Articolo aggiornato il: 22 Novembre 2025
In questo articolo tratteremo i seguenti temi:
Dal ragionamento avanzato alle interfacce generative dinamiche
Si sente sempre più parlare di evoluzione della SEO, che la SEO è morta, che ora è arrivata la GEO.
Tutte cazzate? NO, ma bisognerebbe andarci più cauti perché in questi ultimi 2/3 anni l’internet che conoscevamo è profondamente cambiata e la SEO sicuramente non è più quella di prima.
Però, bisogna dire che chi sapeva fare (bene) SEO prima non è che oggi è perduto, semplicemente deve rispolverare certi concetti e riportarli a questa nuova realtà (penso ad esempio alla link building)
L’evoluzione dei modelli linguistici ha superato la semplice generazione di testo per abbracciare una dimensione operativa e visiva completamente nuova. Con il rilascio di Gemini 3, Google non sta solo aggiornando un chatbot, ma sta ridisegnando l’architettura stessa dell’interazione uomo-macchina, spostando il focus dalla mera risposta informativa all’esecuzione di task complessi.
Per i professionisti del digitale, questo salto tecnologico impone una riflessione profonda sulle dinamiche SEO e AI, poiché cambia radicalmente il modo in cui gli utenti cercano informazioni, interagiscono con i brand e consumano contenuti visivi.
Non siamo più davanti a un assistente che “legge e riassume”, ma a un sistema che “ragiona, pianifica e costruisce” interfacce su misura in tempo reale.
Gemini 3: Il salto qualitativo nel ragionamento e nel coding
Il cuore pulsante di questo aggiornamento risiede nelle capacità di ragionamento avanzato del modello Gemini 3. A differenza delle iterazioni precedenti, il sistema è progettato per gestire query che richiedono una comprensione profonda del contesto, restituendo output già formattati e pronti all’uso.
Questo ha un impatto diretto sulla ottimizzazione dei contenuti: se l’AI è in grado di elaborare ragionamenti complessi senza bisogno di prompt engineering eccessivo, la qualità e la profondità delle informazioni fornite dai siti web diventano l’unico vero differenziale.
Parallelamente, le nuove competenze nel vibe coding e l’integrazione potenziata con Canvas trasformano il modello in un partner (e che partner!) tecnico per gli sviluppatori. La possibilità di generare codice più pulito e funzionale accelera i processi di implementazione tecnica, permettendo ai consulenti SEO di creare script di automazione o analizzare dati strutturati con una velocità finora inedita.
Io resto comunque dell’opinione che, al momento, affidarsi alla cieca all’AI per creare codice rischiare di schiantarsi su un muro qualora in futuro qualcosa non dovesse funzionare o addirittura creare danni.
Chi ci mette poi le mani se neanche sai come è fatto? Una revisione umana è sempre necessaria per mantenere il controllo di quello che è stato generato.
Le interfacce generative e la fine della risposta statica
La vera rivoluzione per la User Experience (UX) è rappresentata dalle Interfacce Generative. Immagina un utente che cerca “i migliori musei di arte moderna”: invece di ricevere una lista di link o un testo piatto, Gemini 3 costruisce istantaneamente una micro-applicazione interattiva, definita Dynamic View.
Questa funzionalità scavalca il concetto tradizionale di pagina dei risultati (SERP), offrendo un layout editoriale ricco, scrollabile e cliccabile. Dal punto di vista della Search Generative Experience (SGE) di cui ne parlavo già 2 anni fa, questo significa che i dati strutturati e la qualità degli asset visivi (immagini, video) diventano asset primari.
Il modello pesca queste informazioni per “assemblare” la risposta; ne consegue che avere un markup Schema.org impeccabile è la chiave per essere inclusi in queste visualizzazioni dinamiche.
Agenti autonomi e automazione dei workflow
Il passaggio da assistente a esecutore si concretizza con Gemini Agent, uno strumento sperimentale che introducendo un livello di automazione dei workflow promette di far risparmiare ore di lavoro manuale. L’agente non si limita a suggerire azioni, ma orchestra processi multi-step collegandosi direttamente alle Google Apps!
Questo si traduce nella possibilità di delegare attività come la ricerca competitiva (sfruttando il tool Deep Research) o la gestione della corrispondenza con i clienti, mantenendo sempre il controllo finale sulle azioni critiche. L’integrazione profonda con l’ecosistema Google suggerisce che la padronanza di questi strumenti diventerà presto una skill richiesta tanto quanto la conoscenza di Analytics.
Shopping Graph e l’intento transazionale
Un’attenzione particolare merita l’integrazione con lo Shopping Graph. Con accesso a oltre 50 miliardi di prodotti, Gemini 3 può generare tabelle comparative e schede prodotto dettagliate direttamente in chat. È letteralmente una rivoluzione (e forse la morte per alcuni e-commerce) perché questo accorcia drasticamente il funnel di vendita, portando l’utente dall’intento informativo a quello transazionale in pochi secondi.
Per chi gestisce e-commerce, l’obiettivo si sposta sull’ottimizzazione dei feed di prodotto e sulla chiarezza delle informazioni tecniche. L’AI utilizzerà questi dati per rispondere a domande specifiche dell’utente, rendendo di fatto la completezza delle schede tecniche un fattore di ranking di fatto all’interno dell’ecosistema generativo.
E voi, siete pronti per la nuova era della SEO/GEO o come cavolo si chiama?
Sono Matteo Dalla Vecchia, consulente SEO, digital marketing e… SEO per AI (GEO).
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