Che cosa sono le AI overviews di Google?

Le AI overviews sono riassunti generati dall’intelligenza artificiale che Google può mostrare nella parte alta della SERP per rispondere rapidamente a una domanda, integrando informazioni da più fonti.

Le AI overviews compaiono per tutte le ricerche?

No. La comparsa delle AI overviews è dinamica e dipende dalla tipologia di query e dai segnali di utilità: se per un certo tipo di ricerca gli utenti interagiscono poco, Google tende a mostrarle meno spesso.

Che cosa significa che Google valuta l’engagement?

Con engagement si intendono segnali di interazione come click sui link citati, espansione della panoramica, tempo di permanenza e comportamento successivo nella SERP, usati per capire se la risposta AI è davvero utile.

In che modo le AI overviews possono essere personalizzate?

Google può adattare la frequenza e, in parte, la presentazione delle AI overviews in base alle preferenze dell’utente: chi le ignora tende a vederne meno, chi le usa tende a vederne di più.

Che cos’è la query fan-out?

La query fan-out è una strategia in cui una domanda complessa viene scomposta in più sotto-quesiti analizzati in parallelo, così da ricomporre una risposta più completa e coprire angolazioni diverse dello stesso tema.

Qual è la differenza tra AI overviews e featured snippet?

I featured snippet mostrano spesso un estratto da una singola pagina, mentre le AI overviews puntano a sintetizzare informazioni da più fonti per costruire una risposta composita con riferimenti alle pagine di supporto.

Le AI overviews possono cambiare il traffico SEO?

Sì. Quando l’overview risponde già al bisogno informativo, una parte degli utenti potrebbe non cliccare sui risultati organici; per questo diventa importante lavorare su contenuti che portino valore aggiunto rispetto alla sintesi e che siano citabili.

Come funzionano le AI overviews di Google

Articolo aggiornato il: 14 Gennaio 2026

In questo articolo tratteremo i seguenti temi:

Cosa sono le AI overviews e tecnologia sottostante

Le AI overviews di Google rappresentano risposte sintetiche generate dall’intelligenza artificiale che compaiono nella parte superiore dei risultati di ricerca. A differenza dei tradizionali featured snippet che estraggono un singolo frammento testuale da una fonte, questo sistema combina informazioni provenienti da molteplici pagine web per costruire una risposta articolata e contestualizzata.

La funzionalità si basa su Gemini, il modello multimodale avanzato di Google, che integra capacità di ragionamento multi-step per analizzare query complesse suddividendole in passaggi logici sequenziali. Il sistema elabora diversi tipi di input attraverso la comprensione multimodale, processando simultaneamente testo, immagini e video per offrire risposte più complete.

Io sono Matteo Dalla Vecchia, consulente SEO, digital marketing e… SEO per AI (GEO).
Il tuo sito non cresce? Richiedi una consulenza SEO e scopri le priorità per aumentare traffico e lead, anche da ChatGpt, Gemini e Perplexity!

Query fan-out e scomposizione delle ricerche

Quando l’utente formula una domanda complessa, l’algoritmo applica una strategia definita query fan-out: la richiesta viene scomposta in sotto-quesiti correlati che vengono analizzati in parallelo.

Ciascuna sotto-query esplora angolazioni diverse attingendo a fonti di dati specifiche, per poi ricomporre le informazioni in un output unitario coerente che integra definizioni, passaggi operativi e riferimenti alle fonti originali.

Questa architettura permette di gestire ricerche articolate che richiederebbero normalmente l’apertura di numerose pagine web per raccogliere informazioni frammentarie.

Meccanismo di attivazione basato sull’engagement

Google non mostra le AI overviews in modo statico per ogni ricerca, ma adotta un approccio dinamico guidato dall’interazione degli utenti. Robby Stein, vicepresidente di prodotto per la ricerca di Google, ha spiegato recentemente che il sistema testa le panoramiche generate dall’AI su specifiche tipologie di query e monitora costantemente le metriche di engagement. Per approfondire potete leggere l’articolo di Danny Goodwin su Searchengineland.

Metriche di utilità e apprendimento continuo

L’algoritmo analizza diversi segnali comportamentali per valutare l’efficacia delle overviews:

Click sui link citati
Tempo di permanenza sulla risposta
Interazioni con i contenuti multimediali integrati
Altri indicatori di soddisfazione dell’utente.

Quando gli utenti ignorano sistematicamente la panoramica AI o non interagiscono con essa, il sistema apprende che quella tipologia di query non beneficia della funzionalità.

L’esempio concreto fornito da Stein riguarda le ricerche sul nome di un atleta: gli utenti cercano tipicamente fotografie, dettagli biografici e profili social, non una sintesi testuale. Rilevando la scarsa interazione con le AI overviews per questi casi, l’algoritmo ha progressivamente ridotto la loro visualizzazione fino a eliminarle per query simili.

Questo meccanismo di generalizzazione applica l’apprendimento ottenuto da pattern specifici a categorie più ampie di ricerche, ottimizzando continuamente quali query traggono maggior beneficio dalle panoramiche AI.

Personalizzazione delle overviews basata sul comportamento individuale

Le AI overviews non vengono presentate in modo uniforme a tutti gli utenti, ma incorporano elementi di personalizzazione derivati dallo storico comportamentale di ciascun individuo. Questo livello di adattamento rende l’esperienza di ricerca progressivamente più rilevante per le preferenze specifiche dell’utente.

Adattamento alle preferenze di formato

Se un utente tende sistematicamente a ignorare le panoramiche AI e preferisce cliccare direttamente sui risultati organici tradizionali, ne visualizzerà progressivamente un numero inferiore. Al contrario, chi interagisce frequentemente con le overviews espandendole, cliccando sui link delle fonti citate o utilizzando i suggerimenti di follow-up riceverà una maggiore esposizione alla funzionalità.

Google prevede di espandere ulteriormente questa personalizzazione integrando segnali aggiuntivi relativi alle preferenze per formati specifici: se l’utente mostra predilezione per contenuti video rispetto a testo scritto, oppure per immagini anziché elenchi puntati, l’algoritmo adatterà la struttura e il formato delle risposte generate.

Bilanciamento tra personalizzazione e coerenza

Attualmente la personalizzazione rimane limitata per garantire coerenza nell’esperienza complessiva ed evitare frammentazioni eccessive tra utenti che cercherebbero la stessa informazione. Questo equilibrio permette di mantenere una qualità standard delle risposte pur adattandole gradualmente alle abitudini individuali.

L’evoluzione prevista trasformerà progressivamente l’algoritmo da un sistema relativamente statico a uno dinamico e predittivo, focalizzato sull’ottimizzazione dell’utilità percepita attraverso l’analisi continua dei segnali comportamentali.