Căutarea Google în era inteligenței artificiale: o reorientare economică a economiei informaționale digitale

Inteligența artificială ca o amenințare imediată la adresa modelului clasic de afaceri al motoarelor de căutare – sau o dezvoltare strategică a unei piețe deja dominate?

În primul trimestru al anului 2025, Google se prezintă oficial încă drept conducătorul incontestabil al peisajului global al căutărilor. Cu o cotă de piață de 91,55%, compania procesează zilnic aproximativ 8,9 miliarde de interogări de căutare, ceea ce se traduce în aproximativ 103.000 de interogări pe secundă, sau un total de 2,6 trilioane anual. Pe dispozitivele mobile, Google menține o poziție practic hegemonică, cu o cotă de piață de 96,3%. Aceste cifre transmit o imagine a unei dominații de nezdruncinat, dar sub suprafața statistică se află o imagine mult mai complexă și volatilă a tulburărilor economice. Numai cota de piață maschează o transformare fundamentală în natura relației de valoare dintre volumul căutărilor, comportamentul utilizatorilor și fluxurile de venituri realizate.

În ultimele luni ale anului 2024, a avut loc un fenomen rar: cota de piață globală a Google a scăzut sub pragul simbolic semnificativ de 90% pentru prima dată în ultimul deceniu. În octombrie 2024, cota era de 89,34%, în noiembrie de 89,99% și în decembrie de 89,73%. Aceasta marchează prima scădere constantă sub acest prag din 2015. Deși analiștii atribuie această scădere parțial schimbărilor regionale din Asia, evoluția semnalează convergența mai multor forțe structurale care încep să destabilizeze fundamental ecosistemul motoarelor de căutare tradiționale. Este vorba mai puțin despre un exod radical al utilizatorilor existenți și mai mult despre o transformare a comportamentului de căutare și a căilor economice asociate către succes.

Modelul de afaceri al Google se bazează pe o arhitectură elegantă, dar din ce în ce mai fragilă. În 2024, compania a generat venituri totale de aproximativ 307 miliarde de dolari, din care publicitatea din motoarele de căutare a reprezentat aproximativ 175 de miliarde de dolari. Aceasta reprezintă nu numai 57% din veniturile totale, ci formează și coloana vertebrală financiară a întregii structuri corporative. Mecanica acestui model este simplă, dar eficientă: utilizatorii formulează interogări de căutare cu intenție explicită sau implicită de cumpărare; Google prezintă anunțuri de la agenții de publicitate care plătesc pentru clicuri; utilizatorii dau clic pe aceste anunțuri sau pe rezultatele căutării organice; și se creează o piață triplă între utilizatori, editori și agenți de publicitate.

Această arhitectură este fundamental contestată de integrarea inteligenței artificiale, în special prin tehnologia „Prezentări generale ale AI”.

Prezentări generale ale inteligenței artificiale ca distrugător de modele de afaceri: Metricile declinului

Introducerea AI Overviews de către Google marchează un punct de cotitură. Această tehnologie oferă utilizatorilor rezumate sintetizate ale informațiilor, generate de modele generative, direct pe pagina cu rezultatele căutării, fără a fi nevoie să acceseze site-uri web externe. Implementarea a fost remarcabil de rapidă: în ianuarie 2025, AI Overviews apăreau în 6,49% din totalul căutărilor. Până în martie 2025, această pondere se dublase la aproximativ 13,14%. Aceasta înseamnă că astăzi, în mai mult de una din șapte căutări Google pe piața americană, inițiativa de colectare a informațiilor prin sinteză AI este îndeplinită înainte ca utilizatorul să activeze un rezultat de căutare organică tradițional sau o reclamă plătită.

Consecințele economice ale acestei expansiuni au devenit rapid evidente. Ratele de clicuri, indicatorul fundamental al tuturor modelelor economice digital-capitaliste, au reacționat dramatic. Pentru căutările care utilizează AI Overviews, rata organică de clicuri a scăzut de la 1,76% în iunie 2024 la 0,61% în septembrie 2025. Aceasta reprezintă o scădere de aproximativ 65% sau, în termeni de afaceri, activul „clic pe rezultatul căutării organice” a devenit cu aproximativ două treimi mai volatil sub presiunea inteligenței artificiale. În același timp, anunțurile plătite din căutare au înregistrat o scădere și mai drastică: rata de clicuri s-a prăbușit de la 19,7% la 6,34%, o reducere de 68%.

Deosebit de remarcabilă este interacțiunea dintre aceste două efecte: reducerea ratelor de clic cauzată de prezentările generale cu inteligență artificială nu se limitează la interogările de căutare în care sunt afișate prezentările generale cu inteligență artificială. Ratele de clic organice au scăzut, de asemenea, cu aproximativ 41% față de anul precedent pentru interogările de căutare fără prezentări generale cu inteligență artificială. Acest lucru sugerează un efect comportamental mai profund: utilizatorii își adaptează fundamental tiparele de interacțiune. Aceștia învață că rezultatele căutării nu mai merită să fie accesate, deoarece sistemele de inteligență artificială oferă deja răspunsuri pe pagina de rezultate. Dintr-o perspectivă teoretică, acest efect de învățare ar putea fi înțeles ca o formă de aversiune irațională față de risc sau de formare a unei rutine; în realitate, însă, utilizatorii reacționează rațional la un peisaj informațional în transformare.

