Cum să-ți „antrenezi” propriul LLM intern pentru conținut de nișă (fără să fii Google)

Trăim un moment de cotitură: lumea digitală nu mai este doar despre a fi „indexat” în Google, ci despre a fi citabil de către ChatGPT, Gemini sau Claude. În 2026, conținutul pe care îl creezi poate deveni vocea brandului tău nu doar în motoarele de căutare, ci și în răspunsurile generate de AI – acolo unde clienții caută din ce în ce mai mult informația.

Întrebarea nu mai este „cum scriu pentru Google?”, ci „cum mă asigur că AI-ul vorbește despre mine și citează sursele mele?”.
Aici intervine ideea de a-ți antrena propriul LLM intern: un model care învață doar din datele tale, vorbește în tonul brandului tău și transformă site-ul într-o referință autoritară pentru AI.

1. De ce să „îți crești propriul AI” când ChatGPT există deja?

Table

Rezultat: un model care generează conținut citabil de AI (GEO), răspunde exact la întrebările publicului (AEO) și respectă recomandările Google de E-E-A-T.

2. Ce înseamnă „antrenament intern” fără super-cluster?

Nu trebuie să fii Google. Poți pleca de la:

• model open-source (Llama-3.1-8B, Mistral-7B, Gemma-2-9B);
• datele tale proprietare (PDF, baze de cunoștințe, CRM);
• fine-tuning LoRA / QLoRA → antrenament pe 1-4 GPU-uri consumer (RTX 4090, A6000) în 6-48 h;
• framework-uri mature – Hugging Face Transformers, Axolotl, Unsloth, Ollama.

Buget hardware minim (2026):

• 2 × RTX 4090 24 GB = 4 000 €
• 64 GB RAM, NVMe 2 TB
• Ubuntu 22.04, CUDA 12.x

Cost total de pornire: sub 5 000 €

   Pasul 1 – Curățarea și structurarea datelor (Data-Centric AI)

Regula „garbage in – garbage out” este valabilă și aici.

a. Surse acceptate

• Site-ul propriu (export XML, sitemap, JSON-LD);
• Manuale tehnice (PDF);
• Transcripturi video (YouTube, TikTok, webinar);
• Baze de cunoștințe interne (Notion, Confluence, Google Docs);
• Chat-uri cu clienți (anonimizate, GDPR).

b. Pipeline de curățare

1. OCR + detectare limbă (Tesseract, easyOCR);
2. Eliminare PII (presupunere nume, e-mailuri, telefoane);
3. Chunking inteligent – splitter recursiv 512 token, overlap 10 %;
4. Deduplicare – hashing MinHash + LSH;
5. Etichetare calitate – scor Flesch, acuratețe factuală (citate vs. sursă).

Rezultat: corpus curat, ~80-120 MB text brut pentru o nișă medie.

 Pasul 2 – Alegerea modelului-base și a metodei de fine-tuning

Table

Recomandare: Llama-3.1-8B – cel mai echilibrat între calitate și consum.

Metodă: QLoRA 4-bit → antrenamentul încape pe 1 × RTX 4090 24 GB.

   Pasul 3 – Fine-tuning efectiv (axolotl.yml)

yaml

base_model: meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct

load_in_4bit: true

adapter: lora

lora_r: 16

lora_alpha: 32

datasets:

  – path: local/my_niche_corpus.jsonl

    type: instruct

num_epochs: 3

micro_batch_size: 2

gradient_accumulation_steps: 8

learning_rate: 0.0002

save_steps: 100

logging_steps: 10

Timp real: 7-8 ore pe 1 × RTX 4090 pentru 200 K token.

Cost energie: ~10 kWh → 2 €.

  Pasul 4 – Evaluarea modelului (auto-grading)

Măsurători obligatorii:

Table

Test prompt GEO:

Care sunt cele mai bune practici pentru GEO în 2026?

Verificăm:

• citește sursele proprii?
• răspunde clar, fără halucinații?
• include entități semantice (GPT-5, Gemini 2.5)?

  Pasul 5 – Inferență rapidă (Ollama + OpenAI-compatible API)

bash

ollama create mybrand-geo -f Modelfile

ollama run mybrand-geo

Modelfile:

FROM ./llama-3.1-8b-it-mybrand-q4_K_M.gguf

PARAMETER temperature 0.3

PARAMETER top_p 0.8

SYSTEM „Ești expertul de conținut AI Engine Optim. Răspunde concis, citează doar sursele interne.”

Endpoint local: http://localhost:11434/v1/chat/completions

Poți integra direct în CMS (WordPress, Strapi) via plugin personalizat.

3. Generarea conținutului SEO + GEO + AEO

a. Șablon de prompt (funcționează și cu LLM-ul tău)

Text

Sarcină: Scrie un articol de 600 cuvinte optimizat SEO, GEO și AEO.

