Strategie di SEO nell'era dell'intelligenza artificiale

Problema/scenario

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito un cambiamento radicale. L’adozione crescente di motori di ricerca basati su intelligenza artificiale come ChatGPT e Google AI Mode ha portato a un fenomeno noto come zero-click search. Le percentuali parlano chiaro: il tasso di zero-click è salito al 95% con Google AI Mode e varia tra il 78% e il 99% su ChatGPT.

Questo ha provocato un crollo del CTR organico, con il primo posto che è sceso dal 28% al 19% (-32%). Aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato un calo del traffico rispettivamente del -50% e -44%. Questo scenario richiede un ripensamento delle strategie SEO, passando da un paradigma di visibilità a uno di citabilità.

Analisi tecnica

La transizione verso motori di ricerca AI richiede una comprensione approfondita delle tecnologie sottostanti. I modelli di foundation models e RAG (Retrieval-Augmented Generation) rappresentano approcci distinti nell’elaborazione delle informazioni. Mentre i foundation models si basano su enormi quantità di dati per generare contenuti, i modelli RAG adottano un approccio ibrido, combinando l’estrazione di informazioni con la generazione. Le piattaforme come ChatGPT e Perplexity utilizzano meccanismi di citazione e selezione delle fonti che si differenziano notevolmente da quelli dei tradizionali motori di ricerca, come Google. La terminologia tecnica, come grounding, citation patterns e source landscape, diventa fondamentale per orientarsi in questo nuovo ecosistema.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & Foundation

– Mappare il source landscape del settore per identificare le fonti più rilevanti.

– Identificare tra 25 e 50 prompt chiave da testare.

– Eseguire test su ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode.

– Configurare Analytics utilizzando GA4 con regex per bot AI.

– Milestone: stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

– Ristrutturare i contenuti per migliorarne l’AI-friendliness.

– Pubblicare contenuti freschi e pertinenti.

– Assicurare una presenza cross-platform su Wikipedia, Reddit e LinkedIn.

– Milestone: completare l’ottimizzazione dei contenuti e la strategia di distribuzione.

Fase 3 – Assessment

– Monitorare metriche chiave come brand visibility, website citation, traffico referral e sentiment.

– Utilizzare strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit.

– Eseguire un testing manuale sistematico.

Fase 4 – Refinement

– Effettuare iterazioni mensili sui prompt chiave per garantire un costante miglioramento delle performance.

– Identificare nuovi competitor emergenti nel panorama dell’intelligenza artificiale per rimanere competitivi.

– Aggiornare i contenuti non performanti e ampliare le tematiche che mostrano una maggiore attrattiva per il pubblico.

Checklist operativa immediata

• Implementare FAQ conschema markupsu ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda per migliorare la rilevanza delle query.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità senza JavaScript per garantire la fruibilità dei contenuti.
• Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot comeGPTBoteClaude-Web.
• Aggiornare il profiloLinkedInutilizzando un linguaggio chiaro e diretto.
• Pubblicare recensioni fresche suG2eCapterra.
• Testare 25 prompt chiave mensilmente e documentare i risultati.

Prospettive e urgenza

Le aziende devono adattarsi rapidamente per non perdere opportunità nel panorama SEO in evoluzione. I first movers possono guadagnare un vantaggio competitivo significativo, mentre chi rimanda le proprie azioni rischia di rimanere indietro. L’evoluzione futura, come il modello Pay per Crawl di Cloudflare, potrebbe ulteriormente modificare le dinamiche del settore.