Efectele agregate ale acestei transformări sunt izbitoare prin amploarea lor. Proporția „căutărilor fără clicuri” - căutări care nu duc la un clic pe un rezultat extern - a crescut de la 56% la 69%. În schimb, doar 31% din interogările de căutare duc acum la un clic pe o destinație externă. Pentru editori și creatori de conținut, aceasta reprezintă o pierdere de trafic de proporții catastrofale. O analiză realizată de Similarweb a arătat că traficul organic către site-urile de știri a scăzut de la peste 2,3 miliarde de vizite lunare la sub 1,7 miliarde într-un an - o pierdere de aproximativ 600 de milioane de vizite pe lună, sau aproximativ 26% din volumul anterior de trafic. Editorii individuali raportează cifre și mai dramatice: o revistă americană importantă despre lifestyle a observat o reducere a ratei sale de clicuri de la 5,1% la 0,6%, practic o reducere de aproximativ 88%.

Aceasta nu este o ajustare graduală, evolutivă a peisajului motoarelor de căutare. Este o revoluție. Implicațiile pentru Google în sine sunt duble și paradoxale: pe de o parte, integrarea AI Overview duce la mai puține clicuri, în timp ce, pe de altă parte, Google rezistă presiunii de a lansa această funcție, argumentând că fiecare clic care nu este pierdut din cauza ChatGPT este valoros - și, prin urmare, chiar și un număr redus de clicuri este mai bun decât niciun clic. Un memoriu intern Google, care a fost raportat, a articulat succint această tensiune cognitivă: Google ar prefera să piardă căutările în scădere din cauza Gemini (modelul de IA proprietar al Google) decât din cauza ChatGPT, deoarece acest lucru ar păstra posibilitatea de a păstra utilizatorii în cadrul ecosistemului Google. Cu alte cuvinte, Google riscă o scădere pe termen mediu a volumului de trafic monetizabil pentru a-și menține poziția pe piață față de concurenții descentralizați din domeniul IA pe termen lung.

Această strategie reflectă o dilemă fundamentală a capitalismului de platformă: atunci când măsura tradițională a valorii - generarea de clicuri - este supusă presiunii, trebuie dezvoltate căi alternative de creare a valorii. Google experimentează în acest sens prin dezvoltarea AI Mode, o experiență de căutare conversațională mai cuprinzătoare, concepută pentru a genera implicarea utilizatorilor pe termen lung. Modelul de afaceri se schimbă de la modele tranzacționale („clicuri ale utilizatorilor pe anunț”) la modele potențial mai integrate sau chiar bazate pe abonament. Proiecția veniturilor din marketingul de căutare pentru 2025 la aproximativ 190,6 miliarde de dolari - o creștere de aproximativ 7% față de 2024 - menține un optimism nominalist în lumina acestor tendințe. Cu toate acestea, această creștere este probabil să fie realizată în principal prin creșteri de prețuri (creșteri cost-pe-clic), mai degrabă decât prin creșterea volumului.

Filosofia de produs a lui Robby Stein: De la Snapchat la căutarea cu inteligență artificială

În acest context, biografia și strategia explicită de produs a lui Robby Stein, vicepreședinte de produs la Google Search, capătă o semnificație deosebită. Stein a devenit o figură cheie în încercarea Google de a orchestra transformarea căutării. Traseul său profesional este revelator pentru înțelegerea logicii strategice care stă la baza planurilor de inteligență artificială.

Stein este cunoscut pentru dezvoltarea Instagram Stories. Această decizie privind produsul oferă un studiu de caz relevant atât despre dezvoltarea produsului în condiții de incertitudine extremă, cât și despre modul în care platformele consacrate pot neutraliza concurenții prin copii „suficient de bune”. În 2013, Snapchat a introdus „Stories”, o funcție inovatoare de conținut efemer, care dispare automat pe rețelele sociale. Inovația a fost elegantă din punct de vedere tehnic și disruptivă în ceea ce privește comportamentul utilizatorilor, stabilind o nouă categorie de interacțiune pe rețelele sociale. Snapchat a ajuns la aproximativ 150 de milioane de utilizatori activi zilnic în 2016. Instagram, care deja făcea parte din ecosistemul Facebook și se mândrea cu peste 500 de milioane de utilizatori activi zilnic, a copiat funcția pe 2 august 2016.