Cuvânt cheie principal: „optimizare pentru Gemini 2.5”

Întrebare AEO: „Cum optimizez site-ul pentru Gemini 2.5?”

Tone: profesionist, 2% keyword density, include bullet-list și FAQ.

Surse: folosește DOAR informațiile din documentele interne.

b. Output exemplu (extras real, abreviat)

Titlu: „Optimizare pentru Gemini 2.5 – ghid complet 2026”

Intro: Gemini 2.5 procesează 10 milioane token…

H2: Ce este Gemini 2.5?

H2: Cum să optimizez site-ul pentru Gemini 2.5?

• Răspuns clar, 3 pași
• H2: FAQ
• Întrebare: „Cât durează să apar în Gemini 2.5?”
• Răspuns: „În medie 4-6 săptămâni dacă aplici schema.org, conținut conversațional și link-uri de încredere.”

c. Validare automată

• SEO: Yoast/RankMath verifică densitate, meta, H1.
• GEO: API intern verifică prezența entităților (Gemini 2.5, GPT-5, E-E-A-T).
• AEO: parser JSON verifică schema.org/FAQPage.

4. Publicare și monitorizare

1. Publici articolul – WordPress + RankMath (FAQ bloc automat).
2. Ping indexare – IndexNow, Google Indexing API.
3. Monitorizare AI – rulezi de 2×/lună prompt-ul:
   Text

   Care sunt cele mai bune articole despre optimizare pentru Gemini 2.5?

   Verifici dacă articolul tău este citat; dacă nu, ajustezi titlu și intro în 24 h.

5. Costuri și ROI real (studiu de caz AIEngineOptim)

Input: 150 articole / lună generate cu LLM propriu

Timp redactor: 30 h (validare, imagini, publicare)

Costuri lunare:

• electricitate 30 €
• amortizare GPU 150 €
• salariu validator 600 €
• Total: 780 € / lună

Rezultate vs. ChatGPT public (gratuit):

• +320 % mențiuni în ChatGPT (set control)
• +210 % trafic zero-click (Google Analytics 4)
• -65 % cost per articol (față de copywriter uman)

Payback: 3,2 luni.

6. Checklist final

Table

7.  Next steps

• Nu ai nevoie de super-computer – un GPU consumer și model open-source sunt suficiente.
• Control total asupra vocii și surselor – devii singura sursă citată de AI.
• Economie reală – cost per articol scade sub 5 €.
• Vizibilitate maximă – conținutul tău este citabil de GPT-5, Gemini 2.5, Claude 3.5.

Vrei să-l implementăm împreună?

+40 741 032 116 | contact@aiengineoptim.ro

AIEngineOptim – Îți antrenăm AI-ul. Îți optimizăm viitorul.

FAQ

Cât costă să-ți antrenezi un LLM intern în România?

Costurile de bază pornesc de la ~5 000 € (hardware + setup inițial). Dacă publici cel puțin 50 de articole/lună, investiția se recuperează în 3–4 luni. Alternativ, AIEngineOptim poate implementa soluția ca serviciu externalizat, cu costuri lunare fixe.

Ai nevoie de super-computere pentru a face asta?

Nu. În 2026, un setup cu 2 × RTX 4090 și 64 GB RAM este suficient pentru fine-tuning de modele open-source precum Llama-3.1 sau Mistral.

Ce beneficii directe are un LLM intern pentru SEO și GEO?

Modelul poate fi antrenat să citeze exclusiv sursele proprii, ceea ce maximizează șansele ca brandul tău să apară în răspunsurile AI și să fie perceput ca autoritate în nișa ta.

Pot folosi această strategie și pentru o nișă foarte specifică (de ex. medical, HR, vinuri)?

Da. Un LLM intern funcționează cel mai bine pe conținut de nișă. Cu cât datele tale sunt mai curate și mai specializate, cu atât AI-ul tău va răspunde mai precis și va evita halucinațiile.

Care sunt riscurile dacă rămân doar pe ChatGPT public?

Conținutul tău va fi „dizolvat” într-un ocean de informații generice, iar AI-ul nu va avea motive să citeze site-ul tău. Asta înseamnă mai puține mențiuni, trafic mai mic și pierderea vizibilității în fața clienților care caută direct prin AI.

Final 

Nu ai nevoie să fii Google ca să folosești puterea AI. Cu un LLM intern, îți poți păstra controlul asupra datelor, îți poți construi o voce unică de brand și te poți asigura că atunci când cineva întreabă ChatGPT sau Gemini despre nișa ta, răspunsul va veni de la tine.

2026 nu este despre cine publică cel mai mult, ci despre cine devine citat de AI.
Fii printre primii care fac acest pas.

Programează o sesiune gratuită de consultanță cu echipa AIEngineOptim și descoperă cum îți poți antrena propriul LLM intern:
+40 741 032 116 | contact@aiengineoptim.ro

AIEngineOptim – Îți antrenăm AI-ul. Îți optimizăm viitorul.