Come l’intelligenza artificiale sta trasformando il panorama della ricerca

Problema/scenario

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito un cambiamento radicale, passando da motori di ricerca tradizionali come Google a sistemi basati su intelligenza artificiale, come ChatGPT e Claude. Questo passaggio ha portato a un incremento significativo delle zero-click search, dove oltre il 95% delle ricerche effettuate utilizzando Google AI Mode non generano clic sui risultati organici. Questo fenomeno ha avuto un impatto diretto sul CTR organico, che è crollato drasticamente: ad esempio, i risultati nella prima posizione hanno visto una diminuzione del 32%. Aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato perdite di traffico rispettivamente pari al -50% e -44% negli ultimi anni. Le ragioni di questo cambiamento sono molteplici e meritano un’analisi approfondita.

Analisi tecnica

A livello tecnico, la transizione verso sistemi di ricerca basati su AI implica un cambiamento nei modelli di risposta. I motori di risposta, come ChatGPT, utilizzano foundation models e pratiche di retrieval-augmented generation (RAG) per fornire risposte immediate e contestualizzate. Questi modelli hanno accesso a una vasta source landscape, che garantisce una selezione di informazioni più ampia e diversificata rispetto ai motori di ricerca tradizionali. Il meccanismo di citazione e la selezione delle fonti sono ora più complessi, richiedendo una comprensione approfondita di termini come grounding e citation patterns.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

• Mappare lasource landscapedel settore.
• Identificare tra25-50 prompt chiave.
• Testare suChatGPT,Claude,Perplexity,Google AI Mode.
• Setup Analytics: configurareGA4conregexper bot AI.
• Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturare contenuti per essereAI-friendly.
• Pubblicare contenuti freschi e aggiornati.
• Assicurare una presenza cross-platform su piattaforme comeWikipediaeLinkedIn.
• Milestone:contenuti ottimizzati e strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

• Le metriche da tracciare comprendono labrand visibility, ilwebsite citation rate, il traffico referral e il sentiment.
• È consigliabile utilizzare strumenti comeProfound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
• È necessario condurre un testing manuale in modo sistematico.

Fase 4 – Refinement

• È opportuno iterare mensilmente suiprompt chiave.
• È fondamentale identificare nuovi competitor emergenti.
• È necessario aggiornare i contenuti non performanti.
• È utile espandere su temi con maggiore traction.

Checklist operativa immediata

• Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio dell’articolo.
• Verificare l’accessibilità senzaJavaScript.
• Controllare ilrobots.txtper non bloccareGPTBot,Claude-Web,PerplexityBot.
• Aggiornare il profiloLinkedIncon linguaggio chiaro e diretto.
• Richiedere review fresche suG2eCapterra.
• Pubblicare suMediumeSubstack.

Prospettive e urgenza

Il contesto attuale richiede un’analisi approfondita dell’impatto delle tecnologie AI sulla ricerca. Le opportunità per i first movers sono notevoli, mentre le aziende che procrastinano rischiano di rimanere indietro. Si prevede che il futuro porterà innovazioni come il Pay per Crawl di Cloudflare, le quali potrebbero modificare ulteriormente le dinamiche del settore.