GEO depășește cu mult SEO, iar majoritatea companiilor nu sunt organizate pentru acest lucru

Strategia de căutare era cândva simplă. Un client avea o întrebare, o introducea într-un motor de căutare, iar mărcile concurau pentru a ajunge cât mai sus în pagina de rezultate. Însă acest model se schimbă rapid.

O proporție tot mai mare a procesului de descoperire are loc acum în sisteme de inteligență artificială care interpretează informații, sintetizează surse și oferă un răspuns înainte ca un client să ajungă pe site-ul unei mărci. Optimizarea pentru motoare generative (GEO) a apărut ca unul dintre răspunsurile la această schimbare, însă companiile riscă să aibă o perspectivă prea îngustă asupra cerințelor ei reale.

În actualizarea din septembrie a Studiului IAB privind perspectivele pentru 2026, 44% dintre cumpărătorii de publicitate din SUA au menționat adaptarea la schimbarea comportamentului consumatorilor, inclusiv la căutarea bazată pe inteligență artificială, drept cea mai mare provocare în materie de investiții media. În plus, 76% își intensifică eforturile de optimizare a conținutului pentru răspunsurile generate de inteligența artificială, mai mult decât în orice alt domeniu.

Greșeala este să considerăm GEO doar următoarea etapă în evoluția SEO. Descoperirea bazată pe inteligență artificială devine o provocare la nivelul întregii companii în ceea ce privește vizibilitatea și implică departamentele de marketing, date, tehnologie, conținut, comunicare și experiența clienților. Companiile care se adaptează bine nu se vor limita la optimizarea pentru o nouă interfață de căutare. Ele vor regândi modul în care prezența lor digitală, cunoștințele organizaționale și autoritatea externă funcționează împreună.

Rezultatul căutării devine un răspuns

SEO tradițional se baza pe clasamente, cu un obiectiv clar și o modalitate clară de a măsura progresul. GEO aduce un alt tip de vizibilitate. În loc să se întrebe dacă o pagină se clasează pentru un anumit cuvânt-cheie, companiile trebuie tot mai mult să înțeleagă dacă marca lor apare în răspunsurile generate la întrebările pe care le pun clienții, cum este descrisă marca și ce surse influențează această descriere.

Schimbarea afectează deja companiile. Reach, grupul editorial britanic din spatele publicațiilor Mirror și Express, a raportat o scădere de 46% de la un an la altul a traficului provenit din Google, pe care a atribuit-o unor funcții precum AI Overviews și AI Mode, care reduc nevoia cititorilor de a accesa site-uri web. Scăderea traficului din căutarea tradițională nu înseamnă întotdeauna că oamenii își pierd interesul pentru o categorie sau o marcă. Poate semnala și faptul că procesul de descoperire se fragmentează între diferite interfețe și are loc tot mai des înainte ca cineva să viziteze un site web.

Pentru mărci, acest lucru schimbă întrebarea. Vizibilitatea nu mai ține doar de poziția în clasament. Contează și dacă sistemele de inteligență artificială au informațiile și contextul potrivite pentru a înțelege de ce este relevantă marca în raport cu întrebarea adresată.

GEO pornește de la bazele SEO

Este tentant să considerăm GEO separat de SEO, însă o mare parte din munca de bază este comună. Sistemele de inteligență artificială trebuie în continuare să găsească, să interpreteze și să evalueze informațiile, așa că accesibilitatea tehnică, structura site-ului și claritatea conținutului contează.

Anul acesta, datele Radar ale Cloudflare au arătat că roboții au generat peste jumătate din solicitările de pagini web din rețeaua sa. Nu toți acești roboți sunt agenți de inteligență artificială, însă o proporție tot mai mare din publicul oricărui site este alcătuită acum din software, care are nevoie de suficient conținut și context pentru a înțelege ce găsește. Poate fi nevoie să se revină la lucrurile de bază pe care multe companii le-au neglijat.

