La SEO ci ha insegnato a conquistare la prima pagina di Google per intercettare le ricerche utenti ma oggi non è più sufficiente, dobbiamo anche diventare la fonte autorevole che l'intelligenza artificiale sceglie di citare per mantenere rilevanza e visibilità. Come farlo?
Generative Engine Optimization (GEO) è il processo di ottimizzazione dei contenuti affinché vengano riconosciuti, referenziati e inclusi direttamente nelle risposte generate dai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale e dai modelli generativi come ChatGPT, Perplexity AI e Google AI Overviews. A differenza della SEO tradizionale che punta a posizionarsi in cima ai risultati di Google, la GEO mira a diventare la fonte autorevole che l'AI cita quando risponde alle domande degli utenti. È come passare dall'essere visibili su una vetrina affollata all'essere l'esperto consultato direttamente dall'assistente personale di ogni utente.
Indice dei contenuti:
Esempio pratico: come ChatGPT costruisce le sue risposte
Quando una persona fa una domanda a un motore AI come ChatGPT non ottiene più un semplice elenco di link come accade con Google. Riceve invece una risposta diretta, già strutturata, scritta in linguaggio naturale e costruita in tempo reale dall’intelligenza artificiale, sulla base delle fonti disponibili online e della propria knowledge base. Queste risposte spesso includono link diretti alle fonti originali da cui le informazioni sono state estratte, permettendo agli utenti di verificare i dati e approfondire l'argomento.
Nell’esempio qui sotto, l’utente ha chiesto: "Quali sono i migliori ristoranti con piatti vegani nelle zone collinari di Reggio Emilia?"
Come si può vedere, ChatGPT ha generato una risposta completa che seleziona e riassume le informazioni più rilevanti, elencando ristoranti e agriturismi con dettagli e link diretti alle fonti originali.
Questa non è una lista copia, ma una sintesi originale: l’AI legge, interpreta e riformula le informazioni più utili, decidendo autonomamente quali nomi citare, in che ordine e con quali descrizioni.
GEO: come si fa davvero (e perché è diverso dalla SEO)
La Generative Engine Optimization (GEO) è una disciplina giovane ma sempre più cruciale nelle strategie digitali. Proprio come la SEO tradizionale, presenta numerose best practice ma nessuna formula garantita: gli algoritmi che decidono se e quando citare un brand cambiano frequentemente e sono poco trasparenti.
I componenti chiave della Generative Engine Optimization includono:
Comprensione dei modelli di linguaggio e dei chatbot AI
La Generative Engine Optimization richiede una comprensione profonda di come funzionano i modelli di linguaggio (LLM) e i loro chatbot. Gli assistenti AI utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e algoritmi di machine learning per comprendere e interpretare le query in modo conversazionale.
Questi sistemi si distinguono per la loro capacità di:
- Elaborare il linguaggio naturale in modo contestuale
- Fornire risposte personalizzate basate sul comportamento dell'utente
- Adattarsi al contesto della conversazione e migliorare nel tempo tramite aggiornamenti periodici e crawling
- Generare contenuti che vanno oltre la semplice corrispondenza di parole chiave
Ogni assistente AI ha caratteristiche uniche: alcuni, come ChatGPT e Gemini, integrano gli indici di Google e Bing con ricerca live e crawling proprietario per generare risposte in tempo reale. Questo significa che ottimizzare per questi sistemi richiede di andare oltre la logica tradizionale dei motori di ricerca, concentrandosi su contenuti che possono essere compresi, contestualizzati e riproposti in modo naturale e conversazionale.
Performance tecniche e accessibilità per gli assistenti AI
Nell'ecosistema dei modelli generativi, le performance tecniche di un sito web diventano un elemento critico di valutazione, quasi un "linguaggio" attraverso cui i sistemi AI comprendono l'affidabilità e la qualità di una fonte. Non si tratta più solo di velocità, ma di una vera e propria "leggibilità digitale" che va oltre il semplice contenuto.
Parametri chiave che gli LLM valutano:
- Velocità di caricamento: un sito rapido indica efficienza e rispetto per l'esperienza utente, un segnale di qualità per gli assistenti AI.
