WebGlazer mēra zīmolu redzamību MI atbildēs — rezultāts mainās ik dienu

Par Latvijā izstrādāto WebGlazer kā uzņēmumiem paredzētu rīku redzamības novērtēšanai mākslīgā intelekta atbildēs Rīga TV ziņoja 2026. gada 23. septembrī. Platforma ļauj redzēt, vai pārbaudītajās atbildēs parādās uzņēmuma zīmols un kā tas tiek raksturots. Uzņēmumam iegūtais rādītājs apraksta konkrētu jautājumu un atbilžu kopu, nevis visu, ko MI lietotāji ir redzējuši.

WebGlazer produkta aprakstā norādīts, ka vienus un tos pašus vaicājumus ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Mode un Copilot pārbauda reizi 24 stundās. Katrā atbildē tiek fiksēts zīmola pieminējums, vieta attiecībā pret konkurentiem, pieminējuma noskaņojums un citētās vietnes. Tāpēc redzamības rezultāts katru dienu tiek veidots no jauna novērojuma un var mainīties arī tad, ja uzņēmums pats neko nav mainījis.

No Latvijas projekta līdz uzņēmumu rīkam

WebGlazer dibinātājs Mārtiņš Mozga jautājumu par uzņēmuma klātbūtni MI atbildēs formulē īsi: Kursors 28. septembrī publicētajā preses relīzē viņš vaicā: „ko zina MI un vai tas uzņēmumu ieteiks potenciālajam klientam?” Tajā teikts, ka ideja radās mācību programmā StartSchool un pirmā praktiskā pārbaude notika ar programmas dalībnieces uzņēmumu. Relīzē arī apgalvots, ka ar rīku jau analizēti uzņēmumi Latvijā, Austrijā, Vācijā un citās Eiropas valstīs; šis apgalvojums nepasaka, cik uzņēmumu to izmanto regulāri.

Šī izcelsme palīdz saprast rīka uzdevumu: tas pārvērš atsevišķas MI atbildes salīdzināmos novērojumos par zīmolu. Pieminējums ir redzamības signāls konkrētā atbildē, bet ieteikums potenciālajam klientam ir plašāks apgalvojums. Atbilde var uzņēmumu tikai nosaukt, salīdzināt ar konkurentu vai minēt nelabvēlīgā kontekstā. Tādēļ jautājums, vai zīmols parādījies, ir sākums atbildes izvērtēšanai, nevis tās pilns raksturojums.

Vaicājumu atlase nosaka mērījuma robežas

Uzraudzība sākas ar uzņēmuma vietnes adresi. WebGlazer izmanto vietnes saturu, lai piedāvātu ar uzņēmumu saistītus pircēju jautājumus; uzņēmums tos var pārskatīt pirms uzraudzības sākuma. Izvēlētie jautājumi nosaka, par kādām vajadzībām un piedāvājuma daļām vispār tiks iegūti dati. Ja kāda produktu kategorija vai tirgus jautājumu kopā nav pārstāvēts, redzamības rādītājs par to neko nepasaka.

Vienādu vaicājumu atkārtošana dod iespēju salīdzināt atbildes laika gaitā. Tomēr šāda izlase nav visu Latvijā uzdoto pircēju jautājumu uzskaite: cilvēki atšķirīgi apraksta vienu vajadzību, nosauc dažādus salīdzināmos uzņēmumus un izvēlas dažādas MI sistēmas. Tāpēc rezultāta pieaugums nozīmē lielāku klātbūtni tieši uzraudzītajā jautājumu kopā. Bez jautājumu satura un izvēlētās sistēmas kopējais rādītājs var radīt pārāk plašu iespaidu par zīmola redzamību.

