SEO per l’AI - GEO & LLM: ottimizzare per i motori di ricerca di nuova generazione

I motori di ricerca stanno entrando in una nuova era dominata dall’Intelligenza Artificiale generativa. Google ha lanciato la Search Generative Experience (SGE)  una modalità di ricerca AI che risponde direttamente alle domande degli utenti  mentre Bing integra già un chatbot avanzato basato su GPT-4. Anche motori emergenti AI-native come Perplexity.ai e strumenti LLM tipo ChatGPT stanno cambiando radicalmente il modo in cui troviamo e consumiamo le informazioni online. Di conseguenza, la Search Engine Optimization deve evolvere: non basta più puntare ai “10 link blu” della prima pagina, ma occorre ottimizzare i contenuti affinché vengano compresi e utilizzati dagli algoritmi AI nelle loro risposte. Ad inizio 2025 circa il 13% di tutte le query Google mostra già un’overview generata dall’AI, percentuale in rapida crescita ogni mese. Gli utenti ottengono informazioni immediatamente nella SERP, spesso senza cliccare su alcun risultato esterno (fenomeno zero-click). YourDigitalWeb, da sempre attenta a queste novità, ha già integrato strategie AI-ready per assicurare ai propri clienti la massima visibilità anche in questo nuovo ecosistema.

SEO classica vs SEO con AI: le differenze chiave

L’avvento di Large Language Models (LLM) nei motori di ricerca ha introdotto cambiamenti profondi nel funzionamento della ricerca e, di conseguenza, nelle tattiche SEO efficaci. La tabella seguente confronta in sintesi gli elementi della SEO tradizionale con quelli della SEO nell’era AI:

In altre parole, la vecchia SEO puntava a convincere un algoritmo relativamente prevedibile e statico, mentre la SEO AI deve conquistare un’intelligenza artificiale che “legge” e riassume il web per l’utente. Il risultato organico non è più una semplice posizione numerica, ma la possibilità di diventare parte di una risposta generata. Questo richiede contenuti più strutturati, completi e facilmente interpretabili dalle macchine.

Come funzionano i motori di ricerca con AI generativa (RAG)

Per adeguare la strategia SEO, è utile capire a grandi linee come un motore di ricerca basato su LLM elabora le query e genera le risposte. Google SGE (o Modalità AI) introduce una pipeline di ricerca avanzata, spesso descritta come Retrieval-Augmented Generation (RAG), che combina recupero di informazioni e generazione linguistica. Ecco i passaggi principali semplificati:

1. Comprensione ed espansione della query – Quando l’utente pone una domanda complessa, l’AI non la tratta come una singola query. Viene applicato un query fan-out: la domanda iniziale viene silenziosamente suddivisa in molteplici sotto-quesiti correlati. Alcune di queste query derivate sono esplicite (sotto-temi evidenti), altre implicite o predittive, pensate per anticipare i dettagli che l’utente potrebbe voler sapere. Ad esempio, per la query “meglio Bryce Canyon o Arches National Park per una famiglia con bambini piccoli e cane?”, il motore AI la spezza in varie domande: dati su Bryce Canyon, su Arches, confronto per famiglie, disponibilità di percorsi con cani, ecc. Questo amplia l’intento di ricerca esplorando tutte le sfaccettature della richiesta.

2. Ricerca parallela di passaggi rilevanti – Per ciascuno dei sotto-quesiti generati, il motore esegue ricerche in parallelo sul web (ben oltre i tradizionali 10 risultati). In questa fase, il sistema effettua un deep search: l’indice di Google viene scandagliato in profondità per trovare passaggi testuali specifici (non solo intere pagine) attinenti a ogni sotto-domanda. Ogni documento web è stato precedentemente suddiviso in chunk (passaggi, paragrafi) e trasformato in vector embeddings numerici. La ricerca avviene confrontando la somiglianza tra vettori: i passaggi semanticamente affini alla query vengono recuperati anche senza corrispondenza esatta di parole chiave. In pratica il motore lavora a livello di frase/paragrafo, andando oltre il matching lessicale grazie al dense retrieval. Questo consente di pescare informazioni puntuali (es. una definizione, una statistica, una descrizione specifica) anche da pagine non necessariamente al top nei risultati classici.

3. Ranking con modelli di linguaggio – Una volta ottenuta una raccolta estesa di passaggi candidati (provenienti da diverse fonti), entra in gioco l’LLM per decidere quali informazioni utilizzare e in che ordine. Invece di assegnare punteggi statici ai documenti, l’AI effettua confronti iterativi tra coppie di passaggi (pairwise comparisons) per valutare quali rispondono meglio alla query utente. Questo metodo, descritto anche in brevetti recenti di Google, porta a un ranking “probabilistico” guidato dall’IA: non esiste più un posizionamento fisso, ma una selezione di frammenti pertinenti basata sul giudizio comparativo del modello. Il sistema valuta, ad esempio, “dato il quesito, quale di questi due testi fornisce una risposta più completa e accurata?” ripetuto su molte combinazioni, finché emerge un insieme ottimale di informazioni da utilizzare. Questo approccio introduce un elemento di “ragionamento” nel ranking: la rilevanza non è più una formula deterministica, ma un risultato del processo decisionale dell’AI.

