Când compari modul în care principalii jucători AI furnizează sursele, apare o diferență clară față de modul în care Google le ordonează. Search Atlas, o firmă de software SEO, a comparat rezultate și citări produse de GPT (OpenAI), Gemini (Google) și Perplexity cu rezultatele Google pentru 18.377 de interogări relevante, iar concluzia arată că vizibilitatea tradițională în motoarele de căutare nu se transpune automat în vizibilitate în răspunsurile modelelor lingvistice.
Perplexity, care preia informații live de pe web, seamănă cel mai mult cu rezultatele clasice de căutare. În analiza realizată, suprapunerea mediană la nivel de domeniu cu Google a fost între 25 și 30%, iar la nivel de URL în jur de 20%. Perplexity a citat 18.549 de domenii care au apărut și în rezultatele Google, adică aproximativ 43% din totalul domeniilor menționate de acesta. Nu e surprinzător: un motor care scanează webul în timp real va avea un profil de citare apropiat de cel al unui motor de căutare.
ChatGPT a fost mult mai selectiv. Suprapunerea mediană de domenii cu Google s-a situat în jur de 10–15%, iar modelul a împărțit doar 1.503 domenii comune cu Google, reprezentând circa 21% din domeniile pe care le citează. Potrivirile la nivel de URL au rămas, în general, sub 10%. Gemini a avut un comportament mai variabil: în unele răspunsuri aproape nu s-a suprapus cu rezultatele de căutare, în altele a avut o suprapunere mai mare. Per total, Gemini a partajat doar 160 de domenii cu Google, adică în jur de 4% din domeniile afișate de Google, deși acele domenii au reprezentat 28% din sursele citate de Gemini.
Ce înseamnă toate acestea pentru vizibilitate? Simplu: o poziție bună în Google nu asigură apariția în citările modelelor LLM. Arhitectura și strategia de acces la date sunt decisive. Perplexity, fiind orientat spre recuperare activă, tinde să urmeze semnalele SEO tradiționale și forța generală a domeniului. Prin urmare, dacă site-ul tău are deja un ranking solid în Google, probabilitatea de a apărea în răspunsurile Perplexity crește. În schimb, ChatGPT și Gemini se bazează mai mult pe cunoștințe preantrenate și pe un mecanism de recuperare mai restrictiv, citând un set mai mic de surse și fiind mai puțin ancorate în clasamentele curente. Potrivirea la nivel de URL cu Google rămâne scăzută pentru ambele.
Studiul are și limitări importante. Datele au fost puternic înclinate spre Perplexity: 89% din interogările combinate au provenit de la acest serviciu, OpenAI a reprezentat 8% iar Gemini doar 3%. Cercetătorii au asociat interogările pe baza similarității semantice, nu erau identice, ci perechi care exprimau nevoi informaționale apropiate, cu un prag de 82% similaritate calculat folosind modelul de embedding al OpenAI. În plus, analiza acoperă doar o fereastră de două luni, oferind astfel doar o imagine de moment; pentru a verifica dacă aceste modele păstrează aceleași tipare în timp ar fi nevoie de observații pe perioade mai lungi.
Privind înainte, pentru sistemele bazate pe recuperare, precum Perplexity, semnalele SEO clasice și autoritatea domeniului vor rămâne relevante pentru vizibilitate. Pentru modelele care pun accent pe inferență și pe cunoștințe preantrenate, precum ChatGPT și Gemini, aceste semnale pot avea un impact redus asupra surselor selectate în răspunsuri.
Datele concrete din studiu, 18.377 de interogări, 18.549 de domenii comune pentru Perplexity cu Google, 1.503 pentru ChatGPT și 160 pentru Gemini, plus procentele de suprapunere, arată că nu există o regulă unică care să determine cum apare o sursă într-un răspuns generat de AI. Aceste cifre permit publicațiilor și specialiștilor SEO să-și ajusteze strategiile în funcție de tipul de sistem în care doresc vizibilitate. Cei interesați de vizibilitatea în ecosistemul de răspunsuri automate ar trebui să decidă dacă vor să optimizeze pentru clasamentele tradiționale sau pentru modele cu recuperare live, deoarece abordările și efectele sunt diferite. Tu ai observat vreo schimbare în vizibilitatea site-urilor tale în rezultatele generate de AI recent?
Fii primul care comentează