Strategie di AEO per affrontare il futuro della ricerca AI

Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito trasformazioni significative, principalmente a causa dell’emergere di modelli di intelligenza artificiale avanzati. L’ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) tradizionale sta evolvendo in un nuovo paradigma, noto come Answer Engine Optimization (AEO). Questo articolo esplora le dinamiche della ricerca AI e offre un framework strategico per le aziende che desiderano rimanere competitive in un contesto in continua evoluzione.

Evoluzione del search: il passaggio ai motori di risposta

Il passaggio da Google tradizionale a motori di ricerca basati su intelligenza artificiale, come ChatGPT e Claude, ha modificato significativamente il modo in cui gli utenti accedono alle informazioni. La percentuale di zero-click search è in costante aumento, raggiungendo il 95% con Google AI Mode e oscillando tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Questo cambiamento ha causato un crollo del CTR organico, che secondo recenti studi ha visto una diminuzione della prima posizione da 28% a 19%, registrando così un calo del 32%.

Le aziende come Forbes e Daily Mail hanno riportato perdite di traffico significative, rispettivamente del 50% e del 44%, evidenziando l’urgenza di adattarsi a questi nuovi paradigmi di ricerca. Non è più sufficiente mirare alla visibilità: è necessario puntare sulla citabilità, ovvero sulla capacità dei contenuti di essere citati nei risultati dei motori di risposta.

Analisi tecnica dell’AEO

L’ottimizzazione per i motori di risposta (AEO) si distingue in modo significativo dall’ottimizzazione per i motori di ricerca tradizionale (SEO). Mentre la SEO si concentra sull’aumento della visibilità nei risultati di ricerca, l’AEO si focalizza su come i contenuti possano essere presentati in modo da risultare facilmente accessibili e citabili dai modelli di AI. Tali modelli, tra cui i Foundation Models e quelli basati su Retrieval-Augmented Generation (RAG), impiegano tecniche avanzate per comprendere e generare risposte efficaci.

Un aspetto cruciale dell’AEO è la comprensione dei meccanismi di citazione e di selezione delle fonti. I modelli di AI analizzano un’ampia gamma di fonti per fornire risposte concise e pertinenti. La source landscape risulta fondamentale: le aziende devono mappare le fonti più frequentemente citate nei risultati di ricerca AI e valutare come i loro contenuti si posizionano all’interno di questo panorama. L’uso di termini come grounding e citation patterns è essenziale per comprendere in che modo i contenuti vengano percepiti e utilizzati dai modelli di AI.

Framework operativo per l’AEO

Per affrontare le sfide dell’ottimizzazione per i motori di risposta, è fondamentale adottare un framework operativo suddiviso in quattro fasi:

Fase 1 – Discovery & Foundation

• Mappare lasource landscapedel settore per identificare le fonti più influenti.
• Identificare tra 25 e 50prompt chiavein grado di generare risposte significative.
• Condurre test su vari modelli di intelligenza artificiale, tra cui ChatGPT, Claude e Google AI Mode.
• Configurare Google Analytics 4 (GA4) utilizzando regex per monitorare il traffico dei bot AI.
• Milestone:Stabilire una baseline delle citazioni rispetto ai competitor.

Fase 2 – Optimization & content strategy

• Ristrutturare i contenuti per garantire che sianoAI-friendly, ponendo particolare attenzione alla freschezza e all’accessibilità.
• Pubblicare contenuti freschi e pertinenti con regolarità.
• Assicurare una presenza cross-platform, sfruttando Wikipedia, Reddit e LinkedIn per amplificare la visibilità.
• Milestone:Contenuti ottimizzati e strategia distribuita attraverso diverse piattaforme.

Fase 3 – Assessment

• Monitorare le metriche chiave:brand visibility,website citation, traffico referral e sentiment.
• Utilizzare strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit per analisi approfondite.
• Condurre un testing manuale sistematico per valutare l’efficacia delle strategie implementate.

Fase 4 – Refinement

• Effettuare iterazioni mensili sui prompt chiave per garantire la continua rilevanza dei contenuti.
• Identificare emergenti competitor e monitorare le loro strategie di mercato.
• Aggiornare i contenuti che non performano e ampliare i temi con maggiore attrattiva.

Checklist operativa immediata

• Implementare unoschema markupper le FAQ in ogni pagina importante.
• Formulare H1/H2 in forma didomandaper stimolare l’interesse degli utenti.
• Includere un riassunto di tre frasi all’inizio di ogni articolo per fornire una panoramica chiara.
• Verificare l’accessibilità del sito anche senza JavaScript per garantire una fruizione ottimale.
• Controllare ilrobots.txtper consentire l’accesso a GPTBot, Claude-Web e PerplexityBot.
• Aggiornare il profilo LinkedIn utilizzando un linguaggio chiaro e professionale per migliorare la presentazione aziendale.
• Richiedere recensioni fresche su piattaforme come G2 e Capterra per aumentare la credibilità.
• Pubblicare contenuti su Medium, LinkedIn e Substack per ampliare la visibilità e raggiungere un pubblico più vasto.

Prospettive e urgenza

Le aziende devono agire ora per non rimanere indietro in questo panorama in rapida evoluzione. Le opportunità per i primi arrivati possono tradursi in un vantaggio competitivo significativo, mentre l’attesa può comportare rischi considerevoli. La continua evoluzione della ricerca AI, insieme a innovazioni come il Pay per Crawl di Cloudflare, promette di ridefinire ulteriormente il modo in cui i contenuti vengono scoperti e consumati.

Dal punto di vista strategico, l’ottimizzazione per i motori di risposta rappresenta una necessità per le aziende che desiderano prosperare nel futuro della ricerca AI. Adottare un approccio proattivo e informato non è solo vantaggioso, ma essenziale per garantire la rilevanza e la visibilità delle proprie informazioni.