Дневник на експеримента.

Броячът ми броеше грешно. Две места, и двете глупави.

Накратко: програмата, с която меря, грешеше на две места. Намерих ги и ги поправих същия ден. Ето ги на човешки език, защото са прости грешки и всеки може да ги повтори.

Първата: една дума ме заблуждаваше.

Меря и собствения си бранд. Той се казва Citiran — и на латиница се пише почти като българската дума „цитиран".

На програмата бях казал: щом видиш „цитиран" в отговора, значи става дума за мен. Само че всичките ми въпроси са на български и са точно по темата кой кого цитира. Тоест думата „цитиран" се появява в почти всеки отговор — и програмата всеки път решаваше, че говорят за моята фирма.

От 693 отчетени споменавания 688 бяха просто думата. Истинските бяха пет.

Най-неприятното е, че числото изглеждаше като успех. Растеше от 3% през юли до 100% в началото на август. А растеше само защото по-новите модели пишат по-дълги отговори и думата се среща по-често.

Втората: гледах в грешната колонка.

Меря две неща поотделно: дали асистентът споменава бранда и дали слага линк към сайта му. Второто е по-ценното — то праща човек при теб.

За да разбера дали има линк, чета списъка с източници, който асистентът показва под отговора си. При Gemini обаче в този списък не стои адресът на сайта, а вътрешен код за пренасочване на Google — нещо като номер на билет вместо име. Аз сравнявах този номер с адреса на клиентския сайт. Естествено, никога не съвпадаше. Истинското име на сайта стои в съседната колонка, която просто не бях погледнал.

Резултатът: за Gemini „с линк" излизаше 0% винаги, за всички. Не защото няма линкове, а защото гледах на грешното място.

Какво направих. Поправих и двете. Историята е преизчислена наново от запазените отговори. Там, където преизчисляване е невъзможно, вместо нула вече пише „не е мерено" — защото това са две различни неща.

Какво научих. Първо: дума, по която разпознаваш бранд, не бива да е обикновена дума от езика, на който питаш. Второ, и по-важното: числото, което не мърда, е също толкова подозрително, колкото числото, което скача. Нула, която стои нула месеци наред, обикновено значи счупен брояч, а не празен резултат. Аз я приех за резултат и дори я написах на сайта си. Оттам вече е свалена.

Радвах се на грешното нещо през юли

Върнах се към първата поява на следен бранд в ChatGPT през юли и я прочетох както трябва. Тогава я записах като резултат от машинно четимия слой, качен на сайта вечерта преди това.

Не е бил той. В онзи отговор има осем източника и всичките осем са търсения в Google Maps. Брандът се появява с името от Google профила си, с линк към картата — и нито един линк към самия сайт. Тоест асистентът изобщо не е ходил на сайта. Отишъл е в Google Maps.

Съвпадението по време беше истинско, връзката — не. Записах си тогава, че едно съвпадение не е доказателство, и добре, че не го обявих за победа.

Какво научих. За бизнес с физическа услуга Google профилът е по-къс път до AI отговора от собствения сайт. Двете не се заместват — сайтът е това, което носи линка към теб, а профилът е това, което те вкарва в списъка. И най-важното: когато нещо тръгне нагоре, първата работа е да отвориш суровия отговор и да видиш откъде е дошло. Иначе приписваш на себе си чужда заслуга и после я продаваш.

Базата тръгва наново, от текущите модели

Щом през август смених измервателните модели, старите числа са мерени с друг уред. Реших да не ги смесвам: всичко, което показвам като база, вече е само от новите модели. Историческите криви слязоха от началната страница.

Цената е ясна и я плащам съзнателно — от тази дата нататък нямам „преди и след" за показване. Първото честно сравнение с текущия уред може да излезе най-рано в началото на септември 2026, защото иска по две седмици измерване от двете страни на една промяна.

Заедно с това премерих и колко от числото е шум. За осем дни, в които по нито един следен сайт не е пипано нищо, показателят се мести сам с до 7.5 процентни пункта. При толкова къс прозорец малката извадка просто диша. Оттук нататък не наричам резултат разлика, по-малка от шума — и меря на прозорци от поне две седмици от всяка страна.

Евтиният модел срещу скъпия: 10% разминаване

Една седмица пусках всеки въпрос по два пъти — веднъж с евтиния модел, който върви всеки ден, и веднъж с най-скъпия, за проверка. Едни и същи въпроси, в един и същи момент, за да не се обърка разликата между моделите с промяна в света. 742 сдвоени измервания.

Съвпадат в 90% от случаите. Разминават се в 10% — и почти винаги на едни и същи въпроси, тоест разминаването не е случайно, а върви по определен тип питане.

Какво научих. Евтиният модел е достатъчен, за да следиш посоката. Не е достатъчен, за да напишеш число в документ, който отива при човек. Разликата от 10% е точно толкова голяма, колкото повечето реални промени, които една намеса по сайта прави — тоест ако не я знаеш, ще припишеш на работата си нещо, което е разлика между два модела. Скъпият модел остава като контролна проверка, не като ежедневен разход.