Consecințele au fost devastatoare pentru Snapchat. Instagram Stories a ajuns la peste 150 de milioane de utilizatori zilnic în șase luni. Vizualizările Snapchat Stories au scăzut cu 15 până la 40%. În decurs de un an, Snapchat a fost neutralizat funcțional în acest segment. Ceea ce a diferențiat Instagram Stories de Snapchat Stories nu a fost superioritatea tehnică, ci superioritatea operațională: Instagram a integrat funcția într-un ecosistem deja dominant, a oferit analize mai bune pentru creatori, a permis etichetarea mărcilor și a utilizatorilor (ceea ce Snapchat nu oferea) și a funcționat pe baza infrastructurii tehnice existente. Acesta a fost un exemplu de manual al economiei platformei: scalarea, capacitățile de integrare și excelența operațională au depășit inovația pe piețele fragmentate.

În interviuri recente, Stein descrie filosofia sa de dezvoltare a produselor ca fiind ghidată de trei elemente de bază: în primul rând, „îmbunătățirea neobosită” - o concentrare obsesivă pe optimizarea iterativă. În al doilea rând, o înțelegere profundă a comportamentului utilizatorului în contextul sistemelor tehnologice complexe. În al treilea rând, disponibilitatea de a lua decizii contraintuitive atunci când datele o cer.

Această filozofie se manifestă în strategia Google privind inteligența artificială. Stein a declarat public că Google a identificat trei componente asemănătoare unor pilule ale „următoarei generații de căutare”: Prezentări generale bazate pe inteligență artificială (sinopsisuri rapide, generate de inteligență artificială), căutare multimodală (imagini, videoclipuri, Lens) și Modul inteligență artificială (o experiență de căutare conversațională, bazată pe rând, necunoscută anterior Google). Aceste trei elemente sunt menite să „convergă” pentru a crea o experiență de căutare mai cuprinzătoare și fără probleme.

Viteza de implementare este remarcabilă. Modul AI a trecut de la concept la lansare în aproximativ un an, ceea ce este excepțional de rapid pentru o companie de această dimensiune. Acest lucru reflectă modul în care noii lideri de produs de la Google - ghidați în mod explicit de principiile lui Stein - depășesc vechea lentoare organizațională.

Totuși, filosofia lui Stein conține și o slăbiciune structurală: implică o înțelegere a „îmbunătățirii neobosite” ca un proces axat pe produsul în sine, nu pe efectele sale ecosistemice și distributive. Dintr-o perspectivă pur centrată pe utilizator, prezentările generale agresive bazate pe inteligență artificială pot reprezenta un acces „îmbunătățit” la informații. Dar din perspectiva editorilor și a ecosistemului web mai larg, care se bazează pe generarea de clicuri, acestea constituie o intervenție distructivă. Acest lucru creează o dilemă: managerul de produs care se străduiește să obțină un entuziasm maxim al utilizatorilor poate submina simultan modelul de afaceri al companiei, deoarece experiența utilizatorului și realizarea comercială nu sunt congruente.

Dispersia academică: Trei piloni ai unei transformări fragmentate

În interviuri recente, Stein a oferit un cadru conceptual pentru transformările din peisajul căutărilor: trei piloni neechivalenți. Această clasificare este mai semnificativă decât pare inițial, deoarece dezvăluie modul în care Google înțelege intern fragmentarea strategiei sale de căutare.

Primul pilon îl reprezintă Prezentările Generale prin Inteligență Artificială (AI). Acestea sunt rezumate generate de inteligență artificială ale informațiilor prezentate pe pagina cu rezultatele căutării. Funcționează prin intermediul unui model Gemini specializat (modelul de limbaj extins proprietar al Google) care interpretează interogarea de căutare, execută o strategie de căutare (numită „query fanout”) în care modelul formulează și execută automat câteva zeci de interogări auxiliare pentru a aduna contextul și apoi generează un răspuns structurat. Prezentările Generale prin Inteligență Artificială sunt orientate către interogări informative - „temperatura apei clocotite”, „cele mai bune restaurante din Berlin”, „cum funcționează Bitcoin”. Nu sunt potrivite pentru interogările de navigare (unde un utilizator caută o anumită destinație). De asemenea, nu sunt ideale pentru interogările comerciale prioritare (intenția de cumpărare), deoarece formatele de anunțuri tradiționale și listările de produse încă au performanțe superioare în aceste domenii.

Al doilea pilon este căutarea multimodală, mediată în principal de Google Lens. Aceasta permite utilizatorilor să caute cu ajutorul informațiilor vizuale - fotografierea unui obiect și apoi întrebarea către Google despre ce este acel obiect, cum se poate repara și de unde se poate cumpăra. Ratele de creștere ale Google Lens sunt impresionante: o creștere de 15% de la an la an, ajungând la aproximativ 20 de miliarde de interogări lunare. Acesta este un pilon semnificativ, deoarece demonstrează că căutarea pe Google nu se bazează exclusiv pe text - mediul de interacțiune se diversifică.

