Articolo aggiornato il: 7 Novembre 2025
In questo articolo tratteremo i seguenti temi:
Sei pronto per la nuova SEO per AI?
Il tuo sito è ottimizzato solo per Google o anche per le AI che lo potrebbero visitare?
LLM (Large Language Model) come ChatGPT o Gemini o i nuovi browser Comet (Perplexity) o Atlas (Openai) sono la nuova frontiera da esplorarare e posti dove farsi trovare.
Io Sono Matteo Dalla Vecchia, consulente SEO, digital marketing e… SEO per AI (GEO).
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la nuova rivoluzione industriale si chiama AI, sta portando cambiamenti in molti ambiti lavorativi e ha portato a un cambiamento radicale nel modo in cui gli utenti cercano e ottengono informazioni online.
Questo significa che non è più sufficiente posizionarsi nelle prime posizioni di Google: la vera sfida oggi è essere riconosciuti come fonte autorevole dai modelli di linguaggio come ChatGPT, Gemini, Claude e Perplexity.
Quando un utente pone una domanda a un assistente virtuale, questi sistemi di intelligenza artificiale selezionano, elaborano e citano le fonti che ritengono più affidabili. Questa nuova realtà ha dato vita a discipline emergenti come la SEO per AI, l’ottimizzazione per motori generativi e l’ottimizzazione contenuti per AI, che rappresentano l’evoluzione naturale del web marketing tradizionale.
Scopri come trasformare il tuo sito in una risorsa citabile dai modelli AI e aumentare visibilità, autorevolezza e lead qualificati.
SEO per AI e ottimizzazione per motori generativi: cosa significa davvero
La Generative Engine Optimization (GEO) è la nuova frontiera: mentre la SEO informatica tradizionale si concentra sul posizionamento nelle SERP, l’ottimizzazione per motori generativi mira a rendere i contenuti facilmente interpretabili e citabili dalle risposte sintetiche generate dagli assistenti AI.
I motori di ricerca generativi come Google AI Overviews e Perplexity.ai non restituiscono semplicemente una lista di link, ma elaborano risposte complete attingendo da fonti selezionate. Questo cambia completamente le regole del gioco: la visibilità nei motori generativi diventa fondamentale per intercettare utenti che non visitano più i siti web tradizionali, ma ottengono risposte dirette dagli assistenti virtuali.
Qual’è la differenza tra GEO e SEO? La differenza principale rispetto alla SEO classica sta nell’obiettivo: non più click e visite al sito, ma menzioni, citazioni e riconoscimento come fonte autorevole all’interno delle risposte generate dall’intelligenza artificiale.
Intelligenza artificiale SEO: comprendere AIO, LLMO e GEO
Nel campo della SEO e intelligenza artificiale, è fondamentale distinguere tre concetti interconnessi che definiscono strategie diverse ma complementari.
- Artificial Intelligence Optimization (AIO) è il framework più ampio che coordina tutte le tecniche per rendere contenuti e strutture digitali comprensibili ai sistemi di AI. Rappresenta la strategia globale che integra sia l’ottimizzazione per modelli linguistici sia la presenza nei motori generativi, concentrandosi su token efficiency, embedding relevance e contextual authority.
- Large Language Model Optimization (LLMO) si focalizza specificatamente sull’ottimizzazione dei contenuti per renderli comprensibili e citabili dai modelli di linguaggio come ChatGPT, Gemini e Claude. L’obiettivo è far sì che i contenuti vengano selezionati come fonte affidabile nelle risposte generate dai LLM, attraverso linguaggio chiaro, struttura logica e coerenza semantica.
- Generative Engine Optimization (GEO) riguarda la visibilità diretta nei motori generativi che forniscono risposte sintetiche agli utenti. Secondo una ricerca pubblicata su arXiv nel 2024, la GEO utilizza tecniche di ottimizzazione black-box per migliorare la visibilità dei contenuti web nei sistemi generativi proprietari.
Mentre LLMO ottimizza i contenuti per i modelli e GEO ottimizza la presenza nei motori generativi, AIO rappresenta la visione strategica che coordina entrambi gli approcci per massimizzare la presenza nei sistemi di intelligenza artificiale.
