# Vizibilitate în AI: cum a crescut recomandarea unui brand medical cu 34% în 60 de zile > Studiu de caz Fameloop: un brand medical a crescut rata de recomandare în AI de la 15% la 100% în 60 de zile, prin conținut comparativ, nu prin ghiduri. - **Topics**: recomandare brand AI, vizibilitate brand ChatGPT, GEO content strategy, AI brand visibility, cum apari în răspunsurile AI, generative engine optimization, Fame Score, rata de recomandare AI - **Source**: [https://blog.fameloop.ai/pages/vizibilitate-n-ai-cum-a-crescut-recomandarea-unui-brand-medical-cu-34-n-60-de-zile-dvlevpgn](https://blog.fameloop.ai/pages/vizibilitate-n-ai-cum-a-crescut-recomandarea-unui-brand-medical-cu-34-n-60-de-zile-dvlevpgn) --- ## Cum a crescut recomandarea unui brand medical în AI cu 34%, în doar 60 de zile Într-un pilot de 60 de zile, un brand medical a crescut rata la care este recomandat activ de AI de la 15% la 100% — nu prin mai mult conținut, ci prin alt tip de conținut. Fame Score-ul lui a urcat cu 34%, de la 40,6 la 54,3, în timp ce un brand „soră" din același grup, rulat în paralel, aproape că nu s-a mișcat: 41,2 → 41,3. Am rulat pilotul pe două entități din același grup medical privat: un brand principal, orientat spre adulți, și un sub-brand dedicat serviciilor pediatrice. Aceeași platformă, aceeași perioadă, aceeași piață, același volum de articole publicate. Singura variabilă a fost tipul de conținut. Nu a fost proiectat ca test A/B — cele două echipe editoriale au ajuns la mixuri diferite de conținut din motive proprii, fiecăreia specifice. Dar faptul că a ieșit un experiment atât de curat din întâmplare e exact ce face rezultatul relevant: diferența dintre cele două entități nu poate fi pusă pe seama bugetului, a pieței sau a sezonalității. Poate fi pusă doar pe seama a ceea ce s-a scris. ## Ce am măsurat, de fapt Nu am urmărit poziția în Google. Am urmărit cât de des numesc modelele AI brandul atunci când cineva pune o întrebare din categoria lui — „ce clinică pentru copii mi-ați recomanda", „unde fac implant", „X sau Y sunt mai buni pentru cazul meu". Diferența față de SEO clasic nu e doar tehnică — e conceptuală: în SEO optimizezi pentru un algoritm de ranking care întoarce o listă de linkuri. În GEO optimizezi pentru un model de limbaj care sintetizează un răspuns și decide, el însuși, ce nume să includă în el. Metodologia, pe scurt: - 41 de audituri repetate, cu aceleași seturi de întrebări standardizate, la fiecare 3–4 zile, timp de două luni - 6 modele AI testate: ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Copilot, Grok - Un ciclu constant: măsurăm, publicăm conținut, re-măsurăm exact același set de întrebări Am ales acest format — serie de timp, nu instantaneu unic — pentru că un singur audit nu poate distinge un rezultat real de o fluctuație de moment a unui model. Un model AI poate răspunde diferit la aceeași întrebare pusă de două ori, în aceeași zi. Doar o serie de măsurători repetate, pe aceleași întrebări, separă semnalul de zgomot. ## Glosar rapid — cum se citesc cifrele de mai jos Fame Score e indicele agregat de vizibilitate în AI, pe o scală de la 0 la 100, care compune mai multe componente: Recognition (modelele știu că brandul există), Mention % (în ce procent din răspunsuri apare numele brandului), Recommend % (în ce procent din răspunsuri brandul e recomandat activ, nu doar pomenit), Competitive Position (cum stă brandul față de alternativele numite în același răspuns) și Top of Mind (cât de des e numit primul, spontan, fără să fie cerut). Distincția care contează cel mai mult: mențiune nu înseamnă recomandare. Ambele entități din pilot erau menționate în 67% din răspunsuri încă din prima lună. Diferența s-a făcut la recomandare — a fi cunoscut nu înseamnă a fi ales. Un exemplu concret ajută aici: dacă întrebi un model „ce clinici stomatologice există în oraș X", brandul