Cum optimizezi pentru agenți AI care finalizează sarcini vs doar răspund la întrebări? Este nevoie de o strategie diferită?

Ești cu un pas înainte, dar nu prea devreme. Este real și vine rapid.

Distincția contează:

AI conversațional (GEO actual):

• Utilizatorul pune întrebare
• AI-ul sintetizează răspunsul
• AI-ul citează surse
• Utilizatorul acționează

AI agentic (în curs de apariție):

• Utilizatorul descrie scopul
• Agentul cercetează opțiuni
• Agentul evaluează și selectează
• Agentul execută (sau prezintă lista scurtă)

De ce se schimbă optimizarea:

Pentru AI conversațional: „Merită să fii citat” Pentru AI agentic: „Merită să fii selectat și folosit”

Ce evaluează agenții:

Agenții trebuie să îți înțeleagă serviciul programatic, nu doar să citească despre el.

Vedem deja modele de trafic asemănătoare agenților:

Ce am observat:

• Vizite rapide și secvențiale pe pagini (nu tipare umane de navigare)
• Pagini de servicii accesate împreună cu pagini de prețuri și specificații
• Documentația API primește mai mult trafic de la boți
• User agents necunoscute

Credem că acestea sunt:

• Agenți de cercetare care colectează informații despre furnizori
• Instrumente de comparație care construiesc baze de date
• Sisteme agentice timpurii care evaluează opțiuni

Traficul e mic dar în creștere:

• Acum 6 luni: ~100 vizite/lună cu aceste tipare
• Acum: ~800 vizite/lună
• Rata de conversie: mai mică decât la oameni, dar nu zero

Implicația: Agenții deja fac cercetare. Dacă informația ta nu e structurată pentru ei, te sar. Dacă este, ajungi pe lista lor scurtă.

Nu e viitor – se întâmplă acum, la scară redusă.

Interesant. Deci dacă agenții deja fac cercetare, ce ar trebui să prioritizăm?

Noi suntem B2B SaaS. Cum ar arăta optimizarea pentru agenți în cazul nostru?

Pentru B2B SaaS în special:

Prioritatea 1: Claritatea prețurilor și a pachetelor

Agenții trebuie să compare opțiuni. Dacă prețul tău este „contactați-ne”, ești invizibil pentru agenții de comparație.

De făcut:

• Tabele clare de prețuri pe website
• Tabele de comparație a funcționalităților
• Prețuri lizibile de mașini (markup schema)

Prioritatea 2: Documentație pentru integrări

Agenții evaluează „se poate integra cu ce avem deja?”

De făcut:

• Listă clară a integrărilor
• Documentație API
• Cerințe tehnice
• Timpi de implementare

Prioritatea 3: Schelet de definire a serviciului

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Produsul tău SaaS",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Browser web modern"
}

Prioritatea 4: Dovezi

Agenții iau în calcul semnalele de reputație:

• Număr de clienți
• Recenzii/ratinguri
• Rezultate studii de caz
• Certificări de conformitate

Fă-le lizibile de mașini, nu doar de oameni.

Părere directă: Companiile care vor câștiga cu agenții vor fi cele cu API-uri.

De ce:

AI-ul agentic nu doar cercetează – el și execută. Dacă un agent poate:

1. Verifica disponibilitatea prin API
2. Compara prețuri prin API
3. Rezerva/cumpăra prin API
4. Verifica statusul prin API

Devii calea cu cea mai mică rezistență.

Exemplu: Utilizator către agent: „Rezervă-mi un hotel în SF sub 300$ cu recenzii bune”

Agentul evaluează hoteluri. Unele au:

• Acces API
• Disponibilitate în timp real
• Rezervare programatică

Altele necesită intervenție umană pentru rezervare.

Pe care îl preferă agentul?

Pentru B2B SaaS:

• Înscriere trial self-serve
• API pentru crearea contului
• Prețuri/cotări programatice
• API-uri pentru integrare

Acestea nu mai sunt doar nice-to-have pentru oameni – sunt esențiale pentru interacțiunea cu agenții.

Este tot mai clar. Iată ce rețin:

Pentru GEO-ul actual (AI conversațional):

• Citare conținut
• Semnale de autoritate
• Structură cu răspuns la început
• E-E-A-T

Pentru optimizarea agentică viitoare (în curs de apariție):

• Date structurate despre servicii/produse
• Prețuri lizibile de mașini
• Accesibilitate API
• Documentație clară
• Capacitate de interacțiune programatică

Planul nostru de acțiune:

Acum (suportă ambele):

1. Implementare markup schema complet
2. Creare pagină de prețuri clară cu date structurate
3. Documentare clară a integrărilor și cerințelor

Curând (specific agenților):

1. Evaluarea expunerii API pentru interacțiunea cu agenți
2. Oferirea mai multor informații accesibile programatic
3. Monitorizarea tiparelor de trafic asemănătoare agenților

De urmărit:

1. Trafic asemănător agenților (Am I Cited + loguri server)
2. Validarea datelor structurate
3. Cum apărem în comparațiile generate de agenți

Are sens acest cadru?

Câștiguri rapide pe care le poți face azi pentru pregătirea pentru agenți:

1. Structura paginii de prețuri (2 ore)

• Tiers de preț clare
• Tabele cu funcționalități
• Markup schema pentru produse

2. Documentație pentru integrări (4 ore)

• Listează toate integrările
• Cerințe tehnice
• Proces de implementare

3. Schema pentru serviciu/produs (2 ore)

• Schema SoftwareApplication
• Schema Offer pentru prețuri
• AggregateRating pentru recenzii

4. Schema FAQ pentru întrebări frecvente ale agenților (1 oră)

• „Cât costă [produsul]?”
• „Ce integrări are [produsul]?”
• „Care sunt cerințele pentru [produs]?”

Acestea ajută atât GEO-ul actual, cât și optimizarea agentică viitoare. Risc mic, potențial mare de recompensă.

Perspectivă asupra momentului:

2023-2024: AI conversațional domină (ChatGPT, etc.) 2025: AI agentic apare (OpenAI Operator, Claude tools) 2026+: Agenții devin mainstream pentru sarcini

Suntem în anul de tranziție. Companiile care optimizează pentru agenți acum sunt ca cele care au început SEO în 2005 – destul de devreme pentru a avea avantaj înainte de creșterea competiției.

Sfatul meu:

• Nu ignora AI-ul conversațional (încă dominant)
• Începe pregătirea pentru agenți (date structurate, API-uri)
• Monitorizează trendurile agenților trimestrial
• Fii pregătit să accelerezi când agenții devin mainstream

Este o situație de tipul „pregătește-te acum, accelerează mai târziu”. Fundamentul construit azi pentru date structurate ajută atât optimizarea actuală, cât și pe cea viitoare.