Agencja Wpływu — opowieść o zespole, który sprawia, że to Twoją markę podaje AI

Wyobraź sobie poranek w firmie. Zamiast odpalać raport „pozycje 1–10”, otwierasz kokpit, który pokazuje… ile razy Twoja marka została wymieniona w odpowiedziach AI. Widzisz, że Google w AI Mode częściej cytuje Twoje dane, że w Perplexity przy kluczowych pytaniach pojawia się Twój „evidence block”, a w ChatGPT część rozmów kończy się RFQ albo zakupem w czacie. To właśnie codzienność Agencji Wpływu — zespołu, który projektuje sławę i wiarygodność marki tak, by silniki generatywne rozpoznawały, rozumiały i rekomendowały ją w chwili, gdy klient ma zamiar działać. To jest sedno Fame Engineering w praktyce.

Kim jesteśmy, gdy mówimy „Agencja Wpływu”?

Jesteśmy po trochu redakcją, po trochu laboratorium danych, po trochu biurem sprzedaży dla agentów-botów. Nasze „SEO” jest nowsze niż kiedykolwiek: zamiast ścigać sto słów kluczowych, konstruujemy momenty rekomendacji w Google AI Overviews/AI Mode, Perplexity i ChatGPT — tam, gdzie dziś zaczyna się większość decyzji. Google oficjalnie rozwija AI Overviews i AI Mode globalnie; użytkownicy pytają bardziej złożone pytania, a odpowiedź AI staje się warstwą domyślną wyszukiwania.

Jak wygląda nasz dzień pracy (po ludzku)

1) Poranna „pogoda rekomendacji”

Zamiast tabel CTR patrzymy na AI Answers Coverage: procent odpowiedzi, w których pada Twoja marka — osobno dla Google AI (Overviews/Mode), osobno dla Perplexity i dla ChatGPT. Perplexity to idealny barometr: z natury pokazuje źródła, więc szybciej widać, czy jesteś „materiałem do cytowania”.

2) Warsztat „Answer-Ready”

Wyciągamy z backlogu 2–3 pytania tygodnia i budujemy do nich krótkie, cytowalne odpowiedzi („co to jest”, „dla kogo”, „kiedy NIE”, „co dalej”), dołączamy tabelę porównań i evidence block z liczbami. To paliwo, które Answer Engines chętnie „zapożyczają”, gdy konstruują podsumowanie.

3) Architektura „Answer Hubs”

Z takich klocków powstają Answer Hubs — tematyczne centra „pytanie → odpowiedź → akcja”, spięte schema.org (Product/HowTo/FAQ/VideoObject/BreadcrumbList), by AI łatwo rozumiała kontekst i przypisywała Ci autorstwo.

4) Earned, czyli inżynieria sławy

Razem z PR wypuszczamy cytowalne raporty i komentarze (z otwartymi CSV/JSON), pichcimy „kąski medialne”, które dziennikarze i silniki AI lubią linkować. To serce Fame Engineering — bez niego trudno o stabilne przywołania w odpowiedziach. (Framework PESO: paid/earned/shared/owned).

5) Tryb Agenta i zakupy w czacie

Kiedy odpowiedź już pada, nie każemy klikać dziesięciu stron. Dodajemy RFQ/Book/OrderAction i — tam, gdzie to możliwe — integrujemy Instant Checkout w ChatGPT (dziś w USA dla Etsy, zapowiedziane rozszerzenie na Shopify). To skraca drogę od odpowiedzi do transakcji do jednego okna rozmowy.

Co robimy dla Ciebie — jak usługi brzmią „po ludzku”

