Zborul orb în marketing: De ce instrumentele SEO eșuează cu Gemini (Prezentare generală a inteligenței artificiale / Modul AI), ChatGPT, Copilot, Perplexity și altele

De la busolă la ceață: De ce era optimizării previzibile pentru motoarele de căutare se apropie de sfârșit

Timp de decenii, în marketingul digital a prevalat o regulă nescrisă: cine este în top, câștigă. Clasamentul era moneda de schimb, clicurile dovada, iar traficul recompensa. Dar odată cu creșterea masivă a motoarelor de căutare generative cu inteligență artificială, precum ChatGPT, Perplexity și AI Overviews de la Google, această bază a măsurabilității se erodează într-un ritm fără precedent. Ne aflăm în mijlocul unei schimbări tectonice - departe de optimizarea tradițională pentru motoarele de căutare (SEO) și către domeniul nebulos al „Optimizării Generative pentru Motoare” (GEO).

Pentru factorii de decizie în marketing și profesioniștii SEO, această transformare este similară cu o pierdere a orientării. Acolo unde odinioară predominau relațiile cauzale clare, astăzi domnește variabilitatea prompturilor și halucinațiile algoritmilor. Instrumentele consacrate ale industriei sunt adesea neputincioase în fața acestei noi realități, incapabile să traducă răspunsurile dinamice ale inteligenței artificiale în indicatori cheie de performanță fiabili.

Acest articol analizează cu tărie deficiențele structurale ale instrumentelor analitice actuale și scoate la iveală paradoxul unei ere în care vizibilitatea există, dar sfidează măsurătorile tradiționale. Analizăm de ce clasamentele tradiționale rămân fundamentul, dar nu mai oferă garanții și cum ar trebui companiile să calculeze rentabilitatea investiției într-o lume în care „zero-click” devine norma. Este o evaluare a unei industrii care trebuie să învețe să navigheze folosind probabilități mai degrabă decât coordonate fixe.

Legat de asta:

• SEO și GEO pentru B2B: pagini pe categorii de produse, pagini pe soluții industriale și pagini pe domenii de aplicare

Pentru cei grăbiți: Cum să folosești SEO ca punct de plecare pentru citări bazate pe inteligență artificială

Pe scurt: Clasamentele SEO bune sunt încă un indicator important al succesului pentru căutările bazate pe inteligență artificială – dar mai degrabă ca un indicator puternic de comparație sau probabilitate, nu ca o garanție. Cei care se clasează în topul clasamentului SEO au șanse semnificativ mai mari să apară în răspunsurile și citările geografice bazate pe inteligență artificială, dar nu se pot baza orbește pe asta.

Puncte cheie de reținut:

• Studiile privind Google AI Overviews arată că o mare parte din sursele citate provin din primele 10 rezultate organice (de exemplu, aproximativ 40-50% din citări provin din clasamentele de pe prima pagină; probabilitatea ca cel puțin o adresă URL din primele 10 să fie citată este de peste 80%).
• Cu cât poziția organică este mai mare, cu atât este mai mare șansa de a fi citată: paginile de pe primul loc au aproximativ o treime din probabilitatea de a apărea într-o prezentare generală bazată pe inteligență artificială și sunt, în medie, plasate mai proeminent decât paginile cu un rang inferior.
• În același timp, este important de menționat că corelația este moderată, nu perfectă. Chiar și o clasare pe locul 1 duce la plasarea paginii printre primele 3 surse citate în AI Overviews doar în aproximativ jumătate din cazuri. Prin urmare, clasamentele cresc probabilitatea, dar nu înlocuiesc optimizarea GEO.
• Prin intermediul „coadei lungi” și al diverselor platforme (Google AI Overviews, ChatGPT, Perplexity etc.), specialiștii în drepturi de autor (LLM) obțin surse și în afara topului 10 și chiar în afara topului 100 – așadar, „câștigătorii SEO” puri nu sunt automat câștigători GEO.

În termeni practici, aceasta înseamnă „regula generală”:

• „Cei care se clasează bine în SEO au un avantaj clar în a apărea ca sursă în răspunsurile AI” – această afirmație poate fi susținută de date.
• Totuși, clasamentul SEO este acum mai degrabă o bază necesară și un indicator de comparație/proxy foarte util, dar nu mai este un indicator suficient al succesului. Pentru GEO, aveți nevoie și de optimizare specifică inteligenței artificiale (structură, schemă, profunzime a răspunsului, EAT, perspective ale prompturilor etc.), altfel o parte din potențial va rămâne neexploatat.

Când vizibilitatea nu mai este măsurabilă: Pierderea controlului în era motoarelor de căutare generative

Transformarea fundamentală a comportamentului de căutare prin intermediul inteligenței artificiale prezintă companiilor și profesioniștilor din marketing o situație paradoxală. În timp ce clasamentul a servit drept o busolă fiabilă pentru succes în marketingul tradițional al motoarelor de căutare, cei implicați în optimizarea generativă a motoarelor navighează într-o ceață de incertitudine, variabilitate și lipsă de transparență. Întrebarea aparent simplă a succesului devine o provocare existențială, deoarece metricile trecutului eșuează într-o lume în care algoritmii sintetizează răspunsuri în loc să prezinte liste de linkuri.

