Servizi SEO per AI – GEO

I motori di ricerca stanno entrando in una nuova era dominata dall’Intelligenza Artificiale generativa. Google ha lanciato la Search Generative Experience (SGE) – una modalità di ricerca AI che risponde direttamente alle domande degli utenti – mentre Bing integra già un chatbot avanzato basato su GPT-4. Anche motori emergenti AI-native come Perplexity.ai e strumenti LLM tipo ChatGPT stanno cambiando radicalmente il modo in cui troviamo e consumiamo le informazioni online. Di conseguenza, la Search Engine Optimization deve evolvere: non basta più puntare ai “10 link blu” della prima pagina, ma occorre ottimizzare i contenuti affinché vengano compresi e utilizzati dagli algoritmi AI nelle loro risposte. Ad inizio 2025 circa il 13% di tutte le query Google mostra già un’overview generata dall’AI, percentuale in rapida crescita ogni mese. Gli utenti ottengono informazioni immediatamente nella SERP, spesso senza cliccare su alcun risultato esterno (fenomeno zero-click). YourDigitalWeb, da sempre attenta a queste novità, ha già integrato strategie AI-ready per assicurare ai propri clienti la massima visibilità anche in questo nuovo ecosistema.

SEO classica vs SEO con AI: le differenze chiave

L’avvento di Large Language Models (LLM) nei motori di ricerca ha introdotto cambiamenti profondi nel funzionamento della ricerca e, di conseguenza, nelle tattiche SEO efficaci. La tabella seguente confronta in sintesi gli elementi della SEO tradizionale con quelli della SEO nell’era AI:

In altre parole, la vecchia SEO puntava a convincere un algoritmo relativamente prevedibile e statico, mentre la SEO AI deve conquistare un’intelligenza artificiale che “legge” e riassume il web per l’utente. Il risultato organico non è più una semplice posizione numerica, ma la possibilità di diventare parte di una risposta generata. Questo richiede contenuti più strutturati, completi e facilmente interpretabili dalle macchine.

Come funzionano i motori di ricerca con AI generativa (RAG)

Per adeguare la strategia SEO, è utile capire a grandi linee come un motore di ricerca basato su LLM elabora le query e genera le risposte. Google SGE (o Modalità AI) introduce una pipeline di ricerca avanzata, spesso descritta come Retrieval-Augmented Generation (RAG), che combina recupero di informazioni e generazione linguistica. Ecco i passaggi principali semplificati:

1. Comprensione ed espansione della query – Quando l’utente pone una domanda complessa, l’AI non la tratta come una singola query. Viene applicato un query fan-out: la domanda iniziale viene silenziosamente suddivisa in molteplici sotto-quesiti correlati. Alcune di queste query derivate sono esplicite (sotto-temi evidenti), altre implicite o predittive, pensate per anticipare i dettagli che l’utente potrebbe voler sapere. Ad esempio, per la query “meglio Bryce Canyon o Arches National Park per una famiglia con bambini piccoli e cane?”, il motore AI la spezza in varie domande: dati su Bryce Canyon, su Arches, confronto per famiglie, disponibilità di percorsi con cani, ecc. Questo amplia l’intento di ricerca esplorando tutte le sfaccettature della richiesta.

2. Ricerca parallela di passaggi rilevanti – Per ciascuno dei sotto-quesiti generati, il motore esegue ricerche in parallelo sul web (ben oltre i tradizionali 10 risultati). In questa fase, il sistema effettua un deep search: l’indice di Google viene scandagliato in profondità per trovare passaggi testuali specifici (non solo intere pagine) attinenti a ogni sotto-domanda. Ogni documento web è stato precedentemente suddiviso in chunk (passaggi, paragrafi) e trasformato in vector embeddings numerici. La ricerca avviene confrontando la somiglianza tra vettori: i passaggi semanticamente affini alla query vengono recuperati anche senza corrispondenza esatta di parole chiave. In pratica il motore lavora a livello di frase/paragrafo, andando oltre il matching lessicale grazie al dense retrieval. Questo consente di pescare informazioni puntuali (es. una definizione, una statistica, una descrizione specifica) anche da pagine non necessariamente al top nei risultati classici.

