak, że te narzędzia zazwyczaj nie wrzucają linków do konkretnych źródeł. Według naszych badań ten ruch to zaledwie 20 proc. z tego, co o firmach wyświetlają odpowiedzi czata. To tylko wierzchołek lodowej góry ruchu, którego dziś nie jesteśmy w stanie dobrze mierzyć.

Brand24 chce podbić analitykę AI

Brand24 zbudowało swoją pozycję na tym, co o markach piszą ludzie w mediach społecznościowych. Tam taki monitoring był względnie prosty. Teraz rozwijacie Chatbeat, czyli narzędzie do monitoringu obecności marki w czatbotach. Jak to się robi?

Próbujemy rozwiązać ten problem podobnie +jak w przypadku monitoringu pozycji marki w Google’u. Takie narzędzia jak nasze opierają się na pytaniach kluczowych. Staramy się śledzić, jakie pytania ludzie zadają różnym modelom GenAI, w jaki sposób te modele odpowiadają i, na którym miejscu pojawia się konkretna marka.

Przykładowo, ustawiamy sobie monitoring kluczowych pytań w kluczowym segmencie i w ten sposób możemy mierzyć ekspozycję marki wewnątrz LLM-a.

Jak to wygląda w praktyce?

Jeśli weźmiemy markę IKEA, to istotne jest monitorowanie takich pytań, jak: „jakie meble kupić”, „jaki jest modułowy producent mebli”, „gotowe inspiracje do wykończenia pokoju” albo „gdzie znajdę dobrą sofę”.

Szukamy takich pytań kluczowych i sprawdzamy, czy nazwa marki pojawia się w odpowiedziach.

Jak zbiera się takie „dobre” pytania kluczowe?

Kluczem jest znalezienie popularnych słów kluczowych, które dominują dziś w klasycznych wyszukiwarkach. Następnie łączymy je z pytaniami, które potencjalnie mogą pojawiać się w LLM-ach. W ten sposób estymujemy popularność różnych zapytań. Potem tworzymy mechanizm do ich śledzenia – i tak powstaje miernik ekspozycji marki w odpowiedziach generatywnych AI.

Czym różnią się od siebie chatboty AI

Czy macie dostęp do API, które pozwalają na śledzenie trendów wewnątrz chatbotów?

Mamy dostęp do API, ale na przykład ChatGPT nie zwraca informacji o trendach w taki sposób, jak robi to Google Trends czy Keyword Planner. To właśnie te klasyczne narzędzia pozwalają zrozumieć, co jest dziś popularne w wyszukiwarce. Na tej podstawie próbujemy zgadywać, co dzieje się w chatbotach – bo to w gruncie rzeczy „kuzyni” wyszukiwarek.

Jesteśmy na początku drogi, jeśli chodzi o analitykę w ekosystemie GenAI. Podobnie było zresztą na początku rozwoju Google’a – analityka też była wtedy bardzo ograniczona. Dziś, jeśli wiemy, że ludzie szukający hotelu w Zakopanem wpisują w Google „nocleg Zakopane” i jest to najpopularniejsza fraza, to z dużym prawdopodobieństwem możemy założyć, że podobna fraza będzie popularna również w ChatGPT. Mamy więc poszlakowe mechanizmy szacowania trendów, ale nasze dotychczasowe doświadczenia pokazują, że to podejście działa zaskakująco skutecznie.

Czy odpowiedzi generowane w ChatGPT są zbliżone do tych z innych modeli jak Claude czy Perplexity?

Widzimy pewne różnice. Jeśli weźmiemy na przykład markę InPost, to jej głównymi konkurentami w odpowiedziach czatbotów są DHL, DPD, Poczta Polska i FedEx.