Dacă informațiile importante sunt ascunse într-o interfață complicată, prezentate inconsecvent pe diferite pagini sau dificil de accesat de către un robot de indexare, un sistem de inteligență artificială are mai puține informații la dispoziție, la fel și vizitatorii umani. Cauzele obișnuite sunt ușor de identificat: detalii despre produse care apar doar după executarea JavaScript, pe care nu toate crawlerele AI îl execută, și informații despre prețuri sau politici formulate diferit de la o pagină la alta.

Însă accesibilitatea tehnică este doar punctul de plecare. Toate mărcile concurează în aceleași câteva sisteme de inteligență artificială, ceea ce înseamnă că sistemele în sine nu reprezintă un factor de diferențiere. Contextul este cel care contează. Pentru mărci, acest context provine din datele, expertiza, conținutul și cunoștințele lor despre clienți, precum și din ecosistemul informațional mai larg în care apar.

Calitatea conținutului contează mai mult când inteligența artificială îl citește

Se discută mult despre cum să scriem conținut pe care sistemele de inteligență artificială să îl afișeze. O parte din discuții s-au concentrat pe tactici de formatare sau pe încercări de a deduce prin inginerie inversă modul de funcționare al anumitor modele. Majoritatea acestor tactici au o durată scurtă de utilitate și nu mi-aș baza strategia pe ele.

Modelele, sistemele de recuperare a informațiilor și sursele vor continua să se schimbe. O tactică ce pare eficientă astăzi poate da rezultate foarte diferite peste câteva luni. O abordare mai sustenabilă este crearea de conținut util și credibil, care răspunde clar la întrebările pe care le pun cu adevărat clienții și demonstrează expertiză în domeniu. Companiile ar trebui să înceapă prin a analiza ceea ce au publicat deja. Răspunde acest conținut la întrebări relevante ale clienților? Demonstrează clar expertiza? Sunt informațiile importante consecvente în întregul ecosistem digital?

Vizibilitatea în IA este influențată de o gamă mai largă de semnale, printre care calitatea conținutului, infrastructura tehnică, datele structurate, autoritatea și referințele din surse terțe. Cea mai recentă cercetare a Muck Rack privind citările IA a constatat că 84% dintre linkurile citate în răspunsurile ChatGPT, Claude și Gemini proveneau din media câștigată, inclusiv din jurnalism, cercetare academică și alte surse terțe. De aceea, GEO depășește cu mult ceea ce publică un brand pe propriul site și de aceea echipele de comunicare trebuie să facă parte din discuție.

Problema fluxului de lucru depășește provocarea tehnologică

Din experiența mea, tehnologia este rareori cel mai dificil aspect al adaptării la descoperirea bazată pe IA. Provocarea mai mare este modul în care colaborează echipele odată ce IA devine parte a procesului de căutare și descoperire. În mod tradițional, strategia de căutare era împărțită între responsabilități diferite: echipele SEO urmăreau pozițiile în clasamente, echipele de conținut creau pagini, echipele de comunicare gestionau acoperirea de presă, iar dezvoltatorii se ocupau de partea tehnică a site-ului. Descoperirea prin IA estompează aceste granițe, deoarece ceea ce apare într-un răspuns generat de IA poate fi influențat simultan de toate aceste domenii.

Sondajul McKinsey „State of AI” din 2026 subliniază o idee mai amplă: aproape trei sferturi dintre companiile cu performanțe ridicate în domeniul IA identificate în sondaj și-au reproiectat fundamental fluxurile de lucru datorită IA, comparativ cu un sfert dintre ceilalți respondenți. Vizibilitatea în IA funcționează la fel. Dacă o echipă de conținut descoperă că un motor de IA descrie incorect brandul, soluția poate ține de site, de datele despre produse, de o listare pe un site terț sau de articolele de presă pe care se bazează modelul.

Pentru a rezolva problema, echipele responsabile de aceste domenii trebuie să colaboreze, în loc să trateze GEO ca pe o altă sarcină încredințată unui singur departament.

Aceasta ridică o întrebare la care echipele de conducere trebuie să răspundă tot mai des: cine răspunde de vizibilitatea în IA?

