Ottimizzazione per motori di ricerca AI: strategie e strumenti

Problema/scenario

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito cambiamenti radicali. Con l’emergere di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT, Perplexity e Google AI Mode, le aziende si trovano a dover affrontare il fenomeno della zero-click search.

Attualmente, il 95% delle ricerche su Google AI Mode porta a risultati senza click, mentre i sistemi come ChatGPT mostrano percentuali che variano dal 78% al 99%. Questa transizione ha portato a un crollo del CTR organico, con posizioni di ricerca che mostrano decrementi significativi, passando dal 28% al 19% per la prima posizione.

Le aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato perdite di traffico pari al -50% e -44% rispettivamente, evidenziando l’urgenza di adattarsi a questi cambiamenti.

La sfida principale è passare dal paradigma della visibilità a quello della citabilità, in un contesto in cui i motori di risposta premiano contenuti pertinenti e facilmente accessibili.

Analisi tecnica

Dal punto di vista tecnico, i motori di risposta operano in modo differente rispetto ai tradizionali motori di ricerca. Mentre piattaforme come Google si basano su algoritmi per stabilire il ranking dei contenuti, i motori di risposta adottano modelli di foundation e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per generare risposte dirette.

Questi modelli sono progettati per attingere a un ampio source landscape e selezionare le informazioni più pertinenti per l’utente.

Un elemento cruciale è il meccanismo di grounding, che consente ai modelli di fare riferimento a fonti specifiche, aumentando la credibilità delle informazioni fornite. I modelli RAG, in particolare, si distinguono per la loro capacità di integrare conoscenze provenienti da diversi database, rendendoli strumenti potenti per gli utenti.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore per identificare le fonti di informazione più influenti.
• Identificare 25-50prompt chiaveper testare le performance sui vari motori AI.
• Eseguire test suChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
• Setup diGoogle Analytics 4con regex per tracciare il traffico AI.
• Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturare i contenuti per renderliAI-friendly, migliorando la loro accessibilità e freschezza.
• Pubblicare contenuti freschi regolarmente per mantenere l’interesse delle intelligenze artificiali.
• Assicurare una presenza cross-platform suWikipedia,RedditeLinkedIn.
• Milestone:completare l’ottimizzazione dei contenuti e implementare una strategia di distribuzione efficace.

Fase 3 – Assessment

• Tracciare metriche comebrand visibility,website citation rate, traffico referral e sentiment analysis.
• Utilizzare strumenti comeProfound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
• Condurre test manuali sistematici per valutare l’efficacia delle strategie.

Fase 4 – Refinement

• Iterare mensilmente suiprompt chiaveper mantenere larilevanza.
• Identificare nuovicompetitor emergentiper adattare le strategie di conseguenza.
• Aggiornare i contenutinon performantiper migliorarne l’impatto.
• Espandere su temi con maggioretractionper attrarre l’interesse.

Checklist operativa immediata

• IncludereFAQcon schema markup in ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda per migliorare la comprensibilità.
• Scrivere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità del sito senzaJavaScript.
• Controllare ilrobots.txtper non bloccare i bot comeGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
• Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e professionale.
• Pubblicare recensioni fresche suG2eCapterra.
• Pubblicare articoli suMedium,LinkedIneSubstack.

Prospettive e urgenza

La valutazione completa dell’impatto delle intelligenze artificiali sul search è ancora in fase di sviluppo. Tuttavia, le aziende che intraprendono azioni tempestive possono beneficiare delle nuove dinamiche emergenti. Coloro che posticipano queste decisioni corrono il rischio di rimanere indietro. L’evoluzione futura del search potrebbe introdurre modelli di business innovativi, come il Pay per Crawl di Cloudflare, influenzando profondamente le strategie delle aziende nel gestire il traffico online.