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Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale, passando da un modello tradizionale basato su parole chiave a uno sempre più orientato all’intelligenza artificiale. La crescente adozione di motori di ricerca come Google AI Mode, ChatGPT e Perplexity ha cambiato il modo in cui gli utenti interagiscono con i contenuti online. Questo articolo esplora l’evoluzione del search e l’importanza dell’Answer Engine Optimization (AEO) per le aziende che desiderano mantenere un vantaggio competitivo.
La transizione verso l’AI search
Il passaggio da un motore di ricerca tradizionale a uno basato su AI ha introdotto cambiamenti significativi nel comportamento degli utenti e nell’interazione con i contenuti. I dati mostrano un trend chiaro: la percentuale di ricerche a zero clic è aumentata drasticamente, raggiungendo il 95% con Google AI Mode e oscillando tra il 78% e il 99% con ChatGPT. Questa evoluzione ha portato a un crollo del click-through rate (CTR) organico, con una diminuzione della CTR per la prima posizione da 28% a 19%, pari a una riduzione del 32%. Aziende come Forbes e Daily Mail hanno subito perdite di traffico rispettivamente del 50% e del 44% a causa di questi cambiamenti.
Il contesto attuale è caratterizzato da un passaggio dal paradigma della visibilità a quello della citabilità, rendendo essenziale per le aziende ottimizzare i loro contenuti non solo per le ricerche tradizionali, ma anche per le nuove modalità di fruizione delle informazioni. La citazione nei risultati generati da AI diventa un fattore chiave per la strategia di contenuto e per il posizionamento nei risultati di ricerca.
Comprendere AEO e la sua importanza
L’Answer Engine Optimization (AEO) si distingue dalla tradizionale Search Engine Optimization (SEO) e rappresenta un nuovo approccio per affrontare le sfide poste dai motori di ricerca basati su intelligenza artificiale. A differenza della SEO, che si concentra sull’ottimizzazione per le parole chiave, l’AEO mira a fornire risposte rapide e pertinenti alle domande degli utenti. Questo approccio si basa su due modelli principali: i Foundation Models, che offrono una base per la comprensione del linguaggio naturale, e il Retrieval-Augmented Generation (RAG), che unisce la generazione di contenuti con l’accesso a fonti esterne per arricchire le risposte.
È fondamentale comprendere come funzionano i motori di risposta rispetto ai motori di ricerca tradizionali per ottimizzare la presenza online. I motori di risposta, infatti, si basano su meccanismi di citazione e selezione di fonti che differiscono notevolmente da quelli utilizzati dai motori di ricerca classici. Questo richiede un’analisi approfondita del source landscape del settore, al fine di identificare le fonti più citate e rilevanti per il pubblico di riferimento.
Strategie e framework operativi per l’AEO
Per affrontare efficacemente la transizione verso l’AEO, le aziende devono implementare un framework strategico suddiviso in quattro fasi: Discovery, Optimization, Assessment e Refinement. Ogni fase presenta milestone specifiche che consentono di misurare il progresso e l’efficacia delle strategie adottate.
Fase 1 – Discovery & Foundation
In questa fase, è cruciale mappare il source landscape del settore e identificare da 25 a 50 prompt chiave da testare su piattaforme come ChatGPT, Claude e Google AI Mode. Inoltre, è fondamentale configurare Google Analytics 4 (GA4) con regex per monitorare il traffico generato dai bot AI. La milestone di questa fase consiste nella creazione di una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase si concentra sulla ristrutturazione dei contenuti per renderli AI-friendly. È essenziale includere la pubblicazione di contenuti freschi e pertinenti. Inoltre, è importante garantire una presenza cross-platform su piattaforme come Wikipedia, Reddit e LinkedIn. La milestone di questa fase è l’ottimizzazione dei contenuti e la distribuzione di una strategia di contenuti mirata.
Fase 3 – Assessment
In questa fase, è necessario monitorare metriche chiave come la brand visibility, il website citation rate e il traffico referral da AI. L’utilizzo di strumenti come Profound, Ahrefs Brand Radar e Semrush AI toolkit si rivela fondamentale per ottenere un’analisi accurata. La milestone consiste nel completamento di un testing manuale sistematico per valutare l’efficacia delle strategie implementate.
Fase 4 – Refinement
La fase finale prevede un’iterazione mensile sui prompt chiave, con l’obiettivo di identificare nuovi competitor emergenti e aggiornare i contenuti che non ottengono i risultati attesi. Espandere i contenuti su temi con traction rappresenta una milestone fondamentale per garantire che le strategie rimangano pertinenti e efficaci nel tempo.
Checklist operativa immediata
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- UtilizzareH1/H2in forma di domanda per migliorare la rilevanza delle ricerche.
- Includere unriassuntodi tre frasi all’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilitàdei contenuti senza JavaScript.
- Controllare il filerobots.txtper non bloccareGPTBot,Claude-WebePerplexityBot.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon linguaggio chiaro e conciso.
- Richiederereviewfresche suG2eCapterra.
- Pubblicare contenuti suMedium,LinkedIneSubstackper espandere la presenza online.
Prospettive e urgenza
Il tempo rappresenta un fattore cruciale in questo contesto di rapida evoluzione. Le aziende che adottano per prime strategie di AEO si trovano in una posizione privilegiata per capitalizzare su nuove opportunità. Il ritardo nell’implementazione comporta il rischio di perdere terreno rispetto alla concorrenza, rendendo necessario un intervento tempestivo. L’evoluzione futura del search potrebbe includere modelli di business innovativi, come il Pay per Crawl di Cloudflare, che richiedono una continua adattabilità e aggiornamento delle strategie di ottimizzazione.