La GPeC Summit 2026, peste 1.000 de participanți au discutat despre trecerea de la căutarea tradițională la recomandările AI. Concluzia practică pentru magazinele online: vizibilitatea nu se mai câștigă doar pe Google, iar feed-ul de produse și datele comerciale corecte devin infrastructură de vânzare.

Pe 13 octombrie 2026, Teatrul Național București a găzduit ediția GPeC Summit care marchează 21 de ani de la înființarea comunității. Evenimentul a adunat peste 1.000 de participanți din e-commerce și digital marketing, plus speakeri precum Neil Patel, Tudor Manea (eMAG), Irina Dietrich (Google), Diana Anghelescu (GetResponse), A. Lee Judge, Florian Arndt, Eden Bidani și Tedy Necula, conform anunțului publicat de organizatori. Tema centrală nu a fost „AI-ul ca magie”, ci felul în care se schimbă traseul de cumpărare și ce trebuie să facă concret un magazin ca să fie găsit, înțeles și ales.

De la poziții în Google la prezență în răspunsurile AI

Mesajul lui Neil Patel a fost clar: vizibilitatea unui brand nu se mai poate evalua cu o singură metrică de tipul „unde stau în Google”. Cumpărătorul descoperă produsul în social media, cercetează pe Google sau în instrumente AI, se uită la recenzii, intră în comunități, compară pe marketplace-uri și abia apoi decide. Fiecare dintre aceste puncte contează, iar brandul care lipsește din unul dintre ele pierde startul în fața competiției.

Recomandarea practică din prezentare a fost combinarea SEO-ului clasic cu Generative Engine Optimization și cu ceea ce Patel numește Search Everywhere. Tradus pentru un magazin online, asta înseamnă pagini de produs cu specificații complete, comparații relevante între variante, răspunsuri la întrebările reale ale cumpărătorilor și recenzii autentice. Plus reputație construită în afara site-ului, livrare care respectă promisiunea și un checkout fără costuri surpriză.

Aici merită o nuanță de operator. GEO nu este un buton pe care îl apeși și apari în răspunsurile ChatGPT sau Gemini. Este rezultatul unei baze de date curate, al unui conținut care răspunde explicit la întrebări și al unei reputații verificabile. Dacă pagina ta de produs are titluri duplicate, atribute lipsă și recenzii cumpărate, niciun strat de AI de deasupra nu repară problema. Despre ce se întâmplă când umpli site-ul cu text generat fără substanță am scris în analiza pe conținutul AI pentru SEO și de ce Google îl penalizează în 2026, o lectură utilă înainte să pui un LLM să scrie 500 de descrieri de produs.

Feed-ul de produse, noul teren de luptă

Irina Dietrich de la Google a adus partea tehnică a discuției: căutarea devine conversațională și capabilă să proceseze intenții de cumpărare tot mai complexe. În acest context, calitatea feed-ului de produse decide cum sunt înțelese și afișate ofertele în experiențele bazate pe AI. Titluri și descrieri relevante, atribute complete, imagini de calitate, prețuri actualizate, informații precise despre livrare și retur. Pregătirea pentru agentic shopping, adică pentru un cumpărător asistat sau chiar înlocuit de un agent AI, începe cu date comerciale corecte și consecvente.

Asta nu este o noutate spectaculoasă, dar este exact tipul de muncă pe care multe magazine o neglijează ani la rând. Un feed cu 30% din produse fără gtin, cu titluri de 40 de caractere tăiate la mijloc și cu stocuri actualizate o dată pe zi nu va fi ales de un agent care compară oferte în câteva secunde. În schimb, un catalog curat, cu atribute standardizate și disponibilitate în timp real, are șanse reale să fie recomandat acolo unde utilizatorul întreabă în limbaj natural.

Recomandarea mea de proces: tratează feed-ul ca pe un produs intern, cu un responsabil clar, cu un audit lunar de completitudine a atributelor și cu o regulă simplă, dacă un câmp este obligatoriu pentru un canal, nu se acceptă gol. Verifică rezultatul în interfață, nu doar în raportul de erori al platformei.

Măsurarea: atribuirea clasică nu mai spune toată povestea

A. Lee Judge a atacat una dintre cele mai inconfortabile teme pentru marketeri: limitele atribuirii clasice. Când parcursul de cumpărare trece prin social media, căutare, AI, newsletter, marketplace și comunități, ultimul click devine o poveste incompletă. Conținutul trebuie privit ca un activ care contribuie în timp, iar evaluarea lui trebuie să reflecte felul în care susține relația cu viitorii clienți și decizia de cumpărare.

Diana Anghelescu de la GetResponse a completat tabloul din perspectiva automatizării relației cu clientul, de la primul contact până la achiziții repetate și reactivare. Accentul a căzut pe relevanța mesajelor, calitatea produselor și măsurarea valorii clientului în timp, dincolo de costul primei achiziții. Este aceeași logică pe care o vedem la brandurile care trec de la raportarea pe CPA de campanie la raportarea pe valoare pe durata de viață.

