Dalla GEO alla SEO: come ottimizzare per i motori di risposta AI
Cosa troverai in questo articolo. Nell’era dell’AI generativa, la visibilità non dipende più solo dal ranking per una determinata keyword, ma dalla capacità dei brand di rendersi reperibili, comprensibili e rilevanti per gli algoritmi che generano risposte sintetiche. È questo il cuore della cosiddetta GEO – Generative Engine Optimization –, una disciplina emergente che amplia i confini della SEO tradizionale senza eliminare quest’ultima. La GEO parte dal concetto di “retrievability”, cioè la capacità di un motore generativo di accedere, interpretare e dare priorità alle informazioni relative a un brand nel momento in cui costruisce una risposta. Ottimizzare per GEO significa quindi lavorare su tre dimensioni interconnesse – presenza, riconoscibilità e accessibilità – e cambiare radicalmente i KPI da misurare.
Sempre più spesso, in risposta ai quesiti inseriti nella barra di ricerca di Google, il motore propone snippet generati automaticamente dall’intelligenza artificiale condensando le informazioni, provenienti da numerose fonti diverse, che l’algoritmo è in grado di reperire, confrontare e selezionare nello spazio di una frazione di secondo.
Ciò sta provocando inevitabilmente una perdita di traffico organico per i siti che competono per uno spazio sotto i riflettori della SERP. È dunque lecito chiedersi se sia possibile sopravvivere nell’era dei motori di ricerca basati sull’IA generativa e se si possa ancora parlare di SEO; e, se la risposta è positiva, quali strategie vadano messe in campo, in questo nuovo universo in rapido cambiamento, per mantenersi competitivi e non perdere il traffico che conta. Cerchiamo di trovare risposta a questi interrogativi insieme.
Differenze fra motori di ricerca tradizionali e basati su AI
Molto tempo fa abbiamo imparato a conoscere i tre stadi attraverso i quali opera un motore di ricerca tradizionale, vale a dire scansione, indicizzazione e posizionamento: una sequenza prevedibile e grossomodo lineare, per quanto ripetuta con un’intensità impossibile da replicare per il cervello umano.
I motori di ricerca generativi, cioè basati sull’intelligenza artificiale e il machine learning, hanno aggiunto a questa sequenza un ulteriore elemento costituito dalla retrievability (reperibilità), ossia la capacità del motore di recuperare informazioni rilevanti su un brand, interpretarle e dare loro priorità quando si tratta di fornire risposte alle query degli utenti.
In parole semplici, se su un motore di ricerca tradizionale era sufficiente concentrarsi sull’ottenimento di un buon ranking, adesso posizionarsi bene per una data parola chiave o un set di parole chiave non garantisce visibilità nei risultati generati dall’AI, prodotti invece sulla base di schemi ripetuti e connessioni complesse fra parole, idee ed entità. L’autorità, da sempre al centro delle strategie di posizionamento organico, non si lega più tanto ai backlink quanto alle menzioni che vengono fatte di un brand in un contesto rilevante e autorevole: ogni sussurro nelle metaforiche sale del potere, adesso, ha un peso infinitamente maggiore.
Il perché è dato dal modo stesso in cui imparano e rispondono alle query i modelli linguistici (LLM). Infatti, gli LLM come ChatGPT non cercano risposte in un archivio di fatti, ma imparano leggendo tantissimi testi presi da internet, libri, articoli e così via. Durante l’addestramento, scoprono schemi, cioè notano quali parole appaiono spesso insieme e in quali contesti.
Quando gli viene fatta una domanda, il modello:
- Capisce il significato generale e poi
- Prevede le parole che hanno più senso dopo, in base a ciò che ha imparato.
Se il brand viene menzionato spesso online accanto a parole chiave importanti (es. prodotti, valori, settori di riferimento), questi collegamenti verranno “imparati” dal modello. Più il brand è associato a certi concetti, più è probabile che un LLM lo colleghi a quei concetti in futuro. In breve: l’intelligenza artificiale riconosce meglio il brand e lo associa alle cose per cui vuole essere conosciuto.
Alcuni LLM sono poi in grado di spingersi ancora un passo più in là integrando la loro conoscenza di base con informazioni in tempo reale, senza necessità di re-training, grazie alla RAG (Retrieval-Augmented Generation). Queste informazioni possono provenire da una varietà di fonti che includono notizie pubblicate su siti autorevoli, pubblicazioni, forum, enciclopedie online e knowledge graph. Di conseguenza, risulta di primaria importanza lo sviluppo di una presenza solida su questo tipo di risorse web.
