Cum sa obtii vizibilitate in era AI ?
- Mirio
- acum 3 zile
- 7 min de citit
Actualizată în: acum 3 zile
Transformarea digitala a adus in prim-plan inteligenta artificiala. Pentru orice companie, cheia succesului este acum vizibilitatea in era AI, nu doar in motoarele de cautare clasice.
Modelele de limbaj mari (LLM – Large Language Models) precum ChatGPT, Claude sau Bard nu mai sunt simple instrumente experimentale. Ele au devenit un canal prin care milioane de utilizatori cauta zilnic informatii, solutii si recomandari.
In acest context, antreprenorii si managerii se confrunta cu o noua provocare:
Cum se asigura ca brandul lor este prezent nu doar in motoarele de cautare, ci si in raspunsurile furnizate de AI?
Acest material analizeaza conceptul de LLM seeding, il compara cu SEO-ul traditional si propune o serie de strategii practice pentru companiile care doresc sa isi maximizeze vizibilitatea in era AI.
1. De la SEO la vizibilitate in era AI
Timp de aproape doua decenii, SEO a fost motorul central al vizibilitatii online. Orice companie care dorea sa atraga clienti investea in optimizarea continutului, backlink-uri si viteza de incarcare a site-ului.
Insa dinamica s-a schimbat. Conform statisticilor inregistrate peste 40% dintre utilizatorii de internet au inceput sa foloseasca AI generativ pentru cautari rapide.
Mai mult, in randul utilizatorilor sub 35 de ani, procentul depaseste 60%. Aceasta schimbare inseamna ca firmele care raman blocate exclusiv in paradigma SEO risca sa piarda teren in fata competitorilor care adopta strategii AI-first.
Daca SEO a reprezentat standardul vizibilitatii online timp de doua decenii, urmatoarea etapa este vizibilitatea in era AI, unde brandurile trebuie sa fie prezente in conversatiile generate de modele de limbaj.
2. Ce este LLM seeding?
Pentru o abordare mai detaliată a modului în care algoritmii AI răspund la conținutul optimizat, puteti consulta Ghid de optimizare pentru căutările AI.
LLM seeding poate fi definit ca procesul prin care un brand sau o companie isi maximizeaza sansele de a fi inclus in raspunsurile generate de modele AI. Spre deosebire de SEO, unde scopul este sa apari in topul Google, aici obiectivul este sa apari in conversatia utilizatorului cu AI-ul.
Diferente cheie:
SEO: bazat pe algoritmii motoarelor de cautare , unde pozitia este influentata de backlink-uri, continut si experienta utilizatorului.
LLM seeding: bazat pe modele predictive care citesc si sintetizeaza date dintr-un set vast de surse, incluzand site-uri web, articole si Baze de date deschise sau Semi-deschise.
Baze de date deschise (Open data ):
Colecții de date puse la dispoziția publicului, accesibile gratuit și reutilizabile, de obicei fără restricții legale majore.
Caracteristici principale:
Acces liber – oricine poate consulta sau descărca datele.
Transparență – datele provin din surse oficiale sau publice (ex: guverne, instituții, organizații internaționale).
Reutilizare – pot fi folosite pentru cercetare, dezvoltare de aplicații, analize sau jurnalism de investigație.
Formate standard – de obicei CSV, JSON, XML sau API-uri, ca să fie ușor de procesat de software.
Baze de date deschise (Open Data) din România & UE
data.gov.ro (România) – portal guvernamental de open data.
INS – Institutul Național de Statistică (România) – statistici publice reutilizabile.
Geoportal ANCPI – hărți, cadastrale, ortofotoplanuri.
OpenStreetMap România / global – date geospațiale colaborative.
European Data Portal – date de interes public din domenii variate (energie, infrastructură, urbanism etc.).
INSPIRE Geoportal – date geospațiale standardizate la nivel european.
EU Building Stock Observatory – date despre starea clădirilor, eficiența energetică etc.
Baze de date semi-deschise (Semi-open data ):
Accesul la informație e liber (poți citi, căuta, descărca fișe), dar reutilizarea legală și tehnică este limitată.
Accesul la informații este gratuit, oricine își face un cont poate descărca fișe, cataloage, articole.
