Lietuvos dirbtinio intelekto matomumo indeksas · Matavimas Nr. 1
2026-08-05 – 08-12
Matavimas Nr. 1 · 2 160 užklausų · 12 sričių · „Google“ ir 3 pokalbių robotai
Kai žmogus per „Google“ ieško paslaugos lietuviškai, maždaug pusėje atvejų viršuje atsiranda paties „Google“ parašytas atsakymas — dar prieš pirmąją nuorodą. Tame atsakyme paminimos kelios įmonės. Dažniausiai ne tos didžiausios.
Patikrinome po 15 stambiausių įmonių kiekvienoje iš 12 paslaugų sričių (draudime — 16, dėl lygiųjų ties 15-ąja vieta pagal pasirašytas įmokas; iš viso 181). Jos atrinktos pagal dydį toje srityje, o ne pagal tai, ar apie jas kas nors kalba; 157 iš 181 realiai veikia savo srities rinkoje. Kai kuriose srityse, pavyzdžiui, NT tarpininkavime, penkioliktoji pagal dydį įmonė yra visai nedidelė — todėl tai ne „didžiausios Lietuvos įmonės“, o kiekvienos srities viršūnė. 25 iš tų 157 nebuvo paminėtos nė viename AI atsakyme — nei smulkaus verslo, nei stambaus pirkėjo klausimuose.
Kas yra „AI atsakymas“. Šioje ataskaitoje taip vadiname „Google“ AI apžvalgą (angl. AI Overview) — automatiškai sugeneruotą atsakymą paieškos rezultatų viršuje, po kuriuo nurodomi šaltiniai. Atskirai matavome ir tris pokalbių robotus: ChatGPT, „Claude“ ir „Gemini“.
Patikrinome 1 200 komercinių užklausų lietuvių kalba — po 100 kiekvienoje iš 12 sričių, tokių, kokias rašo ketinantis pirkti žmogus. Kiekvienas rinkimas grąžino vidutiniškai 1 199 iš jų, ir rinkimų buvo keturi.
Užklausų dalis su AI atsakymu
Vidutiniškai 651 iš 1 199 užklausų viename rinkime; keturi rinkimai per tris dienas.
Dienų svyravimas: 53,7–54,7 %. Tai ne skaičiuotinis intervalas, o tikras skirtumas tarp trijų matavimo dienų — jis apima ir tai, kad pakartotas matavimas duoda kiek kitą rezultatą. Rodome jį sąmoningai: skaičius be paklaidos atrodo tikslesnis, nei yra.
Ar tas pats matavimas pakartojamas
2 ir 3 rinkimai atlikti tą pačią dieną su tuo pačiu 1 200 užklausų rinkiniu — tai tiesioginis pakartojamumo patikrinimas, ir skirtumas tarp jų tesiekia 0,7 proc. p. Pilotiniame matavime toks pat patikrinimas su ankstesniu 204 užklausų rinkiniu davė 56,5 % ir 53,0 %; svyravimas sumažėjo todėl, kad rinkinys šešis kartus didesnis. Skelbiame visų keturių rinkimų vidurkį, svertą pagal dienas.
Ką pataisėme prieš šį matavimą. Pilotiniame rinkinyje
64 iš 1 200 (5,3 %) užklausų turėjo gramatinių nesklandumų —
nesuderintą giminę arba linksnį („geriausi darbuotojų paieška“, „kiek kainuoja teisinių
paslaugų“). Tai nebuvo smulkmena: tokios užklausos AI atsakymą gaudavo
dažniau, ne rečiau — 87,3 % prieš 54,6 % — todėl
pilotinis rodiklis buvo pakeltas paties matuoklio, o ne rinkos. Šis skirstinys perskaičiuojamas
iš pilotinio rinkimo duomenų (verify_report.py patikros CHK-903 ir CHK-904); pati
pilotinė antraštė — 56,3 % — iš to paties failo.
Todėl užklausų rinkinys buvo perrašytas. Naujajame 1 200 užklausų
rinkinyje ta pati taisyklė (flag_query_grammar.py, ta pati, kuri rado tas 64)
neranda nė vieno defekto. Būtent dėl to šio matavimo rodiklis — 54,1 % — yra
arčiau pilotinio „švarių“ užklausų rodiklio (54,6 %) nei pilotinės antraštės
(56,3 %): skirtumą sudarė ne rinka, o pataisytas matuoklis.
Nuo šiol šis rinkinys lieka nepakeistas ir bus kartojamas kiekviename
matavime — tik taip skirtumas tarp matavimų reiškia rinkos pokytį, o ne pasikeitusį
matuoklį. Pilotinis rinkinys ir jo rezultatai lieka archyve, bet į šią seriją
neįskaičiuojami: jie matavo kitą instrumentą.
Su kuo šio skaičiaus nelyginame. Viešai skelbiami pasauliniai AI apžvalgų dažniai (pvz., „Conductor“ — 16 % iš 118 mln. raktažodžių, 2025 m. rugsėjis) apima visų tipų užklausas ir daugiausia informacinio pobūdžio; 84 % to tyrimo rezultatų — iš JAV „Google“, Lietuvos duomenų jame nėra. Mūsų rinkinys — tik komercinės, tik lietuvių kalba, sudarytos pagal šabloną. Šie skaičiai nėra palyginami, todėl santykio su pasauliniu vidurkiu neskelbiame.
1 pav. · Dažnis pagal veiklos sritį · taškas — įvertis, juosta — 95 % intervalas
Netikėčiausias rezultatas. Skirtumai tarp klausimo formų didesni nei tarp veiklos sričių — nuo 27,2 % iki 83,9 %. Tas pats pirkėjas, ta pati sritis, skirtingai suformuluotas klausimas — ir „Google“ elgiasi visiškai kitaip.
