Cum funcționează AI Mode și AI Overviews: ce spun brevetele Google și de ce strategia SEO trebuie schimbată radical

Acum doi ani, anticipam valul care urma să schimbe fundamental Search-ul: spuneam clar că Retrieval Augmented Generation este viitorul căutării. Azi, AI Overviews și noul AI Mode produc efecte concrete asupra traficului organic – iar acel viitor, sincer, deja a început.

Din păcate, sursele care explică în profunzime cum funcționează această “arhitectură de search cu AI” sunt rare. Din analiza unor documentații și brevete, plus cercetări independente, am extras ce e relevant pentru tine. Pentru o radiografie completă a AI Mode, îți recomand această analiză de referință de pe ipullrank.com. Eu voi sintetiza succint legăturile dintre AI Mode și AI Overviews, direcțiile strategice și pașii esențiali ca să “supraviețuiești” noilor valuri de generative search.

Viitorul search-ului e probabilistic. Trecutul a fost determinist.

Fundamental, tot ce s-a schimbat e tranziția de la reguli clare și deterministe (celebrele “10 linkuri albastre”) la un model probabilistic pilotat de AI. Dacă înainte conținutul urca în rezultate exact așa cum îl construiai, cu pârghii SEO perfect controlabile, acum Google “decide” cum să grupeze, să remixeze și să reformuleze totul.

În SEO-ul clasic, aveai la dispoziție pârghii clare: titlul, H-urile, structura, linkurile interne, autoritate. Acum, cu generative search, “mașina” trece totul printr-un chain AI invizibil – din două interogări identice pot rezulta răspunsuri cu 80% diferite. Siguranța și controlul dispar.

Ce s-a schimbat radical? AI-ul “memorează” nu doar ce scrii, ci și istoricul utilizatorului, comportamentele, localizarea. Integrarea conținutului în răspuns nu depinde mereu de potrivirea exactă a query-ului, ci de gradul de acoperire semantică, structurare și granularitate.

AI Mode și AI Overviews văzute prin prisma brevetelor Google

Google n-a inovat la întâmplare, ci pe bază de brevete extrem de sofisticate care definesc fiecare etapă logică din aceste noi sisteme:

1. Search with stateful chat: Coloana vertebrală a AI Mode.
2. Generative summaries for search results: Fundamentul tehnologic pentru AI Overviews.
3. Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting: Clasificare și reasoning pe fragmente, nu doar pe document complet.
4. User Embedding Models for Personalization: Modele de embeddings comportamentale, esențiale pentru personalizare.
5. Prompt-based query generation for diverse retrieval: Algoritmi de “query fan-out”.
6. Instruction Fine-Tuning folosind Reasoning Steps: Explică fine-tuning-ul reasoning-ului LLM-urilor din Google.

Pentru context mai larg, merită citit Google AI Overview: Adapt to the Evolving Search despre infrastructura conceptuală a AI Overviews și Your Comprehensive Guide to Preparing for Google's SGE pentru o validare strategică.

AI Mode – pipeline-ul care schimbă regulile SEO

AI Mode duce personalizarea și diversificarea la un nou nivel – lucrează cu embeddings comportamentale, cu query-uri “fan-out” (versiuni derivate pe care ți le imaginezi și la care nu te gândeai) și prioritizează reasoning-ul și pasaje, nu doar matching pe documente.

Pipeline-ul, pe scurt:

• Primește query și context (istoric, user profile, localizare).
• Generează rapid un grup de “synthetic queries”, anticipând întrebări alternative relevante.
• Extrage pasaje cheie din documente care acoperă noul univers al interogărilor.
• Clasifică tipul întrebării (informativă, tranzacțională, comparativă…).
• Selectează LLM-ul specializat pentru tipul respectiv.
• Rulează reasoning chain-uri care rafinează răspunsul, folosind embeddings user-centric.
• Răspunsul final e structurat, referențiat și expus: de multe ori, fără niciun click, doar cu impact pe awareness și în influența percepută a brandului.

AI Overviews – ce s-a păstrat și ce e fundamental diferit

Spre deosebire de AI Mode, aici generarea și validarea răspunsului merg strict în paralel cu recuperarea surselor (“fan-out” și expansiune semantică). Astfel, definirea relevanței nu mai e o relație directă query-document, ci una între query și nenumăratele sale variante, plus pasaje selectate pentru verificabilitate.

