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L’evoluzione del search rappresenta un tema di grande attualità, in particolare con l’aumento dell’utilizzo di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT, Google AI Mode e Claude. Questa transizione ha comportato cambiamenti significativi nel modo in cui i contenuti vengono trovati e presentati agli utenti.
I dati mostrano un trend chiaro: si registra un notevole incremento delle ricerche zero-click, dove gli utenti ottengono risposte senza dover cliccare su alcun risultato. Questo fenomeno ha avuto un impatto diretto sul click-through rate (CTR) delle pagine, che ha subito un calo significativo. Ad esempio, i CTR per la prima posizione sono scesi dal 28% al 19%, con un decremento del 32%. Per affrontare queste nuove sfide, è fondamentale adottare un approccio di ottimizzazione centrato sull’AI.
Problema e scenario
Il passaggio da un search tradizionale a un AI search ha portato a un abbattimento del CTR organico. Aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato un drastico calo nel traffico, rispettivamente del 50% e del 44%. Questo cambiamento non è casuale; la diffusione delle risposte dirette e delle informazioni estratte dai motori di ricerca AI sta alterando il comportamento degli utenti. Le aziende devono affrontare non solo un calo della visibilità, ma anche la necessità di adattarsi a un nuovo paradigma: dalla visibilità alla citabilità.
L’attenzione si sposta dall’ottimizzazione per apparire nei risultati di ricerca alla capacità di essere citati e utilizzati come fonte da parte di questi nuovi motori di ricerca.
Analisi tecnica dell’AI search
I motori di risposta, come ChatGPT e Google AI Mode, operano in modo distintivo rispetto ai tradizionali motori di ricerca. Mentre questi ultimi si concentrano sulla selezione dei risultati più pertinenti da una vasta gamma di fonti, i motori di risposta generano risposte direttamente, basandosi su modelli fondati su dati preesistenti. Tale differenziazione è significativa, poiché i modelli fondanti (Foundation Models) e i modelli di generazione aumentata da retrieval (RAG) seguono logiche operative differenti. I modelli fondanti, come quelli impiegati da OpenAI, si basano su enormi set di dati per produrre contenuti coerenti, mentre i RAG cercano attivamente informazioni specifiche per rispondere a domande. Questo cambiamento richiede una comprensione approfondita dei meccanismi di citazione e delle fonti utilizzate dai motori di risposta, poiché non tutte le informazioni hanno lo stesso valore e rilevanza.
Framework operativo per l’ottimizzazione
Per affrontare le sfide dell’AI search, è essenziale implementare un framework operativo ben strutturato. Questo framework si articola in quattro fasi principali:
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase, è cruciale mappare il landscape delle fonti rilevanti nel settore. Identificare 25-50 prompt chiave è fondamentale per testare le risposte su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode. È necessario anche configurare Google Analytics 4 (GA4) per tracciare il traffico generato da bot AI, utilizzando regex specifici per identificare il traffico proveniente da queste fonti. Milestone: stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
Durante questa fase, l’obiettivo consiste nel ristrutturare i contenuti per renderli più friendly per l’AI. Ciò include la pubblicazione di contenuti freschi e la presenza su piattaforme cross-platform come Wikipedia e LinkedIn. Milestone: avere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.
Fase 3 – Assessment
In questa fase, è fondamentale monitorare le metriche chiave come la brand visibility, il website citation rate e il traffico referral. È consigliabile utilizzare strumenti come Profound e Semrush AI toolkit per un’analisi approfondita. Un testing manuale sistematico è necessario per garantire che le strategie siano efficaci.
Fase 4 – Refinement
Il processo di refinement è continuo e richiede un’iterazione mensile sui prompt chiave. È fondamentale identificare nuovi competitor emergenti, aggiornare contenuti non performanti e ampliare le tematiche che mostrano una crescente traction. Queste azioni possono portare a risultati migliori nel lungo termine.
Checklist operativa immediata
- Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
- RistrutturareH1/H2in forma di domanda.
- Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàdei contenuti senza JavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper garantire che non blocchi bot comeGPTBoteClaude-Web.
- Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e professionale.
- Pubblicare recensioni fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
- Testare mensilmente 25 prompt chiave documentati per valutare le prestazioni.
Prospettive e urgenza
Le aziende devono affrontare una realtà in cui il tempo è un fattore cruciale. Coloro che non si adattano a queste nuove tecnologie rischiano di rimanere indietro rispetto ai first movers, che già stanno capitalizzando sulle opportunità offerte. I rischi sono significativi per chi sceglie di attendere, considerando che il panorama digitale evolve a un ritmo accelerato. Innovazioni come il Pay per Crawl di Cloudflare potrebbero rivoluzionare ulteriormente la gestione e la distribuzione dei contenuti, sottolineando l’urgenza di un adeguamento rapido alle nuove dinamiche di mercato.