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Informativa estesa
Negli ultimi due anni qualcosa è cambiato in modo irreversibile nel modo in cui le persone cercano informazioni.
Milioni di utenti ogni giorno non aprono più Google e non scorrono i risultati di ricerca: digitano una domanda su ChatGPT, Gemini o Perplexity e si aspettano una risposta diretta, sintetizzata, attendibile. In quella risposta, alcune aziende vengono citate. Altre, semplicemente, non esistono.
Questo è il nuovo scenario competitivo che ogni imprenditore e marketing manager deve comprendere: non si tratta di un aggiornamento dell’algoritmo di Google, ma di un cambio di paradigma. Le regole del gioco sono diverse.
I criteri con cui i modelli di intelligenza artificiale selezionano le fonti e costruiscono le loro risposte non coincidono con quelli della SEO tradizionale.
A tal proposito, bisogna introdurre una tipologia di ottimizzazione recente, nata con la diffusione al pubblico di Ai e LLM.
La “GEO” – Generative Engine Optimization – è la disciplina che si occupa proprio di questo: rendere il tuo brand visibile, citabile e credibile agli occhi dei modelli AI generativi. Non sostituisce la SEO, la integra o – forse – è un “di cui” della SEO, probabilmente l’ultimo passo, la ciliegina sulla torta.
Ma visto che se ne parla e tantissime aziende chiedono di “posizionarci sull’Ai”, allora vediamo di capire se si può parlare di strategia GEO e cosa si può realmente fare in tal senso.
Modelli Ai: cosa puoi fare per apparire, tra fonti autorevoli, tecniche on-site e E-E-A-T
Come avrai intuito, è un articolone lungo e ricco di spunti. Dato che non è breve da leggere e da comprendere, abbiamo provato a condensare i concetti chiave in questa infografica. Ti consigliamo di guardarla rapidamente e poi passare alle spiegazioni di dettaglio!
1. Misurare la visibilità AI: il punto di partenza
Il principio è semplice ma fondamentale: non puoi ottimizzare ciò che non misuri.
Prima ancora di pensare alle strategie per aumentare la tua presenza nelle risposte AI, devi capire qual è la tua situazione attuale.
Quante volte il tuo brand viene menzionato? In quali contesti? Con quali attributi? Rispetto ai tuoi principali competitor, sei più o meno visibile?
Le quattro dimensioni della misurazione
A tal proposito, si individuano 4 dimensioni chiave della misurazione:
- Menzioni del brand. La prima metrica da monitorare è la frequenza con cui il tuo brand appare nelle risposte generate dall’AI. Questo si fa attraverso test sistematici: si inviano centinaia di prompt rilevanti per il tuo settore ai principali modelli (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity) e si analizza quante volte il brand viene citato, come viene descritto e in quale posizione nella risposta appare.
- Visibilità nel tempo. La presenza AI non è statica. I modelli vengono aggiornati, il web si arricchisce di nuovi contenuti, le fonti cambiano. Monitorare la visibilità nel tempo permette di capire se le azioni intraprese stanno producendo risultati e di intercettare eventuali cali prima che diventino problemi strutturali.
- Analisi dei competitor. Sapere dove sei posizionato in assoluto è importante, ma sapere dove sei posizionato rispetto ai competitor è essenziale. L’analisi comparativa ti permette di identificare i gap di visibilità: su quali argomenti i tuoi concorrenti vengono citati più spesso di te? Quali fonti li supportano che non supportano te? Quali attributi vengono associati a loro e non a te?
- Cluster tematici. Non tutti i prompt sono uguali. Analizzando migliaia di domande organizzate per cluster tematici – prodotto, brand reputation, confronto con competitor, use case specifici – puoi identificare con precisione chirurgica dove la tua visibilità è forte e dove invece hai gap da colmare.
Approfondimento – Leggi anche SEO e Ai: come cambia la visibilità nei motori di ricerca conversazionali2. Come i modelli AI costruiscono le risposte
Per ottimizzare la tua visibilità nelle risposte AI, devi capire come questi sistemi funzionano. Non è magia, non è un algoritmo opaco e indecifrabile: è un processo tecnologico preciso, che risponde a logiche comprensibili… ma non sempre influenzabili, come vedremo tra poco.