SEO tradizionale vs SEO con intelligenza artificiale
L’integrazione tra SEO e intelligenza artificiale non sostituisce le pratiche consolidate, ma le espande verso nuovi territori. Come muoversi allora? Quali pratiche adottare?
- Ecosistemi di riferimento: la SEO tradizionale si rivolge a Google, Bing e Yahoo, mentre la nuova SEO lavora anche su ChatGPT, Gemini, Perplexity e altri modelli di linguaggio.
- Metriche di successo: il posizionamento nelle SERP e il click-through rate lasciano spazio a nuovi KPI come frequenza di citazione, accuratezza delle menzioni e presenza nelle risposte generate.
- Approccio ai contenuti: oltre all’ottimizzazione per keyword e search intent, diventa fondamentale la chiarezza semantica, la coerenza terminologica e la strutturazione in formati facilmente interpretabili dai modelli AI.
- Segnali di autorevolezza: i backlink e la domain authority rimangono importanti, ma si aggiungono fattori come la presenza di fonti verificate, l’aggiornamento continuo dei dati, la coerenza delle citazioni e la brand reputation distribuita su molteplici piattaforme.
- Ruolo dei dati strutturati: passano da utili ma opzionali a essenziali per facilitare la comprensione dei concetti da parte degli LLM, che utilizzano questi markup per estrarre informazioni in modo più accurato.
- Ciclo di ottimizzazione: l’aggiornamento periodico per migliorare il ranking si trasforma in manutenzione continua per mantenere rilevanza e citabilità nei modelli che vengono costantemente riaddestrati.
Come farsi citare dai modelli AI: strategie pratiche
Ottimizzare il posizionamento su AI richiede un approccio metodico e strutturato. Ecco le tecniche più efficaci per aumentare le probabilità di citazione.
Chiarezza del linguaggio SEO
Il linguaggio SEO per i modelli AI deve essere cristallino e accessibile.
Evita costruzioni complesse, subordinate annidate e gergo non spiegato. Ogni concetto chiave dovrebbe essere introdotto con una definizione chiara prima di approfondirlo.
Mantieni coerenza terminologica: se definisci un prodotto o servizio in un modo, usa sempre la stessa formulazione nel resto del contenuto. I modelli AI valorizzano questa coerenza semantica che facilita la comprensione e l’estrazione di informazioni.
Architettura informativa ottimale
Struttura i contenuti come risposte dirette a domande specifiche. Ogni sezione dovrebbe poter essere estratta autonomamente mantenendo significato e valore. Utilizza:
- Titoli e sottotitoli gerarchici ben definiti (H1, H2, H3) che riflettono query reali
- Liste puntate o numerate per concetti sequenziali o caratteristiche multiple
- Paragrafi brevi (3-5 righe) che esprimono un’idea completa
- Grassetto per evidenziare termini chiave e concetti centrali
Fondamenta di credibilità
Come ottenere menzioni nelle risposte AI passa attraverso la costruzione di autorevolezza. Collega sempre affermazioni fattuali a fonti verificabili: studi scientifici, ricerche di settore, dati ufficiali e documenti governativi.
I link esterni a risorse autorevoli non sono solo una best practice SEO: aumentano significativamente la probabilità che un modello AI consideri il tuo contenuto affidabile e degno di citazione.
Markup semantico avanzato
I dati strutturati Schema.org sono fondamentali per il web semantico e per fare SEO con l’intelligenza artificiale. Implementa markup specifici come:
- Article per contenuti editoriali
- HowTo per guide procedurali
- FAQPage per sezioni di domande e risposte
- LocalBusiness per informazioni aziendali
- Product per schede prodotto
Ce ne sono molti altri, anche di specifici e questi markup aiutano i modelli a comprendere il tipo di contenuto, estrarre informazioni specifiche e contestualizzare correttamente le citazioni.
Aggiornamento strategico
I modelli AI privilegiano contenuti recenti e accurati, quindi tu dovresti pianificare revisioni periodiche per:
- Aggiornare dati statistici e riferimenti temporali
- Integrare nuove informazioni e sviluppi del settore
- Rimuovere riferimenti obsoleti
- Aggiungere esempi contemporanei
Un contenuto datato ha probabilità drasticamente ridotte di essere citato, anche se tecnicamente accurato.