Discrepanța dintre măsurabilitatea consacrată a optimizării tradiționale pentru motoarele de căutare și natura opacă a căutării bazate pe inteligență artificială dezvăluie o schimbare profundă în structurile de putere ale marketingului digital. Companiile care au investit ani de zile în infrastructuri SEO elaborate se confruntă brusc cu o problemă fundamentală: clasamentele obținute cu greu nu se traduc neapărat în vizibilitate în răspunsurile generate de inteligența artificială, care domină din ce în ce mai mult interacțiunea utilizatorilor. Această evoluție nu numai că ridică întrebări tehnice, dar pune sub semnul întrebării întregul model de afaceri al optimizării pentru motoarele de căutare.

Adevărata problemă, însă, constă în asimetria structurală dintre efort și informațiile obținute. În timp ce furnizorii SaaS de instrumente SEO adaugă în grabă funcționalități de inteligență artificială produselor lor, o analiză detaliată dezvăluie că aceste instrumente pot, în cel mai bun caz, să reprezinte în mod inadecvat complexitatea căutării generative. Variabilitatea solicitărilor, inconsecvența răspunsurilor și lipsa metodelor de măsurare standardizate creează un ecosistem în care indicatorii fiabili ai succesului devin rari.

Arhitectura incertitudinii: De ce prompturile nu sunt cuvinte cheie

Diferența fundamentală dintre optimizarea tradițională pentru motoarele de căutare și optimizarea generativă pentru motoarele de căutare este deja evidentă în natura interogărilor utilizatorilor. În timp ce motoarele de căutare tradiționale se bazează pe cuvinte cheie statice cu volum de căutare măsurabil, sistemele de inteligență artificială operează pe baza unor solicitări conversaționale cu o complexitate și o variabilitate semnificativ mai mari. Această diferență structurală are consecințe de amploare asupra măsurabilității succesului.

Studiile arată că sistemele de căutare bazate pe inteligență artificială procesează în medie 7,22 cuvinte per interogare, în timp ce căutările tradiționale pe Google implică de obicei două până la trei cuvinte. Această lungime crescută a interogării duce la o creștere exponențială a posibilelor variații de formulare pentru interogări identice din punct de vedere semantic. Utilizatorii exprimă aceeași nevoie de informații în nenumărate moduri: un potențial cumpărător de software de management de proiect ar putea solicita cel mai bun instrument pentru echipe la distanță, software pentru colaborare distribuită, soluții digitale pentru coordonarea descentralizată a proiectelor sau platforme pentru organizarea asincronă a echipelor. Fiecare dintre aceste formulări activează asociații semantice diferite în modelul de inteligență artificială și poate duce la modele de răspuns diferite.

Totuși, variabilitatea nu se limitează la partea utilizatorului. Modelele de inteligență artificială în sine prezintă inconsecvențe semnificative în răspunsurile lor. Cercetările documentează că solicitări identice, adresate în mod repetat aceluiași model, citează surse complet diferite în 40 până la 60% din cazuri. Această așa-numită derivă a citărilor se intensifică dramatic pe perioade mai lungi: Compararea domeniilor citate în ianuarie cu cele din iulie relevă diferențe în 70 până la 90% din cazuri. Această instabilitate sistematică face ca abordările sporadice de monitorizare să fie practic lipsite de valoare.

Motivele acestei volatilități sunt multiple. Sistemele de inteligență artificială utilizează parametri de temperatură pentru a controla gradul de creativitate versus conservatorism în răspunsurile lor. La valori mici, între 0,1 și 0,3, modelele favorizează liderii de piață consacrați, precum Salesforce sau Microsoft. Valorile medii, între 0,4 și 0,7, produc mixuri mai echilibrate de soluții consacrate și emergente. Valorile mari, între 0,8 și 1,0, duc la răspunsuri creative care evidențiază alternative mai puțin cunoscute. Categoriile de produse influențează în continuare aceste setări: software-ul enterprise tinde spre parametri conservatori, în timp ce instrumentele creative operează cu valori mai mari.

Factorii contextuali cresc și mai mult variabilitatea. Sângerarea contextului conversațional înseamnă că interogările anterioare influențează recomandările ulterioare. Utilizatorii care au întrebat anterior despre soluții pentru întreprinderi vor primi mai multe recomandări din segmentul de întreprinderi în următoarea lor interogare. Același lucru este valabil și pentru discuțiile despre întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri) sau mențiunile specifice industriei, care pregătesc modelul pentru recomandările corespunzătoare. Aceste semnale implicite ale utilizatorilor, combinate cu factorii geografici și modelele temporale, creează un mediu de recomandări extrem de dinamic.

Specificitatea unei interogări este invers corelată cu variabilitatea răspunsurilor sale. Interogările cu specificitate ridicată, cum ar fi „Produsul A versus Produsul B” pentru companiile SaaS cu venituri de peste 50 de milioane de dolari, generează rate de variație de doar 25 până la 30% și oferă rezultate stabile și previzibile. Interogările cu specificitate medie, cum ar fi „cel mai bun software de gestionare a abonamentelor pentru B2B”, produc rate de variație între 45 și 55%, cu rezultate mixte, consistente și rotative. Interogările cu specificitate scăzută, cum ar fi „soluții de procesare a plăților”, ating rate de variație de 65 până la 75%, cu flexibilitate maximă de interpretare și rezultate extrem de imprevizibile.

Această complexitate structurală face ca abordările tradiționale de urmărire a cuvintelor cheie să fie învechite. În timp ce profesioniștii SEO urmăresc sute de cuvinte cheie precis definite, cu volume de căutare stabile, practicienii GEO ar trebui, teoretic, să monitorizeze mii de variații de prompturi în contexte multiple. O singură unitate de afaceri ar putea necesita 300 de prompturi diferite, fiecare cu zece sau mai multe variații, pe diferite platforme, locații geografice și condiții contextuale. Amploarea acestui efort de monitorizare depășește cu mult capacitățile majorității organizațiilor.

