L’emergere dell’intelligenza artificiale ha segnato un cambiamento epocale nel panorama della ricerca online. I motori di ricerca, tradizionalmente dominati da algoritmi basati su parole chiave, stanno evolvendo verso sistemi più intelligenti e interattivi. Questo cambiamento non solo migliora l’esperienza utente, ma introduce anche nuove sfide per le aziende che desiderano ottimizzare la loro presenza online. L’analisi di come l’AI stia modificando il comportamento degli utenti e le strategie di ricerca è fondamentale per comprendere il futuro della SEO e dell’AEO.
La transizione dai motori di ricerca tradizionali ai motori di ricerca basati su AI
Negli ultimi anni, la transizione dai motori di ricerca tradizionali a quelli basati su intelligenza artificiale ha avuto un impatto significativo.
Piattaforme come Google AI Mode, ChatGPT, Perplexity e Claude stanno ridefinendo il modo in cui gli utenti cercano informazioni. I dati mostrano un trend chiaro: il tasso di zero-click search è aumentato drasticamente, toccando punte di 95% con Google AI Mode e tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Questo significa che sempre più utenti ottengono le risposte direttamente dalla SERP, senza mai visitare i siti web. Tale fenomeno ha portato a un crollo del CTR organico, con una riduzione media del 32% per i risultati in prima posizione.
Un altro aspetto cruciale è il cambiamento del paradigma da visibilità a citabilità. Le aziende devono ora concentrarsi su come essere citate nelle risposte generate dai modelli AI, piuttosto che solo sulla loro visibilità nei risultati di ricerca.
Questo richiede un approccio innovativo che integri l’ottimizzazione dei contenuti con la strategia di branding e reputazione.
Comprendere l’AEO: l’ottimizzazione per motori di risposta
L’AEO, o Answer Engine Optimization, rappresenta un concetto emergente che si distingue dalla tradizionale SEO. Mentre la SEO si concentra sull’ottimizzazione per i motori di ricerca, l’AEO mira a ottimizzare i contenuti per i motori di risposta. Questi ultimi, come ChatGPT e Claude, non si limitano a restituire link, ma forniscono risposte dirette e contestualizzate. La differenza principale tra GEO (General Engine Optimization) e AEO è che quest’ultimo si focalizza maggiormente sulla qualità delle risposte e sulla loro rilevanza per l’utente finale.
Per ottimizzare per i motori di risposta, è fondamentale comprendere il funzionamento dei modelli fondamentali (Foundation Models) e del Retrieval-Augmented Generation (RAG).
I modelli fondamentali sono progettati per generare testo in base a una grande quantità di dati preesistenti, mentre il RAG combina la generazione di contenuti con la ricerca di informazioni rilevanti. Questa sinergia consente una maggiore accuratezza e pertinenza nelle risposte fornite.
Strategie operative per affrontare il cambiamento
Per affrontare efficacemente la transizione all’intelligenza artificiale nella ricerca online, è essenziale adottare un framework operativo ben definito. Un approccio in quattro fasi può guidare le aziende nel processo di ottimizzazione:
Fase 1 – Discovery & foundation
In questa fase, è cruciale mappare il panorama delle fonti nel settore e identificare 25-50 prompt chiave che gli utenti potrebbero utilizzare. Testare questi prompt su piattaforme come ChatGPT e Google AI Mode aiuterà a capire come vengono trattati i contenuti.
È anche fondamentale impostare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico proveniente da bot AI come GPTBot e Claude-Web. La milestone di questa fase è stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase concerne la ristrutturazione dei contenuti esistenti per renderli AI-friendly. Questo processo include l’implementazione di schema markup e FAQ strutturate, insieme alla pubblicazione di contenuti freschi e pertinenti su piattaforme cross-platform come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase consiste nell’ottenere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
Nella terza fase, risulta fondamentale monitorare metriche chiave come brand visibility, website citation rate e traffico referral. L’uso di strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit fornirà dati preziosi per valutare l’impatto delle strategie implementate. Un testing manuale sistematico sarà utile per identificare le aree di miglioramento.
Fase 4 – Refinement
La fase di refinement prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti. È fondamentale aggiornare i contenuti non performanti e ampliare l’offerta su temi con maggiore traction. Questa fase è essenziale per garantire la competitività a lungo termine.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- UtilizzareH1/H2in forma di domanda per migliorare la rilevanza.
- Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio degli articoli.
- Verificare l’accessibilità dei contenuti senzaJavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper assicurarsi di non bloccare i bot AI.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro e tecnico.
- Richiedere recensioni fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
- Pubblicare contenuti suMedium,LinkedIneSubstackper aumentare la visibilità.
Il panorama della ricerca online è in continua evoluzione, con l’intelligenza artificiale che riveste un ruolo cruciale in questo cambiamento. Le aziende in grado di adattarsi e adottare strategie basate sull’Answer Engine Optimization (AEO) otterranno un vantaggio competitivo significativo. Rimanere aggiornati sulle tendenze emergenti e implementare pratiche ottimali risulta fondamentale per il successo a lungo termine.