3. Ranking con modelli di linguaggio – Una volta ottenuta una raccolta estesa di passaggi candidati (provenienti da diverse fonti), entra in gioco l’LLM per decidere quali informazioni utilizzare e in che ordine. Invece di assegnare punteggi statici ai documenti, l’AI effettua confronti iterativi tra coppie di passaggi (pairwise comparisons) per valutare quali rispondono meglio alla query utente. Questo metodo, descritto anche in brevetti recenti di Google, porta a un ranking “probabilistico” guidato dall’IA: non esiste più un posizionamento fisso, ma una selezione di frammenti pertinenti basata sul giudizio comparativo del modello. Il sistema valuta, ad esempio, “dato il quesito, quale di questi due testi fornisce una risposta più completa e accurata?” ripetuto su molte combinazioni, finché emerge un insieme ottimale di informazioni da utilizzare. Questo approccio introduce un elemento di “ragionamento” nel ranking: la rilevanza non è più una formula deterministica, ma un risultato del processo decisionale dell’AI.

4. Esempio semplificato – Pipeline tradizionale di ricerca (deterministica): l’indice classico restituisce una lista ordinata di risultati in base a fattori statici (parole chiave, link, rank algoritmico). L’utente vede titoli/descriptions come forniti dal sito, e sceglie quale link aprire.

Esempio semplificato – Nuova pipeline AI (probabilistica): la query viene espansa in sotto-domande; il motore AI recupera passaggi multipli pertinenti e li valuta con un LLM attraverso confronti iterativi, tenendo conto anche del contesto utente. L’output finale per l’utente è una risposta generata dall’IA che unisce i contenuti selezionati (con eventuali citazioni delle fonti).

4. Sintesi e generazione della risposta – Infine, l’LLM compone la risposta finale in linguaggio naturale. Non si tratta di citare testualmente un singolo documento, ma di sintetizzare e parafrasare le informazioni provenienti da vari passaggi selezionati. L’AI riorganizza i contributi dalle diverse fonti in un discorso coerente, spesso arricchendolo con connettivi e spiegazioni aggiuntive per fornire all’utente una risposta quanto più completa possibile. Nel caso di Google SGE, la risposta generata mostra anche dei riferimenti numerati (citations) collegati alle fonti originarie: cliccando, l’utente può espandere la vista e vedere esattamente quali siti web sono stati utilizzati per ogni parte della risposta.

Esempio di risposta generativa in Google: alla query complessa su due parchi nazionali, l’AI produce un snapshot con il confronto, integrando dati chiave da più fonti. A destra sono visibili i link (con thumbnail) a tre fonti citate, mentre l’icona “artiglio” in alto permette di espandere e vedere i riferimenti per ogni frase.

5. Personalizzazione e risultati dinamici – Un aspetto innovativo della ricerca AI è l’adattamento al profilo dell’utente. Google, ad esempio, utilizza modelli di user embedding: costruisce una rappresentazione vettoriale degli interessi e del contesto di ciascun utente basandosi su cronologia di ricerche, clic, posizione, ecc. Questo significa che la risposta AI può essere personalizzata. Due persone che pongono la stessa domanda potrebbero vedere variazioni nella risposta se il sistema “sa” (dal loro embedding) che hanno bisogni o preferenze diverse. Ad esempio, un utente con cronologia di ricerche tecniche potrebbe ricevere una risposta più approfondita e con fonti specialistiche, mentre un neofita ne ottiene una più introduttiva. La SERP diventa dinamica e cucita sull’utente, rompendo definitivamente il concetto di ranking “uguale per tutti”.

In sintesi, l’AI trasforma la ricerca web in un processo più intelligente e articolato: invece di mostrare semplicemente i risultati così come sono, il motore ora comprende la domanda, recupera i pezzi di conoscenza rilevanti, decide quali contano di più e risponde in modo naturale. Per i SEO, questo implica che i contenuti devono essere strutturati e di qualità tale da entrare in quel flusso di elaborazione AI. Vediamo dunque come adattare le strategie di conseguenza.

Contenuti “AI-friendly”: ottimizzare testi e pagine per i LLM

Nell’era della ricerca AI, ottimizzare i contenuti assume nuovi significati. Non basta che una pagina web sia rilevante nel complesso; è fondamentale che ogni sezione o paragrafo al suo interno sia chiaro, completo e utile anche se letto isolatamente. Questo perché i modelli LLM confronteranno passaggi specifici tra siti diversi e sceglieranno quelli che meglio rispondono ai vari sotto-temi della query.

