Dalla SEO alla GEO: come farsi citare dall'intelligenza artificiale
Elena Casagrande Santin
Redazione Prospettive Milano
Negli ultimi tempi, quando si cerca qualcosa online, per esempio su Google, si tende a leggere la risposta dell’AI (Gemini, nel caso di Google) ancor prima di aprire qualsiasi sito.
L’arrivo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), infatti, ha dato origine a una nuova generazione di motori di ricerca, i cosiddetti “generative engines“: sistemi che non si limitano più a restituire un elenco di link, ma raccolgono informazioni da più fonti e le rielaborano per fornire una risposta diretta e sintetica alla domanda dell’utente.
Tendenzialmente le intelligenze artificiali risultano affidabili e soprattutto molto veloci se cerchiamo un’informazione di fretta.
Ai brand, alle aziende, non resta altro che adattarsi a questa evoluzione tecnologica. I contenuti che pubblicano online, come pagine web, articoli, blog o altro, non devono più essere riempiti di keywords strategiche che fanno risultare quel contenuto tra le prime posizioni quando si cerca qualcosa online, ma devono adattarsi alle regole dell’intelligenza artificiale, in modo da essere citati da quest’ultima quando un utente fa una ricerca. Siamo passati dalla SEO (Search Engine Optimization) alla GEO.
Il passaggio da SEO a GEO rientra nell’evoluzione tecnologica che rende sempre più diffusa l’intelligenza artificiale, e la riflette. Adesso, sempre più spesso, prima di cercare qualcosa sul web, chiediamo a ChatGPT, Gemini, Claude o altre intelligenze artificiali.
Cos’è la GEO?
GEO sta per Generative Engine Optimization. La GEO ha, per le intelligenze artificiali (Generative Engines), lo stesso ruolo che la SEO gioca per i motori di ricerca classici: ottimizza i contenuti per la visibilità nelle risposte sintetizzate dall’AI, invece che per il posizionamento in una classifica.
In sostanza, un documento web ottimizzato per la GEO è un contenuto che l’intelligenza artificiale sceglie di citare quando viene interrogata su un determinato argomento.
Nella pratica, il meccanismo funziona così: dato un documento, una domanda dell’utente, e un motore di ricerca AI che restituisce una risposta sintetica con citazioni, un modello di GEO riscrive il documento in modo che l’AI abbia più probabilità di citarlo nella sua risposta, mantenendo però l’accuratezza dei fatti e il significato originale.
Le “regole di preferenza”
Sono stati effettuati dei test in cui alcuni ricercatori hanno fatto scrivere alle AI migliaia di risposte, analizzando poi quali documenti venivano citati più spesso, per ricavarne delle “regole di preferenza” vere e proprie.
Tra l’altro, da questo test emerge che utilizzare parole chiave nel testo è una delle tecniche meno efficaci in assoluto: la logica della SEO classica quindi non si applica alla GEO.
Tra le regole che funzionano davvero è emerso:
- citare fonti autorevoli e verificabili
- coprire l’argomento in modo completo, senza lasciare aspetti scoperti
fornire informazioni accurate e aggiornate - mantenere un tono neutro, non promozionale
- usare una struttura chiara, con titoli, elenchi e paragrafi ben distinti
- scrivere con un linguaggio semplice e diretto
- anticipare la conclusione principale all’inizio del testo, invece di lasciarla per ultima
- citare statistiche e dati precisi, non affermazioni generiche
- presentare più punti di vista quando si tratta un tema controverso
- rispondere esplicitamente a domande di confronto, con tabelle comparative, elenchi di pro e contro. L’AI seleziona i contenuti che rendono più facile estrarre una motivazione
Le fonti di cui l’AI si fida
Un secondo studio, condotto confrontando migliaia di query poste sia a Google sia a ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude, ha analizzato da dove questi sistemi traggono le informazioni che citano.
Le fonti sono state classificate in tre categorie: contenuti Brand (i siti del brand stesso), Earned (media terzi, recensioni, stampa indipendente) e Social (community, forum, contenuti generati dagli utenti).
Il risultato è forse il dato più interessante di tutta la ricerca: le AI generative mostrano una netta preferenza per i contenuti Earned, in contrasto con il mix più equilibrato che caratterizza invece i risultati di Google.
È probabilmente qui che si vede la vera differenza tra SEO e GEO: non è solo una questione di come si dice qualcosa, ma di chi lo sta dicendo. Per un brand, questo significa spostare parte degli investimenti dalla produzione di contenuti proprietari verso le pubbliche relazioni e la costruzione di menzioni autorevoli da parte di terzi (anche se bisogna tenere in considerazione che non tutti i motori AI si comportano allo stesso modo).
Però, bisogna ricordarsi che la GEO non è una scienza esatta, non è una disciplina. Tutte le “regole” o i metodi che esistono, e che citeremo più avanti, per rendere un testo “menzionabile” da un’intelligenza artificiale sono frutto di un’osservazione empirica.
Quello dell’ottimizzazione dei contenuti per gli LLM è un ambito che, proprio per la sua novità e nascita recente, è ancora in divenire.
Fonti:
GEO: Generative Engine Optimization, Pranjal Aggarwal et al.
What Generative Search Engines Like and How to Optimize Web Content Cooperatively, Wu Zhong et al.
Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search, Chen Wang et al.
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