Evoluzione del search: il passaggio a AI search
Negli ultimi anni, il modo in cui gli utenti interagiscono con i motori di ricerca ha subito un cambiamento radicale. Il passaggio da Google tradizionale a AI search, rappresentato da strumenti come ChatGPT, Claude e Google AI Mode, ha trasformato il panorama della ricerca online. Questo articolo si propone di analizzare l’evoluzione del search, mettendo in luce il fenomeno dello zero-click search e il crollo del CTR organico. Inoltre, verranno esplorati i concetti di AEO (Answer Engine Optimization) e le strategie pratiche per ottimizzare la presenza online in un contesto dominato da AI.
Evoluzione del search e zero-click search
Il passaggio da motori di ricerca tradizionali a sistemi basati su intelligenza artificiale ha portato a un incremento significativo del fenomeno dello zero-click search. Secondo recenti studi, il tasso di zero-click su Google AI Mode ha raggiunto il 95%, mentre ChatGPT si attesta tra il 78% e il 99%. Questi dati evidenziano un cambiamento nelle modalità con cui gli utenti accedono alle informazioni, riducendo la necessità di cliccare sui risultati organici. Aziende come Forbes hanno registrato un calo del traffico del 50%, mentre Daily Mail ha visto una diminuzione del 44%. Questo scenario impone una riflessione su come le aziende possano adattarsi a un contesto in cui il CTR organico è in declino e dove l’attenzione si sposta dal paradigma della visibilità a quello della citabilità.
Rispondere alla nuova frontiera: AEO (Answer Engine Optimization)
Nel contesto attuale, il termine AEO risulta più appropriato rispetto a GEO (Google Engine Optimization). Mentre GEO si concentra sull’ottimizzazione per i motori di ricerca tradizionali, AEO si rivolge specificamente all’ottimizzazione per i motori di risposta. Questi ultimi, come ChatGPT e Claude, utilizzano modelli di fondazione e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per fornire risposte più pertinenti e contestuali. La chiave per l’ottimizzazione risiede nella comprensione del funzionamento di questi modelli e delle loro differenze rispetto ai motori di ricerca tradizionali, che si basano su algoritmi di ranking per restituire i risultati. Pertanto, le aziende devono intervenire su diversi fronti, dai contenuti strutturati al markup schema, per garantire una corretta visibilità nelle risposte AI.
Strategie operative per l’ottimizzazione AI
Per affrontare la nuova era della search, è fondamentale adottare un framework operativo suddiviso in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement. Nella prima fase, occorre mappare il landscape delle fonti del settore e identificare 25-50 prompt chiave. Un’analisi approfondita delle risposte generate da ChatGPT, Claude e Perplexity permette di stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Nella fase di ottimizzazione, è cruciale ristrutturare i contenuti per renderli AI-friendly e pubblicare contenuti freschi su piattaforme cross-channel come Wikipedia e Reddit. Durante l’assessment, le metriche quali brand visibility, website citation e traffico referral devono essere monitorate utilizzando strumenti come Profound e Semrush AI toolkit. Infine, la fase di refinement prevede iterazioni mensili sui prompt chiave e l’aggiornamento dei contenuti non performanti.
Checklist operativa per un’ottimizzazione immediata
Per mettere in pratica quanto analizzato, è utile seguire una checklist operativa immediata. Ecco alcune azioni concrete da eseguire:
- ImplementareFAQconschema markupsu ogni pagina importante.
- UtilizzareH1eH2in forma di domanda per facilitare la ricerca AI.
- Scrivere riassunti ditre frasiall’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilità del sito senzaJavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot comeGPTBoteClaude-Web.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro e professionale.
- Pubblicare review fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
- UtilizzareGoogle Analytics 4conregexper monitorare il traffico AI.
Il panorama della ricerca continua ad evolversi, rendendo necessario che le aziende si adattino rapidamente per sfruttare le opportunità e mitigare i rischi associati a queste nuove tecnologie. L’ottimizzazione per i motori di risposta si configura quindi come un imperativo strategico per rimanere competitivi nel mercato.