1 lentelė · Pagal klausimo formą
| Klausimo forma | Pavyzdys | n | AI atsakymasiš užklausų | Vietos blokasiš užklausų | Katalogas šaltiniuoseiš AI atsakymų |
|---|---|---|---|---|---|
| Situacinė | ar verta samdyti agentūrą | 120 | 83,9 % | 3,2 % | 12,4 % |
| Kainos | buhalterinių paslaugų kaina | 180 | 80,2 % | 0,0 % | 65,0 % |
| Geriausiųjų | geriausios it įmonės lietuvoje | 144 | 61,4 % | 28,9 % | 68,4 % |
| Siaura paslauga | pvm deklaravimo paslaugos | 240 | 56,7 % | 11,5 % | 20,5 % |
| Atsiliepimų | draudimo bendrovių atsiliepimai | 96 | 49,3 % | 0,9 % | 76,9 % |
| Platus terminas | advokatų kontoros | 120 | 42,5 % | 35,1 % | 61,9 % |
| Su miestu | statybų įmonės vilniuje | 300 | 27,2 % | 47,9 % | 68,5 % |
Praktiškai tai reiškia du skirtingus žaidimus. Kai žmogus rašo miesto pavadinimą — „statybų įmonės Vilniuje“ — AI atsakymas rodomas tik ketvirtadalyje atvejų, o beveik pusėje pasirodo „Google Maps“ blokas. Tai vis dar įprasto SEO ir „Google“ verslo profilio uždavinys.
Bet kai tas pats žmogus klausia „geriausios statybų įmonės Lietuvoje“ arba „kiek kainuoja namo statyba“, AI atsako maždaug septyniais atvejais iš dešimties — ir maždaug du iš trijų tokių atsakymų remiasi katalogu. Būtent šiuose klausimuose priimamas sprendimas, ką rinktis.
Visos aukščiau pateiktos užklausos yra tokios, kokias užduoda maža įmonė. Stambūs pirkėjai klausia kitaip: ne „buhalterinės paslaugos“, o „finansinių ataskaitų auditas“; ne „krovinių pervežimo kaina“, o „3PL paslaugos gamybos įmonei“. Atskirai išmatavome 960 tokių užklausų; duomenis grąžino vidutiniškai 954 (žr. „Kas nepavyko“ metodikoje).
Stambaus pirkėjo klausimai su AI atsakymu
Vidutiniškai 789 iš 954 užklausų viename rinkime. Dienų svyravimas: 82,1–83,3 %.
Palyginus teisingai
Smulkaus verslo rodiklis perskaičiuotas pagal tą patį klausimų formų pasiskirstymą. Nepataisius, skirtumas atrodytų +28,6 proc. p., bet didelę jo dalį sudarytų tik tai, kad stambaus pirkėjo rinkinyje nėra miesto užklausų — o jos turi mažiausią dažnį.
Tikrasis skirtumas. Į brangesnius ir sudėtingesnius pirkimo klausimus AI atsako dažniau nei į paprastus.
Rizika didesnė ten, kur pinigų daugiau. Jei jūsų paslauga perkama po ilgo palyginimo ir už didelę sumą, į klausimą, nuo kurio prasideda tas palyginimas, AI atsako keturiais atvejais iš penkių.
Klientai naudoja ne tik „Google“. Uždavėme tas pačias 24 komercines užklausas ChatGPT, „Claude“ ir „Gemini“ — po vieną kartą per dieną tris dienas iš eilės, visiems su įjungta interneto paieška. Kiekvienas variklis atsakė visus 24 kartus visomis trimis dienomis: 216 atsakymų, nė vieno praleisto.
Du dalykai čia pasikeitė nuo pilotinio matavimo, ir abu keičia, ką skaičiai reiškia. Pirma, klausiama tris atskiras dienas, o ne tris kartus per vieną vakarą — pilotinis „stabilumo“ skaičius matavo, kaip svyruoja sąsaja per kelias minutes, o ne kaip keičiasi rinka per parą. Antra, visiems varikliams įjungta interneto paieška: anksčiau buvo lyginamas vienas paieškos produktas su trimis atmintimi atsakančiais modeliais. „Perplexity“ šiame matavime nedalyvauja.
2 pav. · Kiek stebimų Lietuvos įmonių įvardijama viename atsakyme
match_brands.py) — „Swedbanko“ užskaitomas, „artimiausias“ nepainiojamas su „Artea“.
Matuojame įvardytas įmones, ne nuorodas: nuoroda yra vamzdynas, o įvardijimas — tai, ką įmonė
perka.ChatGPT atsisako atsakyti į patį klausimą. Vidutiniškai 13 iš 24 atsakymų jis pradeda nuo to, kad „nėra jokio oficialaus geriausių įmonių sąrašo“, ir toliau aiškina, į ką atsižvelgti renkantis. „Claude“ taip elgiasi 1,7 atsakymo iš 24, „Gemini“ — nė karto. Paieškos ChatGPT neatsisako: internete jis ieško kiekvieną kartą, visais 72 atvejais. Jis tiesiog dažniausiai atsisako daryti išvadą.
Todėl jis įvardija maždaug tris kartus mažiau lietuviškų įmonių nei „Claude“ ar „Gemini“ — 1,40 prieš 4,97 ir 4,50. Šis skirtumas laikosi visas tris dienas, todėl jis nėra atsitiktinumas.