Alcuni punti chiave per rendere i contenuti AI-ready:

• Struttura a blocchi semantici: organizzare gli articoli con una suddivisione logica in sezioni e paragrafi autosufficienti. Ogni paragrafo dovrebbe esprimere un’idea completa (topic sentence + dettagli) in modo che, se estrapolato, stia in piedi da solo. Ad esempio, in una guida “10 consigli per risparmiare energia”, assicurarsi che ogni consiglio sia sviluppato con dettagli concreti: se un competitor offre dati o esempi pratici e noi no, il frammento concorrente verrà preferito dall’AI.

• Completezza e profondità: coprire l’argomento a 360 gradi. Chiediamoci: quali sotto-domande potrebbe generare una query su questo topic? Abbiamo risposto a tutte? È utile fare una content gap analysis per identificare temi correlati mancanti. Un contenuto che tralascia aspetti chiave rischia di essere scartato dall’AI a favore di uno più completo. Meglio un articolo lungo ma esauriente che tanti post superficiali: la modalità AI premia il one-stop content che offre tutte le info necessarie.

• Chiarezza e precisione: scrivere in modo chiaro e privo di ambiguità. Un LLM avanzato tende a penalizzare testo ridondante o confuso. Evitiamo “fuffa” e giri di parole: frasi dirette, terminologia corretta e dati verificabili. Less is more: meglio meno parole ma più sostanza. Inoltre, usare termini specifici (anche tecnici, dove serve) aiuta l’allineamento vettoriale: gli embedding del nostro testo saranno più pertinenti alle query sul tema rispetto a un linguaggio vago o generico.

• E-E-A-T e originalità: i modelli AI sono addestrati a riconoscere segnali di autorevolezza e affidabilità. Inserire prospettive uniche, dati originali, esperienze dirette nei contenuti li rende più appetibili per l’AI. Ad esempio, includere uno studio proprietario, un caso di studio concreto, oppure opinioni di esperti (first-hand experience) farà emergere il nostro articolo rispetto a 10 pagine che ripetono le stesse cose trovate ovunque. Contenuti “commodity” (generici, copiati da altre fonti) avranno invece meno chance di essere scelti come fonte dall’intelligenza artificiale. Investire in qualità e unicità è dunque un vantaggio competitivo.

• Passaggi vincenti: in definitiva, dobbiamo concepire il nostro ruolo come quello di “ingegneri della pertinenza”. Ogni paragrafo è un potenziale “candidato” nel ranking AI: curiamolo nei dettagli affinché possa vincere un confronto diretto con i paragrafi equivalenti degli altri siti. Ciò significa aggiungere esempi concreti, statistiche, definizioni chiare quando opportuno. Ad esempio, se stiamo spiegando cos’è un LLM, includere anche un breve esempio o una metafora può renderlo più chiaro di altre definizioni trovate online – aumentando la probabilità che l’AI scelga proprio la nostra spiegazione.

Implementando questi accorgimenti, il nostro sito diventa una risorsa preziosa che l’AI sarà più incline a selezionare. In YourDigitalWeb adottiamo già questo approccio “AI-first” nei content: ogni riga di un testo deve aggiungere valore e poter servire da risposta puntuale a una domanda specifica. L’obiettivo non è più solo scalare la SERP, ma farsi citare dall’IA nelle sue risposte, intercettando così gli utenti anche quando non cliccano direttamente i risultati.

Markup e dati strutturati: parlare il linguaggio delle macchine

Un alleato spesso sottovalutato, ma ora essenziale, è l’uso di dati strutturati e markup semantico. Integrare Schema.org (via JSON-LD o microdata) nel codice delle pagine aiuta i motori a comprendere meglio il contenuto e ad estrarre informazioni con maggiore precisione. Nell’era AI, questo può fare la differenza tra un’informazione del nostro sito persa in un paragrafo o invece recepita correttamente dall’LLM.

