Modul în care LLM cercetează și indexează webul diferit de Google

Intro

Google a petrecut 25 de ani perfecționând un sistem central:

crawl → index → rank → serve

Însă motoarele de căutare moderne bazate pe inteligență artificială — ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot — funcționează pe o arhitectură complet diferită:

crawl → încorporare → recuperare → sintetizare

Aceste sisteme nu sunt motoare de căutare în sensul clasic al termenului. Ele nu clasează documentele. Nu evaluează cuvintele cheie. Nu calculează PageRank.

În schimb, LLM-urile comprimă web-ul în semnificații, stochează aceste semnificații ca vectori și apoi reconstruiesc răspunsurile pe baza:

• înțelegere semantică

• semnale de consens

• modele de încredere

• scoruri de recuperare

• raționament contextual

• claritatea entității

• proveniență

Acest lucru înseamnă că specialiștii în marketing trebuie să regândească fundamental modul în care structurează conținutul, definesc entitățile și construiesc autoritatea.

Acest ghid explică modul în care LLM-urile „crawlează” web-ul, cum îl „indexează” și de ce procesul lor nu seamănă deloc cu procesul tradițional de căutare al Google.

1. Procesul Google vs. procesele LLM

Să comparăm cele două sisteme în termeni cât mai simpli.

Procesul Google (căutare tradițională)

Google urmează o arhitectură previzibilă în patru pași:

1. Crawling

Googlebot preia paginile.

2. Indexare

Google analizează textul, stochează token-uri, extrage cuvinte cheie și aplică semnale de punctare.

3. Clasificare

Algoritmii (PageRank, BERT, Rater Guidelines etc.) determină ce URL-uri apar.

4. Servire

Utilizatorul vede o listă ierarhizată de URL-uri.

Acest sistem este bazat pe URL-uri, documente și cuvinte cheie.

Pipeline LLM (căutare AI + raționament model)

LLM-urile utilizează o stivă complet diferită:

1. Crawl

Agenții AI preiau conținut din web-ul deschis și din surse de încredere.

2. Încorporare

Conținutul este transformat în încorporări vectoriale (reprezentări dense ale semnificației).

3. Recuperare

Când se primește o interogare, un sistem de căutare semantică extrage vectorii cei mai potriviți, nu adresele URL.

4. Sintetizare

LLM combină informațiile într-un răspuns narativ, citând opțional sursele.

Acest sistem pune pe primul plan semnificația, entitatea și contextul.

În căutarea bazată pe LLM, relevanța este calculată prin relații, nu prin clasamente.

2. Cum funcționează de fapt crawlingul LLM (deloc ca Google)

Sistemele LLM nu operează un singur crawler monolitic. Ele utilizează straturi hibride de crawling:

Stratul 1 — Crawlingul datelor de antrenament (masiv, lent, fundamental)

Aceasta include:

• Common Crawl

• Wikipedia

• seturi de date guvernamentale

• materiale de referință

• cărți

• arhive de știri

• site-uri cu autoritate ridicată

• site-uri de întrebări și răspunsuri

• surse academice

• conținut licențiat

Această crawling durează luni — uneori ani — și produce modelul de bază.

Nu puteți „SEO” pentru a intra în acest crawl. Îl influențați prin:

• backlink-uri de la site-uri cu autoritate

• definiții solide ale entităților

• mențiuni răspândite

• descrieri consecvente

Aici se formează pentru prima dată încorporările entităților.

Stratul 2 — Crawlere de recuperare în timp real (rapide, frecvente, restrânse)

ChatGPT Search, Perplexity și Gemini au straturi de crawling live:

• fetchere în timp real

• boti la cerere

• detectoare de conținut nou

• rezolvatori de URL-uri canonice

• crawlere de citate

Acestea se comportă diferit față de Googlebot:

• ✔ Acestea preiau mult mai puține pagini

• ✔ Acordă prioritate surselor de încredere

• ✔ Analizează doar secțiunile cheie

• ✔ Creează rezumate semantice, nu indexuri de cuvinte cheie

• ✔ Stochează încorporări, nu tokenuri

O pagină nu trebuie să fie „clasată” — trebuie doar să fie ușor de extras semnificația din ea pentru model.

Stratul 3 — Conducte RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Multe motoare de căutare AI utilizează sisteme RAG care funcționează ca mini-motoare de căutare:

• își creează propriile încorporări

• mențin propriile indexuri semantice

• verifică actualitatea conținutului

• preferă rezumate structurate

• evaluează documentele pe baza adecvării AI

Acest strat este mai întâi citibil de mașini — structura contează mai mult decât cuvintele cheie.

Nivelul 4 — Crawlingul modelului intern („Soft Crawling”)

Chiar și atunci când LLM-urile nu crawlează web-ul, ele „crawlează” propriile cunoștințe:

• încorporări

• clustere

• grafice de entități

• modele de consens

Când publicați conținut, LLM-urile evaluează:

• acest lucru consolidează cunoștințele existente?

• contrazice consensul?

• clarifică entitățile ambigue?

• îmbunătățește încrederea în fapte?

Acest soft crawl este locul în care LLMO contează cel mai mult.