I quattro pilastri della generazione AI
L’Ai viene addestrata su dati, 1️⃣ quantità enormi di dati presi sul web, essenzialmente. Parliamo di tonnellate di testi, 2️⃣ da fonti web in tempo reale, da 3️⃣ entità semantiche interconnesse come Knowleadge Graph di Google, (se il tuo brand è riconosciuto come un’entità con attributi chiari e verificabili – settore, prodotti, fondatori, storia, citazioni – l’AI può recuperare e integrare queste informazioni nelle risposte in modo strutturato e affidabile); 4️⃣ da processi RAG (Retrieval-Augmented Generation), cioè quel meccanismo che permette ai modelli AI di cercare informazioni da fonti esterne al momento della risposta, integrarle nel contesto e generare una risposta più accurata e aggiornata.
In generale, dunque, se il tuo brand, i tuoi prodotti, la tua esperienza sono stati discussi, citati e analizzati in modo approfondito su fonti autorevoli prima dell’addestramento del modello, questo si rifletterà in una maggiore presenza nelle risposte.
Ma come abbiamo visto, esiste anche l’aggiornamento in tempo reale delle risposte tramite interrogazione di fonti web e processi RAG: pertanto la produzione costante di contenuti di qualità nel tempo è quindi un investimento che ha valore anche in chiave GEO.
Questo significa che i tuoi contenuti recenti, le tue press release, i tuoi articoli e le menzioni sui media hanno un impatto immediato sulla qualità delle risposte che ti riguardano.
Attenzione però, non è così semplice come sembra, soprattutto in settori dove i “big di settore” sono pressoché inscalfibili… A tal proposito, introduciamo un approfondimento: l’effetto Matthew.
Come le Ai decidono quali brand raccomandare? Il problema dell’effetto Matthew
Prendiamo a prestito un ragionamento di Dario Ciriacì, proprio sulla selezione dei brand operata dagli LLM.
C’è un meccanismo poco discusso ma fondamentale da comprendere prima di investire in GEO, soprattutto se il tuo brand compete contro leader di mercato affermati. Si tratta di un bias strutturale nel modo in cui i modelli AI formulano le ricerche e selezionano le fonti.
Quando un utente chiede a Gemini & Co “Quali sono i migliori profumi da donna?”, la domanda è neutrale. Ma quello che accade dietro le quinte non lo è affatto.
Prima ancora di effettuare qualsiasi ricerca sul web, il modello ha già una “mappa mentale” costruita sui dati di addestramento. Brand come Chanel o Dior hanno milioni di menzioni accumulate negli anni in ogni possibile fonte testuale: articoli, recensioni, discussioni, confronti. Un brand emergente o di nicchia ne ha, nella migliore delle ipotesi, qualche migliaio. Il punto di partenza è già asimmetrico.
Quando il modello genera le query di ricerca per recuperare fonti aggiornate tramite RAG, non parte da zero: formula le query sulla base di ciò che già “conosce”. Analizzando le query di grounding effettive generate da Gemini, emerge un pattern chiaro:
Più un settore è maturo e dominato da pochi brand consolidati, più il modello abbandona le query generiche e cerca direttamente informazioni sui brand che già conosce.
E le fonti riflettono le query: una ricerca su “Chanel N°5 opinioni” restituisce naturalmente il sito ufficiale Chanel, thread Reddit incentrati su Chanel, articoli e recensioni Chanel-centrici. Fonti che un competitor emergente non può influenzare direttamente, indipendentemente da quanto investa in contenuti o PR.
Il risultato è un effetto Matthew – dal principio biblico “a chi ha sarà dato, e sarà nell’abbondanza”: i brand già noti vengono cercati più spesso, trovano più fonti pertinenti, vengono raccomandati più frequentemente nelle risposte AI, rafforzano ulteriormente la loro presenza nei prossimi cicli di addestramento. Il gap si autoalimenta.
Cosa significa questo in termini pratici?
Significa che spostare significativamente la percezione di un LLM su categorie mature e competitive non è un’attività che si misura in mesi, ma in anni.
E richiede realismo strategico: se sei un brand emergente nel caffè e metti Nespresso come benchmark diretto, non stai competendo solo contro il loro budget marketing – stai competendo contro George Clooney, un ecosistema globale di capsule, milioni di recensioni accumulate in vent’anni e una saturazione completa di ogni dataset di addestramento esistente.
Dove si può effettivamente intervenire?
Sulle fonti delle query neutre – quelle che il modello formula quando non ha già un bias verso brand specifici:
Questi sono i punti di ingresso attaccabili. Farsi trovare in queste fonti può spezzare il ciclo di rinforzo dei leader e, nel tempo, costruire una presenza alternativa nella “mappa mentale” dei modelli AI. Non è veloce, non è facile, ma è l’unica strada realistica per brand non-leader che vogliono guadagnare terreno nella visibilità AI.
