Generative Engine Optimization? Ecco perché nel 2025 dovresti pensare AI-first

Come rendere il tuo sito visibile nei risultati di ricerca AI: strategie SEO per il futuro

La ricerca degli utenti è cambiata. L’emergere di strumenti basati su intelligenza artificiale generativa – come Chat GPT, Bing Copilot o la Search Generative Experience di Google – sta ridefinendo il modo in cui gli utenti accedono alle informazioni. Le novità emerse durante il Google I/O di maggio 2025 ci hanno permesso di vedere in modo piuttosto chiaro ciò che ci aspetta. Parleremo di tutto, ma andiamo per gradi.

In questo nuovo scenario, i contenuti non vengono più soltanto elencati in una SERP, ma sintetizzati, selezionati e integrati direttamente nelle risposte dell’AI. Un cambio di paradigma che apre nuove sfide per aziende, brand e professionisti del digitale.

Pensare in ottica AI-first significa ottimizzare la propria presenza online non solo per i motori di ricerca tradizionali, ma anche per i moderni modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) che sono diventati a tutti gli effetti una nuova sorgente di traffico.

In questo articolo parleremo più nel dettaglio di Generative Engine Optimization, di come funziona l'intelligenza artificiale nella fase di ricerca e cercheremo di capire come migliorare il nostro posizionamento per essere considerati autorevoli e quindi comparire nei risultati di ricerca AI.

Il futuro di Google e della ricerca sul web stanno cambiando e non si torna più indietro. Partiamo.

Dalla SEO alla GEO: evoluzione o integrazione? Cosa cambia con la ricerca AI

Ok, ci siamo un po’ stancati di tutti questi acronimi dobbiamo dirlo. Che si parli di GEO o di SEO la verità è una soltanto: dobbiamo iniziare a pensare in ottica AI-first e la SEO gioca un ruolo fondamentale per ogni tipologia di ricerca.

La Generative Engine Optimization (GEO) si affianca alla SEO tradizionale per rispondere a un’esigenza emergente: comparire come fonte attendibile all’interno delle risposte generate dall’intelligenza artificiale.
A differenza della classica SERP, dove l’utente seleziona attivamente i risultati, la ricerca AI propone una risposta sintetica, citando solo alcune fonti selezionate come affidabili, pertinenti e rilevanti.

Essere inclusi in questo processo significa entrare nell’ecosistema informativo dell’AI, che si basa non solo su segnali algoritmici, ma anche su affidabilità percepita, coerenza semantica e autorevolezza dei contenuti.

Come elabora le ricerche l’intelligenza artificiale? Entriamo nel tecnico

I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno trasformando radicalmente il modo in cui le informazioni vengono cercate e presentate agli utenti. A differenza dei tradizionali motori di ricerca, che si affidano a regole fisse per indicizzare e recuperare dati, gli LLM adottano un approccio probabilistico e contestuale, basato sull’analisi di enormi quantità di dati, e sono molto più flessibili dei motori tradizionali. 

Gli LLM come GPT-4, Claude, Gemini o Mistral sono reti neurali addestrate su enormi quantità di testo per prevedere, data una sequenza di parole, la parola successiva più probabile. Ma il loro comportamento è oggi molto più sofisticato, grazie a una serie di meccanismi aggiuntivi:

1. Addestramento su larga scala

Gli LLM vengono inizialmente “allenati”  leggendo centinaia di miliardi di parole provenienti da fonti pubbliche come libri, articoli e pagine web. In questo modo apprendono le regolarità statistiche del linguaggio, ovvero i pattern che rendono coerente un discorso umano. Questo non rende il modello esperto in un singolo argomento, ma capace di simulare il ragionamento linguistico umano su vasta scala.

2. Comprensione contestuale tramite il transformer

Il cuore degli LLM è l’architettura transformer, che consente di analizzare il contesto globale di una frase, non solo parola per parola. Grazie al meccanismo di self-attention, il modello valuta l’importanza relativa di ogni parola rispetto a tutte le altre nella stessa sequenza, cogliendo relazioni semantiche, sfumature, intenzioni e ambiguità nel linguaggio naturale.

3. Prompt e generazione (inference)

Quando si fornisce un prompt, l’LLM genera la risposta calcolando parola dopo parola la continuazione più probabile. La generazione è probabilistica ma guidata dal contesto e dalle istruzioni implicite o esplicite contenute nel prompt.

4. Integrazione con strumenti esterni e RAG

Alcuni LLM, come ChatGPT con browsing, Bing Copilot o Perplexity, estendono le loro capacità integrandosi con strumenti esterni quali browser web, calcolatori, plugin aziendali o database strutturati. Uno dei limiti principali degli LLM è la natura statica del loro addestramento, che si basa su dati storici e non sempre aggiornati. Questo vincolo viene spesso superato tramite architetture di Retrieval-Augmented Generation (RAG), un approccio che riduce il rischio di fornire informazioni obsolete o inesatte, migliorando l’affidabilità complessiva.

