Esplora le strategie di AEO per ottimizzare la tua presenza digitale per i motori di ricerca basati su AI.
Con l’avvento dei motori di ricerca basati su intelligenza artificiale, il panorama della SEO sta subendo una trasformazione radicale. Le strategie di Answer Engine Optimization (AEO) stanno guadagnando importanza, poiché modelli di intelligenza artificiale come ChatGPT e Google AI Mode stanno cambiando il modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti online. Questo articolo esamina come le aziende possano adattarsi a queste nuove dinamiche per mantenere la propria competitività e visibilità.
Negli ultimi anni, si è osservato un passaggio significativo da motori di ricerca tradizionali a sistemi di ricerca basati su intelligenza artificiale. Questa evoluzione ha comportato un aumento delle ricerche zero-click, in cui gli utenti ricevono risposte immediate senza la necessità di cliccare su un link. Le statistiche mostrano che il tasso di zero-click search con Google AI Mode ha raggiunto il 95%, mentre con ChatGPT varia tra il 78% e il 99%. Tale fenomeno ha avuto un impatto diretto sul Click-Through Rate (CTR) organico, con cali significativi. Ad esempio, Forbes ha registrato un decremento del 50%, mentre il Daily Mail ha subito una riduzione del 44%. È evidente che il paradigma della visibilità è stato sostituito da quello della citabilità, introducendo nuove sfide per i marketer.
Per affrontare efficacemente queste sfide, è fondamentale analizzare il funzionamento dei motori di risposta in confronto ai motori di ricerca tradizionali. I foundation models, utilizzati da piattaforme come ChatGPT e Claude, si distinguono dai modelli di retrieval-augmented generation (RAG) per il metodo di elaborazione e restituzione delle informazioni. I modelli di intelligenza artificiale attingono a un vasto source landscape e impiegano meccanismi di grounding per citare fonti affidabili. Questo processo richiede una comprensione approfondita dei citation patterns e delle modalità di selezione e presentazione dei contenuti da parte degli algoritmi.
Un approccio strategico all’AEO può essere suddiviso in quattro fasi fondamentali:
In questa fase, è cruciale mappare il source landscape del settore e identificare 25-50 prompt chiave che possono guidare il traffico. I test su ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode forniscono informazioni preziose sui contenuti più rilevanti. È essenziale configurare gli Analytics (GA4) con regex specifici per monitorare il traffico generato dai bot AI, stabilendo una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
La ristrutturazione dei contenuti è fondamentale per renderli AI-friendly. Ciò include la pubblicazione di contenuti freschi e l’ottimizzazione della presenza su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. Le milestone in questa fase dovrebbero mirare a contenuti ottimizzati e a una strategia di distribuzione efficace.
In questa fase, risulta fondamentale tracciare 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 valutare la performance dei contenuti. Un testing manuale sistematico consente di affinare la strategia in modo efficace.
L’iterazione mensile sui prompt chiave riveste un’importanza cruciale. Durante questa fase, è necessario identificare nuovi competitor emergenti e aggiornare i contenuti che non hanno raggiunto performance soddisfacenti. L’espansione su temi con traction si rivela un’opportunità significativa per accrescere la visibilità.
In un contesto in continua evoluzione, le aziende devono agire rapidamente per adattarsi alle nuove dinamiche di ricerca. Le opportunità per i first movers risultano significative, mentre chi rimane indietro rischia di perdere terreno. L’adozione di strategie di AEO non è semplicemente consigliata, ma si configura come necessaria per mantenere la competitività nel futuro della ricerca basata su AI.
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