Strategie di AEO per affrontare l’evoluzione del search

Evoluzione della ricerca online

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale. Si è passati da un modello tradizionale, prevalentemente basato su Google, a un approccio più avanzato, dominato dall’intelligenza artificiale. L’emergere di strumenti come ChatGPT, Google AI Mode e Claude ha modificato le dinamiche di interazione degli utenti con i risultati di ricerca. Questo ha portato a fenomeni come lo zero-click search, in cui la maggior parte delle informazioni è fornita direttamente nei risultati, riducendo il click-through rate (CTR) per i contenuti organici.

Questo articolo analizza l’evoluzione della ricerca, il concetto di Answer Engine Optimization (AEO) e le strategie necessarie per adattarsi a questo nuovo contesto.

Il passaggio da Google tradizionale a AI search

Tradizionalmente, Google ha dominato il mercato dei motori di ricerca, ma l’introduzione di sistemi basati su intelligenza artificiale ha rivoluzionato il modo in cui gli utenti accedono alle informazioni. Strumenti come ChatGPT e Perplexity offrono risposte rapide e dirette, riducendo la necessità di cliccare su link esterni. Ad esempio, con Google AI Mode, il tasso di zero-click è salito a un impressionante 95%, mentre ChatGPT raggiunge percentuali tra il 78% e il 99%. Questo fenomeno ha portato a un crollo del CTR organico, con la prima posizione che ha visto una diminuzione del 32% nel CTR. Aziende come Forbes e Daily Mail hanno subito perdite significative nel traffico, rispettivamente del 50% e del 44%.

L’importanza dell’AEO

Con l’aumento della ricerca basata su AI, il concetto di AEO è diventato cruciale. AEO si differenzia dall’ottimizzazione tradizionale (GEO) in quanto si concentra sulla capacità di fornire risposte precise e pertinenti alle domande degli utenti. Mentre i motori di ricerca tradizionali si basano su algoritmi per determinare la rilevanza dei contenuti, i motori di risposta utilizzano modelli fondazionali e tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) per generare risposte contestualizzate. Questo richiede un approccio strategico per ottimizzare la presenza online delle aziende, assicurando che le informazioni siano facilmente accessibili e citabili.

Evoluzione del search: dal tradizionale all’AI search

I dati mostrano un trend chiaro: il passaggio da motori di ricerca tradizionali a modelli di AI search sta avvenendo rapidamente. Secondo recenti statistiche, il 95% delle ricerche effettuate tramite Google AI Mode non richiedono clic, mentre ChatGPT raggiunge percentuali tra 78% e 99%. Questo fenomeno ha portato a una diminuzione del CTR organico, con un calo significativo dopo l’introduzione delle AI Overviews.

Zero-click search e il suo impatto

Il crollo del CTR organico ha portato a una ristrutturazione degli obiettivi di visibilità. Le aziende si trovano a dover affrontare il nuovo paradigma della citabilità, dove la capacità di essere citati da modelli AI diventa cruciale.

AEO: la nuova frontiera dell’ottimizzazione

La differenza tra GEO e AEO risiede nella maggiore precisione del secondo termine. AEO si riferisce all’ottimizzazione per motori di risposta, a differenza dei tradizionali motori di ricerca. Comprendere come funzionano i motori di risposta è fondamentale per le aziende che cercano di rimanere competitive nel nuovo panorama digitale.

Meccanismi di funzionamento

I modelli di foundation e di RAG (Retrieval-Augmented Generation) operano in modi distinti. Mentre i modelli di foundation generano contenuti autonomamente, i modelli RAG integrano informazioni provenienti da fonti esterne, migliorando la rilevanza delle risposte. È essenziale per le aziende ottimizzare la propria presenza nei risultati generati da questi nuovi motori.

Framework operativo per l’ottimizzazione

Il framework operativo per l’ottimizzazione della presenza online si articola in quattro fasi.

Fase 1 – Discovery & Foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore.
• Identificare 25-50prompt chiave.
• Eseguire test su ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode.
• Impostare Google Analytics 4 con regex per bot AI.
• Milestone: stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & Content Strategy

• Ristrutturare contenuti per garantire la loroAI-friendliness.
• Pubblicare contenuti freschi e aggiornati.
• Mantenere una presenza cross-platform su Wikipedia, Reddit e LinkedIn.
• Milestone: contenuti ottimizzati e strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

• Tracciare metriche comebrand visibility,website citation, traffico referral e sentiment analysis.
• Utilizzare strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit.
• Effettuare un testing manuale sistematico.

Fase 4 – Refinement

• Iterare mensilmente sui prompt chiave.
• Identificare nuovi competitor emergenti.
• Aggiornare contenuti non performanti.
• Espandere su temi con maggiore traction.

Checklist operativa immediata

Le seguenti azioni implementabili possono essere eseguite tempestivamente:

• Creare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità senza JavaScript.
• Controllare il file robots.txt: non bloccare GPTBot, Claude-Web e PerplexityBot.

Per la presenza esterna, è consigliato:

• Aggiornare il profilo LinkedIn con linguaggio chiaro.
• Pubblicare recensioni fresche su G2 e Capterra.
• Aggiornare Wikipedia e Wikidata.
• Pubblicare contenuti su Medium, LinkedIn e Substack.