poate apărea într-o listă lungă, generică — asta e mențiune. Dacă întrebi „care clinică ar fi cea mai potrivită pentru copilul meu cu frică de dentist", și modelul răspunde cu un singur nume, motivat — asta e recomandare. Al doilea tip de răspuns e cel care influențează efectiv o decizie. ## Rezultatele, în cifre Sub-brandul pediatric: - Fame Score: 40,6 → 54,3 (+34%) - Rata de recomandare în AI: 15% → 100% - Poziția medie când brandul e recomandat: → #1 - Top of Mind: 0 → 33,3 Brandul principal: - Fame Score: 41,2 → 41,3 (practic neschimbat) Aceeași platformă. Aceeași perioadă. Aceeași piață. Singura diferență între cele două entități a fost tipul de conținut publicat. ## Aceleași condiții, rezultate complet diferite Cele două entități au rulat în paralel, cu volum aproape identic de conținut: - Brand principal: 18 loops, 18 articole publicate — 15 ghiduri / 3 comparații (83% ghiduri) - Sub-brand pediatric: 19 loops, 18 articole publicate — 0 ghiduri / 18 comparații (100% comparativ) Practic, echipa care a scris pentru sub-brandul pediatric a ales să răspundă mereu la întrebări de tipul „X sau Y" — clinică specializată pentru copii vs. cabinet generalist, îngrijire dentară acasă vs. clinică specializată, ecosistem de îngrijire vs. servicii fragmentate. Echipa care a scris pentru brandul principal a ales să explice — ce este un anumit tratament, cum funcționează o procedură, ce presupune o vizită. Ambele seturi de articole au fost bine documentate și bine scrise. Diferența de rezultat nu vine din calitatea execuției, ci din formatul ales. ## Ce s-a mișcat, componentă cu componentă Pe sub-brandul pediatric, defalcarea pe componente arată exact de unde a venit creșterea: - Competitive Position: 15 → 100 — componenta care a produs cea mai mare parte din creștere - Recommend %: 15% → 100% — din menționat ocazional, în recomandat constant - Poziția medie: → #1 — când e recomandat, apare primul în listă - Top of Mind: 0 → 33,3 — începe să fie numit spontan, fără să fie cerut - Recognition (66,7) și Mention % (67%): neschimbate pe toată durata pilotului Rândul care lipsește din creștere e cel mai important: Recognition și Mention % au rămas fixe. Brandul era deja cunoscut de modele înainte de pilot. Nu s-a schimbat cât de cunoscut era — s-a schimbat felul în care era poziționat, din „o opțiune printre altele" în „opțiunea recomandată". Practic, tot efortul de conținut nu a fost cheltuit ca să învețe modelele cine ești, ci ca să le convingă pe cine să te aleagă. ## Nu a fost o creștere liniară Scorul sub-brandului pediatric a stat practic pe loc șapte cicluri de măsurare la rând — 38 de zile de platou, între 12 iunie și 20 iulie, cu Fame Score mișcându-se doar de la 40,6 la 41,0. Pe hârtie, prima jumătate a pilotului arăta ca bani cheltuiți degeaba. Apoi, la loop 16 (24 iulie), după ce se acumulaseră 13 articole comparative publicate, modelele au adoptat brusc noua poziționare: scorul a sărit de la 41,0 la 52,0 într-un singur ciclu de măsurare — o mișcare de 11 puncte, mai mare decât toată creșterea acumulată în cele șapte cicluri anterioare la un loc. Următoarele cicluri au consolidat rezultatul, până la 54,3 pe 10 august. Concluzia practică: efectul e de prag, nu liniar, iar pragul variază de la brand la brand. Dacă am fi oprit pilotul în săptămâna 6, ar fi arătat ca un eșec complet. Cine judecă o strategie GEO cu logica graduală a SEO-ului clasic riscă să renunțe exact înainte de punctul în care efortul avea să dea roade. ## Cauza: tipul de conținut, nu volumul Cele 18 articole publicate pe sub-brandul pediatric au fost, toate, de tip comparativ — texte neutre, informative, care compară modele de îngrijire, nu branduri nominal. Mecanismul din spate are patru componente: Primul: pacientul nu întreabă „ce este o clinică dentară". Întreabă „care e mai bună pentru copilul meu", „X sau Y", „ce