Prima di lanciare investimenti significativi in GEO, questa è la consapevolezza strategica necessaria: aspettative realistiche sui tempi, comprensione del vantaggio strutturale dei leader, e focus sulle fonti dove effettivamente hai margine di manovra.
3. Le fonti esterne che contano davvero
I sistemi AI, quindi, si basano fortemente su fonti esterne autorevoli. Concetto assodato direi.
Capire quali fonti hanno più peso nel determinare le risposte è strategico per indirizzare le tue attività di PR e content marketing.
Però non tutte le menzioni hanno lo stesso valore: una citazione su una testata giornalistica nazionale vale incomparabilmente di più di un post su un blog personale con pochi lettori.
Da questo punto di vista, la tanto bistrattata e “mal-compresa” attività di Link Building è sempre più essenziale…
La gerarchia delle fonti autorevoli
Proviamo a fare qualche esempio concreto di “fonti autorevoli”, con il solito scopo di perseguire un certo pragmatismo utile per i piani marketing e SEO di qualunque azienda.
Testate giornalistiche e agenzie stampa. Fonti come Corriere della Sera, Il Sole 24 Ore, ANSA – per stare agli esempi italiani – e le principali testate verticali di settore sono considerate ad altissima autorevolezza.
Una menzione su queste fonti – che sia un’intervista all’imprenditore, un articolo sul prodotto o un comunicato stampa ripreso – ha un impatto significativo sulla percezione che i modelli AI hanno del tuo brand. Attività di media outreach strutturata (con link building o PR di alto livello) sono quindi tra le leve più efficaci nella GEO.
Forum con forte valenza SEO e traffico. Piattaforme come Reddit e Stack Overflow sono particolarmente apprezzate dai modelli AI per le loro discussioni autentiche, approfondite e peer-reviewed. Reddit in particolare è spesso citato come fonte nelle risposte AI perché le discussioni contengono opinioni reali, confronti tra prodotti e raccomandazioni genuine. O per stare in territorio italiano, il forum di “Al Femminile” è da sempre un riferimento solido e autorevole, nel settore Beauty ovviamente.
Presidiare le community “verticali” su queste piattaforme – non con comunicati promozionali, ma con contributi autentici e di valore – è una strategia GEO sottovalutata ma molto efficace.
Siti autorevoli in settori specifici. In ogni verticale di mercato esistono pubblicazioni di riferimento che godono di altissima autorevolezza tematica. Anche in questo caso, qualche esempio: in ambito food conosciamo tutti Gambero Rosso e Giallozafferano; nel fashion ci sono Vogue, Cosmopolitan, Vanity Fair; nel tech ci sono Wired e Tom’s Hardware.
Essere citati, recensiti o intervistati da queste fonti è direttamente proporzionale alla frequenza con cui appari nelle risposte AI su argomenti rilevanti per il tuo settore.
Siti di enti autorevoli. Istat, Università, Fondazioni e organizzazioni istituzionali godono di un “trust” elevatissimo.
Se i tuoi dati, le tue ricerche o i tuoi contributi vengono citati da queste fonti – o se collabori con esse su ricerche e pubblicazioni – il segnale di autorevolezza che ne deriva è molto forte.
4. Le fondamenta tecniche on-site
La GEO non è solo una questione di PR e presenza esterna, naturalmente.
Come nella SEO tradizionale, esiste una componente tecnica imprescindibile che riguarda direttamente il tuo sito web e i tuoi contenuti proprietari.
Dati strutturati e contenuti di qualità sono il fondamento su cui costruire qualsiasi strategia di visibilità AI.
I quattro elementi tecnici fondamentali
Anche in questo caso, individuiamo 4 aspetti tecnici a cui devi prestare attenzione.
Contenuti di qualità, ben sviluppati e multimediali. L’AI privilegia i contenuti che rispondono in modo esaustivo e autorevole a domande specifiche. Non si tratta di produrre testi ottimizzati con keyword ripetute: si tratta di creare risorse che siano genuinamente le migliori disponibili su un determinato argomento.
Guide approfondite, case study dettagliati, ricerche originali, video, infografiche: contenuti che dimostrano competenza reale e che vengono naturalmente condivisi, citati e linkati da altri.
Schema markup con dati strutturati. Lo schema markup è un codice che puoi aggiungere alle pagine del tuo sito per aiutare i motori di ricerca e i modelli AI a capire esattamente cosa contengono: chi è l’autore, qual è il soggetto, quali sono le date, quali sono le fonti.
