Înțelegerea modului în care prompturile utilizatorilor influențează răspunsurile AI – ce înseamnă asta pentru vizibilitatea brandului?

Michael, ai atins un aspect fundamental. Structura promptului influențează semnificativ răspunsul AI.

Principalele categorii de modele de prompturi:

De ce prompturi diferite = recomandări diferite:

Sistemele AI interpretează intenția pornind de la structura promptului. „Cel mai bun CRM pentru afaceri mici” declanșează alte asocieri decât „CRM pentru startup-uri cu echipe mici”.

A doua este mai specifică, așa că AI:

• Caută surse care abordează exact acel scenariu
• Filtrează soluții pentru segmentul respectiv
• Poate de-prioritiza opțiunile focusate pe enterprise

Strategie de conținut pentru modelele de prompturi:

Principiul alinierii conținutului la prompt:

Structura conținutului tău ar trebui să reflecte structurile comune de prompturi.

Exemple:

Model de prompt: „Cel mai bun X pentru Y” Conținut de creat: „Cel mai bun [Categorie] pentru [Utilizare/Persona]: Ghid 2026”

Model de prompt: „X vs Y” Conținut de creat: „[Produsul tău] vs [Competitor]: Comparație completă”

Model de prompt: „Cum să [atingi un rezultat]” Conținut de creat: „Cum să [Rezultat] cu [Produsul tău]: Ghid pas cu pas”

De ce funcționează:

AI caută conținut care răspunde direct interogării. Conținutul structurat să se potrivească modelului de query are șanse mai mari să fie citat.

Abordarea noastră:

Pentru fiecare produs/serviciu, creăm conținut pentru primele 3 modele de prompturi din categoria noastră. Astfel, avem conținut citabil indiferent de cum formulează utilizatorii întrebările.

Perspectiva comportamentului de căutare al utilizatorului:

Cum formulează utilizatorii de fapt interogările către AI:

Oamenii întreabă AI diferit față de Google. Prompturile pentru AI sunt:

• Mai conversaționale
• Mai lungi (medie 20+ cuvinte vs. 3-4 pentru Google)
• Mai bogate în context
• Adesea includ constrângeri („sub 50$”, „pentru începători”, „fără codare”)

Modele comune de interogări conversaționale:

1. „Caut un [categorie] care [constrângere]”
2. „Care e cel mai bun [produs] dacă [situație]”
3. „Poți recomanda un [produs] pentru [caz de utilizare]”
4. „Am nevoie de ceva care [capabilitate] dar și [constrângere]”

Implicare pentru conținut:

Conținutul tău ar trebui să abordeze constrângeri și situații specifice, nu doar caracteristici generale. Când utilizatorii adaugă constrângeri, AI caută conținut care să le abordeze.

„Cel mai bun software de management proiecte” ≠ „Cel mai bun management de proiect pentru echipe creative remote sub 20 persoane”

A doua interogare are nevoie de conținut care abordează specific echipele mici, creative, remote.

Perspectivă tehnică privind interpretarea prompturilor:

Cum procesează AI prompturile:

1. Clasificare intenție – Ce tip de interogare este?
2. Extracție entități – Ce produse/categorii sunt menționate?
3. Identificare constrângeri – Ce cerințe sunt enunțate?
4. Context implicit – Ce se presupune, dar nu se spune?

De ce formularea schimbă rezultatele:

„Cel mai bun CRM pentru afaceri mici” → Entități: CRM, afaceri mici „CRM pentru startup-uri cu echipe mici de vânzări” → Entități: CRM, startup-uri, echipe mici de vânzări

A doua are entități mai specifice. AI preia surse care abordează toate entitățile.

Pentru marketeri:

Creați conținut care abordează explicit combinații comune de entități:

• Produsul tău + caz de utilizare
• Produsul tău + persona
• Produsul tău + constrângere (buget, dimensiune, industrie)
• Produsul tău + problemă

Fiecare combinație este o potențială potrivire pentru un prompt al utilizatorului.

Perspectiva analizei competitive asupra prompturilor:

Descoperă ce prompturi menționează competitorii:

1. Testează sistematic variații de prompturi
2. Notează ce prompturi menționează ce competitori
3. Identifică golurile – prompturi unde ar trebui să apari, dar nu apari

Ce am descoperit pentru un client:

Concluzia:

Dominau cel mai puternic caz de utilizare, dar erau invizibili pentru altele. Am creat conținut țintit pentru zonele cu goluri.

În 3 luni au început să apară pentru modele de prompturi unde nu apăreau anterior.

Perspectiva marketingului de produs asupra prompturilor:

Conexiunea poziționare-prompt:

Poziționarea produsului tău determină ce prompturi potrivești.