La SEO è morta, lunga vita alla GEO?
Questa è una domanda che i veterani del settore ricorderanno ormai di aver sentito da tempo immemore: la SEO è morta? In effetti, quella della SEO potrebbe apparire come una morta lenta, dolorosa, ma anche ampiamente annunciata da una serie di cambiamenti che, nell’arco degli ultimi 20 anni, hanno portato Google a trasformarsi da motore di ricerca all’infallibile* assistente personale onnisciente che è oggi (*tolti i bias).
In realtà, però, persino nell’era dei motori di ricerca generativi e della GEO – Generative Engine Optimization, cioè l’ottimizzazione di un’entità digitale affinché appaia nei risultati prodotti dall’AI di strumenti come Google, Gemini, Perplexity e ChatGPT – la SEO continua a esistere e svolgere il ruolo di impalcatura fondamentale su cui si regge tutto il sistema.
Infatti, la SEO fornisce le basi per l’indicizzabilità di un prodotto web; su questa base si imperniano poi le strategie GEO basate soprattutto sulla creazione di una presenza solida all’interno di banche dati e fonti autorevoli nel proprio settore di riferimento alle quali attingono i sistemi di allenamento dell’intelligenza artificiale. Possiamo dunque affermare che SEO e GEO sono due facce della stessa medaglia e che, insieme, devono formare una strategia multiforme e coesa per il posizionamento organico.
Come ottimizzare per i motori di ricerca generativi integrando SEO e GEO
Come abbiamo detto, la GEO si fonda sul concetto di retrievability, cioè la facilità con cui i contenuti vengono intercettati e compresi dai modelli generativi nel momento in cui costruiscono una risposta. Ottimizzare per GEO significa quindi lavorare su tre dimensioni interconnesse, presenza, riconoscibilità e accessibilità:
- La presenza riguarda il fatto che un brand deve essere menzionato con coerenza nei luoghi giusti e all’interno di contesti rilevanti per il proprio settore; è fondamentale che l’AI lo “incontri” spesso nei dati che utilizza per addestrarsi o generare risposte, altrimenti rischia di non considerarlo una fonte attendibile;
- La riconoscibilità si costruisce grazie a menzioni, associazioni chiare con entità affidabili e contenuti che confermino l’autorevolezza del brand: l’obiettivo è che l’AI lo riconosca come un soggetto rilevante e credibile;
- L’accessibilità comporta una strutturazione chiara e ordinata delle informazioni, sia sul sito aziendale che nel resto del web, per facilitare il recupero e l’elaborazione dei dati da parte dei modelli generativi.
Da qui nasce l’esigenza di sviluppare contenuti strutturati intorno a entità e topic cluster, con un’organizzazione interna coerente e relazioni semantiche rafforzate da link interni ed esterni estremamente rilevanti. Le FAQ, i glossari, le guide dettagliate e le citazioni di fonti autorevoli diventano strumenti cruciali non solo per il posizionamento classico, ma per la costruzione della reputazione del brand nella “mente” dell’AI.
Anche l’off-page SEO acquisisce nuove sfumature, o per meglio dire si rafforza in quegli aspetti che tradizionalmente erano stati messi in ombra da attività più “di superficie” e più immediatamente redditizie. La link building da sola non basta più: è necessario far parlare del proprio brand nei posti giusti, presso fonti che l’AI riconosca come affidabili. Ciò significa mirare a menzioni contestuali in pubblicazioni di settore, su forum influenti, nei post social di voci autorevoli.
Il digital PR diventa così uno strumento strategico per inserire il brand nelle conversazioni che l’AI osserva per imparare. Allo stesso tempo, è essenziale mantenere coerenza nell’identità del brand ovunque venga citato, rafforzando le relazioni con concetti chiave e altre entità note attraverso aggiornamenti mirati su Wikipedia, Wikidata e i profili business di Google.
La SEO tecnica, infine, resta fondamentale. Un sito ben strutturato e facilmente navigabile da crawler tradizionali è anche più facilmente interpretabile dai modelli AI. Bisogna usare HTML pulito, ridurre l’uso di JavaScript per i contenuti importanti, curare i Core Web Vitals e ottimizzare ogni risorsa multimediale con nomi descrittivi, alt text e metadati coerenti. I dati strutturati sono poi più che mai essenziali per evidenziare le relazioni tra entità e facilitare il riconoscimento semantico. Inoltre, l’apertura ai crawler delle AI emergenti, tramite configurazioni corrette in robots.txt e sitemaps, è ormai un requisito imprescindibile.