Eșecul instrumentelor: De ce instrumentele SEO consacrate capitulează în era inteligenței artificiale

Peisajul instrumentelor SEO consacrate se confruntă cu o criză existențială. Furnizori precum Semrush, Ahrefs și Moz, care ani de zile au fost considerați infrastructură indispensabilă pentru marketingul digital, se luptă să își adapteze produsele pentru era inteligenței artificiale. Cu toate acestea, o analiză detaliată a capacităților lor dezvăluie limitări semnificative care ridică întrebări fundamentale despre viitorul platformelor SEO tradiționale.

Semrush a făcut un pas înainte cu funcționalitatea sa de urmărire AI Overview, lansată în septembrie 2024. Instrumentul permite utilizatorilor să filtreze AI Overviews în cadrul Rapoartelor de Poziționare a Cercetării Organice și oferă funcția unică de arhivare a capturilor de ecran SERP timp de aproximativ 30 de zile. Această documentație vizuală permite analiza retrospectivă a aparițiilor AI Overview. Semrush calculează, de asemenea, o valoare a traficului pentru AI Overviews: De exemplu, Investopedia estimează valoarea traficului AI Overview pe desktop în SUA la 2,6 milioane de dolari. Cu toate acestea, aceste valori sunt limitate la Google AI Overviews și nu includ ChatGPT, Perplexity sau alte platforme de căutare generativă.

Ahrefs a răspuns cu Brand Radar, un instrument special conceput pentru vizibilitatea prin inteligență artificială (AI). Brand Radar oferă o monitorizare mai cuprinzătoare pentru Google AI Overviews, ChatGPT și Perplexity. Platforma urmărește nu doar căutările de marcă, ci și căutările fără marcă, categoriile de produse și mențiunile de piață. O caracteristică unică este funcția de comparare a țărilor, care permite comparații rapide ale performanței AI Overview în diferite țări. Ahrefs atribuie AI Overviews poziția numărul unu în setul său de date, în timp ce Semrush le tratează fără o atribuire de poziție. Funcțiile specifice de comparare a datelor permit urmărirea precisă a modificărilor AI Overview în timp, ceea ce este deosebit de valoros pentru analiza grilei de produse în comerțul electronic.

Pe de altă parte, Moz integrează date de prezentare generală a inteligenței artificiale (AI Overview) în Explorerul său de cuvinte cheie. Utilizatorii pot verifica în secțiunea Funcții SERP dacă apare o prezentare generală a inteligenței artificiale (AI Overview) pentru un anumit cuvânt cheie și pot extinde textul prezentării generale, titlurile și adresele URL legate în cadrul prezentării generale în Analiza SERP. Aceste informații pot fi exportate ca fișier CSV. Cu toate acestea, Moz nu oferă o platformă dedicată de monitorizare a inteligenței artificiale (AI Overviews) și se concentrează în principal pe Google AI Overviews, fără o acoperire cuprinzătoare a altor platforme generative.

Limitările acestor instrumente consacrate devin evidente doar la o examinare mai atentă. Niciunul dintre aceste sisteme nu poate aborda în mod adecvat provocarea fundamentală a variabilității prompturilor. Acestea urmăresc cuvinte cheie predefinite, dar nu și varietatea infinită de interogări conversaționale pe care utilizatorii le adresează sistemelor de inteligență artificială. Instrumentele măsoară vizibilitatea pentru interogări specifice selectate de analiști, dar nu reușesc să surprindă realitatea organică și haotică a interacțiunilor reale ale utilizatorilor cu sistemele generative.

O altă deficiență critică constă în incapacitatea de a identifica motivele citărilor. Instrumentele arată că un brand a fost citat, dar nu și de ce. A fost vorba de o frază specifică, de un punct de date unic, de combinația dintre date structurate și autoritate generală sau de un alt factor în întregime? Această natură de tip „cutie neagră” a modelelor de inteligență artificială împiedică ingineria inversă precisă a strategiilor de succes. Fără o înțelegere a cauzalității, optimizarea rămâne limitată la metode de tip încercare și eroare.

Atribuirea în sintezele multi-sursă prezintă o provocare suplimentară. Motoarele generative combină în mod regulat informații din mai multe surse într-un singur răspuns. Dacă statisticile unei companii sunt utilizate alături de narațiunea unui concurent, cine primește meritul? Lipsa unei atribuiri granulare face imposibilă cuantificarea contribuției exacte la valoarea fiecărui element de conținut și complică semnificativ justificarea rentabilității investițiilor geografice.

Platforme mai noi, specializate, încearcă să umple aceste lacune. Instrumente precum Profound, Peec AI, Otterly AI și RankPrompt se concentrează în mod explicit pe geo-urmărirea pe mai multe platforme. RankPrompt, de exemplu, urmărește mențiunile mărcilor în ChatGPT, Gemini, Claude și Perplexity cu testare la nivel de prompt, capturează citări, identifică informațiile sursă lipsă sau incorecte, compară performanța cu concurența pe prompturi identice, recomandă corecții pentru schemă, conținut și pagini și înregistrează date cu marcaj temporal cu vizualizări de tendințe și exporturi. Prețul acestor instrumente variază de la 99 USD la peste 2.000 USD pe lună, în funcție de numărul de prompturi testate, frecvența actualizărilor și gama de funcții.