Mapa Intencji AI: lista pytań, przy których AI już odpowiada, i wskazanie, kogo cytuje zamiast Ciebie — wraz z planem przejęcia tych miejsc.
Answer-Ready Content: paczki krótkich odpowiedzi + tabele/wykresy + „kiedy nie” + CTA → gotowe do cytowania i… do działania.
Answer Hubs: Twoje „encyklopedie decyzji” z porządkiem w danych i schema — tak, by AI nie miała wątpliwości, kto jest ekspertem.
Fame Engineering (Earned): raporty, komentarze, gościnne publikacje, program rankingów — by zwiększać liczbę naturalnych cytowań.
Tryb Agenta / Commerce: RFQ/Book/Order po stronie www i integracje zakupów w czacie (tam, gdzie dostępne).
Warstwa dla modeli: pomagamy wystawić llms.txt/LLM.txt — przewodnik po Twoich kluczowych treściach dla LLM-ów (to nie jest standard Google jak robots, ale realnie pomaga modelom trafić w „mięso”).
Pomiar, który ma sens:
- AI Answers Coverage (AIAC) – o ile częściej pada Twoja marka w odpowiedziach,
- Brand Search Volume (BSV) – ilu ludzi szuka marki po nazwie,
- Buyer-Intent Sessions (BIS) – ile wizyt ląduje na zasobach „do transakcji”,
- Earned Media Velocity (EMV) – jak szybko rośnie liczba publikacji/cytowań,
- Checkout/Leady z czatu – gdzie odpowiedź zamienia się w zamówienie.

Jak to się składa w plan 90 dni (bez żargonu)

Tydzień 1–4 – Poznajemy pole gry: audyt odpowiedzi AI, szybkie poprawki schema, pierwsze „short answers” do najbardziej „dojrzałych” pytań.
Tydzień 5–8 – Stań się źródłem: uruchamiamy pierwszy Answer Hub, publikujemy cytowalny mini-raport z otwartymi danymi, rusza stały rytm pitchy do mediów.
Tydzień 9–12 – Dowieź działanie: włączamy Tryb Agenta (RFQ/Book/Order), a jeśli Twój rynek spełnia warunki — testujemy checkout w czacie.

Dlaczego to działa właśnie teraz

Google rozszerzył AI Overviews/AI Mode na setki rynków i języków — odpowiedź AI staje się stałą warstwą doświadczenia. Bycie cytowanym jest ważniejsze niż kiedykolwiek.
Perplexity systemowo pokazuje odnośniki do źródeł, więc marki z „cytowalnymi” treściami zyskują przewagę.
ChatGPT wprowadził Instant Checkout — pierwszy masowy dowód, że ścieżka „od odpowiedzi do zakupu” może zamknąć się w jednym oknie rozmowy.
Rama Fame Engineering porządkuje to podejście: budujemy dostępność marki dla AI (AI availability), by była rozpoznawana i rekomendowana w momentach zakupu.

Gdzie w tym wszystkim „stare SEO”?

Wciąż dbamy o wydajność, indeksację i wewnętrzną architekturę. Ale to nie jest meta gry. Meta jest tam, gdzie AI mówi Twoje imię — i gdzie klient może kliknąć „Zamów” bez wychodzenia z rozmowy. Naszą robotą jest doprowadzić Cię właśnie tam.

Chcesz to zobaczyć u siebie?

Zaczniemy od trzech pytań:

Dla jakich zapytań powinieneś być cytowany, a jeszcze nie jesteś?
Które Twoje strony nadają się do pożyczenia przez AI (jasna teza + dane)?
Gdzie brakuje akcji (RFQ/Book/Order/Checkout), gdy odpowiedź już pada?

Od tej rozmowy dzieli Cię dokładnie jeden mail.

Agencja Wpływu: kompletny zakres działań w erze GEO/AEO/AIO, Answer Engines i Trybu Agenta

Idea przewodnia: nie „pozycje 1–10”, lecz bycie wskazywanym i cytowanym przez silniki generatywne (Google AI Overviews/AI Mode, Perplexity, ChatGPT) w momencie intencji oraz domykanie akcji w czacie (RFQ/checkout). To esencja Fame Engineering – projektowania sygnałów sławy i wiarygodności tak, by modele AI rozpoznawały, rozumiały i rekomendowały Twoją markę w kluczowych chwilach zakupu.

1) Mandat Agencji Wpływu (co dokładnie dowozimy)

Udział w odpowiedziach AI (Share of Recommendation): zwiększamy odsetek odpowiedzi, w których Twoja marka jest wymieniana/cytowana przez Google AI Overviews/AI Mode, Perplexity i ChatGPT. Google oficjalnie komunikuje szeroki rollout AI Overviews (najpierw USA, potem globalnie), a doświadczenie wyszukiwania zmierza w stronę krótkich podsumowań z linkami-źródłami.
Ruch o intencji zakupu: przekładamy ekspozycję w odpowiedziach AI na sesje buyer-intent (oferty, karty produktów, formularze RFQ/Book/Order).
Agentic commerce & „odpowiedź → checkout”: integrujemy ścieżki zakupowe w czacie (ChatGPT Instant Checkout – obecnie Etsy, „wkrótce” Shopify), w tym przygotowanie feedów, polityk i endpointów.