Analiza How does Google's Search Generative Experience (SGE) work? arată că AI Overviews cuprinde cam 55% din zona organică, însă sursele și ordinea sunt rezultate dintr-un mix mult mai fluid de selectare și combinare la nivel de pasaj sau entitate (nu articol complet). Foarte frecvent, FAQ-urile, tabelele sau sumarizările scurte sunt “citite” prioritar de LLM-uri pentru că ajută verificarea.

Ce s-a văzut deja în date și impactul real asupra vizibilității

Faptul că SGE/AI Overviews schimbă regulile de vizibilitate și predictibilitate e clar, și se citește din câteva observații:

• Inițial, AI Overviews pop-up‑au doar pe query-uri complexe, dar aria acoperită crește rapid (citești la Surgegraph).
• Multe metrici “clasice” SEO nu reflectă realitatea. Să fii menționat într-un AI Overview devine maximum vizibilității – brandul tău ajunge în headline, clickul devine opțional.

Schimbarea de paradigmă la “share of citation” sau “influence” a fost subliniată de Conductor și nu doar acolo; există deja branduri care primesc mai multe menționări decât clickuri efective, ca surse recomandate de AI. Această schimbare redefinește vizibilitatea și autoritatea în B2B, unde structura și accesibilitatea conținutului devin esențiale.

Cum arată “optimizarea” în era AI-powered Search

Rezumatul? Pariul pe keywords sau ranking de pagină contează din ce în ce mai puțin. Prioritar devine felul în care segmentezi și structurezi conținutul la nivel de fragment, îți solidifici topic clusters și “împingi” entități, exemple sau citate verificabile în fiecare bucată de conținut.

3 direcții esențiale de urmat:

• Redu la minimum abordarea pe keywords “pure”. Anticipează și acoperă întrebări indirecte, conexe, laterale – strategii de “fan-out”.
• Investește în entități, tabele și FAQ-uri organismice, nu artificiale.
• Construiește conținut ca o sumă de bucăți verificabile, cu citări și referințe – nu ca o simplă narațiune continuă.

Implicații pentru brand și strategia SEO – noua paradigmă

Noua realitate, validată de brevete precum Generative summaries for search results, mută accentul pe E-E-A-T demonstrat nu la nivel de site sau autor, ci la firul ierbii, pe fiecare fragment citabil. O acoperire rapidă, bună la nivel de nișă, aduce rezultate net superioare față de prezența masivă, generică – de altfel, cazurile analizate de Surgegraph arată că site-uri de autoritate de nișă ajung să fie citate înaintea giganților generalisti.

În plus, sistemele de scoring “confidence” sporesc volatilitatea: uneori nu apare deloc un AI Overview dacă nu există suficiente surse credibile (găsești exemple detaliate în analiza Varn).

Ce urmează? De la SEO clasic la relevance engineering

Impactul AI este global, iar UI-urile conversaționale devin noul entry-point în descoperirea de informații. E timpul să nu mai ne agățăm strict de “SEO”, ci să abordăm transformarea ca pe o disciplină strategică de sine stătătoare – așa cum social media marketing a devenit rapid un pilon separat de content și search (vezi perspectiva Conductor despre metrice noi și redefinirea rezultatelor).

Conținutul trebuie regândit după câteva principii clare:

• Să fie ușor de “digerat” și procesat de reasoning AI, nu doar optimizat pentru keywords iritant repetate.
• Să fie atât citabil, cât și fragmentat, astfel încât să acopere cât mai multe intenții asociate query-urilor reale.
• Să fie monitorizat proactiv pentru riscuri de “halucinații AI” sau citări eronate care, sincer, pot zgudui reputația brandului (vezi Google AI Overview: Adapt to the Evolving Search).

AI Overviews și AI Mode nu revoluționează doar algoritmii, ci întreaga noastră viziune asupra performanței: nu mai contează doar traficul și ranking-ul, ci nivelul de citare, influență, structură și adaptare a conținutului.

---

Concluzia? Viitorul search-ului aparține celor care stăpânesc relevanța la nivel granular, nu doar optimizarea paginii. Este șansa de a crea o nouă disciplină: vizibilitate și influență în era AI, în care “share of citation” și adaptarea pentru reasoning algoritmic separă top performerii de pluton.