În ciuda acestor inovații, problemele fundamentale rămân nerezolvate. Raportul cost-beneficiu este problematic: monitorizarea cuprinzătoare pe sute de solicitări, platforme multiple și diverse piețe geografice poate duce rapid la costuri lunare de cinci cifre. Întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri) se confruntă cu întrebarea dacă aceste investiții sunt justificate, având în vedere volumele absolute de trafic încă relativ mici din surse de inteligență artificială. Deși platformele de inteligență artificială au generat 1,13 miliarde de vizite de recomandare în iunie 2025, reprezentând o creștere de 357% față de iunie 2024, aceasta reprezintă încă doar aproximativ 0,15% din traficul global de internet, comparativ cu 48,5% din căutarea organică.

Problema standardizării agravează și mai mult situația. Spre deosebire de SEO tradițional, unde Google Search Console oferă valori standardizate, nu există o infrastructură comparabilă pentru GEO. Fiecare instrument folosește propriile metodologii, proceduri de eșantionare și modele de calcul. Acest lucru duce la valori inconsistente pe diferite platforme și face practic imposibile comparațiile. O companie care trece de la un instrument la altul trebuie să se aștepte la valori de referință drastic diferite, ceea ce complică analiza tendințelor pe termen lung.

Relevanța persistentă a clasamentelor tradiționale: De ce SEO rămâne fundamentul invizibil pentru GEO

În ciuda perturbării masive cauzate de căutarea generativă, datele empirice dezvăluie o continuitate surprinzătoare: clasamentele tradiționale Google rămân un predictor extrem de relevant al vizibilității în rezultatele generate de inteligența artificială. Această corelație reprezintă una dintre cele mai importante descoperiri ale cercetării GEO emergente și are implicații strategice de anvergură.

O analiză cuprinzătoare a 25.000 de căutări reale ale utilizatorilor prin intermediul ChatGPT, Perplexity și Google AI Overviews a relevat un model clar: site-urile web clasate pe primul loc în rezultatele căutării tradiționale Google apar și în rezultatele căutării bazate pe inteligență artificială în proporție de 25% din cazuri. Aceasta înseamnă că o clasare de top crește probabilitatea unei citări bazate pe inteligență artificială la una din patru. Corelația scade odată cu clasamentele mai mici, dar rămâne relevantă pe întreaga primă pagină.

Și mai revelatoare sunt datele obținute din analiza a peste un milion de citări AI Overview: există o probabilitate de 81,1% ca cel puțin o adresă URL din primele zece rezultate ale căutării Google să fie citată în AI Overview. La nivelul pozițiilor individuale, rezultatele arată că clasarea pe prima poziție oferă o șansă de 33,07% de includere în AI Overview, în timp ce poziția zece are încă o probabilitate de 13,04%. Per total, 40,58% din toate citările AI Overview provin din primele zece rezultate.

O analiză aprofundată a 1,9 milioane de citări din AI Overview cuantifică corelația dintre primele zece clasamente și citările AI la o valoare de 0,347. Această corelație pozitivă moderată indică o relevanță statistică, dar îi lipsește puterea predictivă deterministă. Deosebit de remarcabil este faptul că paginile chiar clasate pe primul loc apar printre primele trei linkuri citate în AI Overviews în doar aproximativ 50% din cazuri. Acest lucru este similar cu aruncarea monedei, în ciuda celei mai râvnite clasări organice.

Explicația pentru această relevanță persistentă constă în arhitectura tehnică a sistemelor moderne de căutare bazate pe inteligență artificială (IA). Google AI Overviews utilizează un proces în trei etape: în primul rând, sistemul efectuează o căutare tradițională pentru a identifica conținut relevant. Faza de recuperare se bazează pe semnalele clasice de clasament ale Google și selectează paginile de top ca fiind candidați principali. În al doilea rând, IA extrage informații relevante din aceste pagini de rang înalt, prioritizând conținutul care răspunde direct la interogarea utilizatorului. În al treilea rând, sistemul sintetizează aceste informații într-un răspuns coerent folosind modelul Gemini IA.

Documentele interne Google din procedurile judiciare confirmă un fapt esențial: utilizarea conținutului de top îmbunătățește semnificativ acuratețea răspunsurilor inteligenței artificiale. Aceasta explică de ce clasamentele tradiționale rămân atât de importante. Inteligența artificială se bazează pe universul de conținut prefiltrat de semnalele SEO clasice ca bază pentru procesele sale generative.

O analiză ulterioară relevă tipare diferențiate pe diverse platforme. Perplexity AI, conceput ca un sistem bazat pe citări, care afișează linkuri explicite către fiecare sursă la care se face referire, prezintă cea mai mare suprapunere cu clasamentele Google. Platforma are aproximativ 75% din domeniile citate în top 100 de rezultate Google. ChatGPT, pe de altă parte, demonstrează o suprapunere substanțial mai mică, cu suprapuneri mediane ale domeniilor între 10 și 15%. Are doar aproximativ 1.500 de domenii în comun cu Google, reprezentând 21% din sursele citate. Comportamentul lui Gemini este inconsistent: unele răspunsuri prezintă puțină sau deloc suprapunere cu rezultatele căutării, în timp ce altele se aliniază mai puternic. În general, Gemini are doar 160 de domenii în comun cu Google, aproximativ patru procente din citările sale, chiar dacă aceste domenii reprezintă 28% din rezultatele Google.

Această divergență reflectă mecanisme diferite de recuperare. Perplexity utilizează pe scară largă generarea augmentată prin recuperare și caută activ pe web în timp real, rezultând o corelație ridicată cu clasamentele actuale. ChatGPT și Gemini se bazează mai mult pe cunoștințe pre-antrenate și procese de recuperare selectivă, fac referire la o gamă mai restrânsă de surse și, prin urmare, prezintă o corelație mai mică cu rezultatele căutării actuale.