Esempi pratici di markup utili per l’AI:

• FAQPage: fornire domande frequenti con relative risposte, codificate in JSON-LD, aiuta sia a ottenere rich snippet classici sia a fornire all’AI Q&A strutturati. Un LLM che cerca risposte concise a domande specifiche troverà nelle FAQ formattate una fonte ideale da citare.

• HowTo e Tutorial: utilizzare lo schema HowTo per guide passo-passo (ricette, procedure tecniche, ecc.) permette a Google di mostrare step direttamente in SERP e, in ottica AI, consente al modello di estrarre agevolmente una sequenza di istruzioni ben definite.

• Product, Review, LocalBusiness: includere markup per prodotti (prezzi, specifiche, disponibilità), recensioni (rating, author) o attività locali (indirizzo, orari) aumenta la fiducia dell’AI nei dati forniti. Ad esempio, in una risposta generativa su “miglior smartphone sotto 300€”, l’AI potrebbe usare i dati strutturati sui prezzi e valutazioni per supportare le raccomandazioni.

• Tabelle e schemi custom: a volte non esiste uno schema.org per ciò che vogliamo strutturare. In questi casi, creare manualmente tabelle HTML ben formattate (es. tabella comparativa con caratteristiche tecniche, prospetti numerici, ecc.) è comunque utile: l’AI è in grado di leggere le tabelle e comprenderne la struttura (righe/colonne come entità correlate). Un’informazione presentata in tabella ha più probabilità di essere estratta con precisione rispetto a quando è nascosta in un lungo testo discorsivo.

Ecco un piccolo esempio di markup JSON-LD per un page FAQ, che potremmo includere nel codice HTML di una pagina:

Nell’esempio sopra, due domande (“Che cos’è un LLM?” e “Cosa cambia nella SEO con la ricerca AI di Google?”) sono codificate in formato JSON-LD. In questo modo, i motori di ricerca (e i sistemi AI) possono riconoscere immediatamente la struttura domanda/risposta e magari utilizzare direttamente queste informazioni per rispondere agli utenti.

In generale, parlare il linguaggio delle macchine tramite il corretto markup è una best practice che diventa ancora più cruciale con l’AI. Un modello generativo sarà più propenso a “fidarsi” di dati che riesce a identificare strutturalmente e a estrapolare senza ambiguità. In YourDigitalWeb abbiamo aggiornato le nostre linee guida tecniche per includere sempre markup adeguato nei progetti, assicurando che i contenuti dei clienti siano ben etichettati e pronti per essere recepiti dalle AI (che si tratti di Google, Alexa, Bing Chat o altri sistemi).

Strumenti SEO basati sull’AI: il nuovo arsenale del SEO specialist

Così come i motori di ricerca evolvono, anche gli strumenti a disposizione del consulente SEO si stanno ampliando integrando l’AI. Saper sfruttare queste nuove risorse può dare un vantaggio significativo. Ecco alcune categorie di strumenti AI-driven che stanno rivoluzionando il lavoro SEO (con relativi esempi):

Va sottolineato che gli strumenti AI non sostituiscono il lavoro strategico del SEO, ma ne potenziano le capacità: automatizzano i task ripetitivi, offrono analisi predittive sui dati e aiutano a estrarre pattern complessi. YourDigitalWeb ad esempio impiega già modelli AI internamente per analizzare grandi moli di query e contenuti, così da definire strategie data-driven più rapidamente. Inoltre, stiamo sperimentando l’uso di agent AI (agenti autonomi) per compiti SEO specifici, come l’aggiornamento periodico di meta description o la generazione di report personalizzati per i clienti. Restare aggiornati su questi tool significa poter offrire soluzioni all’avanguardia e non farsi cogliere impreparati dal cambiamento.

Visibilità e strategia SEO nell’era AI: consigli pratici

Arrivati a questo punto, è chiaro che l’avvento dell’AI nella ricerca rappresenta un cambio di paradigma. Come possiamo, in pratica, adattare la strategia SEO per continuare a ottenere risultati? Ecco alcuni consigli chiave da tenere a mente:

• Punta alle citazioni nelle risposte AI: In uno scenario in cui il traffico zero-click aumenta, è vitale comparire comunque nelle risposte dell’AI. Ciò significa diventare una fonte autorevole che l’algoritmo sceglie di citare. Lavora su content di qualità, markup e reputazione affinché, quando l’AI pesca info sul tuo topic, includa anche il tuo sito (magari menzionando il brand). Anche se l’utente non clicca subito, vedere il tuo nome aumenta la brand awareness e la fiducia.

