Evoluzione della ricerca online
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale, passando da motori di ricerca tradizionali a sistemi avanzati basati su intelligenza artificiale. Questo cambiamento ha influenzato non solo il modo in cui gli utenti cercano informazioni, ma ha anche costretto le aziende a rivedere le loro strategie di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). L’emergere di piattaforme come ChatGPT, Perplexity e Google AI Mode ha reso la necessità di adattarsi a queste nuove tecnologie un imperativo.
In questo articolo, verranno esaminate le strategie di ottimizzazione più efficaci per i motori di ricerca basati su AI.
Evoluzione del search: da Google tradizionale a AI search
L’evoluzione della ricerca online ha comportato un incremento notevole delle ricerche a zero clic. In questo contesto, le informazioni vengono fornite direttamente agli utenti senza necessità di selezionare un risultato di ricerca. I dati mostrano un trend chiaro: il tasso di zero clic ha raggiunto il 95% con Google AI Mode e varia tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Questo fenomeno ha avuto un impatto diretto sul CTR (Click-Through Rate) organico, il quale ha registrato un crollo significativo. Ad esempio, il CTR per la prima posizione è diminuito dal 28% al 19%, segnando una riduzione del 32%. Dal punto di vista strategico, la trasformazione del paradigma da visibilità a citabilità evidenzia l’importanza di essere citati nei risultati generati dall’intelligenza artificiale.
Answer engine optimization (AEO)
L’AEO si distingue dalla SEO tradizionale in quanto si concentra sulla capacità di fornire risposte dirette e pertinenti agli utenti. Mentre la SEO si basa principalmente sulla visibilità delle pagine nei risultati di ricerca, l’AEO si focalizza sulla citabilità delle informazioni. I motori di risposta, come ChatGPT e Claude, utilizzano modelli di fondazione (Foundation Models) e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per generare risposte. È fondamentale comprendere le differenze tra questi approcci per ottimizzare la presenza online. L’AEO richiede una strategia mirata che consideri come i motori di risposta selezionano le fonti e citano le informazioni. Elementi come il grounding e i pattern di citazione diventano cruciali per il successo in questo nuovo contesto.
Strategie e framework operativi per l’ottimizzazione
Per affrontare le sfide dell’ottimizzazione per i motori di ricerca basati su AI, è essenziale adottare un framework strutturato. Questo framework può essere suddiviso in quattro fasi principali:
Fase 1 – Discovery & foundation
In questa fase, è fondamentale mappare il source landscape del settore e identificare tra i 25 e i 50 prompt chiave. L’analisi dei risultati su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode consente di stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor. Inoltre, è necessario impostare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI. La milestone di questa fase è avere una chiara visione delle citazioni attuali rispetto a quelle dei concorrenti.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase si concentra sulla ristrutturazione dei contenuti per renderli più AI-friendly. Ciò include la pubblicazione di contenuti freschi e la presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. Una strategia distribuita e contenuti ottimizzati sono essenziali per migliorare le probabilità di citazione. La milestone di questa fase è l’implementazione di contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
La terza fase prevede l’assessment delle metriche chiave. È fondamentale monitorare la brand visibility, il tasso di citazione del sito web, il traffico referral e il sentiment delle citazioni. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit possono essere utilizzati per monitorare questi dati. La milestone di questa fase è l’implementazione di un testing manuale sistematico per valutare l’efficacia delle strategie adottate.
Fase 4 – Refinement
La quarta fase si concentra sul refinement delle strategie. Questo processo prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave, un’analisi approfondita per identificare nuovi competitor emergenti e l’aggiornamento dei contenuti non performanti. È fondamentale espandere su temi con traction per mantenere un vantaggio competitivo. La milestone di questa fase consiste nell’efficace aggiornamento dei contenuti che non ottengono i risultati attesi e nell’ampliamento verso nuovi argomenti di interesse.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- Assicurarsi cheH1/H2siano in forma didomanda.
- Fornire unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàdel sito senza JavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccareGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon un linguaggio chiaro.
- Pubblicarerecensioni freschesu piattaforme comeG2eCapterra.
- Monitorare il trafficoAIinGA4utilizzandoregex: (chatgpt-user|anthropic-ai|perplexity|claudebot|gptbot|bingbot/2.0|google-extended).
L’ottimizzazione per i motori di ricerca basati su AI offre un’opportunità significativa per le aziende che intendono migliorare la loro visibilità online. Adottare un approccio strategico, seguendo un framework ben definito, è essenziale per adattarsi alle nuove dinamiche della ricerca. Grazie a una strategia mirata, le aziende possono non solo mantenere la loro posizione, ma anche ottenere un vantaggio competitivo in un panorama in continua evoluzione.