AI-SEO Transformation: come funziona realmente la ricerca con l’IA. Dai motori di ricerca ai sistemi intelligenti

Storicamente Google è stato un motore di ricerca per parole chiave e, come tale, abbiamo sviluppato la nostra strategia di Content Marketing, specialmente quando facevamo SEO on-page. E molti di noi che da quasi due decenni “giocano” con la SEO continuano ad avere questa inerzia.

Ma come abbiamo visto nel primo articolo, dall’irruzione di modelli come i primitivi MUM o BERT, agli attuali avanzati Gemini o simili (basati su ciò che abbiamo chiamato SGE o Search Generative Experience), ciò che sta dietro alla casella di ricerca non è più un database con regole, ma un modello semantico e di linguaggio naturale. Questo cambia le regole del gioco e del nuovo SEO con l’Intelligenza Artificiale.

Non si tratta più di posizionare i contenuti. Si tratta di insegnare all’algoritmo chi sei, cosa sai e perché i tuoi contenuti meritano di essere scelti. In altre parole, lavorare su quella rilevanza e autorità di cui abbiamo parlato nel primo articolo e che oggi approfondiremo molto di più.

Vedremo come strutturare i tuoi contenuti affinché siano interpretati, compresi e valutati dai motori di ricerca e dai modelli di IA di nuova generazione, partendo dal presupposto che la ricerca su Google è già guidata dall’IA

Non scrivi più per un motore di ricerca, ma per un modello linguistico

Google non “legge” più le tue parole: interpreta le intenzioni e il contesto. Il suo modello non confronta stringhe di testo, ma strutture semantiche, il che significa che la “keyword density”, su cui si basava la nostra strategia di SEO On-page fino a poco tempo fa, è morta come tale.

La domanda non è “quante volte compare la parola chiave?”, ma “il modello capisce di cosa sto parlando e risponde correttamente all’intenzione dell’utente?”. “Il dominio e l’autore hanno sufficiente autorità per il contenuto sviluppato?”

Esempio pratico:

• Prima: posizionarsi con “migliore assicurazione auto 2024” ripetendo la frase esatta.
• Ora: Dimostrare conoscenza, esperienza e risolvere i dubbi associati al processo di ricerca e decisione (confronto, fattori di scelta, simulatori, opinioni). E qui, il contenuto è importante tanto quanto chi lo sviluppa (autorità).

Ciò richiede un modo diverso di scrivere, più simile all’addestramento di un modello che alla scrittura di un testo per il crawler di Google.

 

Come addestrare Google affinché ti capisca (e ti raccomandi)?

Quando si parla di SEO con Intelligenza Artificiale, non bisogna trascurare le buone pratiche di sempre. L’ottimizzazione semantica si basa sulla costruzione di un contesto strutturato, e dobbiamo continuare a rispettare le regole di base per evitare di essere penalizzati per contenuti di bassa qualità. Ricordate quindi:

• Intestazioni gerarchiche chiare (H1-H6) che guidino la logica dei contenuti.
• Domande come sottotitoli affinché il modello capisca che stai risolvendo dei dubbi.
• Link interni con uno scopo preciso; aiutano a costruire relazioni tematiche tra le pagine e rafforzano l’EEAT.
• Marcatura semantica; schema.org per FAQ, recensioni, paternità…
• Tabelle ed elenchi; facili da elaborare da modelli come SGE e utili per ottenere featured snippet.

Non stai scrivendo solo per una persona, ma per un modello in grado di classificare, sintetizzare e generare una risposta ad hoc basata sulle sue fonti e sul profilo dell’utente.

Su quest’ultimo punto, durante la serie di articoli dedicati alla SEO con Intelligenza Artificiale o AI-SEO, affronteremo una serie di grandi problematiche e domande che riguardano tutte le aziende:

• Cosa guadagno come azienda (eCommerce, editore, media…) dal fatto che Google o un altro motore di ricerca basato sull’IA (ChatGPT-Search) attinga dai contenuti per fornire una risposta senza ottenere quella visita? È quello che vogliamo?
• Come ottenere il clic sul mio sito nell’elenco delle fonti?
• Devo davvero addestrare i modelli di IA con i miei contenuti affinché se ne prendano il merito?

