Gintare Rimolaityte, CEO și cofondatoare a Trendos – Seria de interviuri

Gintare Rimolaityte este CEO și cofondatoare a Trendos, platforma de vizibilitate în căutările cu IA care ajută mărcile să înțeleagă și să optimizeze modul în care apar în modelele lingvistice mari (LLM). Și-a acumulat experiența inițială la Oxylabs în 2020, mai întâi ca manager de dezvoltare a afacerilor, apoi ca director comercial, conducând echipele de vânzări, dezvoltare a afacerilor, administrare a conturilor și succes al clienților pentru una dintre unitățile companiei. Din 2022 până în 2025 a fost CEO al platformei de implicare JumpTask. Înainte de a cofonda Trendos în 2026, a lucrat pentru scurt timp ca manager de produs la Adment, concentrându-se pe prevenirea fraudei de afiliere în căutările plătite și în programele de afiliere. În calitate de CEO al Trendos, Gintare coordonează mai multe echipe și supraveghează creșterea strategică. Locuiește și lucrează în Vilnius.

Trendos este o platformă de vizibilitate în căutările cu IA care ajută mărcile să monitorizeze, să măsoare și să optimizeze modul în care apar în LLM-uri și în motoarele de căutare bazate pe IA. Cu Trendos, mărcile elimină marele punct orb creat de trecerea de la căutarea pe Google la IA conversațională, care a făcut procesul de recomandare practic invizibil pentru ele. Pe lângă urmărirea vizibilității generale, Trendos face instrumentele de analiză a pieței IA accesibile, intuitive și convenabile ca preț, astfel încât mărcile să poată influența și optimiza când și cum apar. Tehnologia sa colectează răspunsurile și reclamele afișate efectiv în mediile IA prin extragerea la scară largă a sesiunilor LLM, apoi analizează și prezintă datele structurate sub forma unor informații clare despre vizibilitatea mărcilor și activitatea concurenților. Trendos a fost fondată în martie 2026 în Vilnius, Lituania, cu sprijinul Tesonet, un constructor global de companii aflat în spatele unor firme precum Nord Security, Surfshark și Hostinger.

Cariera dumneavoastră a inclus conducerea comercială la Oxylabs, administrarea JumpTask și activitatea de produs la adment.ai, înainte de a cofonda Trendos. Ce schimbări în modul în care consumatorii descoperă mărcile prin IA v-au convins că era nevoie de Trendos și ce considerați că lipsea platformelor existente de SEO și vizibilitate în IA?

Pe vremea când intervievam regulat manageri de marketing, auzeam același lucru mereu: căutarea cu IA vine, iar deși există deja câteva instrumente, nimeni nu știe cu adevărat cât sunt de fiabile.

Nu trebuia doar să-i cred pe cuvânt, fiindcă vedeam și eu schimbarea în timp real. Consumatorii treceau de la parcurgerea linkurilor pe Google la întrebări adresate direct LLM-urilor. Pentru specialiștii în marketing, această a doua variantă era un fel de cutie neagră. Nu puteau vedea nici măcar dacă erau menționați, cu atât mai puțin cum le era descrisă marca sau cum era poziționată față de concurenți.

Am observat două probleme la programele existente. În primul rând, multe instrumente păreau platforme SEO cărora li se atașase ulterior o funcție de IA. În al doilea rând, puținele instrumente construite special aveau prețuri destinate exclusiv companiilor mari. Dacă nu erai o marcă mare cu buget pentru a-ți înțelege vizibilitatea în IA, rămâneai pe dinafară și navigai în orb. Nu mi se părea corect. Fiecare marcă merită să știe cum apare, nu doar cele care își permit sume de cinci cifre pe lună. Prin Trendos vrem să oferim mărcilor de orice dimensiune o modalitate precisă și la un preț corect de a-și înțelege și optimiza vizibilitatea în IA.

Răspunsurile generate de IA pot părea o cutie neagră pentru specialiștii în marketing. Din datele colectate de Trendos, care sunt cele mai importante semnale ce par să determine dacă o marcă este menționată, citată sau recomandată de sisteme precum ChatGPT, Gemini, Claude și Perplexity?

