Ce am învățat din 10.000 de răspunsuri generative în 2025

Introducere

În 2025, căutarea generativă a depășit în sfârșit un prag. A încetat să mai fie un experiment și a devenit principala modalitate prin care sute de milioane de oameni interacționează cu informațiile.

Pentru a înțelege cum această schimbare modifică descoperirea, am realizat unul dintre cele mai mari eforturi independente de cercetare GEO de până acum:

10.000 de răspunsuri generative analizate pe 7 motoare majore, pe o perioadă de 4 luni, în 5 categorii de interogări, pentru peste 100 de mărci.

Acest articol rezumă cele mai importante concluzii: ce fac motoarele generative, cum aleg sursele, ce modele au apărut, ce mărci câștigă sau pierd și ce înseamnă acest lucru pentru viitorul optimizării.

Acesta este raportul definitiv privind „starea răspunsurilor generative” pentru 2025.

Partea 1: Prezentarea generală a proiectului — Ce am testat

Din 10.000 de răspunsuri generative, am urmărit:

• frecvența includerii

• modele de citare

• comportamentul de raționament

• tipuri de halucinații

• devierea faptelor în timp

• părtinire generativă

• influență multimodală

• structuri de răspuns

• clasificarea entităților

• dominanța la nivel de categorie

Întrebările proveneau din 5 grupuri:

1. Informaționale

Definiții, instrucțiuni, explicații, fapte.

2. Tranzacționale

Comparații, alegeri de produse, furnizori de servicii.

3. La nivel de marcă

„Ce este X?”, „Cine deține X?”, „X vs Y”.

4. Multimodale

Imagini, capturi de ecran, grafice, videoclipuri.

5. Agenți

Fluxuri de lucru în mai mulți pași, instrucțiuni de cercetare, întrebări privind utilizarea instrumentelor.

Motoare incluse:

• Google SGE

• Bing Copilot

• Căutare ChatGPT

• Perplexitate

• Căutare Claude

• Brave Summaries

• You.com

Acest set de date este cea mai clară imagine de până acum a modului în care sunt construite răspunsurile AI în mediul real.

Partea 2: Cele mai importante 10 concluzii (rezumat)

Iată cele mai importante concluzii înainte de a intra în detalii:

1. Răspunsurile generative sunt scrise folosind foarte puține surse — de obicei 3–10.

2. Claritatea entității a fost cel mai puternic factor de predicție al includerii.

3. Datele originale au fost citate mult mai des decât orice alt conținut.

4. Paginile învechite au fost excluse aproape în mod universal.

5. Definițiile canonice au influențat modul în care au fost descrise mărcile.

6. Activele multimodale au influențat selectarea mărcilor.

7. Halucinațiile au scăzut, dar clasificările eronate au crescut.

8. Coerența între site-uri a influențat puternic scorul de încredere.

9. Agenții au modificat răspunsurile pe baza unui raționament în mai mulți pași.

10. Factorii SEO SERP-first abia au prezis vizibilitatea generativă.

Să analizăm detaliile.

Partea 3: Constatarea nr. 1 — Modelele utilizează mult mai puține surse decât se aștepta

În ciuda recuperării a zeci sau sute de pagini:

Răspunsurile generative sunt de obicei construite din 3-10 surse selectate.

Acest lucru este valabil în toate cazurile:

• răspunsuri scurte

• explicații lungi

• comparații

• raționamente în mai mulți pași

• fluxuri de lucru agentice

Dacă nu sunteți una dintre cele 3-10 surse care trec de filtrare, sunteți invizibil.

Aceasta este cea mai mare schimbare față de era SERP:

Vizibilitate ≠ clasament. Vizibilitate = includere.

Partea 4: Descoperirea nr. 2 — Claritatea entității a fost cel mai puternic factor de predicție a vizibilității

Brandurile cu cea mai bună vizibilitate în toate motoarele de căutare aveau o trăsătură comună:

AI putea răspunde la întrebarea „Ce este asta?” cu o încredere deplină.

Am observat trei niveluri de claritate a entității:

Nivelul 1 — Claritate cristalină Consecventă, fără ambiguitate, canonică. Aceste mărci au dominat vizibilitatea generativă.

Nivelul 2 — Parțialclar Unele inconsecvențe. Aceste mărci apăreau ocazional.

