Negli ultimi anni, l’adozione dell’intelligenza artificiale (AI) nella ricerca ha rivoluzionato il modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti online. Il passaggio da motori di ricerca tradizionali a sistemi di ricerca basati su AI, come ChatGPT e Google AI Mode, ha portato a cambiamenti significativi nel comportamento degli utenti e nelle strategie SEO delle aziende. I dati mostrano un trend chiaro: le ricerche zero-click sono aumentate in modo esponenziale, con percentuali che raggiungono il 95% per Google AI Mode e tra il 78% e il 99% per ChatGPT. Questo fenomeno ha comportato un drammatico crollo del CTR organico, con una riduzione della prima posizione che è scesa dal 28% al 19%, corrispondente a un calo del 32%. Aziende come Forbes e Daily Mail hanno subito perdite significative, rispettivamente del 50% e del 44% nel traffico web. Questo contesto di cambiamento spinge le aziende a ripensare le proprie strategie, spostando l’attenzione dalla semplice visibilità alla citabilità dei contenuti.
Evoluzione del search: da Google tradizionale a AI search
La transizione dai motori di ricerca tradizionali ai motori di ricerca AI implica un cambiamento radicale nel modo in cui vengono fornite le informazioni. I motori di risposta utilizzano modelli di linguaggio avanzati che generano risposte contestuali e rilevanti, riducendo la necessità per l’utente di cliccare su un link per ottenere informazioni. La differenza principale tra un motore di ricerca tradizionale e un motore di risposta è la capacità di fornire risposte dirette e pertinenti, piuttosto che semplicemente elencare risultati di ricerca.
Questo spostamento ha portato a un aumento delle ricerche zero-click, in cui gli utenti ottengono risposte immediate senza mai visitare un sito web. La crescita delle ricerche zero-click ha avuto ripercussioni dirette sul CTR organico, che ha visto un declino significativo. Le metriche mostrano che la prima posizione ha visto un calo del CTR dal 28% al 19%, mentre il secondo posto è sceso dal 15% al 9%, con una diminuzione del 39%. Questo ha costretto le aziende a riconsiderare il loro approccio alla SEO, enfatizzando l’importanza della citabilità e della rilevanza delle informazioni.
AEO (answer engine optimization): cosa sapere
L’ottimizzazione per i motori di risposta (AEO) descrive le strategie specifiche per migliorare la visibilità dei contenuti nei risultati delle ricerche basate su AI. AEO si differenzia dalla tradizionale ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) in quanto si concentra sulla capacità di fornire risposte dirette e utili agli utenti. I motori di risposta utilizzano modelli di fondazione e tecniche di generazione aumentata da recupero (RAG) per attingere a dati e contenuti pertinenti.
Per ottimizzare i contenuti per i motori di risposta, è essenziale comprendere il landscape delle fonti, identificare i pattern di citazione e implementare markup di schema per migliorare la comprensibilità dei contenuti da parte delle AI. Le tecniche di grounding e l’analisi del source landscape sono fondamentali per garantire che i contenuti siano citabili e facilmente accessibili.
Le aziende devono quindi ripensare il loro approccio alla creazione di contenuti, mirando a pubblicare informazioni fresche e rilevanti che possano essere facilmente integrate nelle risposte AI.
Strategie e framework operativi per ottimizzare la presenza online
Implementare un framework operativo efficace per l’ottimizzazione dei contenuti richiede un approccio strutturato. Questo può essere suddiviso in quattro fasi principali:
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase, è cruciale mappare il landscape delle fonti del settore e identificare 25-50 prompt chiave da testare su diverse piattaforme AI, come ChatGPT e Perplexity. È fondamentale anche configurare un sistema di analytics, utilizzando Google Analytics 4 (GA4) con espressioni regolari per tracciare il traffico generato dai bot AI. La milestone di questa fase è stabilire una baseline delle citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase prevede la ristrutturazione dei contenuti per renderli più adatti ai motori di risposta. Ciò include l’implementazione di FAQ con schema markup, l’utilizzo di H1 e H2 in forma di domanda e la pubblicazione di contenuti freschi e rilevanti. La presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia e LinkedIn è altrettanto importante per migliorare la visibilità. La milestone di questa fase è ottenere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
Nella fase di assessment, è essenziale monitorare le metriche di brand visibility, il tasso di citazione del sito, il traffico referral e l’analisi del sentiment. Tool come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit possono essere utilizzati per raccogliere queste informazioni. Un testing manuale sistematico contribuirà a garantire che i contenuti stiano raggiungendo il pubblico desiderato.
Fase 4 – Refinement
La fase finale prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave, l’identificazione di nuovi competitor emergenti e l’aggiornamento dei contenuti non performanti. L’espansione su temi con traction è cruciale per rimanere competitivi nel panorama in evoluzione della ricerca AI.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- UtilizzareH1eH2in forma di domanda per migliorare la comprensibilità.
- Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilità dei contenuti senzaJavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare i bot AI comeGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro e diretto.
- Richiedere recensioni fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
- Pubblicare articoli suMedium,LinkedIneSubstackper aumentare la visibilità.
Prospettive e urgenza
Agire rapidamente nell’ottimizzazione dei contenuti per i motori di risposta è essenziale. Le aziende che non si adattano a queste nuove dinamiche rischiano di restare indietro, perdendo opportunità significative. L’adozione di pratiche di AEO non rappresenta solo una scelta strategica, ma è diventata una necessità in un panorama digitale in continua evoluzione. Innovazioni come il Pay per Crawl di Cloudflare segnalano un futuro della ricerca in cui le aziende devono essere pronte a cogliere queste opportunità per rimanere competitive.