• Monitora (per quanto possibile) la tua presenza AI: Anche senza strumenti ufficiali, puoi effettuare test manuali. Prova le nuove modalità di ricerca (SGE, Bing Chat) con query rilevanti per il tuo settore e osserva se e quali parti dei tuoi contenuti compaiono. Crea diversi profili utente (cronologia pulita vs loggato con certe preferenze) per capire come la personalizzazione influenza la tua visibilità. Questo lavoro investigativo ti darà spunti su quali contenuti stanno funzionando nell’ecosistema AI e quali no.

• Copri tutti i sotto-temi (pensiero “cluster”): Immagina la “galassia” di domande attorno a un argomento principale e assicurati di avere contenuti per ognuna. Se ad esempio offri servizi di cybersecurity e vuoi essere citato su query AI riguardo “protezione dati aziendali”, non basta un articolo generico. Servono contenuti focalizzati su tutti gli aspetti: backup, crittografia, normative GDPR, formazione dipendenti, ecc. Un approccio topic cluster ben strutturato aumenta la probabilità che almeno uno dei tuoi passaggi corrisponda a ciò che l’AI cerca.

• Lavora sul brand e sull’engagement multi-canale: La personalizzazione AI significa che più un utente conosce/interagisce con il tuo brand, più probabilmente la sua AI mostrerà te nelle risposte. Quindi investire in brand marketing non è mai stato così importante anche per la SEO! Crea community, newsletter, social engagement: se gli utenti cercano direttamente il tuo marchio o vi interagiscono altrove, quell’informazione potrebbe riflettersi nel profilo utente che Google utilizza. In pratica, essere nella mente e nelle preferenze dell’utente aumenta le chance di essere nei suoi risultati AI personalizzati.

• Rivedi le metriche di successo: Preparati a usare nuovi KPI oltre al classico organic traffic. Ad esempio, il tasso di presenza nelle risposte AI (quanto spesso il tuo sito viene citato dagli overviews) potrebbe diventare una metrica da tracciare, così come il sentiment delle risposte (se il brand è presentato positivamente). Anche il concetto di posizione media in SERP perde significato se ogni utente ha un risultato diverso. Sarà necessario un cambio di mentalità: focalizzarsi più su visibilità complessiva e authority che sul ranking secco per singola keyword.

• Collaborazione stretta Content + SEO: I team di content marketing e SEO devono lavorare ancora più fianco a fianco. Bisogna educare chi crea i contenuti ad adottare le best practice AI-friendly: includere subito risposte dirette alle possibili domande, usare heading descrittivi che anticipino i sotto-argomenti, fornire contesto ai dati, ecc. Questo non vuol dire scrivere per i robot anziché per gli utenti – al contrario, significa anticipare le domande degli utenti e soddisfarle al meglio, cosa che sarà apprezzata sia dalle persone sia dall’intelligenza artificiale.

• Etica e qualità prima di tutto: Dimentica scorciatoie e trucchetti SEO di basso livello – keyword stuffing, schemi di link innaturali, contenuti spinti solo per il ranking. Un LLM avanzato può capire quando un testo è gonfiato di parole chiave senza sostanza, o se un sito ha molte pagine quasi duplicate. Strategie manipolative rischiano di fare più danno che altro, perfino “insegnando” al modello a ignorare o penalizzare il tuo brand. La trasparenza e la qualità pagano: meglio spendere risorse in migliorare davvero il prodotto/servizio e raccontarlo con competenza (il modello saprà riconoscerlo nei feedback user e nei link genuini).

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GEO (Generative Engine Optimization)

Mentre la SEO tradizionale si concentra sull’ottimizzazione per i motori di ricerca classici come Google Search, la GEO (Generative Engine Optimization) rappresenta l’evoluzione necessaria per emergere nei motori di ricerca generativi e negli assistenti AI come ChatGPT, Google Gemini, Perplexity, Claude e Bing Copilot. Questi sistemi non si limitano a mostrare una lista di link blu, ma generano risposte complete e originali sintetizzando informazioni da molteplici fonti web. La GEO è dunque l’insieme di strategie e tecniche volte a massimizzare la probabilità che i tuoi contenuti vengano selezionati, citati e utilizzati dall’intelligenza artificiale nelle sue risposte agli utenti.

