Współtwórca Brand Semantics. Związany z marketingiem od 2009 roku. Szkoleniowiec. Strateg. Eksplorator nowych obszarów marketingu i komunikacji. Łączy wiedzę z licznych różnych obszarów i przekuwa ją na biznesowe rozwiązania dla Klientów. Ciekawią go słowa. Tym samym też ludzie i ich kultura.
Artykuły: Michał Grzebyk
Czy ChatGPT wie, czego szukasz? A może także, na co cię stać?
ChatGPT łączy odkrywanie produktów, wirtualne przymierzanie i reklamy w jednym środowisku, podczas gdy użytkownicy w USA mogą również połączyć dane finansowe. Czy te funkcje mogą uczynić zakupy bardziej osobistymi, a co wiemy o tym, jak ich dane mogą się łączyć?
Microsoft konsultuje zasady dotyczące AI. Co obiecuje Humanist AI i co musi jeszcze udowodnić
Microsoft prosi społeczeństwo o kształtowanie zasad dla swoich przyszłych modeli MAI. Jego Kodeks Postępowania Humanist AI przedstawia ambitne zasady, ale jego wartość będzie zależała od tego, czy te zasady staną się testowalnym zachowaniem, przejrzystą oceną i rzeczywistą odpowiedzialnością.
Mapa encji nie wybiera kierunku
Mapa encji porządkuje produkty, odbiorców, problemy i źródła, ale nie odpowiada na pytanie, które relacje są dla marki strategicznie najważniejsze. Dlaczego marka potrzebuje nie tylko mapy, lecz także jasno nazwanego kierunku?
Słowa kluczowe to nie byty. Jak budować treści wokół rzeczywistych intencji użytkowników?
Słowa kluczowe ujawniają, jak ludzie prowadzą wyszukiwania. Byty, atrybuty i relacje wyjaśniają, co treść musi wyjaśnić. Dowiedz się, jak połączyć te dwa poziomy w praktycznym modelu treści.
Widoczność AI to nie jeden wskaźnik. Jak mierzyć wzmianki, rekomendacje, cytaty i reprezentację?
Widoczność AI to nie jeden wynik. Dowiedz się, jak mierzyć wzmianki, rekomendacje, cytaty i reprezentację marki, korzystając z jasnych mianowników, paneli badawczych i niepewności.
Jak przeprowadzić audyt widoczności AI: obecność, cytaty, halucynacje i stabilność
Dowiedz się, jak przeprowadzić audyt widoczności AI poza wzmiankami: sprawdź obecność, rolę rekomendacji, dokładność faktów, cytaty i stabilność odpowiedzi w systemach generacyjnych. Praktyczny framework do identyfikacji luk w reprezentacji i przekształcania ich w proporcjonalne działania.
GEO po SEO. Co można optymalizować w wyszukiwaniach AI?
Marki mogą optymalizować swoje zasoby informacyjne i warunki dostępu. Mogą jedynie wpływać na pobieranie, cytowanie, przyswajanie i rekomendacje. Powierzchnia kontrolna GEO dostarcza praktycznego modelu do rozróżniania kontrolowanych interwencji od zaobserwowanych wyników.
„Odpowiedni”* kandydat. Jak modele AI mogą zmienić wybory lokalne – na przykładzie Krakowa
Modele GenAI nie tylko streszczają informacje o kandydatach, ale tworzą ich publiczny obraz. Na przykładzie badania Michała Drewnickiego pokazuję, dlaczego w wyborach lokalnych nazwisko to za mało.
Kurczak, łopata i Twój ulubiony chatbot: dlaczego mózg kłamie, że ma rację
Czym różni się praca lewej a prawej półkuli mózgu? Czym jest left brain interpreter i co ma wspólnego z działaniem LLM-ów? Dowiedz się z artykułu!