Un dashboard de vizibilitate AI arată dacă platformele AI citează brandul tău și dacă paginile citate aduc și click-uri din Google. Semrush propune un flux care combină date la nivel de prompt cu date la nivel de pagină din Search Console, într-un singur tabel și un dashboard interactiv construit cu Claude. Ideea centrală: separi vizibilitatea în răspunsurile AI de performanța clasică în Google și compari cele două seturi de date pe aceeași perioadă.

Sursa acestui comentariu este materialul Semrush, How to build an AI visibility dashboard with Semrush, publicat pe 12.10.2026. Ce urmează este analiza noastră, cu pași propuși, limite și întrebări de verificat, nu o traducere a ghidului.

De ce un dashboard de vizibilitate AI nu e același lucru cu un raport SEO

Un raport SEO clasic îți spune ce poziții ai în Google și ce trafic aduci din căutare. Un dashboard de vizibilitate AI îți spune altceva: dacă brandul tău apare în răspunsurile generate de platformele AI, pentru ce tipuri de întrebări apare și ce pagini sunt citate acolo. Sunt două lumi diferite, cu metrici diferite, iar confuzia dintre ele produce decizii greșite.

Semrush propune două măsurători alăturate. Pe de o parte, rata de vizibilitate AI, adică proporția din prompturile urmărite în care brandul apare, plus mențiunile și paginile citate din instrumentul de urmărire a prompturilor. Pe de altă parte, datele din Google Search Console: impresii, click-uri, CTR, poziție medie și, acolo unde există, raportul de performanță pentru AI generativ. Scopul declarat este simplu de formulat și greu de executat: vezi dacă paginile pe care le citează AI sunt aceleași pagini care aduc click-uri din Google.

Există și un exemplu concret în materialul sursă. Pe site-ul lor de test, primul refresh a scos la iveală un ghid citat de răspunsurile AI pentru 50 de prompturi, dar cu zero click-uri din Google. Exact acest tip de decalaj este motivul pentru care un dashboard separat are sens. Fără el, ai două echipe care se uită la două rapoarte diferite și trag concluzii incompatibile.

Ce trebuie să decizi înainte să deschizi vreun instrument

Primul pas nu e tehnic, ci editorial. Stabilești domeniul țintă și variațiile de nume de brand pe care AI le-ar putea folosi. Apoi alegi platformele AI pe care vrei să le urmărești. În materialul sursă, urmărirea prompturilor acoperă ChatGPT, Google AI Mode și Gemini, iar Claude și Perplexity nu sunt suportate în acest moment. Fiecare campanie de urmărire ține o singură platformă, deci două platforme înseamnă două campanii cu aceleași prompturi, ceea ce consumă dublu din limita planului.

Urmează limba și locația, perioada de raportare, de exemplu ultimele 28 de zile față de cele 28 anterioare, și, cel mai important, un set stabil de prompturi legate de limbajul real al cumpărătorilor. Aici intervine o recomandare din sursă care merită repetată: nu aglomera totul pe termeni de brand. Brandul apare aproape mereu în prompturile despre brand și umflă artificial rata generală. Raportează separat numărul pe toate prompturile și cel doar pe prompturile fără brand, pentru că al doilea îți arată dacă AI te recomandă oamenilor care nu te cunosc încă.

Un detaliu de eșantionare pe care mulți îl ratează: cu șase prompturi într-un grup, dacă un singur prompt se schimbă, rata grupului se mișcă cu aproximativ 17 puncte procentuale. Adică fluctuațiile pe grup sunt zgomot, nu semnal. Dacă vrei raportare stabilă pe segmente, extinde fiecare grup spre 15 prompturi sau mai mult, treptat, și doar cu formulări reale de cumpărător.

Cum arată lanțul tehnic, pas cu pas

Fluxul din materialul sursă are șase pași. Îi rezumăm ca schelet de lucru, apoi discutăm limitele.

  1. Decizi ce măsori: domeniu, variații de brand, platforme AI, locație, limbă, set stabil de prompturi, perioadă de raportare.
  2. Configurezi urmărirea de prompturi în Semrush, cu etichete pe grupuri, ca să compari segmente și nu doar un scor amestecat.
  3. Exporsți două seturi de date: performanța la nivel de prompt și paginile citate. Niciunul nu e disponibil prin API în acest moment, deci datele ajung în tabel prin export, care poate fi programat prin email.
  4. Exporsți datele din Search Console, fie raportul de AI generativ, fie raportul clasic de rezultate, în funcție de ce date ai.
  5. Aduni totul într-un singur Google Sheet cu structură fixă de taburi, un set de date per tab, cu reguli clare despre normalizarea URL-urilor și fără valori inventate.
  6. Transformi tabelul într-un artifact Claude conectat prin connectorul Google Drive, care recitește tabelul la fiecare actualizare.