Domande che non hanno una risposta facile o univoca e che saranno risolte dall’evoluzione stessa dei motori di ricerca, dagli utenti e dalle pratiche delle aziende, ma che in questa serie di articoli illustreremo e daremo il nostro punto di vista (iscriviti alla nostra newsletter per non perderti nessun articolo).

Dalle parole chiave alle entità: come funziona la semantica algoritmica

Gli attuali modelli linguistici, compreso Gemini di Google che ci fornisce la prima risposta, non effettuano un’analisi superficiale basata su coincidenze lessicali o sinonimi, ma eseguono un’interpretazione avanzata incentrata sul rilevamento di entità semantiche e sul loro significato contestuale.

Gli LLM costruiscono rappresentazioni astratte o vettori di conoscenza (da cui deriva il grafico di conoscenza di cui abbiamo parlato nell’articolo precedente) che consentono di valutare la coerenza, la profondità e l’interrelazione dei concetti della ricerca.

Il contenuto deve apparire naturale e dimostrare l’autorevolezza dell’autore sia per la sua storia, sia per la sua conoscenza dell’argomento su cui sta scrivendo o creando contenuti.

Infatti, piattaforme come Surfer SEO, MarketMuse, Frase.io o NeuronWriter non si limitano a studiare la densità delle parole chiave. Incorporano moduli di analisi semantica che misurano l’allineamento dei contenuti con riferimenti considerati autorevoli in base a ciascun settore verticale o nicchia.

Questi strumenti elaborano frequenze, relazioni concettuali, copertura tematica e distanze semantiche tra termini e parole chiave per determinare se un contenuto o un testo soddisfa la profondità, la complessità e il contesto previsti dall’attuale modello linguistico del motore di ricerca Google o di un altro LLM

Cluster tematici e autorità contestuale

Google non valuta né posiziona più i contenuti in modo isolato, ma il suo sistema si basa sulla semantica e sull’autorità del dominio, nonché sulla sua capacità di costruire un ecosistema di contenuti ben strutturato, in cui ogni elemento è collegato in modo logico, apportando valore con contenuti coerenti e sostenibili nel tempo.

Questo è, in un certo senso, ciò che stiamo cercando di costruire con questa serie dedicata alla SEO nell’era dell’Intelligenza Artificiale, che abbiamo chiamato “AI-SEO Transformation”. Apportare valore creando contenuti strutturati, collegati, che abbiano un senso e siano coerenti nel tempo.

Pubblicare un unico articolo su “come funziona l’algoritmo di Google” senza un contesto o una struttura, sia relazionale (articoli correlati che coprono diverse aree) che tematica, e pretendere di posizionarsi e allo stesso tempo apportare valore all’utente è un compito quasi impossibile al giorno d’oggi.

Se il sito include contenuti strutturati, gerarchizzati e categorizzati, con riferimenti autorevoli e incrociati (link interni ed esterni), costruiremo una rete semantica densa, distribuita e di valore, che Google interpreterà come un segnale di profondità, affidabilità e dominio nel campo in questione.

In questo contesto, l’intelligenza artificiale non penalizza i nuovi contenuti, ma quelli che non hanno questo approccio. Pertanto, creare una landing page con un dominio Exact-Match e aspettare che si posizioni da sola, come accadeva tempo fa, è una tecnica obsoleta

ChatGPT, Gemini, Perplexity e gli LLM con capacità di ricerca. Tutto sta cambiando

Secondo recenti studi, alcuni dati sulla generazione Z e sui Millennial (e non solo su di loro) sono rivelatori:

• L’82% effettua ricerche su modelli di linguaggio di IA generativa. Questo dato è del 45% nei baby boomer (non dice nulla sulla generazione X, la grande dimenticata di sempre)
• Il 41% si fida più delle risposte generate dall’IA che degli annunci a pagamento. Un vero e proprio colpo al cuore dell’attuale business di Google.