Perché la GEO non è poi cosi tanto diversa dalla SEO

La differenza fondamentale sta nel processo di recupero e presentazione delle informazioni. Nella SEO classica, l’obiettivo è posizionarsi tra i primi 10 risultati organici di una SERP; nella GEO, l’obiettivo è diventare una delle fonti che l’AI sceglie per comporre la sua risposta generata. Questo significa che:

• Non esiste più una “posizione fissa”: le risposte AI sono dinamiche e personalizzate per ogni utente, variando in base al contesto, alla cronologia e alle preferenze individuali.
• Il contenuto viene frammentato: l’AI non valuta intere pagine web, ma estrae e confronta singoli passaggi (paragrafi, frasi) per decidere quali siano più pertinenti e affidabili.
• La citazione vale più del clic: anche se l’utente non visita direttamente il tuo sito, essere menzionato come fonte autorevole dall’AI aumenta enormemente brand awareness e credibilità.
• La pertinenza è semantica, non lessicale: gli algoritmi LLM utilizzano embedding vettoriali e comprensione del linguaggio naturale, premiando contenuti chiari, completi e concettualmente rilevanti rispetto a semplici corrispondenze di parole chiave.

I pilastri della Generative Engine Optimization

Per implementare una strategia GEO efficace, è necessario lavorare su quattro pilastri interconnessi:

1. Struttura e chiarezza dei contenuti

I modelli generativi preferiscono contenuti ben strutturati in cui ogni sezione sia autosufficiente e risponda a una specifica sotto-domanda. Organizza gli articoli con:

• Paragrafi autonomi che possano essere estratti singolarmente mantenendo senso compiuto
• Heading descrittivi (H2, H3) che anticipano chiaramente l’argomento della sezione
• Risposte dirette alle domande comuni, preferibilmente all’inizio dei paragrafi (topic sentence + approfondimento)
• Definizioni precise di termini tecnici o concetti chiave, che l’AI possa estrarre come snippet informativi

2. Completezza e profondità tematica

Gli LLM effettuano un processo di “query fan-out”, espandendo la domanda dell’utente in molteplici sotto-quesiti. Per essere selezionato, il tuo contenuto deve coprire l’argomento a 360 gradi:

• Approccio topic cluster: crea un ecosistema di contenuti interconnessi che coprano tutti gli aspetti e le sfaccettature di un tema
• Anticipa le domande correlate: pensa a cosa potrebbe chiedere l’utente dopo la query iniziale e fornisci quelle informazioni
• Dati, esempi e casi concreti: l’AI premia contenuti che offrono prove, statistiche verificabili, esperienze dirette e applicazioni pratiche
• Aggiornamento continuo: mantieni i contenuti freschi con dati recenti, poiché l’AI tende a preferire informazioni aggiornate

3. Autorevolezza e segnali E-E-A-T

I sistemi AI sono addestrati a riconoscere e privilegiare fonti autorevoli. Rafforza i segnali di Experience, Expertise, Authoritativeness e Trustworthiness:

• Firma degli autori con bio dettagliate e credenziali verificabili
• Citazioni di fonti esterne autorevoli (studi, ricerche, istituzioni) che contestualizzino le tue affermazioni
• Originalità: dati proprietari, ricerche originali, opinioni di esperti interni che differenzino il tuo contenuto dai competitor
• Backlink di qualità: link in entrata da domini affidabili segnalano all’AI che sei una fonte degna di fiducia
• Presenza cross-platform: profili aziendali verificati, menzioni in pubblicazioni del settore, recensioni positive

4. Markup semantico e dati strutturati

Facilitare la comprensione automatica dei contenuti è cruciale per la GEO:

• Schema.org JSON-LD: implementa markup per FAQPage, HowTo, Article, Product, Review, Organization
• Tabelle HTML ben formattate: per dati comparativi, specifiche tecniche, listini prezzi (l’AI sa interpretare strutture tabulari)
• Liste ordinate e puntate: facilitano l’estrazione di informazioni sequenziali o gerarchiche
• Rich media annotati: immagini con alt text descrittivi, video con trascrizioni, infografiche con testo accessibile