Timpul declarat în sursă: aproximativ 90 de minute pentru prima construcție, apoi circa 20 de minute pe săptămână pentru actualizare. Cifrele sunt ale autorului materialului, nu ale noastre, și le tratăm ca reper de ordin de mărime, nu ca promisiune.

Două constrângeri sunt importante și ușor de ignorat. Dashboard-ul rulează ca artifact care citește live din Google Sheet prin connectorul Drive, iar artifactele care apelează conectori cer un plan Claude plătit. Nu poate fi partajat printr-un link public. Pe planurile de echipă se poate partaja intern, cu condiția ca fiecare vizualizator să aibă acces la tabel și connectorul activat. Practic, e un instrument de lucru pentru cine deține raportarea, nu un link trimis conducerii. Pentru raportarea către stakeholderi, sursa sugerează generarea unui fișier HTML care poate fi deschis în orice browser, fără conexiuni active.

Ce măsori de fapt și unde se rupe logica

Aici e partea cea mai importantă pentru un marketer care vrea să nu se păcălească singur. Datele din Semrush despre prompturi încep să se colecteze din ziua în care creezi campania, fără backfill. O comparație corectă între ultimele 28 de zile și cele anterioare devine posibilă abia după aproximativ opt săptămâni. Între timp, ai doar o bază de referință. Search Console și vizibilitatea generală aduc însă istoric din prima zi, ceea ce creează un decalaj între cele două surse pe care trebuie să îl explici explicit în dashboard, altfel cineva va citi o creștere care nu e creștere.

Al doilea punct sensibil: raportul de AI generativ din Search Console expune momentan doar impresii. Nu există query-uri, click-uri sau CTR și nu există atribuire de la prompt la click. Tabelul de pagini e agregat pe toată perioada, nu defalcat pe zile. Dacă vrei tendința zilnică a unei singure pagini, filtrezi raportul pe acea pagină înainte de export, un export per pagină. E un compromis de granularitate care schimbă felul în care construiești vizualizările.

Al treilea punct: raportul de AI generativ e disponibil pentru orice proprietate, dar afișează date doar după ce paginile acumulează suficiente impresii în AI Overviews și AI Mode. Dacă e gol sau slab, folosești raportul clasic de rezultate, dar atunci etichetezi clar în dashboard că e performanță generală în Google, nu vizibilitate specifică AI. Aici e cea mai frecventă sursă de interpretare greșită.

Ultimul detaliu operațional: încheie ferestrele de export cu 2-3 zile înainte de ziua curentă, pentru că datele recente din Search Console sunt incomplete și subestimează. Ține ferestrele de aceeași lungime, ca să compari perioade comparabile.

Cum arată un master sheet care nu te minte

Structura propusă în sursă are șapte taburi de date: prompturi la nivel de prompt și zi, pagini citate, domenii sursă, subiecte opțional, două taburi din raportul de AI generativ și un tab cu datele clasice de pagină pe două ferestre de 28 de zile. Regulile care contează cel mai mult nu sunt cele de format, ci cele de integritate: nicio valoare inventată sau estimată, totul din fișierele atașate, iar dacă ceva lipsește sau nu se potrivește cu așteptările, se întreabă în loc să se ghicească.

Normalizarea URL-urilor e subevaluată. Fără ea, aceeași pagină apare de trei ori, cu protocol, fără protocol, cu slash final, iar sumele de click-uri și impresii se sparg. Regula din sursă: scoate protocolul și www, contopește duplicatele cu slash final prin însumarea click-urilor și impresiilor și recalculează poziția medie ponderat cu impresiile. Adaugă un tab de note care înregistrează ce fișier a alimentat fiecare tab, ce ferestre de date acoperă și ce a fost sărit. La final, cere un rezumat al numărului de rânduri per tab și atenționări pentru duplicate, ferestre nepotrivite sau pagini care apar sub variante multiple de URL.

Această disciplină nu e birocrație. Un dashboard de vizibilitate AI fără note de proveniență devine, în două luni, o cutie neagră pe care nimeni nu mai are curaj să o conteste.

