V iskanju z umetno inteligenco smo preverili 515 podjetij v Miamiju. 99,6 % jih ni bilo na seznamu.

Uvod

Študija, v kateri je sodelovalo 515 podjetij iz okrožij Miami-Dade in Broward, je pokazala, da 99,6 % podjetij ni bilo resnično omenjenih v preizkušenih odgovorih s priporočili, ki jih je ustvarila umetna inteligenca.

Študija, v kateri je sodelovalo 515 podjetij iz okrožij Miami-Dade in Broward, je pokazala, da tradicionalna vidnost v Googlu ne zagotavlja vključitve v priporočila, ki jih ustvari umetna inteligenca. Dodatne raziskave so pokazale znatne razlike v vidnosti umetne inteligence med različnimi modeli, oblikovanjem poizvedb, sistemi za iskanje in potrošniškimi izdelki na podlagi umetne inteligence.

Ključne ugotovitve

Glavna študija je zajela 298 podjetij iz zdravstvenega sektorja, 120 pravnih podjetij in 97 nepremičninskih podjetij, pri čemer so bila uporabljena komercialna poizvedovalna vprašanja v sistemih ChatGPT, Claude in Gemini.

99,6 % preizkušenih podjetij ni prejelo nobenega dejanskega omemba v odgovorih na priporočila, ki jih je ustvarila umetna inteligenca.

Tradicionalna vidnost v Googlu ne zagotavlja vidnosti v priporočilih umetne inteligence. Podjetje je lahko uveljavljeno, ima odlične ocene in je vidno v tradicionalnem iskanju, hkrati pa ni prisotno v priporočilih, ki jih ustvari umetna inteligenca za svojo kategorijo in lokacijo.

Ločena študija 360 odgovorov API-jev osnovnih modelov je v nastajajočih kategorijah storitev B2B odkrila tri ponavljajoče se vzorce: zavrnitev kategorije, zamenjavo kategorije in nepreverljiva imena ponudnikov. AI-izdelki za potrošnike z zmogljivostmi iskanja ali dostopa do spleta so pogosteje navajali dejanske ponudnike, vendar so priporočeni ponudniki med posameznimi izdelki kazali znatno razdrobljenost.

Skupna raziskava kaže, da vidnost v umetni inteligenci ni enotno univerzalno uvrščanje. Ali se podjetje prikaže, se lahko razlikuje glede na model umetne inteligence, različico modela, besedilo poizvedbe, izdelek, arhitekturo iskanja ter količino neodvisno dostopnih informacij o podjetju ali kategoriji.

To raziskavo je izvedla agencija AEOGeoAI s sedežem v Miamiju, ki se ukvarja z optimizacijo iskanja z umetno inteligenco in proučuje, kako iskalni sistemi z umetno inteligenco odkrivajo, priporočajo in navajajo podjetja.

Pregled študije

Študija	Vzorec	Glavna ugotovitev
Študija o prepoznavnosti umetne inteligence v Miamiju	515 podjetij iz okrožij Miami-Dade in Broward	99,6 % ni prejelo nobenega resničnega sklica v preverjenih odgovorih na priporočila
Podskupina nepremičninskih podjetij	97 podjetij	Skupina Related Group se je pojavila v 97,9 % preizkušenih priporočil
Podskupina pravnih storitev	120 podjetij	Nobeno od preizkušenih podjetij ni prejelo prave navedbe
Študija API-modela	360 odgovorov v sistemih Claude, gpt-4o-mini in Gemini	V nastajajočih kategorijah B2B so se ponavljali zavrnitve, zamenjave kategorij in nepreverljiva imena ponudnikov
Primerjava AI za potrošnike	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai in Gemini web	Znaten razdor; noben ponudnik ni bil prisoten v vseh štirih izdelkih

Problem: tradicionalna vidnost ne zagotavlja vidnosti v sistemih umetne inteligence

Podjetje je lahko uveljavljeno, ima odlične ocene in je vidno v tradicionalnem iskanju Google, hkrati pa ga ni med priporočili, ki jih AI generira za njegovo kategorijo in lokacijo.

