Am testat 515 de întreprinderi din Miami în cadrul unei căutări bazate pe IA. 99,6% dintre ele nu apăreau în rezultate.

Introducere

Un studiu realizat pe 515 de întreprinderi din comitatele Miami-Dade și Broward a constatat că 99,6% dintre acestea nu au primit nicio mențiune reală în răspunsurile la recomandările generate de IA testate.

Un studiu realizat pe 515 de întreprinderi din județele Miami-Dade și Broward a arătat că vizibilitatea tradițională pe Google nu garantează includerea în recomandările generate de IA. Cercetări suplimentare au evidențiat variații substanțiale în ceea ce privește vizibilitatea generată de IA în funcție de modele, formularea interogărilor, sistemele de recuperare a informațiilor și produsele de IA destinate consumatorilor.

Concluzii principale

Studiul principal a cuprins 298 de întreprinderi din domeniul sănătății, 120 de întreprinderi din domeniul juridic și 97 de întreprinderi din domeniul imobiliar, utilizând interogări de recomandare comercială prin ChatGPT, Claude și Gemini.

99,6% dintre întreprinderile testate nu au primit nicio mențiune reală în răspunsurile la recomandările generate de IA.

Vizibilitatea tradițională pe Google nu garantează vizibilitatea în recomandările generate de IA. O companie poate fi consacrată, să aibă recenzii excelente și să fie vizibilă în căutările tradiționale, rămânând totuși absentă din recomandările generate de IA pentru categoria și locația sa.

Un studiu separat asupra a 360 de răspunsuri API ale modelelor de bază a identificat trei tipare recurente în categoriile emergente de servicii B2B: refuzul categoriei, substituirea categoriei și numele furnizorilor neverificabili. Produsele de IA destinate consumatorilor, cu capacități de recuperare a informațiilor sau de acces la web, erau mai predispuse să menționeze furnizori reali, dar furnizorii pe care îi recomandau prezentau o fragmentare substanțială de la un produs la altul.

Cercetarea combinată sugerează că vizibilitatea în sistemele de IA nu reprezintă un singur clasament universal. Apariția unei companii poate varia în funcție de modelul de IA, versiunea modelului, formularea interogării, produsul, arhitectura de recuperare a informațiilor și cantitatea de informații disponibile independent despre companie sau categorie.

Această cercetare a fost realizată de AEOGeoAI, o agenție de optimizare a căutării bazată pe IA cu sediul în Miami, care studiază modul în care întreprinderile sunt descoperite, recomandate și menționate de sistemele de căutare bazate pe IA.

Prezentare generală a studiului

Studiu	Eșantion	Concluzie principală
Studiul privind vizibilitatea IA în Miami	515 de întreprinderi din comitatele Miami-Dade și Broward	99,6% nu au primit nicio mențiune autentică în răspunsurile la recomandările testate
Subgrupul imobiliar	97 de întreprinderi	Related Group a apărut în 97,9% dintre recomandările testate
Subgrupul juridic	120 de firme	Nicio firmă testată nu a primit o citare autentică
Studiu privind modelul API	360 de răspunsuri de la Claude, gpt-4o-mini și Gemini	Refuzul, substituirea categoriilor și numele furnizorilor neverificabili au apărut în mod repetat în categoriile B2B emergente
Comparație între sistemele de IA destinate consumatorilor	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai și Gemini web	Fragmentare substanțială; niciun furnizor nu a apărut în toate cele patru produse

Problema: vizibilitatea tradițională nu garantează vizibilitatea în sistemele de căutare bazate pe IA

O companie poate fi consacrată, să aibă recenzii excelente și să fie vizibilă în căutarea tradițională Google, dar să lipsească totuși din recomandările generate de IA pentru categoria și locația sa.

În acest studiu, termenul „absent” are o semnificație specifică. Nu înseamnă că un model de IA nu are cunoștințe despre afacere. Înseamnă că afacerea nu a primit o mențiune sau o recomandare autentică în cadrul interogărilor comerciale specifice testate.

Această distincție este importantă. Atunci când un client solicită ChatGPT sau Gemini o recomandare privind o afacere locală, clasamentul dvs. în Google nu garantează că veți apărea în răspuns. Dacă nu apăreți în recomandarea IA, clientul respectiv nu vă vede în cadrul acelei experiențe de căutare specifice – indiferent de vizibilitatea dvs. în căutarea tradițională.