La GEO non è un esercizio solitario, ma un’attività corale: SEO, PR, content marketing, social media marketing e sviluppo tecnico devono collaborare strettamente per posizionare un brand in un panorama in cui la visibilità può essere solo conquistata convincendo i modelli generativi della rilevanza dei propri contenuti. La nuova sfida non è solo farsi trovare, ma farsi capire e riconoscere da un’intelligenza che apprende osservando il mondo.
Come misurare il successo nella ricerca basata sull’AI
L’avvento della ricerca potenziata dall’intelligenza artificiale ha cambiato radicalmente anche il modo in cui valutiamo le performance online. I tradizionali KPI della SEO (posizionamento, Click-Through Rate e traffico organico) non bastano più a raccontare ciò che accade davvero su un sito web.
Questo perché le query stanno diventando sempre più specifiche e conversazionali e molte interazioni non trovano riscontro in clic, rendendo inefficaci i metodi di tracciamento classici. Seppure i brand continuino di fatto a essere scoperti online, molti utenti vengono a conoscenza di un brand tramite strumenti AI e poi cercano direttamente quel nome su Google.
Inoltre, le piattaforme AI non offrono ancora una reale trasparenza su come determinano la visibilità dei contenuti. In questo contesto, diventa fondamentale adottare nuovi strumenti e metriche per capire come e quanto il nostro brand viene visto e considerato negli ambienti dominati dall’intelligenza artificiale.
Come aggiornare, dunque, le metriche per valutare il successo delle proprie attività? Ecco le principali direttive da seguire:
- Puntare su visibilità e impressioni: il concetto di ranking è superato; monitorate invece la presenza del brand nei contenuti generati dall’AI: AI Overviews, pannelli informativi, snippet, discussioni e così via. Le impressioni, un tempo considerate metriche di vanità, oggi aiutano a valutare quanto il brand sia visibile in contesti zero-click: anche senza clic, infatti, un buon volume di impressioni suggerisce che il brand è presente nei punti chiave del percorso informativo dell’utente;
- Concentrarsi sull’engagement legato al marchio: tenete traccia dei volumi di ricerca sul brand, del traffico diretto e dei visitatori di ritorno, perché un aumento di queste metriche può indicare che il brand è stato scoperto attraverso interazioni AI e che sta generando interesse;
- Misurare risultati concreti come lead, conversioni e ricavi: se i lead restano stabili o in crescita, e lo stesso vale per conversioni e vendite, significa che il brand mantiene visibilità e autorevolezza anche in un contesto in cui il traffico organico cala;
- Tracciare il traffico proveniente da strumenti AI: impostate filtri regex in GA4 per rilevare visite da strumenti come ChatGPT, Gemini, Perplexity e altri. Anche se non sempre portano clic diretti, questi dati aiutano a identificare i contenuti che funzionano meglio all’interno delle risposte AI;
- Controllare citazioni e menzioni AI: verificate regolarmente come e dove il vostro brand venga menzionato nei contenuti generati da ChatGPT, Gemini, Perplexity etc. È possibile creare workflow automatici (es. Google Sheets + API di ChatGPT) per tracciare e analizzare queste menzioni su larga scala.
Anche se il panorama continua a evolversi, adottare queste metriche vi permetterà di valutare con maggiore precisione l’efficacia delle vostre strategie e l’impatto reale del vostro brand nel nuovo ecosistema della ricerca guidata dall’intelligenza artificiale.
Riassumendo: le domande più comuni sulla GEO (Generative Engine Optimization)
Concludiamo questo approfondimento con una serie di FAQ sulla GEO e il futuro della SEO. Se non trovate risposta alla vostra domanda, scriveteci: saremo felici di chiarire tutti i vostri dubbi e arricchire ulteriormente questo contenuto grazie alle vostre segnalazioni.
Cos’è la GEO e in cosa si differenzia dalla SEO?