Kiekvieną užklausą kiekvienam varikliui uždavėme tris kartus. Tai leidžia pamatuoti, kiek atsakymas svyruoja tame pačiame variklyje — ir palyginti su tuo, kiek varikliai skiriasi tarpusavyje. Be šio patikrinimo bet koks skirtumas būtų neinterpretuojamas.
3 pav. · Įvardytų įmonių sutapimas (Jaccardo indeksas; 1,0 — identiški sąrašai)
2 lentelė · Kaip elgiasi kiekvienas variklis
| Variklis | Įmonių viename atsakyme | Stabilumas tarp dienų | Atsisako rikiuoti (iš 24) | Nuorodų viename atsakyme |
|---|---|---|---|---|
| Claude claude-opus-5 | 4,97 | 0,61 | 1,7 | 30,5 |
| Gemini gemini-3.6-flash | 4,50 | 0,55 | 0,0 | 10,5 |
| ChatGPT gpt-5.1 | 1,40 | 0,43 | 12,7 | 2,8 |
Dvi praktinės išvados. Pirma: nėra vieno „AI matomumo“ skaičiaus. Įmonė gali būti matoma viename variklyje ir nematoma kitame.
Antra, ir tai nemaloniau: net tas pats variklis kitą dieną atsako kitaip. Vidutinis to paties variklio sutapimas su savimi — 0,53 („Claude“ 0,61, „Gemini“ 0,55, ChatGPT 0,43). Todėl bet koks vienu bandymu paremtas matavimas didžia dalimi matuoja atsitiktinumą.
Visos 24 užklausos yra vienos formos — „geriausiųjų“ tipo. 2 skyrius rodo, kad klausimo forma keičia rezultatą labiau nei sritis, todėl šio skyriaus išvados galioja būtent šiai formai; kaip varikliai elgiasi su siauromis ar situacinėmis užklausomis — neišmatuota. 24 komercinės „geriausiųjų“ tipo užklausos (po dvi kiekvienoje srityje), 3 varikliai, 3 dienos — iš viso 216 užklausų, iš kurių pavyko visos 216. Imtis pakankama palyginti variklius tarpusavyje, bet per maža išvadoms apie atskiras sritis ar atskiras įmones. Sričių lygmens skaičių šioje dalyje sąmoningai neskelbiame.
Tikrinti modeliai: ChatGPT — gpt-5.1, „Claude“ —
claude-opus-5, „Gemini“ — gemini-3.6-flash, visi per programinę
sąsają (API) su įjungta interneto paieška. Taisyklė viena visiems: tokia versija, kokią
vartotojas gauna pagal nutylėjimą, užfiksuota tiksliu numeriu, o ne „naujausia“ — kitaip
modelis pasikeistų nepastebimai ir kito matavimo skirtumas reikštų pasikeitusį matuoklį,
o ne rinką. Pilotiniame matavime buvo lyginami skirtingo lygio modeliai; tai ištaisyta.
Atsakymo ilgio išlyga — panaikinta. Pilotinėje versijoje čia buvo
parašyta, kad „Gemini“ ir „Perplexity“ atsakymai 63 ir 60 kartų iš 72 atsimušė į ilgio ribą.
Tas skaičius buvo neatsekamas — išsaugotuose failuose nebuvo įrašyta, ar atsakymas buvo
nukirstas — ir todėl buvo atšauktas. Dabar tai įrašoma: kiekvienas iš 216 atsakymų saugo
paties variklio nurodytą pabaigos priežastį. Nė vienas atsakymas nebuvo
nukirstas (ChatGPT 72 × completed, „Claude“ 72 × end_turn,
„Gemini“ 72 × STOP). Išlyga nebereikalinga ne todėl, kad nustojome ja rūpintis,
o todėl, kad dabar ją galima patikrinti.
Šaltinius nurodė 92,1 % AI atsakymų (dienų svyravimas 91,5–92,9 %); 458 atsakymai nenurodė nė vieno. Iš 5 299 atsakymų su šaltiniais surinkome 25 569 citatas, iš viso 2 995 skirtingus domenus — abu klausimų rinkiniai, visi keturi rinkimai — ir suskaičiavome, kurie minimi dažniausiai.
3 lentelė · Dažniausiai cituojami šaltiniai
| Domenas | Citatų | |
|---|---|---|
| 1 | paslaugos.ltKatalogas | 903 |
| 2 | rekvizitai.vz.ltKatalogas | 868 |
| 3 | infocloud.ltKatalogas | 465 |
| 4 | facebook.com | 289 |
| 5 | swedbank.lt | 283 |
| 6 | vz.lt | 220 |
| 7 | ld.lt | 216 |
| 8 | luminor.lt | 213 |
| 9 | seb.lt | 192 |
| 10 | citadele.lt | 190 |
Dažniausiai cituojamas šaltinis Lietuvoje yra katalogas, ne įmonė. paslaugos.lt paminėtas 903 kartus, rekvizitai.vz.lt — 868. Trys dažniausiai cituojami šaltiniai yra katalogai, o pirmoji reali įmonė surenka mažiau nei trečdalį lyderio citatų.
Praktiškai tai reiškia, kad vien geros savo svetainės gali nepakakti. Jei jūsų srityje AI remiasi katalogais, matomumas prasideda nuo to, kaip atrodote juose — ar įrašas pilnas, ar kategorijos teisingos, ar yra atsiliepimų.
Rinkoje dažnai teigiama, kad AI paieška yra visiškai atskira disciplina. Patikrinome tai tiesiogiai: palyginome, kiek AI cituojamų domenų toje pačioje užklausoje jau yra „Google“ organinės paieškos pirmajame dešimtuke.
