Ottimizzazione per motori di ricerca nell’era dell’AI

L'intelligenza artificiale sta trasformando il panorama della ricerca online. Scopri come ottimizzare la tua strategia SEO in questo contesto.

Problema/scenario

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale con l’emergere di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT e Google AI Mode. I dati mostrano un trend chiaro: la zero-click search ha raggiunto percentuali del 95% con Google AI Mode e tra il 78% e il 99% con ChatGPT.

Questo cambiamento ha comportato un crollo del CTR organico, con una diminuzione significativa del CTR nella prima posizione, sceso dal 28% al 19% (-32%). Ad esempio, editori come Forbes hanno registrato un calo del traffico del 50% e Daily Mail del 44%.

Questa evoluzione sta spostando il focus dalla visibilità alla citabilità.

Analisi tecnica

I motori di ricerca tradizionali, come Google, si basano su algoritmi di ranking che utilizzano foundation models. Al contrario, i motori di risposta, come ChatGPT, si avvalgono di modelli di retrieval-augmented generation (RAG). Le differenze tra queste piattaforme sono notevoli. Google si concentra sull’indicizzazione e sul ranking delle pagine web, mentre i motori di risposta attingono a una vasta gamma di fonti per generare risposte dirette. I meccanismi di citazione e selezione delle fonti risultano fondamentali. Ad esempio, i modelli di AI come quelli di OpenAI e Anthropic presentano un crawl ratio di 1500:1 e 60000:1, rispettivamente, rispetto a Google, che ha un crawl ratio di 18:1. Terminologie come grounding e citation patterns diventano quindi essenziali per comprendere come le informazioni siano presentate e citate.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

  • Mappare ilsource landscapedel settore.
  • Identificare 25-50prompt chiave.
  • Testare suChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
  • Setup diAnalytics(GA4 con regex per bot AI).
  • Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

  • Ristrutturare i contenuti per renderliAI-friendly.
  • Pubblicare contenuti freschi.
  • Garantire una presenza cross-platform (Wikipedia, Reddit, LinkedIn).
  • Milestone:contenuti ottimizzati e strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

  • Metriche da tracciare:brand visibility,website citation,traffico referral,sentiment.
  • Strumenti da utilizzare:Profound,Ahrefs Brand Radar,Semrush AI toolkit.
  • Eseguire un testing manuale sistematico.

Fase 4 – Refinement

  • Effettuare un’iterazione mensile suiprompt chiave.
  • Identificare nuovi competitor emergenti.
  • Aggiornare i contenuti non performanti.
  • Espandere su temi contraction.

Checklist operativa immediata

  • Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
  • Utilizzare H1/H2 in forma di domanda.
  • Includere un riassunto di tre frasi all’inizio dell’articolo.
  • Verificare l’accessibilità senza JavaScript.
  • Controllarerobots.txt: non bloccareGPTBot,Claude-Web,PerplexityBot.
  • Aggiornare il profilo LinkedIn utilizzando un linguaggio chiaro.
  • Pubblicare recensioni fresche suG2eCapterra.
  • Effettuare un test mensile sui 25 prompt chiave documentato.

Prospettive e urgenza

Il tempo per agire si riduce rapidamente. Le aziende in grado di adattarsi in modo tempestivo possono cogliere opportunità significative come first movers. Al contrario, chi rimane in attesa affronta rischi considerevoli, specialmente in relazione all’evoluzione della ricerca, come il modello di Pay per Crawl di Cloudflare.

Scritto da Mariano Comotto

Guida Definitiva al Ciclocross: Scopri la Stagione 2025/2026

Trento vs Virtus Bologna: Analisi della Partita e Commenti di Cancellieri

Leggi anche