L’emergere di modelli linguistici avanzati (LLM – Large Language Models) come ChatGPT e Google Gemini ha generato nuove modalità di interazione con le informazioni, rendendo superati i paradigmi tradizionali della SEO (Search Engine Optimization). Con il concetto di GEO (Generative Engine Optimization) stiamo entrando in una nuova era dell’ottimizzazione digitale, in cui la gestione dei contenuti richiede approcci strategici differenti rispetto al passato.
Stato dell’arte
Negli ultimi decenni, la SEO si è concentrata su brevi query basate principalmente su keyword. Statistiche di Semrush rivelano che la lunghezza media delle query tradizionali si attesta attorno alle 4 parole, spesso con ricerche come “migliore macchina del caffè”. La SEO si è basata sull’ottimizzazione delle pagine per rankare nella cosiddetta “pagina dei 10 link blu”, sfruttando metadati, backlink e contenuti semanticamente pertinenti.
Al contrario, l’approccio GEO vede query decisamente più lunghe, con una media di 23 parole, spesso strutturate come domande o istruzioni dettagliate. La ricerca generativa, infatti, consente un’interazione multi-turno che rende ogni sessione più lunga e articolata rispetto alla ricerca tradizionale, aumentando le sessioni “zero-click”, ovvero senza necessità di cliccare su risultati esterni.
Tecnologie chiave
Le principali piattaforme LLM come Google Gemini, ChatGPT di OpenAI, e Bing Chat di Microsoft, hanno cambiato il modo in cui le informazioni vengono recuperate e presentate. A differenza della SEO tradizionale, dove il risultato è un elenco di fonti distinte, i modelli generativi creano risposte sintetizzate e coerenti, basate sulla contestualizzazione e la personalizzazione. L’AI, quindi, aggrega informazioni provenienti da diverse fonti in una risposta unica e conversazionale.
Applicazioni concrete
Un caso di rilievo è quello di Microsoft Bing Chat, che integra la tecnologia GPT-4 di OpenAI e offre risposte complesse con citazioni visibili solo attraverso un’interfaccia secondaria. Questo format genera un minore traffico diretto verso i siti web rispetto alla SEO tradizionale ma aumenta significativamente la permanenza degli utenti sulla piattaforma, rendendo cruciale l’inclusione dei brand nelle risposte generate.
Allo stesso modo, Google Gemini sfrutta l’indice del motore di ricerca Google per fornire risposte aggiornate e contestualmente accurate, prediligendo contenuti freschi e ben strutturati che facilitano l’integrazione nelle risposte AI.
Vantaggi e limiti
Il principale vantaggio della GEO è una personalizzazione avanzata che tiene conto delle interazioni passate e delle preferenze dell’utente, aumentando l’engagement e la profondità di ciascuna sessione di ricerca. Ma, ciò porta a una difficoltà significativa per la visibilità diretta dei brand. Se nella SEO la presenza nei primi risultati garantisce traffico consistente, nella GEO il posizionamento come fonte autorevole è più sottile, con citazioni spesso poco visibili.
Un’ulteriore limitazione risiede nella minore trasparenza e immediatezza dell’attribuzione della fonte nella GEO, rispetto alla chiarezza esplicita della SEO tradizionale. È fondamentale per le aziende creare contenuti altamente affidabili e ben strutturati per evitare la diffusione di informazioni errate tramite AI.
Evoluzioni future
La necessità di una maggiore integrazione tra contenuti ottimizzati per SEO e GEO porterà allo sviluppo di strumenti avanzati di analisi e ottimizzazione, come Profound e Peec.ai. Questi sistemi consentono una tracciabilità più efficace delle impression nei risultati AI e offrono dati strategici sull’efficacia dei contenuti generati.
Un esempio emblematico è la piattaforma SimilarWeb, che ha iniziato a includere metriche specifiche per tracciare l’efficacia delle risposte generate dai modelli AI, segnando una nuova era nelle metriche digitali.
