AI Visibility Lab

Fi văzut. Fi înțeles. Fi citat.

Un spațiu de lucru dedicat GEO și AEO — cercetare, metodologie, experimente publice, articole și audit pentru cei care vor să fie găsiți, citați și recomandați de ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude și Copilot.

AI Visibility Lab este fondat și coordonat de Alex Matescu, care documentează aici cercetarea, măsurătorile și optimizările realizate în domeniul AI Visibility, GEO și AEO.

Introducere

De ce contează AI Visibility Lab, cui i se adresează acest laborator și cum e organizat conținutul de mai jos.

Cercetare

Studiile, observațiile și sursele pe care se bazează metodologia — de la definiții la modul în care motoarele AI selectează ce citează.

Ce este GEO/AEO (AI Visibility Lab)
Cum aleg motoarele AI ce citează
SEO vs GEO
Cum se măsoară AI Visibility
Glosar GEO/AEO

Metodologie

Cadrul de lucru aplicat în acest laborator: ipoteze, experimente și modul în care sunt validate rezultatele.

Tabula Rasa F0

Experimente publice

Teste publice, cu ipoteze declarate dinainte și rezultate publicate indiferent dacă confirmă sau infirmă ipoteza.

Articole

Analize, cercetări și studii de caz despre GEO, AEO, SEO, AI Search, citarea surselor și vizibilitatea în ChatGPT, Google AI, Perplexity și alte sisteme generative.

Istoria căutării pe internet: cum fiecare eră a creat un punct orb pe care optimizarea a încercat să-l exploateze
Motoarele de căutare comparate în 2026: cifrele care se contrazic, deciziile care au schimbat clasamentul și oamenii din spatele lor
De ce 10.000 de urmăritori pe LinkedIn nu te fac automat vizibil pentru AI
Cât durează până apari în Google și cât până te citează AI-ul? Ce știm, ce nu știm și ce poți măsura
Paradoxul site-ului terminat: același URL poate arăta diferit pentru om, crawler și instrumentul de audit
Metadata și citarea AI: ce poate demonstra o citare identică și unde începe inferența
Ce poți citi și ce poți schimba la un site fără acces la cod: ghid de audit din exterior
Cuvânt-cheie vs frază în AI Search: query rewriting, tokenizare și ce putem spune corect despre limba română
Paradoxul specificității: când contextul schimbă răspunsul și când doar fragmentează conținutul
Ce este o entitate pentru AI și motoarele de căutare. Studiu de caz: de ce internetul mă asociază cu porumbul
Harta de citare: cum afli empiric ce surse contează pentru vizibilitatea AI în România
407 lansări AI urmărite în șapte luni, 17,8% utilizare: decalajul dintre viteza AI și viteza societății în 2026
Eticheta „Abonat”: cum folosește Google relația cu publicul pentru a evidenția surse în AI Search

Audit AI Visibility Lab

Evaluare a prezenței tale în răspunsurile modelelor generative: ce spun despre tine, ce lipsește, ce trebuie corectat.

Despre laborator

Cine construiește acest laborator, de ce există și ce înseamnă rigoare într-un domeniu încă tânăr.