V tej raziskavi ima »ni prisotno« poseben pomen. To ne pomeni, da model umetne inteligence ne pozna podjetja. Pomeni, da podjetje v konkretnih preizkušenih komercialnih poizvedbah ni prejelo pristnega navajanja ali priporočila.

Ta razlika je pomembna. Ko stranka zaprosi ChatGPT ali Gemini za priporočilo lokalnega podjetja, vaš Google-rangiranje ne zagotavlja, da se boste pojavili v odgovoru. Če se ne pojavite v priporočilu umetne inteligence, vas ta stranka ne vidi v okviru te konkretne iskalne izkušnje – ne glede na vašo vidnost v tradicionalnem iskanju.

Študija 515-Business Miami

Vzorec

• Zdravje: 298 podjetij
• Pravno: 120 podjetij
• Nepremičnine: 97 podjetij
• Skupaj: 515 podjetij

Oblika poizvedbe

Vsako poizvedbo je sledil vzorec: »najboljši [specializacija] v [mesto]«

Na primer: »najboljši odvetnik za telesne poškodbe v Miamiju«, »najboljši ortodont v Miamiju«, »najboljši nepremičninski posrednik v Miamiju«.

Preizkušeni modeli

• ChatGPT – gpt-4o-mini
• Claude – Haiku 4.5
• Gemini – 2.5 Flash Lite

Metodologija

Vsako poizvedbo smo za vsak model izvedli trikrat, da bi preverili doslednost.

99,6 % ni prejelo nobenega verodostojnega sklica v preizkušenih priporočilnih odgovorih

Rezultati

99,6 % od 515 podjetij ni prejelo nobenega verodostojnega navajanja AI v preizkušenih priporočilih.

Razčlenitev po sektorjih:

Zdravstvo (298 podjetij):

• 297 podjetij ni prejelo nobenega resničnega opozorila (99,7 %)
• 1 podjetje je prejelo navedbo

Pravno (120 podjetij):

• 120 podjetij ni prejelo nobenega pravega citata (100 %)
• 0 podjetij je prejelo opozorila

Nepremičnine (97 podjetij):

• 96 podjetij ni prejelo nobenega utemeljenega opozorila (98,9 %)
• 1 podjetje je prejelo opozorilo
• Podjetje Related Group (velik institucionalni nepremičninski razvijalec) se je pojavilo v 97,9 % preizkušenih odgovorov na priporočila glede nepremičnin

Vzorec, ki se ponavlja v vseh modelih:

• Nobeno podjetje ni prejelo omemb iz vseh treh preizkušenih modelov
• Med 515 podjetji je bilo 99,4 % obravnavanih v vsaj enem odgovoru modela v kontekstu, ki je bil soroden kategoriji, vendar niso bila nikoli imenovana kot testirana podjetja
• Ko so modeli odgovarjali, so v veliki večini priporočali velike institucije (bolnišnične sisteme, odvetniške pisarne iz seznama AmLaw, mega-razvijalce) namesto primerljivih neodvisnih podjetij

Kaj ta študija kaže – in česa ne kaže

Študija kaže:

• Tradicionalna vidnost v Googlu ne zagotavlja vidnosti priporočil umetne inteligence
• Neodvisna podjetja so bila v preizkušenih komercialnih poizvedbah redko navedena
• Nekatere velike institucije so se ponavljajoče pojavljale
• Rezultati priporočil umetne inteligence so se razlikovali med kategorijami in sistemi

Študija ne kaže:

• Sistemi umetne inteligence nimajo znanja o podjetjih
• Da tradicionalni signali SEO nimajo vpliva
• Da vsa iskanja z umetno inteligenco prinesejo enak rezultat
• Da vsako lokalno podjetje ni prisotno v nobenem sistemu umetne inteligence
• Da lahko ena sama študija določi univerzalne dejavnike uvrščanja umetne inteligence

Druga študija: Zakaj se sistemi umetne inteligence ne strinjajo

Raziskovalno vprašanje

Ali osnovni LLM API-ji zanesljivo prepoznajo prave ponudnike v nastajajočih komercialnih kategorijah?