În privința semnalelor, contează mai ales să fii menționat suficient de des în locurile potrivite și într-o formă structurată. Este diferit de SEO, unde ai nevoie de un link dofollow pentru a transfera autoritate. În căutarea cu IA, modelele nu îți indexează site-ul, ci îi extrag conținutul. Linkul devine inutil. Numele mărcii trebuie doar să apară clar și frecvent pe paginile din care modelele preiau deja informații.

Datele noastre indică cinci piloni: propriul site, relațiile publice și acoperirea editorială obținută fără cumpărarea spațiului, platformele de recenzii precum Trustpilot și G2, afiliații și rețelele sociale. Ponderea fiecăruia variază după industrie. Îmbrăcămintea și comerțul electronic se bazează pe canale proprii, fiindcă informațiile din paginile de produs sunt ușor de extras. Serviciile financiare pentru consumatori se bazează mai mult pe site-uri de comparații afiliate. Mărcile SaaS și B2B sunt citate frecvent din platforme de recenzii precum G2 și Capterra. Nu există o formulă universală. Trebuie să-ți examinezi propriile citări pentru a vedea care pilon contează cel mai mult.

Contează și structura. Mărcile pe care le vedem citate cel mai des publică un conținut clar și direct, care răspunde întrebărilor de la început, adesea în format de întrebări frecvente. Modelele îl pot extrage ușor. Articolele de blog supraîncărcate cu cuvinte-cheie nu ajută. Funcționează să răspunzi mai întâi întrebării și să adaugi detaliile apoi. În cazul conținutului generat de IA, în prezent nu observăm penalizări din partea modelelor. Este citat conținutul care răspunde bine întrebării, indiferent cine sau ce l-a scris.

Există și o anumită doză de aleatoriu. Aceste modele prezic cuvântul următor, în loc să ruleze un singur algoritm fix de clasare. Poți face totul corect și totuși să observi fluctuații. La Trendos încercăm să ajutăm mărcile să se concentreze pe semnalele pe care le pot controla și să nu le mai urmărească pe cele pe care nu le pot influența.

Spre deosebire de o poziție tradițională pe Google, un răspuns IA se poate schimba când aceeași întrebare este pusă de mai multe ori. Cum măsurați fiabil vizibilitatea în IA când modelele de bază sunt probabilistice și câtă eșantionare este necesară înainte ca o marcă să poată trage concluzii relevante din date?

Este un subiect intens discutat în industrie. O companie a susținut recent pe LinkedIn că trebuie să colectezi un răspuns de circa 100 de ori pe zi și să faci media rezultatelor pentru a obține ceva fiabil. Unele platforme mari consideră în continuare că o dată pe zi este suficient. Nu cred că vreuna dintre tabere și-a susținut pe deplin poziția cu dovezi reale.

Noi analizăm empiric. Avem clienți precum NordVPN care folosesc monitorizarea noastră de ceva vreme și putem vedea volatilitatea vizibilității și pozițiilor lor pe această perioadă mai lungă. Pur și simplu nu se schimbă atât de mult. Colectarea mai frecventă aduce probabil ceva precizie în plus, dar diferența este o fracțiune de procent, cu siguranță nu diferența dintre invizibilitate și primul loc. Poate muta pe cineva de pe locul 35 pe locul 32, lucru mult mai puțin important decât factorii structurali mari asupra cărora o marcă poate acționa efectiv.

Abordarea noastră este să monitorizăm consecvent în timp, în loc să urmărim o frecvență extremă a eșantionării, și să lăsăm mărcile să-și examineze tendința proprie pentru a evalua cât de stabilă sau volatilă este categoria lor.

Există multe discuții despre SEO, optimizarea pentru motoare de răspuns și optimizarea pentru motoare generative. Ce principii din SEO tradițional rămân importante în căutarea cu IA și unde credeți că greșesc specialiștii în marketing când aplică pur și simplu metodele SEO existente modelelor lingvistice mari?

Mai multe principii SEO rămân relevante în căutarea cu IA. Să luăm ramificarea interogărilor, adică acele căutări suplimentare pe care ChatGPT le face în fundal înainte de a răspunde. Ele provin în continuare din comportamente reale de căutare, astfel încât clasarea asociată rămâne o activitate SEO. Optimizezi tot expresii de căutare lungi și specifice, însă pentru ceea ce caută modelul, nu pentru ceea ce tastează o persoană în Google.

