David Hayes, șeful departamentului de digital pentru Europa la Forsman & Bodenfors, observează o schimbare semnificativă pe măsură ce brandurile realizează că anii de acumulare a capitalului în căutări sunt rapid transformați odată cu evoluția AI, care trece de la motoare de căutare la motoare de răspuns. În consecință, optimizarea pentru căutare AI a devenit un subiect de discuție de nivel înalt printre mulți parteneri. Cercetările McKinsey susțin această urgență, arătând că jumătate dintre consumatori folosesc deja căutări alimentate de AI, iar până în 2028 se prevede ca 750 miliarde de dolari din cheltuieli ale consumatorilor să fie canalizați prin aceste platforme. Marketerii își reconsideră acum strategiile SEO, concentrându-se pe optimizare nu pentru oameni, ci pentru algoritmi. Savannah Bishop, director de grup pentru platforme digitale la Fitzco, subliniază că această schimbare necesită strategii noi de structurare a site-urilor, diferențiind SEO-ul tradițional de optimizarea pentru motoarele de căutare AI și generative (AEO și GEO). Peisajul în care cumpărătorii găsesc acum branduri se extinde dincolo de rezultatele Google, iar căutarea AI induce un mediu de „zero-click”, unde măsurarea vizibilității și dezvoltarea strategiilor devin provocatoare. Agențiile sunt de acord asupra tacticilor, cum ar fi prioritizarea formatelor clare de întrebări și răspunsuri prin FAQ-uri, structurarea conținutului site-ului în jurul întrebărilor și răspunsurilor în loc de cuvinte cheie, adăugarea de texte alternative pentru vizuale și menținerea unui mesaj de brand coerent pe toate canalele, de la media proprii la comunicatele de presă și campaniile cu influencerii. Reputația și credibilitatea sunt esențiale, deoarece sistemele AI le ponderază probabil puternic atunci când determină rezultatele în căutări. Chris Rigas, vicepreședinte de media la Markacy, afirmă că percepția asupra reputației și credibilității depășește tot mai mult simpla prezență a unui răspuns direct. Din punct de vedere practic, agențiile precum Go Fish Digital fac inginerie inversă a modelelor AI prin API-uri accesibile pentru a înțelege modul în care platformele de căutare selectează conținut. Dan Hinckley, directorul executiv pentru produse și AI la Go Fish, a descoperit că conținutul plasat în partea de sus a paginilor are mai multe șanse să fie evidențiat în rezultatele de căutare AI. Forsman & Bodenfors a dezvoltat agenți AI antrenați pe tonul de brand, standarde de vizibilitate și metrici SEO pentru a analiza articolele clienților, accelerând procesele editoriale și asigurând coerența mesajului.

Software-ul precum Syndigo facilitează menținerea unui set uniform de date despre produse pentru retaileri și platforme digitale, pentru o procesare AI mai eficientă. Strategiile de media plătită se adaptează, Fitzco recomandând clienților să folosească campaniile Performance Max de la Google, care pot apărea în rezumatele generate de AI chiar și fără clicuri directe ale utilizatorilor. Hinckley subliniază că modelele lingvistice AI urmăresc să ofere informații eficient, similar cu utilizatorii umani. Totuși, măsurarea și atribuirea succesului în căutările AI rămân dificil de realizat din cauza naturii opace a algoritmilor modelelor mari de limbaj (LLM). Agențiile urmăresc metrici precum frecvența apariției conținutului clienților în rezultatele de tip zero-click și monitorizează schimbările în traficul web după implementarea strategiilor AI. Rigas de la Markacy menționează că lacunele din analiza datelor fac dificil de identificat ce conduce cu adevărat la îmbunătățirea performanței. Social, liderii de agenții avertizează împotriva tacticilor SEO „black-hat”. Reddit, o sursă principală pentru datele de antrenament AI, a dat recent în judecată Perplexity pentru extragerea neautorizată de date. Unele branduri creează postări promoționale special pentru a atrage crawlerele LLM, iar tactici timpurii, precum „cloaking” – adică inserarea de text invizibil pentru algoritmi – au apărut deja. Cu toate acestea, experții avertizează că aceste metode pot avea efecte adverse, deoarece modelele AI pot învăța să detecteze și să neutralizeze astfel de tentative. Hayes subliniază importanța unei abordări măsurate, bazate pe testare și învățare, afirmând că nu există hack-uri pentru vizibilitatea AI și că încercările de manipulare a sistemului vor eșua în mod similar cu manipulările timpurii ale SEO.