Nabor podatkov

40 poizvedb × 3 modeli × 3 ponovitve = 360 odgovorov API osnovnih modelov

Preizkušene kategorije

• Nove storitve B2B (agencije za iskanje z umetno inteligenco, ki so nastale pred manj kot 2 leti)
• Zrele poslovne kategorije (odvetniške pisarne, marketinške agencije)
• Informativna iskanja (kako deluje umetna inteligenca, kaj je AEO)
• Kalibracija sosednjih kategorij (trženje Web3, glasovni agenti z umetno inteligenco, svetovanje na področju ESG)
• Iskanje po ključnih besedah in frazah (kratka poizvedba kupcev)

Trije ponavljajoči se vzorci odgovorov

Zavrnitev kategorije

Model ne navaja imen posameznih ponudnikov, temveč zagotavlja splošne informacije o kategoriji.

Zamenjava kategorije

Model navaja sorodna orodja, svetovalna podjetja ali storitve namesto ponudnikov v zahtevani kategoriji. Na primer, ko je vprašan po agencijah za iskanje z umetno inteligenco, model namesto tega priporoča podjetja za odnose z javnostmi ali svetovalna podjetja za marketing.

Nepreverljiva imena ponudnikov

Model ustvari verjetno zveneča imena ponudnikov, ki jih ni mogoče preveriti kot dejanska podjetja.

Primerjava potrošniških izdelkov z umetno inteligenco

Enaka poizvedovanja o namerah kupcev smo preizkusili v štirih potrošniških izdelkih z umetno inteligenco: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai in Gemini web.

Ključna ugotovitev: Potrošniški izdelki z umetno inteligenco, ki omogočajo iskanje ali dostop do spleta, so pri istih poizvedbah pogosteje navajali dejanske ponudnike, vendar so pokazali precejšnjo razdrobljenost.

Noben ponudnik ni bil naveden v vseh štirih izdelkih. Skupine navedenih ponudnikov so se med izdelki le minimalno prekrivale.

Razlika v navajanju URL-jev: Navajanje URL-jev je v osnovnih odgovorih API-ja v bistvu manjkalo (357 od 360 ni vsebovalo zunanjih URL-jev), medtem ko so potrošniški izdelki navajali vire in imena dejanskih podjetij. To poudarja temeljno razliko: model lahko ustvari odgovor na podlagi naučenih parametrov, ne da bi pridobil ali prikazal URL vira, medtem ko izdelek z možnostjo iskanja lahko pridobi aktualne spletne vire in jih prikaže uporabniku.

Kaj kažejo združeni rezultati raziskave

Vidnost umetne inteligence ni enotna uvrstitev, ki jo je mogoče sklepati iz tradicionalne učinkovitosti iskanja.

1. Vidnost AI je odvisna od poizvedbe. Podjetje se lahko prikaže pri eni formulaciji poizvedbe, pri drugi pa ne.
2. Vidnost AI je odvisna od modela. Različni modeli (Claude, GPT in Gemini) dajejo različne odgovore na enaka poizvedovanja.
3. Vidnost AI je odvisna od izdelka. ChatGPT, Perplexity, Claude.ai in Gemini web priporočajo različne ponudnike za isto kategorijo in lokacijo.
4. Na vidnost umetne inteligence vpliva arhitektura iskanja. API-ji osnovnih modelov odgovarjajo na podlagi naučenih parametrov; potrošniški izdelki z dostopom do spleta pa poiščejo in navedejo vire.
5. Zrelost kategorije lahko vpliva na to, kako zanesljivo modeli identificirajo ponudnike. Pri nastajajočih kategorijah (ustanovljenih pred manj kot 2 leti) je v osnovnih modelih prišlo do več zavrnitev kategorij, zamenjav in nepreverljivih imen ponudnikov. Pri uveljavljenih kategorijah so bili imena strokovnjakov navedena z večjo zanesljivostjo.
6. Neodvisna dokumentacija lahko vpliva na to, ali se podjetje lahko poišče in priporoči. Podjetje z močnim tradicionalnim optimiziranjem za iskalnike (SEO), a minimalnimi dokazi o obstoju s strani tretjih oseb, lahko ostane izključeno iz priporočil umetne inteligence.

