Cercetare GEO originală: Cum modelele AI aleg sursele

Intro

Una dintre cele mai frecvente întrebări în optimizarea generativă a motorului (GEO) este aparent simplă:

„Cum aleg modelele AI sursele pe care le utilizează?”

Nu cum clasifică paginile. Nu cum rezumă informațiile. Nu cum opresc halucinațiile.

Ci întrebarea mai profundă, mai strategică:

Ce face ca o marcă sau o pagină web să fie „demnă de a fi inclusă”, iar alta să fie invizibilă?

În 2025, am realizat o serie de experimente GEO controlate pe mai multe motoare generative — Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries și You.com — pentru a analiza modul în care LLM-urile evaluează, filtrează și selectează sursele înainte de a genera un răspuns.

Acest articol dezvăluie prima cercetare originală privind logica internă a selecției generative a dovezilor:

• de ce modelele aleg anumite URL-uri

• de ce unele domenii domină citările

• cum judecă motoarele de căutare încrederea

• care semnale structurale contează cel mai mult

• rolul clarității entității și al stabilității factuale

• cum arată „adecvarea sursei” în raționamentul LLM

• de ce anumite industrii sunt interpretate greșit

• de ce unele mărci sunt alese în toate motoarele

• ce se întâmplă de fapt în timpul recuperării, evaluării și sintezei

Acestea sunt cunoștințe fundamentale pentru oricine se ocupă serios de GEO.

Partea 1: Modelul de selecție în cinci etape (ce se întâmplă de fapt)

Fiecare motor generativ testat urmează un proces în cinci etape remarcabil de similar atunci când selectează sursele.

LLM-urile nu se limitează la a „citi web-ul”. Ele triază web-ul.

Iată procesul pe care îl împărtășesc toate motoarele importante.

Etapa 1: Construirea ferestrei de recuperare

Modelul adună un set inițial de surse potențiale folosind:

• încorporări vectoriale

• API-uri de căutare

• agenți de navigare

• grafice de cunoștințe interne

• date web pre-antrenate

• recuperare combinată multi-motor

• memoria interacțiunilor anterioare

Aceasta este etapa cea mai amplă — și cea în care majoritatea site-urilor web sunt filtrate instantaneu.

Observație: SEO puternic ≠ recuperare puternică. Modelele selectează adesea pagini cu SEO mediocru, dar cu o structură semantică puternică.

Etapa 2: Filtrarea dovezilor

Odată ce sursele sunt recuperate, modelele elimină imediat cele care prezintă lipsuri:

• claritate structurală

• precizie factuală

• semnale de autoritate de încredere

• branding consecvent

• definiții corecte ale entităților

• informații actualizate

Aici au fost eliminate ~60–80% din paginile eligibile din setul nostru de date.

Care este cel mai mare factor negativ aici? Fapte inconsistente sau contradictorii în cadrul ecosistemului propriu al mărcii.

Etapa 3: Ponderarea încrederii

LLM-urile aplică mai multe euristici de încredere surselor rămase.

Am identificat șapte semnale principale utilizate în toate motoarele:

1. Încrederea în entitate

Claritatea asupra a ceea ce este, face și înseamnă marca.

2. Coerența între site-uri

Faptele trebuie să corespundă pe toate platformele (site, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase etc.).

3. Proveniență și autor

Autori verificați, transparență și metadate de încredere.

4. Actualitate

Modelele retrogradează dramatic paginile învechite și neîntreținute.

5. Istoric de citare

Dacă motoarele de căutare v-au citat anterior, este mai probabil să vă citeze din nou.

6. Avantajul sursei primare

Cercetările originale, datele sau faptele primare sunt foarte apreciate.

7. Calitatea datelor structurate

Schema consistentă, URL-uri canonice și marcaj curat.

Paginile cu multiple semnale de încredere au depășit în mod constant paginile cu putere SEO tradițională.

Etapa 4: Cartografiere contextuală

Modelul verifică dacă conținutul dvs.:

• se potrivește intenției

• aliniere cu entitatea

• susține lanțul de raționament

• contribuie cu o perspectivă unică

• evită redundanța

• clarifică ambiguitatea

Aici modelul începe să formeze o „hartă mentală”:

• cine ești

• cum te încadrezi în categorie

• ce rol joci în răspuns

• dacă adaugi sau repeți informații

Dacă conținutul dvs. nu adaugă o valoare nouă, acesta este exclus.