Costruzione dell’autorevolezza di marca
Non si fa che parlare di questo: bisogna “fare” brand, bisogna lavorare sull’autorevolezza del marchio, bisogna lavorare in modalità multicanale.
Insomma, l’ottimizzazione brand per AI richiede presenza coerente su molteplici canali.
I modelli valutano:
- Recensioni verificate su piattaforme affidabili
- Menzioni su pubblicazioni di settore
- Presenza e attività sui social network professionali
- Certificazioni e riconoscimenti verificabili
- Collaborazioni con enti e organizzazioni riconosciute
La convergenza di questi segnali crea un profilo di autorevolezza che i modelli AI riconoscono e premiano.
Monitoraggio e ottimizzazione iterativa
come essere citati da ChatGPT, Gemini e Perplexity?
Testando continuamente e ponendoti domande specifiche relative ai tuoi contenuti.
Analizza:
- Quali contenuti vengono citati e quali ignorati
- L’accuratezza delle informazioni riportate
- Il contesto in cui appare la citazione
- La presenza rispetto ai competitor
Usa questi insight per raffinare linguaggio, struttura e focus tematico.
Come essere citati da Gemini, Perplexity e altri LLM: tattiche specifiche
Ogni modello di linguaggio ha caratteristiche proprie che influenzano come seleziona e cita le fonti.
Per essere citati da Perplexity, ad esempio, bisogna prestare particolare attenzione alla freschezza dei contenuti e alla presenza di dati verificabili con link diretti.
Perplexity.ai tende a privilegiare fonti che:
- Forniscono dati numerici specifici e aggiornati
- Includono citazioni di esperti riconosciuti
- Offrono approfondimenti originali su argomenti specifici
- Mantengono tono oggettivo e informativo
Come essere citati da Gemini?
Come ben sai Gemini beneficia dell’integrazione con l’ecosistema Google.
Quindi, contenuti già ben posizionati su Google Search, con markup strutturato completo e presenza su Google Knowledge Graph hanno maggiori probabilità di citazione.
Per ChatGPT, che utilizza sia dati di addestramento pre-cutoff sia ricerca web (nelle versioni con browsing), la combinazione di autorevolezza storica del dominio e contenuti freschi risulta vincente.
Come integrare SEO e GEO per massimizzare la visibilità
L’integrazione tra SEO tradizionale e ottimizzazione per motori generativi non è opzionale: è l’unica strategia completa per la visibilità digitale del 2025.
Un sito ottimizzato solo per Google perde opportunità nei canali dove gli utenti ottengono risposte dirette senza cliccare sui link. Un sito ottimizzato solo per AI potrebbe non essere indicizzato correttamente o non apparire nelle ricerche tradizionali che ancora rappresentano la maggioranza del traffico.
La strategia vincente prevede:
- Fondamenta SEO solide: ottimizzazione tecnica, velocità, mobile-friendly, architettura informativa chiara, keyword research tradizionale.
- Contenuti AI-ready: linguaggio chiaro, struttura semantica, markup avanzato, coerenza terminologica, risposte dirette a query specifiche.
- Autorevolezza distribuita: presenza su molteplici piattaforme, recensioni verificate, menzioni su fonti autorevoli, dati verificabili, aggiornamento continuo.
- Monitoraggio cross-canale: analisi performance su motori tradizionali, tracking citazioni AI, test continui, ottimizzazione iterativa.
Come scrivere contenuti citabili AI: il framework operativo
Come scrivere contenuti citabili AI?
Questo richiede un cambio di mentalità nella produzione dei contenuti: non basta più scrivere per i lettori umani o ottimizzare per keyword ma serve un approccio che consideri come i modelli elaborano, comprendono e citano le informazioni.
Principio della risposta autonoma
Ogni paragrafo dovrebbe poter essere estratto singolarmente mantenendo valore e contesto. I modelli AI spesso estrapolano frammenti specifici per costruire risposte: se il tuo paragrafo ha senso solo nel contesto dell’intero articolo, le probabilità di citazione diminuiscono.
Principio della precisione verificabile
Affermazioni vaghe come “molti esperti ritengono” o “secondo recenti studi” sono inutili. Specifica: “Secondo una ricerca del 2024 pubblicata su arXiv” o “L’analisi di Gartner del 2025 indica”.
