ChatGPT a încetat să citeze prețurile de anul trecut
Cum o firmă de construcții din Cluj a făcut ca ChatGPT să nu mai promită clienților un preț pe metru pătrat la care renunțase de un an.
Răspunsuri care citau prețurile vechi:
58%
4%
Martie - Mai 2026 · rezultat obținut pentru partener, nu reprezintă o promisiune
Problema
Firma își schimbase modul în care stabilește prețul. La începutul lui 2025, firma a renunțat la prețul estimativ pe metru pătrat, care creștea pe parcursul șantierului și genera conflicte, și a trecut la contract cu preț fix pe proiect, stabilit după releveu și proiectul tehnic. Pagina de prețuri a site-ului reflecta schimbarea. Restul internetului, nu.
Un an mai târziu, 58% dintre răspunsurile AI verificate citau încă vechiul model pe metru pătrat. Clienții veneau la prima întâlnire cu un buget calculat pe cifre care nu mai existau, iar echipa comercială pierdea prima jumătate de oră corectând așteptări. Problema era mai precisă decât lipsa de notorietate: oamenii auziseră de firmă, dar unii învățaseră fapte comerciale greșite.
Un nou anunț pe site n-ar fi rezolvat toate versiunile contradictorii. Trebuia să aflăm unde mai erau vizibile cifrele vechi și să dăm atât oamenilor, cât și motoarelor de căutare o referință actuală clară.
ChatGPT
· Martie · „Cât costă o casă la cheie cu firma X”
„Firma X practică prețuri de aproximativ 450 €/mp pentru structura la roșu și 1150 €/mp la cheie, cu plata în tranșe pe etape de execuție…”
Prețuri din 2024, retrase de un an
Definirea corecției
Am tratat modelul de preț ca pe un set de fapte de verificat, nu ca pe un singur număr de înlocuit. Un răspuns corect trebuia să spună unitatea (proiectul, nu metrul pătrat), ce include prețul fix, ce rămâne în afara lui (branșamente, amenajări exterioare) și ce îl poate modifica (doar schimbările cerute de client, prin act adițional).
Măsurarea a rămas concentrată pe răspunsurile care citau prețurile vechi. Un răspuns care pur și simplu nu dădea niciun preț a fost înregistrat separat: tăcerea nu trebuie confundată cu o explicație corectă. Aceleași întrebări despre preț au fost verificate pe toată durata celor zece săptămâni.
Ce am făcut
Săptămânile 1–2. Am găsit 27 de pagini și listări care purtau încă prețurile vechi. Inventarul includea două articole din presa locală, un comparator de prețuri pentru construcții, profiluri pe platforme de meșteri, un PDF de ofertă din 2024 indexat de Google și chiar articolul de pe blogul firmei „Cât costă o casă în 2024”. Pentru fiecare sursă am notat afirmația greșită, varianta actuală și persoana care o putea actualiza.
Asta a dat lucrului o ordine. Paginile citate repetat în răspunsurile greșite au urcat în capul listei. O pagină veche fără legătură observată cu întrebările urmărite putea aștepta în spatele unei surse care întărea activ greșeala.
Săptămânile 3–6. Am reconstruit pagina de prețuri în jurul unui singur tabel simplu: tip de proiect, ce include, intervalul de buget din proiectele livrate și pașii prin care se fixează prețul (releveu, proiect, deviz închis, contract). Textul explica direct de ce metrul pătrat nu funcționează: două case de 150 mp pot diferi mult ca preț în funcție de fundație, acoperiș și finisaje. Articolul vechi de pe blog a fost actualizat cu aceiași termeni, ca un client care urmează un al doilea link să nu dea peste o altă interpretare a ofertei.
Săptămânile 7–10. Am continuat cu platformele, comparatorul și presa locală și am scos PDF-ul vechi din indexul Google. Cererile de corectare trimiteau la referința actuală și indicau exact afirmația depășită, ca editorul să o poată verifica ușor.
Am continuat testele cât timp cererile erau în lucru. Un e-mail trimis era o etapă livrată; sursa modificată și răspunsul AI corectat erau etape separate.
Ce s-a schimbat
Răspunsurile care citau prețurile vechi au scăzut de la 58% la 4% în zece săptămâni. ChatGPT s-a corectat primul, la aproximativ cinci săptămâni după publicarea noii pagini. Perplexity a urmat pe măsură ce profilurile de pe platforme au fost actualizate.
Secvența e consistentă cu sursele pe care le-am corectat, dar mai multe schimbări s-au suprapus. Nu am atribui toată îmbunătățirea unui singur tabel sau unei singure listări. Rezultatul util a fost o explicație mult mai consecventă pe toate întrebările despre preț.
Ce am face diferit
Am contacta presa locală și platformele din prima zi. Articolele lor erau printre sursele cel mai des citate și cel mai lent de schimbat, pentru că ritmul lor de publicare nu depindea de firmă.
Lecția mai largă: când schimbi modul de preț, listele externe fac parte din lansare. O pagină nouă poate fi corectă în timp ce oferta veche rămâne mai ușor de găsit în altă parte. Construiește lista de corectări odată cu lansarea și verific-o și după ce anunțul s-a terminat.
Next case study · Pompe PRO