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Negli ultimi anni, l’industria della ricerca online ha subito una trasformazione radicale. Si è assistito a un passaggio dalla tradizionale ottimizzazione SEO a un nuovo paradigma che abbraccia l’ottimizzazione per i motori di risposta (AEO). Questo cambiamento è guidato dall’evoluzione dell’intelligenza artificiale, con strumenti come ChatGPT, Claude e Google AI Mode che hanno rivoluzionato il modo in cui gli utenti interagiscono con le informazioni online. Le aziende che non si adattano a queste nuove dinamiche rischiano di perdere visibilità e traffico.
Il passaggio ai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale ha dato origine a un fenomeno noto come zero-click search, in cui gli utenti ottengono risposte immediate senza la necessità di visitare un sito web. Recenti studi mostrano che la percentuale di zero-click per Google AI Mode ha raggiunto il 95%, mentre per strumenti come ChatGPT varia tra il 78% e il 99%. Questo cambiamento ha determinato un significativo crollo del CTR organico, con i click sulla prima posizione che sono scesi dal 28% al 19%, corrispondente a un calo del 32%.
Questa nuova realtà ha spostato l’attenzione delle aziende dal paradigma della visibilità a quello della citabilità. In un contesto in cui le risposte vengono fornite direttamente dagli strumenti AI, la capacità di essere citati diventa cruciale. Pertanto, i contenuti devono essere ottimizzati non solo per attrarre clic, ma anche per essere considerati fonti affidabili e rilevanti nelle risposte generate dai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale.
L’ottimizzazione per i motori di risposta (AEO) rappresenta un’evoluzione del concetto di SEO. A differenza della SEO tradizionale, che si concentra sull’ottimizzazione dei contenuti per i motori di ricerca generali (GEO), l’AEO si focalizza sulla creazione di contenuti progettati specificamente per rispondere alle domande degli utenti attraverso i motori di risposta. Questo implica una comprensione approfondita di come funzionano i modelli fondazionali e i sistemi di generazione aumentata da recupero (RAG).
I modelli fondazionali sono progettati per elaborare informazioni a livello di linguaggio naturale, mentre i sistemi RAG combinano l’abilità di generare risposte con la capacità di recuperare informazioni pertinenti da fonti esterne. Questa distinzione è fondamentale per comprendere come ottimizzare efficacemente i contenuti per la nuova era della ricerca basata su intelligenza artificiale. Le aziende devono intervenire sulla propria presenza online, ristrutturando i contenuti affinché siano AI-friendly, ovvero facilmente interpretabili e utilizzabili dai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale.
Per affrontare efficacemente l’ottimizzazione per i motori di risposta, è fondamentale adottare un framework operativo in quattro fasi:
In questa fase, è essenziale mappare il source landscape del settore e identificare 25-50 prompt chiave che guidano le ricerche degli utenti. Testare questi prompt su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode aiuta a comprendere quali contenuti sono più efficaci. È fondamentale anche configurare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI. Milestone: stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
La ristrutturazione dei contenuti deve avvenire tenendo conto della AI-friendliness, assicurando che i contenuti siano freschi e facilmente accessibili. È altresì importante garantire una presenza cross-platform su canali come Wikipedia, Reddit e LinkedIn, dove le informazioni possono essere citate e condivise. Milestone: completare l’ottimizzazione dei contenuti e definire una strategia di distribuzione.
Questa fase coinvolge il monitoraggio delle metriche chiave, come la brand visibility, il website citation rate, il traffico referral e l’analisi del sentiment. L’utilizzo di strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit è cruciale per una valutazione accurata. Milestone: implementazione di un testing manuale sistematico per ottimizzare continuamente i contenuti.
Infine, è necessario procedere con un’iterazione mensile sui prompt chiave e aggiornare i contenuti che non mostrano buone performance. L’analisi dei nuovi competitor emergenti, insieme all’espansione su temi di maggiore interesse, può fornire vantaggi competitivi significativi. Milestone: garantire un aggiornamento costante dei contenuti è fondamentale per mantenere la loro rilevanza nel tempo.
In un contesto in cui l’intelligenza artificiale sta diventando sempre più predominante nelle ricerche online, è essenziale per le aziende adottare strategie di AEO (Answer Engine Optimization) per garantire la propria visibilità e rilevanza. Mentre la situazione si evolve rapidamente, i first movers possono sfruttare questa transizione, mentre coloro che esitano nell’implementare tali strategie rischiano di perdere terreno nel competitivo panorama di mercato.
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