Studiul 515-Business Miami

Eșantion

• Sănătate: 298 de întreprinderi
• Servicii juridice: 120 de companii
• Imobiliare: 97 de companii
• Total: 515 de companii

Formatul interogării

Fiecare interogare a urmat modelul: „cel mai bun [domeniu de specialitate] din [oraș]”

De exemplu: „cel mai bun avocat specializat în vătămări corporale din Miami”, „cel mai bun ortodont din Miami”, „cel mai bun agent imobiliar din Miami”.

Modele testate

• ChatGPT - gpt-4o-mini
• Claude - Haiku 4.5
• Gemini - 2.5 Flash Lite

Metodologie

Fiecare interogare a fost rulată de trei ori pentru fiecare model, pentru a testa consecvența.

99,6% nu au primit nicio mențiune autentică în răspunsurile de recomandare testate

Rezultate

99,6% dintre cele 515 de întreprinderi nu au primit nicio mențiune autentică generată de IA în răspunsurile la recomandări testate.

Defalcare pe sectoare:

Sănătate (298 de întreprinderi):

• 297 de întreprinderi nu au primit nicio citație valabilă (99,7%)
• 1 întreprindere a primit o mențiune

Servicii juridice (120 de întreprinderi):

• 120 de întreprinderi nu au primit nicio citație autentică (100%)
• 0 întreprinderi au primit mențiuni

Imobiliare (97 de întreprinderi):

• 96 de întreprinderi nu au primit nicio sancțiune reală (98,9%)
• 1 întreprindere a primit o mențiune
• Related Group (un mare dezvoltator imobiliar instituțional) a apărut în 97,9% dintre răspunsurile testate privind recomandările imobiliare

Model comun tuturor sectoarelor:

• Nicio întreprindere nu a fost menționată de toate cele trei modele testate
• Dintre cele 515 de întreprinderi, 99,4% au fost menționate în cel puțin un răspuns al modelului într-un context adiacent categoriei, dar nu au fost niciodată numite ca întreprinderea testată
• Atunci când modelele au răspuns, au recomandat în mod copleșitor instituții mari (sisteme spitalicești, firme din AmLaw, mega-dezvoltatori) în locul întreprinderilor independente comparabile

Ce arată acest studiu – și ce nu arată

Studiul arată:

• Vizibilitatea tradițională pe Google nu garantează vizibilitatea recomandărilor generate de IA
• Companiile independente au fost rareori menționate în interogările comerciale testate
• Anumite instituții mari au fost menționate în mod repetat
• Rezultatele recomandărilor IA au variat de la o categorie la alta și de la un sistem la altul

Studiul nu arată:

• Sistemele de IA nu dețin cunoștințe despre aceste întreprinderi
• Faptul că semnalele SEO tradiționale nu au nicio influență
• Faptul că toate interogările de căutare bazate pe IA produc același rezultat
• Faptul că fiecare afacere locală lipsește din fiecare sistem de IA
• Că un singur studiu poate stabili factori universali de clasificare pentru IA

Al doilea studiu: De ce sistemele de IA nu sunt de acord

Întrebarea de cercetare

API-urile LLM de bază identifică în mod fiabil furnizorii reali din categoriile comerciale emergente?

Setul de date

40 de interogări × 3 modele × 3 repetări = 360 de răspunsuri ale API-urilor modelelor de bază

Categorii testate

• Servicii B2B emergente (agenții de căutare bazate pe IA, apărute în ultimii 2 ani)
• Categorii comerciale mature (firme de avocatură, agenții de marketing)
• Căutări informative (cum funcționează IA, ce este AEO)
• Calibrarea categoriilor adiacente (marketing Web3, agenți vocali cu IA, consultanță ESG)
• Căutări după fraze-cheie (interogări scurte ale cumpărătorilor)

Trei tipare recurente de răspuns

Refuzul categoriei

Modelul refuză să numească furnizori specifici și oferă, în schimb, informații generale despre categorie.

Înlocuirea categoriei

Modelul menționează instrumente, firme de consultanță sau servicii conexe, în loc de furnizori din categoria solicitată. De exemplu, atunci când i se solicită agenții de căutare bazate pe IA, modelul recomandă în schimb firme de relații publice sau de consultanță în marketing.

Denumiri de furnizori neverificabile

Modelul generează nume de furnizori care sună plauzibil, dar care nu pot fi verificate ca fiind întreprinderi reale.

Compararea produselor de IA destinate consumatorilor

Am testat aceleași interogări privind intențiile cumpărătorilor pe patru produse de IA destinate consumatorilor: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai și Gemini web.

Constatare cheie: produsele de IA destinate consumatorilor, cu capacități de recuperare a informațiilor sau de acces la web, erau mai susceptibile să menționeze furnizori reali pentru aceleași interogări, dar prezentau o fragmentare substanțială.