I modelli AI privilegiano precisione e verificabilità.
Principio della progressione logica
Organizza le informazioni con una progressione dal generale al particolare, definendo concetti prima di approfondirli. I modelli AI apprezzano la chiarezza didattica e la struttura che facilita l’estrazione di informazioni a diversi livelli di dettaglio.
Principio dell’arricchimento contestuale
Fornisci sempre contesto: date, numeri, nomi propri, relazioni causali esplicite.
Un modello AI che trova “l’azienda ha registrato una crescita” è meno propenso a citare rispetto a “L’azienda PIPPO ha registrato una crescita del 33% nel 2025”.
E-E-A-T per modelli AI: costruire autorevolezza nell’era generativa
Il concetto di E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) nato per i quality raters di Google diventa ancora più rilevante per i modelli AI. L’EEAT per modelli AI si manifesta attraverso segnali concreti che i sistemi possono identificare e valorizzare.
- Experience (Esperienza): dimostra esperienza diretta attraverso case study dettagliati, dati proprietari, esempi concreti di implementazioni, testimonianze di clienti con nomi e contesti reali.
- Expertise (Competenza): evidenzia credenziali, certificazioni, pubblicazioni, interventi a conferenze, collaborazioni con istituzioni riconosciute. Includi bio dettagliate degli autori con link a profili verificati.
- Authoritativeness (Autorevolezza): costruisci presenza su pubblicazioni di settore, ottieni menzioni da fonti autorevoli, partecipa a discussioni professionali, crea contenuti che altri citano.
- Trustworthiness (Affidabilità): fornisci informazioni di contatto complete, policy di privacy trasparenti, dichiarazioni di conflitto di interessi dove rilevanti, correzioni e aggiornamenti documentati.
I modelli AI valutano questi segnali attraverso l’analisi di pattern nel testo, presenza di riferimenti esterni, coerenza con altre fonti autorevoli e distribuzione delle menzioni online.
Errori da evitare nell’ottimizzazione per AI
Nel panorama della Generative Engine Optimization, l’implementazione di strategie sbagliate può rivelarsi più dannosa dell’assenza totale di ottimizzazione.
Secondo uno studio pubblicato su arXiv nel 2024 sulla GEO (Generative Engine Optimization), i contenuti che non rispettano determinati standard di qualità semantica e strutturazione informativa hanno probabilità drasticamente ridotte di essere selezionati come fonti dai modelli di linguaggio. La ricerca ha dimostrato che oltre il 60% delle citazioni da parte degli LLM proviene da contenuti che evitano errori fondamentali nella loro architettura informativa.
John Mueller di Google ha sottolineato in diverse occasioni che l’autorevolezza percepita dai sistemi AI dipende da una combinazione di fattori tecnici e reputazionali, non solo dall’ottimizzazione superficiale. Piattaforme come SEOZoom e strumenti specializzati come LLMrefs hanno identificato pattern ricorrenti negli errori che impediscono ai contenuti di essere citati, anche quando tecnicamente ben strutturati.
Adottare un approccio preventivo è fondamentale per costruire una presenza efficace nell’ecosistema dei motori di ricerca generativi.
SEO TIPS: È più facile essere citati se diventi “leader” in uno specifico settore, se la tua specializzazione è cioè di tipo verticale e non generalista.
Anche strategie ben intenzionate possono fallire se commetti questi errori comuni nell’ottimizzazione per sistemi AI.
Complessità linguistica eccessiva
La complessità sintattica rappresenta una barriera significativa per l’elaborazione da parte dei modelli. Periodi lunghi, subordinate multiple e terminologia non spiegata rendono i contenuti difficili da processare per i sistemi di intelligenza artificiale.
I Large Language Models privilegiano la chiarezza espositiva rispetto all’artificiosità stilistica: la complessità non è sinonimo di competenza, mentre la chiarezza comunicativa risulta sempre vincente nelle dinamiche di selezione delle fonti.
A proposito di complessità linguistica, sapevi che il polacco è la “Lingua preferita” dalle AI per interpretare i prompt? L’italiano è comunque al terzo posto, almeno secondo i dati pubblicati su Wired.