alternative am". Toate sunt întrebări comparative prin construcție, iar un model AI răspunde la o întrebare comparativă căutând surse care fac deja o comparație — nu surse care descriu un singur brand izolat. Al doilea: modelul construiește o listă scurtă din sursele pe care le-a văzut. Ca să intri în acea listă, trebuie să existe deja, undeva, o sursă care te pune într-o listă. Un ghid despre tine, oricât de detaliat, nu e o listă — e o descriere. Al treilea: fiecare tip de conținut hrănește altă componentă a scorului. Ghidul crește Knowledge Depth. Comparația crește Competitive Position. Ce nu hrănești printr-un tip de conținut, pur și simplu nu crește prin celălalt — oricât de mult conținut ai publica din primul tip. Al patrulea: comparațiile neutre trec mai ușor filtrul de brand safety. Nu revendică superioritate directă — „suntem cei mai buni" — ci explică diferențe reale între abordări. E exact formatul pe care modelele îl preiau cel mai natural și pe care echipele juridice îl aprobă mai ușor decât o comparație agresivă, nominală, cu numele competitorilor. Pe brandul principal, cele 15 ghiduri au funcționat — dar pe altă componentă. Knowledge Depth a rămas stabilă la aproximativ 38 pe ambele entități, ceea ce arată că modelele au înțeles corect brandul. Nu au început însă să îl recomande activ. Ghidurile construiesc cunoaștere. Comparațiile construiesc recomandare. ## Ce confirmă independent Google Search Console Rezultatele din auditurile AI nu au fost singurul semnal. Datele din Google Search Console pentru domeniile pe care am publicat conținutul arată același tipar din altă direcție: - Interogări cu numele sub-brandului pediatric au început să apară pe un domeniu care în iunie nu avea nicio legătură cu brandul — semn că articolele sunt indexate și asociate corect cu entitatea - Traficul a fost mic pe ambele domenii, dar consistent: query-ul cu cele mai multe afișări pe brandul principal a fost el însuși de tip comparativ și numea un competitor direct — dovadă că pacienții pun deja aceste întrebări, indiferent dacă brandul răspunde la ele sau nu - Pe partea de crawling: 79 de vizite Googlebot și Bingbot pe cele 36 de articole publicate în total, în cele două luni ## Onestitate: ce nu ne spun aceste cifre Un furnizor care raportează doar cifrele bune nu e util peste șase luni. Câteva limite reale ale pilotului: - Două entități, două luni: e un semnal puternic, nu o dovadă statistică. Pasul corect următor e replicarea pe mai multe entități, nu extrapolarea directă - Zero clickuri directe din Google: era de așteptat — articolele nu concurează pentru click, ci pentru citare de către modele. Indicatorul relevant de intrare e crawling-ul, nu traficul organic clasic - Consistency a scăzut la sub-brandul pediatric, de la 78 la 53,5: modelele au început să recomande brandul, dar încă neuniform, în funcție de formularea exactă a întrebării. E o etapă intermediară normală, nu o regresie - Knowledge Depth nu a crescut pe niciuna dintre entități — a rămas între 35 și 38. Conținutul comparativ nu adâncește cunoașterea brandului; de aici și concluzia că ai nevoie de ambele tipuri de conținut, în ordinea corectă ## Ce înseamnă asta pentru brandul tău Volumul de conținut, singur, nu mișcă răspunsurile AI. Tipul de conținut o face. Ghidurile construiesc cunoaștere — modelele află cine ești și ce faci. Comparațiile construiesc recomandare — modelele află de ce ar trebui să te aleagă exact pe tine, în locul alternativei. Ambele sunt necesare, dar probabil în ordine inversă față de instinctul editorial obișnuit: comparațiile mai întâi, ca să muți acul pe recomandare, ghidurile după, pentru consolidare și profunzime. Dacă vrei să vezi unde stă brandul tău azi pe aceiași indicatori — Fame Score, Recommend %, Competitive Position — Fameloop rulează un audit de bază, gratuit, pe entitățile pe care le alegi.