Da SEO a AEO: come l’intelligenza artificiale sta cambiando la ricerca online

Negli ultimi anni, l’evoluzione dei motori di ricerca ha subito una trasformazione radicale, passando da sistemi tradizionali a tecnologie basate su intelligenza artificiale (AI). L’adozione crescente di strumenti come ChatGPT, Perplexity e Google AI Mode ha cambiato il paradigma della ricerca online, rendendo essenziale per le aziende adattare le proprie strategie di marketing digitale. Questo articolo esplorerà le nuove dinamiche dell’ottimizzazione per motori di risposta (AEO) e come le aziende possono navigare in questo paesaggio in continua evoluzione.

Il problema dello zero-click search e il crollo del CTR

Una delle conseguenze più evidenti dell’adozione di AI nei motori di ricerca è il fenomeno dello zero-click search. Secondo recenti analisi, l’uso di Google AI Mode ha portato a un tasso di ricerca senza clic che supera il 95%, mentre strumenti come ChatGPT mostrano percentuali che variano dal 78% al 99%. Questo cambiamento ha avuto un impatto devastante sul CTR (Click Through Rate) organico, che ha registrato un calo significativo: per esempio, il CTR della prima posizione è sceso dal 28% al 19%, mostrando una riduzione del 32%.

Aziende come Forbes e Daily Mail hanno subito perdite di traffico stimate rispettivamente del 50% e del 44% a causa di queste nuove modalità di ricerca. Queste statistiche evidenziano un cambiamento notevole nel modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti online, spostando l’attenzione dalla visibilità alla citabilità. In un contesto in cui la concorrenza per l’attenzione degli utenti è più intensa che mai, le aziende devono rivedere le loro strategie per posizionarsi efficacemente nel panorama della ricerca AI.

Analisi tecnica dell’evoluzione dei motori di ricerca

Per comprendere le implicazioni di queste dinamiche, è fondamentale analizzare come funzionano i motori di risposta rispetto ai tradizionali motori di ricerca. I modelli di fondazione (Foundation Models) utilizzati da sistemi come ChatGPT e Claude sono in grado di generare risposte basate su una comprensione contestuale dei dati, mentre i sistemi di recupero potenziato (RAG) utilizzano tecniche diverse per attingere da fonti esterne e fornire risposte accurate.

Un aspetto cruciale di questo cambiamento è il meccanismo di citazione e selezione delle fonti. I motori di ricerca AI non solo forniscono risposte, ma citano anche fonti in modo che gli utenti possano verificare le informazioni. Questo processo implica una terminologia tecnica specifica come il grounding, che si riferisce alla capacità di un modello di ancorare le informazioni a fonti verificate, e i citation patterns, che descrivono come e quando le fonti vengono utilizzate nelle risposte generate.

Strategie operative per l’ottimizzazione dei contenuti

Affrontare la transizione verso l’ottimizzazione per motori di risposta richiede un approccio strategico delineato attraverso un framework in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement.

Fase 1 – Discovery & Foundation

Nella prima fase, è essenziale mappare il landscape delle fonti del settore e identificare 25-50 prompt chiave che gli utenti possono utilizzare per interrogare i motori di ricerca. Questo richiede test pratici su piattaforme come ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode. È fondamentale anche impostare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI, stabilendo una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & Content Strategy

La seconda fase prevede la ristrutturazione dei contenuti per renderli più AI-friendly. Questo include la pubblicazione di contenuti freschi e l’assicurazione di una presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase è avere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione ben definita.

Fase 3 – Assessment

Durante la fase di Assessment, è cruciale monitorare le metriche chiave come la brand visibility, il tasso di citazione del sito e il traffico referral generato dai bot AI. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit sono essenziali per raccogliere questi dati. Un testing manuale sistematico contribuirà a garantire l’efficacia delle strategie implementate.

Fase 4 – Refinement

Infine, la fase di Refinement richiede un’iterazione mensile sui prompt chiave e l’identificazione di nuovi competitor emergenti. Aggiornare contenuti non performanti e ampliare i temi con maggiore traction sarà fondamentale per mantenere una posizione competitiva nel mercato.

Checklist operativa immediata

Una delle conseguenze più evidenti dell’adozione di AI nei motori di ricerca è il fenomeno dello zero-click search. Secondo recenti analisi, l’uso di Google AI Mode ha portato a un tasso di ricerca senza clic che supera il 95%, mentre strumenti come ChatGPT mostrano percentuali che variano dal 78% al 99%. Questo cambiamento ha avuto un impatto devastante sul CTR (Click Through Rate) organico, che ha registrato un calo significativo: per esempio, il CTR della prima posizione è sceso dal 28% al 19%, mostrando una riduzione del 32%.0

• Implementare FAQ con schema markup in ogni pagina importante.
• Strutturare H1/H2 in forma di domanda per favorire le risposte AI.
• Redigere un riassunto di 3 frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità del sito senza JavaScript.
• Controllare il filerobots.txtper non bloccare bot comeGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
• Aggiornare il profiloLinkedInutilizzando un linguaggio chiaro e orientato ai risultati.
• Pubblicare recensioni fresche su piattaforme comeG2eCapterra.
• Condurre test mensili su 25 prompt chiave documentati per valutare le performance.

Prospettive e urgenza

Una delle conseguenze più evidenti dell’adozione di AI nei motori di ricerca è il fenomeno dello zero-click search. Secondo recenti analisi, l’uso di Google AI Mode ha portato a un tasso di ricerca senza clic che supera il 95%, mentre strumenti come ChatGPT mostrano percentuali che variano dal 78% al 99%. Questo cambiamento ha avuto un impatto devastante sul CTR (Click Through Rate) organico, che ha registrato un calo significativo: per esempio, il CTR della prima posizione è sceso dal 28% al 19%, mostrando una riduzione del 32%.1