Ottimizzazione per ricerca AI e AEO: strategie vincenti

Esplora come ottimizzare per i motori di ricerca AI e le tecniche di AEO per migliorare la tua presenza online.

Evoluzione della ricerca online

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito cambiamenti radicali grazie all’emergere dei motori di ricerca basati su intelligenza artificiale (AI). La transizione da Google tradizionale a piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode ha generato nuove sfide e opportunità per le aziende che desiderano ottimizzare la propria visibilità online. In questo articolo, si analizzeranno le strategie di ottimizzazione per AI search e AEO (Answer Engine Optimization), fornendo un framework operativo per affrontare questo nuovo scenario.

Evoluzione del search e impatti sul CTR

Il passaggio a motori di ricerca AI ha portato a un significativo aumento delle ricerche a zero clic, in cui gli utenti ottengono risposte immediate senza dover visitare un sito web. Ad esempio, con Google AI Mode, si stima che il tasso di zero-click sia aumentato dal 60% al 95%, mentre ChatGPT mostra un tasso compreso tra il 78% e il 99%. Questo cambiamento ha avuto ripercussioni dirette sul CTR organico, che ha registrato un crollo significativo. Analizzando casi reali, Forbes ha riportato una diminuzione del 50% del traffico organico, mentre Daily Mail ha visto un calo del 44%. Questi dati evidenziano un passaggio dal paradigma della visibilità a quello della citabilità, dove le aziende devono concentrarsi su come essere citate nelle risposte fornite dai motori di ricerca AI.

AEO: una nuova frontiera dell’ottimizzazione

L’ Answer Engine Optimization (AEO) rappresenta un approccio innovativo rispetto alla tradizionale ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). Questa metodologia si concentra su come i contenuti vengono utilizzati dai motori di risposta, come ChatGPT e Claude. A differenza dei motori di ricerca convenzionali, che collegano gli utenti a risorse esterne, i motori di risposta forniscono risposte immediate e contestualizzate.

È essenziale comprendere le differenze tra i modelli di fondazione e RAG (Retrieval-Augmented Generation). I modelli di fondazione sono progettati per generare contenuti da zero, mentre RAG utilizza informazioni esistenti per arricchire le risposte. Pertanto, le aziende devono adattare la loro strategia di contenuto per ottimizzare la loro presenza nei risultati delle ricerche AI.

Framework operativo per l’ottimizzazione

Per affrontare efficacemente la sfida dell’ottimizzazione per AI search e AEO, è utile seguire un framework operativo suddiviso in quattro fasi:

Fase 1 – Discovery & Foundation

In questa fase, è essenziale mappare il source landscape del settore e identificare 25-50 prompt chiave che possono generare traffico. È cruciale testare questi prompt su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode per comprendere come vengono visualizzati i contenuti. Inoltre, è necessario configurare Google Analytics 4 (GA4) con regex per tracciare il traffico proveniente da bot AI. Una milestone importante in questa fase è stabilire una baseline delle citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

La seconda fase riguarda la ristrutturazione dei contenuti per renderli AI-friendly. Ciò implica la pubblicazione di contenuti freschi e l’ottimizzazione della presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone per questa fase è garantire che tutti i contenuti siano ottimizzati e che ci sia una strategia di distribuzione ben definita.

Fase 3 – Assessment

Nella fase di valutazione, è fondamentale monitorare metriche chiave come la brand visibility, il website citation rate e il traffico referral. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit sono essenziali per analizzare queste metriche. È importante implementare un processo di testing manuale sistematico per garantire che i contenuti continuino a performare nel tempo.

Fase 4 – Refinement

La fase di affinamento prevede iterazioni mensili sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti. È fondamentale aggiornare i contenuti non performanti e ampliare le tematiche che mostrano traction. In questo contesto, le aziende devono mantenere un approccio agile e reattivo ai cambiamenti del mercato.

Checklist operativa immediata

  • Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
  • Utilizzare H1/H2 in forma di domanda per aumentare la rilevanza delle query.
  • Scrivere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
  • Verificare l’accessibilità del sito senza JavaScript per garantire la fruibilità.
  • Controllare il filerobots.txtper non bloccare GPTBot, Claude-Web e PerplexityBot.
  • Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e conciso.
  • Pubblicare recensioni fresche su piattaforme come G2 e Capterra.
  • Utilizzare Google Analytics 4 con regex per il traffico AI (es: (chatgpt-user|anthropic-ai|perplexity|claudebot|gptbot|bingbot/2.0|google-extended)).

La transizione verso un’ottimizzazione basata su AI è in corso e richiede un approccio strategico e consapevole. Le aziende che adotteranno tempestivamente queste tecniche saranno in grado di affrontare le sfide del mercato e trarre vantaggio dalle opportunità emergenti. Agire ora è fondamentale per non rimanere indietro in questo panorama in continua evoluzione. Le strategie ottimizzate consentiranno di rimanere competitivi, migliorando la visibilità del brand e aumentando il tasso di citazione del sito web. Con l’emergere di nuovi strumenti e tecnologie, le aziende devono adattarsi rapidamente per sfruttare le potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale.

Mariano Comotto

Specialista nell'arte di farsi trovare online, dai motori di ricerca tradizionali alle nuove AI come ChatGPT e Perplexity. Analizza come l'intelligenza artificiale sta cambiando le regole della visibilità digitale. Strategie concrete per chi vuole esistere nel web del futuro, non solo in quello di ieri.

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