2) Filary usług „Agencji Wpływu”

A) GEO/AEO/AIO – treści i dane „Answer-Ready”

Mapa Intencji AI: identyfikacja Top-50 tematów, gdzie pojawiają się AI Overviews/odpowiedzi z cytowaniami; benchmark „kto jest cytowany”. (Perplexity jawnie eksponuje źródła w odpowiedziach, więc strategia cytowalności ma wysoki zwrot).
Answer Hubs: klastry stron „pytanie → odpowiedź → akcja” (short-answer + tabele porównań + „kiedy nie używać” + CTA).
Struktury danych: konsekwentny schema.org (Organization/Product/FAQ/HowTo/VideoObject/BreadcrumbList) – ułatwia systemom AI pobieranie i przypisywanie źródeł.
„Evidence blocks”: sekcje z danymi i wnioskami do łatwego cytowania przez Answer Engines.

B) Fame Engineering / Earned Media

Digital PR dla GEO: projektujemy raporty z danymi (open CSV/JSON), komentarze eksperckie i publikacje u wydawców branżowych – to paliwo do redakcyjnych cytowań i link-earning, które rośnie na znaczeniu w generatywnych wynikach. (Model PESO: „earned” = niepłatne wzmianki dzięki wiarygodności).
Program rankingów/recenzji: obecność w niezależnych zestawieniach (third-party trust) – często przejmowanych jako źródła przez Answer Engines.

C) Tryb Agenta i Agentic Commerce

Ścieżki akcji: wdrożenie RFQ/BookAction/OrderAction i formularzy „agent-friendly” (po stronie www i w czacie).
Handel w czacie: przygotowanie feedów i endpointów pod ChatGPT Instant Checkout (dziś: Etsy w USA; „coming soon”: Shopify; ekosystem rozwijany z partnerstwem Stripe).
Testy DX agenta: audyt – czy agent/LLM potrafi sam przejść ścieżkę do zapytania/zakupu?

D) Analityka Nowego SEO

AI Answers Coverage (AIAC): udział odpowiedzi AI z Twoją marką, per engine/język/temat.
Brand Search Volume (BSV): wyszukiwania brandowe po publikacjach/Answer Hubach.
Buyer-Intent Sessions (BIS): ruch na zasobach „do transakcji”.
Earned Media Velocity (EMV): tempo nowych cytowań/publikacji i ich jakość.
Checkout in Chat / RFQ-from-Chat: zapytania i transakcje z czatu (tam, gdzie funkcja dostępna). (Nowe funkcje zakupowe w ChatGPT są publicznie ogłoszone i rozwijane).

3) Szczegółowy zakres prac (moduły i deliverables)

3.1 Audyt „Wpływu”

AIO/Answer gap: gdzie Google generuje AI Overviews/AI Mode i kogo cytuje; różnice vs. Perplexity/ChatGPT.
Cytowalność treści: ocena, czy Twoje strony mają klarowne tezy, tabele, liczby, wnioski – tj. „materiał do przytoczenia”.
Struktury danych: weryfikacja schema.org i spójności encji.
Earned baseline: skan dotychczasowych publikacji/recenzji/podcastów (PESO: co jest earned/shared/owned).
Agent readiness: stan formularzy RFQ/Book/Order, feedów i regulaminów pod commerce w czacie (ChatGPT/Stripe).

Dostarczamy: raport luk + roadmap 90 dni (AIAC/BSV/BIS/EMV – baseline).

3.2 Projekt i produkcja Answer Hubs

Architektura: „Decyzja w skrócie → Parametry → Porównanie → Kiedy nie → Kroki → Akcja”.
Produkcja treści: short-answers + warstwa techniczna (tabele/wykresy) + VideoObject + pliki danych (CSV/JSON).
Publikacja: wdrożenie schema, strony „Źródła i dane”, wewnętrzna linkizacja.