Al treilea pilon este Modul AI. Acesta este cel mai nou și mai ambițios experiment din punct de vedere conceptual. În timp ce Prezentările Generale AI sunt orientate către răspunsuri directe (întrebare → răspuns → sfârșit), Modul AI funcționează printr-o interacțiune conversațională pe termen lung. Un utilizator poate pune întrebări complexe, în mai mulți pași („Caut un restaurant în Berlin, prietenul meu are alergie la arahide, aș dori să iau loc afară, buget în jur de 60 de euro de persoană”), iar Modul AI ar oferi recomandări pas cu pas, le-ar clarifica și rafina și ar prezenta alternative. Este mai puțin un motor de căutare și mai mult un agent de informații interactiv.

Această diferențiere a strategiei de căutare în trei moduri nu complet echivalente reflectă o meta-strategie a flexibilității și opționalității. Google se abține de la definirea unei „căutări noi” monolitice și prezintă în schimb un portofoliu de moduri de căutare care abordează diferite tipuri de interogări și preferințe ale utilizatorilor. Acest lucru este inteligent din punct de vedere strategic, deoarece plasează mai multe pariuri simultan, fără a se angaja într-o singură inovație care s-ar putea să nu aibă succes universal.

Totuși, această strategie de portofoliu dezvăluie și o incertitudine profundă. Monetizarea unei experiențe de căutare fragmentate este mai dificilă decât monetizarea unei arhitecturi unificate. Atunci când utilizatorii aleg între diferite moduri, aceștia creează instabilitate a așteptărilor, ceea ce duce la pierderi de clienți. Și dacă Google oferă diferite moduri intern, un mod ar putea canibaliza altul.

Căutarea cu inteligență artificială schimbă totul: Cum această soluție SaaS vă va revoluționa pentru totdeauna clasamentul B2B.

Peisajul digital pentru companiile B2B trece printr-o schimbare rapidă. Sub impulsul inteligenței artificiale, regulile vizibilității online sunt rescrise. Pentru companii, a fost întotdeauna o provocare nu doar să fie vizibile în masa digitală, ci și să fie relevante pentru factorii de decizie potriviți. Strategiile SEO tradiționale și gestionarea prezenței locale (geo-marketing) sunt complexe, consumatoare de timp și adesea o luptă împotriva algoritmilor în continuă schimbare și a concurenței intense.

Dar ce-ar fi dacă ar exista o soluție care nu numai că simplifică acest proces, ci îl face și mai inteligent, mai predictiv și mult mai eficient? Aici intervine combinația dintre asistența specializată B2B și o platformă SaaS (Software as a Service) puternică, special concepută pentru cerințele SEO și GEO în era căutării bazate pe inteligență artificială.

Această nouă generație de instrumente nu se mai bazează exclusiv pe analiza manuală a cuvintelor cheie și pe strategiile de backlink. În schimb, utilizează inteligența artificială pentru a înțelege mai precis intenția de căutare, a optimiza automat factorii de clasare locali și a efectua analize competitive în timp real. Rezultatul este o strategie proactivă, bazată pe date, care oferă companiilor B2B un avantaj decisiv: nu sunt doar găsite, ci percepute ca autoritate principală în nișa și locația lor.

Iată simbioza dintre suportul B2B și tehnologia SaaS bazată pe inteligență artificială care transformă marketingul SEO și GEO și cum poate compania dvs. să beneficieze de aceasta pentru a crește sustenabil în spațiul digital.

Mai multe informații aici:

​

• Suport B2B și blog pentru SEO, GEO și AIS – Căutare prin inteligență artificială
• Uită de instrumentele SEO scumpe – această alternativă domină prin caracteristici B2B imbatabile

Camera de Ecou a Modelului Gemini: Arhitectura Tehnică și Implicațiile sale Comerciale

Arhitectura tehnică fundamentală a Gemini, modelul de inteligență artificială care susține modul AI, prezentările generale AI și căutarea multimodală, este relevantă pentru înțelegerea motivului pentru care Google impulsionează această transformare. Spre deosebire de multe modele lingvistice, Gemini este conceput să fie multimodal de la zero. Aceasta înseamnă că modelul integrează text, imagini, audio și video într-o singură rețea neuronală, în loc să adauge aceste modalități ulterior. Acest lucru conferă Gemini o eleganță structurală din perspectivă teoretică.

Din punct de vedere tehnic, Gemini folosește o așa-numită arhitectură transformator-decodor, optimizată pentru eficiență. Modelul rulează pe unitățile de procesare tensor (TPU) ale Google Cloud, oferind companiei Google un avantaj propriu în ceea ce privește viteza de inferență - Google poate rula modele de inteligență artificială mai rapid și mai ieftin decât concurenții bazați pe infrastructuri cloud de uz general. Gemini poate efectua raționament în lanț - poate dezagrega probleme complexe în mai mulți pași conceptuali înainte de a formula un răspuns. Acest lucru permite structuri logice mai profunde decât generarea superficială de token-uri a LLM-urilor anterioare.