Pieminējums, pozīcija un citētā vietne mēra atšķirīgo

Pieminējums rāda, vai zīmola nosaukums ir parādījies atbildē. Pozīcija raksturo tā vietu starp atbildē nosauktajiem konkurentiem, savukārt pieminējumu biežums ļauj salīdzināt zīmolus uzraudzītajos vaicājumos. Uzņēmums var tikt pieminēts, taču atrasties aiz konkurentiem; citā jautājumā tas var būt vienīgais nosauktais zīmols. Vienkāršs klātbūtnes skaits šīs situācijas padarītu līdzīgas, lai gan atbilžu saturs atšķiras.

Noskaņojuma vērtējums pievieno vēl vienu šķautni — vai pieminējums klasificēts kā labvēlīgs, neitrāls vai nelabvēlīgs. Tas ir atbildes satura vērtējums, nevis pierādījums tam, kā atbildi uztvēra cilvēks. Savukārt citēto vietņu saraksts rāda, uz kurām lapām konkrētā atbilde atsaucas. Citāta klātbūtne pati par sevi neļauj noteikt, kura lapa izraisīja zīmola pieminējumu: atbilde var apvienot vairākas ziņas un avotus.

Platformā katru rādītāju var sasaistīt ar atbildi, no kuras tas iegūts. Tas ir būtiski arī tad, ja divi zīmoli saņem līdzīgu pieminējumu biežumu. Atbilžu formulējumi var atklāt, vai viens uzņēmums nosaukts kā ieteikums, bet otrs tikai kā salīdzinājuma punkts. Skaitlis palīdz atrast atšķirību, savukārt saglabātā atbilde parāda tās saturu.

Ikdienas rezultāts rāda novērojumu, nevis pastāvīgu vietu

Atkārtots vaicājums var dot atšķirīgu atbildi, tostarp citādu zīmolu secību vai citēto vietņu kopu. Dienas pārbaude fiksē atbildi noteiktā laikā; tā neataino visas iespējamās atbildes, ko tajā pašā dienā varētu saņemt citi lietotāji. Pat pie nemainīga jautājuma vienas sistēmas rezultātu nevar automātiski attiecināt uz pārējām. Klātbūtne Perplexity atbildē, piemēram, pati par sevi neko nesaka par Gemini atbildi.

Šī atšķirība ir svarīga, ja redzamības rādītājs strauji kāpj vai krītas. Izmaiņa vienā atbildē ir īsts fiksēts novērojums, taču tās noturību var raksturot tikai turpmākie novērojumi pie tiem pašiem jautājumiem. Plašāka pārmaiņa, kas parādās vairākos vaicājumos, sniedz citādu ainu nekā atsevišķa zīmola pazušana vienā atbildē. Tādēļ ikdienas ritms ir noderīgs tieši secībai: katrs jaunais rezultāts iegūst nozīmi līdzās iepriekšējiem.

Redzamība vēl nav pārdošanas rezultāts

WebGlazer var parādīt, kuros uzraudzītajos jautājumos uzņēmums parādās, kuri konkurenti minēti līdzās un kādi avoti citēti atbildē. Šie dati raksturo zīmola klātbūtni izvēlētajās MI atbildēs. Tie nereģistrē, vai potenciālais pircējs atbildi patiešām ieraudzīja, pēc tās apmeklēja uzņēmuma vietni vai veica pirkumu. Tādēļ no pieminējumu vai vidējās pozīcijas pieauguma vien nevar aprēķināt pārdošanas pieaugumu.

Saiknei ar darījumiem būtu vajadzīgi atsevišķi apmeklējumu un pirkumu dati, kā arī pamats tos attiecināt uz konkrēto kanālu. WebGlazer ikdienas mērījumā tieši redzamais ir cits: kā uz tiem pašiem jautājumiem mainās MI sistēmu sniegtās atbildes. Uzņēmumam tas ļauj pamanīt, kurā jautājumā zīmols pazudis, parādījies vai mainījis vietu, bet vienas dienas svārstība vēl neparāda, vai mainījusies pircēju rīcība.