Nu a durat mult până aici, și la Advertica avem de ceva timp discuții de genul ăsta: cum facem ca brandul nostru să fie recomandat de inteligența artificială, să primim trafic de la ChatGPT sau Claude sau Gemini.
Teoretic există câteva recomandări care se aplică majorității companiilor: să fii activ online, să ai conținut util pe site, blog, să fii prezent pe social media, să ai recenzii bune în Google sau recomandări pe forumuri de la clienți.
Inclusiv asistenții Ai îți recomandă să ai:
- Mențiuni în topuri și articole (pe bloguri și site-uri de știri, yey, blogurile nu au murit)
- Discuții și recenzii pe forumuri (Reddit, Quora, Google Maps)
- Asocierea directă a brandului cu nișa ta (numele tău + cuvântul cheie, de folosit în articole de exemplu)
- Date tehnice clare pe site (Schema Markup pentru AI, deși nu e clar dovedită legătura)
- Prezență în directoare și platforme mari de industrie
Practic, șansele ca brandul tău să fie recomandat de AI diferă mult de la o industrie la alta și de la un tip de companie la altul.
E o diferență între un service auto care vrea să fie recomandat de AI pentru întrebări localizate de genul Recomandă-mi cel mai bun service auto din București, unde recenziile pe Google sunt vitale, și un brand de electronice care vrea să apară recomandat la întrebări de genul Recomandă-mi cel mai bun smartphone pentru poze cu un preț de maxim 2000 lei, unde ajută mult să ai apariții în articole comparative, recenzii, prezentări detaliate de produs pe site, articole gen review detaliat pe bloguri, video cu produsul pe Youtube etc.
Cifrele despre AI: utilizarea AI in Romania a crescut de la 47% in 2025 la 68% in 2026. 91% dintre utilizatori spun ca folosesc instrumente AI pentru a cauta informatii despre produse sau companii, iar 65% afirma ca recomandarile primite influenteaza decizia finala de cumparare.
Au apărut și rezultatele unei cercetări pe tema asta: AI Source Map: Cum ajung brandurile sa fie recomandate de AI.
Reveal Marketing Research a construit un program care a inclus sute de interactiuni analizate intre utilizatori reali si modele AI, teste comparative in categorii diferite de produse si servicii, analiza surselor citate de sistemele AI, experimente privind modificarea ecosistemului informational si observarea efectelor asupra recomandarilor generate. Concluziile au fost confirmate si aprofundate in proiecte implementate pentru companii din FMCG, retail, servicii financiare, constructii, imobiliare si B2B.
Pe parcursul cercetarii, una dintre ipotezele initiale a fost infirmata: ca ar exista un set unic de reguli care explica recomandarile generate de AI indiferent de industrie. Datele au aratat exact contrariul.
Câteva dintre concluzii
- Fiecare industrie are propriul mecanism de recomandare
Nu exista o regula universala dupa care functioneaza AI. In unele categorii, sistemele acorda o importanta majora informatiilor publicate pe site-ul oficial al companiei. In altele, recomandarile sunt construite aproape exclusiv din publicatii independente, platforme specializate sau continut generat de utilizatori. Acelasi tip de strategie poate produce rezultate foarte diferite in doua industrii aparent apropiate.
- AI stabileste criteriile inainte sa caute informatii
Analiza raspunsurilor arata ca modelele AI isi construiesc mai intai un cadru de evaluare specific categoriei — abia dupa aceea selecteaza sursele care raspund acelor criterii. Cu alte cuvinte, sursele nu determina singure recomandarea. Ele sunt filtrate printr-un mecanism de evaluare construit de AI, invizibil pentru orice analiza superficiala.
- Numarul surselor care conteaza este surprinzator de mic
In majoritatea categoriilor analizate, recomandarile AI au fost construite pornind de la 6 pana la 15 surse dominante. Aceasta inseamna ca vizibilitatea unui brand poate depinde de prezenta intr-un numar restrans de publicatii si platforme relevante, nu de sute de site-uri.
Intr-un caz analizat, sursa numarul unu citata de AI nu era niciun portal de specialitate, ci un site local pe care brandul nici nu stia ca exista — si care influenta recomandarile mai mult decat site-ul oficial al companiei.
- Topurile globale spun foarte putin despre fiecare piata
O publicatie aflata printre cele mai citate surse AI la nivel international poate avea o influenta minima intr-o categorie din Romania. In acelasi timp, platforme locale foarte specializate pot avea un rol decisiv in recomandarile generate pentru utilizatorii romani.
- SEO nu explica singur vizibilitatea in AI
In unele industrii, site-ul oficial reprezinta principala sursa utilizata de AI. In altele, contributia acestuia scade sub 6%, iar recomandarile sunt construite predominant din articole editoriale, publicatii de specialitate, recenzii sau forumuri. Acest lucru explica de ce doua companii cu performante SEO similare pot avea niveluri foarte diferite de vizibilitate in AI.
Intr-unul dintre studiile implementate, un brand cu 83% vizibilitate in AI nu aparea niciodata primul in recomandari — competitorul deschidea conversatia in 76% din cazuri, desi performantele SEO ale celor doua companii erau comparabile.
- Vizibilitatea in AI este rezultatul unui ecosistem, nu al unui singur canal
Recomandarile nu sunt generate pornind de la un singur canal. Ele rezulta din combinarea autoritatii publicatiilor, reputatiei digitale, tipologiei mentiunilor, continutului comparativ si a altor surse relevante pentru categoria analizata. Importanta fiecarui element difera insa de la o industrie la alta.
- AI personalizeaza recomandarile cu o acuratete de segmentare remarcabila
Una dintre cele mai importante concluzii ale cercetarii este capacitatea sistemelor AI de a adapta raspunsurile in functie de profilul utilizatorului cu o precizie remarcabila. Doua persoane care adreseaza intrebari similare primesc recomandari diferite daca au niveluri diferite de expertiza, intentii de cumparare diferite sau contexte diferite de utilizare — iar suprapunerea dintre profilul consumatorului si tipul de recomandare generata s-a dovedit extrem de exacta.
In categoriile analizate, AI a produs segmentari comportamentale si de intentie comparabile cu cele obtinute prin studii dedicate de segmentare — fara sa fi fost instruit explicit in acest sens. Pentru echipele de marketing, aceasta inseamna ca brandul tau poate fi recomandat puternic unui segment si absent complet pentru altul, chiar daca ambele segmente pun intrebari aparent similare.
- Testarea din propriul cont ofera o imagine incompleta
Verificarea modului in care AI recomanda un brand folosind un singur cont surprinde doar o parte foarte mica din realitate — echivalentul analizarii unei fotografii privind un singur pixel. Rezultatele difera in functie de utilizator, modelul AI utilizat, formularea intrebarii si istoricul conversatiei. Pentru a intelege vizibilitatea reala este necesara analiza unui esantion reprezentativ de utilizatori — oameni reali, cu profiluri diferite, care folosesc sistemele AI pe care le au efectiv in uz, nu simulari de laborator.
Concluzia? Ce îți recomandă ție AI-ul nu e la fel cu ce îmi recomandă mie AI-ul, și recomandările pentru a optimiza menționarea unui brand de către asistenții AI diferă mult în funcție de brand și industria în care activează.