Implicațiile pentru afaceri sunt clare: SEO nu devine învechit, ci mai degrabă o condiție fundamentală pentru succesul GEO. Companiile cu clasamente organice puternice se bazează pe această fundație și își cresc semnificativ șansele de vizibilitate în funcție de inteligența artificială. Neglijarea fundamentelor SEO tradiționale, cum ar fi optimizarea tehnică, conținutul de înaltă calitate, construirea de backlink-uri și strategia de cuvinte cheie, subminează eforturile GEO încă de la început.

Această perspectivă are consecințe strategice: în loc să înlocuiască SEO cu GEO, organizațiile trebuie să dezvolte abordări integrate. SEO creează fundamentul pentru descoperire, în timp ce GEO sporește acest lucru prin optimizarea valorii citărilor. Cele mai eficiente strategii combină excelența SEO clasică cu tactici specifice GEO, cum ar fi conținutul structurat, marcajul schematic, mențiunile autoritare de la terți și optimizarea interogărilor conversaționale.

Suport B2B și SaaS pentru SEO și GEO (căutare AI) combinate: Soluția all-in-one pentru companiile B2B - Imagine: Xpert.Digital

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

Economia incertitudinii: Măsurarea rentabilității investiției într-o lume fără clicuri

Poate cea mai mare provocare pentru GEO constă în cuantificarea rentabilității investiției. SEO tradițional funcționa cu metrici clare: clasamentele duceau la clicuri, clicurile la trafic, traficul la conversii, conversiile la venituri. Această atribuire liniară permitea calcule precise ale rentabilității investiției și alocări bugetare justificate către părțile interesate. GEO demolează această claritate și o înlocuiește cu lanțuri valorice complexe, indirecte.

Problema fundamentală constă în natura zero-click a căutării generative. Utilizatorii primesc răspunsuri complete direct în cadrul interfețelor AI, fără a fi nevoiți să viziteze site-uri web externe. Rata zero-click pentru căutările cu prezentări generale AI este de aproximativ 80%, comparativ cu 60% pentru căutările fără prezentări generale AI. În modul AI al Google, aceasta crește la 93%. Aceasta înseamnă că vizibilitatea mărcii într-un răspuns AI nu duce, în marea majoritate a cazurilor, la o vizită măsurabilă a site-ului web.

Această dinamică face ca metricile tradiționale bazate pe trafic, cum ar fi rata de respingere și durata sesiunii, să fie irelevante. Valoarea provine din vizibilitatea mărcii și din construirea autorității în cadrul răspunsului IA în sine, nu din interacțiunile ulterioare pe site. Companiile trebuie să treacă de la modele de succes bazate pe trafic la modele de succes bazate pe influență, ceea ce, însă, prelungește și complică drastic lanțurile cauzale.

Totuși, unele date sunt pozitive. Deși traficul generat de inteligența artificială reprezintă în prezent doar aproximativ unu la sută din totalul vizitatorilor site-urilor web, acest trafic prezintă indicatori de calitate excepționali. Studiile raportează o rată de conversie de 14,2% pentru traficul generat de inteligența artificială, comparativ cu 2,8% pentru traficul tradițional Google. Aceasta reprezintă o creștere de peste cinci ori a probabilității de conversie. Vizitatorii de pe platformele de inteligență artificială petrec, de asemenea, cu 67,7% mai mult timp pe site-uri web decât cei din căutarea organică, în medie nouă minute și 19 secunde față de cinci minute și 33 de secunde.

Ahrefs a documentat că traficul bazat pe inteligență artificială a generat cu 12,1% mai multe înscrieri, în ciuda faptului că reprezintă doar 0,5% din totalul vizitatorilor. Un comerciant online a înregistrat 86,1% din traficul său de recomandări bazat pe inteligență artificială de la ChatGPT, cu 12.832 de vizite pe site. Acest trafic a generat o creștere de 127% a comenzilor și venituri direct atribuibile de 66.400 USD. Aceste cazuri demonstrează că traficul bazat pe inteligență artificială, deși încă mic ca volum, generează deja rezultate comerciale măsurabile.

Atribuirea rămâne o provocare. Utilizatorii descoperă adesea mărci prin intermediul platformelor de inteligență artificială, dar convertesc după câteva zile sau săptămâni prin alte canale. Aceste călătorii extinse ale clienților necesită modele de atribuire multi-touch care cuantifică impactul citărilor bazate pe inteligență artificială asupra etapelor de conștientizare și de luare în considerare a mărcii. Modelele tradiționale de atribuire bazate pe ultimul clic eșuează complet în acest context.

Organizațiile avansate dezvoltă indicatori cheie de performanță (KPI) proxy pentru estimarea rentabilității investiției (ROI). Frecvența citărilor pe platformele de inteligență artificială servește ca indicator principal al vizibilității mărcii și al construirii autorității. Ponderea vocii bazată pe inteligența artificială măsoară procentul de răspunsuri bazate pe inteligența artificială dintr-o categorie care fac referire la marcă față de concurenți. Creșterea volumului de căutări ale mărcii se corelează adesea cu o vizibilitate sporită a inteligenței artificiale și semnalează o notorietate sporită a mărcii. Analizele valorii pe durata vieții clienților arată că utilizatorii descoperiți prin inteligență artificială prezintă frecvent un comportament de cumpărare diferit și o valoare pe termen lung mai mare.