W ChatGPT i DeepSeek InPost wypada bardzo mocno. Dla Gemini wyniki są na podobnym poziomie co Poczta Polska. W Cloudzie nieznacznie wygrywa. To pokazuje, jak bardzo różnią się dane, na których trenowane są poszczególne modele. Marki mogą to wykorzystać, żeby zrozumieć, gdzie warto zwiększyć swoją widoczność. Jeśli InPost wypada słabiej w Gemini, to być może powinien wzmocnić swoją obecność na YouTube, bo to właśnie dane z tej platformy są silniej reprezentowane w modelach Google.

A jak radzicie sobie z losowością odpowiedzi – nawet w ramach jednego narzędzia?

Nasze narzędzie odpytuje LLM-y kilka razy dziennie, uśrednia odpowiedzi i w ten sposób symuluje to, co zobaczy przeciętny użytkownik. Oczywiście są pewne wahania – ale tak samo było i jest w Google’u. Niektóre wyniki zmieniają się z godziny na godzinę.

Czy sądzi pan, że twórcy modeli wprowadzą w przyszłości bardziej zaawansowaną analitykę do śledzenia trendów?

Myślę, że tak i nie będziemy musieli na to długo czekać. Analityka jest niezbędna reklamodawcom. Już dziś możemy kupować reklamy w Perplexity. Reklamodawcy będą domagać się dostępu do szczegółowych danych – i jestem przekonany, że to właśnie oni będą koniem pociągowym zmian w stronę większej przejrzystości i otwartości LLM-ów.

Jestem też niemal pewien, że w darmowej wersji ChatGPT prędzej czy później pojawią się reklamy – i to również napędzi rozwój narzędzi analitycznych wokół chatbotów.

Bezpieczeństwo i transparentność w świecie AI

Po wpuszczeniu firm do wewnętrznej analityki Facebooka mieliśmy takie historie jak Cambridge Analytica. Mogę sobie tylko wyobrazić, jak wielkie szkody mogłoby wywołać powtórzenie tej historii w generatorach AI. Czy to jest możliwe?

To trochę nieustanne koło życia. Google wyrósł na tym, że serwował ludziom lepsze doświadczenia i był fundamentalnie lepszym rozwiązaniem niż np. Yahoo. Z czasem, w gonitwie za przychodami, zaczął przesuwać granicę tego, co jest realną wartością, i gdzie znajduje się komfort użytkowników. Myślę, że podobny cykl życia będzie w przypadku narzędzi AI. One teraz są na dorobku, ale z czasem przyrost użytkowników się wypłaszczy i zaczną szukać źródeł przychodów oraz monetyzacji tego, co mają. Netflix w porównaniu do telewizji wyrósł na tym, że nie miał reklam, a teraz myśli o tym, żeby je wprowadzić.

Tylko jest bardzo trudny temat. Na Facebooku mamy komentarze. W Google’u mamy opinie albo możemy znaleźć miejsca typu TripAdvisor, gdzie znajdujemy opinie ludzi. Owszem, czasem to nie działa, jest ryzyko kasowania komentarzy, ale „coś” jest. W modelach GenAI tego nie ma. Jeśli wprowadzimy reklamy, to w jaki sposób użytkownicy będą mieli pewność, że marka – widząc, co o niej mówią – celowo nie doprowadzi do pozbywania się krytycznych opinii albo manipulowania odpowiedziami? Nawet jeśli tego nie będzie, to przez brak transparentności w generowaniu odpowiedzi ryzyko będzie i tak realne.

Myślę, że to bardzo trafna diagnoza jednego z istotnych ryzyk przyszłości. To problem, z którym LLM-y będą musiały się zmierzyć. Na razie jesteśmy zachłyśnięci możliwościami, ale w pewnym momencie zaczniemy kwestionować na przykład jakość danych. Wtedy trzeba będzie jakoś weryfikować odpowiedzi. Być może rozwiązaniem jest wprowadzenie jakiegoś aspektu społecznościowego. Może – ludzkich rekomendacji, które będą jakoś włączone do mechaniki czatów. Na razie większym problemem jest np. temat praw autorskich, ale rzeczywiście i z tym będzie trzeba się niebawem zmierzyć.

