Il Grounding nei Large Language Model (LLM)

Affinché gli LLM forniscano non solo risposte che suonano plausibili, ma che siano anche effettivamente verificate e tracciabili, hanno bisogno di un concetto chiamato “Grounding“.

In questo articolo scoprirai cosa significa, come viene implementato tecnicamente e perché gioca un ruolo centrale nelle strategie SEO.

Cosa significa Grounding negli LLM?

Il termine “Grounding” proviene originariamente dalle scienze cognitive, dove descrive il concetto secondo cui i simboli o il linguaggio sono indissolubilmente collegati al mondo reale. Una parola come “mela” è inizialmente un semplice simbolo che acquisisce significato solo attraverso la connessione con un oggetto reale che possiamo vedere, annusare o assaggiare.

Trasferito ai modelli linguistici, con “Grounding” intendiamo l’output del modello che viene collegato a informazioni verificabili. Quindi, anziché basarsi solo su schemi derivati dai dati di addestramento, la risposta AI viene “ancorata” a dati o fonti reali.

Analizza le fonti degli LLM con SISTRIX

Per comprendere come i modelli linguistici utilizzano le informazioni in loro possesso, non è sufficiente considerare solo le risposte che danno: è fondamentale considerare se le fonti vengono citate e, se sì, quali sono. La Beta AI/Chatbot di SISTRIX permette di analizzare esattamente questo.

SISTRIX mostra quali fonti vengono utilizzate nella ricerca di un’entità, qual è la rispettiva quota di concorrenza, quale valore dell’Indice di Visibilità hanno le fonti utilizzate e come si sviluppa la loro distribuzione nei diversi sistemi.

Questo è un passo importante per l’analisi del Grounding perché solo quando si conoscono le fonti usate dai modelli linguistici è possibile valutare quanto sia credibile o tracciabile una risposta. I brand possono così riconoscere se i propri contenuti vengono utilizzati come fonte affidabile e quali competitor vengono citati più frequentemente.

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Fondamenti tecnici

Come lavorano gli LLM senza Grounding

Un modello linguistico prevede quale sarà la parola successiva di un testo basandosi semplicemente sulle probabilità, quindi non sa se i contenuti sono effettivamente veri: basta che appaiano linguisticamente plausibili. Per questo motivo, un LLM può fornire risposte formulate in modo molto convincente, ma di fatto errate. Quindi, il punto che differenzia in modo fondamentale i Chatbot AI dai motori di ricerca è che i primi non fanno una ricerca di documenti, bensì calcolano semplicemente le probabilità.

Metodi di Grounding

Per risolvere questo problema, esistono diversi approcci:

• Retrieval-Augmented Generation (RAG): il modello esegue una ricerca in documenti, database o sistemi di ricerca esterni prima di fornire la risposta. Queste informazioni confluiscono quindi nella generazione del testo.

• Connessione via API o database: il modello viene collegato direttamente a fonti di dati strutturate. Esempio: un LLM recupera il tasso di cambio attuale da un database finanziario anziché inventarsi un numero.

• Grounding Multimodale: il linguaggio viene collegato a dati percettivi come immagini o audio. Questo metodo è rilevante soprattutto nella ricerca sperimentale, mentre gioca un ruolo secondario nelle applicazioni SEO.

Grounding nella pratica

Ecco un esempio per chiarire la differenza.

Prendiamo la seguente domanda di base: “Qual è l’attuale tasso d’inflazione in Italia?”

• Senza Grounding
  Risposta dell’LLM: “Il tasso di inflazione è di circa il 2,5 per cento.”
  → Questo numero sembra plausibile, ma potrebbe essere completamente sbagliato perché il modello lo deduce solo da schemi linguistici.
• Con Grounding
  Il modello accede ai dati dell’Istituto Nazionale di Statistica e fornisce il tasso d’inflazione corretto e attuale, inclusa la citazione della fonte.

Lato SEO, questo significa che i testi creati con il Grounding possono essere supportati da dati e fatti reali, aumentandone notevolmente la qualità e l’affidabilità.

Perché il Grounding è importante per la SEO?

• Per evitare errori nei contenuti: chi crea contenuti con l’ausilio dell’AI rischia di pubblicare inconsapevolmente fatti errati, danneggiando notevolmente la credibilità di un sito. Il Grounding riduce questo rischio.

• Per rafforzare l’autorevolezza e la fiducia: Google valuta i contenuti in base all’E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Le citazioni delle fonti e le informazioni verificabili contribuiscono in modo decisivo a migliorare questo punto e il Grounding assicura che il contenuto non solo suoni bene a livello linguistico, ma sia anche basato sui fatti.

• Per migliorare l’esperienza utente e l’intento di ricerca: chi effettua ricerche si aspetta risposte precise ed affidabili. Il contenuto “Grounded” soddisfa questa aspettativa meglio di un testo AI generico, aumentando la soddisfazione degli utenti e influendo positivamente sui ranking.

Sfide e limiti

• Qualità dei dati: il Grounding è affidabile solo quanto le fonti a cui attinge, quindi dati errati o obsoleti comporteranno comunque contenuti sbagliati.

• Complessità: l’implementazione di sistemi di Grounding è tecnicamente dispendiosa e richiede interfacce verso le fonti dei dati.

• Nessuna garanzia: nonostante il Grounding, i modelli possono comunque commettere errori (anche se la probabilità è significativamente minore).

Prospettive: il Grounding è cruciale per la qualità dell’AI

L’importanza del Grounding continuerà a crescere nei prossimi anni: con la crescente integrazione dell’AI nei processi di contenuto, sarà sempre più urgente fornire informazioni affidabili e tracciabili. Per la SEO questo significa che la qualità dei dati e la trasparenza delle fonti diventeranno fattori ancora più rilevanti per il successo del proprio brand.

Chi utilizza l’AI per la creazione di contenuti non dovrebbe considerare il Grounding come un concetto opzionale, bensì come la base necessaria per una SEO di qualità.