Formulele ROI pentru GEO iau în considerare aceste valori extinse. Un calcul simplificat este: ROI este egal cu venitul atribuit minus investiția, împărțit la investiție, înmulțit cu o sută, unde venitul atribuit este calculat ca lead-uri AI înmulțite cu rata de conversie înmulțită cu valoarea medie a clientului, iar investiția include suma instrumentelor, crearea de conținut și timpul de management.

Perioadele realiste pentru realizarea rentabilității investiției se întind pe parcursul a mai multor luni. Progresiile tipice arată: stabilirea nivelului de bază și optimizările inițiale în prima sau a doua lună, îmbunătățiri inițiale ale vizibilității de 10 până la 20% în a treia lună, creșteri ale traficului de pe platformele de inteligență artificială în a patra până la a cincea lună, rentabilitate pozitivă în a șasea lună pentru majoritatea companiilor. Se raportează rentabilități medii ale investiției de trei până la cinci ori în primul an, pragul de rentabilitate atingând de obicei valoarea între a patra și a șasea lună.

Studiile de caz ilustrează concret aceste dinamici. O companie de software de dimensiuni medii a implementat o strategie GEO cuprinzătoare, axată pe cercetare în industrie și ghiduri tehnologice. După șase luni, au măsurat o creștere cu 27% a traficului pe site-ul web provenit de la vizitatori noi, o creștere cu 32% a volumului căutărilor de marcă, rate de conversie cu 41% mai mari pentru clienții potențiali atribuiți inteligenței artificiale și o creștere cu 22% a oportunităților de vânzări care au citat informații despre inteligența artificială. Compania a calculat un ROI de 315% pentru investiția sa în GEO în primul an.

Un comerciant online de bunuri de larg consum sustenabile a dezvoltat informații despre produse special formatate pentru citări bazate pe inteligență artificială. Rezultatele după implementare au inclus o creștere cu 18% a achiziției de clienți, o valoare medie a comenzilor cu 24% mai mare de la clienții cu referințe bazate pe inteligență artificială, o reducere cu 35% a costurilor de achiziție a clienților în comparație cu căutarea plătită și o creștere cu 29% a notorietății mărcii. Retailerul a obținut un ROI de 267%, cu performanțe deosebit de puternice în categoriile de produse competitive, unde citările bazate pe inteligență artificială au oferit un avantaj de încredere față de concurenți.

O firmă de consultanță financiară a implementat strategii GEO care vizează citările bazate pe inteligență artificială pentru consultanță în planificarea pensionării. Rezultatele măsurate au inclus o creștere cu 44% a solicitărilor de consultanță, o rată de conversie cu 38% mai mare de la potențial client la client, o creștere cu 52% a volumului de căutări de brand și o reducere cu 31% a costurilor de educare a clienților datorită unor potențiali clienți mai bine informați. Firma a obținut un ROI de 389% în nouă luni, plus beneficii suplimentare din cicluri de vânzări mai scurte și o calitate îmbunătățită a clienților.

Aceste exemple demonstrează o valoare măsurabilă în ciuda provocărilor metodologice. Cu toate acestea, izolarea cauzalității rămâne dificilă: Ce proporție din îmbunătățirile de performanță rezultă direct din GEO versus îmbunătățiri simultane SEO, inițiative de marketing de conținut sau schimbări de piață? Complexitatea ecosistemelor de marketing moderne complică semnificativ atribuirea clară.

Legat de asta:

• Cine sunt concurenții SE Ranking și de ce are SE Ranking un avantaj deosebit în sectorul B2B? – Recomandare de specialitate în SEO/GEO

Imperativul strategic: Integrare în loc de substituție

Analiza conduce la o concluzie strategică clară: clasamentele SEO rămân un indicator important de succes pentru căutarea bazată pe inteligență artificială, dar nu mai este singurul sau chiar principalul. Viitorul aparține strategiilor integrate care combină excelența SEO tradițională ca fundament cu optimizările specifice GEO ca element constitutiv.

Motivele pentru relevanța continuă a clasamentelor SEO sunt multiple. În primul rând, acestea acționează ca niște paznici: sistemele de inteligență artificială, în special cele cu arhitecturi de generare augmentată de recuperare, utilizează rezultatele căutării tradiționale ca grup inițial de candidați. Fără clasamente organice puternice, conținutul nici măcar nu ajunge în setul de considerare al inteligenței artificiale. În al doilea rând, clasamentele înalte semnalează implicit autoritate și încredere, factori pe care modelele de inteligență artificială îi prioritizează atunci când iau decizii privind citarea. În al treilea rând, căutarea tradițională rămâne canalul de trafic dominant: Google generează 83,8 miliarde de vizite lunare, ChatGPT 5,8 miliarde. Căutarea organică generează 33 până la 42% din totalul traficului site-ului web, în ​​timp ce sursele de inteligență artificială reprezintă mai puțin de un procent.

Integrarea ambelor discipline necesită practici specifice. În ceea ce privește SEO, elementele fundamentale rămân indispensabile: excelența tehnică cu site-uri rapide, optimizate pentru mobil și care pot fi accesate cu crawlere; conținut de înaltă calitate și cuprinzător, care răspunde pe deplin intenției utilizatorului; profiluri robuste de backlink-uri din domenii autorizate; și strategii de cuvinte cheie care acoperă atât termeni cu volum mare, cât și termeni long-tail. În ceea ce privește GEO, se adaugă optimizări specifice: conținut structurat cu ierarhii clare, subtitluri H2 și H3, puncte cheie și formate skimmable; implementarea markup-ului schema pentru întrebări frecvente, instrucțiuni practice și structuri de articole care oferă semnale explicite modelelor de inteligență artificială; mențiuni de la terți și autoritate off-site prin includerea în directoare industriale, recenzii, forumuri și alte surse indexate de inteligență artificială; și conținut conversațional care anticipează și răspunde direct la întrebările din limbajul natural.