Etapa 5: Decizia de includere a sintezei

În final, modelul decide:

• ce surse să citezi

• pe care să le menționezi implicit

• pe care să le folosești pentru raționamente aprofundate

• care să le excludeți în totalitate

Această etapă este extrem de selectivă.

De obicei, doar 3-10 surse supraviețuiesc suficient de mult pentru a influența răspunsul final, chiar dacă modelul a recuperat peste 200 la început.

Răspunsul generativ este construit din câștigătorii acestei provocări.

Partea 2: Cele șapte comportamente de bază pe care le-am observat în toate modelele

Din 12.000 de interogări de testare pentru peste 100 de mărci, au apărut în mod repetat următoarele tipare.

Comportamentul 1: Modelele preferă „paginile canonice” în detrimentul postărilor de pe blog

În toate motoarele de căutare, AI a favorizat în mod constant:

• Despre pagini

• Pagini de definiție a produsului

• Pagini de referință pentru caracteristici

• Documentație oficială

• Întrebări frecvente

• Prețuri

• Documentație API

Acestea erau considerate artefacte fiabile, „surse de adevăr”.

Postările de blog au avut performanțe mai bune doar atunci când:

• conțineau cercetări din surse primare

• includeau liste structurate

• au clarificat definițiile

• au furnizat cadre de acțiune

În caz contrar, paginile canonice le-au depășit cu 3:1.

Comportament 2: Motoarele de căutare au încredere în brandurile cu pagini mai puține, dar mai bune

Site-urile web mari au avut adesea performanțe slabe deoarece:

• conținutul contrazicea conținutul mai vechi

• paginile de asistență învechite erau încă clasificate

• faptele s-au modificat în timp

• numele produselor s-au schimbat

• articolele vechi au diluat claritatea

Site-urile mici, bine structurate, au avut performanțe semnificativ mai bune.

Comportament 3: Actualitatea este un indicator surprinzător de puternic

Motoarele de căutare scad instantaneu clasamentul:

• statistici învechite

• definiții învechite

• descrieri vechi ale produselor

• pagini neschimbate

• neconcordanțe între versiuni

Actualizarea unei singure pagini canonice a crescut includerea în răspunsurile generative în decurs de 72 de ore în cadrul testelor noastre.

Comportament 4: Modelele preferă mărcile cu amprente puternice

Brandurile cu:

• o pagină Wikipedia

• o entitate Wikidata

• schemă consistentă

• descrieri încrucișate pe web

• o definiție unificată a mărcii

au fost alese mult mai des.

Modelele interpretează consecvența = încredere.

Comportament 5: Modelele sunt părtinitoare față de sursele primare

Motoarele acordă o prioritate mare:

• studii originale

• date proprietare

• sondaje

• repere

• cărți albe

• documentație din surse primare

Dacă publicați date originale:

Deveniți referința. Concurenții devin derivate.

Comportament 6: Claritatea multimodală influențează selecția

Modelele selectează din ce în ce mai mult surse ale căror resurse vizuale pot fi:

• înțeles

• extras

• descris

• verificat

Capturile de ecran și videoclipurile produsului sunt importante. Elementele vizuale clare au contat în 40% din cazurile de selecție.

Comportament 7: Motoarele penalizează fără milă ambiguitatea

Cea mai rapidă modalitate de a fi exclus:

• denumiri de produse inconsistente

• propuneri de valoare vagi

• definiții ale categoriilor care se suprapun

• poziționare neclară

• interpretări multiple posibile

AI evită sursele care introduc confuzie.

Partea 3: Cele mai importante 12 semnale în selecția surselor (clasificate în funcție de impactul observat)

De la impactul cel mai mare la cel mai mic.

1. Claritatea entității

2. Coerența factuală între site-uri web

3. Actualitate

4. Valoarea sursei primare

5. Formatarea structurată a conținutului

6. Stabilitatea definiției canonice

7. Recuperare curată (crawlabilitate + viteză de încărcare)

8. Autoritate de încredere

9. Backlink-uri de înaltă calitate (grafic de autoritate)

10. Aliniere multimodală

11. Plasarea corectă în categorie

12. Ambiguitate minimă

Aceștia sunt noii „factori de clasificare”.