Цял месец мерих с остарял модел

„ChatGPT" не е едно нещо. Отзад стоят различни модели и всеки от тях знае различни неща. Аз бях пуснал измерването с евтин модел, чиито знания свършват преди години.

Ето къде е капанът, защото не е в това, че моделът е стар. Той беше пускан с включено търсене в интернет — тоест можеше да намери и съвсем нов сайт, който не познава. И понякога го правеше.

Понякога. Друг път не търсеше и отговаряше по памет — уверено, че такава фирма няма. Един и същ въпрос, два различни отговора, и никакъв начин да разбереш кой от двата ще получиш.

Затова грешката живя толкова дълго. Числата не бяха нула. Бяха ниски, спокойни и правдоподобни — точно каквито очакваш да са за малък бизнес.

Сменен е с текущите модели. И оттогава на всеки ред от измерването пише с кой точно модел е направено и на коя дата. Ако някъде пише „ChatGPT", отдолу стои и кой модел го е казал.

Какво научих. Кой модел си използвал не е техническа подробност — то е част от самото измерване. Два различни модела са два различни уреда и числата им не се сравняват, както не сравняваш килограми с литри. И второ: уредът се проверява преди резултата. Число от непроверена настройка струва точно толкова, колкото настройката — колкото и стабилно да изглежда.

Двете неща се движат с различна скорост

След три седмици измерване стана видимо нещо, което не бях очаквал: споменаването и линкът не вървят заедно.

Споменаването тръгва от собствения ти сайт — какво пише на него и колко разбираемо е написано за машина. Затова се движи бързо: подредиш ли данните както трябва, ефектът се вижда в рамките на дни.

Линкът е друга игра. Той идва по-лесно при бизнес, за когото говорят и външни източници — чужди сайтове, отзиви, споменавания. Затова е по-бавен и по-ценен.

Какво научих. Това са две различни ключалки и искат два различни ключа. Работи се и по двете едновременно, иначе вдигаш едното и се чудиш защо другото стои. И второ, по-практичното: ако някой ти обещае „ще те цитират", а плана му е само по твоя сайт — половината работа липсва.

(Записано през юли по данни от стария модел. Числата оттогава не важат; наблюдението — да, и оттогава се потвърждава.)

Пуснах втора версия на единия асистент, успоредно със старата

Добавих по-нова версия на единия асистент, която върви успоредно със старата — исках да видя дали двете отговарят различно на едни и същи въпроси.

Отговарят малко по-различно. Тогава реших, че съм затворил темата с версиите.

Не бях я затворил. Гледал съм внимателно едната страна и съм пропуснал другата — при другия асистент от месец мерех с модел, който не става за тази работа, и това не ми беше хрумнало да проверя. Разбрах го чак две седмици по-късно. Следващият запис е за него.

Първата статия

Пуснах първата статия в раздела с новини — за това какво значи, когато голяма компания плати близо два милиарда, за да мери кой се появява в AI отговорите.

Сайтът тръгва с публични цени

citiran.com излиза от „скоро" и става пълна страница — с цените отпред и с гаранцията, написана така, че да се чете, а не да се тълкува.

Решение, което взех тогава и още държи: числата на сайта идват директно от лога на измерването, не се пишат на ръка. Каквото покажа, мога да го проследя до конкретния запис. Заради това решение по-късно можах да преизчисля цялата история за един следобед, вместо да гадая кое число откъде е дошло.

Машинно четим слой за локален бизнес

Адрес, услуги, работно време, цени и въпроси с отговори — описани така, че асистентът да ги разчете, вместо да ги гадае от текста. Плюс поправки по заглавната структура на страниците, където имаше по две главни заглавия на една страница.

(Ефектът е мерен със стария модел и затова не го показвам като число. Виж и записа от 13.08 — какво всъщност се оказа причината за появата.)

citiran.com е вдигнат

Домейнът е купен и сайтът тръгва като статична страница. Първата настройка, която направих: посрещам AI ботовете, вместо да ги блокирам. Сайт за AI видимост, който блокира AI ботове, би бил лоша шега.

Звучи очевидно, но не е — блокирането често е включено по подразбиране от защитата пред сайта и собственикът дори не знае за него. Оттогава това е една от първите неща, които проверявам навсякъде.

Ден 1: пускам измерването

Първият ден. Система, която два пъти дневно задава на ChatGPT и Gemini въпросите, които истински клиенти биха задали, и записва две неща: споменат ли е брандът в отговора и получава ли линк към сайта си.

Нулевото измерване е отрезвяващо. Единият следен сайт е на чиста нула навсякъде. Другият се появява при единия асистент и никъде другаде.

Още първия ден изскочи нещо, което тогава не разбрах докрай: за въпросите от типа „откъде да купя в София" асистентът вадеше фирми от Google Maps, а не от сайтовете им. Месец по-късно това се оказа по-важно от всичко останало в този запис.