Zresztą widzę też odwrotną stronę medalu – przy setkach milionów użytkowników aspekt społecznościowy jest bardzo dużym owocem, po który warto sięgnąć.

Który „obszar” internetu będzie miał w najbliższych latach największą szansę na dotarcie do użytkowników: GenAI, media społecznościowe, a może jednak wyszukiwarki, takie jak Google?

Na razie sztuczna inteligencja jest fenomenalnym narzędziem, ale dla wąskiego grona „early adoptersów”, czyli ludzi, którzy dużo wcześniej testują różne technologie. Cztery miliardy wizyt miesięcznie i setki milionów użytkowników to spektakularny wynik, ale z internetu korzysta na świecie jakieś pięć miliardów osób. Jak widać, AI dopiero zaczyna przebijać się do „mainstreamu”.

Natomiast to się już dzieje. Na przykład chwilę przed naszą rozmową słyszałem, jak moja żona pomagała córce rozwiązywać zadanie z fizyki przy użyciu ChatGPT. AI wytłumaczyło coś skomplikowanego przy użyciu prostych analogii. To właśnie najbardziej intuicyjne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji – a nie zaawansowane pisanie artykułów czy automatyczne generowanie maili w firmie. To są super rozwiązania, ale bardzo niszowe. Z czasem takie rozwiązania przebiją się szeroko do społeczeństw i dla kolejnych pokoleń GenAI będzie odruchowym źródłem wiedzy na przeróżne tematy. I to właśnie będzie prawdziwą rewolucją.

Dlatego na razie takie narzędzia jak ChatGPT dla marek są „nice-to-have”, ale ten owoc z roku na rok będzie rósł. Za parę lat zapewne obecność w takich miejscach będzie „być albo nie być” dla całych firm.

Przeczytaj: Boom na healthtech i AI. Startupy zdobyły zaufanie funduszy mimo ogromnej niepewności na rynku

Przyszłość narzędzia Chatbeat

Pracujecie nad własnym narzędziem do analizy sentymentu w modelach GenAI. Chatbeat to dla was coś tak ważnego do rozwoju jak Brand24?

To na razie bardzo skromna inwestycja. Nad rozwiązaniem pracuje jeden programista, ja, dwie osoby z obsługi klienta i jedna project managerka, która jest z nami od miesiąca. W zasadzie mamy na ten projekt skierowane dwa pełnoetatowe zasoby i dwa częściowe. Przy czym w całej firmie pracuje 100 osób. To pokazuje, na co obecnie kładziemy nacisk. Rzeczywiście zainteresowanie było gigantyczne, mocno przerosło moje oczekiwania. Natomiast zakładam, że wciąż może być nieco za wcześnie na taki produkt.

Po pana wpisach na LinkedInie widziałem, że był to bardziej eksperyment niż pełnoprawny projekt.

Tak, dokładnie. Mimo że pisałem o Chatbeat w języku polskim, to po paru dniach miałem zapytania od agencji z Nowej Zelandii. Nie mam pojęcia, jak się o nim dowiedzieli, ale chcieli dostępu. Dlatego nie sądzę, że ostatecznie okaże się niewypałem. Jeśli będziemy rozmawiali za kilka miesięcy, to jestem przekonany, że będziemy mieli skierowanych dużo więcej zasobów niż obecnie. Wciąż jednak priorytetem dla nas jest Brand24. Do Chatbeat stosujemy podejście startupowe, czyli działamy szybko i badamy rynek.

Co w takim razie mogłoby pozytywnie wpłynąć na wzrost znaczenia takich narzędzi jak Chatbeat?

