Google AI: Gemini e la ricerca AI

Di:

Team Content di SISTRIX

Ultimo aggiornamento: 03.12.2025

Basi AI

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• Cosa significa "Query fan-out" nei sistemi di ricerca AI?
• Google AI: Gemini e la ricerca AI
• Il Grounding nei Large Language Model (LLM)
• llms.txt: ha senso questo file per l'ottimizzazione degli LLM?
• Large Language Model (LLM): funzionalità, esempi e rischi
• Motori di ricerca AI: funzionamento e conseguenze per la SEO
• Perplexity AI: funzionamento, rilevanza per la SEO e strategie di ottimizzazione con SISTRIX
• Piano d'azione AI per migliorare la SEO e la presenza del brand
• Prompt Injection: la vulnerabilità invisibile dei sistemi AI
• SEO per le AI Overview di Google
• Ricerca AI di Google: cosa cambia con le AI Overview e l'AI Mode
• Torna alla panoramica

Al centro di questo sviluppo si trova il modello Gemini, un modello linguistico sviluppato per essere multimodale fin dalle fondamenta, che Google utilizza come base tecnologica della sua iniziativa AI. Che si tratti della ricerca web, di Gmail, di Google Docs o di dispositivi Android, la “Google AI” è ormai in uso ovunque.

È importante distinguere tra:

• Google AI come orientamento strategico, ovvero la totalità di tutte le misure per integrare la tecnologia AI in profondità nei prodotti e nelle esperienze utente.

• Gemini come modello centrale tecnico che attua concretamente questa strategia.

• AI Overview e AI Mode come nuove funzioni di ricerca che mostrano quanto sia cambiato il ruolo di Google: da fornitore di risultati di ricerca a fornitore di risposte.

Con il rollout dell’AI Mode in Italia nell’ottobre 2025, si evidenzia in modo particolarmente chiaro quanto siano ambiziosi i piani AI di Google. La nuova forma di interazione di ricerca sta già sostituendo le classiche liste di risultati per molti utenti e pone nuove esigenze anche per aziende, editori e professionisti SEO.

La “Google AI” non è quindi più una visione futura, ma realtà. Chi vuole continuare a ottenere visibilità deve capire come Google elaborerà, valuterà e visualizzerà i contenuti in futuro. L’ottimizzazione classica per i dieci link blu non è più sufficiente, ora si tratta di diventare visibili come brand nelle risposte AI.

Cosa può fare Gemini?

Gemini è una famiglia di modelli AI multimodali sviluppata da Google DeepMind. È stata presentata per la prima volta alla fine del 2023 e da allora è stata continuamente ampliata: la versione attuale è Gemini 3, con miglioramenti lato multimodalità, comprensione del contesto e integrazioni del tool.

Gemini è stato sviluppato fin dall’inizio per poter elaborare diversi tipi di dati contemporaneamente. Può, ad esempio, analizzare un’immagine, generare un testo ad essa correlato e risolvere un compito di programmazione basandosi su di essa, senza dover passare tra moduli specializzati. Questa multimodalità è una differenza centrale rispetto a molti altri LLM, che sono stati inizialmente addestrati puramente sul testo.

Google offre modelli diversi per compiti specifici:

• Gemini Ultra: per compiti altamente complessi, ad esempio nella ricerca o nelle applicazioni specializzate
• Gemini Pro: modello universale per applicazioni web e l’app Gemini
• Gemini Nano: versione a basso consumo di risorse per smartphone (ad esempio nel Google Pixel)

Gemini è il risultato della fusione di due iniziative AI: Google Brain e DeepMind. Questo raggruppamento di risorse ha portato a uno sviluppo più rapido e a una maggiore qualità. Varianti speciali come Med-Gemini dimostrano già quanto sia potente il modello in aree di applicazione verticali, ad esempio nelle diagnosi mediche o nell’interpretazione di documenti complessi.

Analizza i dati di Gemini con SISTRIX

Con la Beta di SISTRIX per AI/Chatbot è possibile misurare per la prima volta in modo sistematico quanto i brand siano visibili nei grandi sistemi AI come ChatGPT, Gemini e Deepseek, permettendoti di scoprire se e quanto spesso un brand viene menzionato, quali competitor appaiono, quali temi vengono cercati più spesso e se vengono indicate le fonti. Inoltre, riconosciamo le entità rilevanti come luoghi, prodotti o persone e possiamo così classificare con precisione il contesto della menzione.

L’analisi funziona in modo simile a quella dei risultati di ricerca di Google o Amazon, mostrando per quali query di ricerca un brand è presente, quali contenuti portano a una menzione e dove c’è potenziale per l’ottimizzazione. In questo modo avrai a disposizione una nuova base per l’analisi di mercato e della concorrenza, pensata appositamente per la crescente importanza dei sistemi di ricerca basati sull’AI.

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La nuova ricerca AI di Google

La ricerca classica con il classico elenco di link blu sta venendo sempre più sostituita dalle AI Overview di Google: questi riassunti generati dall’AI appaiono al di sopra dei risultati organici e forniscono direttamente una risposta compatta alla domanda posta. Tutto ciò viene anche integrato dall’AI Mode, che consente un’interazione conversazionale, in modo simile ai Chatbot come ChatGPT.

Funzionalità in sintesi

• AI Overview: riassunti immediati provenienti da più fonti.
• AI Mode: una sorta di chat con la ricerca di Google.
• Contestualizzazione: la ricerca memorizza le domande precedenti e tiene conto delle informazioni personalizzate, a condizione che l’utente acconsenta.

Questa nuova esperienza di ricerca ha conseguenze di vasta portata: gli utenti devono fare meno ricerche da soli, i contenuti sono presentati in modo pre-strutturato e il percorso verso l’informazione si accorcia drasticamente.

