Evoluzione della ricerca online: da SEO a AEO
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito cambiamenti significativi, con un passaggio da un modello tradizionale di SEO (Search Engine Optimization) a uno più innovativo e dinamico di AEO (Answer Engine Optimization). Questo cambiamento è stato guidato dall’emergere di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale, come ChatGPT, Google AI Mode e Perplexity. L’adozione di questi strumenti ha portato a una trasformazione radicale nei comportamenti di ricerca degli utenti. Di conseguenza, le aziende si trovano costrette a rivedere le loro strategie di marketing digitale per mantenere la competitività.
Evoluzione del search: da Google tradizionale a AI search
La transizione da Google tradizionale a motori di ricerca basati su AI ha generato un cambiamento significativo nel modo in cui gli utenti accedono alle informazioni. L’analisi del fenomeno zero-click search evidenzia che circa il 95% delle ricerche effettuate attraverso Google AI Mode non richiedono ulteriori clic. ChatGPT, dal canto suo, mostra una percentuale di zero-click che oscilla tra il 78 e il 99%. Questi dati indicano una diminuzione drastica del CTR (Click Through Rate) organico: ad esempio, il CTR per la prima posizione è sceso dal 28% al 19%, con una riduzione del 32%.
Un altro aspetto cruciale di questa evoluzione è il passaggio dal paradigma della visibilità a quello della citabilità. Le aziende non devono più concentrarsi esclusivamente sull’ottimizzazione per i motori di ricerca, ma devono anche assicurarsi che i loro contenuti siano citati e utilizzati nei risultati delle ricerche AI. Esempi di aziende come Forbes e Daily Mail dimostrano come la loro visibilità sia stata ridotta drasticamente, registrando un calo del traffico rispettivamente del 50% e del 44%.
AEO (answer engine optimization): la nuova frontiera
L’ottimizzazione per i motori di risposta, nota come AEO, rappresenta una risposta diretta all’evoluzione della ricerca online. A differenza della SEO, che si concentra sulla visibilità delle pagine web, l’AEO si focalizza sull’ottimizzazione dei contenuti per i motori di risposta. Questo richiede una comprensione più profonda del funzionamento di tali motori, che operano con modelli di fondazione (Foundation Models) e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
La distinzione fondamentale tra GEO (Google Engine Optimization) e AEO consiste nel fatto che quest’ultimo si concentra sulle risposte dirette fornite dagli algoritmi, piuttosto che sulla mera indicizzazione delle pagine. Per le aziende, ciò implica la necessità di ripensare la strategia di contenuto, creando risorse che possano essere facilmente comprese e utilizzate dai motori di risposta. L’integrazione di schema markup e FAQ strutturate risulta essenziale per facilitare questo processo.
Strategie e framework operativi per implementare l’AEO
Per adattarsi con successo a questa nuova era della ricerca, le aziende devono seguire un framework operativo in quattro fasi, che permetta di implementare strategie AEO in modo efficace:
Fase 1 – Discovery & Foundation:
In questa fase, è cruciale mappare il panorama delle fonti del settore. Identificare 25-50 prompt chiave da testare su piattaforme come ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode consente di stabilire una baseline di citazioni rispetto ai concorrenti. Inoltre, è fondamentale impostare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dagli AI bot.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La ristrutturazione dei contenuti per renderli AI-friendly rappresenta un passaggio cruciale. Questo processo include la pubblicazione di contenuti freschi e la presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. Le milestone di questa fase comprendono l’ottimizzazione dei contenuti e una distribuzione strategica attraverso diversi canali.
Fase 3 – Assessment
È fondamentale tracciare specifiche metriche di performance, come la brand visibility e il website citation rate. L’impiego di strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit consente di monitorare l’efficacia delle strategie implementate. È necessario un testing manuale sistematico per valutare l’impatto delle modifiche apportate.
Fase 4 – Refinement:
La continua iterazione sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti rivestono un ruolo fondamentale per l’ottimizzazione a lungo termine. È essenziale aggiornare i contenuti non performanti, così come espandere su temi che mostrano una crescente traction. Queste azioni possono portare a risultati migliori nel tempo, garantendo una presenza competitiva nel panorama in continua evoluzione.
Checklist operativa immediata per l’implementazione di AEO
- Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
- UtilizzareH1/H2in forma di domanda per migliorare l’indicizzazione.
- Fornire unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilità dei contenuti senzaJavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot come GPTBot e Claude-Web.
- Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e diretto.
- Pubblicare recensioni fresche su piattaforme come G2 e Capterra.
- Monitorare il traffico AI in GA4 utilizzando regex specifici.
Le aziende che desiderano rimanere competitive nel mercato digitale devono agire rapidamente per adattarsi a queste nuove dinamiche. L’AEO non è semplicemente una tendenza, ma una necessità per il successo futuro nel marketing digitale.