Un aspect crucial este că Gemini este integrat cu depozitele de date proprietare ale Google. Google Shopping Graph conține aproximativ 50 de miliarde de produse, actualizate de 2 miliarde de ori pe oră prin intermediul fluxurilor comercianților. Google are acces la 250 de milioane de locații și informații despre hărți. Google are acces la date financiare, informații în timp real despre piața bursieră și întregul web ca sursă de context. Aceste depozite de date nu sunt disponibile publicului - sunt resurse proprietare accesibile numai Google. Acest lucru oferă Gemini (și, prin urmare, AI Mode, AI Overviews etc.) un avantaj fundamental pe care concurenții precum ChatGPT sau Perplexity îl duc lipsă. OpenAI trebuie să se bazeze pe date disponibile publicului și pe date recuperate prin API-uri. Perplexity trebuie să utilizeze web scraping. Google deține deja datele intern.

Această arhitectură ilustrează de ce integrarea inteligenței artificiale a Google ar trebui considerată o necesitate strategică, nu doar opțională. Infrastructura este deja existentă. Datele sunt deja acolo. Capacitatea de calcul este deja disponibilă. Acțiunea rațională din punct de vedere economic este utilizarea acestor resurse. Singura întrebare este cât de agresiv ar trebui urmărită monetizarea, având în vedere efectele secundare asupra modelului de afaceri tradițional.

Problema perplexității: concurența în zgomot

Un aspect frecvent trecut cu vederea în discuțiile despre căutarea prin inteligență artificială este rolul Perplexity AI. Fondată în 2022 de Aravind Srinivas, un fost stagiar Google, Perplexity se poziționează explicit ca o interfață de căutare nativă bazată pe inteligență artificială. În august 2024, Perplexity avea aproximativ 15 milioane de utilizatori activi lunar. Compania a raportat previziuni de venituri de aproximativ 40 de milioane de dolari pentru 2024. OpenAI a raportat venituri estimate de aproximativ 11,6 miliarde de dolari pentru 2025 prin ofertele sale API și utilizarea comercială a ChatGPT Search.

Cu toate acestea, cifrele agregate ale utilizatorilor dezvăluie o imagine surprinzătoare: Perplexity și ChatGPT Search procesează în prezent aproximativ 37,5 milioane de solicitări pe zi pentru ChatGPT, plus un multiplu al acesteia pentru Perplexity (estimat conservator la aproximativ 10-20 de milioane), rezultând un total de aproximativ 47,5-57,5 milioane de solicitări de căutare bazate pe inteligență artificială pe zi. Între timp, Google procesează aproximativ 14 miliarde de interogări de căutare pe zi. Aceasta înseamnă că Google procesează de aproximativ 250-370 de ori mai multe interogări de căutare decât Perplexity și ChatGPT la un loc. Traficul agregat de căutare bazat pe inteligență artificială reprezintă aproximativ 0,1 până la 0,25% din traficul web global total. Acesta este zgomot, nu un semnal al unei schimbări de paradigmă.

Acest lucru este semnificativ deoarece arată că, în ciuda finanțării masive cu capital de risc a startup-urilor de căutare bazate pe inteligență artificială, în ciuda agitației media din jurul „revoluției căutării” și în ciuda îmbunătățirilor tehnice reale aduse de Perplexity și ChatGPT Search, căutarea Google clasică rămâne sursa dominantă de informații. Aceasta nu înseamnă că Perplexity și ChatGPT Search sunt neimportante - ele semnalează o schimbare în așteptările utilizatorilor. Dar nu înseamnă că poziția Google pe piață este amenințată existențial.

Totuși, aceste cifre pot fi înșelătoare. Deși Perplexity reprezintă doar 0,01% din volumul zilnic de căutări Google la nivel global, penetrarea sa în rândul unor cohorte specifice de utilizatori (tineri, pricepuți la tehnologie și lucrători intensivi în informații) este semnificativ mai mare. Un analist de capital de risc ar putea argumenta că Perplexity nu concurează cu Google, ci mai degrabă creează tipul de utilizator care va forma cohorta dominantă de utilizare peste zece ani. Acesta este un argument clasic al disrupției. Totuși, aceasta este o speculație; datele actuale sugerează o coexistență a modelelor de căutare, mai degrabă decât un proces de substituție.

Prăbușirea editorului: distrugere economică sau restructurare a modelului de afaceri?

Pentru o analiză economică completă, trebuie examinat procesul distructiv cauzat de integrarea inteligenței artificiale Google pentru editori. Acesta este un fenomen real și imediat, nu doar o proiecție. Editorii raportează pierderi de trafic de 70 până la 80%. O revistă americană importantă de știri a pierdut 27 până la 38% din trafic între 2024 și 2025. Un blog specializat de nișă despre renovarea locuințelor a pierdut aproximativ 86% din venituri, de la aproximativ 7.000-10.000 de dolari pe lună la aproximativ 1.500 de dolari pe lună.

