Glosar GEO/AEO

Scopul glosarului

Acest document stabilește vocabularul operațional folosit în AI Visibility Lab. Definițiile sunt formulate pentru cercetarea și măsurarea vizibilității în sisteme AI; ele nu înlocuiesc definițiile oficiale ale furnizorilor, standardelor sau literaturii academice. Atunci când un termen are mai multe sensuri în industrie, glosarul precizează sensul adoptat în corpus.

AEO — Answer Engine Optimization

Practici prin care informația este făcută mai ușor de găsit, înțeles și utilizat de sisteme care răspund direct la întrebări. În corpus, AEO este tratat ca termen înrudit cu GEO, nu ca disciplină complet separată.

AI agent

Sistem software bazat pe modele AI care poate planifica și executa acțiuni folosind instrumente, date și servicii externe. Vizibilitatea pentru agenți poate implica nu doar citirea conținutului, ci și posibilitatea de a interacționa cu funcții sau date.

AI Mode

Experiență generativă din Google Search destinată întrebărilor complexe, comparațiilor și explorării, care poate utiliza query fan-out și poate afișa linkuri către surse de sprijin.

AI Overview

Rezumat generativ afișat de Google Search pentru anumite interogări, împreună cu linkuri către pagini considerate relevante.

AI Visibility

Gradul în care o entitate sau sursă este găsită, identificată corect, descrisă, recomandată ori citată în răspunsurile sistemelor AI. Este termenul-umbrelă folosit de AI Visibility Lab.

Apariție

Prezența numelui, mărcii sau sursei într-un răspuns AI, indiferent dacă există o citare sau un link.

Audit

Proces de evaluare a stării unei entități sau a unui ecosistem informațional — poate fi folosit ca parte a unui baseline, ca diagnostic autonom, în cadrul unei strategii, al unui studiu de caz sau al unui experiment. Auditul nu este el însuși un experiment (nu testează neapărat o ipoteză prin intervenție și re-măsurare) și nu este un studiu de caz (nu documentează neapărat evoluția longitudinală a unei entități) — poate însă alimenta pe amândouă.

Autoritate

Calitate atribuită unei surse sau entități pe baza expertizei, reputației, recunoașterii și coerenței informației. În corpus nu este tratată ca un factor algoritmic unic sau direct măsurabil.

Baseline / linie de bază

Măsurarea stării inițiale înainte de intervenții. Permite comparația ulterioară și reduce riscul de a atribui unei modificări un rezultat care exista deja. Se notează T0 (AVL-200 §7).

Black-box

Sistem ale cărui mecanisme interne nu pot fi inspectate integral de cercetător. Intrările și ieșirile pot fi observate, dar procesul intern rămâne parțial necunoscut.

Case study / studiu de caz

Documentarea aplicării metodologiei AI Visibility Lab asupra unei entități reale, de-a lungul mai multor ferestre de măsurare. Poate conține unul sau mai multe audituri, un Query Universe, seturi de interogări înghețate, intervenții și, opțional, unul sau mai multe experimente controlate. Distinct de „Experiment public" (care testează o ipoteză printr-un protocol definit dinainte, cu sau fără legătură la o entitate anume) și de „Audit" (o evaluare punctuală, fără obligația de a documenta evoluția în timp). „Studii de caz" desemnează și secțiunea dedicată a laboratorului (Nivelul D2, AVL-001 §17) — nu se confundă cu studiile de caz externe folosite ca sursă/dovadă într-o cercetare (AVL-001 §10).

Citation / citare

Referință vizibilă către o sursă folosită sau asociată unui răspuns. Poate apărea ca link, notă, card de sursă ori alt element al interfeței.

Citation selection / selecția citării

Etapa conceptuală în care, dintre sursele recuperate sau folosite, numai unele sunt afișate utilizatorului drept citări.

Crawler

Program automat care accesează pagini web pentru a descoperi, colecta sau actualiza informații. Furnizorii pot opera crawlere diferite pentru căutare, utilizare la cererea utilizatorului și dezvoltarea modelelor.

Dezambiguizare

Procesul prin care un sistem diferențiază entități cu nume identice sau asemănătoare folosind context, identificatori, relații și surse.

