Cum sa obții vizibilitate în era AI?

Transformarea digitală a adus în prim-plan inteligența artificială. Pentru orice companie, cheia succesului este acum vizibilitatea în era AI, nu doar în motoarele de căutare 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 caută zilnic informații, soluții și recomandări.

În acest context, antreprenorii și managerii se confruntă cu o nouă provocare:

Cum se asigură că brandul lor este prezent nu doar în motoarele de căutare, ci și în răspunsurile furnizate de AI?

Acest material analizează conceptul de LLM seeding, îl compară cu SEO-ul tradițional și propune o serie de strategii practice pentru companiile care doresc să își maximizeze vizibilitatea în era AI.

1. De la SEO la vizibilitate în era AI

Timp de aproape două decenii, SEO a fost motorul central al vizibilității online. Orice companie care dorea să atragă clienți investea în optimizarea conținutului, backlink-uri și viteza de încărcare a site-ului.

Însă dinamica s-a schimbat. Conform statisticilor, peste 40% dintre utilizatorii de internet au început să folosească AI generativ pentru căutări rapide.

Mai mult, în rândul utilizatorilor sub 35 de ani, procentul depășește 60%. Această schimbare înseamnă că firmele care rămân blocate exclusiv în paradigma SEO riscă să piardă teren în fața competitorilor care adoptă strategii AI-first.

Dacă SEO a reprezentat standardul vizibilității online timp de două decenii, următoarea etapă este vizibilitatea în era AI, unde brandurile trebuie să fie prezente în conversațiile 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, puteți consulta Ghid de optimizare pentru căutările AI.

LLM seeding poate fi definit ca procesul prin care un brand sau o companie își maximizează șansele de a fi inclus în răspunsurile generate de modele AI. Spre deosebire de SEO, unde scopul este să apari în topul Google, aici obiectivul este să apari în conversația utilizatorului cu AI-ul.

Diferențe cheie:

SEO: bazat pe algoritmii motoarelor de căutare, unde poziția este influențată de backlink-uri, conținut și experiența utilizatorului.

LLM seeding: bazat pe modele predictive care citesc și sintetizează date dintr-un set vast de surse, incluzând site-uri web, articole și 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 construcții

Portal	Țara	Link oficial

Deși nu sunt baze de date deschise în sens strict, portalurile semi-deschise precum SpatiulConstruit în România 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 contează pentru management și marketing?

Pentru un manager, LLM seeding nu este doar un instrument de marketing, ci un avantaj competitiv.

Există cel puțin patru motive principale:

Creșterea vizibilității brandului în conversațiile AI.
Consolidarea autorității: dacă AI citează brandul tău, utilizatorii percep compania drept expert.
Diferențierea pe piață: în România, nivelul de adoptare al LLM seeding este foarte scăzut.

Primele companii care vor adopta această strategie pot câștiga rapid un avantaj important.

Impact asupra funnel-ului de vânzări: utilizatorii influențați de AI pot deveni lead-uri calificate cu o probabilitate mai mare.

4. Cum funcționează modelele AI în raport cu sursele?

Modelele AI sunt antrenate pe un mix complex de date: articole, studii, enciclopedii online, pagini web și conținut public. Spre deosebire de Google, care indexează și clasifică paginile, AI-ul învață tipare și generează răspunsuri sintetice.

Totuși, versiunile moderne de LLM (de ex. ChatGPT-4 Turbo) au acces la informații actualizate prin integrarea cu browsere sau API-uri. Acest lucru înseamnă că, pentru a fi citat de AI, nu este suficient să ai conținut pe site-ul propriu.

Trebuie să fii prezent în ecosistemul (multi-channel) mai larg al surselor de încredere precum alte site-uri cu rating / autoritate mare.

5. Cum contribuie LLM seeding la vizibilitate în 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 conținut educațional și de ajutor.

Conținutul care răspunde la întrebări fundamentale („Cum să creezi un site optimizat pentru AI?”, „Care sunt tendințele în SEO în 2025?”) are șanse mari să fie utilizat de AI.

Modelele preferă informațiile clare și bine structurate.

5.2 Publicarea pe platforme cu autoritate

Reviste și portaluri de specialitate sau de business sunt surse mai credibile pentru AI decât un blog izolat. Strategia trebuie să combine conținutul propriu cu vizibilitatea pe canale externe.

5.3 Obține backlink-uri și menționări în media

Analizele arată că site-urile cu o rețea puternică de backlink-uri au șanse mai mari să fie preluate de AI. Menționările în mediul digital sunt extrem de valoroase.

5.4 Structurarea conținutului pentru AI

LLM-urile preferă listele, bullet points și FAQ-urile. De exemplu, o pagină de tip „Întrebări frecvente” pe site-ul unei firme poate fi o sursă ușor de preluat de AI.

5.5 Colaborarea cu creatori de conținut și influenceri

Podcasturi, interviuri sau articole scrise în colaborare măresc vizibilitatea și diversifică sursele. Aceste menționări ajută AI-ul să vadă brandul ca relevant și prezent în 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. Diferența dintre LLM seeding și PR digital

LLM seeding poate fi privit ca o extensie a PR-ului digital. În timp ce PR-ul urmărește vizibilitatea în presa și media tradițională, LLM seeding urmărește vizibilitatea în răspunsurile AI. Cele două sunt complementare și pot funcționa în tandem.

7. Metrice pentru vizibilitate în era AI

Spre deosebire de SEO clasic, unde există metrici precum poziția în Google, CTR, DA/PA, LLM seeding necesită alți indicatori:

Creșterea traficului organic pe site.
Numărul de menționări în surse externe.
Creșterea numărului de backlink-uri.
Feedback direct de la clienți („v-am găsit printr-un răspuns AI”).

Concluzii.

LLM seeding reprezintă o oportunitate strategică pentru companiile din România care doresc să rămână relevante în era AI. Pentru antreprenori și manageri, investiția în conținut educațional, vizibilitate pe platforme cu autoritate și backlink-uri devine esențială.
Viitorul marketingului digital nu va fi definit exclusiv de motoarele de căutare.
Conversațiile cu AI-ul vor deveni principalul canal de descoperire a brandurilor.
Întrebarea finală pentru orice manager este următoarea:
Când utilizatorii întreabă AI-ul despre produsele / serviciile X sau Y, apare și numele companiei pe care o reprezentați?
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.