- Navigabilità: una struttura logica e intuitiva facilita l'interpretazione dei contenuti, permettendo alle AI di contestualizzare più rapidamente le informazioni.
- Mobile-Friendliness: la capacità di adattarsi perfettamente a diversi dispositivi diventa un indicatore di professionalità e attenzione ai dettagli.
- Accessibilità tecnica: implementazione di standard come schema markup, tag semantici e strutture dati che permettono una "lettura" più profonda da parte dei modelli generativi.
Un sito ben strutturato diventa molto più di una vetrina: è un ecosistema informativo che gli assistenti AI possono esplorare, comprendere e riproporre in modo affidabile e naturale.
Architettura dei contenuti
Il vero valore di un contenuto nell'era degli assistenti AI non sta più solo nell'informazione, ma nella sua capacità di essere compresa, estratta e riproposta in modo fluido e contestuale. I modelli generativi cercano contenuti che vadano oltre la semplice descrizione, privilegiando quelli che raccontano, spiegano e connettono le informazioni in modo naturale e intellegibile.
- Modularità e focalizzazione: strutturare i contenuti in sezioni brevi e mirate, ciascuna che risponda a una specifica domanda o concetto. Gli assistenti AI estraggono informazioni a blocchi, quindi ogni sezione deve essere autosufficiente e di valore.
- Anticipazione delle domande successive: organizzare i contenuti prevedendo le possibili domande di follow-up. Questo aumenta la probabilità di essere citati in diversi momenti del percorso di ricerca dell'utente.
- Identificazione chiara di entità: menzionare con precisione nomi di persone, prodotti, aziende e luoghi. Questo aiuta i sistemi AI a contestualizzare e connettere le informazioni.
Backlinks e citazioni
Un aspetto particolarmente interessante è l'importanza che gli LLM attribuiscono ai backlinks o anche solo le citazioni senza link. Una rete di citazioni diversificate - che include directory locali, blog di settore e siti di riferimento - può significativamente aumentare la credibilità e la visibilità di un contenuto. Come illustrato dall’esempio nel capitolo precedente, tali citazioni possono provenire da fonti diversificate, comprese testate locali, siti di promozione territoriale, blog tematici e così via.
Monitoraggio e analisi
Per monitorare concretamente i risultati del proprio lavoro di GEO è fondamentale osservare la propria presenza nei modelli generativi. AI Brand Monitor, sviluppato da AND EMILI, rappresenta un esempio di strumento innovativo che offre una mappatura completa della visibilità di un brand negli LLM, consentendo di misurare le citazioni, analizzare la reputazione e comprendere come il proprio contenuto viene interpretato dai principali modelli di intelligenza generativa.
Oltre i motori di ricerca: la SEO si evolve in GEO
La crescita dei motori generativi rappresenta un cambiamento strutturale nel modo in cui le persone cercano e consumano informazioni online. Con ChatGPT che raggiunge 800 milioni di utenti settimanali e Google AI Overviews sempre più presente nelle ricerche, il paradigma dell'ottimizzazione per il traffico organico si sta evolvendo.
La GEO non è una disciplina separata dalla SEO, ma la sua evoluzione naturale. L'obiettivo rimane lo stesso di sempre: aumentare la visibilità. La differenza è che oggi questa visibilità non arriva più solo dai motori di ricerca tradizionali, ma anche dai motori generativi.
Tutti i punti di attenzione emersi in questo articolo - dalla strutturazione dei contenuti in formato question-answer alla citabilità negli LLM, dal monitoraggio della propria presenza nelle AI alla creazione di contenuti autorevoli e verificabili - rappresentano l'evoluzione naturale delle competenze SEO nell'era dell'intelligenza artificiale.
Avere una solida base di SEO rimane fondamentale e facilita enormemente l'adozione delle strategie GEO. Tuttavia, l'approccio sta cambiando: non si tratta più di ottimizzare separatamente per Google e per ChatGPT, ma di sviluppare una strategia integrata che consideri tutti i canali attraverso cui gli utenti cercano e scoprono contenuti oggi.
Audit della Visibilità negli LLM
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