Mulți specialiști în marketing presupun greșit că o mențiune trebuie să funcționeze ca un backlink. În SEO vrei un link dofollow, deoarece astfel se transferă autoritatea și evaluarea domeniului. În căutarea cu IA, modelele nu îți indexează site-ul. Pentru că îi extrag conținutul, nu ai nevoie deloc de un link, ci doar de mențiuni suficient de clare ale mărcii pe o pagină în care modelul are deja încredere. Oamenii petrec mult timp căutând plasări de linkuri, când ar trebui să urmărească mențiunea în sine.

O altă greșeală frecventă este păstrarea vechilor obiceiuri SEO. Conținutul scris în principal pentru a include cuvinte-cheie, cu răspunsul real ascuns la jumătatea paginii, tinde să fie trecut cu vederea de modelele IA. Răspunde mai întâi întrebării, clar și direct, apoi adaugă detaliile.

Aș spune că este o greșeală și să declari SEO mort și să începi de la zero. SEO nu a murit! GEO este o extensie a SEO, împreună cu rețelele sociale și afiliații care lucrează în comun. Mărcile care fac deja SEO bine nu au muncit degeaba, dar nici nu trebuie să presupună că vechile reguli se aplică identic.

Trendos urmărește sursele pe care sistemele IA le citează când răspund la întrebări despre mărci. Ce ați aflat despre tipurile de surse în care motoarele IA par să aibă cea mai mare încredere și câtă influență poate avea realist o companie asupra citărilor fără să încerce să manipuleze sistemul?

Încrederea nu urmează o singură ierarhie. Depinde de industrie. Sursele citate cel mai mult în îmbrăcăminte, canalele proprii, nu sunt aceleași ca în serviciile financiare pentru consumatori, unde contează conținutul afiliat și aplicațiile. Niciun tip de sursă nu câștigă peste tot. Trebuie să examinezi citările din categoria ta pentru a vedea ce surse sunt considerate de încredere.

Structura contează la fel de mult ca tipul sursei. Site-urile editoriale respectate au în continuare greutate, dar nu este vorba despre un singur scor de autoritate, precum evaluarea domeniului. Observăm că consecvența contează mai mult: cât de des este menționată o marcă într-un amestec de surse de încredere. O pagină clară și bine structurată de pe un site mai mic poate depăși un articol lung al unei publicații mari, pur și simplu fiindcă modelului îi este mai ușor să extragă și să folosească informațiile.

Pentru influență fără manipulare, aș separa complet acest aspect de mentalitatea SEO. Nu încerci să manipulezi o rețea de linkuri. Încerci să câștigi mențiuni autentice în cei cinci piloni: site-ul propriu, aparițiile PR, platformele de recenzii precum Trustpilot și G2, relațiile de afiliere și prezența socială. Apoi structurezi totul astfel încât modelul să poată citi ușor. Nu este foarte diferit de construirea corectă a unei mărci. Cele mai vizibile mărci se concentrează mai puțin pe trucarea sistemului și mai mult pe o prezență verificabilă în locurile în care modelele au deja încredere.

Trendos a lansat un indice care urmărește cele 1.000 de mărci cu cea mai mare vizibilitate în IA pe diferite piețe. Ce tipare sau surprize au rezultat din date și ce deosebește mărcile care apar constant în recomandările generate de IA de concurenții care rămân aproape invizibili?

Prima surpriză este cât de diferit se comportă motoarele. Pe aceeași piață, ChatGPT și Google AI Overviews au în comun în recomandări doar aproximativ două treimi dintre primele 100 de mărci ale țării. AI Overviews favorizează puternic comerțul cu amănuntul de zi cu zi. Trader Joe’s ocupă acolo locul 35 în SUA, dar locul 567 în ChatGPT. ChatGPT favorizează mărci B2B și pentru companii precum Gartner, ServiceNow și Databricks, pe care AI Overviews le ignoră în mare parte.