Si tratta di un cambiamento del concetto tradizionale di ottimizzazione e posizionamento dei contenuti. Non si tratta più di posizionarsi in una pagina di risultati (SERP), ma di far parte di quella fonte e autorità con cui gli LLM generano le loro risposte. Da qui, ad esempio, OpenAI stessa ha accordi con il gruppo PRISA in Spagna, Le Monde in Francia o Associated Press come fonte principale e autorevole per notizie e ricerche di attualità. Questa è la nuova strategia di posizionamento di questi media.

Ma ancora una volta la domanda che cercheremo di risolvere nei prossimi articoli è… dove sta il business? Show me the money!

Le diverse piattaforme di IA generativa (chatGPT, Claude, Perplexity o la stessa Gemini) non dispongono di piattaforme come Search Console o Bing Webmaster Tools per segnalare errori, convalidare sitemap o seguire le tradizionali linee guida di scansione, ma scansionano il web tramite processi di scraping.

I contenuti più rilevanti, contestualizzati e ben strutturati sono quelli che, come in ogni motore di ricerca, avranno un posizionamento migliore quando si attiva il modello di ricerca e si richiedono riferimenti.

Come garantire la visibilità. L’importanza della paternità

Come già accennato, le basi della SEO continuano ad applicarsi, solo che ora non sono più sufficienti.

• Configurare il file robots.txt; verificare che non blocchi agenti come GPTBot, AnthropicBot o CCBot.
• Contenuti pertinenti, ben collegati e semanticamente rilevanti: i motori di ricerca nei LLM privilegiano fonti con autorità percepita, riferimenti a fonti verificabili (come nel SEO tradizionale e nel valore del “link juice”)
• Strutturate bene i contenuti in gerarchie logiche; la GenAI non cerca coincidenze letterali, ma contesto e significato.

Fin dal primo articolo facciamo riferimento all’EEAT (Esperienza, Competenza, Autorità e Affidabilità/Trustworthiness). Uno degli aspetti più importanti è l’autorità e la rilevanza dell’autore del contenuto. La reputazione dell’autore viene utilizzata come segnale di affidabilità.

A tal fine, è necessario dimostrare che l’identità professionale (principalmente tramite LinkedIn) e quella dell’autore del blog corrispondono alla stessa persona, e fornire tale prova ai motori di ricerca, sia quelli tradizionali che, ora, in particolare, quelli LLM.

Come possiamo dedurre, avere un profilo curato, rinomato e aggiornato su LinkedIn è più importante che mai.

Pertanto, quando si trasferisce l’autorità a qualsiasi contenuto rilevante, è consigliabile procedere come segue:

Cosa	Cosa deve contenere	Perché è importante
Autore visibile	“Di Eduardo Cano” con link a /autore/eduardo-cano/	Segnale umano e leggibile dal crawler su chi firma
Pagina dell’autore	Biografia di 150-300 parole, foto e link a LinkedIn, Twitter, ecc.	Punto di riferimento per il Knowledge Graph di Google
Schema.org	JSON-LD Articolo + Persona con @id & sameAs	Google richiede esplicitamente type + url/sameAs per comprendere l’autore (fonte)
Link reciproci	Dal tuo LinkedIn aggiungi il blog in “Sito web”; nella biografia del blog inserisci un link a LinkedIn.	Due salti verificabili (concetto rel=”me”), praticato su Mastodon e descritto nel Web Almanac 2024
Canoniche corrette	Se pubblichi anche sul tuo sito o su altri, non dimenticare il rel=”canonical” che rimanda all’originale.	Evita la penalizzazione per contenuti duplicati

Come trasferiamo l’autorità dell’autore a un articolo

A livello di codice, è necessario implementarlo nel modo seguente. Supponiamo un articolo intitolato “Come misurare il ROI in MarTech”, pubblicato il 15 luglio 2025 sul sito immaginario www.aprende-seo-con-knowmad-mood.com/roi-martech .