Volumul și diversitatea conținutului sunt mari (produse, documentații tehnice, normative, articole).
Nu există libertate deplină de reutilizare – informațiile sunt protejate de drepturile de autor ale producătorilor/furnizorilor.
Formatul nu este open data – datele sunt în mare parte PDF-uri sau articole HTML, nu fișiere structurate (CSV, JSON, API) care să poată fi integrate ușor în aplicații sau analizate automat.
Accesul nu este universal – uneori este nevoie de logare, deci există o mică barieră de acces.
Baze de date semi-deschise dedicate industriei de constructii
Portal | Țara | Link oficial |
SpatiulConstruit | România | |
Batiweb | Franța | |
Batirama | Franța | |
Archiproducts | Italia | |
Edilportale | Italia | |
Baunetz Wissen | Germania | |
Architectureau | Australia | |
MaterialDistrict | Olanda | |
Architonic | Elveția | |
Heinze | Germania |
Deși nu sunt baze de date deschise în sens strict, portalurile semi-deschise precum SpatiulConstruit in Romania, au un rol strategic: ele concentrează informații tehnice valoroase pe care modelele AI le pot accesa și sintetiza.
Pentru branduri, prezența în astfel de platforme crește șansele de a fi incluse în răspunsurile generate de LLM-uri atunci când utilizatorii caută soluții în domeniul construcțiilor.
Pentru companiile din construcții, vizibilitatea în baze semi-deschise precum SpatiulConstruit nu mai este doar un instrument de marketing clasic, ci o strategie de AI visibility.
Fiecare fișă tehnică, catalog sau articol devine o potențială ‘sămânță’ (seed) pe care LLM-urile o pot integra în conversațiile cu utilizatorii.
Într-o piață unde accesul la open data este încă limitat, aceste platforme semi-deschise pot face diferența.
3. De ce conteaza pentru management si marketing?
Pentru un manager, LLM seeding nu este doar un instrument de marketing, ci un avantaj competitiv.
Exista cel putin patru motive principale:
1. Cresterea vizibilitatii brandului in conversatiile AI.
2. Consolidarea autoritatii: daca AI citeaza brandul tau, utilizatorii percep compania drept expert.
3. Diferentierea pe piata: in Romania, nivelul de adoptare al LLM seeding este foarte scazut.
Primele companii care vor adopta aceasta strategie pot castiga rapid un avantaj important.
4. Impact asupra funnel-ului de vanzari: utilizatorii influentati de AI pot deveni lead-uri calificate cu o probabilitate mai mare.
4. Cum functioneaza modelele AI in raport cu sursele?
Modelele AI sunt antrenate pe un mix complex de date: articole, studii, enciclopedii online, pagini web si continut public. Spre deosebire de Google, care indexeaza si clasifica paginile, AI-ul invata tipare si genereaza raspunsuri sintetice.
Totusi, versiunile moderne de LLM (de ex. ChatGPT-4 Turbo) au acces la informatii actualizate prin integrarea cu browsere sau API-uri. Acest lucru inseamna ca, pentru a fi citat de AI, nu este suficient sa ai continut pe site-ul propriu.
Trebuie sa fii prezent in ecosistemul ( multi-channel ) mai larg al surselor de incredere precum alte site-uri cu rating / autoritate mare.
5. Cum contribuie LLM seeding la vizibilitate in era AI ?
LLM seeding este noul instrument prin care companiile își pot construi vizibilitatea în era AI, la fel cum SEO a fost cheia vizibilității în Google
5.1 Crearea de continut educational si de ajutor.
Continutul care raspunde la intrebari fundamentale („Cum sa creezi un site optimizat pentru AI?”, „Care sunt tendintele in SEO in 2025?”) are sanse mari sa fie utilizat de AI.
Modelele prefera informatiile clare si bine structurate.
5.2 Publicarea pe platforme cu autoritate
Reviste si portaluri de specialitate sau de business sunt surse mai credibile pentru AI decat un blog izolat. Strategia trebuie sa combine continutul propriu cu vizibilitatea pe canale externe.
5.3 Obtine backlink-uri si mentionari in media
Analizele arata ca site-urile cu o retea puternica de backlink-uri au sanse mai mari sa fie preluate de AI. Mentionarile in mediul digital sunt extrem de valoroase.