Implicazioni strategiche
Per le aziende, adottare una strategia di contenuto ibrida sarà essenziale. L’autorità e la visibilità saranno determinate non solo dal posizionamento organico tradizionale, ma anche dalla frequenza e dalla qualità delle citazioni nei contenuti generati dalle piattaforme AI. In tal senso, le imprese dovranno investire nella creazione di contenuti autorevoli e semanticamente ricchi, che possano essere facilmente incorporati nelle risposte generate dalle piattaforme.
Brand come HubSpot e Shopify stanno già adeguando le proprie strategie di contenuto, mirando non solo al traffico diretto, ma alla presenza strategica nelle risposte AI, considerata ormai una metrica essenziale quanto la posizione nella SERP tradizionale.
L’evoluzione segna il passaggio da un paradigma centrato su keywords e posizionamenti a uno basato sulla rilevanza contestuale, qualità intrinseca del contenuto e capacità di essere integrati nei risultati generati da intelligenze artificiali, delineando un nuovo standard operativo per tutte le aziende digitalmente competitive.
Confronto le differenze fondamentali fra la SEO tradizionale (Search Engine Optimization) e la GEO (Generative Engine Optimization), ossia l’ottimizzazione per la ricerca tramite modelli di intelligenza artificiale (LLM, Large Language Models).
Comportamento degli utenti:
- Lunghezza e complessità della query:
SEO: brevi query basate su parole chiave (~4 parole).
GEO: richieste dettagliate (~23 parole), domande precise e complesse. - Stile di interazione:
SEO: interazioni singole e rapide.
GEO: conversazioni prolungate, interattive e contestuali. - Intento e tipologia di query:
SEO: intenti tradizionali (informativi, navigazionali, transazionali).
GEO: intenti complessi e creativi (circa il 70% delle query su ChatGPT non sono tradizionali).
Aree di ottimizzazione:
- Personalizzazione e contesto:
SEO: personalizzazione limitata (storia di ricerca, localizzazione).
GEO: elevata contestualizzazione, basata su preferenze e conversazioni precedenti. - Pertinenza semantica e profondità dei contenuti:
SEO: semantica basata su sinonimi e argomenti correlati.
GEO: preferisce contenuti completi e naturali rispetto a singole parole chiave. - Esperienza della pagina (Core Web Vitals):
SEO: fattore importante diretto.
GEO: rilevante indirettamente, per performance estreme negative che limitano l’accessibilità ai contenuti.
Presentazione dei risultati:
- Formato dei risultati:
SEO: liste di link e snippet con attribuzioni esplicite.
GEO: risposte sintetizzate, conversazionali, attribuzione indiretta tramite citazioni. - Diversità e affidabilità:
SEO: possibilità di confrontare fonti diverse facilmente.
GEO: rischio maggiore di assumere risposte errate per vere senza verifica immediata. - Percorsi di navigazione:
SEO: basato su click-through e traffico verso i siti.
GEO: può generare più scenari di “zero-click”, riducendo il traffico diretto.
Obiettivi e metriche di performance:
- Visibilità e autorità del brand:
SEO: visibilità ottenuta da posizionamenti e backlink.
GEO: visibilità generata tramite citazioni e menzioni nelle risposte AI. - Conversioni e lead:
SEO: elevate conversioni derivanti da traffico organico.
GEO: meno traffico, ma altamente qualificato e più profilato. - Impression e metriche secondarie:
SEO: impression valutate principalmente per ottimizzare CTR.
GEO: impression importanti anche senza click diretto, valutate per brand visibility.
Tecnologie e strumenti:
- Fonti e strumenti di analisi:
SEO: piattaforme consolidate (Google Search Console, SEMrush, Ahrefs).
GEO: piattaforme specifiche emergenti come Profound, Peec.ai e filtri specifici. - Contenuti multimodali e dati strutturati:
SEO: importanti per posizionamento diretto nei risultati tradizionali.
GEO: utili anche per risposte sintetizzate di modelli AI integrati con motori di ricerca.
Questo confronto evidenzia come la GEO (ottimizzazione per l’AI search) sia diversa dalla SEO tradizionale per intenti, formati, interazione, obiettivi e metriche, imponendo una revisione strategica delle attività di marketing digitale.