Dostarczamy: 1–3 huby/kwartał (min. 10–20 Q&A łącznie), gotowe do cytowania przez Answer Engines.

3.3 Digital PR / Earned Media

Raport branżowy (cytowalny: metodologia, liczby, wnioski, media kit).
Pitch’e do redakcji (3–5/tydz.), komentarze eksperckie, podcasty/webinary; cel: publikacje z odnośnikami (redakcyjne źródła).

Dostarczamy: 8–12 publikacji earned/kwartał + dziennik cytowań.

3.4 Tryb Agenta & Commerce

Endpointy i formularze (RFQ/Book/Order), polityki, logika statusów;
Integracja checkoutu w czacie: przygotowanie do Instant Checkout (katalog, zdjęcia, ceny, zapasy, zasady zwrotów).
Testy DX: skrypty „agent-walkthrough” (czy LLM potrafi wykonać zadanie bez człowieka).

Dostarczamy: ścieżki „odpowiedź → akcja”, pilot „kup w czacie” (tam, gdzie dostępny).

3.5 R&D GEO (eksperymenty)

AB testy formatów (styl, długość, struktura) vs. pojawialność w odpowiedziach;
Benchmarki między-silnikowe (Google AIO/AI Mode, Perplexity, ChatGPT) – różnice w doborze i ekspozycji źródeł.

4) Stos narzędzi (przykładowy)

Monitoring odpowiedzi AI: pół-automatyczne logi zapytań i cytowań (Google AIO/AI Mode, Perplexity).
Analityka: GSC/GA4/Looker – dashboard AIAC/BSV/BIS/EMV; atrybucja referral/AI.
SEO tech: Screaming Frog/Sitebulb (wydajność, schema, kanoniczność).
PR/Earned: bazy mediów, monitoringi wzmiankowe (PESO).
Commerce w czacie: katalogi/feedy + integracje ze Stripe/OpenAI (zgodnie z ogłoszeniami o Instant Checkout i inicjatywach agentic commerce).

5) KPI i raportowanie

AIAC – udział odpowiedzi AI z Twoją marką (per engine/język/temat).
BSV – wolumen i trend wyszukiwań brandowych (efekt „Fame”).
BIS – sesje buyer-intent (oferty, karty, RFQ/Book/Order).
EMV – tempo i jakość earned (autorytet domen, zasięg).
Checkout/Leady z czatu – zapytania i transakcje (gdzie funkcja dostępna).
(Kontekst: Google komunikuje wzrost użycia i satysfakcji przy AI Overviews; równolegle ChatGPT wdraża bezpośrednie zakupy w czacie.)

6) 90-dniowy plan wdrożenia

0–30 dni: Audyt Wpływu (AIAC/BSV/BIS/EMV baseline), backlog 20–30 tematów, pierwsze wdrożenia schema i „Answer-Ready” dla 5–10 stron.
31–60 dni: 1–2 Answer Hubs, pierwszy raport branżowy (open data), 6+ publikacji earned; przygotowanie feedów pod checkout w czacie.
61–90 dni: Pilotaż Trybu Agenta (RFQ/Book/Order), test „odpowiedź → checkout” (jeśli możliwe na rynku docelowym), eksperymenty GEO (AB), przegląd KPI i refaktoryzacje.

7) Dlaczego to działa (podbudowa rynkowa)

Fame Engineering to uznana już rama taktczna dla GEO: buduje AI availability – rozpoznawalność i rekomendacje w momentach zakupowych.
AI Overviews/AI Mode stają się warstwą domyślną dla setek milionów użytkowników, z linkami do sieci – wygrywa treść cytowalna.
Answer engines (Perplexity) eksponują źródła – inwestycja w Earned i „evidence blocks” naturalnie zwiększa udział w odpowiedziach.
Agentic commerce (ChatGPT + Etsy/„wkrótce” Shopify) skraca ścieżkę od odpowiedzi do zakupu – marki muszą być gotowe na handel w czacie.

Podsumowanie

Agencja Wpływu łączy Fame Engineering (Earned + cytowalność) z Answer-Ready Content, warstwą danych i Trybem Agenta/commerce w czacie. Cel: być odpowiedzią w silnikach generatywnych i zamykać akcję tam, gdzie rodzi się intencja – w wynikach AI i w samym czacie.