Una strategia di ricerca basata sull’intelligenza artificiale (IA) è essenzialmente il tuo piano per diventare la risposta prescelta in un mondo guidato dall’IA. Si tratta di un quadro di riferimento per ottimizzare la tua presenza digitale in modo che i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT, Gemini e Claude, citino, menzionino e diano priorità ai tuoi contenuti. A differenza della SEO tradizionale, che mira esclusivamente a indirizzare traffico verso il tuo sito, questa strategia mira a garantire l’autorevolezza del tuo marchio all’interno della risposta stessa fornita dall’IA.

Punti chiave

• Il cambiamento: Discovery sta passando da un elenco di link a una risposta sintetizzata, rendendo l’Answer Engine Optimisation (AEO) il complemento indispensabile alla vostra attuale strategia SEO.
• L'indicatore: la visibilità nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) è il nuovo valore del marchio. I marchi citati nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale ottengono accesso diretto a un pubblico altamente motivato proprio nel momento della decisione; quelli che non lo sono risultano di fatto invisibili nel percorso del cliente.
• La strategia: il successo si basa su solide basi tecniche, ricerche originali di grande autorevolezza e sulla capacità di monitorare le proprie prestazioni attraverso analisi basate su prompt.
• Il risultato: i marchi all’avanguardia nella ricerca basata sull’intelligenza artificiale trasformano la situazione dello “zero-click” da una minaccia per il traffico a uno strumento per affermare la propria indiscussa autorevolezza nel settore.

Avere successo nell'era della ricerca "zero-click"

Il mondo delle ricerche è cambiato sotto i nostri occhi. Stiamo assistendo a un forte aumento delle ricerche “zero-click”, ovvero quelle in cui l’utente ottiene esattamente ciò di cui ha bisogno da un riassunto generato dall’intelligenza artificiale senza dover mai cliccare su un sito web.

Infatti, la previsione strategica di Gartner relativa al calo del 25% del volume delle ricerche tradizionali entro il 2026 suggerisce che un quarto del traffico di ricerca tradizionale sarà presto assorbito dagli agenti di intelligenza artificiale. Quando un’intelligenza artificiale fornisce la risposta completa direttamente nella pagina dei risultati, il tradizionale funnel di marketing viene interrotto.

Se vogliamo rimanere competitivi, dobbiamo passare dal perseguire esclusivamente i clic alla costruzione attiva della visibilità tramite l’intelligenza artificiale. Ciò richiede una strategia AEO proattiva che contribuisca a garantire che il vostro marchio rimanga la fonte principale alla base della risposta. I marchi che forniscono i dati giusti diventano la fonte a cui il modello fa costantemente riferimento, apparendo proprio nel momento in cui un potenziale cliente sta prendendo una decisione.

Che cos'è la visibilità LLM?

Considerate la visibilità LLM come la versione moderna dello “share of voice”. Misura la frequenza e l’accuratezza con cui un modello di IA fa riferimento al vostro marchio. Un’elevata visibilità significa che il modello vi considera un’autorità di riferimento, il che porta a citazioni nelle panoramiche di Google AI o a raccomandazioni dirette negli strumenti di IA conversazionale.

Misurare l'impatto: come monitorare la visibilità dell'IA

In questo nuovo contesto, gli indicatori chiave di prestazione (KPI) tradizionali, come il tasso di clic (CTR), forniscono solo un quadro parziale della situazione. Sebbene le sessioni organiche continuino ad avere la loro importanza, non riescono a cogliere l’influenza che il tuo marchio esercita all’interno di una sessione di IA generativa. 

Per dimostrare al consiglio di amministrazione un ROI concreto, è necessario aggiungere al proprio reporting alcuni indicatori specifici relativi all’intelligenza artificiale:

Per monitorare efficacemente questo fenomeno, dobbiamo guardare oltre la Search Console. Il nostro report “AI Overviews” mostra che l’IA non si limita a rispondere a domande banali, ma si concentra in modo mirato sulle query ad alto intento. Nel settore bancario, ad esempio, le "AI Overviews" compaiono solo nell’8% delle ricerche, ma intercettano il 13% del valore finanziario totale. Ciò significa che una piccola fetta dell’attività di ricerca sta generando una quota sproporzionata di visibilità rilevante ai fini del fatturato — e se il vostro marchio non è presente in quelle risposte, lo sarà quello di un concorrente.

Per ottenere questo valore è necessario strutturare i contenuti in modo che l’IA possa estrarli e citarli facilmente: fatti concisi e modulari piuttosto che paragrafi densi. Una strategia AEO di successo dà priorità a questa leggibilità immediata da parte delle macchine, un aspetto che gli approcci tradizionali a volte tendono a trascurare a favore dei contenuti di lunga durata.

Come sviluppare una strategia di ricerca basata sull'intelligenza artificiale

Una strategia di successo richiede di andare oltre le semplici parole chiave per concentrarsi sull'intento, sulla struttura e sul modo in cui i motori di ricerca leggono effettivamente il tuo sito.

