L’ottimizzazione per i motori di ricerca ha subito un cambiamento radicale negli ultimi anni. Si è passati da approcci tradizionali a metodologie sempre più integrate con l’intelligenza artificiale. Oggi, la ricerca AI e l’Answer Engine Optimization (AEO) sono diventati temi fondamentali per le aziende che desiderano rimanere competitive nel panorama digitale. Questo articolo analizza le strategie chiave per ottimizzare la propria presenza sui motori di ricerca AI, esaminando l’evoluzione del search e fornendo un framework operativo dettagliato.
Evoluzione della ricerca: dall’era tradizionale a quella AI
Negli ultimi anni, il modo in cui gli utenti interagiscono con i motori di ricerca ha subito un cambiamento significativo. Il passaggio da Google tradizionale a soluzioni di ricerca basate su AI, come ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode e Claude, ha portato a una trasformazione nel panorama delle query e delle risposte.
Un fenomeno rilevante è rappresentato dallo zero-click search: secondo recenti statistiche, il 95% delle ricerche effettuate su Google AI Mode non richiede un click, mentre ChatGPT mostra una percentuale compresa tra il 78% e il 99%. Questo impatta drasticamente il click-through rate (CTR) organico, con un crollo del CTR delle prime posizioni di ricerca che è sceso da un tasso del 28% a un 19%, registrando una diminuzione del 32%.
Le aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato un impatto significativo sulle loro visite. In particolare, Forbes ha subito un calo del 50%, mentre Daily Mail ha visto una diminuzione del 44%. Questo cambiamento ha segnato una transizione dal paradigma della visibilità a quello della citabilità, evidenziando l’importanza di essere citati nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale.
Di conseguenza, le aziende sono chiamate a riconsiderare le loro strategie SEO tradizionali per adattarsi a questo nuovo contesto.
AEO: la nuova frontiera dell’ottimizzazione
L’Answer Engine Optimization (AEO) rappresenta un’evoluzione naturale della SEO, focalizzandosi su come i motori di ricerca basati su AI elaborano e presentano le informazioni. A differenza della Geo Optimization (GEO), che si concentra sulla visibilità in base alla geolocalizzazione, l’AEO mette in risalto la citabilità e l’accuratezza delle risposte. I motori di risposta, come quelli che utilizzano tecnologie AI, impiegano modelli di fondazione (Foundation Models) e il Retrieval-Augmented Generation (RAG) per generare risposte più pertinenti e precise.
Per ottimizzare la propria presenza nei motori di ricerca AI, le aziende devono comprendere il funzionamento di questi sistemi.
I modelli di fondazione utilizzano enormi dataset per apprendere e generare risposte, mentre i sistemi RAG integrano informazioni recuperate per fornire risposte contestuali. Questo richiede un approccio strategico all’ottimizzazione dei contenuti, in cui le aziende devono garantire che le loro informazioni siano non solo rilevanti, ma anche facilmente accessibili e citabili.
Strategie e framework operativi per l’ottimizzazione
Per affrontare con successo le sfide dell’ottimizzazione della ricerca AI e AEO, è fondamentale implementare un framework operativo in quattro fasi. Questo approccio sistematico aiuterà le aziende a navigare nel nuovo panorama della ricerca e a ottimizzare la loro presenza online.
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase iniziale, è essenziale mappare il source landscape del settore per comprendere le fonti più rilevanti e le domande chiave degli utenti.
Identificare un numero compreso tra 25 e 50 prompt chiave è cruciale per testare le risposte su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode. Un setup di Analytics appropriato, che includa una configurazione di Google Analytics 4 (GA4) con regex per identificare il traffico AI, risulta fondamentale. Una milestone importante di questa fase consiste nello stabilire una baseline delle citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase si concentra sulla ristrutturazione dei contenuti affinché siano AI-friendly. Ciò include la pubblicazione di contenuti freschi e aggiornati, nonché la presenza cross-platform su Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase è l’ottimizzazione dei contenuti e lo sviluppo di una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
Durante la fase di Assessment, è fondamentale tracciare metriche come la brand visibility, il tasso di citazione del sito web, il traffico referral e l’analisi del sentiment. Utilizzare strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit è essenziale per monitorare le performance. Un testing manuale sistematico aiuterà a identificare le aree di miglioramento.
Fase 4 – Refinement
La fase di Refinement prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave. È fondamentale identificare nuovi competitor emergenti e aggiornare i contenuti non performanti. L’espansione su temi che mostrano traction risulta cruciale per mantenere la rilevanza nel lungo termine.
Checklist operativa immediata
- Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
- UtilizzareH1/H2in forma di domanda per migliorare la comprensibilità.
- Includere un riassunto di tre frasi all’inizio degli articoli.
- Verificare l’accessibilità dei contenuti senzaJavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot comeGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro e professionale.
- Pubblicare recensioni fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
- UtilizzareGA4conregexper monitorare il traffico AI.
L’ottimizzazione della ricerca AI e AEO è diventata una priorità per le aziende che desiderano rimanere competitive. Implementare le strategie e i framework descritti è essenziale per affrontare le sfide attuali e capitalizzare sulle opportunità future nel panorama digitale.
