Perché l’AI Optimization è il nuovo terreno di sfida per il marketing - SCAI COMUNICAZIONE

La trasformazione in atto nel mondo del marketing e del content è reale e già visibile. Con l’adozione crescente di ChatGPT, Claude, Bard, Perplexity (e a breve Gemini) come strumenti di ricerca, sta emergendo l’esigenza di un nuovo approccio al posizionamento e alla visibilità online: l’AIO (AI Optimization).

Ecco alcuni punti chiave che sintetizzano la portata di questo cambiamento e cosa potrebbe significare in pratica per le aziende.

LEGGI ANCHE – Policy aziendale per l’uso dell’intelligenza artificiale generativa: perché serve (e come farla bene)

1. Passaggio dalla ricerca su Google alle “conversazioni” con l’AI

Prima: l’utente digitava una query su Google e si trovava di fronte ai “10 link blu”.
Oggi: l’utente chiede a un’AI generativa (ChatGPT, Claude, ecc.) di risolvere un problema o dare un parere, ottenendo una risposta già elaborata.

Impatto:

• La tua strategia di content marketing deve tenere conto che, se le persone non cliccano più sui link (o ne cliccano molti meno), gran parte del “traffico organico” sta diminuendo.
  
• Diventa fondamentale fornire all’AI le informazioni e la “ragione” per cui menzionarti come fonte, prodotto o servizio preferibile.
  

2. AIO: ottimizzare per i LLM, non solo per Google

I LLM (Large Language Model) “leggono” e “comprendono” i contenuti in modo diverso dai motori di ricerca tradizionali.

L’ottimizzazione non riguarda più (soltanto) parole chiave, meta tag e link building, ma si sposta su fattori come autorevolezza del brand, struttura del contenuto, chiarezza di esposizione e coerenza semantica.

Strategie possibili:

1. Organizzare i contenuti in modo da renderli facilmente “assorbibili” dai modelli di linguaggio (con tassonomie, sezioni chiare, risposte concise a domande specifiche).
   
2. Dimostrare autorevolezza con referenze, dati, testimonianze concrete, e far sì che siano riconoscibili in modo strutturato (es. markup semantico o formati standard come FAQ).
   
3. Controllare la reputazione online, perché i modelli di linguaggio attingono da diverse fonti: se su forum e social si parla negativamente di te, l’AI potrebbe “preferire” i competitor.

3. Focus sulle “prompt” experience e sulle partnership con i tool AI

Con la crescita delle AI conversazionali, una parte del contenuto potrebbe dover essere “pre-digerita” o offerta in formati ad hoc (esempio: plugin per ChatGPT, integrazioni con Bing Chat, Knowledge Graph personalizzati).

Aziende e marketer inizieranno a competere per ottenere “citazioni” e “preferenze” direttamente all’interno delle risposte AI.

Cosa fare ora:

• Progettare integrazioni con i tool di AI (ad esempio, plugin ChatGPT) che forniscano dati e risorse affidabili.
  
• Monitorare come i vari LLM attingono e organizzano le informazioni sul tuo settore, cercando di “educarli” con contenuti di qualità (white paper, blog post tecnici, studi di caso).

4. La corsa ai dati strutturati e ai formati proprietari

Molti brand stanno creando dataset proprietari o “knowledge base interne” da dare in pasto ai modelli di linguaggio, in modo da controllare meglio come l’AI risponde alle query degli utenti.

In futuro, potremmo assistere a un mercato di “pacchetti di dati” da vendere o condividere con i fornitori di AI.

Impatti pratici:

• Dovrai assicurarti che le tue informazioni chiave (descrizioni di prodotto, dettagli tecnici, pricing, testimonial) siano aggiornate e ben strutturate in modo che l’AI le “capisca” e le “memorizzi”.
  
• Ci saranno nuove piattaforme di ottimizzazione e monitoraggio per comprendere come i LLM utilizzano i contenuti.
  

5. Nuovi KPI e metriche per il marketing

Se il traffico organico da Google diminuisce, come misuri il successo?

Conversazioni generate dalle AI, menzioni nelle risposte, “quote di risposta” rispetto ai competitor, “preferenze” (ad esempio: “ChatGPT preferisce il tuo prodotto rispetto a un altro?”) potrebbero diventare nuove metriche rilevanti.

Da monitorare:

1. Chat share: quanto spesso il tuo brand/prodotto compare nelle risposte di un determinato LLM.
   
2. Frequenza di preferenza: in quante conversazioni l’AI “consiglia” il tuo prodotto rispetto ai competitor.
   
3. Sentiment: il tono con cui il tuo brand viene descritto dalle AI (positivo, neutro, negativo).

LEGGI ANCHE – scAI Loop: il metodo per usare l’intelligenza artificiale in modo strategico

Conclusioni

La SEO non “muore” dall’oggi al domani, ma viene inevitabilmente ridimensionata. I marketer che sapranno anticipare questa transizione riusciranno a mantenere (o aumentare) la propria visibilità.

Che fare ora?

Sperimentare: testa ChatGPT, Bard, Claude, Perplexity con varie query e cerca di capire come appari nelle risposte.

Aggiornare la strategia di content: i contenuti devono essere utili, autorevoli, ben strutturati e facilmente “leggibili” dai modelli di linguaggio.

Creare partnership o integrazioni con gli strumenti AI: sviluppa plugin, feed di dati o API che forniscano a questi modelli informazioni di valore sul tuo brand.

Misurare nuovi KPI: comincia a ragionare in termini di menzioni, “raccomandazioni” generate e share of voice nei modelli di linguaggio.

Si apre così un nuovo capitolo, l’AIO, che potrebbe risultare perfino più competitivo dell’era della SEO tradizionale. Prepararsi ora significa costruire un vantaggio di medio-lungo periodo, in un panorama in cui chi si adatta per primo spesso diventa il punto di riferimento.

Hai bisogno di capire come adattare la tua strategia ai nuovi scenari dell’AIO? Vuoi testare insieme come i modelli di AI leggono e raccontano il tuo brand? L’AI sta riscrivendo le regole del gioco: chi si muove ora può conquistare un vantaggio competitivo reale. Vuoi capire come farlo al meglio? Parliamone: possiamo aiutarti a trasformare questi cambiamenti in opportunità concrete.