A doua surpriză este caracterul local. Șaptezeci la sută dintre mărcile din indicele nostru apar într-o singură țară, iar în Germania aproape o treime dintre primele 100 sunt mărci care nu apar deloc în listele britanice sau americane.

Ceea ce distinge mărcile constant vizibile este amploarea. O marcă tipică din primele zece apare în peste 90 de categorii de produse; una din jumătatea inferioară a clasamentului apare în aproximativ cinci. Nu sunt doar menționate mai des, ci sunt relevante pentru mult mai multe întrebări. Iar listele se schimbă repede: vârful variază foarte puțin de la o lună la alta, dar aproximativ 13% dintre mărci ies din fiecare listă într-o singură lună. Vizibilitatea nu se câștigă o dată pentru totdeauna; trebuie să continui să o meriți.

Ad Radar de la Trendos urmărește plasările sponsorizate de lângă conversațiile ChatGPT. Ce arată datele inițiale despre industriile și advertiserii care se mișcă cel mai repede și cum ar trebui specialiștii în marketing să distingă vizibilitatea plătită de mărcile menționate sau recomandate organic de modelul IA de bază?

Reclamele ChatGPT sunt concentrate puternic pe retail și B2C, care reprezintă aproximativ 50–70% din ceea ce urmărim. Restul este B2B, în principal companii și agenții care își promovează propriile servicii. Este logic, deoarece utilizatorii ChatGPT sunt predominant consumatori, deși există și o prezență B2B reală.

Platforma publicitară OpenAI este încă la început. Adaugă continuu formate și funcții, iar extinderea este neuniformă: la ultima verificare, reclamele nu erau active sau facturabile în mai multe piețe europene, chiar și după ce OpenAI anunțase extinderea acolo. Așadar, o evaluare a industriilor care se mișcă repede este mai degrabă o imagine a celor dispuși să testeze ceva nou decât a celor care vor mai face reclamă peste șase luni.

Tot aici se află lipsurile de informații pentru advertiseri. OpenAI nu arată la ce solicitări apar reclamele tale și nici ce fac concurenții. Cu Ad Radar de la Trendos, mărcile pot vedea exact solicitările care le declanșează reclamele și ceilalți advertiseri din categorie: câte reclame rulează, unde trimit utilizatorii și ce titluri și descrieri folosesc.

Deocamdată, mențiunile plătite și cele organice sunt ușor de deosebit. ChatGPT etichetează clar plasările sponsorizate și le afișează la finalul răspunsului, fără să le amestece în textul propriu-zis. O recomandare organică înseamnă că modelul te alege ca răspuns; o plasare plătită înseamnă că închiriezi un loc sub el.

Sincer, mă aștept ca distincția să devină mai dificilă în timp. Cu cât reclama seamănă mai mult cu o parte autentică a răspunsului, cu atât tinde să funcționeze mai bine. Așa s-a întâmplat pe Google și Meta, iar ChatGPT probabil va merge în aceeași direcție. Tocmai de aceea mărcile trebuie să urmărească alături vizibilitatea plătită și cea organică.

Una dintre dificultățile optimizării pentru motoarele generative este separarea corelației de cauzalitate. Când o marcă își îmbunătățește vizibilitatea în IA, cum poate echipa de marketing determina ce acțiune a produs efectiv îmbunătățirea: PR digital, acoperire de la terți, conținut propriu mai bun, recenzii, schimbări tehnice sau altceva?

Atribuirea este una dintre cele mai dificile întrebări din GEO și nimeni nu poate încă lega perfect fiecare acțiune de fiecare rezultat. Totuși, mărcile nu sunt nevoite să ghicească. Cu Trendos poți vedea exact sursele citate de motoarele IA când te menționează pe tine și pe concurenți, iar asta spune multe despre ce funcționează.

Abordarea cea mai fiabilă este legarea unei acțiuni precise de o sursă precisă. Dacă obții acoperire pe un site deja citat în categoria ta, poți observa dacă sursa începe să apară în răspunsurile la solicitările relevante și dacă marca ta apare odată cu ea. Același lucru este valabil pentru recenzii, plasări afiliate sau conținut nou pe site-ul propriu. Nu aștepți să se schimbe scorul general întrebându-te de ce, ci vezi ce surse folosesc efectiv modelele.

