Michał Grzebyk

    Michał Grzebyk

    COO Brand Semantics

    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

    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?

    Kompas i narzędzie pomiarowe na mapie, ilustrujące proces łączenia słów kluczowych, bytów i intencji wyszukiwania

    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.

    Latarnia morska na skalistym wybrzeżu o zmierzchu, ilustrująca klarowność w mierzeniu widoczności AI i reprezentacji marki

    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.

    Lornetka skierowana na wschód słońca, symbolizująca monitorowanie widoczności marki w wyszukiwaniach AI.

    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.

    Grafika Brand Semantics w ciemnoniebieskim kolorze, przedstawiająca fragmentaryczne strumienie informacji, które konwergują w spójny wynik wyszukiwania AI.

    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.

    Wawel w Krakowie o zmierzchu jako ilustracja artykułu o AI i wyborach lokalnych

    „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.

    Brązowe kury wystawiające głowy przez drewnianą konstrukcję kurnika.

    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!