Ce se întâmplă când AI începe să influențeze experiența de shopping online
Procesul de descoperire a produselor online se schimbă vizibil. În tot mai multe situații, utilizatorii cer recomandări directe unor sisteme bazate pe inteligență artificială, în loc să parcurgă liste extinse de rezultate într-un magazin online. Agenții AI analizează cererea, evaluează opțiunile disponibile și generează un răspuns sintetizat, construit dintr-un număr redus de produse.
Această evoluție mută un element-cheie al competiției din e-commerce. Vizibilitatea începe să depindă de selecția realizată de AI, nu doar de poziționarea într-un catalog tradițional.
Un studiu academic publicat în noiembrie 2025 oferă un cadru clar pentru înțelegerea acestui proces și introduce conceptul de Generative Engine Optimization (GEO), definit ca optimizarea conținutului pentru motoare generative și agenți de recomandare.
Agenții AI, un nou filtru în procesul de cumpărare
În comerțul online, agenții AI îndeplinesc un rol activ în procesul de decizie. Ei interpretează intenția utilizatorului, selectează produsele considerate relevante și le ordonează înainte de a genera răspunsul final. Această etapă influențează direct expunerea comercială.
Autorii studiului descriu mecanismul astfel:
„În sistemele de comerț bazate pe agenți AI, reordonarea produselor produce efecte directe și măsurabile asupra vizibilității acestora pentru utilizatori.”
Produsele care nu intră în această selecție inițială rămân, practic, în afara zonei de interes a utilizatorului, indiferent de prezența lor într-un catalog amplu.
Diferențe față de căutarea clasică
Analiza arată că agenții AI folosesc criterii diferite față de motoarele de căutare tradiționale. În timp ce căutarea clasică pune accent pe potrivirea termenilor și pe semnale de popularitate, sistemele generative prioritizează contextul și coerența informației.
Această diferență este evidențiată clar în studiu:
„Optimizările dezvoltate pentru motoarele de căutare produc rezultate limitate în sistemele de recomandare generativă.”
Această observație explică de ce unele produse bine poziționate în căutare ajung rar în recomandările AI, în timp ce altele sunt selectate mai des în răspunsurile generate.
Ce presupune Generative Engine Optimization
Generative Engine Optimization descrie un set de practici orientate spre modul în care agenții AI interpretează descrierile de produse. Accentul cade pe claritate semantică, relevanță contextuală și structurare logică.
Studiul identifică un tipar comun al descrierilor care apar frecvent în răspunsurile generate:
- formularea clară a problemei rezolvate de produs
- evidențierea diferențelor relevante față de alternative
- organizarea informației într-un format ușor de sintetizat
- menținerea coerenței și a acurateței factuale
Aceste caracteristici apar constant în rezultatele analizate, indiferent de categoria de produs.
Cum au fost validate concluziile
Pentru testare, cercetătorii au creat E-GEO, un set de date dedicat optimizării pentru motoare generative în e-commerce. Setul include peste 7.000 de interogări reale, formulate în limbaj natural, care reflectă cereri complexe ale utilizatorilor.
Interogările au fost asociate cu produse din Amazon, iar un agent AI a simulat procesul de recomandare. Modificările aduse descrierilor au fost corelate cu schimbările de poziție în rezultatele generate.
Un rezultat important al analizei privește eficiența tacticilor utilizate în mod curent:
„Majoritatea strategiilor aplicate în practică au generat îmbunătățiri reduse sau instabile ale poziției produselor.”
În schimb, strategiile ajustate iterativ, pe baza feedbackului oferit de agentul AI, au condus la creșteri constante ale vizibilității.
Implicații pentru industria de e-commerce
Rezultatele sugerează că descrierile de produse capătă un rol strategic într-un ecosistem dominat de agenți AI. Vizibilitatea comercială ajunge să depindă de modul în care informația este înțeleasă și sintetizată de aceste sisteme.
Autorii atrag atenția asupra unor posibile efecte sistemice:
„Adoptarea pe scară largă a GEO poate conduce la avantaje concentrate pentru actorii cu capacități tehnice avansate.”
Această observație deschide discuții legate de competiție, echitate și modul în care pot evolua regulile comerțului digital bazat pe AI.
De ce acest studiu contează acum
Cercetarea apare într-un moment în care marile companii tehnologice investesc în comerț conversațional și sisteme de recomandare bazate pe inteligență artificială. Rezultatele oferă un cadru de interpretare pentru modul în care se va construi vizibilitatea produselor într-un mediu dominat de răspunsuri generate.
