Ce s-a analizat
Indexul GEO (Generative Engine Optimization) a analizat modul în care conținutul universităților este pregătit să fie recunoscut, citat și utilizat de către sisteme de inteligență artificială. Nu este vorba doar de simpla prezență online, ci de calitatea și structura informațiilor, astfel încât acestea să poată fi integrate în răspunsuri generate de AI, în motoare de căutare avansate și în platforme de informare automată. Analiza a vizat șase dimensiuni majore. „Disponibilitatea pentru citare” verifică dacă informațiile prezentate pot fi ușor atribuite și susținute prin surse clare. „Adecvarea răspunsurilor” măsoară în ce măsură conținutul răspunde direct întrebărilor uzuale ale publicului. „Optimizarea pentru Knowledge Graph” se referă la cât de bine sunt recunoscute entitățile și relațiile dintre ele de către algoritmi. „Autoritatea conținutului” privește credibilitatea și recunoașterea instituțională. „Optimizarea tehnică” arată cât de accesibil este conținutul pentru sisteme automate, iar „poziționarea competitivă” evaluează unicitatea și diferențierea universității în raport cu altele. Prin includerea acestor dimensiuni, auditul GEO oferă o imagine mai profundă decât o analiză tehnică obișnuită, evidențiind cât de pregătite sunt universitățile să apară ca surse de încredere în răspunsurile generate de inteligența artificială.
Ce nu s-a analizat și alte observații
Indexul GEO nu a luat în calcul campanii de promovare sau activități de marketing extern, ci s-a concentrat doar pe conținutul organic și pe modul în care acesta este perceput ca sursă de informații de către AI. Scorurile mai reduse la capitole precum citarea sau Knowledge Graph arată lipsa unor standardizări clare, nu absența informațiilor. În schimb, se remarcă un nivel ridicat al autorității conținutului și o bună accesibilitate tehnică, dar o poziționare competitivă mai puțin conturată.
Variabilele analizate
Disponibilitate pentru citare (Citation Readiness)
Acest indicator evaluează cât de bine sunt susținute afirmațiile dintr-un text cu surse verificabile. Un scor scăzut semnalează lipsa citărilor clare, a surselor credibile sau a referințelor pentru faptele prezentate.
Adecvarea pentru răspuns (Answer Alignment)
Măsoară în ce măsură conținutul oferă răspunsuri clare și precise la întrebările uzuale. Un scor moderat sau scăzut indică un conținut general, fără răspunsuri directe și lipsite de claritate stilistică, care poate fi perceput ca prea formal.
Optimizare pentru Knowledge Graph (Knowledge Graph Optimization)
Reflectă cât de bine sunt recunoscute entitățile (persoane, concepte, produse etc.) și relațiile dintre ele de către sistemele AI. O notă redusă sugerează lipsa structurării semantice, a datelor structurate (ex. schema markup) și terminologie inconsistentă.
Autoritate a conținutului (Content Authority)
Indică credibilitatea conținutului: prezența afiliărilor instituționale, reputației scriitorului sau autorului, utilizarea cercetării originale sau experienței de prim-mână. Un scor ridicat indică o bază solidă de încredere, dar lipsa metodologiei detaliate poate reduce nota.
Optimizare tehnică (Technical Optimization)
Evaluează accesibilitatea conținutului pentru crawler-ele AI și motoarele de căutare. Include structura HTML, viteza site-ului, utilizarea datelor structurate. Un scor peste medie sugerează o implementare tehnică solidă, deși pot exista îmbunătățiri posibile.
Poziționare competitivă (Competitive Positioning)
Măsoară cât de distinct și valoros este conținutul față de competiție. Un scor scăzut poate însemna un focus limitat (ex. doar informații generale sau clasamente obișnuite), lipsa diferențierii, a semnalelor de autoritate de piață sau a strategiilor de completare a nevoilor utilizatorilor.
Algoritm - pe scurt
Algoritmul GEO combină cele șase dimensiuni (scor minim 0, maxim 100, individual, per dimensiune) într-un scor general (medie aritmetică simplă) care arată gradul de „readiness” – adică măsura în care conținutul universităților poate fi recunoscut, indexat și folosit de sisteme AI. Google, de exemplu, trece de la un sistem în care oferă linkuri către un răspuns către un sistem în care îți oferă răspunsul sus pe pagină utilizând Google Gemini AI (Search Generative Experience). Asta elimină nevoia de a mai căuta răspunsul în link-uri, dar vulnerabilizează puternic entitățile care se luptă în același domeniu de activitate, extrăgând informația din aceste răspunsuri de sus de pe pagină doar din anumite surse, în baza anumitor criterii. Acest scor folosit în acest index nu se limitează la evaluarea vizibilității clasice, ci integrează factori precum citarea, claritatea răspunsurilor și autoritatea conținutului, care nu doar că devin tot mai importante în era inteligenței artificiale, dar sunt și utilizate de inteligența artificială pentru a afișa un răspuns direct pe pagină.
Relevanța acestui algoritm este dublă. Pe de o parte, el arată cât de bine poate fi preluată și afișată informația universitară în rezultatele căutărilor utilizând platformele AI. Pe de altă parte, oferă universităților un instrument de autoevaluare, indicând zonele în care pot îmbunătăți credibilitatea, structura informației și competitivitatea digitală. Într-un context în care studenții, cercetătorii și publicul larg apelează din ce în ce mai mult la AI pentru a obține răspunsuri, prezența corectă și autoritară în aceste sisteme devine o condiție esențială pentru vizibilitatea și reputația academică.
