Din zilele în care descoperirea online se baza aproape exclusiv pe paginile indexate de Google, Yahoo sau Bing, am ajuns la o schimbare la fel de radicală: modelele generative de limbaj precum ChatGPT, Gemini și Claude sunt acum porțile prin care cumpărătorii B2B își fac cercetarea. Studiile recente arată că tranziția nu mai este doar ipoteză; un sondaj Responsive arată că 80% dintre cumpărătorii de tehnologie folosesc generative AI cel puțin la fel de mult ca motoarele tradiționale pentru documentarea furnizorilor. Previsible a denumit fenomenul LLM perception drift, adică modificările lunare în modul în care modelele de limbaj referențiază și poziționează brandurile într-o categorie. Studiul a folosit date Evertune care monitorizează vizibilitatea brandurilor în răspunsurile modelelor și a comparat septembrie 2025 cu octombrie 2025 în zona softurilor de management de proiect, evidențiind cât de rapid se pot schimba preferințele algoritmilor.
Rezultatele sunt clare, dar nu tocmai previzibile: unele nume mari au pierdut teren, altele au câștigat vizibilitate. Slack a înregistrat una dintre cele mai mari scăderi, minus 8, 10 puncte, iar Trello a coborât cu 5, 59 puncte. Monday.com și ClickUp au avut de asemenea scăderi, mai mici, dar semnificative pentru piața B2B. În sens invers, Atlassian a urcat cu 5, 50 puncte, Google cu 3, 62 și Microsoft cu 2, 08. Surprinzător pentru unii, firme de servicii profesionale precum Deloitte, KPMG, PwC și EY au crescut în atenția modelelor, cu salturi între 2, 45 și 5 puncte. Aceste mișcări arată că modelele nu doar reiau un top static, ci reconfigurează activ care branduri apar natural într-un răspuns.
Motivele din spatele acestor schimbări sunt multiple și convergente. Pe de o parte, categoria devine mai difuză: uneltele de management de proiect sunt plasate într-un context mai larg, operațiuni, transformare digitală, orchestrarea fluxurilor de lucru sau consultanță IT, iar asta aduce în prim-plan nume neașteptate. Pe de altă parte, avantajul ecosistemelor cu mai multe produse devine tot mai vizibil: Atlassian, de exemplu, profită de documentație solidă, integrări între produse și o densitate contextuală ridicată, caracteristici care facilitează asocieri mai bogate în modelele LLM. Același tipar se observă și pentru Microsoft, Google, Amazon sau Adobe: brandurile prezente în numeroase contexte apar mai frecvent și mai relevant în răspunsuri.
Pentru jucătorii mai mici există totuși o veste bună: coada lungă începe să genereze semnale noi. Produse precum Celoxis, Workfront, TeamGantt, LiquidPlanner, Podio sau GanttProject au urcat în acel interval, ceea ce reflectă cum finetuning-ul LLM, sistemele retrieval-augmented și sursele variate de date, directoare SaaS, depozite GitHub, documentație tehnică, recenzii și comunități, pot aduce vizibilitate fără a domina neapărat SEO-ul clasic. Asta înseamnă că o prezență coerentă în aceste surse poate propulsa un brand în răspunsurile modelelor, chiar dacă nu este lider pe paginile indexate.
Miza pentru marketingul B2B se mută: modelele LLM nu „indexează” în același fel ca motoarele de căutare; ele sintetizează. Memoria unui AI despre un brand se construiește din asocieri, context și densitate semantică, nu doar din linkuri și autoritate. Acesta explică volatilitatea observată: câteva puncte într-o lună pot însemna că un brand este vizibil în comparații, rezumate sau fluxuri decizionale azi și aproape absent mâine. Din acest motiv a apărut un nou KPI practicat deja de unele echipe: AI brand signal stability, adică consistența prezenței și poziționării unui brand în ieșirile LLM în timp. Fluctuațiile mari indică o înțelegere fragilă a modelului, cauzată de cicluri de retraining, date rare sau expansiune de conținut competitiv; stabilitatea denotă o ancorare semantică solidă.
Consecințele sunt practice: în loc să ne întrebăm doar cum să urcăm în SERP, trebuie să gândim cum să apăram locul brandului în „memoria” modelului. Asta cere instrumente noi, fluxuri de date dedicate și o abordare care tratează LLM-urile ca sisteme dinamice de percepție. Datele Evertune folosite de Previsible, studiul fiind realizat de CEO și cofondatorul companiei, și observațiile publicate ca material de contributor pe Search Engine Land, publicație deținută de Semrush, arată că aceste schimbări nu sunt efemere: sunt suficient de vizibile pentru a fi urmărite și analizate. Pe măsură ce ciclurile de retraining se vor accelera, semnalul AI al unui brand va conta tot mai mult în deciziile de cumpărare B2B.
Atlassian a înregistrat un avans de 5, 50 puncte între septembrie și octombrie 2025. Această creștere evidențiază cum documentația, integrările și prezența în ecosisteme pot transforma vizibilitatea într-un model LLM. Dacă tendința se menține, metrici precum stabilitatea semnalului AI vor ajunge alături de share of voice și clasamentele pe cuvinte cheie. Tu ce crezi: cum ar trebui companiile din domeniul tău să se pregătească pentru această nouă realitate?
Fii primul care comentează