“L’AI Mode cambia sia la visualizzazione che la selezione dei risultati, ma non stravolge completamente il mondo della ricerca. Soprattutto in considerazione del fatto che potrebbe diventare lo standard per la ricerca web in futuro, questo è un segnale decisamente positivo.” (Johannes Beus)

Traccia le AI Overview con SISTRIX

Da alcuni mesi Google mostra le AI Overview in modo capillare anche in Italia: attualmente appaiono già per circa il 25% di tutte le keyword. Per poter analizzare le AI Overview ed ottimizzare di conseguenza i contenuti, SISTRIX offre ben tre diverse funzionalità.

• Un filtro nella tabella delle keyword consente di scoprire in modo mirato per quali parole chiave un dominio viene citato anche come fonte nell’AI Overview.

• Una voce di menu nella sezione SERP mostra tutte le keyword per le quali un dominio appare nell’AI Overview e fornisce informazioni sulla sue posizione al suo interno.

• L’archivio SERP è stato ampliato per mostrare il contenuto completo dell’AI Overview, incluse le fonti collegate e le entità riconosciute.

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Gemini vs. ChatGPT: due approcci a confronto

Mentre OpenAI con ChatGPT si è inizialmente focalizzata sul testo e ha aggiunto la multimodalità in un secondo momento, Gemini è stato concepito per la multimodalità fin dall’inizio. Ciò consente collegamenti più profondi tra diversi tipi di dati.

• Gemini è completamente integrato nel mondo dei prodotti Google, dalla Ricerca a Gmail, fino a Google Cloud.

• ChatGPT, invece, beneficia dell’integrazione nei servizi di Microsoft, come Bing, Word o Excel.

Un vantaggio di Gemini risiede nel collegamento con la Ricerca di Google. Il modello può includere informazioni aggiornate dal web e, teoricamente, ridurre le allucinazioni. Nella pratica, entrambi i sistemi reagiscono a un prompt e forniscono una risposta basata su probabilità e non su fatti. Inoltre, non tutto ciò che compare nel web è corretto: più testi AI semi-veri costituiscono la base delle risposte AI, maggiore è la probabilità di non ricevere una risposta corretta.

Per la SEO, questo significa che in futuro ci si dovrà distinguere positivamente dalla massa di testi generati dall’AI e fornire ancora più trasparenza sulle fonti e sui dati utilizzati, sui quali non solo le persone, ma anche i motori di ricerca AI possano fare affidamento.

Impatto sulla ricerca classica e sulla SEO

La nuova logica di ricerca sta cambiando radicalmente il comportamento degli utenti:

• Le informazioni vengono presentate direttamente nei risultati di ricerca
• Gli utenti cliccano meno frequentemente sui risultati organici
• L’importanza dei classici fattori di posizionamento SEO si sposta dal click verso la citazione

Per i creatori di contenuti, ciò significa che la competizione per la visibilità diventa più difficile, poiché Google, con le sue risposte AI, si trasforma in un concorrente diretto. Allo stesso tempo, emerge la necessità di strutturare i contenuti in modo che vengano citati come fonte affidabile nelle AI Overview.

Google si sta muovendo dall’essere un Search Engine (Motore di Ricerca) verso un Answer Engine (Motore di Risposta), con un impatto diretto sul traffico, sulla monetizzazione e sull’architettura delle informazioni sul web. Per molti SEO essere semplicemente menzionati nelle note a piè di pagina, senza però ricevere click, non sarà presto più abbastanza.

Gemini in tutti i prodotti di Google

Il modello Gemini è ormai integrato in quasi tutti i prodotti del gruppo:

• Ricerca di Google: le AI Overview e l’AI Mode si basano direttamente su Gemini.
• App Gemini: disponibile per Android e iOS come assistente personale.
• NotebookLM: utilizza Gemini per estrarre informazioni strutturate da documenti personali e per convertire automaticamente il testo in formati audio.
• Google Workspace: Gemini aiuta a scrivere, riassumere e analizzare contenuti in Gmail, Docs, Sheets, ecc.
• Smartphone Pixel: Gemini Nano funziona localmente e consente, ad esempio, riassunti dei messaggi vocali direttamente sul dispositivo.
• Google Cloud: gli sviluppatori possono creare le proprie applicazioni tramite l’API Gemini.

Anche strumenti sperimentali come “Project Mariner“, un Browser-Agent che visita autonomamente siti web, confronta prodotti o effettua prenotazioni, sono basati su Gemini.

Gemini cambia il futuro della ricerca

Gemini non è solo un modello linguistico, bensì l’infrastruttura centrale per i futuri prodotti di Google: la ricerca AI, Gmail, Docs, gli smartphone e i servizi Cloud si basano sempre più su questo modello. Google si sta trasformando da un motore di ricerca a un risolutore di problemi universale.

Con questa trasformazione nascono nuove opportunità per utenti, aziende e sviluppatori. Allo stesso tempo, crescono anche le sfide: protezione dei dati, trasparenza, equità e naturalmente la domanda su a chi appartenga effettivamente la conoscenza digitale nel World Wide Web.

Per la SEO questo significa: è necessaria una trasformazione. Chi vuole rimanere visibile anche in futuro deve creare contenuti che non siano solo leggibili, ma che vengano anche riconosciuti dalle macchine come affidabili e utili. La ricerca classica perderà d’importanza, dato che ormai si tendono a cercare solo risposte veloci per le quali non si desidera cliccare su una pagina web, ma continuerà a rimanere efficace per essere trovati e menzionati dalle risposte AI.

Inoltre, si continueranno a cercare prodotti o soluzioni per i quali le risposte AI non sono sufficienti. Di conseguenza, vale la pena continuare ad investire nella SEO, accettando la crescente complessità e le sfide del futuro.