Nivelul 3 —Ambiguu Descrieri contradictorii. Aceste mărci au fost aproape complet excluse.

Claritatea entității depășește:

• backlink-uri

• evaluarea domeniului

• lungimea conținutului

• densitatea cuvintelor cheie

• vechimea domeniului

Este factorul GEO nr. 1 în întregul nostru set de date.

Partea 5: Constatarea nr. 3 — Datele originale au depășit toate celelalte tipuri de conținut

Motoarele generative au favorizat în mod covârșitor:

• studii proprii

• statistici

• repere

• cărți albe

• rapoarte de cercetare

• rezultatele sondajelor

Orice conținut care nu exista nicăieri altundeva.

Brandurile cu date originale aveau:

• Rata de includere de 3-4 ori mai mare

• citări de 5 ori mai stabile

• risc de halucinație aproape zero

Motoarele doresc dovezi din surse primare, nu conținut SEO rescris.

Partea 6: Constatarea nr. 4 — Actualitatea a fost mai importantă decât autoritatea

Acest lucru a fost surprinzător chiar și pentru noi:

Motoarele de căutare au clasat în mod constant paginile învechite mai jos, chiar dacă proveneau de la domenii cu autoritate ridicată.

Actualitatea a avut o importanță enormă.

O pagină actualizată în ultimele 90 de zile a avut performanțe mai bune:

• concurenți cu DR mai mare

• conținut mai lung

• mai multe pagini legate

• ghiduri mai vechi, mereu actuale

Modelele interpretează actualitatea = credibilitate.

Partea 7: Descoperirea nr. 5 — Definițiile canonice modelează modul în care AI te descrie

Am observat o relație directă între:

• formatul paginii canonice a unei mărci

• formularea utilizată în rezumatele generative

Definițiile simple și structurate au apărut în mod fiabil în răspunsuri, cuvânt cu cuvânt.

Aceasta înseamnă că:

Puteți modela modul în care web-ul generativ vă descrie —

modelând definițiile canonice.

Aceasta este noua „optimizare a fragmentelor”.

Partea 8: Descoperirea nr. 6 — Activele multimodale au jucat un rol neașteptat

Motoarele generative au folosit din ce în ce mai mult:

• capturi de ecran

• Exemple de interfață utilizator

• imagini ale produselor

• diagrame

• videoclipuri

ca dovezi justificative.

Brandurile cu:

• design consistent

• imagini bine iluminate

• imagini cu adnotări

• demonstrații video

au apărut mai des și au fost descrise mai precis.

Claritate vizuală = claritate generativă.

Partea 9: Constatarea nr. 7 — Halucinațiile sunt în scădere, dar clasificările eronate sunt în creștere

Halucinațiile au scăzut semnificativ în toate motoarele de căutare.

Dar a apărut o nouă problemă:

clasificarea eronată — AI-ul plasează mărcile în categoria greșită.

Exemple:

• denumirea unei platforme SaaS drept „instrument” în loc de „suită”

• identificarea eronată a nivelurilor de produse

• confundarea concurenților

• combinarea caracteristicilor a două mărci

• confundarea companiei-mamă cu produsul

Aceste erori au fost aproape întotdeauna atribuite:

• date canonice slabe

• denumiri inconsistente ale produselor

• pagini de asistență învechite

Brandurile care actualizau definițiile lunar aveau rate de clasificare eronată semnificativ mai mici.

Partea 10: Constatarea nr. 8 — Coerența între site-uri web a avut o pondere importantă în selecție

Motoarele verificate:

• LinkedIn

• Wikipedia

• Wikidata

• Crunchbase

• G2

• GitHub

• profiluri sociale

• schemă

• recenzii ale terților

unul față de celălalt.

Dacă faptele se potriveau → încrederea creștea. Dacă faptele erau în conflict → se producea excluderea.

Coerența între site-uri a fost unul dintre cei mai importanți 5 factori de clasificare.

Partea 11: Constatarea nr. 9 — Raționamentul agentic a favorizat unele mărci și a prejudiciat altele

Întrebările agentice sunt instrucțiuni în mai mulți pași:

„Cercetează X, compară furnizorii, rezumă opțiunile și recomandă-l pe cel mai bun”.

Am observat:

Brandurile cu comparații structurate puternice au fost alese mai des.