În cazul publicității plătite, este și mai clar. Cu reclamele ChatGPT poți urmări impactul direct la fel ca în orice alt canal plătit, folosind parametri UTM pentru a măsura traficul și conversiile.

Merită totuși să urmărești tendințele timp de câteva săptămâni, în loc să reacționezi la o singură zi, fiindcă răspunsurile IA variază în mod natural. Construim și Key Insights, care evidențiază automat aceste legături, astfel încât echipele să nu fie nevoite să cerceteze fiecare grafic. În GEO există încă incertitudine, dar mărcile au acum instrumentele pentru a vedea clar ce le aduce cea mai mare valoare.

Trendos a introdus recent o integrare MCP care permite agenților IA să interogheze direct date despre vizibilitate, concurenți, citări și publicitate. Credeți că gestionarea vizibilității în IA va trece în cele din urmă de la specialiști care studiază tablouri de bord la agenți care identifică permanent lipsurile și recomandă sau execută modificări în numele lor?

Cred că aceasta este direcția și construim deja în acest sens. Chiar și fără agenți, Trendos evoluează către a face lucruri pentru mărci, nu doar a le arăta un tablou de bord. Recent am găsit un mic producător al cărui site era complet blocat pentru roboții IA din cauza unei probleme tehnice elementare pe care nimeni din echipă nu știa că trebuie să o verifice. Am informat marca, dar ambiția noastră este să putem rezolva problema fără ca cineva de la ei să interpreteze mai întâi un grafic.

Agenții sunt o extensie firească. Dacă un sistem poate deja să citească datele din spatele Trendos, nu ar trebui să fie un salt enorm să semnaleze o citare lipsă și să acționeze corespunzător. Nu cred că tablourile de bord vor dispărea complet. Utilizatorii mai tehnici vor în continuare datele brute, mai ales ramificările exacte ale interogărilor și textul real al răspunsului. Dar pentru majoritatea mărcilor, acele 90% care nu vor să fie analiști de date, cred că destinația este un agent care gestionează discret totul în fundal și atrage atenția doar când e nevoie de o decizie umană.

Pe măsură ce asistenții IA depășesc simpla oferire de răspunsuri, recomandând produse, comparând furnizori și, în cele din urmă, încheind tranzacții prin agenți, cum vă așteptați să evolueze conceptul de „vizibilitate în căutări” și ce indicatori vor conta cel mai mult pentru mărci?

Cred că „vizibilitatea în căutări” va deveni o parte a unui tablou mai mare: dacă un agent îți alege marca atunci când acționează în numele cuiva. Să fii menționat într-un răspuns este un lucru. Să fii marca pe care un agent o selectează efectiv, o apreciază favorabil în comparație și cu care încheie o tranzacție este altceva, cu o ștachetă mult mai înaltă. Vedem deja începutul acestui fenomen în comerțul bazat pe agenți.

Când acest comerț va lua avânt, vizibilitatea singură nu va fi suficientă. Tonalitatea aprecierilor va deveni mult mai importantă. Un agent care compară trei furnizori în numele tău nu va lua în calcul doar cine este menționat, ci și cine este descris ca fiind de încredere, bine evaluat și avantajos ca preț. Rata de recomandare, adică frecvența cu care ești ales dintre mărcile luate în considerare, va fi mult mai relevantă decât numărul brut de mențiuni.

Mă aștept să conteze mai mult și structura, precum și posibilitatea citirii automate. Acum este vorba despre redactarea în format de întrebări frecvente, pentru ca modelul să poată extrage ușor informația. Când agenții vor tranzacționa în numele tău, va conta dacă prețurile, stocurile și condițiile sunt structurate astfel încât un agent să le poată citi și să acționeze direct pe baza lor, nu doar să le descrie.

O precizare importantă: este încă devreme. Prefer să spun asta direct decât să pretind că am cartografiat totul. Sunt însă sigură că mărcile atente la această schimbare înainte ca agenții să tranzacționeze la scară largă vor avea un avantaj real, la fel cum au avut primele mărci care au investit în SEO pe Google.

Mulțumim pentru interviul excelent. Cititorii care doresc să afle mai multe pot vizita Trendos.