Analisi approfondita dell'impatto dell'AI sulla ricerca e migliori pratiche per l'ottimizzazione dei contenuti.
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Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito una trasformazione radicale grazie all’avvento dell’intelligenza artificiale. I tradizionali motori di ricerca, come Google, stanno evolvendo in sistemi sempre più sofisticati, capaci di fornire risposte dirette e contestualizzate alle domande degli utenti. Questo cambiamento ha portato all’emergere di un nuovo paradigma: la zero-click search, in cui gli utenti ottengono informazioni senza dover cliccare su un link, alterando significativamente il modo in cui le aziende devono concepire la loro visibilità online.
Il passaggio da Google tradizionale a ricerche basate su AI come ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode e Claude ha reso alcuni aspetti del marketing digitale obsoleti. Secondo dati recenti, l’adozione dell’AI search ha portato a un incremento della zero-click search che raggiunge percentuali impressionanti: dal 60% al 95% con Google AI Mode e dal 78% al 99% con ChatGPT. Questa evoluzione ha causato un crollo del CTR organico, con una riduzione drastica dei clic sui risultati di ricerca, evidenziando l’importanza di adattare le strategie SEO per rimanere competitivi.
Le aziende come Forbes e Daily Mail hanno registrato rispettivamente un calo del 50% e del 44% nel traffico, dimostrando l’impatto diretto di questa transizione. I marketer devono ora spostare la loro attenzione dal concetto di visibilità a quello di citabilità, cioè a quanto frequentemente i loro contenuti vengono citati nelle risposte AI. Questo implica non solo una revisione della strategia di contenuto, ma anche una comprensione profonda di come funzionano i motori di risposta.
Il concetto di Answer Engine Optimization (AEO) sta assumendo sempre più importanza nel panorama digitale attuale. A differenza della tradizionale SEO, che si concentra sulla visibilità nei motori di ricerca, l’AEO si propone di ottimizzare i contenuti affinché siano facilmente reperibili e citabili dai motori di risposta. Questi ultimi utilizzano due approcci principali: i Foundation Models e il Retrieval-Augmented Generation (RAG). I primi si basano su enormi dataset per generare risposte contestuali, mentre i secondi combinano il recupero di informazioni da fonti esterne con la generazione di contenuti.
Per implementare efficacemente l’AEO, è fondamentale comprendere come i motori di risposta selezionano le fonti e come avviene il grounding, ovvero il processo di collegamento delle risposte generate a fonti affidabili. Le aziende devono mappare il source landscape del proprio settore, identificare i prompt chiave e ottimizzare i propri contenuti per rispondere efficacemente alle domande più frequenti degli utenti.
Per affrontare efficacemente questa nuova era della ricerca, è essenziale adottare un framework operativo strutturato. Questo può essere suddiviso in quattro fasi principali:
L’evoluzione della ricerca, orientata verso sistemi basati su intelligenza artificiale, richiede un ripensamento delle strategie di ottimizzazione. Le aziende che adottano tempestivamente queste innovazioni possono sfruttare le opportunità offerte da un panorama digitale in continua trasformazione. Al contrario, quelle che non si adeguano rischiano di perdere occasioni significative nel mercato attuale.