Esplora l'evoluzione della ricerca con l'AI e le sue implicazioni per la SEO e AEO.
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.
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.
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.
Implementare un framework operativo efficace per l’ottimizzazione dei contenuti richiede un approccio strutturato. Questo può essere suddiviso in quattro fasi principali:
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.
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.
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.
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.
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.
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