Implementare correttamente i dati strutturati per articoli, prodotti, FAQ, recensioni e informazioni sull’organizzazione rende i tuoi contenuti molto più “leggibili” dalle macchine e aumenta la probabilità che vengano utilizzati nelle risposte AI.
Velocità di caricamento. I sistemi di recupero delle informazioni, inclusi quelli usati nel processo RAG, privilegiano le pagine che si caricano rapidamente.
Una pagina lenta non solo offre una cattiva esperienza all’utente umano, ma riduce anche la probabilità che i crawler AI la indicizzino e la utilizzino come fonte. Core Web Vitals eccellenti sono quindi rilevanti anche in ottica GEO. Approfondimento – Leggi anche Sito web lento: come velocizzarlo (e perché).
Link interni ben costruiti. Una struttura di link interni coerente e ben pianificata aiuta i modelli AI a comprendere le relazioni semantiche tra i contenuti del tuo sito, a identificare quali pagine sono più importanti e a costruire una mappa tematica della tua expertise.
Un’architettura dell’informazione chiara è un segnale diretto di autorevolezza e competenza.
5. Autorità dell’entità e principio E-E-A-T
Uno dei concetti più importanti nella GEO – e uno dei più spesso trascurati – è quello dell’autorità dell’entità, espressa dal principio E-E-A-T.
Per i modelli AI, un brand non è solo un nome: è un’entità con attributi specifici, una storia, dei portavoce (autori), delle relazioni con altre entità.
La “forza” di questa entità determina quanto spesso e con quali attributi il brand viene citato nelle risposte AI.
Il principio E-E-A-T nell’era AI
Ne abbiamo già parlato nell’articolo linkato qui sopra, ma sintetizziamo di seguito il concetto.
Google ha introdotto il concetto di E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) per valutare la qualità dei contenuti. Questo principio si trasferisce direttamente nell’ecosistema AI: i modelli valutano le fonti con criteri analoghi.
Experience (Esperienza). Chi scrive i tuoi contenuti ha esperienza diretta e concreta sull’argomento? Un articolo scritto da chi ha effettivamente utilizzato un prodotto, gestito un processo o vissuto una situazione vale molto di più di un testo generico. L’AI riconosce – e privilegia – la profondità di conoscenza che deriva dall’esperienza reale.
Expertise (Competenza). L’autore del contenuto è riconosciuto come esperto nel suo campo? Ha un profilo professionale verificabile, ha pubblicato su riviste di settore, è stato intervistato come esperto? Costruire l’autorevolezza degli autori – che siano i fondatori dell’azienda, i product manager o i content specialist – è una leva GEO fondamentale.
Authoritativeness (Autorevolezza). Il brand nel suo complesso è riconosciuto come punto di riferimento nel settore? Viene citato da altri esperti? Le sue affermazioni vengono riportate come fonte? L’autorevolezza si costruisce nel tempo, attraverso la qualità dei contenuti, le relazioni con i media e la presenza nelle community di settore.
Trustworthiness (Affidabilità). Il brand è affidabile? Le informazioni che pubblica sono accurate, aggiornate e verificabili? Ci sono recensioni positive e indipendenti? L’affidabilità percepita è un fattore determinante nella selezione delle fonti da parte dei modelli AI.
6. Il processo operativo GEO: una roadmap pratica
Arriviamo alla parte più concreta: come si implementa a tutti gli effetti una strategia GEO in modo strutturato?
Partendo dal presupposto – lo ricordiamo – che si può cominciare a ragionare di GEO come momento di “fine tuning” ulteriore di una strategia SEO ben avviata, il processo si articola in tre grandi aree operative, ciascuna con attività specifiche e misurabili.
Nei prossimi punti vediamo, di fatto, un sommario della parte teorica che abbiamo già spiegato.
Area 1: Digital PR e costruzione dell’autorità
L’a’attività di Digital PR per la GEO ha un obiettivo preciso: moltiplicare le citazioni autorevoli del brand su fonti che i modelli AI considerano attendibili.
Non si tratta di semplice brand awareness, ma di costruire un corpus di menzioni qualificate che fungano da segnale di autorevolezza per i sistemi AI.
Area 2: Presenza su community e piattaforme
Le community online sono un asset GEO spesso sottovalutato. Forum settoriali, Discord server, thread Reddit e pagine FAQ sono fonti che i modelli AI citano frequentemente proprio perché contengono conversazioni autentiche e peer-reviewed.