Niciun furnizor nu a fost menționat de toate cele patru produse. Seturile de furnizori menționați au prezentat o suprapunere minimă între produse.

Diferența privind citarea URL-urilor: citarea URL-urilor a lipsit practic din răspunsurile API de bază (357 din 360 nu conțineau URL-uri externe), în timp ce produsele destinate consumatorilor au citat surse și au menționat firme reale. Acest lucru evidențiază o diferență fundamentală: un model poate genera un răspuns pe baza parametrilor învățați fără a prelua sau afișa un URL sursă, în timp ce un produs cu funcție de căutare poate prelua surse web actuale și le poate prezenta utilizatorului.

Ce sugerează cercetarea combinată

Vizibilitatea IA nu este un singur clasament care poate fi dedus din performanța căutării tradiționale.

1. Vizibilitatea AI depinde de interogare. O afacere poate apărea pentru o anumită formulare a interogării și să lipsească pentru alta.
2. Vizibilitatea IA depinde de model. Modele diferite (Claude vs. GPT vs. Gemini) generează răspunsuri diferite la interogări identice.
3. Vizibilitatea IA depinde de produs. ChatGPT, Perplexity, Claude.ai și Gemini web recomandă furnizori diferiți pentru aceeași categorie și aceeași locație.
4. Vizibilitatea IA este influențată de arhitectura de recuperare a informațiilor. API-urile modelelor de bază răspund pe baza parametrilor învățați; produsele de consum cu acces la web recuperează și citează sursele.
5. Maturitatea categoriei poate influența gradul de fiabilitate cu care modelele identifică furnizorii. Categoriile emergente (înființate cu mai puțin de 2 ani în urmă) au generat mai multe refuzuri de categorie, substituiri și nume de furnizori neverificabile în modelele de bază. Categoriile consacrate au generat denumiri de specialiști mai fiabile.
6. Documentația independentă poate influența posibilitatea ca o afacere să fie găsită și recomandată. O afacere cu un SEO tradițional puternic, dar cu dovezi minime privind entitatea din partea terților, poate rămâne absentă din recomandările IA.

Definiții pentru claritate

În acest articol,vizibilitatea IA se referă la faptul dacă o afacere este menționată, recomandată sau citată ca răspuns la o interogare definită generată de IA.

O citare autentică se referă la un răspuns care identifică compania testată ca furnizor relevant, mai degrabă decât o menționează doar întâmplător.

API-ul modelului de bază se referă la un model accesat printr-un API fără același strat de recuperare web orientat către consumator și de afișare a sursei utilizat de produse precum Perplexity sau versiunile web ale ChatGPT.

Răspunsul adiacent categoriei se referă la un răspuns care discută categoria sau industria companiei și menționează concurenții, dar nu menționează compania testată.

Ce ar trebui să caute o companie la un consultant în optimizarea căutării bazate pe IA?

Un consultant credibil ar trebui să fie capabil să:

1. Să stabilească o linie de bază

Să testeze prompturile comerciale reale înainte de a face recomandări.

2. Să identifice sistemele evaluate

Să precizeze exact ce modele și produse de IA destinate consumatorilor au fost testate.

3. Să documenteze setul de interogări

O companie ar trebui să știe dacă testarea a acoperit:

• Căutări de tipul „cel mai bun [serviciu] din [oraș]”
• Căutări de tipul „cel mai bun [furnizor] lângă mine”
• Căutări specifice unei categorii
• interogări bazate pe întrebări

4. Identificați setul concurențial

Cine este recomandat în locul acesteia? Ce instituții sau categorii apar atunci când compania testată nu apare?

5. Distingeți diferitele tipuri de vizibilitate

O afacere poate fi:

• menționat (inclus întâmplător în text)
• recomandate (menționate ca furnizor sugerat)
• legat (menționat cu o adresă URL)
• citat ca sursă (menționat ca autoritate)

Acestea nu sunt rezultate identice.

6. Repetați testarea în timp

Sistemele de IA se schimbă. Un rezultat obținut o singură dată reprezintă o imagine instantanee.

Scopul măsurării nu este acela de a produce un clasament universal permanent. Este acela de a stabili ce rezultate oferă un anumit sistem de IA pentru o interogare definită, la un moment dat.

Studiul realizat pe 515 de afaceri a utilizat acest tip de abordare de măsurare directă: solicitări comerciale specifice, modele multiple, rulări repetate și o metodă definită pentru a distinge mențiunile comerciale autentice de cele întâmplătoare sau ambigue.

