Strategie di ottimizzazione per i motori di ricerca AI

L'evoluzione dei motori di ricerca richiede un cambiamento nelle strategie di ottimizzazione. Scopri come affrontare questa trasformazione.

Problema/scenario

Negli ultimi anni, l’evoluzione dei motori di ricerca ha portato a un cambiamento radicale nel modo in cui le aziende devono approcciare l’ottimizzazione per i motori di ricerca. Con l’emergere di motori di ricerca basati su AI come ChatGPT e Claude, il fenomeno della zero-click search è diventato predominante, con percentuali che raggiungono il 95% per Google AI Mode e tra il 78% e il 99% per ChatGPT. Questa evoluzione ha comportato anche un crollo del CTR organico, con una diminuzione del 32% per la prima posizione e del 39% per la seconda. Tale situazione ha impattato fortemente editori come Forbes e Daily Mail, che hanno registrato riduzioni del traffico rispettivamente del -50% e del -44%.

Analisi tecnica

Per comprendere come affrontare questa transizione, è fondamentale analizzare il funzionamento dei motori di risposta in contrapposizione ai tradizionali motori di ricerca. I modelli di foundation e i sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresentano due approcci distinti. I modelli foundation si basano su ampi dataset di testo per generare risposte, mentre i sistemi RAG integrano informazioni recuperate in tempo reale per fornire risposte più pertinenti e contestualizzate. I meccanismi di citazione e selezione delle fonti sono cruciali; i motori basati su AI tendono a citare fonti di alta autorità. Ciò implica che le aziende devono ottimizzare la propria presenza nei canali rilevanti.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore
• Identificare25-50 prompt chiave
• Test suChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode
• Setup Analytics:GA4con regex per bot AI
• Milestone:baseline di citazioni rispetto ai competitor

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturazione dei contenuti per favorire l’AI-friendliness
• Pubblicazione di contenuti freschi
• Presenzacross-platformsu Wikipedia, Reddit e LinkedIn
• Milestone:contenuti ottimizzati e strategia distribuita

Fase 3 – Assessment

• Metriche da tracciare:brand visibility,website citation, traffico referral e sentiment.
• Tool da utilizzare:Profound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
• Testing manuale da eseguire in modo sistematico.

Fase 4 – Refinement

• Iterazione mensile sui prompt chiave per garantire l’efficacia delle strategie.
• Identificazione di nuovi competitor emergenti nel panorama di riferimento.
• Aggiornamento dei contenuti che non hanno registrato performance soddisfacenti.
• Espansione su temi che mostrano una maggiore traction nel pubblico.

Checklist operativa immediata

• ImplementareFAQ con schema markupin ogni pagina importante
• UtilizzareH1/H2 in forma di domanda
• Creare un riassunto di tre frasi all’inizio dell’articolo
• Verificare l’accessibilità senza JavaScript
• Controllarerobots.txt: non bloccareGPTBot,Claude-Web,PerplexityBot
• Aggiornare il profilo LinkedIn con linguaggio chiaro
• Scrivere recensioni fresche suG2/Capterra
• AggiornareWikipedia/Wikidata

Prospettive e urgenza

Il tempo stringe per le aziende che non si adattano. Quelle che non affrontano questa trasformazione rischiano di perdere opportunità significative. I first movers possono, invece, beneficiare di vantaggi competitivi considerevoli. L’evoluzione futura del search potrebbe introdurre modelli di pagamento per crawl, come il Cloudflare Pay per Crawl, rendendo fondamentale una pianificazione strategica a lungo termine.