GEO Benchmarks: Date timpurii pentru peste 100 de mărci

Introducere

Optimizarea generativă a motorului (GEO) este încă nouă, dar nu mai este teoretică. În perioada 2024-2025, am colectat și analizat date preliminare privind performanța GEO de la peste 100 de mărci din domeniile SaaS, comerț electronic, finanțe, sănătate, educație, ospitalitate și servicii profesionale.

Obiectivul nu a fost acela de a clasifica industriile, ci de a identifica tipare în:

• cât de des apar brandurile în răspunsurile generative

• ce factori determină includerea

• modul în care motoarele de căutare evaluează încrederea

• modul în care AI interpretează greșit anumite mărci

• care industrii câștigă sau pierd vizibilitate

• cum arată în prezent o performanță GEO „bună”

Acest raport prezintă cel mai timpuriu și mai cuprinzător set de date privind vizibilitatea GEO și oferă primele repere practice pentru companiile care se pregătesc pentru era căutării bazate pe IA.

Partea 1: Metodologia din spatele indicatorilor de referință

Pentru a stabili repere GEO fiabile, am analizat:

• Peste 100 de mărci

• Peste 12.000 de interogări generative

• pe 7 motoare generative

• utilizând 5 categorii de intenții

• peste 4 luni de eșantionare longitudinală

Motoarele generative au inclus:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Căutare ChatGPT

• Perplexitate

• Căutare Claude

• Brave Summaries

• You.com

Am testat:

• interogări informaționale

• întrebări tranzacționale

• interogări privind mărci

• interogări comparative

• interogări multimodale

• interogări privind fluxul de lucru al agenților

• interogări de depanare

Pentru fiecare test, am măsurat:

• frecvența apariției (a apărut marca?)

• procentul răspunsurilor (cât de des a apărut în comparație cu concurenții?)

• stabilitatea citării (este inclusă în mod repetat sau inconsecvent?)

• precizia interpretării (AI o descrie corect?)

• încrederea în entitate (motorului de căutare „cunoaște” marca?)

• coerența faptelor (detaliile sunt consecvente între motoare?)

• recunoaștere multimodală (succesul detectării bazate pe imagini/video)

Aceste metrici constituie acum baza benchmarkingului GEO.

Partea 2: Cele trei niveluri de performanță GEO (și semnificația lor)

La peste 100 de mărci, au apărut niveluri clare de vizibilitate.

Nivelul 1 — Vizibilitate GEO ridicată (Top ~15%)

Brandurile din acest nivel sunt în mod constant:

• citat în mai multe motoare

• descrisă cu acuratețe

• selectat în răspunsurile comparative

• inclus în rezumate în mai mulți pași

• recunoscut în interogări multimodale

• referit în intenții tranzacționale și informaționale

Caracteristicile mărcilor din nivelul 1:

• structuri de entități puternice

• pagini de fapte bine definite

• denumiri consecvente pe toate platformele

• conținut din surse primare

• scoruri de încredere ridicate

• fluxuri de lucru active de corectare

• formatare structurată pe paginile principale

Aceste mărci domină vizibilitatea GEO chiar și atunci când nu sunt cei mai mari jucători SEO.

Nivelul 2 — Vizibilitate GEO medie (~60%)

Brandurile din acest nivel apar:

• ocazional

• inconsistent

• adesea în răspunsuri lungi

• rar în rezumate de nivel superior

• uneori atribuit în mod eronat

• nu în toate motoarele

Caracteristici:

• o oarecare claritate a entității

• SEO destul de puternic

• date structurate inconsistente

• conținut minim din sursa primară

• pagini învechite sau definiții neclare

• ritm redus de corectare

Acestea riscă să-și piardă vizibilitatea pe măsură ce motoarele de căutare devin mai selective.

Nivelul 3 — Vizibilitate GEO scăzută/inexistentă (~25%)

Brandurile din acest grup sunt:

• nevăzut

• nerecunoscute

• identificat greșit

• grupate incorect

• exclus din comparații

• nereferit în rezumate

Caracteristici:

• denumiri de marcă inconsistente

• date contradictorii între platforme

• prezență slabă a entității

• conținut nestructurat

• fapte învechite sau inexacte

• semnale de autoritate slabe

• lipsa definițiilor canonice

Aceste mărci sunt practic invizibile în stratul generativ. SEO singur nu le va salva.

Partea 3: Benchmark #1 — Ratele de apariție în motoarele generative

Din 12.000 de interogări, ratele medii de apariție ale mărcilor au fost:

• Perplexitate: rata de includere cea mai ridicată

• Google SGE: foarte selectiv, includere redusă

• Căutare ChatGPT: preferință puternică pentru surse structurate și autoritare

• Brave Summaries: multe citate, ușor de afișat dacă sunt factuale

• Bing Copilot: echilibrat, dar inconsecvent

• Claude Search: standard foarte ridicat pentru credibilitatea faptelor

• You.com: acoperire diversă, dar superficială

Câștigătorii timpurii: mărci cu structuri de entități foarte clare. Pierzătorii timpurii: mărci cu descrieri ambigue sau confuzie între mai multe produse.