Motoarele de căutare doreau:

• avantaje și dezavantaje

• prețuri transparente

• poziționare clară

• liste de cazuri de utilizare

• detalii despre caracteristici

Brandurile care ascundeau punctele slabe sau caracteristicile obscure au fost excluse.

Partea 12: Constatarea nr. 10 — Puterea SEO nu a prezis vizibilitatea generativă

Aceasta este cea mai clară constatare dintre toate:

Mărcile cu un SEO de rang înalt au avut adesea performanțe slabe în răspunsurile generative.

De ce?

Deoarece vizibilitatea generativă depinde de:

• claritate

• coerență

• autoritate

• actualitate

• originalitate

• fiabilitate

• date structurate

—nu de clasamentul cuvintelor cheie.

Am observat branduri cu:

• DR 20 depășește DR 80

• site-urile cu 100 de pagini depășesc site-urile cu 10.000 de pagini

• domeniile specializate depășesc domeniile generale

Motoarele generative recompensează coerența, nu volumul.

Partea 13: Concluzii secundare demne de menționat

Pe lângă cele 10 concluzii principale, am descoperit câteva tipare suplimentare:

1. Motoarele penalizează ecosistemele de produse ambigue

Dacă aveți prea multe produse care se suprapun, claritatea se pierde.

2. Paragrafele lungi au avut performanțe slabe

Conținutul structurat a fost preferat în mod constant.

3. Modelele recompensează conținutul „definire-în-primul-rând”

Începeți cu răspunsul → apoi extindeți.

4. Modelele nu agreează capturile de ecran învechite

Interfața veche a creat confuzie în recunoașterea multimodală.

5. Motoarele preferă mărcile distincte în detrimentul familiilor de mărci

Relațiile părinte/copil erau adesea neclare sau confuze.

6. Motoarele de căutare au coborât puternic în clasament site-urile afiliate

Lipsa originalității = excludere.

7. Autoritatea domeniului conta doar pentru încredere, nu și pentru includere

Era un semnal, nu unul determinant.

Partea 14: Informații la nivel de industrie din 10.000 de răspunsuri

Cea mai puternică vizibilitate generativă

• SaaS

• finanțe

• informații despre sănătate

• securitate cibernetică

• analitică

• instrumente pentru dezvoltatori

Aceste industrii aveau definiții clare și documentație structurată.

Cele mai slabe

• ospitalitate

• călătorii

• servicii pentru casă

• agenții de creație

• furnizori de servicii locale

Aceste industrii sufereau de vagitate și denumiri inconsistente.

Partea 15: Ce pot face brandurile cu aceste informații (rezumat orientat spre acțiune)

1. Consolidați definițiile canonice

Acest lucru modelează modul în care AI vă descrie.

2. Publicați cercetări originale

Acest lucru multiplică vizibilitatea generativă.

3. Mențineți o consecvență strictă pe internet

Acest lucru sporește încrederea și incluziunea.

4. Actualizați lunar paginile principale

Actualitatea nu este opțională.

5. Creați conținut ușor de comparat

Agenții adoră analizele structurate.

6. Mențineți alinierea multimodală

Imaginile, capturile de ecran și interfața utilizatorului sunt importante acum.

7. Eliminați contradicțiile

AI pedepsește ambiguitatea mai mult decât motoarele de căutare.

8. Acordați prioritate clarității entităților

Aceasta este baza GEO.

Concluzie: răspunsurile generative dezvăluie o nouă economie a informației

Datele din 10.000 de răspunsuri generative confirmă un lucru:

Intrăm într-o economie a răspunsurilor, nu într-o economie a linkurilor.

Vizibilitatea nu mai depinde de:

• clasamente

• backlink-uri

• volumul cuvintelor cheie

• suprafețe SERP

Depinde de:

• claritate

• fapte

• structură

• actualitate

• originalitate

• coerența entității

• înțelegere multimodală

• identități coerente pe internet

Motoarele generative nu recompensează cele mai mari site-uri. Ele recompensează cele mai clare, mai de încredere și mai structurate.

Ceea ce am învățat din 10.000 de răspunsuri generative în 2025 este simplu:

Dacă doriți vizibilitate în era IA, trebuie să optimizați modul în care gândește IA — nu modul în care oamenii obișnuiau să dea clic.