L'ottimizzazione per i motori di ricerca sta evolvendo, richiedendo una nuova strategia di AEO.
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Problema/scenario
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale. Con l’emergere dei motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT e Google AI Mode, le aziende stanno affrontando sfide significative. Secondo recenti statistiche, il tasso di zero-click è aumentato notevolmente, con Google AI Mode che ha raggiunto il 95% e ChatGPT tra il 78% e il 99%. Questo cambiamento ha portato a un crollo del CTR organico, con una diminuzione del 32% per la prima posizione nelle SERP.
Ad esempio, si registrano cali di traffico per Forbes del 50% e per Daily Mail del 44%. La motivazione di questo fenomeno risiede nella crescente capacità dei modelli di intelligenza artificiale di fornire risposte immediate e contestualizzate, modificando il paradigma da “visibilità” a “citabilità”.
Analisi tecnica
Per comprendere come questi cambiamenti influenzino le strategie SEO, è fondamentale esaminare il funzionamento dei motori di risposta rispetto ai tradizionali motori di ricerca. I foundation models e il Retrieval-Augmented Generation (RAG) operano in modi differenti. In particolare, i modelli di fondazione, come quelli utilizzati da OpenAI, possono generare contenuti basati su un ampio corpus di dati, mentre i sistemi RAG integrano informazioni in tempo reale, consentendo una consultazione più pertinente.
La terminologia tecnica, come grounding e citation patterns, è essenziale per comprendere come i contenuti vengono selezionati e citati. Le fonti vengono analizzate in base alla loro rilevanza e affidabilità, creando un paesaggio di fonti che deve essere mappato e ottimizzato.
Framework operativo
Fase 1 – Discovery & foundation
- Mappare ilsource landscapedel settore
- Identificare25-50 prompt chiave
- Testare su ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Mode
- Setup Analytics (GA4 con regex per bot AI)
- Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor
Fase 2 – Optimization & content strategy
- Ristrutturare i contenuti per l’AI-friendliness
- Pubblicare contenuti freschi
- Garantire presenza cross-platform (Wikipedia, Reddit, LinkedIn)
- Milestone:creare contenuti ottimizzati e una strategia distribuita
Fase 3 – Assessment
- Metriche da tracciare:brand visibility,website citation,traffico referral,sentiment
- Strumenti da utilizzare:Profound,Ahrefs Brand Radar,Semrush AI toolkit
- Testing manuale sistematico per valutare le performance
Fase 4 – Refinement
- Iterazione mensile sui prompt chiave per ottimizzare la strategia
- Identificazione di nuovi competitor emergenti nel settore
- Aggiornamento dei contenuti non performanti per migliorare la visibilità
- Espansione su temi contractionper aumentare l’engagement
Checklist operativa immediata
- Implementazione di FAQ conschema markupin ogni pagina importante
- Utilizzare H1/H2 in forma di domanda
- Includere un riassunto di 3 frasi all’inizio dell’articolo
- Verificare l’accessibilità senza JavaScript
- Controllare ilrobots.txt: non bloccare GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot
- Aggiornare il profilo LinkedIn con linguaggio chiaro
- Pubblicare recensioni fresche su G2/Capterra
- Aggiornare Wikipedia/Wikidata
- Pubblicare su Medium, LinkedIn, Substack
- GA4: regex per traffico AI:
(chatgpt-user|anthropic-ai|perplexity|claudebot|gptbot|bingbot/2.0|google-extended) - Form“Come ci hai conosciuto?”con opzione“AI Assistant”
- Testare 25 prompt mensili documentati
Prospettive e urgenza
Il tempo è un fattore cruciale nell’attuale scenario economico. Le opportunità per i first movers si presentano come significative, mentre chi procrastina rischia di perdere terreno. L’evoluzione dei modelli di business potrebbe presto includere sistemi innovativi, come il Pay per Crawl di Cloudflare, destinati a modificare ulteriormente le dinamiche dell’ottimizzazione.