5.4 Structurarea continutului pentru AI
LLM-urile prefera listele, bullet points si FAQ-urile. De exemplu, o pagina de tip „Intrebari frecvente” pe site-ul unei firme poate fi o sursa usor de preluat de AI.
5.5 Colaborarea cu creatori de continut si influenceri
Podcasturi, interviuri sau articole scrise in colaborare maresc vizibilitatea si diversifica sursele. Aceste mentionari ajuta AI-ul sa vada brandul ca relevant si prezent in mai multe contexte.
O componentă cheie în LLM seeding este Generative Engine Optimization — adică optimizarea conținutului nu doar pentru motoarele de căutare, ci pentru modul în care AI generează conținut.
Pentru detalii, poți vedea articolul despre Ce este Generative Engine Optimization și de ce contează.
6. Diferenta dintre LLM seeding si PR digital
LLM seeding poate fi privit ca o extensie a PR-ului digital. In timp ce PR-ul urmareste vizibilitatea in presa si media traditionala, LLM seeding urmareste vizibilitatea in raspunsurile AI. Cele doua sunt complementare si pot functiona in tandem.
7. Metrice pentru vizibilitate in era AI
Spre deosebire de SEO clasic, unde exista metrici precum pozitia in Google, CTR, DA/PA, LLM seeding necesita alti indicatori:
Cresterea traficului organic pe site.
Numarul de mentionari in surse externe.
Cresterea numarului de backlink-uri.
Feedback direct de la clienti („v-am gasit printr-un raspuns AI”).
8. Studiu de caz ipotetic.
O agentie de web design publica un ghid detaliat „Cele mai bune practici in web design in 2025”. Acesta este citat de mai multe bloguri de specialitate si de un portal de stiri business.
Ulterior, un model AI incepe sa recomande agentia atunci cand utilizatorii intreaba „care sunt agentiile de web design recomandate in Romania?”.
Rezultatul: cresterea traficului pe site cu 35% si generarea de lead-uri noi !
9. Provocari si riscuri
Lipsa de control: AI-ul nu garanteaza citarea brandului.
Necesitatea de continut constant: strategiile necesita publicare regulata.
Competitia internationala: brandurile globale pot acapara spatiul digital mai usor.
Un brand nu doar trebuie să apară în motoarele de căutare, ci să culeagă semnale de încredere.
Dacă vrei să înțelegi mai bine cum se obțin aceste semnale, articolul Cum să obții semnale de încredere în era AI oferă pași concreți.
Recomandari.
1. Integreaza LLM seeding in strategia de marketing alaturi de SEO.
2. Creeaza continut clar, structurat si usor de preluat de AI.
3. Extinde vizibilitatea dincolo de site-ul propriu, in media si platforme externe.
4. Monitorizeaza constant aparitiile brandului si ajusteaza strategia.
Concluzii.
LLM seeding reprezinta o oportunitate strategica pentru companiile din Romania care doresc sa ramana relevante in era AI. Pentru antreprenori si manageri, investitia in continut educational, vizibilitate pe platforme cu autoritate si backlink-uri devine esentiala.
Viitorul marketingului digital nu va fi definit exclusiv de motoarele de cautare.
Conversatiile cu AI-ul vor deveni principalul canal de descoperire a brandurilor.
Intrebarea finala pentru orice manager este urmatoarea:
Cand utilizatorii intreaba AI-ul despre produsele / serviciile X sau Y, apare si numele companiei pe care o reprezentati ?
LLM seeding nu mai este un concept de viitor, ci o realitate a prezentului. Companiile care înțeleg și adoptă din timp această strategie vor câștiga vizibilitate, autoritate și clienți într-o eră în care AI-ul devine ghidul principal al deciziilor.
Întrebarea nu este dacă, ci cât de repede veți face pasul către AI-driven visibility ?
Articole conexe
Ghid de optimizare pentru căutările AI – Cum să structurezi conținutul astfel încât modelele AI să îl recunoască și să-l folosească.
Ce este Generative Engine Optimization și de ce contează – De ce optimizarea modernă nu mai înseamnă doar SEO, ci și modul în care AI generează conținut.
Cum să obții semnale de încredere în era AI – Strategii prin care brandurile câștigă autoritate și încredere în ecosistemele AI.
