Raportul Muck Rack „Ce citește inteligența artificială?” constată că ponderea jurnalismului în citările generate de IA a scăzut la 22%

Raportul Muck Rack din octombrie 2026, Ce citește inteligența artificială?, constată că ponderea jurnalismului în citările generate de IA a scăzut de la aproximativ 27% în mai la 22%, chiar dacă sursele media câștigate și cele ale terților reprezintă în continuare aproximativ 84% din citări. Cea de-a patra ediție se bazează pe peste 40 de milioane de răspunsuri generate de IA și 207 milioane de citări din ChatGPT, Claude, Perplexity și Gemini.

Publicată pe 28 octombrie, cercetarea indică o schimbare în tipurile de materiale care stau la baza răspunsurilor generate de IA. Știrile rămân o sursă importantă, însă o pondere mai mare revine altor tipuri de materiale ale terților și conținutului publicat chiar de branduri. Pentru organizațiile editoriale și echipele de comunicare, constatările arată că vizibilitatea depinde de furnizor, de prompt și de formatul conținutului.

Jurnalismul pierde din pondere, în timp ce sursele media câștigate rămân esențiale

Scăderea de la 27% la 22% reprezintă aproximativ cinci puncte procentuale. Aceasta descrie ponderea jurnalismului în citări, nu o scădere echivalentă a numărului absolut de linkuri către știri sau a traficului direcționat către organizațiile editoriale.

Distincția dintre jurnalism și media câștigată este esențială pentru înțelegerea rezultatului. Muck Rack folosește o categorie largă de media câștigată, care include cercetări academice, surse guvernamentale și ale ONG-urilor, site-uri enciclopedice, platforme sociale și conținut corporativ al terților, pe lângă jurnalism. Prin urmare, cifra de aproximativ 84% din raport reflectă un ecosistem de surse mult mai larg decât cel al redacțiilor profesioniste luate separat.

Ponderea media deținute a crescut de la 13,7% la 15,2%, iar materialele guvernamentale, enciclopedice și academice au câștigat, de asemenea, teren. Conținutul plătit și advertorialele au rămas la 0,3%, neschimbate față de mai. Această pondere redusă în citări măsoară cât de des apar astfel de pagini ca surse; nu măsoară eficiența generală a publicității.

ChatGPT este principalul motor al unei mari părți din schimbare

Muck Rack identifică ChatGPT drept un factor major al scăderii ponderii jurnalismului. Graficul longitudinal arată schimbări pronunțate în cursul anului 2026 și o valoare finală de 22% în septembrie. Claude și Gemini au avut evoluții comparativ mai stabile în cea mai mare parte a perioadei.

Aceste diferențe contează pentru oricine încearcă să înțeleagă de ce o publicație sau un brand apare în răspunsurile unui asistent, dar nu și în ale altuia. O schimbare a vizibilității poate reflecta modificarea selecției de surse a unui furnizor, nu o schimbare comparabilă a conținutului publicat sau a relevanței acestuia.

Constatările vizează sursele citate în răspunsurile generate. Ele nu stabilesc ce materiale au fost incluse în datele de antrenare ale unui model, iar ponderea citărilor nu trebuie interpretată ca o măsură directă a numărului de cititori sau a încrederii.

Doar 212 domenii au apărut pe toate cele patru platforme

În setul de date din septembrie, care cuprindea 1.020 de prompturi pentru fiecare furnizor, doar 212 domenii au apărut pe toate cele patru sisteme. Aceasta este suprapunerea din eșantionul cercetării, nu numărul tuturor surselor la care pot avea acces serviciile respective.

Rezultatul slăbește argumentul în favoarea tratării vizibilității în IA ca pe un singur clasament care poate fi optimizat. O poziție citată frecvent de un furnizor poate avea o acoperire limitată la altul. În mod similar, o pagină utilă a unei companii și materialele independente despre aceasta pot îndeplini roluri diferite, în funcție de întrebarea la care se răspunde.

Pagina de prezentare a raportului evidențiază o altă sursă de variație: repetarea aceleiași întrebări poate produce un set diferit de citări. În practică, acest lucru înseamnă că un singur răspuns este un reper insuficient pentru a evalua o schimbare susținută a vizibilității.

Ce poate și ce nu poate arăta metodologia

Raportul complet și metodologia îmbină colecții de cercetare dedicate, bazate în principal pe prompturi de la consumatori fără nume de brand, cu monitorizarea continuă a Generative Pulse, axată în mare parte pe branduri. Aceste seturi de date servesc unor scopuri diferite și nu trebuie tratate ca un singur eșantion uniform.

Raportul menționează și că furnizorii au introdus și retras modele în timpul studiului. Prin urmare, comparațiile în timp reflectă atât schimbările de model și de produs, cât și trecerea timpului. Observațiile descriu sistemele, întrebările și perioadele de colectare testate.

O explicație anterioară a Muck Rack privind abordarea sa de cercetare subliniază importanța alegerii prompturilor. Aceasta descrie construirea unor interogări pornind de la industrii, branduri și probleme din lumea reală, urmată de clasificarea citărilor atât în funcție de categoria media, cât și de formatul conținutului. Întrebările alese de cercetători contribuie la determinarea surselor pe care le observă.

Ce se schimbă pentru organizațiile editoriale și echipele de comunicare

Lecția imediată este să urmăriți selecția surselor la nivel de furnizor și de întrebare. Un set stabil de prompturi relevante pentru public, repetate în timp, poate dezvălui mai multe decât o apariție izolată. Înregistrarea schimbărilor de model alături de aceste rezultate ajută la deosebirea efectului editorial sau de distribuție de o schimbare a serviciului de IA în sine.

Pentru editori, ponderea generală mai redusă a jurnalismului nu îi înlătură rolul în explicarea evoluțiilor noi sau în evaluarea produselor și organizațiilor. Pentru branduri, creșterea conținutului propriu creează o altă cale de a ajunge în răspunsuri, însă prezența constantă a surselor terțe înseamnă că publicarea pe site-ul unei companii acoperă doar o parte a ecosistemului surselor.

În raportul „Ce citește IA?” din octombrie 2026 sunt prezentate concluziile complete și metodologia. Mesajul său esențial este că citările IA se bazează în continuare în mare măsură pe materiale din surse terțe, în timp ce componența surselor variază considerabil în funcție de furnizori, de întrebări și de-a lungul timpului.