Strategia de măsurare trebuie să cuprindă ambele lumi. Tablourile de bord unificate combină indicatorii SEO tradiționali, cum ar fi clasamentele și traficul organic, cu indicatori GEO, cum ar fi frecvența citărilor și cota de voce generată de inteligența artificială. Raportarea alăturată permite comparații între clasamentele cuvintelor cheie și citările generate de inteligența artificială. Filtrele diferențiază performanța pe platformele de inteligență artificială față de motoarele de căutare tradiționale. Analizele de tendințe identifică corelațiile dintre îmbunătățirile SEO și creșterile vizibilității inteligenței artificiale.

Alocarea resurselor reflectă faza de tranziție. Deși traficul bazat pe inteligență artificială este în creștere, volumul actual nu justifică o realocare completă a resurselor. Abordările pragmatice investesc 70 până la 80% în SEO dovedit și 20 până la 30% în inițiative GEO exploratorii. Acest echilibru se schimbă treptat pe măsură ce ponderea traficului bazat pe inteligență artificială crește. Previziunile sugerează că vizitatorii generați de inteligența artificială ar putea depăși vizitatorii tradiționali generați de căutări până în 2028, ceea ce implică realocări mai agresive în anii următori.

Implementarea organizațională necesită dezvoltarea competențelor. Echipele SEO trebuie să își dezvolte alfabetizarea în domeniul inteligenței artificiale: o înțelegere a modelelor lingvistice mari, a mecanismelor de recuperare a informațiilor, a ingineriei prompte și a sistemelor generative. Creatorii de conținut au nevoie de instruire în formatare prietenoasă cu inteligența artificială, scriere conversațională și implementare structurată a datelor. Profesioniștii în analiză trebuie să stăpânească noi cadre de măsurare care integrează metrici tradiționale și cele legate de inteligența artificială. Eliminarea acestor lacune în competențe necesită timp, instruire și adesea expertiză externă.

Investițiile în instrumente trebuie prioritizate strategic. Pentru organizațiile cu bugete limitate, se recomandă o abordare etapizată: prima fază se concentrează pe auditarea manuală pe parcursul a mai multor săptămâni pentru a stabili valori de referință pentru vizibilitatea inteligenței artificiale, fără investiții în instrumente. A doua fază implementează un instrument geografic de nivel mediu, cu un cost de 200 până la 500 USD pe lună, pentru urmărirea sistematică. A treia fază, dacă rentabilitatea investiției este pozitivă, se extinde la soluții mai cuprinzătoare sau lărgește domeniul de aplicare al urmăririi. Această abordare incrementală minimizează riscul și permite scalarea bazată pe dovezi.

Dilemele nerezolvate: Limitele structurale ale măsurabilității

În ciuda tuturor progreselor, problemele fundamentale de măsurare rămân nerezolvate. Aceste limitări structurale definesc limitele a ceea ce este în prezent și, potențial, va fi cuantificabil în viitor.

Problema atribuirii în sintezele multi-sursă rămâne dificil de rezolvat. Atunci când modelele de inteligență artificială combină informații din cinci surse diferite într-un singur răspuns, nu există nicio metodă pentru a cuantifica cu precizie contribuția relativă a fiecărei surse. Au făcut diferența statisticile de la Site-ul A, explicația de la Site-ul B, exemplul de la Site-ul C sau structura de la Site-ul D? Această granularitate nu poate fi reconstruită, reducând atribuirea la presupuneri informate.

Cutia neagră de tipul „de ce-i din spatele citărilor” exacerbează problema. Modelele de inteligență artificială sunt rețele neuronale opace ale căror procese decizionale sunt dificil de decodificat. Putem observa că anumite conținuturi sunt citate, dar nu și de ce. A fost vorba de o frază specifică, un punct de date unic, combinația de date structurate și autoritate generală sau un model emergent pe care modelul l-a recunoscut? Fără această vizibilitate, replicarea succesului rămâne dificilă, iar optimizarea rămâne bazată pe încercări și erori.

Incertitudinea volumului de solicitări reprezintă o altă lacună. Spre deosebire de Google, care oferă date despre volumul căutărilor pentru cuvinte cheie, platformele de inteligență artificială nu dezvăluie informații despre frecvențele solicitărilor. Nu știm cât de des sunt adresate întrebări specifice, ce variante domină sau cum evoluează cererea în timp. Această lipsă de informații împiedică prioritizarea eforturilor de optimizare bazată pe date.

Eterogenitatea platformelor complică comparabilitatea. Fiecare platformă de inteligență artificială operează cu modele, mecanisme de recuperare, cicluri de actualizare și date demografice ale utilizatorilor diferite. O citare în ChatGPT nu are aceeași valoare ca una în Perplexity sau Google AI Mode. Utilizatorii acestor platforme prezintă profiluri de intenție, putere de cumpărare și probabilități de conversie diferite. Agregarea valorilor metrice pe platforme ascunde aceste nuanțe și duce la informații simplificate excesiv.

