Jak obliczamy GRI
GRI (Geoboard Readiness Index) to wskaźnik 0–100 mierzący gotowość Twojej strony do bycia cytowanym w odpowiedziach AI (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Grok, DeepSeek). Bazujemy na publicznych sygnałach on-page i porównaniu z konkurencją w Twojej branży.
Wzór obliczeń
Każdy z sześciu komponentów dostaje wynik 0–100, mnożymy go przez wagę (komponenty sumują się do 100%) i sumujemy. Wynik końcowy to surowa ważona suma — jedna liczba 0–100, przypisana do klasy od A do F, bez sztucznego zaniżania ani zawyżania.
6 komponentów
Każdy komponent odpowiada za inny aspekt tego, jak modele AI „widzą” i interpretują Twoją stronę:
| Komponent | Waga | Co mierzymy |
|---|---|---|
| Schema markup | 22% | Dane strukturalne JSON-LD: Organization, Product, FAQ, Article — strukturyzacja informacji o firmie w formie, którą AI czyta wprost. |
| E-E-A-T | 18% | Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — strona „o nas”, biogramy zespołu, kompletny kontakt, dowody społeczne. |
| Treści porównawcze | 18% | Pozycja na tle konkurencji branżowej (top 5 firm) — artykuły porównawcze, poradniki zakupowe, strony FAQ, opisy zastosowań. |
| Sygnały zaufania | 18% | Autorytet domeny, sygnały zewnętrzne, dane kontaktowe — polityka prywatności, regulamin, liczba opinii, telefon, adres, znaki zaufania. |
| Technika | 12% | Mobile, Core Web Vitals (LCP, CLS, INP), dostępność, semantyczny HTML, sitemap, HTTPS i bezpieczeństwo. |
| LLM-readability | 12% | Plik llms.txt, robots.txt przyjazny botom AI, czytelne metadane, treść dostępna bez wykonywania JavaScript. |
| Suma | 100% |
Surowy wynik, bez sztucznego zaniżania
GRI to surowa ważona suma 0–100 — nie zaniżamy ani nie zawyżamy wyniku sztucznie. Konserwatyzm bierze się z samej metodologii: punkty przyznajemy tylko za sygnały, które realnie widać na stronie. To wskaźnik powtarzalny, jak NPS, FICO czy Lighthouse Performance.
Ważne ograniczenie: GRI mierzy gotowość on-page (czytelność dla AI), a nie realną widoczność. Autorytet marki poza domeną (wzmianki, katalogi, cytowania w innych źródłach) — który mocno wpływa na to, czy modele AI wymieniają firmę — wykracza poza to, co widać na samej stronie. Realną widoczność potwierdza dopiero monitoring cytowań w modelach AI.
Co audyt mierzy — i czego nie mierzy
Przejrzystość to część metodologii. Wstępny Audyt GRI ma celowe ograniczenia — poniżej opisujemy je wprost, żeby wynik był interpretowalny.
| Aspekt | Audyt L1 (Wstępny) | Audyt L2 (roadmapa Q3 2026) |
|---|---|---|
| Rendering strony | Statyczny HTML — bez wykonywania JavaScriptu. Schema i treść renderowane przez JS (Elementor, Divi, Kadence, React) mogą być niewidoczne. | Headless rendering — pełny DOM po wykonaniu JS. |
| Głębokość crawlu | Strony top-level: homepage + podstrony dostępne z menu głównego i sitemap (maks. kilka–kilkanaście URL). Artykuły blogowe i głębsze strony produktowe nie są uwzględniane. | Głębszy crawl z konfigurowalnymi limitami stron. |
| Źródło wiedzy AI | Dane treningowe modeli (orientacyjnie ~2024–2025). Wynik to benchmark — nie live test odpowiedzi ChatGPT czy Gemini w tej chwili. | Live web search (modele z dostępem do internetu w czasie rzeczywistym). |
| Autorytet off-page | Nie mierzony przez GRI (on-page). Realną widoczność potwierdza monitoring cytowań w modelach AI po założeniu konta. | Analiza cytowań i wzmianek poza domeną. |
Jeśli Twoja strona jest oparta na JS-heavy builder (Elementor, Divi, Kadence) lub masz rozbudowany blog/sklep, wynik Wstępnego Audytu traktuj jako punkt startowy — nie pełne odwzorowanie widoczności. Zmiany wprowadzone w server-side HTML (np. przez Schema Injector) będą poprawnie wykryte przez audyt.
Klasy GRI: A–F
Wynik liczbowy przekładamy na pięć klas, które od razu mówią, na jakim etapie jest Twoja widoczność w AI:
Typowy rozkład polskich MŚP: A = 5% · B = 20% · C = 55% · D = 20%
Ograniczenia raportu
Sprawdź GRI swojej strony
Zrób bezpłatny audyt swojej strony i zobacz, jak modele AI oceniają Twoją widoczność. Raport PDF w kilka minut na e-mail.
Zrób bezpłatny audyt →