Activitatea va implica mai multe echipe, însă responsabilitatea finală ar trebui să revină unui singur lider, care să gestioneze tabloul de evaluare, ritmul analizelor și răspunsul atunci când un sistem de IA prezintă incorect brandul. Apoi, liderii din marketing, comunicare, tehnologie și date trebuie să aibă o înțelegere comună a modului în care este reprezentat brandul în sistemele de IA, a factorilor care influențează aceste răspunsuri și a felului în care reacționează organizația atunci când apar lacune.

Măsurați vizibilitatea ca rată, nu ca poziție

Una dintre cele mai importante schimbări care se prefigurează privește modul în care companiile măsoară vizibilitatea în căutări. În mod tradițional, pozițiile în rezultatele căutărilor le-au oferit specialiștilor în marketing un indicator relativ simplu de urmărit, însă răspunsurile generate de IA sunt mult mai dinamice. Nu există o poziție unică care să garanteze că un brand va fi văzut, iar simpla apariție într-un răspuns nu spune toată povestea. Un brand poate fi menționat frecvent, dar descris inexact, poate apărea fără o citare sau poate fi citat pe o piață și omis complet pe alta.

Asta înseamnă că GEO mută accentul de la poziția unui brand în clasament la frecvența cu care apare, modul în care este descris și sursele care influențează răspunsul. Practicile de măsurare încă se adaptează. În același studiu al IAB, 86% dintre cumpărători au declarat că își schimbă sau se așteaptă să își schimbe modul de măsurare a performanței media din cauza instrumentelor conversaționale bazate pe IA și a agenților IA, iar 45% au indicat compararea parcursurilor clienților influențate de IA cu cele tradiționale drept principala lor provocare de măsurare. În practică, GEO reprezintă o provocare la fel de mare pentru măsurare și fluxurile de lucru ca pentru căutare.

Un punct de plecare practic îl reprezintă întrebările pe care le pun deja clienții. Alcătuiți un set reprezentativ de astfel de întrebări, testați-le periodic pe principalele platforme de IA și înregistrați dacă apare brandul, cum este descris, ce concurenți sunt menționați alături de el și ce surse sunt citate. Rulați fiecare întrebare de mai multe ori. Aceeași solicitare poate genera răspunsuri diferite de la o rulare la alta, așa că vizibilitatea ar trebui raportată ca rată, nu pe baza unei singure capturi de ecran. În timp, această vizibilitate poate fi corelată cu indicatori din etapele ulterioare, inclusiv traficul de recomandare din IA, interacțiunile și conversiile.

Există deja indicii despre cât de repede se poate schimba situația. Datele Adobe privind cumpărăturile din perioada sărbătorilor au arătat că traficul provenit de la instrumentele de IA generativă către site-urile comercianților cu amănuntul din SUA a crescut cu 693,4% față de anul precedent în sezonul sărbătorilor din 2025 și că vizitatorii direcționați de IA au avut o rată de conversie mai mare decât vizitatorii proveniți din alte surse de trafic. Creșterea a pornit de la o bază redusă, iar evoluția nu va fi aceeași pentru toate companiile. Totuși, aceasta arată că vizibilitatea în IA poate fi măsurată și corelată cu rezultate concrete pentru afaceri chiar în prezent.

Tratați GEO ca pe o capacitate operațională, nu ca pe o campanie

Căutarea bazată pe IA nu înseamnă să renunțăm la tot ce știu deja companiile despre SEO. Înseamnă să privim dincolo de pozițiile în clasamente și să recunoaștem că între întrebările pe care le pun clienții și informațiile pe care le primesc se interpune tot mai des un alt nivel.

Companiile ar trebui însă să evite transformarea vizibilității în IA într-o altă tactică de marketing izolată sau într-un audit singular. Modelele și sursele se schimbă în permanență, așa că primul audit nu marchează finalul procesului. O oportunitate mai amplă constă în folosirea acestor informații pentru a stabili unde trebuie să colaboreze diferit echipele responsabile de conținut, date, tehnologie, comunicare și experiența clienților. Căutarea devine mai conversațională și tot mai agentică, iar sistemele de IA încep să cerceteze și să acționeze în numele clienților. În acest context, vizibilitatea depinde de ceea ce pot găsi, verifica și repeta aceste sisteme despre brandul dvs.