AI šaltinių, esančių organinės paieškos pirmajame dešimtuke
20 580 iš 25 569 citatų per 5 299 atsakymus su šaltiniais. Skaičiuota sudedant visas keturių rinkimų citatas, o ne vidurkinant procentus po atsakymą. Antras būdas — vidurkinti kiekvieno atsakymo dalį ir sverti pagal dienas — duoda 82,9 %. Skelbiame mažesnįjį ir įvardijame būdą: du skaičiai tam pačiam dydžiui atsiranda būtent tada, kai būdas nepasakomas. Organinių rezultatų surinkome po 9–10 vienai užklausai, todėl tikroji dalis yra ne mažesnė nei 80,5 %.
Ką tai reiškia
Maždaug keturi iš penkių AI cituojamų šaltinių jau yra pirmajame „Google“ puslapyje. AI atsakymas didžiąja dalimi remiasi tais pačiais puslapiais, kurie ir taip reitinguojami aukštai — tai nereiškia, kad jis perpasakoja tą patį turinį; matuotas šaltinių, ne turinio sutapimas.
SEO yra būtina sąlyga, bet nebepakankama. Patekimas į „Google“ pirmąjį dešimtuką tebėra įėjimo bilietas — be jo tikimybė būti paminėtam maža. Bet tai, kas vyksta viduje, yra naujas uždavinys: kurį iš dešimties AI pasirenka, ar vietoj įmonės pacituoja katalogą, ir kaip skiriasi trys pokalbių robotai.
Tai paaiškina ir katalogų persvarą, tik ne per reitingo vietą: katalogų ir įmonių vidutinė vieta beveik nesiskiria (4,3 ir 4,9). Skiriasi aprėptis — paslaugos.lt yra pirmajame dešimtuke maždaug 660 užklausų viename rinkime, o vidutinė įmonė — maždaug 18. Katalogas tinka beveik kiekvienam klausimui; įmonė — keliems.
Tą patį viešai patvirtino ir pati „Google“. 2026 m. gegužės 15 d. bendrovė
paskelbė pirmąsias oficialias rekomendacijas, kaip rengti turinį generatyvinės paieškos
funkcijoms. Jose teigiama, kad „SEO gerosios praktikos tebėra aktualios, nes mūsų
generatyvinės dirbtinio intelekto funkcijos „Google“ paieškoje remiasi pagrindinėmis paieškos
reitingavimo ir kokybės sistemomis“. Atskirai išvardijama, ko nereikia:
specialių mašininiam skaitymui skirtų failų (llms.txt) — jie „nei pakenkia, nei
padeda“ matomumui, — AI skirtų struktūrinių duomenų žymų, teksto skaidymo į mažas dalis ir
rašymo atskira „AI kalba“. Šaltinis:
developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide.
Šie du rezultatai gauti nepriklausomai: 80,5 % išmatuoti iš išorės, nežinant šio dokumento, o „Google“ teiginys ateina iš vidaus. Svarbi riba: rekomendacijos galioja tik „Google“ paieškai. Jos nepasako, kaip turinį atrenka ir cituoja ChatGPT, „Perplexity“ ar „Claude“ — o 3 skyrius rodo, kad varikliai tarpusavyje skiriasi labiau nei tas pats variklis skiriasi pats nuo savęs.
Visų keturių rinkimų AI atsakymuose suskaičiavome, kaip dažnai kiekvienoje srityje pasirodo konkreti įmonė. Įmonė laikoma matoma atsakyme, jei arba jos pavadinimas parašytas atsakymo tekste, arba jos svetainė nurodyta tarp šaltinių. Pavadinimai tikrinti visomis linksnių formomis, nes AI rašo „Swedbanko“, „Swedbanke“, ne tik „Swedbank“. Dalis įmonių matomos tik kaip šaltinis — jų pavadinimas atsakyme neparašytas; lentelėje tai matyti iš to, kad kai kurios įmonės surenka daug pasirodymų be nė vieno paminėjimo tekste.