Metriche GEO: misurare il successo

A differenza della SEO tradizionale, le metriche GEO sono ancora in fase di definizione, ma alcuni indicatori chiave emergono:

• Citation rate: frequenza con cui il tuo dominio viene citato nelle risposte AI (misurabile tramite test manuali o tool emergenti come GEOrank.ai)
• Snippet visibility: presenza di tuoi passaggi testuali negli AI overviews di Google SGE o nelle risposte di ChatGPT/Perplexity
• Contextualized impressions: quante volte il tuo brand/contenuto appare in contesti rilevanti generati dall’AI
• Referral quality: quando gli utenti cliccano sulle citazioni AI per approfondire, mostrano un engagement maggiore? (tempo sulla pagina, conversioni)
• Brand mentions non-legate a query branded: l’AI cita spontaneamente il tuo marchio anche quando l’utente non lo ha cercato esplicitamente

GEO e SEO: strategie complementari, non alternative

È fondamentale comprendere che la GEO non sostituisce la SEO tradizionale, ma la integra e amplia. Le tecniche SEO consolidate (velocità del sito, mobile-friendliness, architettura dell’informazione, link building) rimangono valide e necessarie. La GEO aggiunge un ulteriore livello di ottimizzazione focalizzato specificatamente sui processi di recupero e sintesi dell’intelligenza artificiale.

In pratica, una strategia vincente nel 2025 prevede:

• SEO tecnica solida per essere indicizzati correttamente e offrire un’esperienza utente eccellente
• SEO contenutistica avanzata per rispondere alle query con completezza e autorevolezza
• GEO strategica per strutturare e presentare quei contenuti in modo ottimale per i modelli generativi

YourDigitalWeb integra entrambi gli approcci nei propri servizi, assicurando ai clienti visibilità massima sia nei risultati tradizionali sia nelle risposte generate dalle AI. Che si tratti di comparire nei “10 link blu” o di essere citati da ChatGPT, la nostra metodologia data-driven garantisce un presidio completo dell’ecosistema di ricerca in continua evoluzione.

Iniziare con la GEO: primi passi concreti

Se vuoi implementare subito tecniche di Generative Engine Optimization, ecco un piano d’azione iniziale:

1. Audit dei contenuti esistenti: identifica quali pagine/articoli hanno maggior potenziale per essere citati (contenuti evergreen, guide, definizioni, tutorial)
2. Ristruttura i paragrafi chiave: riscrivi sezioni importanti con approccio “domanda-risposta”, assicurando che ogni blocco sia chiaro e autonomo
3. Implementa markup strutturati: aggiungi schema FAQ, HowTo o Article alle pagine strategiche
4. Testa la visibilità AI: prova a interrogare ChatGPT, Perplexity, Gemini e Google SGE con query del tuo settore per vedere se e come vieni citato
5. Monitora e itera: annota quali contenuti ottengono citazioni, analizza perché funzionano e replica la formula su altre pagine

La GEO è un campo in rapida evoluzione e chi si muove per primo ottiene un vantaggio competitivo significativo. Man mano che sempre più query vengono risolte direttamente da AI generative, essere ottimizzati per questi sistemi diventerà imperativo quanto lo è oggi essere in prima pagina su Google.

L’integrazione dell’AI generativa nella ricerca è una sfida entusiasmante: stravolge alcune vecchie certezze della SEO, ma apre anche opportunità per chi saprà adattarsi. Le aziende all’avanguardia (come la nostra YourDigitalWeb) stanno già sperimentando e sviluppando metodologie ad hoc per questo nuovo scenario. Mentre Google e altri player continueranno a perfezionare i loro algoritmi AI, noi SEO dobbiamo fare altrettanto con i nostri siti: renderli a prova di AI, senza perdere di vista l’esperienza umana. Prepariamoci a un futuro in cui ottimizzare significherà collaborare con l’intelligenza artificiale per offrire all’utente la miglior risposta possibile, ovunque essa venga mostrata. L’AI non è la fine della SEO, ma la sua evoluzione più avanzata – e siamo pronti ad abbracciarla.