Partea 4: Benchmark #2 — Percentile de distribuție a răspunsurilor

Procentul răspunsurilor măsoară cât de des apare o marcă în răspunsurile generative în comparație cu concurenții.

Pentru peste 100 de mărci:

• ~15% au avut un procent de răspunsuri de peste 60% în categoria lor

• ~35% au avut 20-60%

• ~50% au avut sub 20%

Cea mai importantă informație:

Puterea SEO nu a avut o corelație puternică cu ponderea răspunsurilor.

Claritatea entității a avut o influență.

Partea 5: Benchmark #3 — Stabilitatea citărilor în timp

Am urmărit săptămânal interogările recurente.

Cele mai performante mărci au arătat:

• incluziune stabilă săptămână după săptămână

• descrieri corecte

• precizie crescută în timp

Brandurile de nivel mediu au prezentat:

• fluctuație săptămânală

• prezență intermitentă

• interpretare parțial eronată

Brandurile de nivel inferior au arătat:

• fără îmbunătățiri

• rezumate incorecte

• fapte inconsistente

• motoarele care le înlocuiesc cu cele ale concurenților

Motoarele generative „învață” brandurile stabile și le ignoră pe cele instabile.

Partea 6: Benchmark #4 — Precizia interpretării (riscul de halucinație)

Am testat cât de des motoarele au descris incorect o marcă.

Pentru peste 100 de mărci:

• ~20% au avut o acuratețe aproape perfectă

• ~50% au prezentat abateri ușoare de la fapte

• ~30% au suferit halucinații majore

Halucinațiile au inclus:

• caracteristici greșite

• prețuri depășite

• afirmații inexacte despre produs

• concurenți confuzi

• poziționare complet incorectă

• atribuirea caracteristicilor unei alte mărci

Mărcile cu pagini canonice puternice au avut mult mai puține halucinații.

Partea 7: Criteriu de referință nr. 5 — Recunoaștere multimodală

Am testat interogările multimodale utilizând:

• imagini ale produsului

• capturi de ecran

• Layout-uri UI

• videoclipuri

• diagrame

Rezultate:

• doar ~12–18% dintre mărci au fost recunoscute în mod fiabil prin capturi de ecran

• doar ~15–20% au fost recunoscute prin imagini ale produselor

• <10% au fost recunoscute prin cadre video

• ~50% aveau un branding „vizual ambiguu”

• ~70% aveau documentație vizuală inconsistentă sau de calitate scăzută

GEO multimodal este în prezent cea mai mare lacună din toate industriile.

Partea 8: Benchmark #6 — Scoruri de încredere ale entităților

Încrederea entității indică cât de sigur este modelul în privința:

• ce este o marcă

• ce face

• cui se adresează

• ce produse aparțin acesteia

Pentru peste 100 de mărci:

• ~25% aveau un nivel ridicat de încredere în entitate

• ~40% aveau o încredere moderată în entitate

• ~35% aveau profiluri scăzute sau contradictorii

Confuzia entităților este unul dintre principalele motive pentru care brandurile eșuează în rezumatele AI.

Partea 9: Criteriu de referință nr. 7 — Pondere conținut din surse primare

Am testat cât de des motoarele de căutare au citat branduri cu date originale (de exemplu, cercetări, sondaje, studii).

Brandurile cu conținut din surse primare au avut:

• ~4× mai mare procent de răspunsuri

• ~3× mai mare stabilitate a citărilor

• ~2× mai mare acuratețe a interpretării

Motoarele preferă în mod clar brandurile care produc:

• studii originale

• repere

• rapoarte statistice

• informații proprii

Motoarele AI acordă prioritate creatorilor de date, nu repetatorilor de date.

Partea 10: Criteriu de referință nr. 8 — Diferențe la nivel de industrie

Unele industrii au câștigat rapid vizibilitate, altele au întâmpinat dificultăți.

Industriile cu cea mai mare vizibilitate GEO

• SaaS

• comerț electronic (categorii cu structură complexă)

• finanțe (conținut reglementat + structurat)

• site-uri cu informații despre sănătate (cu date clare despre entități)

Industriile cu cea mai scăzută vizibilitate GEO

• ospitalitate

• turism

• servicii pentru gospodărie

• afaceri locale

• servicii creative

• firme de servicii profesionale cu poziționare vagă

Industriile cu terminologie consistentă au avut performanțe mult mai bune decât industriile cu descrieri ambigue sau variabile.