5. Tecniche di ragionamento avanzato

Per gestire domande articolate che richiedono un ragionamento in più fasi, gli LLM utilizzano tecniche come:

• Chain-of-Thought (CoT), che suddivide un problema in passaggi logici intermedi per migliorare la trasparenza del ragionamento;

• ReAct (Reason + Act), che alterna fasi di pensiero e azione (ad esempio, pensare di aver bisogno di un dato, cercarlo e usarlo per rispondere);

• Toolformer e agent framework, che consentono all’AI di decidere autonomamente quando e come utilizzare strumenti esterni.

6. Fine-tuning e RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

Dopo l'addestramento iniziale, gli LLM vengono perfezionati attraverso il fine-tuning, un processo che consente di adattare il modello a compiti specifici. Una delle tecniche più efficaci per questo scopo è il Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), una tecnica di apprendimento automatico in cui un modello di intelligenza artificiale viene ottimizzato utilizzando feedback forniti da esseri umani. 

 

Le best practice per rendere il tuo sito AI e SEO friendly

Come aumentare le probabilità di essere selezionati nei risultati generati dall’intelligenza artificiale

Per essere effettivamente considerati dalle AI nei loro processi di risposta generativa, non basta produrre contenuti di qualità: è necessario un approccio integrato che unisca ottimizzazione tecnica, struttura semantica chiara e autorevolezza del brand. Di seguito, alcuni elementi chiave da tenere in considerazione.

Infrastruttura e SEO tecnica: la base per la comprensione da parte delle AI

Una buona SEO tecnica resta la condizione abilitante per qualunque strategia di visibilità, anche in ottica AI-first. Le AI devono poter accedere, leggere e comprendere i contenuti del sito senza ostacoli.

• Architettura informativa ordinata: agevola la navigazione da parte degli utenti e facilita la scansione e l’indicizzazione da parte dei modelli AI.

• Velocità di caricamento: siti performanti migliorano non solo l’esperienza utente ma anche la probabilità di essere selezionati come fonte aggiornata e affidabile.

• Mobile-first: la compatibilità mobile è imprescindibile, dato che molte query AI derivano da interfacce vocali o mobile-first.

• Dati strutturati (Schema.org, JSON-LD): l’uso di markup semantici aiuta i modelli a interpretare con maggiore precisione il significato e la gerarchia delle informazioni presenti sul sito.

• Robots.txt e sitemap: continuare a gestire l'accesso dei bot al sito.

• Contenuti di qualità: scrivere per gli utenti, garantendo chiarezza e pertinenza.

• Monitoraggio dei log: osservare quali bot accedono al sito e come interagiscono.

Contenuti efficaci: progettare informazioni che l’AI possa (e voglia) citare

Nel contesto della ricerca AI-first, produrre contenuti non è più solo una questione di keyword e volume, ma di utilità concreta e pertinenza rispetto all’intento di ricerca. I modelli generativi, infatti, tendono a selezionare e citare contenuti che risultino affidabili, strutturati e direttamente rispondenti alle domande degli utenti.

Rispondere all’intento, non solo alle parole chiave

Comprendere l’intento reale dietro una query – se informativo, transazionale, navigazionale o comparativo – è il primo passo per creare contenuti rilevanti per gli LLM. Gli LLM privilegiano contenuti:

• approfonditi ma leggibili;

• aggiornati e coerenti nel tempo,

• supportati da fonti autorevoli (citazioni, dati, studi);

• organizzati in modo logico, con l’uso di H2/H3, elenchi, tabelle e paragrafi con elenchi puntati.

SEO semantica e linking interna

Seppur senza una SEO tecnica coerente e ben implementata non sia possibile pensare di ottenere risultati importanti, questa da sola non è più sufficiente: servono strategie SEO semantiche, topic cluster ben costruiti e un sistema di linking interno ben studiato, che aiuti l’AI a comprendere l’autorevolezza del dominio su una specifica area tematica.

Strutture chiare per l’estrazione automatica

Non si tratta solo di avere contenuti di qualità, ma anche di facilitarne la lettura. Utilizzare componenti come:

• sezioni FAQ ben formattate;

• contenuti strutturati per blocchi (es. tabelle);

• markup semantico (es. schema.org), agevola i modelli generativi ad isolare le informazioni chiave e utilizzarle come fonti affidabili.
   