4 pav. · Lyderio dalis srityje — kokioje dalyje savo srities AI atsakymų pasirodo matomiausia įmonė
4 lentelė · Trys matomiausios įmonės kiekvienoje srityje; skliaustuose — dienų svyravimas
| Sritis | 1. | 2. | 3. | AI atsakymų |
|---|---|---|---|---|
| Bankai | Swedbank 82,4 80,5–84,7 | SEB bankas 49,7 46,2–53,2 | Citadele bankas Lietuvo… 39,9 34,6–45,5 | 312 |
| Draudimas | Lietuvos draudimas 77,4 75,5–78,6 | If P&C Insurance 36,8 32,1–41,8 | ERGO Insurance 36,0 35,7–36,4 | 220 |
| Nekilnojamasis turtas | Capital 37,6 37,2–37,9 | Ober-Haus 26,6 25,6–27,6 | Savas Būstas 9,9 6,7–11,6 | 175 |
| Sveikatos priežiūra | Antėja (Diagnostikos la… 27,0 19,4–34,6 | Affidea Lietuva 18,7 16,1–20,6 | Kardiolita 18,1 15,8–19,4 | 120 |
| Logistika | Baltic Transline 21,0 18,0–23,3 | Delamode Baltics 19,6 17,5–21,3 | Vlantana 11,1 9,8–13,3 | 241 |
| Statybos | Conres 20,2 19,6–20,6 | YIT Lietuva 19,8 18,2–21,7 | Kauno tiltai 18,7 18,2–19,6 | 182 |
| Teisinės paslaugos | Cobalt 19,1 15,8–23,7 | Motieka ir Audzevičius 8,4 5,3–10,5 | Widen Legal 8,4 5,3–10,5 | 149 |
| IT paslaugos | NFQ Technologies 11,6 11,4–11,8 | Baltic Amadeus 7,1 6,6–7,6 | Novian Technologies 6,9 6,3–7,9 | 309 |
| Personalo atranka | Manpower Lit 11,2 10,8–11,8 | Biuro 10,8 7,9–16,2 | Retiva 4,5 2,8–5,4 | 149 |
| Rinkodara | Whatabout Agency 10,9 10,2–11,7 | Reprise Media 8,6 6,7–10,2 | Mediabrands Digital 2,9 1,7–3,6 | 234 |
| El. parduotuvių kūrimas | OWEXX 9,8 6,9–13,6 | NFQ Technologies 0,0 0,0–0,0 | Toughlex (Tvirtas baita… 0,0 0,0–0,0 | 288 |
| Buhalterija | Leinonen 3,3 2,7–3,6 | PricewaterhouseCoopers 2,1 0,0–3,6 | Grant Thornton Baltic 1,8 1,8–1,8 | 223 |
Ką daryti su šiuo skaičiumi. Jei jūsų srityje lyderis surenka daugiau nei tris ketvirtadalius atsakymų, kaip bankuose („Swedbank“ — 82,4 %) ar draudime („Lietuvos draudimas“ — 77,4 %), jį aplenkti brangu — bet ir konkurentų nedaug. Jei lyderis surenka 10–20 %, kaip IT paslaugose, statybose ar rinkodaroje, niekas tos srities neužėmė: pirmauti reiškia surinkti vos kas penktą atsakymą.
Dėsningumas paprastas: lyderis atsiskiria ten, kur rinkoje yra kelios visiems žinomos įmonės. Ten, kur tiekėjų šimtai, AI atsakymai išsibarsto — ir tose srityse pirmauja ne stambiausi. Statybų lyderis „Conres“ surenka 20,2 %, o dvi didžiausios šalies statybos bendrovės tame pačiame sąraše yra žemiau.
Iki šiol žiūrėjome tik į tas įmones, kurias AI jau mini. Kad atsakytume į svarbesnį klausimą, atskirai atrinkome po 15 stambiausių įmonių kiekvienoje iš 12 sričių (iš viso 181) — nepriklausomai nuo to, ar jos kur nors pasirodė — ir patikrinome kiekvieną abiejuose klausimų rinkiniuose. Dydžio matas kiekvienoje srityje toks, koks toje srityje yra viešai skelbiamas: apyvarta (Registrų centro duomenys per okredo.com), bankams — turtas, draudikams — pasirašytos įmokos, advokatų kontoroms — advokatų skaičius (Lietuvos bankas, advokatura.lt). Todėl dydžiai tarp sričių tiesiogiai nepalyginami; visi šio skyriaus palyginimai daromi srities viduje.
Didžiausių įmonių, nepaminėtų nė karto
25 iš 157 didžiausių savo srities įmonių, realiai veikiančių savo srities rinkoje, nebuvo paminėtos nė viename AI atsakyme — nei smulkaus verslo, nei stambaus pirkėjo klausimuose, nė viename iš keturių rinkimų.
Keturios iš jų
| Transorloja logistika | 136 mln. € |
| PayRay Bank bankai | 116 mln. € |
| COSTO logistika | 107 mln. € |
| Trasis logistika | 93 mln. € |
Dydis — paskutiniai vieši metiniai duomenys: vežėjams — apyvarta, „PayRay Bank“ — turtas (Lietuvos bankas, 2025 m. I ketv.). Nė viena šių įmonių nebuvo paminėta nė viename savo srities AI atsakyme, nė viename iš dviejų klausimų rinkinių, nė viename iš keturių rinkimų.
5 pav. · Kiek stambiausių srities įmonių AI nepaminėjo nė karto (didesnis skaičius — blogiau)
Pirminis matavimas davė 38 % (69 iš 181). Jis buvo klaidingai didelis dėl dviejų priežasčių; abi jos ištaisytos.
1. Atranka pagal veiklos kodą. Įmonės atrinktos pagal registruotą EVRK kodą, kuris dažnai neatitinka tikrosios veiklos. Patikrinus kiekvieną atskirai, 16 iš 69 nematomų įmonių apskritai neveikia toje rinkoje: 8 dirba tik užsienio rinkoms (dalis „personalo atrankos“ įmonių siunčia darbuotojus į Norvegiją, o ne parenka juos Lietuvos darbdaviams), 6 užsiima visai kita veikla („LitPark“ pagal kodą yra įdarbinimo įmonė, o iš tikrųjų valdo dalį „Hesburger“ restoranų Lietuvoje), 2 yra vidiniai grupės padaliniai.
2. Uždavėme tik smulkaus verslo klausimus. Todėl atskirai išmatavome 960 stambaus pirkėjo užklausų. 28 iš likusių 53 „nematomų“ įmonių iš tikrųjų buvo matomos (53 %) — tiesiog ne tuose klausimuose. „Audifina“ nepasirodo klausiant apie buhalterines paslaugas mažai įmonei, bet pasirodo 59 atsakymuose klausiant apie finansinių ataskaitų auditą. „Newsec“ nematoma tarp NT agentūrų, bet matoma tarp komercinio nekilnojamojo turto konsultantų (55 atsakymai), kaip ir „Colliers“ (23).
