Când ChatGPT a apărut în 2022, mulți au avut senzația că pășesc într-un teren necunoscut: astăzi discutăm despre modul în care instrumentele de căutare AI, denumite uneori GEO sau LLMO, modifică abordarea de căutare pentru brandurile B2B și despre limitările lor practice, bazate pe concluziile unei analize BrightEdge care arată că 68% dintre companii își ajustează tacticile pentru a prinde acest val. De la istoria motoarelor de căutare până la progresul modelelor generative, schimbarea e rapidă, dar plină de capcane.
AI search pare clar parte din viitorul traficului organic, dar nu e soluția universală. Multe echipe de marketing B2B încă nu disting ce poate rezolva eficient un model AI și unde apar lacune exploatabile de competiție. Mai jos prezint trei limite concrete ale AI search în context B2B și cum le poți compensa în strategia organică: generarea de awareness pentru verticale și soluții noi, furnizarea de sfaturi nuanțate pentru experți și problema obiectivității reale sau percepute a rezultatelor.
Primul aspect: AI search nu produce rapid awareness pentru produse sau verticale complet noi. Motoarele tradiționale și campaniile PPC funcționează pe baza intenției: utilizatorii trebuie deja să caute pentru ca tu să apari. Modelele AI preiau mult din acest strat de intenție, dar o fac mai lent, deoarece se bazează pe indexarea realizată anterior de motoarele clasice. Așadar, dacă lansezi ceva total nou, vei rămâne pentru o perioadă invizibil în rezultatele generate de AI. Remediul practic e identic cu cel din SEO: leagă inovația de termeni și teme deja cunoscute. Aplică un efect de Trojan horse, plasând mesajele despre produsul nou în contextul unui termen stabilit, ca să „plantezi semințele” acolo unde există deja atenție.
Al doilea aspect: AI search nu oferă consultanță aprofundată pentru experți. Diferența dintre ecommerce și B2B este critică: în B2B decizia implică mai mulți factori și nevoi contextuale. Modelele AI excelează în a extrage dintr-un volum mare de informații un răspuns precis, adică să găsească acul în carul cu fân, dar se împotmolesc când întrebarea e largă, strategică sau dependentă de detalii specifice companiei (dimensiune, buget, obiective). De exemplu, la întrebări precum „Care e cea mai bună metodă de modernizare a depozitului?”, răspunsul modelului poate suna vag sau general, pentru că îi lipsesc date contextuale relevante. În plus, fenomenul de „hallucination” (informații inventate) persistă, iar în deciziile B2B riscurile cresc rapid. Soluția? Creează conținut detaliat: whitepapers, ghiduri pentru utilizatori, studii de caz. Asigură-ți prezența pe mai multe fronturi: fii vizibil atât în LLM, cât și în Google, pe forumuri de specialitate, în directoare și, foarte important, pe proprietățile tale. Astfel oferi motoarelor AI surse verificabile la care să facă referire și, mai ales, dai factorilor de decizie materialul de profunzime pe care îl caută.
Al treilea aspect: obiectivitatea în AI search e discutabilă. Cercetări arată că utilizatorii au mai multă încredere în rezultatele Google decât în cele ale ChatGPT, și asta nu e doar un reflex pro-Google; AI-urile nu indică întotdeauna sursele și pot agrega informații care reflectă mai mult frecvența apariției unui nume în date decât reputația reală. Dacă soliciți „o listă cu principalii furnizori dintr-un sector”, modelul poate recomanda companii frecvent menționate în date, nu neapărat cele mai bine evaluate. Utilizatorul poate cere apoi surse, dar asta contrazice dorința pentru un răspuns rapid, simplificat. Practic, AI search îți oferă un set de opțiuni concentrat, dar fără verificarea socială necesară deciziilor finale. În practică, cercetarea bottom-of-funnel rămâne dependentă de instrumente tradiționale: recenzii Google, liste G2 sau Capterra și studii de caz ale brandurilor, nu doar pe rezultate LLM. Recomandarea e clară: structurează-ți conținutul astfel încât, după ce un potențial client primește o sugestie AI, să găsească rapid validări externe. Colaborează cu echipa de vânzări pentru a înțelege traseul prospectului și asigură-ți prezența în locurile unde se caută confirmarea.
Privind strategia în ansamblu, amintește-ți că AI search nu e imuabil: inginerii pot integra treptat recenzii și clasificări terțe, iar rezultatele se pot modifica. Până atunci, limitările rămân fundamentale și trebuie planificate: modelul AI completează, dar nu înlocuiește restul ecosistemului de marketing organic.
BrightEdge notează că 68% dintre branduri își schimbă strategiile din cauza valului GEO. Această cotă indică că adaptarea e în desfășurare, dar nu garantează că toate schimbările sunt potrivite. Recomandările practice, folosirea Trojan horse pentru termeni recunoscuți, crearea de whitepapers și studii de caz, validarea prin recenzii Google, G2 sau Capterra, sunt pași concreți pe care echipele B2B îi pot urma. Modul în care vei combina prezența în LLM cu activele proprii și cu recenziile terțe va decide dacă pierzi sau nu conversii între mijlocul și finalul funnelului.
Tu ce crezi: unde ar trebui să aloce mai mult resurse echipa ta, în conținut aprofundat pentru experți, în consolidarea recenziilor și listărilor terțe, sau în tactici care leagă produse noi de termeni deja recunoscuți?
Fii primul care comentează