Il frammento JSON-LD dell’articolo deve essere inserito nel <head> o prima del </body>, ed è il seguente (evidenziando ciò che devi configurare ogni volta)

<script type=”application/ld+json”>

{

“@context”: “https://schema.org”,

“@type”: “Article”,

“@id”: “https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/roi-martech”,

“headline”: “Come misurare il ROI in MarTech”,

“datePublished”: “2025-07-15”,

“author”: {

“@type”: “Persona”,

“@id”: “https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/autor/eduardo-cano”,

“name”: “Eduardo Cano”,

“url”: “https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/autor/eduardo-cano”,

“sameAs”: [

“https://www.linkedin.com/in/eduardocano/”

]

},

“publisher”: {

“@type”: “Organization”,

“name”: “Impara la SEO con knowmad mood”,

“logo”: {

“@type”: “ImageObject”,

“url”: “https:// aprende-seo-con-knowmad-mood /logo.png”

}

}

}

</script>

Nella pagina dell’autore, che nell’esempio sarebbe la seguente https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/autor/eduardo-cano, il codice che dobbiamo utilizzare per garantire l’autenticità dell’autore e trasferire il suo dominio sarebbe:

<main itemscope itemtype=”https://schema.org/Person”>

<h1 itemprop=”name”>Eduardo Cano</h1>

<img src=”/media/eduardo.jpg” alt=”Foto di Eduardo Cano” itemprop=”image”>

<p itemprop=”description”>

Consulente MarTech e Trasformazione Digitale con 20 anni di esperienza.

Docente di master e appassionato di Intelligenza Artificiale applicata ai modelli di business.

</p>

<ul>

<li>

<a href=”https://www.linkedin.com/in/eduardocano/”

itemprop=”sameAs” rel=”me”>LinkedIn</a>

</li>

</ul>

<script type=”application/ld+json”>

{

“@context”: “https://schema.org”,

“@type”: “Persona”,

“@id”: “https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/autor/eduardo-cano”,

“name”: “Eduardo Cano”,

“jobTitle”: “Consulente MarTech e CDO”,

“immagine”: “https://aprende-seo-con-knowmad-mood.com/media/eduardo.jpg”,

“sameAs”: [

“https://www.linkedin.com/in/eduardocano/”

]

}

</script>

</main>

Con questo:

• “sameAs” punta al tuo vero LinkedIn, il segno di identità che Google può verificare.
• L’attributo rel=”me” nel link rafforza la verifica incrociata, seguendo l’esempio di Mastodon (non è obbligatorio farlo, ma è altamente raccomandabile).

Non sono necessarie altre reti se non apportano un valore aggiunto e, in ambito professionale, LinkedIn è la rete, anche se si potrebbero utilizzare altre reti purché siano verificabili e servano per trasferire l’autorità. In “sameAs” puoi anche aggiungere il link al tuo profilo X o Strava se sei un atleta professionista, ad esempio. Tutto dipende dal contesto e dalla rilevanza

Ai più esperti, tutto questo processo ricorda l’attributo rel=”author” implementato da Google+ quasi 15 anni fa (sì, il tempo passa molto velocemente), proprio per dare peso e autorevolezza ai contenuti basati sull’autorevolezza dell’autore. Purtroppo, Google+ è caduto nell’oblio, ma quindici anni dopo, di fronte alla necessità di applicare nuove tecniche SEO per l’Intelligenza Artificiale, il concetto è tornato di attualità.

Riflessione Knowmad Mood

La visibilità non si gioca più su una pagina di risultati, ma sulla capacità dei contenuti di essere interpretati dai motori di ricerca basati sull’IA generativa.

Non possiamo più pensare di scrivere per le macchine o per Google come prima. Come sempre, dobbiamo scrivere pensando all’utente e, per gli LLM, che sono eccellenti nell’identificare modelli e strutture, comprendere la profondità tematica e identificare i segnali di autorevolezza. La domanda non è più se il contenuto si posiziona, ma se il contenuto fa parte delle fonti e degli algoritmi che costruiscono le risposte degli LLM.

I fondamenti non cambiano. Dobbiamo raggiungere questo obiettivo creando il nostro Marketing and Content Plan (non è forse questa serie di articoli SEO per IA che stai leggendo?), con visione, strategia, contenuti strutturati, semanticamente rilevanti e ricchi, allineati con una tematica coerente, approfondendo i dettagli e tenendo sempre presente l’utente finale, in modo che sia utile, rilevante e assimilabile.