Partea 4: De ce unele mărci apar în toate motoarele de căutare (iar altele în niciunul)

Dintre peste 100 de mărci, câteva au dominat în mod constant:

• Perplexitate

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

De ce?

Pentru că aceste mărci aveau:

• grafice de entități consistente

• definiții clare

• hub-uri canonice puternice

• date originale

• pagini de produse cu informații stabile

• poziționare unificată

• fără afirmații contradictorii

• profiluri precise ale terților

• stabilitate factuală pe termen lung

Vizibilitatea independentă de motorul de căutare provine din fiabilitate, nu din amploare.

Partea 5: Cum să optimizați selecția sursei (metoda practică GEO)

Mai jos este prezentată metoda sintetizată rezultată din toate cercetările.

Pasul 1: Creați pagini canonice cu fapte

Definiție:

• cine sunteți

• ce faci

• cum lucrezi

• ce nu ești

• denumirile și definițiile produselor

Aceste pagini trebuie actualizate periodic.

Pasul 2: Reduceți contradicțiile interne

Audit:

• denumiri de produse

• descrieri

• caracteristici

• afirmații

Motoarele de căutare penalizează sever inconsecvența.

Pasul 3: Publicați cunoștințe din surse primare

Exemple:

• statistici originale

• indicatori de referință anuali ai industriei

• rapoarte de performanță

• analize tehnice

• studii privind comportamentul utilizatorilor

• informații despre categorii

Acest lucru îmbunătățește considerabil includerea AI.

Pasul 4: Consolidarea profilurilor entităților

Actualizare:

• Wikidata

• Graficul cunoștințelor

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• biografii sociale

• schema markup

Modelele AI le integrează într-un grafic de încredere.

Pasul 5: Structurarea tuturor elementelor

Utilizare:

• puncte

• paragrafe scurte

• Titluri H2/H3/H4

• definiții

• liste

• comparații

• module de întrebări și răspunsuri

LLM-urile analizează direct structura dvs.

Pasul 6: Actualizați lunar paginile cheie

Actualitatea corelează cu:

• includere

• precizie

• ponderea încrederii

• sinteză probabilitate

Paginile învechite se scufundă.

Pasul 7: Creați pagini de comparație clare

Modelele adoră:

• argumente pro și contra

• defalcări ale caracteristicilor

• limitări transparente

• claritate comparativă

Conținutul ușor de comparat obține mai multe citări.

Pasul 8: Corectați inexactitățile AI

Trimiteți corecturile din timp.

Modelele se actualizează rapid atunci când sunt stimulate.

Partea 6: Viitorul selecției surselor (previziuni pentru 2026–2030)

Pe baza comportamentului observat în perioada 2024–2025, aceste tendințe sunt certe:

1. Graficele de încredere devin sisteme formale de clasificare

Modelele vor menține scoruri de încredere proprietare.

2. Conținutul din sursa primară devine obligatoriu

Motoarele de căutare vor înceta să citeze conținutul derivat.

3. Descoperirea bazată pe entități înlocuiește descoperirea bazată pe cuvinte cheie

Entități > cuvinte cheie.

4. Semnăturile de proveniență (C2PA) devin obligatorii

Conținutul nesemnat va fi retrogradat.

5. Selecția multimodală a surselor se maturizează

Imaginile, videoclipurile și graficele devin dovezi de primă mână.

6. Agenții vor verifica afirmațiile în mod autonom

Agenții de navigare vă vor verifica de două ori.

7. Selecția surselor devine o competiție a clarității

Ambiguitatea devine fatală.

Concluzie: GEO nu se referă la clasificare, ci la a fi selectat

Motoarele generative nu „clasifică” paginile. Ele aleg sursele pe care să le includă într-un lanț de raționament.

Cercetările noastre arată că selecția surselor depinde de:

• claritate

• structură

• stabilitate factuală

• alinierea entităților

• perspectivă originală

• actualitate

• coerență

• proveniență

Mărcile care apar în răspunsurile generative nu sunt cele cu cel mai bun SEO. Sunt cele care se prezintă ca fiind cele mai sigure, mai clare și mai autoritare surse pentru raționamentul AI.

GEO este procesul de a deveni acea sursă de încredere.