E-E-A-T: Experience, Expertise, Authoritativeness e Trustworthiness 

Esperienza, Competenza, Autorevolezza e Affidabilità sono oggi parametri cruciali per l’ottimizzazione AI-first. Non basta più creare contenuti di qualità; è fondamentale che i contenuti riflettano chiaramente chi li ha prodotti, con trasparenza sulle fonti e sul contesto. Questo approccio non solo rafforza la fiducia degli utenti, ma è anche cruciale per guadagnare la fiducia degli algoritmi di intelligenza artificiale che valutano la qualità e la credibilità delle informazioni. In un’epoca dominata dall’AI generativa, dimostrare l’esperienza reale e l’autorevolezza degli autori è una delle chiavi per emergere.

Non solo Google: visibilità nei nuovi ecosistemi AI

I modelli generativi non attingono solo dai motori di ricerca. Sempre più spesso integrano contenuti provenienti da fonti conversazionali o community-based come:

• Reddit, Quora, Stack Overflow: piattaforme ricche di contenuti generati dagli utenti, molto presenti nelle risposte AI;

• Github o dataset pubblici: per ambiti tecnici, scientifici o data-driven;

• Recensioni e contenuti UGC (User Generated Content): segnalano autorevolezza e affidabilità percepita.

Investire su una presenza multicanale aumenta la probabilità che i tuoi contenuti vengano intercettati e utilizzati anche fuori dai canali tradizionali.

FAQ: domande frequenti su SEO e intelligenza artificiale

1. Cos'è la Generative Engine Optimization (GEO)?

La Generative Engine Optimization (GEO) viene definita come l'insieme di strategie volte a ottimizzare tutte le informazioni che riguardano un sito o un brand affinché siano facilmente interpretabili e utilizzabili dai modelli di intelligenza artificiale generativa, come ChatGPT, Google Gemini, Claude e Perplexity. L'obiettivo è aumentare la probabilità che le LLM selezionino e citino nelle risposte generate proprio il nostro sito.

2. In che modo l'intento di ricerca influisce sull'ottimizzazione per l'AI?

Comprendere l'intento di ricerca dell'utente è sempre stato fondamentale, anche quando si parlava prevalentemente di SEO sui motori di ricerca. Pensiamo alle funzionalità SERP, quegli elementi aggiuntivi che vengono inseriti nei risultati di ricerca. I modelli AI cercano di fornire risposte che soddisfino le esigenze specifiche degli utenti, siano esse informative, transazionali o navigazionali. Allineare i contenuti a questi intenti aumenta la probabilità che vengano selezionati dalle AI.

3. Quali sono le migliori pratiche per creare contenuti efficaci per l'AI?

• Analisi dell'intento di ricerca: comprendere se l'utente cerca informazioni, vuole acquistare o confrontare prodotti.

• Contenuti di qualità: produrre articoli approfonditi, ben strutturati e aggiornati.

• Utilizzo di fonti autorevoli: incorporare dati, studi e citazioni da fonti riconosciute.

• Struttura chiara: utilizzare titoli, sottotitoli, elenchi puntati, tabelle e paragrafi brevi.

• Ottimizzazione per E-E-A-T: Esperienza, Competenza, Autorevolezza e Affidabilità.

4. Come posso migliorare la presenza del mio brand nel Knowledge Graph di Google?

Il Knowledge Graph è un enorme database di Google che contiene miliardi di informazioni su persone, luoghi e cose, organizzate come una rete semantica di entità e relazioni. 

Per aumentare la probabilità che il tuo brand venga incluso nel Knowledge Graph di Google, è consigliabile:

• assicurarsi che le informazioni aziendali siano uniformi su tutte le piattaforme online.

• Utilizzare dati strutturati (Schema Markup) per fornire informazioni chiare ai motori di ricerca.

• Ottenere menzioni e citazioni da fonti autorevoli.

• Creare una pagina Wikipedia/ Wikidata se possibile.

5. La SEO tradizionale è ancora rilevante nell'era dell'AI?

Assolutamente sì. La SEO tradizionale fornisce le fondamenta su cui costruire strategie di GEO. Elementi come l'ottimizzazione tecnica del sito, la qualità dei contenuti e l'autorità del dominio rimangono cruciali per la visibilità online, anche nell'era dell'intelligenza artificiale. Ma anche la reputation di un brand come abbiamo visto è qualcosa che farà davvero la differenza in questa nuova era AI centrica.

Se sei arrivato a leggere fino a qui, avrai capito quanto stiano cambiando le “regole” del gioco in campo di posizionamento, ma anche come l’intelligenza artificiale stia modificando il modo in cui le informazioni vengono reperite online. Essere presenti su Google non è più sufficiente. È arrivato il momento di evolevere.

Se vuoi approfondire l’argomento in merito alla tua azienda o al tuo brand contattaci!