4. Esempio semplificato – Pipeline tradizionale di ricerca (deterministica): l’indice classico restituisce una lista ordinata di risultati in base a fattori statici (parole chiave, link, rank algoritmico). L’utente vede titoli/descriptions come forniti dal sito, e sceglie quale link aprire.

Esempio semplificato – Nuova pipeline AI (probabilistica): la query viene espansa in sotto-domande; il motore AI recupera passaggi multipli pertinenti e li valuta con un LLM attraverso confronti iterativi, tenendo conto anche del contesto utente. L’output finale per l’utente è una risposta generata dall’IA che unisce i contenuti selezionati (con eventuali citazioni delle fonti).

4. Sintesi e generazione della risposta – Infine, l’LLM compone la risposta finale in linguaggio naturale. Non si tratta di citare testualmente un singolo documento, ma di sintetizzare e parafrasare le informazioni provenienti da vari passaggi selezionati. L’AI riorganizza i contributi dalle diverse fonti in un discorso coerente, spesso arricchendolo con connettivi e spiegazioni aggiuntive per fornire all’utente una risposta quanto più completa possibile. Nel caso di Google SGE, la risposta generata mostra anche dei riferimenti numerati (citations) collegati alle fonti originarie: cliccando, l’utente può espandere la vista e vedere esattamente quali siti web sono stati utilizzati per ogni parte della risposta.

Esempio di risposta generativa in Google: alla query complessa su due parchi nazionali, l’AI produce un snapshot con il confronto, integrando dati chiave da più fonti. A destra sono visibili i link (con thumbnail) a tre fonti citate, mentre l’icona “artiglio” in alto permette di espandere e vedere i riferimenti per ogni frase.

5. Personalizzazione e risultati dinamici – Un aspetto innovativo della ricerca AI è l’adattamento al profilo dell’utente. Google, ad esempio, utilizza modelli di user embedding: costruisce una rappresentazione vettoriale degli interessi e del contesto di ciascun utente basandosi su cronologia di ricerche, clic, posizione, ecc. Questo significa che la risposta AI può essere personalizzata. Due persone che pongono la stessa domanda potrebbero vedere variazioni nella risposta se il sistema “sa” (dal loro embedding) che hanno bisogni o preferenze diverse. Ad esempio, un utente con cronologia di ricerche tecniche potrebbe ricevere una risposta più approfondita e con fonti specialistiche, mentre un neofita ne ottiene una più introduttiva. La SERP diventa dinamica e cucita sull’utente, rompendo definitivamente il concetto di ranking “uguale per tutti”.

In sintesi, l’AI trasforma la ricerca web in un processo più intelligente e articolato: invece di mostrare semplicemente i risultati così come sono, il motore ora comprende la domanda, recupera i pezzi di conoscenza rilevanti, decide quali contano di più e risponde in modo naturale. Per i SEO, questo implica che i contenuti devono essere strutturati e di qualità tale da entrare in quel flusso di elaborazione AI. Vediamo dunque come adattare le strategie di conseguenza.

Contenuti “AI-friendly”: ottimizzare testi e pagine per i LLM

Nell’era della ricerca AI, ottimizzare i contenuti assume nuovi significati. Non basta che una pagina web sia rilevante nel complesso; è fondamentale che ogni sezione o paragrafo al suo interno sia chiaro, completo e utile anche se letto isolatamente. Questo perché i modelli LLM confronteranno passaggi specifici tra siti diversi e sceglieranno quelli che meglio rispondono ai vari sotto-temi della query.

Alcuni punti chiave per rendere i contenuti AI-ready:

• Struttura a blocchi semantici: organizzare gli articoli con una suddivisione logica in sezioni e paragrafi autosufficienti. Ogni paragrafo dovrebbe esprimere un’idea completa (topic sentence + dettagli) in modo che, se estrapolato, stia in piedi da solo. Ad esempio, in una guida “10 consigli per risparmiare energia”, assicurarsi che ogni consiglio sia sviluppato con dettagli concreti: se un competitor offre dati o esempi pratici e noi no, il frammento concorrente verrà preferito dall’AI.

• Completezza e profondità: coprire l’argomento a 360 gradi. Chiediamoci: quali sotto-domande potrebbe generare una query su questo topic? Abbiamo risposto a tutte? È utile fare una content gap analysis per identificare temi correlati mancanti. Un contenuto che tralascia aspetti chiave rischia di essere scartato dall’AI a favore di uno più completo. Meglio un articolo lungo ma esauriente che tanti post superficiali: la modalità AI premia il one-stop content che offre tutte le info necessarie.

• Chiarezza e precisione: scrivere in modo chiaro e privo di ambiguità. Un LLM avanzato tende a penalizzare testo ridondante o confuso. Evitiamo “fuffa” e giri di parole: frasi dirette, terminologia corretta e dati verificabili.