Ką tai keičia. Jei jūsų įmonė nematoma, pirmas klausimas nėra „kaip pagerinti matomumą“ — pirmas klausimas yra kuriuose klausimuose esate nematomi. Daugiau nei pusėje atvejų atsakymas yra „klausėte ne to“.
Bet 25 įmonės lieka — 15,9 % visų rinkoje veikiančių. Buhalterijoje 4 iš 13, logistikoje 4 iš 15. Šios įmonės nematomos abiejuose klausimų rinkiniuose, ir joms tai jau nebe matavimo klausimas.
Ar dydis lemia matomumą? Padeda, bet negarantuoja. Skaičiuojant kiekvienoje srityje atskirai — nes dydžio matai tarp sričių skirtingi — dydžio ir matomumo ryšys yra vidutinis: Spearmano ρ vidurkis per 11 sričių = +0,34. Atskirų sričių reikšmės išsidėsto nuo +0,85 (logistika) iki −0,13 (rinkodaros agentūros); el. parduotuvių kūrimo srityje ryšio nėra visai (0,00) — ten nematomos įmonės ne mažesnės už matomas. Atskirų sričių reikšmių netraktuojame kaip išmatuotų ir jomis remtis nesiūlome: prie ~15 įmonių srityje vieno ρ paklaida yra apie ±0,28, tad net +0,85 ir −0,13 statistiškai neatskiriami. Prasminga tik bendra kryptis — didesnės įmonės matomos dažniau, bet ryšys silpnas, o kai kuriose srityse jo nėra.
Skaičiuota iš 157 realiai savo
rinkoje veikiančių įmonių; matomumas — paminėjimų dalis smulkaus verslo atsakymuose.
Dvyliktoji sritis (teisinės paslaugos) neįtraukta: jos dydžio matas yra advokatų skaičius,
ne apyvarta, todėl koreliacija neapibrėžta. Perskaičiuojama verify_report.py
patikromis CHK-620 – CHK-623.
Cituotus domenus suskirstėme pagal citatų skaičių ir palyginome dvi kraštutines grupes: viršūnę — vidutiniškai 41 domenas, cituotas 10 ir daugiau kartų — ir ilgąją uodegą — vidutiniškai 788 domenai, cituoti vieną ar du kartus. Skaičiuojama viename rinkime ir vidurkinama per dienas, o ne sudedant keturis rinkimus: ribos „10 ir daugiau“ ir „vienas ar du“ aprašo vieną rinkimą, todėl sudėjus keturis, domenas, cituotas po kartą kiekviename, atsidurtų vidurinėje grupėje, nors populiaresnis netapo.
5 lentelė · Klausimų formų pasiskirstymas grupėse
| Klausimo forma | Viršūnė ~41 domenas | Ilgoji uodega ~788 domenų | Skirtumas proc. p. |
|---|---|---|---|
| Siaura paslauga | 13,6 % | 36,9 % | +23,3 |
| Situacinė | 7,2 % | 22,0 % | +14,7 |
| Atsiliepimų | 8,6 % | 4,1 % | −4,5 |
| Platus terminas | 10,5 % | 4,7 % | −5,8 |
| Kainos | 21,1 % | 13,9 % | −7,1 |
| Geriausiųjų | 18,4 % | 10,1 % | −8,3 |
| Su miestu | 20,6 % | 8,3 % | −12,3 |
Tai nėra atsitiktinumas. Ilgosios uodegos domenai pasirodo ten, kur klausiama konkrečiai — „pvm deklaravimo paslaugos“, „ar verta samdyti advokatą“. Viršūnei atitenka platūs, lyginamieji ir miesto klausimai.
Ir masto klausimas: ilgoji uodega surenka 32,4 % visų citatų — beveik tiek pat, kiek 41 dažniausiai cituojamas domenas kartu (32,8 %). Stambaus pirkėjo klausimuose uodega net lenkia viršūnę (34,8 % prieš 31,9 %). Abu klausimų rinkiniai rodo tą patį atskirai, ir visi keturi rinkimai sutampa iki dešimtosios — Lietuvos AI matomumo laukas nėra užimtas, jis išsibarstęs.
Ko čia nepatikrinome. Šių 788 domenų rankiniu būdu netikrinome, todėl negalime teigti, kad jie visi yra mažos Lietuvos įmonės — tarp jų yra ir užsienio svetainių, ir žiniasklaidos. Tikra ir patikrinta yra tai, kad retai cituojami šaltiniai laimi siaurus ir situacinius klausimus.
Praktinė išvada nedidelei įmonei. Nekovokite dėl „geriausios advokatų kontoros Lietuvoje“ — ten laimi katalogai ir didieji. Atsakykite į dvidešimt konkrečių klausimų, kuriuos jūsų klientai iš tikrųjų užduoda. Būtent tokiuose klausimuose AI cituoja retai cituojamus šaltinius, ir būtent tokių klausimų yra daugiausia.
Rinkodaros tyrimuose beveik niekada neskelbiama tai, kas nepasitvirtino. Skelbiame — nes patikrinta ir atmesta prielaida yra tokia pat vertinga kaip patvirtinta, ir nes tik taip matyti, kiek šia ataskaita galima remtis.