Opredelitve za jasnost

Vidnost AI v tem članku pomeni, ali je podjetje omenjeno, priporočeno ali citirano v odgovoru na določeno poizvedbo, ki jo je ustvarila AI.

Pravi citat se nanaša na odgovor, ki preizkušeno podjetje identificira kot relevantnega ponudnika, namesto da ga le naključno omenja.

API osnovnega modela se nanaša na model, do katerega se dostopa prek API-ja brez istega sloja za iskanje na spletu in prikaz virov, namenjenega potrošnikom, ki ga uporabljajo izdelki, kot sta Perplexity ali spletne različice ChatGPT.

Odgovor, povezan s kategorijo, se nanaša na odgovor, ki obravnava kategorijo ali panogo podjetja ter navaja konkurente, vendar ne navaja testiranega podjetja.

Kaj naj podjetje išče pri svetovalcu za optimizacijo iskanja z umetno inteligenco?

Verodostojen svetovalec mora biti sposoben:

1. Določiti izhodišče

Preizkusiti dejanske komercialne poizvedbe, preden poda priporočila.

2. Opredeliti sisteme, ki se merijo

Natančno navesti, kateri modeli in potrošniški izdelki z umetno inteligenco so bili preizkušeni.

3. Dokumentirati niz poizvedb

Podjetje mora vedeti, ali je testiranje zajemalo:

• Poizvedbe »najboljša [storitev] v [mesto]«
• poizvedbe »najboljši [ponudnik] v moji bližini«
• poizvedbe, specifične za kategorijo
• poizvedbe v obliki vprašanj

4. Opredelite konkurenčni nabor

Kdo se namesto tega priporoča? Katere institucije ali kategorije se pojavijo, ko testirano podjetje ni prisotno?

5. Razlikujte med različnimi vrstami vidnosti

Podjetje je lahko:

• omenjeno (naključno vključeno v besedilo)
• priporočeni (navedeni kot predlagani ponudnik)
• povezani (navedeni z URL-jem)
• navedeno kot vir (navedeno kot avtoriteta)

To niso enaki rezultati.

6. Ponovno testirajte skozi čas

Sistemi umetne inteligence se spreminjajo. Enkraten rezultat je le trenutni posnetek.

Namen merjenja ni ustvariti trajno univerzalno lestvico. Njegov namen je ugotoviti, kaj določen sistem umetne inteligence vrne za določeno poizvedbo v določenem trenutku.

V študiji, ki je zajela 515 podjetij, je bil uporabljen takšen pristop neposrednega merjenja: specifična poslovna vprašanja, več modelov, ponavljajoče se izvedbe in opredeljena metoda za razlikovanje med resničnimi poslovnimi omembami ter naključnimi ali dvoumnimi omembami.

Kaj lahko storijo podjetja

Najprej izmerite

Preizkusite dejanske poizvedbe v več sistemih, preden vlagate v optimizacijo.

Zberite neodvisne dokaze

Pripravite natančne in verodostojne informacije o podjetju, ki presegajo vsebino njegove lastne spletne strani. Poskrbite, da je podjetje zastopano na zaupanja vrednih platformah tretjih oseb, v preverjenih imenikih in v neodvisnih uredniških vsebinah.

Izboljšajte strukturirane informacije

Poskrbite, da so pomembne poslovne informacije jasne in berljive za računalnike. Pravilno označevanje shem, preverjene poslovne informacije in dosledni podatki o entitetah v vseh virih izboljšujejo iskalnost.

Spremljajte spremembe

Ponavljajte testiranje, ko se spreminjajo modeli, izdelki in sistemi za iskanje. Delovanje priporočil umetne inteligence ni statično.

