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Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale. Si è passati da tradizionali motori di ricerca come Google a sistemi basati su intelligenza artificiale (AI) come ChatGPT e Claude. Questo cambiamento ha portato con sé sfide significative per le aziende, che sono chiamate a rivedere le proprie strategie di ottimizzazione per mantenere la visibilità e l’efficacia delle proprie presenze online. L’articolo analizza i principali cambiamenti nel comportamento degli utenti, le nuove metriche da considerare e un framework operativo per affrontare queste sfide.
Uno degli effetti principali dell’evoluzione verso la ricerca basata su AI è l’aumento della ricerca zero-click, in cui gli utenti ottengono risposte immediate senza dover cliccare su un link. I dati mostrano un trend chiaro: il tasso di zero-click è salito al 95% con Google AI Mode e si attesta tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Questa tendenza ha portato a un significativo crollo del CTR (Click-Through Rate) organico, con le prime posizioni che hanno registrato una diminuzione del CTR da 28% a 19%, pari a un calo del 32%.
Dal punto di vista strategico, il passaggio da un paradigma di “visibilità” a uno di “citabilità” sta plasmando il modo in cui le aziende devono considerare la propria presenza online. Risultati di ricerca che non generano clic possono comunque influenzare la percezione del brand e la fiducia degli utenti, rendendo vitale l’ottimizzazione per i motori di risposta.
La distinzione tra motori di ricerca e motori di risposta risulta cruciale nel panorama digitale attuale. I motori di ricerca, come Google, si concentrano sull’indicizzazione e sulla fornitura di link a contenuti pertinenti. Al contrario, i motori di risposta, come quelli basati su intelligenza artificiale, offrono risposte dirette a domande specifiche. Questo scenario implica che le aziende debbano adottare un approccio differente nella creazione e ottimizzazione dei contenuti.
In questo contesto, è fondamentale comprendere i modelli fondamentali (Foundation Models) e i modelli di generazione aumentata da recupero (Retrieval-Augmented Generation, RAG). I Foundation Models sono progettati per generare contenuti basati su un vasto insieme di dati. I RAG, invece, combinano l’abilità di generare risposte con la capacità di accedere a fonti esterne, migliorandone così la precisione. Entrambi i modelli richiedono strategie di ottimizzazione specifiche per garantire che il contenuto venga riconosciuto e utilizzato dai motori di risposta.
Per affrontare efficacemente queste sfide, è necessario implementare un framework operativo suddiviso in quattro fasi principali:
In questa fase, le aziende devono mappare il source landscape del settore e identificare da 25 a 50 prompt chiave utilizzabili nei motori di risposta. È utile testare questi prompt su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode per comprendere come vengono generate le risposte. Inoltre, è fondamentale impostare un sistema di analytics (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI. Una milestone significativa in questa fase è stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Questa fase implica la ristrutturazione dei contenuti per garantire che siano AI-friendly. Ciò include l’aggiornamento della struttura dei contenuti, la pubblicazione di contenuti freschi e l’assicurazione di una presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase è ottenere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.
In questa fase, le aziende devono monitorare e valutare le metriche chiave, come la brand visibility, il website citation rate, il traffico referral da AI e l’analisi del sentiment nelle citazioni. Strumenti utili in questa fase includono Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit. È essenziale effettuare un testing manuale sistematico per garantire l’efficacia delle strategie implementate.
La fase di refinement prevede l’iterazione mensile sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti. È fondamentale anche aggiornare i contenuti che non registrano performance adeguate. Inoltre, si rende necessario espandere su temi che mostrano un significativo coinvolgimento. Questa fase consente di affinare continuamente le strategie, mantenendo così la competitività nel panorama in evoluzione della ricerca online.
La necessità di adattarsi a questo nuovo panorama risulta fondamentale. Le aziende che non agiranno rapidamente rischiano di perdere terreno rispetto a quelle che si stanno già adattando. L’evoluzione della ricerca verso modelli basati su AI rappresenta una sfida significativa, ma anche un’opportunità per i first movers che sapranno implementare strategie efficaci. Per mantenere la competitività, è essenziale monitorare le tendenze e prepararsi per le future innovazioni, come il Pay per Crawl di Cloudflare, che potrebbero cambiare ulteriormente il modo in cui le aziende si approcciano alla SEO.
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