1. Vietos nurodymas užklausoje — skirtumo nematome. Tikrinome tą pačią užklausą su „Lietuvoje“, su „Vilniuje“ ir be jokios geografinės nuorodos — po 6 atsakymus kiekvienam variantui, 31–40 citatų. Lietuviškų domenų dalis tarp šaltinių: 64,5 % (be nuorodos), 67,6 % (su „Lietuvoje“), 65,0 % (su „Vilniuje“); visų trijų 95 % intervalai persidengia beveik visiškai (47–79, 52–80, 50–78). Svarbi išlyga: šis eksperimentas atliktas ne „Google“ AI apžvalgoje, o „OpenAI“ grįstame variklyje, todėl jis nėra tiesiogiai palyginamas su likusia ataskaita, o prie n=6 galime teigti tik tiek, kad skirtumo nematome — ne kad jo nėra. Ankstesnėje šios ataskaitos versijoje čia buvo skelbiami skaičiai 85,7 / 86,4 / 77,8 %; jų nepavyko atsekti nė viename išsaugotame duomenų faile, todėl juos atšaukiame. Tai pakartotinai matuosime 2-ajame matavime — „Google“ AI apžvalgoje ir su didesne imtimi.
Ką iš to galima pasakyti. Visuose trijuose variantuose dauguma šaltinių buvo lietuviški (64–68 %) — taigi lietuviškai užduotas klausimas grąžina daugiausia lietuviškus šaltinius ir tada, kai šalis neįvardyta. Prie n=6 tai kryptis, o ne išmatuotas dydis. Kartu su skaičiais atšaukiame ir ankstesnę šios dalies išvadą — kad kalba yra „stipriausias lokalizacijos signalas, kurį galite kontroliuoti“: tokio palyginimo su kitais signalais šiame matavime nedarėme.
2. Vartotojo vietos nustatymas per sąsają neduoda matuojamo skirtumo. Tikrinome tą pačią užklausą nurodydami vartotojo vietą Lietuvoje ir JAV. Šaltinių sutapimas tarp šių dviejų variantų — 0,15 (po 12 atsakymų kiekvienoje pusėje). Bet sutapimas tarp dviejų vienodų bandymų iš Lietuvos — 0,21. Skirtumas neatskiriamas nuo įprasto svyravimo, todėl teigti, kad vietos nurodymas keičia atsakymą, negalime.
3. Viešai prieinamų lietuviškų paieškos apimties duomenų nėra. Tikrinome duomenų tiekėjus, kurie skelbiasi turintys Lietuvos duomenis; lietuviškoms užklausoms jie grąžina nulius, nors analogiškos angliškos užklausos duomenis turi. Todėl mūsų užklausos sudarytos pagal šabloną, o ne pagal populiarumą — ir dėl to visi šios ataskaitos skaičiai galioja šiam užklausų rinkiniui, o ne visai Lietuvos paieškai.
Smulkaus verslo rinkinys: 1 200 užklausų, po 100 kiekvienoje iš 12 sričių. Kiekvienoje srityje formų proporcija vienoda — 10 plačių terminų, 25 su miestu, 12 „geriausiųjų“, 15 kainos, 8 atsiliepimų, 20 siaurų paslaugų, 10 situacinių. Tai svarbu: kadangi klausimo forma stipriai veikia rezultatą, nevienodas jų pasiskirstymas būtų sukūręs netikrus skirtumus tarp sričių.
Stambaus pirkėjo rinkinys: 960 užklausų, po 80 kiekvienoje srityje, taip pat su vienoda formų proporcija, bet be miesto užklausų — stambūs pirkėjai neieško pagal miestą. Formų proporcija vienoda tarp sričių, bet ne tokia pati kaip smulkaus verslo rinkinyje: stambaus pirkėjo kvota yra 5 plataus termino / 8 „geriausiųjų“ / 8 kainos / 4 atsiliepimų / 14 siauros paslaugos / 11 situacinių iš 50.
Kaip standartizuota. Lyginant abu rinkinius smulkaus verslo rodikliai persveriami į stambaus pirkėjo formų proporciją — ne tiesiog išimant miesto užklausas ir permažinant likusias. Tai nėra tas pat: išėmus miestą ir permažinus proporcingai gautųsi 63,1 %. Persveriant į faktinę stambaus pirkėjo formų proporciją gaunama 65,3 %, o į projektinę kvotą — 65,2 %; skirtumas tarp rinkinių atitinkamai +17,4 ir +17,5 proc. p. Skelbiame pirmąjį, nes jis remiasi tuo, kas iš tikrųjų surinkta, o ne tuo, kas buvo suplanuota.
Abu rinkiniai sugeneruoti pagal šabloną, o ne parinkti rankomis.
Lietuvių kalboje pavadinimai linksniuojami, o svetimžodžiai gauna lietuviškas galūnes („Swedbanko“, „Swedbanke“, „Google’as“). Paprasta teksto paieška praleistų daugumą paminėjimų, todėl kiekvienas pavadinimas prieš paiešką išplečiamas į visas linksnių formas. Įmonė laikoma paminėta, jei jos pavadinimas randamas atsakymo tekste arba jos domenas nurodytas tarp šaltinių.
Kaip sudarytas stebimų įmonių sąrašas. Paėmėme kiekvieną domeną, kurį AI nurodė kaip šaltinį bent trijuose vienos srities atsakymuose — 270 domeno ir srities porų (227 skirtingi domenai) — ir kiekvieną patikrinome rankiniu būdu: atvėrėme svetainę, radome juridinio asmens pavadinimą antraštėje, poraštėje ar rekvizituose, o kur svetainė neatsakė — pasitikslinome registruose. Kiekvienam priskyrėme tipą: įmonė, katalogas, žiniasklaida, institucija, programinės įrangos produktas, socialinis tinklas arba kitos srities įmonė. Į 4 pav. ir 4 lentelę patenka tik įmonės, realiai teikiančios tos srities paslaugą Lietuvoje — iš viso 187 įrašai. Į juos įskaičiuota ir dvylika įmonių, kurios atsakymuose įvardytos vardu, bet nė karto nenurodytos kaip šaltinis (pvz., „Vlantana“, „Kauno tiltai“, „Sorainen“).
