Evoluzione della ricerca online
Negli ultimi anni, l’evoluzione della ricerca online ha subito un cambiamento radicale con l’introduzione di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT, Claude e Google AI Mode. Questo passaggio ha comportato una transizione da una ricerca tradizionale, incentrata sui click, a una modalità di ricerca che offre risposte dirette e immediate. Le conseguenze di questa trasformazione sono evidenti, come dimostrano i dati sulla diminuzione del CTR organico e l’aumento delle ricerche senza click, che hanno raggiunto il 95% con Google AI Mode e tra il 78% e il 99% con ChatGPT.
Evoluzione del search: il nuovo scenario
Il passaggio dall’approccio tradizionale di Google a un sistema di ricerca basato su intelligenza artificiale ha portato a un fenomeno noto come zero-click search. Questa nuova modalità consente agli utenti di ottenere risposte senza dover cliccare sui risultati, riducendo drasticamente il CTR, che è sceso dal 28% al 19% per la prima posizione, rappresentando un calo del 32%. Esempi di aziende come Forbes e Daily Mail mostrano chiaramente l’impatto di queste dinamiche, con Forbes che ha registrato un calo del 50% e Daily Mail del 44% nel traffico.
La ragione di questo cambiamento è legata all’aumento dell’uso di modelli di intelligenza artificiale che forniscono risposte immediate e pertinenti, rendendo obsoleta la ricerca tradizionale che si basava sulla visibilità. Con l’emergere di questa nuova realtà, è fondamentale adattarsi al paradigma della citabilità, dove non è sufficiente essere visibili, ma è essenziale essere citabili e riconosciuti come fonti affidabili.
AEO: l’ottimizzazione per motori di risposta
L’ottimizzazione per i motori di risposta (AEO) si distingue nettamente dall’ottimizzazione per i motori di ricerca tradizionali (GEO). Mentre GEO si concentra sulla visibilità e sul posizionamento nei risultati di ricerca, AEO pone l’accento sull’ottimizzazione delle risposte fornite dagli assistenti virtuali. Questa nuova forma di ottimizzazione considera tecnologie avanzate come i modelli di fondazione e i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), i quali utilizzano informazioni esterne per generare risposte più contestualizzate e precise.
I motori di risposta operano secondo principi differenti rispetto ai tradizionali motori di ricerca. Mentre i primi si basano su un’analisi approfondita delle domande degli utenti e si propongono di fornire risposte dirette, i secondi si concentrano sull’indicizzazione e sul ranking dei contenuti. Questo cambiamento richiede un approccio innovativo alla creazione e all’ottimizzazione dei contenuti, i quali devono essere non solo informativi, ma anche strutturati in modo da facilitare la generazione di risposte da parte delle intelligenze artificiali.
Strategie operative per l’ottimizzazione
È fondamentale seguire un framework operativo per adattarsi a questi cambiamenti. Questo framework può essere suddiviso in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement.
Fase 1 – Discovery & Foundation
La prima fase consiste nel mappare il landscape delle fonti del settore. È importante identificare tra i 25 e i 50 prompt chiave e testare le risposte fornite da diverse piattaforme, come ChatGPT e Google AI Mode. Un’analisi approfondita delle citazioni attuali e dei competitor aiuta a stabilire una baseline di citazioni.
Fase 2 – Optimization & Content Strategy
Nella seconda fase, è necessario ristrutturare i contenuti per renderli più AI-friendly. Ciò implica la pubblicazione di contenuti freschi e la presenza cross-platform su siti come Wikipedia e Reddit. L’obiettivo è ottimizzare i contenuti e distribuire una strategia mirata per migliorare la citabilità.
Fase 3 – Assessment
La terza fase consiste nel monitoraggio delle metriche di brand visibility, website citation e traffico referral. L’utilizzo di strumenti come Profound e Ahrefs Brand Radar permette di condurre un testing sistematico e di valutare l’efficacia delle strategie implementate.
Fase 4 – Refinement
La fase di Refinement prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave, l’identificazione di nuovi competitor e l’aggiornamento dei contenuti non performanti. Queste azioni sono fondamentali per garantire una costante crescita e miglioramento.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQcon schema markup in ogni pagina importante.
- UtilizzareH1/H2in forma di domanda per migliorare la struttura dei contenuti.
- Fornire unriassuntodi 3 frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàsenza JavaScript per garantire l’indicizzazione da parte delle AI.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot come GPTBot e Claude-Web.
- Aggiornare il profilo LinkedIn con linguaggio chiaro e diretto.
- Pubblicarereviewfresche su piattaforme come G2 e Capterra.
- Monitorare il traffico AI su GA4 conregexpersonalizzati.
In un panorama della ricerca in continua evoluzione, le aziende devono adattarsi al nuovo paradigma dell’intelligenza artificiale. Le opportunità per i primi attori del mercato si presentano come significative, mentre il rischio di rimanere indietro aumenta costantemente. Un approccio strategico, affiancato da un’attenta ottimizzazione, consente alle organizzazioni non solo di affrontare le sfide attuali, ma anche di prosperare in questo nuovo ecosistema digitale. È essenziale adottare misure concrete per garantire una presenza efficace nel contesto attuale.