3. Cum „indexează” LLM-urile web-ul (complet diferit de Google)

Indexul Google stochează:

• jetoane

• cuvinte cheie

• indexuri inversate

• metadate pagină

• grafice de legături

• semnale de actualitate

LLM-urile stochează:

• ✔ vectori (semnificație densă)

• ✔ clustere semantice

• ✔ relații între entități

• ✔ hărți conceptuale

• ✔ reprezentări consensuale

• ✔ ponderi de probabilitate factuală

• ✔ semnale de proveniență

Această diferență nu poate fi subestimată:

**Google indexează documente.

LLM-urile indexează semnificația.**

Nu optimizați pentru indexare — optimizați pentru înțelegere.

4. Cele șase etape ale „indexării” LLM

Când un LLM preia pagina dvs., iată ce se întâmplă:

Etapa 1 — Fragmentarea

Pagina dvs. este împărțită în blocuri de sens (nu paragrafe).

Conținut bine structurat = fragmente previzibile.

Etapa 2 — Încorporare

Fiecare fragment este convertit într-un vector — o reprezentare matematică a semnificației.

Scriere slabă sau neclară = încorporări zgomotoase.

Etapa 3 — Extragerea entităților

LLM-urile identifică entități precum:

• Ranktracker

• cercetare cuvinte cheie

• analiza backlink-urilor

• AIO

• Instrumente SEO

• numele concurenților

Dacă entitățile dvs. sunt instabile → indexarea eșuează.

Etapa 4 — Legături semantice

LLM-urile conectează conținutul dvs. cu:

• conceptele conexe

• mărci conexe

• subiecte cluster

• definiții canonice

Clustere slabe = legături semantice slabe.

Etapa 5 — Alinierea consensului

LLM-urile compară faptele dvs. cu:

• Wikipedia

• surse guvernamentale

• site-uri cu autoritate ridicată

• definiții consacrate

Contradicții = penalizare.

Etapa 6 — Scor de încredere

LLM-urile atribuie ponderi de probabilitate conținutului dvs.:

• Cât de fiabile sunt?

• Cât de consecventă este?

• Cât de originală este?

• Cât de aliniat este cu sursele autorizate?

• Cât de stabilă este în timp?

Aceste scoruri determină dacă sunteți utilizat în răspunsurile generative.

5. De ce „indexarea” LLM face ca tacticile SEO să devină obsolete

Câteva consecințe majore:

• ❌ Cuvintele cheie nu determină relevanța.

Relevanța provine din semnificația semantică, nu din potrivirea șirurilor de caractere.

• ❌ Linkurile au o importanță diferită.

Backlink-urile consolidează stabilitatea și consensul entității, nu PageRank.

• ❌ Conținutul slab este ignorat instantaneu.

Dacă nu poate construi încorporări stabile → este inutil.

• ❌ Conținutul duplicat distruge încrederea.

LLM-urile reduc ponderea modelelor repetate și a textului neoriginal.

• ❌ E-A-T evoluează în proveniență.

Nu mai este vorba despre „semnale de expertiză” — este vorba despre autenticitate și fiabilitate trasabile.

• ❌ Fermele de conținut se prăbușesc.

LLM-urile suprimă paginile cu originalitate redusă și proveniență redusă.

• ❌ Clasamentul nu există — citarea există.

Vizibilitatea = a fi ales în timpul sintezei.

6. Ce preferă LLM-urile în conținutul web (noii factori de clasificare)

Caracteristicile principale pe care LLM-urile le prioritizează:

• ✔ definiții clare

• ✔ entități stabile

• ✔ conținut structurat

• ✔ aliniere consensuală

• ✔ profunzime tematică puternică

• ✔ schemă

• ✔ perspective originale

• ✔ atribuirea autorului

• ✔ ambiguitate redusă

• ✔ grupuri consistente

• ✔ surse cu autoritate ridicată

• ✔ fapte reproductibile

• ✔ formatare logică

Dacă conținutul dvs. îndeplinește toate aceste caracteristici → devine „preferat de LLM”.

Dacă nu → devine invizibil.

7. Diferențe practice la care trebuie să se adapteze specialiștii în marketing

**Google recompensează cuvintele cheie.

LLM-urile recompensează claritatea.**

**Google recompensează backlink-urile.

LLM-urile recompensează consensul.**

**Google recompensează relevanța.

LLM-urile recompensează autoritatea semantică.**

**Google clasifică documentele.

LLM-urile aleg informațiile.**

**Google indexează paginile.

LLM încorporează semnificația.**

Acestea nu sunt diferențe minore. Ele necesită reconstruirea întregii strategii de conținut.

Concluzie finală:

Nu optimizați pentru un crawler — optimizați pentru un sistem de inteligență

Googlebot este un colector. LLM-urile sunt interpreți.

Google stochează date. LLM-urile stochează semnificații.

Google clasifică adresele URL. LLM-urile raționează pe baza cunoștințelor.

Această schimbare necesită o nouă abordare — una bazată pe:

• stabilitate entitate

• definiții canonice

• conținut structurat

• grupuri semantice

• consens între surse

• proveniență

• fiabilitate

• claritate

Nu este vorba de o evoluție a SEO — ci de înlocuirea sistemului de căutare.

Dacă doriți vizibilitate în 2025 și după aceea, trebuie să optimizați modul în care AI vede web-ul, nu modul în care Google vede web-ul.