Partea 11: Cei mai importanți 10 factori predictivi GEO identificați în peste 100 de mărci

În toate testele, următorii factori au prezentat cea mai puternică corelație cu performanța GEO ridicată:

1. Definiții canonice

Motoarele de căutare au nevoie de definiții unice și stabile pentru a evita confuzia.

2. Claritatea entității

Atribuirea clară a categoriilor a sporit dramatic includerea.

3. Conținut structurat

Motoarele au inclus mult mai des mărci cu explicații sub formă de liste cu puncte.

4. Date din surse primare

Motoarele de căutare au încredere în brandurile care produc propriile informații.

5. Actualitate

Conținutul recent actualizat avea probabilități mai mari de includere.

6. Coerență multimodală

Brandurile cu capturi de ecran și imagini stabile au fost recunoscute corect mai des.

7. Semnale de încredere

Autorul verificat, proveniența și linkurile autorizate au avut un impact asupra includerii.

8. Coerență între site-uri

Motoarele de căutare resping brandurile cu informații contradictorii pe diferite platforme.

9. Pregătirea pentru comparație

Agenții AI preferă brandurile care facilitează comparația.

10. Fluxuri de lucru pentru corectare

Brandurile care au trimis cereri de corectare AI s-au îmbunătățit mai repede decât brandurile pasive.

Partea 12: Repere GEO — Cum arată „bunul” în 2025

Iată normele inițiale pentru cei cu performanțe ridicate:

Rata de apariție

40–65% pe toate motoarele

Procentul răspunsurilor

50–70% în categoria lor

Stabilitatea citărilor

Includere săptămânală consistentă

Precizia interpretării

90% acuratețe factuală în toate motoarele

Încredere în entitate

Ridicată sau foarte ridicată

Recunoaștere multimodală

Imagini → fiabile Capturi de ecran → parțiale Videoclipuri → în curs de dezvoltare

Scorul de deviere a mărcii

Incoerențe minime

Scor de actualitate

Conținut actualizat în ultimele 90 de zile

Lizibilitate AI structurată

Ridicată

Acestea sunt primele indicatori de performanță „de top” — și vor deveni standarde industriale până în 2026–2027.

Partea 13: Informații strategice obținute din compararea a peste 100 de mărci

Din toate datele, au reieșit șapte tendințe generale.

1. GEO recompensează mai mult claritatea decât amploarea

Brandurile mai mici, cu definiții foarte clare, au depășit site-urile web masive, cu identități vagi.

2. GEO este mai sensibil la erori decât SEO

Un singur fapt contradictoriu poate afecta scorul de încredere al entității dvs.

3. Motoarele preferă grupurile de conținut restrânse

Grupurile de subiecte complet mapate au îmbunătățit în mod constant ponderea răspunsurilor.

4. Conținutul din surse primare este noul „link building”

Motoarele AI vor originea datelor, nu repetarea acestora.

5. Resursele multimodale sunt acum factori de clasificare

Capturile de ecran și imaginile produselor influențează includerea.

6. Vizibilitatea generativă nu este corelată cu ratingul domeniului

Unele mărci cu DR 20 au depășit mărcile cu DR 80 datorită unei structuri mai bune.

7. Fluxurile de lucru de corectare produc câștiguri măsurabile

Brandurile care au remediat în mod activ inexactitățile AI au observat:

• mai puține halucinații

• rezumate mai precise

• o mai mare stabilitate a incluziunii

Motoarele generative învață rapid din corecții.

Concluzie: Primele benchmark-uri GEO dezvăluie viitorul vizibilității

Datele colectate de la peste 100 de mărci evidențiază un adevăr incontestabil:

Vizibilitatea generativă se obține prin claritate, structură, încredere, actualitate și expertiză din surse primare — nu prin dominanța SEO tradițională.

Brandurile care au performanțe bune în motoarele generative:

• se definesc clar

• menținerea faptelor exacte

• utilizează conținut structurat

• publică date originale

• păstrează consecvența între site-uri

• să actualizeze frecvent

• corectați din timp erorile AI

• oferiți claritate multimodală

Brandurile care fac acest lucru acum vor domina stratul de răspunsuri cu mult înainte ca GEO să devină mainstream.

Cele care nu o fac s-ar putea să nu mai vadă niciodată vizibilitatea generativă — deoarece agenții AI vor forma ipoteze timpurii și persistente, care vor deveni greu de corectat ulterior.

Benchmark-urile GEO pentru peste 100 de mărci arată fără echivoc:

Optimizarea s-a mutat de la clasarea paginelor la modelele de instruire.

Iar companiile care înțeleg prima această schimbare vor deține peisajul descoperirilor bazate pe AI din următorul deceniu.