NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab publică date originale despre SEO, AEO, GEO și vizibilitatea în căutarea AI — extrase din audituri reale ale site-urilor web, nu sfaturi reciclate.

NOXEL Research Lab a publicat primele sale concluzii preliminare — un set de date v1 cu 53 de site-uri web accesibile public, analizate pentru accesibilitatea crawlerelor AI și adoptarea datelor structurate. Consultați concluziile de mai jos sau citiți metodologia noastră completă. Acesta este un punct de plecare, nu un cuvânt final — vom extinde eșantionul și vom republica pe măsură ce vor veni mai multe date.

Despre ce este vorba

Majoritatea conținutului SEO reia aceleași sfaturi găsite peste tot. NOXEL Research Lab este construit pentru a face opusul: publicarea concluziilor care provin direct din audituri reale efectuate prin NOXEL SEO, cu o metodologie transparentă în spatele fiecărui număr.

Fiecare statistică pe care o publicăm aici va include o cifră precisă, o dimensiune a eșantionului, o metodologie, o dată și o sursă — fără cifre inventate, fără afirmații vagi.

Explorați

Disponibil acum

Metodologie

Cum calculează NOXEL scorurile SEO, AEO, GEO și Core Web Vitals — ponderile și criteriile reale.

Disponibil acum

Pregătire pentru Căutarea AI — v1

Primele concluzii despre accesibilitatea crawlerelor AI și adoptarea datelor structurate, n=53.

Activ · în expansiune

În progres

Benchmark-uri

Benchmark-uri pe industrii și categorii pentru SEO tehnic, performanță și pregătire pentru căutarea AI.

Se construiește eșantionul

Pregătire pentru Căutarea AI NOXEL — Concluzii v1

Eșantion: 53 de site-uri web accesibile public, selectate din agenții de marketing/SEO, instrumente SaaS și un mic grup de control instituțional (site-uri guvernamentale, academice și de referință). Acesta este un set de date de lucru v1, nu un eșantion aleatoriu sau reprezentativ al web-ului — îl publicăm acum deoarece un studiu transparent cu dimensiuni modeste este mai bun decât să așteptăm indefinit unul „perfect". Domeniile individuale nu sunt niciodată menționate; fiecare cifră de mai jos este un agregat.

Accesibilitatea crawlerelor AI

20,8% dintre site-uri au blocat cel puțin un crawler AI major (GPTBot, PerplexityBot și altele similare).
Dintre acele blocaje, 91% erau atribuibile regulilor explicite din robots.txt — restul nu aveau o cauză clară din robots.txt singur și ar necesita investigații la nivel de server.

Adoptarea datelor structurate

28,3% dintre site-uri nu aveau deloc date structurate JSON-LD.
66,0% nu aveau schema Organization sau LocalBusiness.
94,3% nu aveau schema BreadcrumbList.

Pe scurt: cercetarea noastră a constatat că adoptarea datelor structurate — în special schema BreadcrumbList — rămâne rară chiar și printre site-urile din punct de vedere tehnic sofisticate, iar blocarea crawlerelor AI se reduce de obicei la robots.txt, nu la firewall-uri.

Accesibilitatea crawlerelor AI se referă la dacă crawlerele precum GPTBot și PerplexityBot pot prelua și citi cu succes o pagină — o condiție prealabilă pentru ca acea pagină să fie vreodată citată de un motor de răspunsuri AI.

Cum am efectuat această cercetare

Mai întâi, am selectat 53 de site-uri accesibile public din trei categorii: agenții de marketing/SEO, instrumente SaaS și site-uri instituționale de referință.
Apoi, am rulat fiecare domeniu prin motorul de audit al NOXEL SEO — aceeași tehnologie din spatele fiecărui raport NOXEL SEO — verificând accesibilitatea crawlerelor AI și prezența datelor structurate.
Ulterior, am agregat rezultatele în procentele de mai sus; niciun domeniu sau scor individual nu este publicat.
În final, plănuim să extindem acest set de date spre un eșantion mai mare și mai reprezentativ și vom republica concluziile actualizate pe măsură ce se întâmplă acest lucru.

Datele noastre au fost scanate în septembrie 2026. Fiecare cifră de mai sus indică clar dimensiunea eșantionului, conform promisiunii.

De ce contează cercetarea originală pentru căutarea AI

Modelele lingvistice mari precum ChatGPT, Claude, Perplexity și Gemini nu clasifică paginile în același mod ca motoarele de căutare tradiționale — ele sintetizează răspunsuri și favorizează sursele care oferă ceva ce nu mai spun o duzină de alte pagini. Sfaturile reciclate, definițiile reformulate și listele generice cu „10 sfaturi" sunt rareori citate, deoarece un model AI a absorbit deja acele informații din mii de alte surse în timpul antrenamentului. Datele originale — un eșantion real, o metodologie reală, procente reale — sunt diferite. Este tipul de conținut pe care un model AI nu îl poate cunoaște deja, ceea ce îl face exact demn de citat.

Aceasta este ideea de bază din spatele NOXEL Research Lab: în loc să scriem mai multe sfaturi SEO generice, rulăm audituri reale prin motorul propriu al NOXEL SEO și publicăm ceea ce găsim de fapt. Fiecare studiu de aici urmează aceeași disciplină — o dimensiune a eșantionului declarată, o metodologie descrisă, o dată de publicare și rezultate doar agregate, fără niciun site individual menționat.

Ce urmează

Setul de date v1 de mai sus este deliberat modest — 53 de site-uri sunt suficiente pentru a publica cu onestitate, nu suficiente pentru a fi reprezentative pentru web-ul mai larg. Următoarea noastră lansare va extinde eșantionul spre un set de date mai mare și mai stratificat (mai multe categorii, mai multe site-uri pe categorie, o metodologie de eșantionare mai clară) și va adăuga noi semnale dincolo de accesibilitatea crawlerelor AI și datele structurate — lucruri precum prospețimea conținutului, claritatea entităților și profunzimea tematică pe aceleași site-uri.

Dacă doriți să fiți notificat când va fi publicat următorul release NOXEL Research Lab, sau dacă administrați un site și doriți să fie inclus într-un studiu viitor (cu consimțământul dvs. explicit — consultați politica noastră privind datele de mai sus), contactați-ne prin pagina de contact.