Myślę, że powstanie takich narzędzi dla GenAI, jak Google Trends czy Google Keyword Planner. To urealni estymacje dotyczące zapytań, jakie ludzie zadają w chatbotach. Jestem przekonany, że ich twórcy mają już wewnętrzny dostęp do takich narzędzi – być może oferują go dla naprawdę największych graczy na świecie. Myślę, że szerszy dostęp będzie możliwy wtedy, kiedy pojawią się reklamy.

Która metryka z takiej analityki byłaby dla pana najważniejsza?

Najbardziej uśmiechnąłbym się, gdybym zobaczył wolumen liczby poszczególnych zapytań. Mógłbym go porównać z wolumenem zapytań w Google’u i w ten sposób wytyczyć różnice w zachowaniach konsumentów. Takie na pewno się znajdą i będą świetną okazją do nietypowych ruchów marketingowych.

Trzeba też pamiętać, w jaki sposób rozwija się komunikacja głosowa na linii człowiek–AI. To moim zdaniem będzie dominująca forma komunikacji z internetem. Za parę lat nie będziemy musieli pamiętać, że jeśli chcemy dotrzeć do jakiejś opcji w Google Analytics, to musimy kliknąć coś w tej zakładce i w tym segmencie. Albo wertować instrukcję obsługi telewizora czy pralki. Będziemy rozmawiać z produktami przy użyciu języka naturalnego. Już dziś działa to w telefonach. Nie muszę pamiętać, w jaki sposób włączyć funkcję ochrony oczu – urządzenie rozpoznaje to, co do niego mówię, i rozwiązuje problem, który mam. To fundamentalna zmiana, która pokaże, jak bardzo nieintuicyjną formą komunikacji jest klawiatura i jak łatwo będzie można komunikować się z maszyną.

Czeka nas epidemia „samotnych, towarzyskich ludzi”? Bez kontaktu z innym człowiekiem, ale bez przerwy rozmawiających z AI?

Niedawno oglądałem film „Companion” i sądzę, że już niebawem będziemy świadkami takich sytuacji. Myślę, że dożyjemy czasów, w których ludzie będą chętniej zawierać związki z robotami niż z ludźmi, czy też pojawią się nowe terminy, jak „roboshaming”.

Główne wnioski

1. Generatywna AI staje się nowym kanałem dotarcia do konsumentów – i potencjalnym „influencerem” marek. Zachowania użytkowników w internecie zmieniają się dynamicznie – rośnie liczba zapytań kierowanych do chatbotów AI zamiast do wyszukiwarek czy mediów społecznościowych. Oznacza to, że marki będą musiały zadbać o swoją obecność w odpowiedziach modeli językowych, podobnie jak wcześniej optymalizowały widoczność w Google’u czy działania w social media. Kluczowe staje się monitorowanie i wpływanie na to, jak AI „mówi” o firmach.
   
2. Widoczność marki w chatbotach AI zależy od aktywności w określonych kanałach i umiejętnego zarządzania danymi. Różne modele AI uczą się na różnych źródłach danych (np. ChatGPT na Redditcie, Gemini na YouTubie), dlatego obecność marki w odpowiedziach zależy od jej aktywności w konkretnych miejscach w sieci. Firmy mogą zwiększać swoją ekspozycję, udostępniając treści crawlerom i budując obecność w mediach, które są wykorzystywane do trenowania modeli. Klasyczny PR zyskuje nowy, „AI-owy” wymiar.
   
3. Brak transparentności i systemowej weryfikacji odpowiedzi generowanych przez AI rodzi ryzyko nadużyć i dezinformacji. Wprowadzenie reklam do modeli LLM może prowadzić do konfliktu interesów, braku przejrzystości i manipulowania treścią. Użytkownicy mogą tracić zaufanie, jeśli nie będą mieć pewności, czy dana odpowiedź jest niezależna, sponsorowana, czy może zmanipulowana przez firmę. Konieczne będzie wypracowanie mechanizmów weryfikacji i oceny jakości odpowiedzi, np. poprzez włączenie elementu społecznościowego lub transparentnego systemu źródeł.