De câteva luni, optimizarea pentru motoarele de căutare a trecut printr-un punct de cotitură din cauza modelelor lingvistice mari, care tot mai des funcționează ca platforme de căutare. Îmi amintesc de începuturile SEO din 2007, când testele și intuiția înlocuiau ghidurile oficiale; azi provocarea este similară: mulți factori de decizie cer clarificări despre cum se face optimizarea pentru aceste sisteme și dacă are sens să mai numim procesul „SEO”.
În activitatea mea de consultanță zilnică, ajut companii variate, de la multinaționale cu echipe SEO consolidate la startupuri active pe piețe extrem de competitive, să-și contureze planuri realiste și eficiente pentru ceea ce numim optimizare pentru căutarea bazată pe LLM. Am observat aceleași greșeli repetate, adesea alimentate de informații contradictorii răspândite pe rețele sociale. Scopul meu a fost să evit acele erori fundamentale: risipă de resurse, obiective greșit stabilite și măsurători care nu reflectă realitatea.
O greșeală comună este tratarea optimizării pentru AI ca pe ceva separat de eforturile SEO existente. Deși felul în care utilizatorii interacționează cu LLM-urile și modul de prezentare a rezultatelor diferă de căutarea tradițională, fundamentele SEO rămân relevante. Lucrând în silozuri, riști duplicarea muncii și inconsistențe: prioritățile tehnice trebuie ajustate pentru a asigura crawlability și indexability în funcție de accesul pe care vrei să-l acorzi boturilor AI, iar conținutul-cheie trebuie verificat pentru indexare ținând cont că multe modele nu procesează JavaScript rulând pe client. De asemenea, coordonarea cu echipele de PR și community management rămâne esențială pentru a obține mențiuni relevante pe platforme pe care le iau în seamă sistemele AI.
O altă capcană este așteptarea acelorași obiective și metrici ca în căutarea tradițională. Căutarea tradițională este în esență un canal de performanță; AI search funcționează atât pentru branding, cât și pentru performanță. Dacă tratezi AI doar ca pe un generator de trafic, pierzi valoarea expunerii brandului în răspunsuri relevante pe parcursul călătoriei clientului. E important să stabilești două seturi de KPI: unul pentru vizibilitatea de brand (mențiuni, sentiment, ponderea citărilor față de competitori) și unul pentru performanță (linkuri, incluziuni, trafic, conversii directe și asistate, creștere a ratei de conversie). Importanța fiecărui grup de indicatori depinde de tipul de business: un retailer online cu checkout integrat instant în ChatGPT nu are aceleași priorități ca un B2B SaaS.
Mulți rămân blocați pe prompturile exemplu oferite de unelte sau platforme. Aceste prompturi sunt mostre, nu reproductori exhaustivi ai comportamentului real al utilizatorilor. Interacțiunea cu AI este fluidă și contextuală; rezultatele variază în funcție de istoric, locație și preferințe. O mică schimbare de formulare poate modifica setul de răspunsuri. De aceea e mai util să folosești prompturile ca reper pentru a identifica subiecte, formate și patternuri relevante și să construiești o strategie de conținut care acoperă teme variate, nu să urmărești un set fix de prompturi.
Un aspect pe care mulți l-au neglijat la început: verifică dacă răspunsurile AI sunt grounded sau provin din memoria modelului. Răspunsurile grounded sunt susținute de surse recuperate și indexate, de obicei cu citări; aici crawlability, indexability, acoperire tematică și autoritate contează direct. Răspunsurile generate din model vin din cunoștințele învățate până la un anumit cutoff și sunt mai influențate de prezența brandului în datele de antrenament și de recunoașterea entităților. Dacă nu știi ce tip de răspuns vizezi, poți irosi timp optimizând pentru întrebări asupra cărora SEO-ul are impact limitat. Majoritatea platformelor care monitorizează vizibilitatea AI indică dacă un răspuns este grounded, ceea ce te ajută la prioritizare.
Ca să nu pornești greșit, pune-ți câteva întrebări clare: cât contribuie deja platformele AI la trafic, venituri și obiective de marketing? Cum diferă comportamentul de căutare față de cel tradițional? Care este vizibilitatea ta față de competitori în interogările relevante și ce potențial de creștere există? Cât de bine este optimizat conținutul pentru subiectele cheie ale AI search? Cum se suprapun optimizările necesare cu eforturile existente de SEO, digital PR și community management și ce investiții suplimentare sunt justificate din perspectiva ROI? Răspunsurile la aceste întrebări pot fi transformate într-un roadmap de optimizare în 10 pași și în criterii practice de prioritizare.
Reflectând la 2007, când SEO era mai degrabă un meșteșug decât o disciplină formală, contextul prezent îmi pare cunoscut: lipsa ghidurilor definitive, multe testări și nevoia de curiozitate aplicată. Pe măsură ce industria se maturizează, sper ca optimizarea pentru căutarea bazată pe AI să urmeze un parcurs similar de învățare, mai puține greșeli repetitive și mai multă predictibilitate în practici.
10 pași concreți, întrebări esențiale și clarificarea diferenței dintre răspunsuri grounded și model-generated sunt instrumente practice pentru prioritizare. Dacă urmărești KPI-urile de brand (mențiuni, sentiment, cota de citări) și KPI-urile de performanță (incluziuni, trafic, conversii), vei putea decide rațional unde merită să investești. Un exemplu: un comerciant online cu checkout integrat în ChatGPT ar trebui să prioritizeze atât vizibilitatea în răspunsuri instant, cât și optimizările tehnice care asigură indexarea conținutului folosit ca sursă; un B2B SaaS va pune accent pe autoritate și recunoașterea entităților în datele de antrenament ale modelului.
Acum te întreb: care parte a strategiei tale SEO ți se pare cea mai vulnerabilă la schimbările aduse de modelele AI, partea tehnică, conținutul sau măsurarea rezultatelor?
daaa, eu zic că mulți încă se bat cu pluginuri și nu înțeleg că AI caută context, nu doar cuvinte cheie; verifica logurile, stiu că pare banal, dar face diferența reală.