Instabilitatea temporală cauzată de actualizările modelului generează incertitudine suplimentară. Sistemele de inteligență artificială evoluează continuu prin reantrenare, reglaje fine și actualizări ale algoritmilor. Un element de conținut care este citat frecvent astăzi ar putea fi ignorat după următoarea actualizare a modelului, chiar dacă conținutul în sine rămâne neschimbat. Această variabilitate exogenă separă modificările de performanță atribuibile acțiunilor proprii ale sistemului de cele determinate de dinamica platformei.

Asimetria cost-beneficiu se agravează odată cu creșterea complexității urmăririi. Monitorizarea cuprinzătoare pe sute de solicitări, platforme multiple și zone geografice diferite poate genera costuri lunare de câteva mii de dolari. Pentru multe organizații, acest lucru depășește cu mult valoarea comercială actuală generată de traficul de inteligență artificială. Întrebarea dacă monitorizarea extinsă este justificată sau dacă este suficientă o abordare mai simplă, bazată pe eșantionare, rămâne dependentă de context și dificil de răspuns.

Prognoza: Navigarea în incertitudine – Gestionarea incertitudinii

Transformarea de la SEO la GEO nu marchează o perturbare temporară, ci o schimbare fundamentală de regim în logica vizibilității digitale. Era clasamentelor clare și stabile face loc unui viitor al vizibilității probabilistice, dependente de context și multimodale în ecosisteme de inteligență artificială fragmentate.

Pentru practicieni, aceasta înseamnă adaptarea la o ambiguitate permanentă. Certitudinea confortabilă a clasamentelor numerice este înlocuită de valori vagi, cum ar fi frecvențele citărilor, estimările cotei de voce și scorurile de sentiment. Succesul devine din ce în ce mai gradual, mai greu de cuantificat și mai dependent de judecata calitativă. Această schimbare necesită flexibilitate mentală și toleranță la incertitudine.

Răspunsul strategic trebuie să fie multidimensional. Companiile nu își pot permite să neglijeze SEO tradițional, care continuă să formeze fundamentul vizibilității inteligenței artificiale și generează majoritatea traficului. În același timp, pregătirea pentru viitor necesită experimentare sistematică în domeniul geolocalizării, dezvoltarea incrementală a competențelor și alocarea adaptivă a resurselor pe baza modelelor de trafic în evoluție.

Peisajul instrumentelor se va consolida. Multe dintre startup-urile de geotracking, aflate în prezent în creștere, vor da faliment sau vor fi achiziționate. Platformele SEO consacrate își vor îmbunătăți treptat capacitățile de inteligență artificială. Pe termen mediu, este probabil să apară o serie de soluții integrate care să acopere în mod cuprinzător atât căutarea tradițională, cât și cea bazată pe inteligență artificială. Până atunci, organizațiile vor naviga printr-un ecosistem de furnizori fragmentat și în rapidă schimbare.

Reglementările ar putea interveni perturbator. Dacă platformele de inteligență artificială devin mai dominante și căutările cu zero clicuri ajung la 70-80%, editorii și creatorii de conținut ar putea exercita presiuni politice pentru transparență și compensații echitabile. O legislație analoagă acordurilor Google privind partajarea obligatorie de linkuri sau licențierea de știri ar putea obliga platformele de inteligență artificială să implementeze o atribuire mai clară a sursei, mecanisme de partajare a traficului sau plăți directe pentru conținut. Astfel de intervenții ar schimba fundamental economia.

Măsurarea se va îmbunătăți, dar nu va atinge niciodată precizia SEO tradițional. Platformele de inteligență artificială ar putea fi supuse presiunilor de a oferi mai multă transparență, similar cu Google Search Console. Cu toate acestea, natura stocastică a modelelor generative, variabilitatea inputurilor conversaționale și complexitatea sintezei multi-sursă rămân bariere inerente în calea măsurării deterministe. Așteptările trebuie recalibrate în consecință.

Întrebarea existențială pentru companii nu este dacă clasamentele SEO sunt încă importante, deoarece răspunsul este în mod clar da. Întrebarea relevantă este mai degrabă cum să operezi într-un mediu în care clasamentele tradiționale sunt necesare, dar nu suficiente, în care succesul este mai greu de măsurat, dar potențial mai valoros și în care regulile se schimbă constant, în timp ce jocul este deja în desfășurare. Răspunsul nu constă în alegerea între SEO și GEO, ci în capacitatea de a integra inteligent ambele discipline, de a gestiona constructiv incertitudinea și de a te adapta la un viitor care se schimbă mai repede decât capacitatea noastră de a-l înțelege.

Noua normalitate îmbrățișează paradoxuri: clasamentele contează și nu contează simultan. Instrumentele ajută și eșuează în același timp. Investițiile sunt atât necesare, cât și premature. Operarea în cadrul acestei ambiguități, fără a fi paralizați de ea, definește competența de bază a unei strategii digitale de succes în era inteligenței generative. Cel mai important indicator al succesului nu este o singură metrică, ci mai degrabă capacitatea organizațională de adaptare continuă într-un mediu de incertitudine structurală.

☑️ Limba noastră de afaceri este engleza sau germana

☑️ NOU: Corespondență în limba ta maternă!

Konrad Wolfenstein

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 sau pur și simplu sunându-mă la +49 89 89 674 804 ( München) . Adresa mea de e-mail este: wolfenstein@xpert.digital

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

Expertiza noastră globală în domeniul industriei și economiei în dezvoltarea afacerilor, vânzări și marketing - Imagine: Xpert.Digital

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

Beneficiați de expertiza extinsă, în cinci domenii, a Xpert.Digital într-un pachet complet de servicii | Cercetare și dezvoltare, XR, PR și optimizare a vizibilității digitale - Imagine: Xpert.Digital

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