Ignorare le long-tail query
Concentrarsi esclusivamente su keyword principali ad alto volume significa perdere opportunità strategiche di visibilità. I modelli AI rispondono frequentemente a domande molto specifiche e a query conversazionali articolate, ed è proprio in questi contesti che la citazione come fonte autorevole diventa più probabile.
L’ottimizzazione per query a coda lunga, migliorando così il campo semantico, permette di intercettare intent di ricerca precisi e di posizionarsi come riferimento in nicchie tematiche specifiche.
Contenuti statici e obsoleti
Gli articoli pubblicati e mai aggiornati perdono rapidamente rilevanza nell’ecosistema digitale contemporaneo. I modelli privilegiano informazioni fresche e aggiornate, e un contenuto datato al 2020 senza revisioni successive sarà sistematicamente ignorato a favore di versioni più recenti che riflettono lo stato attuale delle conoscenze. La manutenzione continua dei contenuti è un requisito strategico, non un’opzione.
Trascurare la brand reputation
Concentrarsi esclusivamente sull’ottimizzazione on-page senza costruire una presenza autorevole distribuita su molteplici piattaforme limita drasticamente la percezione di affidabilità da parte dei modelli AI. L’autorevolezza percepita nasce dalla convergenza di segnali provenienti da fonti diverse: recensioni verificate, menzioni su pubblicazioni di settore, backlink di qualità e presenza coerente sui canali professionali.
Mancanza di testing empirico
Ottimizzare senza verificare empiricamente come i modelli effettivamente citano i contenuti è un approccio inefficace. È fondamentale dedicare tempo a testare query rilevanti su ChatGPT, Gemini e Perplexity per comprendere quali elementi funzionano e quali necessitano di ottimizzazione.
Il monitoraggio iterativo delle citazioni fornisce insight preziosi per raffinare la strategia.
Dati strutturati insufficienti
Implementare solo markup di base quando esistono schemi Schema.org specifici per il tuo tipo di contenuto rappresenta un’opportunità persa. I dati strutturati avanzati facilitano l’estrazione e la comprensione delle informazioni da parte dei modelli AI. Sfruttare tutte le possibilità offerte dal vocabolario Schema.org, inclusi markup come HowTo, FAQPage, Article con proprietà complete, aumenta significativamente la citabilità dei contenuti.
Aspettative irrealistiche sui tempi
Non pensare che la citazione da parte dei modelli AI possa essere un risultato immediato!
I cicli di riaddestramento dei modelli seguono tempistiche proprie, e occorre tempo perché un nuovo contenuto entri nei dataset di training o venga scoperto dai sistemi di ricerca web integrati.
Le aspettative devono essere calibrate su orizzonti temporali di 3-6 mesi per contenuti su domini autorevoli, e potenzialmente più lunghi per siti con minore authority consolidata. La pazienza strategica e l’ottimizzazione continua sono elementi imprescindibili per il successo nell’ecosistema della SEO per AI.
Tendenze future: dove sta andando la SEO per AI
Il panorama della SEO chatGPT e più in generale dell’ottimizzazione per sistemi AI è in rapida evoluzione. Comprendere le tendenze emergenti permette di anticipare i cambiamenti.
- Personalizzazione delle risposte: i modelli AI diventeranno sempre più capaci di personalizzare risposte basandosi sul contesto dell’utente, la cronologia delle interazioni e le preferenze espresse. I contenuti dovranno essere modulari e adattabili.
- Verifica dei fatti in tempo reale: i sistemi stanno integrando capacità di fact-checking automatico, confrontando affermazioni con database di informazioni verificate. La presenza di fonti citabili e verificabili diventerà ancora più critica.
- Integrazione multimodale: i modelli stanno evolvendo verso la comprensione di immagini, video, audio e testo combinati. L’ottimizzazione dovrà espandersi oltre il testo per includere media alternativi con markup appropriato.
- Citazioni trasparenti e tracciabili: cresce la pressione per sistemi AI che citano esplicitamente le fonti e permettono agli utenti di verificare le informazioni. Questo aumenterà il valore della citazione come fonte di traffico e autorevolezza.
Strategia completa per il 2025 e oltre
Costruire una presenza efficace nell’ecosistema dei motori generativi e dei modelli AI richiede visione strategica e implementazione metodica.