Date structurate

Informații exprimate într-un vocabular și format machine-readable, de exemplu Schema.org în JSON-LD. Ele pot clarifica sensul conținutului, dar nu garantează citarea.

Documentat

Categorie epistemică pentru o afirmație susținută direct de documentație oficială, standard, specificație sau cercetare primară identificabilă.

Embedding

Reprezentare numerică a textului sau altui conținut într-un spațiu vectorial, utilizată pentru compararea similitudinii semantice și recuperarea informației.

Entitate

Obiect distinct despre care pot exista afirmații: persoană, organizație, produs, loc, publicație, concept sau eveniment. Entitatea nu este identică cu pagina care o descrie.

Entity collision / coliziune de entitate

Eroare în care informații despre două sau mai multe entități sunt amestecate ori atribuite entității greșite.

Entity resolution

Procesul de asociere a mențiunilor și înregistrărilor diferite cu aceeași entitate reală.

Etapă metodologică

Rolul unei etape în designul metodologic: ce se face, nu când se măsoară. Etapele se identifică doar prin nume, fără coduri: etapa de baseline, etapa sursei canonice, etapa prezenței distribuite și etapa de re-măsurare (AVL-200 §7).

Evidence / dovadă

Dovada asociată unei observații sau rulări — captură, export, log ori altă înregistrare care arată direct ce a fost observat (vezi „Dovadă primară", AVL-201 §5). Se disting trei stări: evidence brut (raw, nemodificat, niciodată suprascris), evidence derivat (crop, montaj, comparație, adnotare — trebuie să indice sursa) și asset de publicare (selectat pentru publicare — trebuie să indice evidence-ul din care provine).

Experiment public

Test documentat prin întrebare, ipoteză, condiții, intervenție, măsurare, dovezi, limitări și concluzii, publicat pentru verificare sau reproducere.

Freshness / prospețime

Gradul în care informația este actuală pentru întrebarea și momentul analizat. Prospețimea necesară diferă în funcție de subiect.

Generative engine / motor generativ

Sistem care combină generarea de limbaj cu recuperarea sau utilizarea unor surse pentru a formula un răspuns sintetic.

GEO — Generative Engine Optimization

Practici și cercetări orientate spre creșterea probabilității ca informația unei surse sau entități să fie găsită, înțeleasă și reprezentată corect în răspunsuri generative.

Grounding

Legarea răspunsului unui model de informații recuperate din surse externe pentru îmbunătățirea actualității, verificabilității sau acurateței. Uneori este folosit ca sinonim practic pentru RAG, deși sensurile tehnice pot diferi.

Hallucination / confabulare

Generarea unei afirmații nesusținute sau false, prezentată ca informație. În corpus este preferat termenul „confabulare" când descrie atribuirea inventată de detalii unei entități.

Index

Colecție organizată de documente sau reprezentări folosită pentru căutare și recuperare. Accesarea unei pagini de către crawler nu garantează includerea ei într-un index.

Inferat

Categorie epistemică pentru o concluzie rezonabilă derivată din surse sau observații, dar neconfirmată explicit de o sursă primară.

Interogare / query

Întrebarea sau instrucțiunea adresată unui sistem. În experimente, formularea interogării este păstrată exact pentru comparabilitate.

Intervenție / intervention

Schimbare aplicată asupra entității sau ecosistemului ei — de exemplu date structurate, accesibilitate tehnică, conținut, consolidare de entitate, internal linking, consistența profilurilor, consistența surselor, crawlability sau canonicalizare. O intervenție nu este automat un experiment: devine parte dintr-un experiment doar atunci când e legată explicit de o ipoteză, un protocol și o re-măsurare planificată dinainte.

Knowledge graph

Reprezentare structurată a entităților și relațiilor dintre ele. Poate sprijini dezambiguizarea și organizarea cunoașterii, dar termenul nu desemnează un singur produs sau o singură implementare.

LLM — Large Language Model

Model de limbaj de mari dimensiuni antrenat pentru a procesa și genera limbaj. Un LLM nu este, prin el însuși, echivalent cu un motor de căutare sau cu un produs de răspuns conectat la web.

Mențiune

Apariția unei entități într-un răspuns fără ca o sursă proprie a entității să fie neapărat citată.

Nedeterminism

Proprietatea prin care aceeași intrare poate produce rezultate diferite între rulări, din cauza eșantionării, contextului, actualizărilor sau altor factori.

