Cum influenteaza recomandarile AI vizitele pe website?
Studiile Similarweb arata cum o recomandare AI poate influenta vizite inregistrate ulterior din Google si de ce atribuirea acestor rezultate ramane dificila.
Un potential client intreaba ChatGPT, Gemini, Perplexity, sau alt sistem AI despre ce solutie sa aleaga pentru nevoia pecare o are. Primeste cateva nume si recomandari, inchide conversatia si nu apasa pe niciun link.
Doua zile mai tarziu cauta pe Google compania care i-a ramas in minte si intra pe website. In raportul de trafic, sursa vizitei este Google. De unde a pornit insa interesul?
Aici apare o problema concreta pentru orice companie care incearca sa inteleaga rezultatele investitiilor digitale:
Care este canalul care a influentat alegerea?
Recomandarile AI aduc mai multe vizite? Un studiu publicat de Similarweb in iunie 2026 ofera date utile pentru a raspunde, dar rezultatele sale trebuie citite in contextul pietelor si al utilizatorilor analizati.
Ce vei gasi in acest articol
Ce a masurat Similarweb si ce inseamna rezultatul de 2,5 ori?
De ce AI si cautarea pe Google fac parte frecvent din acelasi parcurs de documentare?
Ce spun datele despre vizite, implicare si conversii, fara comparatii incorecte?
Ce rol au portalurile profesionale de nisa in documentarea companiilor B2B?
Ce putem verifica in Romania si ce nu putem atribui automat inteligentei artificiale?
Legatura dintre vizibilitatea AI, masurare si studiul nostru de caz din octombrie 2026
Cuprins
1. Cum pot recomandarile AI sa influenteze vizitele pe website
2. Ce a masurat Similarweb despre recomandarile AI
3. De ce apar vizitele in Google dupa o recomandare AI
4. Cum se comporta vizitatorii dupa o recomandare din partea AI
5. De ce atribuirea vizitelor catre AI este dificila
6. Recomandarile AI si parcursul clientilor B2B din Romania
7. Ce arata evaluarea Mirio Development despre vizibilitatea AI
8. Concluzie: ce stim despre recomandarile AI si vizite?
1. Cum pot recomandarile AI sa influenteze vizitele pe website?
In analiza clasica a traficului, ne uitam la surse: cautare organica, vizite directe, reclame, alte website-uri si, mai nou, platforme AI. Este o informatie necesara, dar descrie de obicei canalul prin care a avut loc vizita, nu toate interactiunile care au precedat-o.
Un raspuns din ChatGPT poate influenta atentia fara sa produca un click. Utilizatorul retine numele, il verifica ulterior prin Google, compara doua produse si intra pe site dintr-un rezultat organic. In statistici, vizita este inregistrata drept trafic din cautare.
Nu exista automat o dovada ca discutia anterioara cu AI a fost momentul decisiv.
Aceasta diferenta este analizata si de Rob Tindula, Director of SEO la NP Digital, in articolul publicat pe NeilPatel.com.
Articolul atrage atentia asupra limitelor atribuirii dupa ultimul click: sistemul poate credita Google pentru o vizita care a fost precedata de descoperirea brandului in AI.
Este o explicatie a unei probleme de masurare, nu o dovada ca fiecare vizita prin Google provine din AI.
2. Ce a masurat Similarweb despre recomandarile AI?
Studiul Similarweb privind efectele ulterioare recomandarilor AI, publicat la 23 iunie 2026, a urmarit traseul real al unor utilizatori din Statele Unite care au cerut recomandari in ChatGPT. Analiza a acoperit trei domenii: finante, turism si produse de infrumusetare.
Au fost urmarite vizitele pe website-urile brandurilor recomandate in urmatoarele sapte zile.
Pentru a limita confundarea cu interesul deja existent, au fost exclusi utilizatorii care mentionasera marca in intrebare sau vizitasera anterior website-ul relevant.