La GEO (Generative Engine Optimization) è l’ottimizzazione per i motori di risposta basati su AI generativa. A differenza della SEO (Search Engine Optimization), che punta a migliorare il posizionamento nelle SERP tradizionali, la GEO mira a rendere un brand visibile, comprensibile e rilevante per i modelli linguistici generativi come ChatGPT, Gemini o Perplexity.
Cosa sono i motori di ricerca generativi?
Sono motori che, invece di mostrare una lista di link, generano direttamente una risposta sintetica basata su informazioni raccolte da molte fonti. Utilizzano modelli linguistici (LLM) per comprendere le query e formulare risposte coerenti, simulando il comportamento di un assistente virtuale.
La GEO sostituisce la SEO?
No. La GEO non sostituisce la SEO, ma la integra. La SEO resta fondamentale per l’indicizzazione e la struttura del sito, mentre la GEO lavora sull’ampliamento della visibilità nei nuovi ambienti di ricerca generativa. Insieme, formano una strategia organica più completa.
Cosa si intende per “retrievability”?
È la capacità di un sistema generativo di reperire, interpretare e dare priorità alle informazioni su un brand quando costruisce una risposta. Migliorare la retrievability significa aumentare le probabilità che un brand venga citato nei risultati generati da un motore AI.
Come posso migliorare la retrievability di un brand?
Per migliorare la retrievability, è importante essere presenti in fonti affidabili e settoriali, creare contenuti ben strutturati intorno a entità chiave, curare le menzioni del brand online e facilitare l’accesso delle AI ai propri dati attraverso configurazioni tecniche aggiornate (ad es. sitemap, robots.txt e dati strutturati).
Quali contenuti sono più efficaci per la GEO?
Contenuti ben strutturati attorno a entità e topic cluster, arricchiti da link interni coerenti, FAQ, glossari e riferimenti a fonti autorevoli. È importante anche essere presenti su fonti attendibili che l’AI considera nel suo processo di apprendimento.
Cosa si intende per entità?
In ambito SEO e GEO, un’entità è un concetto o oggetto univoco e identificabile: può essere una persona, un’azienda, un prodotto, un luogo o persino un’idea astratta. I motori AI utilizzano le entità per comprendere meglio il significato dei contenuti e collegarli ad altri concetti rilevanti. L’ottimizzazione per entità aiuta i modelli a riconoscere e “mappare” correttamente un brand o un argomento.
Qual è la differenza tra parole chiave ed entità?
Le parole chiave sono termini specifici usati per cercare informazioni, mentre le entità rappresentano concetti più ampi e strutturati. Ad esempio, “auto elettrica” è una parola chiave, ma “Tesla Model 3” è un’entità che un motore semantico può riconoscere come marca, modello e collegare a Elon Musk, mobilità sostenibile e così via.
Cos’è un modello linguistico (LLM)?
Un LLM (Large Language Model) è un tipo di intelligenza artificiale addestrata su enormi quantità di testi per comprendere, generare e rispondere in linguaggio naturale. Modelli come ChatGPT, Gemini o Claude analizzano il contesto linguistico per produrre risposte coerenti e pertinenti.
Come funziona la RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
La RAG è un approccio che combina modelli generativi con sistemi di recupero delle informazioni. Prima di generare una risposta, il modello esegue una ricerca in fonti affidabili (database, documenti, web), integra le informazioni trovate e le usa per produrre un output più preciso e aggiornato. Questo metodo migliora la qualità delle risposte e riduce il rischio di errori o “allucinazioni” tipiche dei modelli AI.
Cosa si intende per allucinazioni nei modelli AI?
Le allucinazioni sono affermazioni scorrette o inventate che un modello linguistico può generare, pur suonando credibili. Succede quando il modello “completa” una risposta senza basi fattuali. Tecniche come la RAG servono proprio a ridurre questo rischio.
Quali strumenti si possono usare per analizzare le entità nei contenuti?
Come si possono adattare i contenuti per renderli più comprensibili a un LLM?
Per aiutare un modello linguistico a interpretare correttamente un testo, è utile scrivere in modo chiaro, usare nomi propri e termini specifici (entità riconoscibili), fornire contesto e strutturare i contenuti con titoli, sottotitoli e paragrafi coerenti. Questo non migliora solo la leggibilità umana, ma facilita anche la comprensione automatica del contenuto da parte di LLM e motori di ricerca.
Coming soon:
Fra due settimane, sul blog di Seed parleremo ancora di LLM e più nello specifico di come usare Gemini nel marketing. Tornate a leggerci!
