Ottimizzazione per motori di ricerca: come affrontare il passaggio all’intelligenza artificiale

L'articolo esplora l'impatto dell'evoluzione della ricerca AI sulle strategie SEO tradizionali e fornisce un framework per l'ottimizzazione.

Problema/scenario

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito un cambiamento radicale. Con l’emergere della ricerca AI tramite piattaforme come Google AI Mode, ChatGPT e Claude, le aziende affrontano un significativo crollo del CTR. Secondo recenti studi, il tasso di zero-click search ha raggiunto il 95% con Google AI Mode e varia tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Ad esempio, editori come Forbes hanno registrato una diminuzione del traffico del 50%, mentre Daily Mail ha subito un calo del 44%.

Questo fenomeno risulta particolarmente allarmante poiché le aziende devono adattarsi a un nuovo paradigma che privilegia la citabilità rispetto alla tradizionale visibilità.

Analisi tecnica

Per comprendere l’impatto di questi cambiamenti, è fondamentale analizzare come funzionano i motori di risposta come ChatGPT e Google AI Mode. A differenza dei motori di ricerca tradizionali, i motori di risposta utilizzano foundation models e RAG (Retrieval-Augmented Generation) per generare risposte dirette dagli input degli utenti.

Questi sistemi sono progettati per fornire informazioni rapide e pertinenti, riducendo la necessità di cliccare su link esterni. Questo porta a una diminuzione del CTR organico, che è sceso dal 28% al 19% nelle prime posizioni dei risultati di ricerca. Inoltre, i meccanismi di citazione e selezione delle fonti sono cambiati, con una maggiore enfasi su pattern di citazione e source landscape.

Framework operativo

Fase 1 – Discovery & foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore per identificare le fonti più influenti.

• Identificare 25-50prompt chiaveda utilizzare in test.
• Condurre test su piattaforme come ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode.
• Setup Analytics: configurareGA4con regex per il traffico AI.
• Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturare i contenuti per renderliAI-friendly.
• Pubblicare contenuti freschi e pertinenti.
• Assicurare una presenza cross-platform su Wikipedia, Reddit e LinkedIn.
• Milestone:avere contenuti ottimizzati e una strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

• Tracciare metriche comebrand visibility,website citation, traffico referral e sentiment.
• Utilizzare tool comeProfound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
• Condurre un testing manuale sistematico per valutare i risultati ottenuti.

Fase 4 – Refinement

• Iterare mensilmente sui prompt chiave identificati per migliorare le performance.
• Identificare nuovi competitor emergenti nel panorama competitivo.
• Aggiornare contenuti non performanti per massimizzare l’efficacia e l’engagement.
• Espandere su temi contractioncrescente per sfruttare nuove opportunità.

Checklist operativa immediata

• Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
• FormulareH1/H2in forma di domanda per migliorare la ricerca.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità del sito senza JavaScript.
• Controllare ilrobots.txt: non bloccare GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot.
• Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro e professionale.
• Richiedere recensioni fresche su piattaforme come G2 e Capterra.
• Pubblicare contenuti su Medium, LinkedIn e Substack per aumentare la visibilità.

Prospettive e urgenza

Il tempo per adattarsi a queste nuove dinamiche è limitato. Sebbene la situazione attuale non sia definitiva, le aziende che rimandano l’adeguamento rischiano di rimanere indietro. Le opportunità per i first movers sono significative, mentre l’evoluzione futura della tecnologia, come il Pay per Crawl di Cloudflare, potrebbe modificare ulteriormente il panorama della ricerca. È indispensabile agire tempestivamente per mantenere una posizione competitiva nel mercato.