Datele prezentate privesc utilizarea desktop din SUA, intre iulie si decembrie 2025, potrivit informatiilor publicate de Similarweb.
Cum interpretam rezultatul X 2,5 ori?
Rezultatul de referinta: utilizatorii carora ChatGPT le-a recomandat un brand au fost, in medie, de 2,5 ori mai predispusi sa viziteze ulterior website-ul acelui brand decat utilizatorii carora le fusese recomandat un concurent.
Este o comparatie a probabilitatii unei vizite in esantionul analizat, nu o promisiune ca orice companie isi va multiplica traficul de 2,5 ori.
Acelasi rezultat a fost analizat la 23 iunie 2026 de Search Engine Journal, care a subliniat si caracterul corelational al datelor. Cercetarea nu demonstreaza ca fiecare vizita a fost cauzata exclusiv de recomandarea AI.
Ce a fost verificat | Limita importanta |
Recomandari de brand in ChatGPT | Nu toate sistemele AI |
Utilizatori desktop din SUA | Nu si traficul mobil sau piata din Romania |
Finante, turism si beauty | Nu companii B2B de orice tip |
Vizite ulterioare in 7 zile | Nu cereri de oferta sau contracte |
3. De ce apar vizitele din Google dupa o recomandare AI?
Cea mai interesanta constatare nu este doar cat de probabil era ca un utilizator sa ajunga pe site, ci pe unde ajungea. Conform Similarweb, 55,9% dintre vizitele influentate de AI au venit prin cautare, fata de 40,4% in cazul vizitelor fara aceasta influenta identificata. Diferenta este de 15,5 puncte procentuale.
Important: cifra de 55,9% se refera la vizite sosite prin cautare; nu trebuie interpretata ca procent al tuturor utilizatorilor ChatGPT si nici ca procent al tuturor vizitelor de pe internet. Similarweb explica faptul ca o parte importanta din acest comportament implica revenirea la cautarea numelui brandului.
Google si AI in acelasi parcurs de documentare
La 14 octombrie 2026, Similarweb a publicat o analiza suplimentara despre ce se intampla dupa recomandarea unui brand de catre AI. Aceasta adauga date despre locul pe care AI il ocupa in procesul de documentare, nu doar despre vizita finala.
Indicator raportat de Similarweb | Ce masoara |
76,1% dintre sesiunile care includ AI | AI apare in etapa de cercetare si comparare, nu la inceputul ori finalul sesiunii. |
89% dintre accesarile comerciale cu AI | In grupul analizat pe accesarile de cumparare pe desktop din SUA care au inclus AI inaintea unui site comercial, utilizatorii au folosit si cautarea traditionala. |
Cele doua procente descriu grupuri si momente diferite ale parcursului clientului. Nu inseamna ca 89% dintre toti utilizatorii ChatGPT cauta ulterior pe Google si nici ca AI a provocat toate cautarile. Arata, in schimb, de ce separarea stricta intre trafic AI si trafic din Google poate ascunde o parte din procesul real de informare.
In practica, un manager poate vedea o crestere a cautarilor de brand, dar nu are suficiente informatii pentru a decide cat provine din recomandari AI, cat dintr-o campanie, dintr-un articol citit anterior, dintr-o recomandare personala sau din mai multe interactiuni impreuna.
4. Cum se comporta vizitatorii dupa o recomandare din partea AI?
Analiza citata de Search Engine Journal mai arata o diferenta de comportament dupa sosirea pe website. In grupul influentat de AI, utilizatorii au consultat in medie 12 pagini si au petrecut aproximativ 11,8 minute pe site.
In grupul comparat, mediile au fost de 6,5 pagini si 5,6 minute.
Mai mult timp pe site nu inseamna automat mai multe vanzari
Diferentele pot indica un interes mai profund al vizitatorilor din grupul analizat. Nu putem deduce insa, doar din aceste medii, ca recomandarile AI au produs ele insele implicarea mai mare. Conteaza domeniul, tipul website-ului, nevoia utilizatorului si alte variabile care nu sunt izolate complet.
