David Hayes, kreu i departamentit dixhital, Europa në Forsman & Bodenfors, vëren një ndryshim të rëndësishëm pasi markat kuptojnë se vlera e kërkimit të grumbulluar për vite po transformohet me shpejtësi falë evoluimit të inteligjencës artificiale që nga motorët e kërkimit tek motorët e përgjigjeve. Si pasojë, optimizimi i kërkimit me AI është bërë një temë diskutimi në nivele të larta ndërmjet shumë partnerëve. Hulumtimet e McKinsey mbështesin këtë ndjeshmëri, duke treguar se gjysma e konsumatorëve tashmë përdorin kërkimin me fuqinë e AI-së, me parashikimin e rreth $750 miliardë në shpenzime konsumatore që do të rrjedhin përmes këtyre platformave deri në vitin 2028. Markat tani po rimendojnë strategjitë e SEO-së, duke u fokusuar te optimizimi jo për njerëzit, por për algoritmet. Savannah Bishop, drejtoresha e grupeve për platformat dixhitale në Fitzco, thekson se ky ndryshim kërkon strategji të reja për strukturimin e faqeve të internetit, duke ndarë SEO tradicionale nga optimizimi i kërkimit me AI dhe motorët e kërkimit generativ (AEO dhe GEO). Peizazhi ku blerësit gjejnë marka tani shkon përtej rezultateve të kërkimit në Google, duke shkaktuar një mjedis “pa klik” të kërkimit me AI, ku matja e dukshmërisë dhe zhvillimi i strategjisë bëhen sfida. Agjencitë pajtohen për taktika si prioritetizimi i formateve të qarta pyetje-përgjigje përmes FAQ-ve, strukturimi i përmbajtjes së faqes rreth pyetjeve dhe përgjigjeve, në vend të fjalëkyçeve, shtimi i tekstit alternues për vizualët dhe ruajtja e një mesazhi të qëndrueshëm të markës në të gjitha kanalet, duke përfshirë median e vet, release-in e shtypit dhe fushatat me ndikues. Reputacioni dhe besueshmëria janë jetike, pasi sistemet e AI zakonisht i vlerësojnë këto faktorë shumë rëndë kur gjykojnë rezultatet e kërkimit. Chris Rigas, VP i mediave në Markacy, pohon se reputacioni dhe besueshmëria e perceptuar gjithnjë e më shumë i qëndrojnë përballë përgjigjes së drejtpërdrejtë. Në terren praktik, agjencitë si Go Fish Digital po ndërtojnë modele të AI duke përdorur API të aksesueshme për të kuptuar se si platforma kërkimi zgjedhin përmbajtjen. Dan Hinckley, drejtori kryesor i produktit dhe AI në Go Fish, gjeti se përmbajtja e pozicionuar në krye të faqeve është më e mundshme të shfaqet në rezultatët e kërkimit me AI. Forsman & Bodenfors ka zhvilluar agjentë AI të trajnuar për të pasur në kujtesë tonin e markës, standardet e dukshmërisë dhe metrikat e SEO-së për të analizuar artikujt e klientëve, duke bërë më të shpejtë proceset editorialë dhe duke siguruar koherencë në mesazhin.

Softuerë si Syndigo ndihmojnë në ruajtjen e të dhënave të produkteve të pandryshuara tek shitësit dhe platformat dixhitale për përpunim më të mirë nga AI. Strategjitë e medias të paguara përshtaten gjithashtu: Fitzco këshillon klientët të përdorin fushatat Performance Max të Google, të cilat mund të shfaqen në përmbledhjet e produkteve të gjeneruara nga AI edhe pa klika direkte nga përdoruesit. Hinckley thekson se modelet e gjuhës së AI synojnë të dorëzojnë informacion në mënyrë efikase, të ngjashme me përdoruesit njerëzorë. Megjithatë, vlerësimi dhe përcaktimi i suksesit në kërkimin me AI mbetet i vështirë për shkak të natyrës së paqartë të algoritmeve të modeleve gjuhësore të mëdha (LLM). Agjencitë monitorojnë metrika si shpeshtësia e përfaqësimit të përmbajtjes së klientit në rezultatët pa klik dhe ndryshimet në trafikun në internet pas zbatimit të strategjisë me AI. Rigas nga Markacy vërehet se mangësitë në analitika bëjnë të vështirë identifikimin e asaj që vërtet nxit përmirësime në performancë. Pavarësisht tundimeve, drejtuesit e agjencive këshillojnë të shmangen taktikat e SEO-së të paligjshme ("black-hat"). Reddit, burimi kryesor i të dhënave për trajnimin e AI-së, kohët e fundit paditi Perplexity për shfrytëzim të paligjshëm të të dhënave. Disa markëraporton se krijojnë postime promocionale veçmë për të tërhequr “ushtarët” e LLM-së, ndërsa taktikat e hershme si “cloaking” — që përfshijnë fshehjen e tekstit të padukshëm për algoritmet — kanë dalë në pah. Por ekspertët paralajmërojnë se këto shkurtime mund të kthehen kundër dhe se modelet e AI-së mund të mësojnë të identifikojnë dhe neutralizojnë përpjekjet e tilla. Hayes thekson rëndësinë e një qasjeje të matur, eksperimentale dhe të mësuarit nga përvojat, duke pohuar se nuk ka mashtrime për dukshmëri në AI dhe se përpjekjet për të manipuluar sistemin padyshim do të dështojnë siç kishte ndodhur edhe me manipulimet e hershme të SEO-së.