Area 3: Il processo operativo per aumentare la visibilità negli LLM
Il processo GEO non è lineare: è iterativo. Si parte dalla misurazione, si interviene su contenuti e tecnica, si costruisce autorevolezza, si misura di nuovo.
Ecco le cinque fasi del ciclo operativo:
Fase 1 – Misurare la visibilità AI attuale. Costruisci un set di prompt di riferimento per il tuo settore, testali regolarmente sui principali modelli AI e documenta i risultati.
Fase 2 – Analizzare fonti e attributi. Quando il tuo brand appare nelle risposte, con quali attributi viene descritto? Cosa dicono dell’AI di te? Sono le qualità per cui vuoi essere riconosciuto? Quando invece non appari, quali fonti vengono citate al tuo posto?
Fase 3 – Migliorare contenuti e aspetti tecnici. Sulla base dell’analisi, produci contenuti mirati per colmare i gap tematici identificati. Implementa i dati strutturati, ottimizza la velocità del sito, potenzia la struttura dei link interni.
Fase 4 – Costruire autorevolezza e PR. Avvia o intensifica le attività di Digital PR: media outreach, guest contribution, link building, collaborazioni con influencer e opinion leader del settore.
Fase 5 – Rafforzare la presenza nelle community. Identifica le community online più rilevanti per il tuo settore e costruisci una presenza autentica. Non cercare di vendere: contribuisci, rispondi alle domande, condividi la tua esperienza.
Il paradosso della visibilità AI: meno clic, più valore
Per concludere, una riflessione importante.
L’adozione dell’AI generativa come strumento di ricerca e consultazione non è una tendenza emergente: è già una realtà consolidata. Centinaia di milioni di persone usano quotidianamente ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot e Perplexity per trovare informazioni, confrontare prodotti, identificare fornitori, prendere decisioni d’acquisto.
Il motivo è semplice: le persone usano gli assistenti AI proprio per evitare di navigare tra decine di siti web. Cercano una risposta sintetizzata, immediata, affidabile – non necessariamente una lista di link da esplorare.
Quello che prima richiedeva una ricerca su Google, l’apertura di 5-7 schede del browser, la scrematura attenta dei contenuti e il confronto delle fonti, oggi si risolve spesso (per pigrizia?) con una singola domanda a un LLM.
E se la navigazione agentica – quegli assistenti AI che eseguono compiti complessi al posto tuo – prenderà piede come molti prevedono, nel tempo non ci sarà più nemmeno bisogno di quel passaggio.
Ma allora perché la GEO può essere strategicamente rilevante? Perché la GEO non compete per i click: compete per l’attenzione e la considerazione.
Quando un modello AI cita il tuo brand – esempio: “per soluzioni di email marketing enterprise, Mailchimp e ActiveCampaign sono tra le opzioni più considerate” – sta facendo qualcosa di molto più potente di un semplice link: sta posizionando il tuo brand nel consideration set dell’utente. Sta orientando la percezione, costruendo awareness qualificata, creando domanda.
E cosa succede quando quell’utente, convinto che il tuo prodotto potrebbe essere la soluzione giusta, vuole approfondire? Non clicca su un link nell’AI. Apre Google e digita il nome del tuo brand. Cerca conferme, controlla i canali Social, legge recensioni.
La ricerca “branded” – quella con intenzione altissima, quella che converte – non sparisce affatto. Si concentra, diventa più mirata, più qualificata, più vicina alla conversione.
Ecco il punto: la GEO genera domanda qualificata, la SEO la intercetta e la converte.
Sono due facce della stessa medaglia strategica.
La GEO costruisce notorietà e considerazione nell’ecosistema AI dove le persone si informano e valutano. Detto in termini di marketing noti, spesso (non sempre) è “la parte alta del funnel”
La SEO cattura quella domanda matura quando le persone sono pronte ad agire. Non sono alternative: sono complementari e, sempre di più, inscindibili.
Chi comprende questo meccanismo sa che ottimizzare per la visibilità AI non significa inseguire metriche di vanity come “quante volte veniamo citati”, ma costruire una presenza autorevole che orienti le decisioni a monte – proprio dove il valore strategico si sta spostando.
Il percorso è chiaro:
E infine monitora i risultati nel tempo. Non è necessario fare tutto subito: inizia dalle fondamenta – misurazione e contenuti – e costruisci progressivamente le altre componenti della strategia.
La domanda da porsi non è “se” fare GEO, ma come gestirla e quando intraprenderla all’interno della strategia SEO. E la risposta, se vuoi mantenere il vantaggio competitivo nel tuo mercato, è: adesso.
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