Iar o vizita lunga nu este sinonima cu o achizitie. Pe un website cu documentatie tehnica, un vizitator poate consulta multe pagini fara sa fie pregatit sa ceara o oferta; pe un website cu o oferta foarte clara, poate avea nevoie de cateva minute si un singur formular.
Datele despre conversii provin dintr-o analiza separata
Analiza Similarweb din 14 octombrie prezinta si rate de conversie pentru parcursuri de cumparare pe desktop din SUA, observate in iunie 2026. Aceste cifre provin dintr-o analiza separata de analiza privind recomandarea anumitor branduri si vizita in urmatoarele sapte zile.
Tipul parcursului analizat | Rata de conversie |
AI si cautare traditionala | 23,0% |
Numai cautare traditionala | 17,3% |
Numai AI | 12,5% |
Sursa: analiza Similarweb din 14 octombrie 2026
Cifrele arata o asociere intre tipul parcursului si conversie in grupul cercetat. Nu demonstreaza ca includerea AI produce singura o crestere a conversiilor si nu sunt rate aplicabile automat companiilor B2B din Romania.
5. De ce atribuirea vizitelor catre AI este dificila?
Trei greseli in atribuirea vizitelor
Prima eroare este sa consideram ca numai vizitele atribuite direct catre ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot, Claude, Grok, DeepSeek sau altei platforme AI reprezinta valoarea unei recomandari. Ele reprezinta doar partea pentru care exista o trimitere identificabila.
A doua eroare este exact invers: sa atribuim inteligentei artificiale orice crestere a cautarilor dupa numele firmei. Cautarile de brand pot fi influentate de multe alte activitati, inclusiv campanii, recomandari, evenimente, aparitii in presa sau activitatea comerciala directa.
A treia este sa amestecam indicatori diferiti. Mentionarea unei companii intr-un raspuns, citarea unui articol si aparitia unei cereri de oferta sunt etape distincte. Una o poate preceda pe alta, dar relatia trebuie documentata, nu presupusa.
In analiza Mirio despre masurarea AI Visibility explicam separat ce poate verifica fiecare indicator.
Observatie in date | Ce putem afirma |
Brandul apare in raspunsuri AI | Exista vizibilitate in intrebarile monitorizate |
Cresc cautarile de brand | Exista interes suplimentar; sursa lui nu este stabilita |
Sosesc vizite din Google | Canalul vizitei este cautarea, nu neaparat sursa descoperirii |
Apar mai multe cereri de oferta | Este necesara analiza conversiilor si a traseului clientului |
6. Recomandarile AI si parcursul clientilor B2B din Romania
Nu putem aplica automat rezultatele studiului Similarweb unei firme romanesti care comercializeaza echipamente industriale, materiale pentru constructii sau servicii profesionale. Procesul de achizitie este diferit, uneori cu mai multi decidenti, perioade lungi de documentare si achizitii realizate offline.
Dar mecanismul merita luat in calcul. Un arhitect poate primi intr-un raspuns AI numele unui producator, il poate cauta ulterior in Google si poate folosi documentatia intr-un proiect. Comanda poate fi plasata de constructor peste cateva luni. Aceasta este o situatie ilustrativa, nu o conversie documentata.
Mai exista si situatii in care clientul nu cauta brandul, ci revine pe un website dupa ce a vazut aceeasi informatie in mai multe surse. Din perspectiva afacerii, ar fi o greseala sa crediteze numai ultimul punct de contact. Din perspectiva analizei, ar fi la fel de gresit sa declare toate interactiunile anterioare drept cauza vanzarii.
Rolul portalurilor de nisa in documentarea clientilor
In constructii, informarea nu se limiteaza la site-ul producatorului.