1. Citabilità tecnica e affidabilità delle entità

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) danno priorità ai dati facili da analizzare, verificare e attribuire. Ciò parte da una base tecnica pensata per le macchine. Implementando il vocabolario globale per i dati strutturati gestito da Schema.org, si forniscono ai modelli informazioni verificate sui propri prodotti, sui prezzi e sui servizi.

Ma la vera visibilità di un LLM va ben oltre. È necessario creare la fiducia nelle entità sincronizzando questi segnali interni al sito con fonti di dati affidabili esterne, come Google Merchant Center per garantire l’accuratezza nell’e-commerce o Person Schema per attribuire approfondimenti B2B a esperti verificati. 

Se un modello è in grado di incrociare i tuoi dati con quelli presenti sul web, le tue probabilità di diventare una fonte di riferimento primaria aumentano vertiginosamente.

2. Architettura "Answer-first"

Dobbiamo strutturare i contenuti in modo da fornire una risposta diretta e autorevole proprio all’inizio della pagina, seguita da prove a sostegno e da un’analisi più approfondita. Questa architettura incentrata sulla risposta rende le tue risposte “atomiche” più preziose più facilmente accessibili sia ai crawler che ai modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

3. Segnali relativi alla comunità e al sentiment

I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) analizzano il tuo sito web E il consenso presente sul web, inclusi Reddit, i forum di settore e i siti di recensioni di terze parti. Parte della tua strategia di ricerca basata sull'intelligenza artificiale deve prevedere la creazione di un sentiment positivo nei confronti del marchio all'interno di queste comunità, poiché esse rappresentano un importante segnale di affidabilità per i modelli.

Il potere dei dati originali come “esca” per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM)

Avrete forse notato che in rete circolano molti contenuti di riempimento generati dall’intelligenza artificiale. Ecco perché riteniamo che la ricerca originale sia la risorsa più preziosa che si possa possedere. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono programmati per dare priorità a dati unici e verificabili rispetto a descrizioni generiche.

Quando pubblichiamo dati esclusivi o approfondimenti settoriali unici, creiamo contenuti che attirano citazioni. Poiché i modelli mirano a fornire risposte oggettive e basate su dati concreti, tendono naturalmente a fare riferimento alla fonte primaria di tali informazioni. Questo non solo aumenta la visibilità del vostro LLM, ma contribuisce anche a garantire che, anche in uno scenario “zero-click”, il vostro marchio si affermi come autorità di riferimento nel settore.

Rendere il tuo marchio a prova di futuro con Precis

Il passaggio alla ricerca basata sull'intelligenza artificiale non è solo un aggiornamento tecnico, ma un cambiamento fondamentale nel modo in cui i tuoi clienti ti trovano. Sebbene l'era dello "zero-click" rappresenti una sfida per i modelli di traffico tradizionali, offre anche l'opportunità di affermarsi come autorità nel settore agli occhi dei modelli più avanzati al mondo.

Noi di Precis aiutiamo i marchi ad affrontare questi cambiamenti concentrandoci sui perfezionamenti tecnici e di contenuto che migliorano la visibilità. Il nostro obiettivo è aiutarvi a costruire una presenza digitale che sia più facile da analizzare, considerare attendibile e citare per i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), contribuendo così a rafforzare la vostra posizione man mano che il panorama della ricerca si evolve. Potete scoprire di più sui nostri servizi AEO qui.

Domande frequenti

Che cos’è una strategia di ricerca basata sull’intelligenza artificiale?

Una strategia di ricerca basata sull'intelligenza artificiale è un quadro strategico concepito per massimizzare la presenza e l'accuratezza di un marchio nei risultati di ricerca basati sull'intelligenza artificiale e nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Che cos’è l’AEO?

L'AEO (Answer Engine Optimisation) è la pratica che consiste nel strutturare e creare contenuti in modo che possano essere facilmente utilizzati e citati dai motori di ricerca basati sull'intelligenza artificiale.

Come funziona un modello LLM in un contesto di ricerca?

I motori di ricerca moderni utilizzano i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) per estrarre informazioni dal web e sintetizzarle in una risposta in linguaggio naturale, fornendo spesso link alle fonti più pertinenti.

Quali sono le fasi fondamentali per lo sviluppo di una strategia di intelligenza artificiale?

Il processo di sviluppo di una strategia di IA prevede la pulizia tecnica dei dati (Schema), la creazione di contenuti incentrati sulle risposte, il monitoraggio del modo in cui l'IA descrive il proprio marchio e il rafforzamento dell'autorevolezza attraverso dati proprietari unici.

Come posso monitorare la visibilità dell'IA?

Monitorare la visibilità nell'ambito dell'IA significa tenere sotto controllo le menzioni del marchio nelle richieste più comuni degli utenti, valutare la frequenza delle citazioni nelle panoramiche sull'IA e misurare la propria quota di visibilità rispetto alla concorrenza.

Quali strumenti sono necessari per una strategia AEO?

Per una strategia AEO di successo, gli strumenti più utili sono quelli in grado di tracciare gli snippet generativi, monitorare il sentiment della community su piattaforme come Reddit e verificare lo stato tecnico dei dati strutturati.