Dacă te poziționezi ca: „CRM enterprise pentru echipe mari de vânzări” Vei potrivi: „CRM pentru enterprise”, „CRM pentru echipe mari” Nu vei potrivi: „CRM pentru startup-uri”, „CRM accesibil”

Dilema:

Poziționare largă = potrivești mai multe prompturi, dar mai puțin specific Poziționare îngustă = potrivești mai puține prompturi, dar le domini

Strategia noastră:

Avem poziționare principală (îngustă, specifică) și creăm conținut pentru modele de prompturi adiacente pe care vrem să le captăm.

Poziționare de bază: „CRM pentru agenții” Conținut extins: „CRM pentru echipe de marketing”, „CRM pentru afaceri de servicii”

Astfel captăm prompturi dincolo de poziționarea de bază fără a dilua brandul.

Perspectiva monitorizării vizibilității pe prompturi:

Cum monitorizezi performanța pe modele de prompturi:

1. Definește categorii de prompturi relevante pentru afacerea ta
2. Creează liste de prompturi de test pentru fiecare categorie
3. Monitorizează vizibilitatea pe variații de prompturi
4. Identifică modele unde apari vs. nu apari

Abordarea noastră de monitorizare:

Monitorizăm vizibilitatea pe:

• 50 de prompturi „best of”
• 30 de prompturi comparative
• 40 de prompturi de rezolvare probleme
• 20 de prompturi de recomandare

Monitorizarea săptămânală arată:

• Ce modele dominăm
• Ce modele unde suntem invizibili
• Cum se schimbă vizibilitatea în timp

Unelte precum Am I Cited ajută la automatizare. Poți seta variații de prompturi și monitoriza automat mențiunile.

Optimizare practică pentru modelele de prompturi:

Câștiguri rapide pentru acoperirea prompturilor:

1. Adaugă secțiuni FAQ cu format de întrebare care să se potrivească prompturilor

   • „Este [Produsul] bun pentru [caz de utilizare]?” → Potrivește prompturi de validare

2. Creează pagini de comparație pentru fiecare competitor major

   • „[Tu] vs [Competitor]” → Potrivește prompturi comparative

3. Landing page-uri pentru cazuri de utilizare pentru fiecare persona

   • „[Produs] pentru [Persona]” → Potrivește prompturi best-of

4. Conținut how-to pentru problemele pe care le rezolvi

   • „Cum să [rezolvi problema]” → Potrivește prompturi de rezolvare probleme

Acoperirea minimă a prompturilor:

Minimul este să ai conținut pentru:

• Interogări best-of (landing page pe categorie)
• Top 3 comparații cu competitori
• Top 3 cazuri de utilizare/persona
• Top 5 probleme pe care le rezolvi

Astfel acoperi cele mai frecvente modele de prompturi.

Acest thread mi-a schimbat fundamental perspectiva asupra vizibilității în AI. Insight-uri cheie:

Modelele de prompturi determină vizibilitatea: Structuri diferite de interogări declanșează surse și recomandări diferite. Trebuie să optimizăm pentru modele, nu doar pentru subiecte.

Principalele categorii de modele:

1. Best-of (25%) – Necesită prezență pe liste autoritare
2. Rezolvare probleme (35%) – Necesită conținut how-to
3. Recomandare (20%) – Necesită conținut pentru cazuri de utilizare
4. Comparativ (15%) – Necesită pagini de comparație
5. Validare (5%) – Necesită recenzii/testimoniale

Strategie de conținut: Creează conținut care să reflecte structura prompturilor:

• „[Produs] vs [Competitor]” pentru prompturi comparative
• „Cel mai bun [Categorie] pentru [Caz de utilizare]” pentru best-of
• „Cum să [Rezultat] cu [Produs]” pentru rezolvare probleme

Abordare de monitorizare:

• Definește variațiile relevante de prompturi
• Monitorizează vizibilitatea pe modele
• Identifică golurile și creează conținut țintit
• Monitorizează schimbările în timp

Planul nostru de acțiune:

1. Cartografiem modelele comune de prompturi din categoria noastră
2. Audităm acoperirea conținutului pe modele
3. Creăm conținut pentru modelele de valoare mare neacoperite
4. Setăm monitorizare pentru vizibilitatea bazată pe prompt
5. Iterăm în funcție de date

Conexiunea poziționare-prompt este esențială. Poziționarea noastră determină ce prompturi potrivim natural. Conținutul ne extinde acoperirea către prompturi adiacente.

Mulțumesc tuturor pentru insight-urile bazate pe cercetare.