Concret, ce înseamnă asta pentru un magazin care rulează ads? Înseamnă că nu poți judeca un canal doar după conversiile atribuite în platformă. Ai nevoie de o sursă de adevăr internă, de cohorte de clienți urmărite pe 3, 6 și 12 luni, de măsurare a contribuției conținutului și de o marjă de eroare asumată pentru canalele care nu se pot urmări curat. Dacă datele sunt incomplete, notează asta, nu trage concluzia că un canal „nu funcționează”.

Un detaliu care merită subliniat: la GPeC s-a vorbit despre profitabilitate, nu doar despre volum. Panelul cu Adrian Mihai (FAN Courier), Adrian Negrescu (Frames), Arthur Rădulescu (MerchantPro), Emil Mitescu (UniCredit Consumer Financing), George Rășchitor (Sinaps Marketing) și Lucian Baltaru (SAMEDAY Group) a adus în discuție presiunea costurilor logistice, rolul finanțării cumpărăturilor și nevoia de a urmări marja, nu doar cifra de vânzări. Tudor Manea de la eMAG a descris un an cu start dificil și o revenire în a doua parte, cu consumabile și produse recurente dinamice, în timp ce cumpărăturile de valoare mare au resimțit prudența consumatorilor.

Autenticitatea, diferențiatorul într-o piață plină de conținut generat

Florian Arndt a arătat cum instrumentele AI accelerează producția de imagini, video, voce, traduceri și organizarea activității. Câștigul de timp este real. Dar Eden Bidani a adus cealaltă față: când oricine poate genera conținut convingător, clientul nu mai distinge ușor oferta reală de cea înșelătoare. Soluțiile propuse au fost comunicarea sinceră a limitărilor produselor, rezolvarea problemelor clienților și transparența asupra oamenilor și proceselor din companie. Tedy Necula a completat cu perspectiva video-ului autentic, cu oameni reali și povești de client, ca sistem coerent de comunicare care construiește familiaritate înainte de momentul de cumpărare.

Aici este tensiunea pe care fiecare brand o va simți în 2026 și în 2027: AI-ul scade costul producției de conținut aproape de zero, dar ridică ștacheta la încredere. Cine produce mult și golite de substanță va pierde. Cine folosește AI-ul ca accelerator peste un material uman verificabil va câștiga.

Ce înseamnă pentru tine, antreprenor sau marketer român

Dacă ai un magazin online cu echipă mică, iată ce aș scoate din discuțiile de la GPeC și aș pune pe listă în următoarele săptămâni.

Primul pas: audit pe feed. Ia primele 50 de produse după venit, verifică titlul, atributele, imaginea, prețul și informația de livrare. Dacă găsești lipsuri, ai găsit cea mai ieftină optimizare disponibilă.

Al doilea pas: rescrie paginile de produs ca răspuns la întrebări. Nu sloganuri, ci specificații, comparații cu alternative, răspunsuri la obiecții reale. Structura aceasta este prietenoasă și pentru Google, și pentru un asistent AI care trebuie să extragă un fapt.

Al treilea pas: separă clar ce este măsurat de ce este ipoteză. Dacă nu ai date despre contribuția conținutului, notează ipoteza și testează, nu transforma o presupunere într-o decizie de buget. Un raport de platformă care arată 30 de conversii nu dovedește că acele conversii nu ar fi venit și fără campanie.

Al patrulea pas: verifică reputația externă. Recenzii, comunități, marketplace-uri, discuții despre livrare. Un brand cu recenzii mediocre nu compensează prin buget de ads.

Despre felul în care un brand poate apărea în răspunsurile unui model și totuși să nu răspundă la întrebarea reală a clientului am analizat separat în materialul despre de ce un model poate recita brandul și tot nu răspunde la întrebare. Este o lectură care temperează entuziasmul legat de GEO.

FAQ

Ce este Generative Engine Optimization și cum se aplică la un magazin online? GEO este practica de a-ți structura conținutul și datele astfel încât un instrument AI să te poată înțelege și recomanda corect. Pentru un magazin, începe cu pagini de produs clare, atribute complete, recenzii autentice și informații consistente despre livrare și retur, exact direcțiile prezentate la GPeC Summit 2026.

Mai are sens SEO-ul clasic dacă oamenii caută tot mai mult în AI? Da, dar nu ca singur canal. SEO-ul rămâne baza de date pe care se sprijină și experiențele AI, iar recomandarea din eveniment a fost combinarea lui cu GEO și cu prezența pe toate canalele unde cumpărătorul cercetează. Fără pagini solide, nu ai ce indexa și nici ce cita.

Cum măsor contribuția conținutului dacă atribuirea clasică e incompletă? Prin cohorte de clienți urmărite pe termen mai lung, prin valoarea pe durata de viață și prin separarea clară între ce este măsurat și ce este ipoteză. Verifică sursele de date înainte să tragi concluzii și nu confunda absența unei conversii atribuite cu absența efectului.

Concluzia ALLSoft

AI-ul ajută mult la analiză, la planificare, la generarea variantelor de conținut și la auditul feed-urilor. Dar deciziile și execuția rămân umane: un media buyer care citește datele, care știe ce este măsurat și ce este presupunere, care verifică înainte să declare ceva „dovedit”. Iar pasul concret îl face echipa potrivită, cu procese clare. Dacă vrei să traduci concluziile din GPeC în plan de lucru pentru magazinul tău, începe de la ALLSoft Agency, fără hype și fără cifre inventate.