Da l’8 ottobre 2025, la modalità di ricerca potenziata dall’intelligenza artificiale di Google chiamata AI Mode è disponibile anche in Europa, in oltre 40 Paesi e in 38 nuove lingue, fra cui l’italiano. Qui puoi leggere l’annuncio ufficiale di Google 🙂
Google promette una capacità di risposta molto più sofisticata, soprattutto per domande lunghe, complesse, con sfumature: non più solo una lista di link, ma una sintesi contestualizzata, con la possibilità anche di caricare immagini e chiedere spiegazioni specifiche su di esse. Multimodalità, quindi.
Allo stesso tempo, molti editori online e creatori di contenuti sollevano già forti timori: una parte consistente del traffico verso i siti (specialmente informativi) potrebbe dissolversi, se gli utenti si accontentano delle risposte sintetiche fornite da AI Mode.
Come funziona AI Mode
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Si basa su modelli linguistici avanzati (fra cui versioni di Gemini), con capacità di ragionamento e scomposizione della domanda in sotto-temi per ottenere risposte più ampie e articolate.
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L’interfaccia appare come una scheda separata tra i risultati di Google: non sostituisce immediatamente la ricerca tradizionale, ma offre un percorso parallelo, con un invito a esplorare i contenuti web originali, se si vuole.
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Il sistema è stato adattato al contesto europeo: non si tratta solo di tradurre l’interfaccia, ma di tener conto di preferenze locali e sfumature culturali nel modo in cui certe informazioni sono richieste o interpretate .Al momento del lancio in Europa, non sono presenti annunci pubblicitari dentro la modalità AI; le sperimentazioni pubblicitarie sono in corso negli Stati Uniti.
Cosa è AI Mode?
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AI Mode è la modalità di ricerca potenziata dall’intelligenza artificiale di Google, progettata per rispondere a domande complesse e articolate con un solo passaggio, evitando che l’utente debba fare molte ricerche separate.
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Usa modelli linguistici avanzati (una versione personalizzata di Gemini 2.5) per comprendere sfumature, contesti, segreti impliciti nelle domande.
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Adotta una tecnica chiamata query fan-out, che suddivide la domanda iniziale in sotto-domande, effettua ricerche parallele su varie fonti, poi sintetizza risultati e costruisce una risposta coerente e articolata.
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Funziona anche con modalità input multimodale: non solo testo, ma anche voce, foto o immagini caricate dall’utente.
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Può gestire follow-up: cioè l’utente può fare domande successive che restano “collegate” al contesto iniziale, senza dover ripetere tutto.
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Alcune funzioni avanzate (come prenotazione di ristoranti, booking, opzioni personalizzate) sono già in sperimentazione o in fase di rollout per utenti selezionati.
I vantaggi
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Per gli utenti: risposte più ricche, precise, anche su quesiti complessi che prima richiedevano più ricerche o più tempo per essere soddisfatte.
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Maggiore capacità di trattare richieste lunghe e articolate — domande colloquiali, ipotetiche, iperspecifiche.
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Supporto multimodale: non solo testo, ma anche contenuti visivi se forniti in input.
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Un potenziale di crescita del volume delle ricerche: Google afferma che molte domande che ora vengono poste non erano state formulate prima, o non in quel modo. Ciò significa che AI Mode può far emergere nuovi bisogni informativi.
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Le criticità e le preoccupazioni
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Alcuni editori segnalano perdite di traffico organico fino al 70 % per certe tipologie di contenuti, quando gli utenti ottengono risposte “dirette” senza cliccare su link esterni.
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La questione di chi sia responsabile in caso di errori nelle risposte AI: la linea di confine fra contenuto generato – pur basato su fonti reali – e contenuto originale non sempre è chiara.
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Il problema dei diritti d’autore: quanto del valore generato dall’IA deriva da contenuti preesistenti, prodotti da autori, giornalisti, blogger? E in che misura questi autori verranno compensati o valorizzati?
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Il rischio che il “web gratuito” e la pluralità di fonti vengano indeboliti se pochi attori (come Google) diventano il punto unico di risposta.
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L’adattamento normativo potrebbe intervenire (in Europa, già in fase di evoluzione) per vincoli su trasparenza, responsabilità, uso dei dati di training, ecc.