Ce pot face întreprinderile

Măsurați mai întâi

Testați solicitările reale pe mai multe sisteme înainte de a investi în optimizare.

Creați dovezi independente

Dezvoltați informații precise și autorizate despre companie, dincolo de propriul site web. Asigurați-vă că compania este reprezentată pe platforme terțe de încredere, în directoare verificate și în conținut editorial independent.

Îmbunătățiți informațiile structurate

Asigurați-vă că informațiile importante despre companie sunt clare și pot fi citite automat. Marcajul corect al schemelor, informațiile verificate despre companie și datele consistente privind entitățile din toate sursele îmbunătățesc capacitatea de recuperare a informațiilor.

Monitorizați schimbările

Repetați testarea pe măsură ce modelele, produsele și sistemele de recuperare se schimbă. Comportamentul recomandărilor bazate pe IA nu este static.

Evitați presupunerile bazate pe o singură platformă

Vizibilitatea în ChatGPT nu implică neapărat vizibilitate în Perplexity, Gemini sau Google AI Overviews. Fiecare sistem efectuează recuperarea în mod diferit și recomandă furnizori diferiți.

Concluzie

Succesul tradițional al unei afaceri – clasări bune în Google, evaluări ridicate în recenzii, reputație consolidată – nu garantează vizibilitatea în recomandările generate de IA.

Cercetarea sugerează că maturitatea categoriei, comportamentul modelului, formularea interogării, arhitectura de recuperare și cantitatea de informații independente disponibile despre o afacere pot influența toate apariția respectivei afaceri într-o recomandare generată de IA.

Implicația practică este directă: măsurați vizibilitatea generată de IA în mod independent, în loc să presupuneți că aceasta este corelată cu performanța tradițională în căutări.

Companiile care sunt documentate în mod consecvent și independent ca fiind afaceri legitime, cu expertiză reală, sedii reale, acreditări reale și dovezi reale ale activității pe care o desfășoară pot fi mai bine poziționate pentru a-și construi o vizibilitate durabilă în domeniul IA. Optimizarea poate contribui la facilitarea descoperirii și interpretării acestor informații. Însă nu poate înlocui la nesfârșit dovezile care stau la baza acestora.

Metodologie completă

Studiu privind 515 de întreprinderi:

• Întreprinderi din comitatele Miami-Dade și Broward
• Trei sectoare: sănătate (298), juridic (120), imobiliar (97)
• Formatul interogării: „cel mai bun [domeniu de specialitate] din [oraș]”
• Trei repetări pe interogare per model
• Modele: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Punctaj: citare autentică vs. citare din categorii înrudite vs. zero
• Data: iulie 2026

Studiul privind API-ul 360-Response:

• 40 de interogări împărțite în cinci grupuri (B2B emergent, comercial matur, informațional, categorie adiacentă, cuvânt-cheie/expresie)
• 3 modele × 3 repetări = 360 de răspunsuri API de bază
• Testare suplimentară: ~20 de răspunsuri privind produsele de consum pentru fiecare produs (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Evaluare: prezența/absența citării autentice a furnizorului, a citării URL-ului, a identificării concurenților
• Evaluare inter pares: 21 iulie 2026
• Data: iulie 2026

Ambele studii sunt disponibile pe Zenodo, împreună cu metodologia completă, datele și materialele suplimentare:

• Studiu 515-Business: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• Studiu privind API-ul de răspuns 360: DOI 10.5281/zenodo.21483146

Despre AEOGeoAI

AEOGeoAI este o agenție de optimizare a căutării bazată pe IA, cu sediul în Miami, specializată în vizibilitatea căutării bazate pe IA, optimizarea motorului de răspunsuri (AEO) și optimizarea motorului generativ (GEO). Agenția ajută companiile să înțeleagă și să îmbunătățească modul în care apar în ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity și alte motoare de căutare bazate pe IA atunci când clienții potențiali solicită recomandări.

AEOGeoAI realizează audituri de vizibilitate în AI, studii privind clasamentul în căutările bazate pe IA, analize de citare, optimizarea entităților și cercetări originale privind modul în care sistemele de IA descoperă, evaluează, recomandă și citează companiile. Activitatea sa se concentrează pe sprijinirea companiilor în îmbunătățirea vizibilității lor pentru căutări precum „cel mai bun [serviciu] din Miami”, „cele mai bune [tip de afacere] din apropierea mea” și alte interogări comerciale de căutare bazate pe IA.

Companiile care doresc să-și îmbunătățească vizibilitatea în ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity și alte sisteme de căutare bazate pe IA pot afla mai multe despre serviciile de optimizare a căutărilor bazate pe IA pentru companiile din Miami