Izogibajte se predpostavkam o eni sami platformi

Vidnost v ChatGPT ne pomeni nujno vidnosti v Perplexity, Gemini ali Google AI Overviews. Vsak sistem izvaja iskanje na drugačen način in priporoča različne ponudnike.

Zaključek

Tradicionalni poslovni uspeh – visoke uvrstitve v Googlu, visoke ocene v recenzijah, uveljavljen ugled – ne zagotavlja vidnosti v priporočilih, ki jih ustvari umetna inteligenca.

Raziskava kaže, da lahko zrelost kategorije, delovanje modela, oblikovanje poizvedb, arhitektura iskanja in količina neodvisnih informacij, ki so na voljo o podjetju, vplivajo na to, ali se bo podjetje pojavilo v priporočilu, ki ga ustvari umetna inteligenca.

Praktična posledica je jasna: vidnost v AI je treba meriti neodvisno, namesto da se predpostavlja, da je povezana s tradicionalno učinkovitostjo iskanja.

Podjetja, ki so dosledno in neodvisno dokumentirana kot legitimna podjetja z dejanskim strokovnim znanjem, dejanskimi lokacijami, dejanskimi referencami in dejanskimi dokazi o tem, kar počnejo, so morda v boljšem položaju za vzpostavitev trajne prepoznavnosti na področju umetne inteligence. Optimizacija lahko pripomore k temu, da so te informacije lažje odkritne in razumljive. Vendar pa ne more v nedogled nadomestiti temeljnih dokazov.

Celotna metodologija

Študija 515-Business:

• Podjetja v okrožjih Miami-Dade in Broward
• Trije sektorji: zdravstvo (298), pravo (120), nepremičnine (97)
• Oblika poizvedbe: »najboljši [specializacija] v [mesto]«
• Tri ponovitve na poizvedbo na model
• Modeli: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Ocenjevanje: pristno navajanje vira vs. sorodna kategorija vs. nič
• Datum: julij 2026

Študija 360-Response API:

• 40 poizvedb v petih skupinah (nastajajoči B2B, zreli komercialni, informativni, sosednje kategorije, ključne besede in fraze)
• 3 modeli × 3 ponovitve = 360 osnovnih odgovorov API
• Dodatno testiranje: ~20 odgovorov o potrošniških izdelkih na izdelek (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Ocenjevanje: prisotnost/odsotnost pristnega navajanja ponudnika, navajanja URL-ja, identifikacije konkurenta
• Strokovno pregledano: 21. julij 2026
• Datum: julij 2026

Obe študiji sta na voljo na Zenodu skupaj s celotno metodologijo, podatki in dodatnim gradivom:

• Študija 515-Business: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• 360-Študija odzivov API: DOI 10.5281/zenodo.21483146

O podjetju AEOGeoAI

AEOGeoAI je agencija za optimizacijo iskanja z umetno inteligenco s sedežem v Miamiju, specializirana za vidnost v iskanju z umetno inteligenco, optimizacijo odgovornih iskalnikov (AEO) in optimizacijo generativnih iskalnikov (GEO). Agencija pomaga podjetjem razumeti in izboljšati njihovo prikazovanje v ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity in drugih iskalnikih z umetno inteligenco, ko potencialni kupci prosijo za priporočila.

AEOGeoAI izvaja revizije vidnosti v AI, študije uvrstitve v AI-iskanju, analizo citatov, optimizacijo entitet ter izvirne raziskave o tem, kako AI-sistemi odkrivajo, ocenjujejo, priporočajo in navajajo podjetja. Njeno delo se osredotoča na pomoč podjetjem pri izboljšanju njihove vidnosti pri iskanjih, kot so »najboljša [storitev] v Miamiju«, »najboljša [vrsta podjetja] v moji bližini« in druga komercialna AI-iskalna poizvedovanja.

Podjetja, ki želijo izboljšati svojo vidnost v ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity in drugih iskalnih sistemih z umetno inteligenco, lahko izvejo več o storitvah optimizacije iskanja z umetno inteligenco za podjetja v Miamiju