Evoluzione della ricerca online e impatto dell’intelligenza artificiale
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito un cambiamento radicale con l’emergere dell’intelligenza artificiale. Le piattaforme di ricerca tradizionali, dominate da Google, stanno ora affrontando la sfida delle AI search, come ChatGPT e Claude. Questa evoluzione non modifica solo il modo in cui gli utenti cercano informazioni, ma ha anche un impatto sostanziale sulle strategie SEO e sulle metriche di performance. In questo articolo si analizzerà l’evoluzione della ricerca, il fenomeno dello zero-click, e si esplorerà il framework operativo per l’ottimizzazione dei contenuti in un’era dominata dall’AI.
Evoluzione del search: dal tradizionale all’AI
Il passaggio da Google tradizionale a AI search segna una nuova era per l’ottimizzazione dei contenuti e delle strategie di visibilità. Recentemente, si è registrato un aumento significativo della percentuale di ricerche che non generano clic, in particolare con l’implementazione di AI Mode di Google, che ha raggiunto un impressionante 95% di ricerche senza clic. Allo stesso modo, strumenti come ChatGPT mostrano percentuali di zero-click che variano dal 78% al 99%. Questo cambiamento ha portato a una diminuzione del CTR (Click-Through Rate) organico, con un crollo del CTR per la prima posizione che è passato dal 28% al 19%, ovvero una riduzione del 32%.
Questo fenomeno è particolarmente rilevante in un contesto in cui le AI search offrono risposte dirette e sintetiche, cambiando la percezione di cosa significhi essere visibili online. Non si tratta più solo di apparire nei risultati di ricerca, ma di essere citati nelle risposte generate dalle AI. Questo shift da un paradigma di visibilità a uno di citabilità richiede una revisione strategica delle pratiche SEO tradizionali.
AEO: la risposta all’evoluzione della ricerca
L’Answer Engine Optimization (AEO) emerge come una risposta necessaria all’evoluzione della ricerca. A differenza della SEO tradizionale, che si concentra sull’ottimizzazione per i motori di ricerca, l’AEO si focalizza sull’ottimizzazione per i motori di risposta. Questa distinzione è fondamentale poiché i motori di risposta, come quelli basati su intelligenza artificiale, operano in modo diverso rispetto ai motori di ricerca. Mentre i motori di ricerca catalogano e restituiscono risultati basati su query, i motori di risposta forniscono risposte immediate e contestualizzate, attingendo a un ampio panorama di fonti.
Inoltre, la differenza tra i modelli di foundation e RAG (Retrieval-Augmented Generation) è cruciale. I modelli di foundation si basano su architetture profonde per generare risposte, mentre i modelli RAG combinano il recupero di informazioni con la generazione di contenuti, consentendo risposte più ricche e contestualizzate. L’ottimizzazione per questi sistemi richiede un approccio strategico e mirato, volto a posizionarsi come fonte citabile nelle risposte fornite dai motori di ricerca.
Strategie operative per l’ottimizzazione dei contenuti
Per affrontare queste sfide, è essenziale implementare un framework operativo in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement. Queste fasi forniscono una guida chiara per le aziende che desiderano adattarsi a questo nuovo ambiente di ricerca.
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase, è fondamentale mappare il source landscape del settore, identificando le fonti più influenti e le pratiche di citazione. Si consiglia di identificare tra 25 e 50 prompt chiave da testare su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode. Inoltre, è importante impostare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI. La milestone per questa fase è stabilire una baseline di citazioni in confronto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase prevede la ristrutturazione dei contenuti per garantire che siano AI-friendly. Questo processo include l’ottimizzazione della struttura, la pubblicazione di contenuti freschi e la creazione di una presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase consiste nell’ottenere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione ben definita.
Fase 3 – Assessment
Monitorare le metriche chiave è fondamentale, in particolare la brand visibility, il website citation rate e il traffico referral generato dalle intelligenze artificiali. È consigliabile utilizzare strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit per un’analisi dettagliata. La milestone di questa fase è la creazione di un sistema di testing manuale sistematico per ottimizzare le strategie.
Fase 4 – Refinement
La fase di Refinement prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti. È fondamentale aggiornare i contenuti non performanti per garantire la loro efficacia. La milestone consiste nell’espansione su temi con traction, assicurando che i contenuti rimangano rilevanti e competitivi in un panorama in continua evoluzione.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- FormattareH1/H2in forma di domanda per migliorare la pertinenza.
- Inserire unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàdel sito senza JavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccareGPTBot,Claude-Web,PerplexityBot.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro e professionale.
- Richiedere recensioni fresche suG2eCapterra.
- Pubblicare articoli suMedium,LinkedIneSubstackper aumentare la visibilità.
È fondamentale per le aziende agire con prontezza per adattarsi alle nuove dinamiche del mercato. Le opportunità per i first movers sono notevoli, mentre chi rimane in attesa rischia di perdere terreno in un contesto in continua evoluzione. La ricerca nell’ambito dell’innovazione, come evidenziato dal modello Pay per Crawl di Cloudflare, richiede un’attenzione costante e un approccio proattivo per mantenere la competitività.