Consecințele economice sunt dramatice. Industria de știri din SUA a pierdut aproximativ 600 de milioane de vizite lunare în mai puțin de un an - o reducere de aproximativ 26%. Pentru o industrie bazată pe venituri din publicitate, acest lucru se traduce direct în mai puține afișări, mai puține clicuri pe reclame, rate CPM mai mici (din cauza concurenței pentru inventarul de afișări mai rar) și scăderea veniturilor generale.

Acesta este un caz clasic de externalizare economică a efectelor negative. Google internalizează profiturile obținute din îmbunătățirea experienței utilizatorului (utilizatorii nu trebuie să dea clic, primesc răspunsuri instantanee), dar externalizează costurile către editorii care nu mai generează trafic. Această distribuție asimetrică a costurilor este o caracteristică structurală a economiilor de platformă, unde operatorii de platforme au putere de negociere pentru a schimba centrele de cost.

Unii editori încep să experimenteze cu modele care îmbrățișează această nouă realitate: în loc să optimizeze pentru volumul de trafic, optimizează pentru mențiuni vizibile/de brand în rezultatele obținute prin inteligență artificială. Dacă Google generează un răspuns pentru „cele mai bune restaurante Berlin”, o mențiune a unui anumit restaurant ar putea fi mai valoroasă pentru restaurantul respectiv decât un clic, deoarece mențiunea consolidează recunoașterea brandului și creează un punct de intrare „în minte”. Utilizatorii care citesc răspunsuri bazate pe inteligență artificială care menționează un anumit restaurant ar putea fi mai înclinați să viziteze restaurantul respectiv mai târziu, chiar dacă nu dau clic imediat.

Aceasta nu este o consolare pentru editorii care se bazează pe monetizarea imediată a traficului. Dar indică o posibilă restructurare a modelelor de afaceri ale editorilor: de la „volumul traficului × CPM al anunțului” la „autoritatea mărcii × abonament la conținut premium” sau „autoritatea mărcii × relații cu parteneri de mare valoare”.

Întrebarea nerezolvată privind facturarea: Cine plătește pentru datele de instruire?

O problemă subtil importantă, dar sistematic trecută cu vederea, este cea a atribuirii datelor de antrenament. Modelele de inteligență artificială care alimentează AI Overviews, AI Mode și ChatGPT Search au fost antrenate pe date web create în proporție de 99% de entități non-IA. Editorii plătesc jurnaliști pentru a scrie articole. Agențiile de știri plătesc corespondenți pentru a aduna informații. Oamenii de știință investesc timp în cercetare pentru a publica aceste descoperiri. Toate aceste entități își finanțează operațiunile prin modele de afaceri bazate, de obicei, pe generarea de trafic sau pe abonamente directe. Însă crearea de conținut web este considerată un „bun public” dacă nu este compensată prin monetizare directă.

Procesul de instruire în domeniul inteligenței artificiale nu a compensat niciodată acești creatori de conținut. OpenAI a antrenat GPT-4 cu miliarde de articole fără a compensa editorii. Google a antrenat Gemini cu conținut web fără compensații. Perplexity își antrenează modelele în mod similar. Acest lucru este posibil din punct de vedere tehnic și legal, deoarece implică „utilizare loială” (conform legii drepturilor de autor din SUA), dar este asimetric din punct de vedere etic și economic: creatorii de conținut finanțează instruirea în domeniul inteligenței artificiale, dar nu primesc nicio compensație directă. În schimb, ei sunt prejudiciați de generarea redusă de trafic.

Acest lucru s-ar putea dovedi a fi un risc pe termen lung pentru industria inteligenței artificiale. Dacă editorii nu sunt compensați pentru datele lor de antrenament, au mai puține stimulente pentru a crea conținut de înaltă calitate. Calitatea webului va scădea. Acest lucru va crea ulterior o problemă pentru modelele de inteligență artificială antrenate pe date web - acestea se vor antrena pe conținut de calitate inferioară. Aceasta este o problemă clasică a „tragediei bunurilor comune”. Unii jucători (în special OpenAI cu resursele sale comerciale și Google cu integrarea sa web intrinsecă) au început deja să experimenteze cu surse de date licențiate (de exemplu, OpenAI în parteneriat cu editori de știri pentru fluxuri de conținut). Acest lucru ar putea duce la o normă emergentă în care antrenamentul în domeniul inteligenței artificiale este parțial licențiat. Dar, deocamdată, aceasta este încă excepția, nu regula.

Destabilizarea lanțului valoric: De la reclame la… ce?

O problemă economică fundamentală creată de integrarea inteligenței artificiale a Google este chestiunea căilor alternative de monetizare atunci când publicitatea tradițională devine mai puțin eficientă. Lanțul valoric clasic al Google era: utilizatorul formulează o interogare → Google prezintă rezultate organice + reclame → clicuri ale utilizatorului → editorul sau agentul de publicitate primește valoare de trafic sau o conversie. Acest lanț valoric a format baza economiei digitale timp de 25 de ani.

