Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale, passando da motori di ricerca tradizionali come Google a sistemi basati su intelligenza artificiale quali ChatGPT, Claude e Perplexity. Questa evoluzione ha comportato un cambiamento significativo nel comportamento degli utenti e nelle strategie di ottimizzazione dei contenuti. La crescente adozione di funzioni di ricerca a zero clic ha reso necessario un ripensamento delle tecniche SEO tradizionali, dando spazio a nuove opportunità e sfide che le aziende devono affrontare.
Il fenomeno della ricerca a zero clic e il calo del CTR organico
Il concetto di ricerca a zero clic sta guadagnando sempre più attenzione nel settore. Con l’avvento dei motori di ricerca AI, la percentuale di ricerche che non portano a un clic su un risultato organico è aumentata drasticamente. Attualmente, il Google AI Mode presenta un tasso di zero clic del 95%, mentre ChatGPT varia dal 78% al 99%. Questo cambiamento ha portato a un crollo del CTR organico, con i risultati di ricerca che mostrano una diminuzione della visibilità, in particolare per i siti web tradizionali. Aziende come Forbes hanno registrato un calo del 50% nel traffico, mentre Daily Mail ha visto una riduzione del 44% nella sua audience online.
Questa evoluzione ha spostato il focus dal paradigma della visibilità a quello della citabilità. Le aziende devono ora concentrarsi su come essere citate nelle risposte fornite dai motori di ricerca AI, piuttosto che semplicemente apparire nei risultati di ricerca. Questo nuovo approccio richiede una strategia completamente diversa per l’ottimizzazione dei contenuti e per la costruzione della propria brand visibility.
AEO: l’ottimizzazione per i motori di risposta
La distinzione tra SEO (Search Engine Optimization) e AEO (Answer Engine Optimization) è fondamentale in questo nuovo contesto. Mentre la SEO si concentra sulla visibilità nei risultati di ricerca tradizionali, l’AEO si focalizza sull’ottimizzazione per i motori di risposta, i quali forniscono risposte dirette agli utenti. I motori di risposta, come quelli basati su foundation models e RAG (Retrieval-Augmented Generation), operano in modi diversi rispetto ai tradizionali motori di ricerca. I foundation models attingono a vasti set di dati per generare risposte, mentre i modelli RAG combinano la generazione di contenuti con tecniche di recupero delle informazioni.
Per ottimizzare la propria presenza nei risultati delle AI search, le aziende devono mappare il landscape delle fonti nel proprio settore, identificare i prompt chiave e testare le proprie strategie su diverse piattaforme. Un’analisi approfondita dei meccanismi di citazione e della selezione delle fonti è essenziale per garantire che i contenuti siano non solo visibili, ma anche citati correttamente dai motori di risposta.
Strategie operative per l’ottimizzazione dei contenuti
Per affrontare con successo le sfide poste dai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale, è necessario adottare un framework strategico suddiviso in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement. Ogni fase presenta milestone specifiche da raggiungere per garantire il successo a lungo termine.
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase iniziale, è cruciale mappare il landscape delle fonti e identificare da 25 a 50 prompt chiave pertinenti al settore. Utilizzando strumenti come Google Analytics 4, è possibile configurare segmenti personalizzati per monitorare il traffico proveniente dai bot AI. La milestone di questa fase consiste nel stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor, per comprendere meglio la propria posizione sul mercato.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase si concentra sulla ristrutturazione dei contenuti per renderli più AI-friendly. Ciò include l’ottimizzazione della freschezza dei contenuti e la loro pubblicazione su piattaforme cross-platform come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. In questa fase, la milestone consiste nell’implementazione di contenuti ottimizzati e in una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
Durante questa fase, è fondamentale monitorare metriche chiave come brand visibility, website citation rate e traffico referral. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit forniscono dati preziosi per l’analisi. È necessario eseguire test manuali sistematici per valutare l’efficacia delle strategie implementate.
Fase 4 – Refinement
La fase di refinement prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave. È fondamentale identificare nuovi competitor emergenti e aggiornare i contenuti che non stanno performando come previsto. Espandere la propria presenza su temi con traction diventa essenziale per mantenere la competitività nel panorama in evoluzione della ricerca online.
Checklist operativa immediata
- Implementare le FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
- Utilizzare H1/H2 in forma didomandaper migliorare la rilevanza delle query di ricerca.
- Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàdei contenuti senza JavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot come GPTBot e Claude-Web.
- Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e pertinente.
- Pubblicarerecensioni freschesu piattaforme come G2 e Capterra.
- Utilizzareregexin Google Analytics 4 per tracciare il traffico AI.
L’evoluzione della ricerca online richiede un adattamento proattivo alle nuove tecnologie e tendenze. Le aziende che investiranno in strategie di AEO e ottimizzazione dei contenuti potranno posizionarsi come leader nel loro settore, sfruttando al meglio le opportunità offerte dai motori di ricerca basati su AI.