Fiecare industrie are propriul mecanism prin care un brand poate ajunge să fie recomandat de Inteligența Artificială (AI) în conversațiile cu utilizatorii, este concluzia principala a unui program de cercetare derulat de Reveal Marketing Research, timp de un an.
Conform cercetării de specialitate, concluzia contrazice una dintre cele mai răspândite convingeri despre AI, cum că ar exista un set de reguli generale după care funcționează recomandările, valabil indiferent de categorie sau de piață.
În acest context, datele analizate relevă faptul că utilizarea AI în România a crescut de la 47%, în 2025, la 68% în 2026, iar 91% dintre utilizatori spun că folosesc instrumente AI pentru a căuta informații despre produse sau companii, în timp ce 65% afirmă că recomandările primite le influențează decizia finală de cumpărare.
La nivel global, ChatGPT a depășit, în luna mai 2026, pragul de un miliard de utilizatori activi pe lună, devenind astfel cea mai rapidă aplicație din istorie care atinge această performanță.
‘Nu există o regulă universală după care funcționează AI. În unele categorii, sistemele acordă o importanță majoră informațiilor publicate pe site-ul oficial al companiei. În altele, recomandările sunt construite aproape exclusiv din publicații independente, platforme specializate sau conținut generat de utilizatori. Același tip de strategie poate produce rezultate foarte diferite în două industrii aparent apropiate. Analiza răspunsurilor arată că modelele AI își construiesc mai întâi un cadru de evaluare specific categoriei – abia după aceea selectează sursele care răspund acelor criterii. Cu alte cuvinte, sursele nu determină singure recomandarea. Ele sunt filtrate printr-un mecanism de evaluare construit de AI, invizibil pentru orice analiză superficială’, notează sursa citată.
În majoritatea categoriilor analizate, recomandările AI au fost construite pornind de la șase până la 15 surse dominante, fapt ce înseamnă că ‘vizibilitatea unui brand poate depinde de prezența într-un număr restrâns de publicații și platforme relevante, nu de sute de site-uri’.
Potrivit analizei, în unele industrii, site-ul oficial reprezintă principala sursă utilizată de AI, iar în altele, contribuția acestuia scade sub 6%, în timp ce recomandările sunt construite predominant din articole editoriale, publicații de specialitate, recenzii sau forumuri.
‘Acest lucru explică de ce două companii cu performanțe SEO similare pot avea niveluri foarte diferite de vizibilitate în AI. Într-unul dintre studiile implementate, un brand cu 83% vizibilitate în AI nu apărea niciodată primul în recomandări – competitorul deschidea conversația în 76% din cazuri, deși performanțele SEO ale celor două companii erau comparabile. Recomandările nu sunt generate pornind de la un singur canal. Ele rezultă din combinarea autorității publicațiilor, reputației digitale, tipologiei mențiunilor, conținutului comparativ și a altor surse relevante pentru categoria analizată. Importanța fiecărui element diferă, însă, de la o industrie la alta’, se subliniază în raport.
Una dintre cele mai importante concluzii ale cercetării se referă la capacitatea sistemelor AI de a adapta răspunsurile în funcție de profilul utilizatorului, cu o precizie remarcabilă. Astfel, două persoane care adresează întrebări similare primesc recomandări diferite dacă au niveluri diferite de expertiză, intenții de cumpărare diferite sau contexte diferite de utilizare, iar suprapunerea dintre profilul consumatorului și tipul de recomandare generată s-a dovedit extrem de exactă.
‘În categoriile analizate, AI a produs segmentări comportamentale și de intenție comparabile cu cele obținute prin studii dedicate de segmentare – fără să fi fost instruit explicit în acest sens. Pentru echipele de marketing, aceasta înseamnă că brandul tău poate fi recomandat puternic unui segment și absent complet pentru altul, chiar dacă ambele segmente pun întrebări aparent similare.
Verificarea modului în care AI recomandă un brand folosind un singur cont surprinde doar o parte foarte mică din realitate – echivalentul analizării unei fotografii privind un singur pixel. Rezultatele diferă în funcție de utilizator, modelul AI utilizat, formularea întrebării și istoricul conversației’, se menționează în document.
Programul de cercetare al Reveal Marketing Research a început în august 2025, de la întrebarea ‘Cum decide AI ce brand recomandă?’. În lipsa unor răspunsuri validate, echipa de cercetare a construit un program care a inclus sute de interacțiuni analizate între utilizatori reali și modele AI, teste comparative în categorii diferite de produse și servicii, analiza surselor citate de sistemele AI, experimente privind modificarea ecosistemului informațional și observarea efectelor asupra recomandărilor generate.
Cercetarea a condus la dezvoltarea metodologiei AI Source Map, un cadru de analiză care transformă rezultatele analizei în recomandări operaționale pentru echipele de marketing.
