Mariano Comotto Argomenti trattati
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale, passando da un paradigma dominato dai motori di ricerca tradizionali a uno in cui l’intelligenza artificiale gioca un ruolo centrale. Questo passaggio ha portato a un aumento esponenziale delle ricerche a zero clic, cambiando drasticamente le dinamiche di visibilità e citabilità per le aziende.
Secondo recenti statistiche, l’uso dell’AI per la ricerca ha raggiunto tassi di zero clic del 95% con Google AI Mode e tra il 78% e il 99% con ChatGPT, segnando un cambiamento significativo nel comportamento degli utenti. Tali sviluppi hanno avuto ripercussioni tangibili, come dimostrano le perdite di traffico per testate prestigiose come Forbes e Daily Mail, che hanno riportato cali rispettivamente del 50% e del 44% nel loro CTR organico.
Problema e scenario attuale
Il fenomeno della ricerca a zero clic rappresenta una sfida importante per le aziende, poiché i contenuti che un tempo garantivano un buon posizionamento ora ricevono minori interazioni. Le statistiche mostrano un crollo del CTR organico, che è sceso dal 28% al 19% per le prime posizioni nella SERP di Google, evidenziando un calo del 32%. Questo cambiamento è il risultato dell’evoluzione delle modalità di ricerca, con utenti sempre più inclini a ottenere risposte immediate senza dover visitare un sito web. Di conseguenza, le aziende devono rivedere le loro strategie di contenuto e ottimizzazione per adattarsi a questo nuovo ecosistema.
Analisi tecnica dell’AI search
Per capire come funziona l’AI search, è fondamentale distinguere tra i modelli di fondazione e la generazione aumentata da recupero (RAG). I modelli di fondazione, come quelli utilizzati da Google AI, si basano su enormi dataset per generare risposte, mentre la RAG combina l’accesso a informazioni esterne con la generazione di risposte, offrendo un approccio più dinamico. Le differenze tra piattaforme come ChatGPT, Perplexity e Google AI sono notevoli: ognuna utilizza metodologie diverse per la selezione delle fonti e la citazione. Ad esempio, i pattern di citazione sono cruciali per comprendere come e quali fonti vengono utilizzate per generare risposte, influenzando direttamente la visibilità dei contenuti.
Strategie operative per l’ottimizzazione
Per affrontare queste sfide, è essenziale adottare un framework operativo in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement. Inizialmente, durante la fase di Discovery & Foundation, è necessario mappare il panorama delle fonti del settore e identificare tra 25 e 50 prompt chiave. Questo processo comprende anche test su piattaforme come ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode per comprendere meglio come rispondono alle query degli utenti. La milestone di questa fase è stabilire una baseline delle citazioni rispetto ai competitor.
Nella fase di Optimization & Content Strategy, è fondamentale ristrutturare i contenuti per renderli AI-friendly, attraverso la pubblicazione di contenuti freschi e la presenza su piattaforme cross-platform come Wikipedia e LinkedIn. Le milestone per questa fase includono l’ottimizzazione dei contenuti e una strategia di distribuzione ben definita.
La fase di Assessment richiede un monitoraggio attento delle metriche chiave come brand visibility, website citation, traffico referral e sentiment. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit possono essere utilizzati per il tracciamento delle performance. Infine, la fase di Refinement implica un’iterazione mensile sui prompt chiave e l’aggiornamento dei contenuti non performanti, espandendo la copertura su temi con maggiore traction.
Checklist operativa immediata
Per implementare le strategie discusse, le aziende dovrebbero considerare le seguenti azioni:
- Implementare FAQ con schema markup su ogni pagina rilevante.
- Adottare H1 e H2 in forma di domanda per migliorare la comprensibilità.
- Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilità dei contenuti senza JavaScript.
- Controllare il file robots.txt per non bloccare i bot AI come GPTBot e Claude-Web.
- Aggiornare i profili LinkedIn con un linguaggio chiaro e conciso.
- Raccogliere recensioni recenti su piattaforme come G2 e Capterra.
- Pubblicare contenuti su Medium, LinkedIn e Substack per aumentare la visibilità.
Monitorare il traffico AI attraverso il setup di Google Analytics 4, utilizzando regex per identificare le visite da bot AI.