- Fase 1 – Audit e fondamenta
Valuta lo stato attuale del sito sulla SEO tradizionale, SEO tecnica, qualità dei contenuti e presenza di dati strutturati. Identifica lacune e priorità. Implementa correzioni tecniche fondamentali e migliora architettura informativa. - Fase 2 – Ottimizzazione contenuti esistenti
Rivedi i contenuti principali applicando principi di chiarezza linguistica, struttura AI-friendly e arricchimento con fonti verificabili. Implementa markup Schema.org completi e aggiorna informazioni obsolete. - Fase 3 – Costruzione autorevolezza
Sviluppa strategia per ottenere menzioni su pubblicazioni autorevoli, costruire presenza su piattaforme professionali, accumulare recensioni verificate e stabilire partnership con organizzazioni riconosciute. - Fase 4 – Creazione contenuti AI-optimized
Produci nuovi contenuti seguendo il framework per contenuti citabili: risposte autonome, precisione verificabile, progressione logica, arricchimento contestuale. Crea contenuti che rispondono a query long-tail specifiche. Meglio un contenuto breve di 300 parole che risponde bene ad una domanda precisa che un contenuto da 2000 parole che non fornisce risposte precise. - Fase 5 – Monitoraggio e iterazione
Testa regolarmente citazioni su diversi modelli AI, analizza performance, identifica pattern di successo e insuccesso, raffina strategia basandosi sui dati raccolti. - Fase 6 – Preparazione al futuro
Sperimenta e mantieniti aggiornamento sulle evoluzioni dei modelli AI, adatta strategia alle nuove capacità e limitazioni dei sistemi.
Domande frequenti su SEO per AI
- Cosa distingue la SEO per AI dalla SEO tradizionale?
La SEO per AI ottimizza contenuti per essere interpretati e citati da modelli di linguaggio come ChatGPT, Gemini e Perplexity, mentre la SEO tradizionale punta al posizionamento nei motori di ricerca. L’obiettivo non è più il click sul sito, ma la citazione come fonte autorevole nelle risposte generate dagli assistenti virtuali. - Quanto tempo serve per essere citati dai modelli AI?
Non esiste una tempistica garantita. I modelli vengono riaddestrati periodicamente con nuovi dati, e le versioni con capacità di ricerca web hanno una latenza variabile. Generalmente, contenuti su siti autorevoli con buona presenza online possono iniziare a essere citati entro 3-6 mesi dall’ottimizzazione, ma dipende da molti fattori. - È necessario scegliere tra SEO tradizionale e SEO per AI?
Assolutamente no. Le due strategie sono complementari e si rafforzano reciprocamente. Un sito con solide fondamenta SEO tradizionali ha maggiori probabilità di essere considerato autorevole anche dai modelli AI. L’approccio vincente integra entrambe le discipline. - I contenuti generati da AI possono essere ottimizzati per AI?
Sì, ma richiedono supervisione umana approfondita. I contenuti generati da AI tendono a mancare di dati proprietari, esperienza diretta e fonti verificabili specifiche. Devono essere arricchiti con questi elementi e verificati per accuratezza prima della pubblicazione. - Come posso misurare il successo della SEO per AI?
Attraverso test diretti su diversi modelli AI con query rilevanti per il tuo business, monitoraggio delle menzioni del brand nelle risposte generate, analisi del traffico di referral da chatbot e assistenti virtuali, e utilizzo di strumenti specializzati come LLrefs per tracciare la frequenza di citazione. - Quali settori beneficiano maggiormente della SEO per AI?
Settori con alto valore informativo traggono maggiore beneficio: consulenza professionale, software e tecnologia, salute e benessere, educazione e formazione, servizi finanziari. Qualsiasi business dove la credibilità e l’expertise sono differenziatori competitivi beneficia significativamente dell’essere citato come fonte autorevole. - Il file llms.txt è necessario?
Attualmente non è supportato ufficialmente da nessun modello mainstream, quindi non è necessario. Può essere implementato come preparazione per una potenziale adozione futura, ma non dovrebbe essere considerato prioritario rispetto ad altre ottimizzazioni con impatto dimostrato.
Io Sono Matteo Dalla Vecchia, consulente SEO, digital marketing e… SEO per AI (GEO).
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