La ricerca AI e i Chatbot stanno cambiando il modo in cui le informazioni vengono trovate e presentate. Per i team SEO, questo significa un cambiamento fondamentale: ci si allontada da click e ranking, e si va in direzione delle menzioni del brand e della semplice presenza nelle risposte.
Il significato della SEO è cambiato
L’ottimizzazione per i motori di ricerca è stata a lungo sinonimo di ottimizzazione per Google: l’obiettivo era infatti ottenere il miglior posizionamento possibile nei risultati organici per aumentare la portata e i click. Con l’introduzione dell’AI Search e l’uso crescente di Chatbot come ChatGPT, questo principio sta però cambiando radicalmente.
I sistemi di ricerca rispondono alle domande sempre più spesso direttamente nel testo, senza che sia necessario cliccare sulla fonte. Per i brand e i SEO, questo crea una nuova forma di visibilità: non è più fondamentale dove appare un link, ma se e come un brand viene menzionato nella risposta. Ed è esattamente qui che interviene la GEO.
Misurazione del successo nell’AI Search: dai click alle menzioni del brand
In passato, l’obiettivo della SEO era chiaro: raggiungere il posizionamento più alto possibile nei risultati di ricerca di Google e, di conseguenza, generare più click sul proprio sito. Con l’introduzione dell’AI Search e dei Chatbot, questo principio è cambiato radicalmente perché questi sistemi mirano a rispondere alle domande degli utenti direttamente nel testo della risposta, rendendo inutili i link verso i siti esterni.
Sebbene Google continui a citare le fonti nell’AI Mode, il tasso di click su questi link è quasi irrilevante. Su ChatGPT, la ricerca nel web spesso viene addirittura completamente omessa, per cui non appaiono nemmeno le citazioni delle fonti.
La misurazione del successo nella ricerca AI si basa quindi meno sul numero o sulla posizione dei link verso il proprio sito, e più sul fatto che i propri brand o prodotti vengano menzionati nelle risposte. I progetti AI di SISTRIX ti aiutano in questo compito, permettendoti di definire quali brand e competitor devono essere cercati nelle risposte AI. Nell’area “Research” il riconoscimento delle entità viene gestito centralmente da noi senza considerare le fonti sottostanti.
| SEO classica (ottimizzazione per i motori di ricerca) | GEO (Generative Engine Optimization) | |
|---|---|---|
| Obiettivo primario | Buoni posizionamenti nelle pagine dei risultati (SERP) | Menzione diretta come fonte nelle risposte generate dall'AI |
| Metrica principale | Click organici, Click Through Rate (CTR), posizionamento | Visibilità del brand e frequenza delle menzioni |
| Interazione con gli utenti | L'utente clicca su un link per visitare un sito | L'utente riceve la risposta direttamente nel Chatbot o nella ricerca AI |
| Strategia contenutistica | Creazione di contenuti basati su specifiche keyword | Creazione di contenuti completi e basati sui fatti, che rispondano direttamente a domande complesse |
| Ruolo del brand | Il brand è lo scopo del click | Il brand diventa autorità diretta e fonte d'informazione all'interno della risposta |
| Panorama dei Provider | Dominanza di Google | Mercato differenziato (Google AI, ChatGPT, Perplexity ecc.) |
| Misurazione del successo | Misurabile grazie a tool di tracking e di Web Analysis (es: Google Analytics) | Misurazione più complessa, che richiede il monitoraggio delle risposte AI su diverse piattaforme |
| Effetto a lungo termine | Costruzione di traffico e autorevolezza tramite il proprio dominio | Costruzione di autorevolezza e fiducia del brand direttamente tramite il pubblico target |
Perché i Chatbot non forniscono risposte fisse
I Chatbot AI funzionano in modo fondamentalmente diverso dai motori di ricerca classici. Nella ricerca web tradizionale, tutti i documenti presenti nell’indice vengono ordinati in base alla loro rilevanza per la keyword cercata, per cui la stessa ricerca produce generalmente risultati simili. I Large Language Models (LLM), che sono la base dei Chatbot e dell’AI Search, lavorano invece con le probabilità: ciò fa sì che le risposte alla stessa domanda possano differire in modo significativamente maggiore.
Inoltre, il risultato dipende dal fatto che i Chatbot generino la loro risposta basandosi sulle proprie conoscenze LLM o utilizzino un processo di Grounding, cioè utilizzando una ricerca web come supporto alla risposta. Queste differenze fanno sì che i risultati dei Chatbot fluttuino di più rispetto a quelli della ricerca web classica.
Anche le fonti utilizzate possono cambiare da una query all’altra. Questo comportamento è chiamato fluttuazione delle citazioni e comporta che persino prompt identici forniscano risposte leggermente diverse. Pertanto, è utile raccogliere dati giornalieri, considerando le tendenze a lungo termine e le medie, così da riconoscere le fluttuazioni e trarre conclusioni più affidabili.
Risposte da Foundation Models e con RAG
I sistemi AI generano le loro risposte in modi diversi. I Modelli Fondamentali (Foundation Models) attingono alla conoscenza appresa durante l’addestramento: essi non hanno accesso ai contenuti web attuali e rispondono esclusivamente in base alla loro conoscenza interna, offrendo risultati coerenti, ma spesso meno aggiornati.
Con RAG (Retrieval Augmented Generation), prima della risposta viene eseguita una ricerca mirata: le informazioni trovate confluiscono nella risposta e la rendono più attuale e precisa. ChatGPT utilizza entrambi gli approcci a seconda della versione e delle impostazioni, mentre l’AI Mode di Google lavora sempre con RAG e integra fonti esterne. I Modelli Fondamentali forniscono risposte stabili, ma limitate, mentre i sistemi RAG reagiscono in modo più dinamico, dipendendo però maggiormente dalla qualità delle fonti utilizzate.
Da un motore di ricerca a più piattaforme AI
Con il passaggio dalla SEO classica alla SEO AI, cambia anche il panorama dei Provider: in passato Google dominava quasi completamente la ricerca sul web, mentre oggi esistono diversi sistemi AI e Chatbot che rispondono alle domande degli utenti. Nella pratica, tuttavia, sono soprattutto Google con l’AI Mode e OpenAI con ChatGPT a ricoprire un ruolo centrale: entrambi modellano il modo in cui i contenuti vengono trovati, elaborati e presentati.
Rischi e limiti delle risposte AI
I sistemi AI aprono nuove possibilità, ma causano anche incertezze. Infatti, siccome le risposte vengono generate in modo probabilistico, possono essere incomplete, errate o incoerenti. Anche i sistemi RAG forniscono risultati solo in base alla qualità delle fonti a cui accedono.
Per l’analisi, questo significa che le singole risposte non devono essere valutate in modo isolato: sono cruciali i modelli che si ripetono nel tempo e si basano su molti prompt. Gli strumenti di SISTRIX AI supportano esattamente questo approccio, raccogliendo i dati regolarmente e rendendo visibili le tendenze a lungo termine.
In breve
Il passaggio dalla SEO di Google alla SEO AI cambia il modo in cui la visibilità viene misurata, valutata e ottimizzata: non si tratta più di click, ma di menzioni; non più di posizioni, ma di presenza nel testo della risposta. I brand che comprendono questa nuova logica e la monitorano continuamente si assicurano tempestivamente la visibilità nella prossima generazione della ricerca.