Ko ši procedūra išmokė, ir kodėl tai svarbiausias ataskaitos metodinis pastebėjimas.
Pirmasis, automatinis sąrašas buvo klaidingas dviem skirtingais būdais, ir abu būdai tipiški.
Klaidingi pavadinimai: 118 iš 283 pavadinimų (42 %), sugeneruotų iš
domeno vardo, buvo neteisingi. Klaidingai atmestos įmonės: automatinis filtras
išmetė „Lietuvos draudimą“ — kuris iš tikrųjų yra matomiausia draudimo įmonė — dėl dviejų
nesusijusių priežasčių, ir kiekvienos iš jų būtų pakakę atskirai. Pirma, pavadinimų
atpažinimo taisyklė reikalavo, kad visi pavadinimo žodžiai prasidėtų didžiąja
raide, todėl iš „Lietuvos draudimas“ buvo atpažįstamas tik pirmasis žodis — „Lietuvos“ —
o jis atmetamas kaip bendrinis. Antra, domenas ld.lt buvo įrašytas tarp
valstybės institucijų. Kartu su juo iškrito „Raben Lietuva“, „Artea“, „Eshoprent“ ir dar keliolika realių
įmonių, o į sąrašą pateko keli bendriniai žodžių junginiai („apdailos darbai“, „apskaitos
paslaugos“) ir viena prekybos centrų grupė, priskirta bankams. Bet kuris automatinis
AI matomumo įrankis, kuris nedaro šio rankinio patikrinimo, rodo ir neteisingus pavadinimus, ir
neteisingus lyderius. Šioje ataskaitoje pirminis sąrašas buvo perdarytas nuo nulio
būtent dėl to.
Kur šis rodiklis silpniausias. Teisinių paslaugų srityje visos trys pirmosios vietos remiasi vien nuorodomis — nė vienos iš tų kontorų AI neįvardija tekste. O nuorodų sąrašas tarp rinkimų kartojasi kur kas rečiau nei pavadinimai: net tą pačią dieną du rinkimai sutampa tik ties puse šaltinių (Jaccardo indeksas 0,48). Todėl teisinių paslaugų eilutę vertinkite atsargiausiai iš visų.
Ko šis sąrašas vis dar negarantuoja. Rečiau nei trijuose atsakymuose cituoti domenai netikrinti, todėl labai retai pasirodančių įmonių sąraše gali trūkti. Pirmosioms trims vietoms tai įtakos neturi — norint patekti į jas, reikia pasirodyti bent šešiuose atsakymuose. Bet „mūsų įmonės sąraše nėra“ nereiškia „mūsų įmonė nematoma“; tai reiškia tik tiek, kad ji nepasirodė bent trijuose vienos srities atsakymuose.
Bet kuris matavimas turi paklaidą. Dauguma rinkodaros ataskaitų jos neskelbia — pateikia vieną skaičių ir palieka įspūdį, kad jis tikslus.
Mes skelbiame, ir laikomės iš to plaukiančios taisyklės: jei skirtumas mažesnis už paklaidą, jo nevadiname skirtumu. Du kartus tą pačią dieną išmatavę tą patį 1 200 užklausų rinkinį gavome 55,0 % ir 54,3 % — tai vienas rodiklis su matavimo svyravimu, o ne skirtumas (žr. 1 skyrių).
Visą 2 160 užklausų rinkinį uždavėme du kartus tą pačią dieną — tai 2 ir 3 rinkimai — ir palyginome ne tik rodiklius, bet ir atskirus atsakymus. Rezultatas keičia tai, kuriais šios ataskaitos skaičiais galima remtis, o kuriais ne:
Būtent dėl to įmonėms skirtuose lapuose nerodome procento, kai paminėjimų yra vienas ar du: prie tokio skaičiaus pakartotas matavimas lengvai duotų nulį arba dvigubai daugiau. Ir būtent dėl to 6 skyriaus 25 įmonių sąrašas yra patikimesnis, nei atrodo: nė viena iš jų nepasirodė mažiausiai 388 savo srities atsakymuose (mediana — 493), o tai jau nebe svyravimas.
Smulkaus verslo rinkinys: 4 iš 4 800 užklausų (0,08 %) per keturis rinkimus duomenų negrąžino — po 2 pirmajame ir ketvirtajame rinkime, antrajame ir trečiajame nė vienos.
Stambaus pirkėjo rinkinys: 24 iš 3 840 užklausų (0,62 %) per keturis rinkimus duomenų negrąžino; beveik visos jos — ketvirtajame rinkime, kuris grąžino 939 užklausas iš 960. Pilotiniame matavime šis rinkinys prarasdavo apie 12 %, nes rinkiklis po vienos nesėkmingos užklausos jos nebekartodavo; pakartojimo logika tai ištaisė. Dėl to stambaus pirkėjo sričių imtys nebėra praradimo ribojamos, o pilotinio matavimo įspėjimas nesiremti šio rinkinio atskirų sričių skaičiais nebegalioja.
Varikliai: pavyko visos 216 užklausų — nė vienos nesėkmės ir nė vieno nukirsto atsakymo.
Metodika ir rezultatai skelbiami laisvai — juos galima cituoti nurodant šaltinį. Neapdorotus duomenis ir pilną užklausų sąrašą pateikiame paprašius el. paštu (žr. poraštę).
am-ba · Lietuvos dirbtinio intelekto matomumo indeksas · Matavimas Nr. 1 · 2026-08-05 – 08-12