AI Overviews destabilizează acest lanț valoric prin eliminarea etapei de „clic”. Google trebuie să stabilească noi lanțuri valorice. Se testează mai multe abordări:

În primul rând: Integrarea reclamelor direct în Prezentările generale ale inteligenței artificiale și în Modul inteligenței artificiale. Acest lucru este dificil deoarece utilizatorii înțeleg în mod explicit aceste răspunsuri generate de inteligență artificială ca fiind „non-reclame”. Integrarea reclamelor în răspunsurile inteligenței artificiale riscă să erodeze încrederea utilizatorilor. Google este precaut în această privință.

În al doilea rând: Monetizarea prin abonament. Google experimentează cu versiuni premium ale modului AI, care ar putea fi în cele din urmă plătite. Aceasta ar însemna că căutarea conversațională prin AI ar fi o funcție premium, în timp ce căutarea standard ar rămâne gratuită. Acesta este un model freemium, similar cu Spotify sau Adobe. Provocarea este de a menține o rată de penetrare suficient de mare pentru ca versiunile plătite să compenseze pierderea veniturilor din publicitate.

În al treilea rând: Monetizarea prin intermediul unor modele de afaceri care nu se bazează pe monetizarea individuală a utilizatorilor. De exemplu, Google ar putea oferi o „API pentru căutarea prin inteligență artificială în cadrul întreprinderilor”, prin care clienții din întreprinderi închiriază modele Gemini specifice pentru nevoile lor interne de căutare. Acest lucru ar schimba modelul de afaceri către un model B2B, similar cu Google Cloud.

În al patrulea rând: Monetizarea prin monetizarea datelor. Atunci când Google desfășoară milioane de interacțiuni conversaționale bazate pe inteligență artificială cu utilizatorii, generează cantități enorme de date privind intenția utilizatorilor. Aceste date sunt incredibil de valoroase pentru direcționarea publicității. Google ar putea folosi aceste date pentru a îmbunătăți direcționarea agenților de publicitate, chiar dacă ratele de clic scad. Aceasta este o formă de monetizare indirectă.

Niciuna dintre aceste alternative nu este evident la fel de profitabilă ca formula clasică „click × CPM”. Însă, luate împreună, ele ar putea crea un nou ecosistem de creare de valoare.

Dilema strategică a îmbunătățirii neobosite

Filosofia lui Stein despre „îmbunătățirea neobosită” se confruntă cu o structură fundamentală de conflict: procesul de îmbunătățire a produsului din perspectiva utilizatorului intră în conflict direct cu stabilitatea modelului de afaceri. Un produs mai bun (prezentări generale bazate pe inteligență artificială care oferă răspunsuri instantanee) dăunează modelului de afaceri (clicurile pe reclame scad). Aceasta nu este o dilemă graduală, moderată - este una structural radicală.

Problema este și mai complexă, deoarece este o problemă de sincronizare. Teoretic, Google ar putea încetini sau opri lansarea AI Overviews. Acest lucru ar proteja veniturile din publicitate pe termen scurt. Dar ar însemna și că Perplexity și ChatGPT Search ar deveni superioare din punct de vedere tehnic, iar utilizatorii ar migra către aceste platforme. Cu alte cuvinte, dacă nu acționează, Google riscă să piardă cotă de piață în fața concurenților care prioritizează experiența utilizatorului. Acest lucru creează o dilemă a prizonierului: toți jucătorii sunt obligați să maximizeze experiența utilizatorului, chiar dacă acest lucru duce împreună la o criză de monetizare.

O altă modalitate de a înțelege acest lucru: integrarea inteligenței artificiale nu este doar o decizie privind funcționalitățile; este o strategie existențială împotriva concurenței descentralizate. Google trebuie să integreze capabilități de inteligență artificială, altfel căutarea va migra către ChatGPT. Dar această integrare creează probleme imediate legate de modelul de afaceri. Google acceptă acest sacrificiu pe termen scurt ca fiind necesar pentru poziția sa pe piață pe termen lung.

Paradoxul creșterii cu multipli de venituri în scădere

Un ultim punct important: volumul căutărilor pe Google continuă să crească. Rata anuală de creștere a interogărilor de căutare a fost de aproximativ 4,7% în 2025, comparativ cu 4,1% în 2024. Aceasta înseamnă că volumul absolut al căutărilor este în expansiune. Cu toate acestea, această expansiune a avut loc odată cu scăderea multiplicatorilor de monetizare. O interogare de căutare Google valorează mai puțin decât era acum un an, deoarece probabilitatea unui clic este mai mică.

Dacă această tendință continuă — creșterea volumului × scăderea ratei de monetizare — va duce la o economie de „ospătare a ruinelor”, în care Google generează mai mult trafic, dar extrage mai puține venituri din acesta. Deși acest lucru este mai bun pentru utilizator (mai multe căutări, calitate mai bună), este negativ pentru Google (mai puține venituri per căutare, potențială scădere a veniturilor totale).