Observat

Categorie epistemică pentru o afirmație care descrie direct un rezultat obținut într-un test documentat.

Opinie editorială

Poziție argumentată a autorului sau laboratorului, distinctă de un fapt documentat ori de un rezultat experimental.

Prezență distribuită

Ansamblul informațiilor despre entitate aflate în afara sursei canonice: profiluri, directoare, publicații, registre și mențiuni externe, controlate sau independente. Intervenția asupra ei este etapa prezenței distribuite (AVL-200 §7).

Prompt

Instrucțiunea transmisă unui model. În cercetarea AI Visibility, promptul poate include interogarea, contextul conversațional și alte condiții care influențează răspunsul.

Punct de măsurare

Momentul sau fereastra în care a fost efectuată o măsurare — ansamblul rulărilor executate atunci. Convenția AI Visibility Lab: T0 este baseline-ul, F1 primul punct de măsurare după baseline, F2 … Fn re-măsurările ulterioare. Codurile se folosesc doar pentru punctele de măsurare, niciodată pentru etape (AVL-200 §7).

Query fan-out

Tehnică prin care o întrebare este descompusă în mai multe căutări sau subinterogări, pentru recuperarea informațiilor necesare unui răspuns mai complex.

Query set / set de interogări

Colecție fixă de întrebări folosită pentru o măsurare anume — subsetul ales din Query Universe pentru fereastra respectivă. Versiunea folosită pentru comparații longitudinale (de la baseline-ul T0 la punctele de măsurare F1 … Fn) se îngheață la baseline și nu se mai modifică retroactiv (Frozen Query Set / „Set înghețat", AVL-201 §5); interogări noi intră într-o versiune nouă, nu se amestecă în setul înghețat original.

Query universe

Universul larg de interogări candidate, relevante pentru entitate sau business — sursa din care se selectează, la fiecare fereastră, Query Set-ul folosit efectiv. Spre deosebire de Query Set, Query Universe poate evolua liber în timp; nu se îngheață. Query Universe și Query Set nu sunt sinonime: primul e bazinul de candidați, al doilea e selecția fixată pentru o măsurare.

Ranking / clasificare

Procesul de ordonare a rezultatelor sau candidaților după relevanță și alte criterii. Clasarea în căutarea clasică și selecția surselor într-un răspuns generativ nu trebuie presupuse identice.

RAG — Retrieval-Augmented Generation

Arhitectură sau tehnică prin care un sistem recuperează informații externe și le oferă modelului generativ pentru formularea răspunsului.

Recommendation query / interogare de recomandare

Întrebare prin care utilizatorul cere selectarea sau compararea unor persoane, produse, servicii ori organizații. Este distinctă de o interogare de identitate.

Relevanță

Gradul în care o sursă sau un fragment răspunde nevoii informaționale exprimate de interogare și context.

Reproducibilitate

Posibilitatea ca alt cercetător să reconstruiască suficient condițiile și pașii unui experiment pentru a verifica direcția rezultatului, chiar dacă răspunsurile nu sunt textual identice.

Retrieval / recuperare

Procesul de identificare și selectare a documentelor, fragmentelor sau datelor relevante pentru o interogare.

Robots.txt

Fișier standard prin care proprietarul unui site comunică reguli de acces pentru crawlere. Respectarea și interpretarea regulilor depind de crawler.

Run / rulare

O execuție individuală a unei interogări într-un motor sau o interfață AI (AVL-201 §5). O rulare primește un identificator propriu, distinct de identificatorul interogării — mai multe rulări pot folosi aceeași interogare, în aceeași fereastră de măsurare sau în ferestre diferite. Nu se confundă cu etapa metodologică sau cu punctul de măsurare: etapa descrie ce se face, punctul de măsurare (T0, F1 … Fn) descrie când s-a măsurat, iar rularea este execuția individuală din interiorul unui punct de măsurare (AVL-200 §7).

Schema.org

Vocabular colaborativ de tipuri și proprietăți pentru descrierea structurată a entităților și conținutului de pe web.

SERP

Pagina cu rezultate a unui motor de căutare. Include rezultate organice și poate include funcții speciale, inclusiv răspunsuri generative.