Per il tracking, si suggerisce di impostare in Google Analytics 4 una regex per il traffico AI: (chatgpt-user|anthropic-ai|perplexity|claudebot|gptbot|bingbot/2.0|google-extended).

Prospettive e urgenza

È ancora presto, ma il tempo stringe. Le opportunità per i first movers nel settore stanno emergendo, mentre chi aspetta rischia di rimanere indietro. L’evoluzione futura della tecnologia, come il Pay per Crawl di Cloudflare, rappresenta una sfida e un’opportunità per le aziende pronte a innovare.

Fase 2 – Optimization & content strategy

La ristrutturazione dei contenuti è fondamentale per garantire che siano AI-friendly. Questa fase prevede la pubblicazione di contenuti freschi e pertinenti, l’implementazione di markup schema e la creazione di FAQ strutturate. È altrettanto importante mantenere una presenza cross-platform su siti come Wikipedia e LinkedIn. L’obiettivo consiste nell’ottenere contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione efficace.

Fase 3 – Assessment

Dopo l’implementazione delle strategie, è necessario monitorare le metriche chiave, tra cui la visibilità del brand, il tasso di citazione del sito web e il traffico referral generato dalla AI. Strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit possono essere utilizzati per analizzare questi dati. Un testing manuale sistematico contribuirà a garantire che le strategie siano efficaci e ben orientate.

Fase 4 – Refinement

È fondamentale effettuare un’iterazione mensile sui prompt chiave e aggiornare i contenuti che non mostrano performance soddisfacenti. Monitorare i nuovi competitor emergenti e ampliare i temi che dimostrano traction è essenziale per mantenere la rilevanza nel panorama in continua evoluzione della ricerca.

Checklist operativa immediata

• Implementare FAQ conschema markupin ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda.
• Creare riassunti di 3 frasi all’inizio degli articoli.
• Verificare l’accessibilità dei contenuti senza JavaScript.
• Controllare il filerobots.txtper non bloccare GPTBot, Claude-Web, PerplexityBot.
• Aggiornare il profilo LinkedIn con un linguaggio chiaro.
• Pubblicare contenuti freschi su Medium, LinkedIn o Substack.
• Impostare GA4 con regex per traffico AI.

Problema e scenario

Il panorama della ricerca online sta attraversando una fase di profonda evoluzione, con il passaggio da motori di ricerca tradizionali a AI search, come ChatGPT e Google AI Mode. I dati mostrano un trend chiaro: il tasso di clic zero è aumentato drasticamente, raggiungendo percentuali del 95% con Google AI Mode e del 78-99% con ChatGPT. Questo cambiamento ha impattato significativamente editori e aziende, con testate come Forbes e Daily Mail che hanno registrato un calo del traffico rispettivamente del 50% e del 44%.

Analisi tecnica

Dal punto di vista strategico, i motori di risposta, come quelli basati su foundation models e retrieval-augmented generation (RAG), differiscono notevolmente dai tradizionali motori di ricerca. Mentre i primi forniscono risposte dirette e contestualizzate, i secondi si concentrano sull’indicizzazione e sulla ricerca di contenuti. Questo cambiamento ha portato a un crollo del CTR organico, con una diminuzione del 32% per le prime posizioni nei risultati di ricerca.

Framework operativo

Il framework operativo si articola in quattro fasi, ognuna delle quali presenta milestone specifiche.

Fase 1 – Discovery & Foundation

• Mappare ilsource landscapedel settore.
• Identificare 25-50prompt chiave.
• Testare su ChatGPT, Claude, Perplexity e Google AI Mode.
• Setup di Google Analytics 4 con regex per bot AI.
• Milestone: stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & Content Strategy

• Ristrutturazione dei contenuti per renderliAI-friendly.
• Pubblicazione di contenuti freschi e aggiornati.
• Presenza cross-platform, includendo Wikipedia e LinkedIn.
• Milestone: ottimizzazione dei contenuti e implementazione della strategia distribuita.

Fase 3 – Assessment

• Metriche da tracciare:brand visibility,website citation, e traffico referral.
• Strumenti consigliati: Profound, Ahrefs Brand Radar, Semrush AI toolkit.
• Testing manuale sistematico per valutare l’efficacia.

Fase 4 – Refinement

• Iterazione mensile sugliprompt chiave.
• Identificazione di nuovi competitor emergenti.
• Aggiornamento dei contenuti non performanti.
• Espansione su temi con maggiore traction.

Checklist operativa immediata

Azioni implementabili da subito:

• ImplementareFAQcon schema markup in ogni pagina importante.
• Utilizzare H1/H2 in forma di domanda.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo.
• Verificare l’accessibilità dei contenuti senza JavaScript.
• Controllare il filerobots.txt: non bloccare GPTBot e altri bot AI.
• Aggiornare il profilo LinkedIn con linguaggio chiaro e professionale.
• Pubblicare recensioni fresche su piattaforme come G2 e Capterra.
• Documentare i test mensili sui 25 prompt chiave.

Prospettive e urgenza

È ancora presto, ma il tempo stringe per le aziende che non si adattano a queste nuove dinamiche. Le opportunità sono significative per i first movers, mentre chi attende rischia di perdere terreno. L’evoluzione futura della ricerca online potrebbe includere modelli innovativi, come il Pay per Crawl di Cloudflare, che cambieranno ulteriormente il panorama competitivo.