Metodologia studiului AI Visibility București

Pagina de referință pentru studiul „Ce recomandă motoarele AI în București". Orice cifră din articol se poate reverifica pornind de aici și din datele brute descărcabile.

Designul

Raportăm frecvențe de apariție, niciodată poziții: motoarele AI introduc aleatoriu în fiecare răspuns, deci „locul 3 la ChatGPT" nu e o măsură validă. Fiecare întrebare a fost rulată de 5 ori pe fiecare motor.

• 2 categorii: stomatologie privată și restaurante (HoReCa), alese pentru contrastul de densitate a datelor publice.
• 12 formulări per categorie, scrise cum întreabă oamenii reali (recomandare directă, pornire de la problemă, constrângere practică, comparație). Lista completă e în datele descărcabile.
• 4 motoare, prin API, cu căutarea web activată: ChatGPT (gpt-5.1), Claude (claude-sonnet-5), Gemini (gemini-3.6-flash), Perplexity (sonar).
• 12 × 5 × 4 × 2 = 480 de interogări, colectate pe 9-10 august 2026. Cost total API: aproximativ 16 dolari.

Fiecare interogare a fost un apel independent, fără istoric de conversație și fără personalizare. Răspunsul brut integral a fost salvat pentru fiecare interogare, cu salvare incrementală după fiecare apel.

Extracția și curățarea numelor

Numele de business-uri au fost extrase din textul brut cu un model separat (claude-haiku-4-5), într-un pas distinct și verificabil. Variantele de scriere ale aceluiași business au fost unificate întâi determinist (diacritice, prefixe generice), apoi cu grupare asistată de model, apoi manual pe top 25 din fiecare categorie, cu verificare la sursă pentru cazurile ambigue. Regula: locațiile diferite ale aceluiași operator rămân entități separate; același loc scris altfel se unifică; cazurile nedemonstrabile rămân separate și intră la limitări.

Datele au fost înghețate înainte de analiză. O singură corecție a fost necesară după îngheț (regruparea unor mențiuni generice „Dr. Nassar" către clinica reală de implantologie), consemnată cu motiv și surse în jurnalul deciziilor.

Pragurile folosite

• Topurile: frecvența = numărul de răspunsuri (din 240 per categorie) în care apare business-ul, cu deduplicare per răspuns.
• „Nume exclusive" unui motor: apar la un singur motor, cu minimum 3 apariții. Sub pragul ăsta, coada de nume cu 1-2 apariții ar umfla artificial cifrele.
• Auditul semnalelor: business-urile prezente în cel puțin 20% din răspunsurile categoriei lor (7 clinici, 5 restaurante).

Verificarea de existență

Toate cele 100 de nume din top 50 × 2 categorii au fost căutate individual pe web: site, profil Google, prezență verificabilă. Rezultat: toate există și sunt operaționale; un singur nume din coada listelor (sub top 25) nu a putut fi confirmat nicăieri și e tratat ca posibilă construcție a modelului, cu o singură apariție. 6% din nume au forme ușor distorsionate față de numele real; distorsiunile sunt declarate, nu corectate retroactiv.

Validarea manuală (API vs. aplicație)

48 de interogări planificate (6 per motor per categorie), alese aleatoriu cu seed reproductibil (20260810), rulate manual în aplicațiile de consumator, cu conversație nouă pentru fiecare, delogat unde interfața permite și cu memoria/personalizarea oprită unde cere cont. Sursa validării sunt capturile de ecran integrale, nu transcrieri parțiale; 44 din 48 de celule au putut fi analizate.

Acordul = proporția numelor date de aplicație care apar și în uniunea celor 5 rulări API ale aceleiași întrebări pe același motor, cu potrivire pe nume normalizate (diacritice, prefixe, variante de scriere unificate). Linia de bază: aceeași măsură aplicată între rulările API (o rulare față de celelalte patru). Rezultat: acord aplicație-API 37%, față de 67-91% consistență internă API. Diferă și formatul: aplicațiile livrează frecvent recomandările pe hărți sau liste interactive.

Auditul semnalelor și grupul de control

Pentru business-urile cu ≥20% prezență am auditat semnalele publice: volum și medie de recenzii, prezența în directoare, mențiuni de presă, Wikipedia, date structurate pe site (verificate tehnic, în cod). Comparația s-a făcut cu un grup de control: 7 clinici și 6 restaurante care nu apar în niciunul dintre cele 480 de răspunsuri, alese din listări de cartier din sectoare diferite (Colentina, Iancului, Drumul Taberei, Berceni, Titan, Tineretului, Giulești, Rahova).

Business-urile din grupul de control nu sunt numite public: sunt firme mici care nu au cerut să fie într-un studiu. Publicăm doar zona și cifrele agregate: recenzii Google între 0 și ~220 (clinici), respectiv ~100 și ~465 (restaurante, parțial numărate pe alte platforme unde profilul Google nu era măsurabil), prezență în 2-7 directoare, mențiuni de presă 0-2, zero pagini Wikipedia.

Limitări

• Un moment în timp (august 2026); modelele se actualizează.
• Un oraș, două categorii; fără generalizare la piața românească.
• Fără personalizare, spre deosebire de utilizatorii reali.
• Aleatoriul modelelor rămâne, chiar și cu 5 rulări.
• Corelație, nu cauzalitate, inclusiv la semnale: grupul de control e format din business-uri mai mici decât vizibilii.
• Validarea manuală e mică (44 de interogări); acordul de 37% are marje largi. Constatarea despre directoare e o absență de diferență pe eșantion mic.
• Entitățile nedemonstrabile au rămas separate, ceea ce poate subnumăra business-urile respective.
• Cifrele despre surse (Reddit etc.) sunt măsurate prin API și nu se transferă automat la aplicațiile de consumator.

Datele

CSV cu toate cele 480 de interogări: categorie, întrebare, motor, rulare, moment, business-urile numite (forme canonice), sursele citate și răspunsul brut integral. La citare, menționați sursa și data colectării. Studiul se repetă cu același protocol în noiembrie 2026.

Declarație de interese

The Big Pixel are relație comercială cu unul dintre business-urile auditate (o clinică dentară aflată în 2% din răspunsuri, locul 55 din 265). Măsurătoarea a fost făcută înainte de orice intervenție de optimizare.