Platforme specializate precum SpatiulConstruit.ro sau Arhispec.ro reunesc produse si servicii, furnizori, proiecte si informatii de specialitatedin industria de constructii din Romania. Un arhitect, un inginer proiectant sau un beneficiar poate intalni aici o solutie pe care ulterior o verifica direct pe site-ul furnizorului.
Pentru furnizori, avantajul este accesul la un public interesat de propriul domeniu, nu doar expunerea catre un trafic general.
Prezenta intr-o sursa profesionala distincta de website-ul firmei poate adauga si un punct de verificare: descrierea produsului sau serviciului oferit, aplicatiile, documentatia sau un proiect publicat pot fi consultate in mai multe locuri.
Aceasta informatie poate conta in documentarea unui client si poate fi descoperita inclusiv prin cautare sau prin raspunsuri AI.
Tocmai aici intervine limita masurarii dupa ultimul click. Un articol tehnic citit pe un portal de nisa poate contribui la o decizie, desi vizita pe site-ul furnizorului apare mai tarziu in statistici ca trafic din Google sau ca accesare directa.
Aceasta influenta este posibila, dar nu poate fi cuantificata numai din numarul de accesari din Google sau dintr-o recomandare AI izolata.
Am discutat despre diferenta dintre prezenta online si cererile comerciale relevante in articolul despre vizibilitate si cereri de oferta in era AI. Materialul de fata aduce o componenta distincta: de ce unele influente anterioare vizitei nu se vad in rapoartele obisnuite de atribuire.
7. Ce arata evaluarea Mirio Development despre vizibilitatea AI?
In evaluarea din 22 octombrie 2026, efectuata pe 15 intrebari non-branded, Mirio Development a fost mentionat in 27% dintre raspunsurile analizate, iar miriodev.ro a aparut ca sursa in 45% dintre raspunsuri. Acestea sunt rezultate de vizibilitate si citare, nu masuratori ale traficului influentat de AI.
Studiul de caz Mirio Development din octombrie 2026 prezinta rezultatele verificarii si dovezile aferente.
Acesta nu demonstreaza ca recomandarile au produs un anumit numar de vizite sau contracte. Tocmai de aceea, rezultatele sale nu trebuie comparate direct cu indicatorul de 2,5 ori raportat de Similarweb.
Intr-un program de evaluare, cele doua perspective se pot completa: monitorizarea raspunsurilor arata unde este prezent un brand, iar analiza comportamentului ulterior poate oferi indicii despre interesul si actiunile utilizatorilor. Legatura dintre ele ramane de analizat pe intervale suficient de lungi.
8. Concluzie: ce stim despre recomandarile AI si vizitele pe site?
Recomandarile AI pot influenta vizitele pe un website chiar si atunci cand utilizatorul ajunge ulterior prin Google. Daca masuram doar ultima vizita, riscam sa nu observam rolul recomandarii initiale.
Daca atribuim automat acea vizita doar AI-ului sau doar catre google, riscam sa afirmam mai mult decat arata datele.
Cercetarile Similarweb arata, pentru utilizatorii si domeniile analizate, o asociere intre recomandarile din ChatGPT si probabilitatea unei vizite ulterioare. Datele mai recente arata ca inteligenta artificiala este utilizata adesea impreuna cu Google, in special pentru documentare si comparare.
Aceste rezultate provin din analize diferite si nu reprezinta o prognoza a traficului sau a vanzarilor unei companii.
Pentru o companie, concluzia practica este ca vizibilitatea, traficul si rezultatul comercial trebuie analizate impreuna, dar raportate separat. Numai asa putem distinge intre ceea ce s-a observat, ceea ce este probabil si ceea ce ramane de verificat.
Surse si lectura complementara
Similarweb: efectul recomandarilor AI (iunie 2026) | Similarweb: parcursul ulterior (octombrie 2026) | Search Engine Journal: analiza studiului (iunie 2026) | NeilPatel.com: dificultatea atribuirii (octombrie 2026)