Ce înseamnă pentru tine, ca antreprenor sau marketer în România

Dacă vinzi online sau ai un business cu căutare informațională, întrebarea relevantă nu mai e doar „pe ce poziție sunt în Google”, ci „pentru ce fel de întrebări mă recomandă ChatGPT sau Gemini și ce pagină citează acolo”. Sunt două canale cu logică diferită, iar bugetul de conținut se bate pe aceleași resurse.

Practic, fluxul din sursă e fezabil și la scară mică. Nu ai nevoie de șapte taburi din prima zi. Poți începe cu 30 de prompturi împărțite pe cinci grupuri, o singură platformă AI, un export săptămânal și un tabel simplu. Ce nu poți sări: stabilitatea setului de prompturi. Dacă schimbi prompturile la mijloc, rupi seria de timp și toate trendurile devin inutile. Ține nucleul stabil cel puțin o lună.

Atenție la interpretare. O pagină citată de AI pentru 50 de prompturi cu zero click-uri din Google nu e automat o problemă. Poate însemna că pagina răspunde unei nevoi pe care utilizatorul o rezolvă direct în răspunsul AI, fără să mai dea click. Poate însemna că e o pagină de definiție, nu de conversie. Sau poate însemna că title-ul și meta descrierea nu conving la click. Dashboard-ul îți arată decalajul, nu cauza. Cauza o stabilești cu verificări suplimentare: ce tip de interogare acoperă pagina, ce intenție are, dacă e poziționată pentru conversie sau doar pentru informare.

Un al doilea lucru de urmărit este raportarea către management. Dacă trimiți un număr de vizibilitate AI fără să explici că include prompturi de brand, vei primi întrebarea „și asta ce înseamnă în bani?”. Pregătește de la început ambele cifre, cu și fără brand, și etichetează clar ce e măsurat și ce e ipoteză. Pentru contextul mai larg al felului în care Google își mișcă suprafețele AI, vezi și analiza despre actualizarea Reader Revenue Manager, AI Mode, Overviews și Gemini, care arată cât de repede se schimbă terenul pe care construiești astfel de raportări.

Dacă activezi în zona de comerț online și ai nevoie de un cadru de comparație pentru instrumentele de retenție, poți citi și Omnisend vs MailerLite 2026, pentru că datele de vizibilitate AI se leagă, în final, de aceleași decizii de canal și buget. Iar dacă te interesează performanța tehnică a paginilor pe care AI le citește, merită văzut și cazul Vela Fashion, lansat pe Shopify cu 91 pe mobil.

Întrebări frecvente

Pot construi dashboard-ul fără plan plătit la Claude? Connectorul Google Drive este disponibil pentru toată lumea, dar artifactele care apelează conectori necesită un plan plătit, conform materialului sursă. Alternativa pentru raportare este generarea unui fișier HTML care poate fi deschis în orice browser, fără conexiuni active.

Cât durează până am date comparabile? Datele de urmărire a prompturilor încep din ziua creării campaniei, fără backfill. O comparație corectă între ultimele 28 de zile și cele anterioare devine posibilă după aproximativ opt săptămâni. Până atunci, tratează perioada ca bază de referință.

De ce am impresii în raportul de AI generativ, dar zero click-uri? Pentru că raportul expune momentan doar impresii, fără query-uri, click-uri sau CTR, și nu oferă atribuire de la prompt la click. Absența click-urilor în acest raport nu înseamnă absența traficului, ci absența acelei metrici în raport.

Concluzie: AI-ul ajută la analiză, decizia rămâne la om

Un dashboard de vizibilitate AI e util exact atât cât e de onest. AI-ul și instrumentele te ajută să aduni date, să le normalizați, să construiești vizualizări și să generezi liste de oportunități SEO și AEO pe baza datelor reale. Ce nu face niciun dashboard în locul tău: să decidă ce prompturi contează pentru business, să interpreteze de ce o pagină e citată fără click-uri și să stabilească ce se schimbă în conținut luna viitoare. Aici intervine media buyer-ul sau specialistul SEO care pune contextul de business peste cifre.

Recomandarea noastră de proces: începe cu 30 de prompturi, o platformă, un tabel, o actualizare săptămânală. Ține setul stabil o lună. Notează fiecare sursă de date. Separă vizibilitatea pe prompturi fără brand de cea generală. Și nu transforma o ipoteză într-o concluzie până nu ai două ferestre comparabile de date.

Pasul concret, dacă vrei să treci de la teorie la execuție, îl face ALLSoft Agency: configurăm structura de măsurare, legăm datele de vizibilitate AI de cele de performanță din Google și traducem cifrele în decizii de conținut și buget. Fără hype, doar date și execuție.