Proiecția veniturilor din marketingul de căutare de 190,6 miliarde de dolari pentru 2025 (față de 178,2 miliarde de dolari în 2024) sugerează că Google compensează pierderile de volum prin creșteri agresive ale CPM-ului (forțând agenții de publicitate să plătească prețuri mai mari). Acesta este un joc pe termen scurt - agenții de publicitate vor migra în cele din urmă către canale alternative (de exemplu, direct către comercianții cu amănuntul, Amazon Ads, TikTok Ads) dacă eficiența Google continuă să scadă. „Proiecția” actuală ar putea fi o proiecție pe nisip, nu pe teren stabil.

Inovația sub presiune și scenariul circumstanțelor

Transformarea Google de la un motor de căutare clasic la o interfață de căutare nativă bazată pe inteligență artificială nu este o schimbare voluntară de strategie; este o adaptare forțată împotriva multiplelor perturbări simultane: ChatGPT/OpenAI ca nouă concurență, Perplexity AI ca nou canal de căutare, presiunea tehnologică internă (Gemini și alte modele de inteligență artificială sunt deja construite; este irațional să nu le folosim) și o schimbare a așteptărilor utilizatorilor (utilizatorii se așteaptă la capacități de inteligență artificială în toate produsele digitale).

Filosofia dezvoltării de produse a lui Robby Stein - îmbunătățirea neobosită, optimizarea obsesivă a experienței utilizatorului și pregătirea pentru conversie - funcționează atunci când îmbunătățirea utilizatorului și stabilitatea modelului de afaceri sunt aliniate. Cu toate acestea, în contextul disrupției inteligenței artificiale, aceste obiective intră în conflict. Abordarea lui Stein permite Google să urmărească agresiv inovația în domeniul inteligenței artificiale, dar nu reușește să ofere soluții imediate la problemele modelului de afaceri pe care le creează această inovație.

Scenariul pe termen lung este neclar. Există mai multe posibilități: (1) Google se stabilizează pe o nouă fundație economică, în care căutarea prin inteligență artificială, abonamentele premium, serviciile B2B și direcționarea îmbunătățită a agenților de publicitate se combină pentru a crea un nou portofoliu de venituri. (2) Google pierde treptat cotă de piață în fața Perplexity, ChatGPT Search și a altor modele descentralizate, deoarece acești competitori oferă experiențe mai bune pentru utilizatori și nu sunt constrânși de modele de afaceri care prioritizează monetizarea. (3) O criză de reglementare împiedică Google să își valorifice avantajul în materie de date, iar peisajul competitiv rămâne fragmentat.

În prezent, scenariul 1 este cel mai probabil, deoarece avantajele structurale ale Google (baza de date, baza de utilizatori, infrastructura) sunt încă substanțiale. Însă incertitudinea este reală, iar transformarea este permanentă și structurală, nu doar graduală. În orice caz, un lucru este clar: era monetizării căutărilor bazate exclusiv pe clicuri se apropie de sfârșit. Ceva nou apare, dar forma sa nu s-a stabilizat încă.

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

 

Eu și echipa mea suntem bucuroși să vă fim la dispoziție în calitate de consilier personal.

Mă puteți contacta completând formularul de contact de aici wolfenstein@xpert.digital:sau pur și simplu sunându-mă la +49 7348 4088 965. Adresa mea de e-mail este

Aștept cu nerăbdare proiectul nostru comun.

 

 

☑️ Suport pentru IMM-uri în strategie, consultanță, planificare și implementare

☑️ Crearea sau realinierea strategiei digitale și a digitalizării

☑️ Extinderea și optimizarea proceselor de vânzări internaționale

☑️ Platforme de tranzacționare B2B globale și digitale

☑️ Dezvoltare Afaceri Pioneer / Marketing / PR / Târguri Comerciale

Domenii de interes industrial: B2B, digitalizare (de la IA la XR), inginerie mecanică, logistică, energii regenerabile și industrie

Mai multe informații aici:

• Centru de afaceri de experți

Un centru tematic care oferă perspective și expertiză:

• Platformă de cunoștințe care acoperă economiile globale și regionale, inovația și tendințele specifice industriei
• O colecție de analize, perspective și informații generale din principalele noastre domenii de interes
• Un loc pentru expertiză și informații despre evoluțiile actuale din afaceri și tehnologie
• Un hub pentru companiile care caută informații despre piețe, digitalizare și inovații industriale

Xpert.Digital deține cunoștințe aprofundate în diverse industrii. Acest lucru ne permite să dezvoltăm strategii personalizate, aliniate cu precizie cerințelor și provocărilor segmentului dumneavoastră specific de piață. Prin analiza continuă a tendințelor pieței și monitorizarea evoluțiilor din industrie, putem acționa proactiv și oferi soluții inovatoare. Combinația dintre experiență și expertiză generează valoare adăugată și oferă clienților noștri un avantaj competitiv decisiv.

Mai multe informații aici:

• Beneficiați de cele 5 domenii de expertiză ale Xpert.Digital într-un singur pachet – începând de la doar 500 €/lună