Sesiune curată

Condiție experimentală menită să reducă influența istoricului, personalizării și contextului conversațional asupra răspunsului.

Snippet

Fragment de text sau reprezentare a unei pagini afișată într-un rezultat de căutare. Eligibilitatea pentru snippet poate influența eligibilitatea în anumite funcții AI ale căutării.

Source prominence / proeminența sursei

Vizibilitatea relativă a unei surse în interfața răspunsului: poziție, frecvență, asociere cu afirmații și ușurința cu care utilizatorul o poate identifica.

Structured answer / răspuns structurat

Răspuns organizat în secțiuni, liste, tabele sau alte forme. Structura nu dovedește folosirea unei surse și nu garantează citarea.

Sursă canonică

Ansamblul surselor controlate direct de entitate și desemnate drept referință oficială despre ea: site-ul oficial, paginile canonice, datele structurate și textele de identificare și dezambiguizare. Intervenția asupra ei este etapa sursei canonice (AVL-200 §7).

Taxonomia rezultatelor

Set stabil de categorii prin care sunt clasificate răspunsurile: citare corectă, citare parțială, mențiune, absență, coliziune, confabulare și alte stări definite de metodologie.

Tabula Rasa F0

Numele istoric al specificației AVL-201 pentru etapa de baseline a metodologiei AI Visibility Lab, în care starea entității este documentată înainte de orice intervenție. Produce punctul de măsurare T0; codul „F0” din nume este o etichetă istorică (AVL-200 §7).

Trust / încredere

Termen general folosit pentru a descrie evaluarea fiabilității unei surse sau afirmații. Nu este tratat în corpus ca scor intern cunoscut al unui furnizor.

Vector database

Sistem de stocare și căutare a vectorilor, folosit adesea pentru recuperarea conținutului semantic similar cu o interogare.

Vizibilitate fără click

Situație în care conținutul sau entitatea apare în răspuns, dar utilizatorul nu accesează sursa. Expunerea și traficul trebuie astfel măsurate separat.

WAF — Web Application Firewall

Sistem de protecție care poate bloca sau limita automat traficul. Un crawler permis în robots.txt poate fi totuși respins de WAF sau CDN.

Reguli de utilizare a termenilor

• AI Visibility este termenul-umbrelă al corpusului; GEO și AEO descriu practici sau perspective din interiorul acestui domeniu.
• „Citare", „mențiune" și „apariție" nu sunt sinonime și trebuie raportate separat.
• „Documentat", „observat", „inferat", „ipoteză" și „opinie editorială" descriu statutul epistemic al unei afirmații.
• Atunci când un furnizor folosește o definiție proprie, documentul indică furnizorul și nu generalizează automat sensul către alte produse.
• Termenii care descriu mecanisme interne sunt folosiți prudent atunci când implementarea exactă nu este publică.

Surse de referință pentru vocabular

• Google Search Central — AI Features and Your Website; Optimizing Your Website for Generative AI Features on Google Search
• OpenAI — Overview of OpenAI Crawlers
• Anthropic — Does Anthropic Crawl Data from the Web?
• Perplexity — Perplexity Crawlers
• Schema.org Documentation și W3C JSON-LD 1.1
• Aggarwal et al. — GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024

Istoricul versiunilor

Versiune	Dată	Statut	Modificări
1.0.1	21 iulie 2026	Activ	Uniformizare metadate.
1.0.2	26 august 2026	Activ	PATCH: linkuri interne pentru Autor (→ /despre) și Organizație (→ /lab).
1.1.0	4 septembrie 2026	Activ	MINOR: intrări noi — Audit, Case study / studiu de caz, Evidence / dovadă, Intervenție / intervention, Query universe, Run / rulare — pregătind terminologia pentru Nivelul D2 (Studii de caz) fără a schimba definițiile existente.
1.2.0	13 octombrie 2026	Activ	MINOR: aliniere la convenția din AVL-200 §7 (v1.1.0): intrări noi — Etapă metodologică, Prezență distribuită, Punct de măsurare, Sursă canonică; Baseline notat T0; Query set, Run / rulare și Tabula Rasa F0 nu mai folosesc fazele F0–F3, ci etapele denumite și punctele de măsurare T0 / F1 … Fn. „Rulare” își păstrează sensul de execuție individuală a unei interogări.