Come l’intelligenza artificiale sta cambiando il panorama della ricerca online

L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando la ricerca online, creando nuove sfide e opportunità per le aziende.

Problema/scenario

Negli ultimi anni, la ricerca online ha subìto un cambiamento radicale. Con l’emergere di motori di ricerca basati su AI, come ChatGPT e Google AI Mode, il fenomeno dello zero-click search è diventato sempre più diffuso. Attualmente, si stima che il 95% delle ricerche effettuate tramite Google AI Mode non generi clic, mentre ChatGPT raggiunge percentuali tra il 78% e il 99%. Questo ha portato a un crollo del CTR organico tradizionale, dove il primo posto ora ha un CTR ridotto dal 28% al 19% (-32%). Aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato diminuzioni del traffico rispettivamente del -50% e del -44% a causa di questi cambiamenti.

Analisi tecnica

Per comprendere il funzionamento dei motori di ricerca AI, è fondamentale distinguere tra modelli di fondazione e RAG (Retrieval-Augmented Generation). I modelli di fondazione, come quelli adottati da ChatGPT e Google AI, si basano su ampie basi di dati per generare risposte. Al contrario, i modelli RAG integrano informazioni recuperate da fonti esterne. Questi motori di risposta selezionano le fonti utilizzando meccanismi di grounding e citation patterns, che assicurano la pertinenza e l’affidabilità delle informazioni fornite. La distinzione tra motori di risposta e motori di ricerca tradizionali è cruciale per comprendere l’evoluzione del panorama della ricerca.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore.
• Identificare25-50 prompt chiave.
• Condurre test suChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
• Impostare Analytics utilizzandoGA4con regex per bot AI.
• Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturare i contenuti per garantirne l’AI-friendliness.
• Pubblicare contenuti freschi e aggiornati.
• Garantire una presenza cross-platform suWikipedia,RedditeLinkedIn.
• Milestone:contenuti ottimizzati e strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

• Metriche da tracciare:brand visibility,website citation, traffico referral esentiment.
• Tool da utilizzare:Profound,Ahrefs Brand Radar,Semrush AI toolkit.
• Testing manuale sistematico delle prestazioni.

Fase 4 – Refinement

• Iterazione mensile suiprompt chiave.
• Identificazione di nuovi competitor emergenti.
• Aggiornamento dei contenuti non performanti.
• Espansione su temi contraction.

Checklist operativa immediata

• ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
• UtilizzareH1/H2in forma di domanda.
• Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilitàsenza JavaScript.
• Controllarerobots.txtper non bloccareGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
• Aggiornare il profiloLinkedIncon linguaggio chiaro.
• Richiederereview freschesuG2eCapterra.
• Pubblicare articoli suMedium,LinkedIn,Substack.

Prospettive e urgenza

Il momento per intervenire è cruciale. Le aziende che implementeranno strategie orientate all’intelligenza artificiale ora potranno beneficiare di un vantaggio competitivo significativo. I rischi associati a un ritardo nell’adozione di tali tecnologie sono considerevoli. L’evoluzione futura potrebbe includere modelli come il Pay per Crawl di Cloudflare, che potrebbero trasformare ulteriormente il panorama della ricerca online.