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Impatti prevedibili per diversi “attori” nell’ecosistema web
| Attore | Effetti possibili | Come reagire / adattarsi |
|---|---|---|
| Siti informativi e testate giornalistiche | Potenziale calo di clic; riduzione della visibilità; rischio perdita di entrate pubblicitarie | Diversificare le forme di monetizzazione (abbonamenti, sponsorizzazioni dirette, contenuti unici, approfondimenti che solo i visitatori del sito possono ottenere). Puntare su nicchie e qualità; usare i formati che generano coinvolgimento. |
| Blog, tutorial, guide, contenuti pratici | Alcuni contenuti generici potrebbero venir “sostituiti” dalla sintesi; quelli molto originali o specialistici meno | Creare contenuti distintivi, approfonditi, autorevoli; aggiornamenti costanti; interazione (commenti, community). SEO più attenta: strutturare le informazioni in modo che i motori compresa l’IA le riconoscano come fonti di valore. |
| Utenti finali | Migliore efficienza, risposte più immediate; minor necessità di scorrere molti risultati | Verificare sempre le fonti originali; non considerare le risposte generate come definitive in casi critici (medicina, legale, finanziario, ecc.). Usare l’IA come punto di partenza, non come punto di arrivo. |
| Annunciatori / marketer | Nuove opportunità legate alle intenzioni di ricerca più estese e conversazionali; ma le esperienze pubblicitarie “AI-native” potrebbero non essere immediatamente disponibili ovunque | Monitorare i cambiamenti di comportamento di ricerca; adattare le campagne alle query più lunghe, alle intenzioni più ampie; essere pronti al passaggio di alcune forme di pubblicità all’interno di esperienze IA. |
| Regolatori e legislatori | Necessità di aggiornare norme su trasparenza, responsabilità, uso dati, concorrenza | Attività di monitoraggio, normative sugli standard di qualità, linee guida sull’etica, eventuali obblighi di compenso per le fonti, obblighi di trasparenza su come l’IA seleziona ed usa le informazioni. |
La nostra visione
Il lancio di AI Mode è una tappa cruciale, inevitabile, di evoluzione del motore di ricerca verso qualcosa di più potente, più conversazionale, più digitale-intelligente.
Ma proprio per questo, diventa fondamentale che non tutto il valore informativo resti confinato dentro la “scatola Google”. Se l’IA è un intermediario, bene; se invece diventa il filtro esclusivo o il “filtro definitivo” allora rischiamo di perdere diversità, indipendenza, controllo sulle informazioni.
Credo che la convivenza fra IA e web “tradizionale” sarà possibile, ma dipenderà molto da:
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trasparenza su come l’IA compone le risposte, quali fonti utilizza, quanto le presenta (e come)
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modalità di compenso o riconoscimento del valore creato da autori/editori originali
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educazione degli utenti al corretto uso delle risposte generate (non come verità assoluta, ma come punto di partenza)
Come prepararsi: checklist operativa di YourDigitalWeb
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Analisi delle query attuali
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Identificare le domande lunghe, complesse, le query colloquiali che portano traffico.
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Studiare le varianti: sinonimi naturali, modi diversi di chiedere la stessa cosa.
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Creazione di contenuti “AI-friendly”
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Struttura logica: titolo → introduzione → sottotitoli efficaci → paragrafi chiari.
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Inserire sezioni Q&A, FAQ, spiegazioni passo-passo, definizioni, casi d’uso.
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Usare elementi multimediali (immagini, infografiche, tabelle, video embedding) con descrizioni/caption utili.
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Ottimizzare tempi di caricamento, usabilità mobile, accessibilità, titolo meta e descrizioni che riflettano l’intento utente.
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Dati strutturati e markup
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Schema.org dove utile (FAQ, how-to, articoli, prodotti, recensioni, ecc.).
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Annotazioni semantiche che aiutano il contenuto a essere “compreso” dall’IA.
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Controllare che i contenuti non siano frammentati e che abbiano coerenza tematica.
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Monitoraggio e metriche
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Tenere d’occhio le variazioni di traffico organico, ma non solo il numero di clic: valutare anche il tempo sul sito, conversioni, interazioni.
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Fare test con query lunghe o frasi intere per capire come gli utenti cercano realmente.
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Verificare comparsa nelle risposte generate (cercare il proprio brand/contenuto come fonte citata).
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Adattamento strategico
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Bilanciare contenuti informativi generici con contenuti a valore differenziato (esclusività, originalità, approfondimento, case study, opinioni, dati unici).
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Collaborare con l’audience: commenti, feedback, aggiornamenti regolari, coinvolgimento.
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Considerare strumenti di analytics avanzati o di terze parti se necessario, per capire la visibilità nelle ricerche IA.
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