Google AI Mode: funzionamento, utilizzo e ottimizzazione SEO

Introduzione

Google AI Mode segna una transizione fondamentale nella ricerca online, passando da un elenco di link a un’interfaccia conversazionale basata sull’intelligenza artificiale generativa. Questa modalità, potenziata da Gemini, integra diverse fonti di dati per fornire risposte complesse e multimodali. La sua introduzione modifica l’interazione utente-motore e impone un ripensamento strategico per l’ecosistema dei contenuti web.

Punti chiave:

• Funzionamento avanzato tramite ‘query fan-out’

  AI Mode non esegue una singola ricerca, ma utilizza una tecnica chiamata ‘query fan-out’ per lanciare ricerche multiple e simultanee su sotto-argomenti e fonti diverse. Questo approccio, combinato con la multimodalità di Gemini (testo, immagini, video) e l’interazione vocale di Search Live, permette al sistema di sintetizzare risposte complesse e approfondite.

• Impatto sul CTR e sul modello economico del web

  Fornendo risposte complete direttamente nell’interfaccia, AI Mode riduce la necessità per l’utente di visitare i siti fonte, accelerando il trend delle ricerche ‘zero-click’. Questo impatta direttamente il Click-Through Rate (CTR) e compromette il modello economico tradizionale basato sullo scambio di traffico (visibilità in SERP in cambio di monetizzazione sul sito dell’editore).

• Evoluzione dell’ottimizzazione SEO

  Le strategie SEO tradizionali, focalizzate sulla singola parola chiave, perdono efficacia. L’ottimizzazione per AI Mode richiede un focus sulle entità, sugli intenti di ricerca e sui cluster tematici. Diventano cruciali l’autorevolezza e l’esperienza (E-E-A-T) , l’uso di dati strutturati e una formattazione gerarchica del testo (elenchi, tabelle) per facilitare l’estrazione delle informazioni.

• Necessità di strategie di sopravvivenza

  La potenziale diminuzione del traffico organico rende indispensabile la diversificazione. Le strategie alternative includono lo sviluppo di canali diretti (newsletter, app) , la costruzione di un brand forte che generi ricerche dirette e l’esplorazione di nuovi formati come video e podcast. Anche le metriche di successo si evolvono, spostando il focus dal traffico alla visibilità nelle risposte AI.

Che cos’è Google AI Mode

AI Mode è una modalità del motore di ricerca Google basata su versioni del modello linguistico Gemini.

AI Mode – annunciato nel marzo 2025 – si è affiancato alle AI Overviews, con cui Google aveva in precedenza portato per la prima volta l’intelligenza artificiale generativa nelle SERP.

Google ha in previsione di dotare la modalità del suo ultimo modello Gemini 3 Pro. L’implementazione sarà in prima battuta operativa negli USA, con soglie di utilizzo più generose per gli utenti con abbonamenti specifici come Google AI Pro e AI Ultra.

La modalità AI Mode — diversamente dalla tradizionale ricerca Google basata su snippet di pagine web — utilizza l’intelligenza artificiale generativa per dialogare con l’utente, fornendo risposte complete e contestuali in un formato conversazionale, simile a quello di una chat.

Secondo quanto indicato dai suoi sviluppatori, AI Mode

espande ciò che AI Overviews può fare con ragionamento e capacità multimodali più avanzate, in modo da poter ottenere aiuto anche con le tue domande più difficili.

Puoi chiedere qualsiasi cosa tu abbia in mente e ottenere un’utile risposta basata sull’intelligenza artificiale con la possibilità di andare oltre con domande di follow-up e utili link web.

Quando un utente utilizza AI Mode ha accesso a un’interfaccia in cui è possibile formulare query di ricerca, ottenere risposte e porre domande di follow-up senza dover riformulare la query iniziale.

Google supera così i limiti della ricerca tradizionale consentendo conversazioni naturali che evolvono con il dialogo dell’utente, in modo simile a quanto propone già da qualche tempo OpenAI con ChatGPT Search, la funzionalità di ricerca integrata nel chat bot ChatGPT.

Come funziona AI Mode

Per le sue risposte, AI Mode effettua più ricerche correlate contemporaneamente e può attingere al Knowledge Graph, ad altre informazioni contestuali e quando l’intento di ricerca lo prevede anche a dati relativi a prodotti commerciali, utilizzando una tecnica che Google definisce “query fan-out”:

Non solo puoi accedere a contenuti web di alta qualità, ma anche attingere a nuove fonti in tempo reale come il Knowledge Graph, informazioni sul mondo reale e dati di acquisto di miliardi di prodotti.

AI mode utilizza una tecnica di ‘query fan-out’, realizzando più ricerche correlate contemporaneamente tra sotto-argomenti e più fonti di dati e quindi riunisce tali risultati per fornire una risposta di facile comprensione. Questo approccio ti aiuta ad accedere alle informazioni con più ampiezza e profondità rispetto a una ricerca tradizionale su Google.

Grazie al ragionamento avanzato di Gemini 3, la tecnica di query fan-out ha ricevuto un importante aggiornamento. Il sistema non solo esegue più ricerche, ma comprende meglio l’intento dell’utente, riuscendo a trovare nuovi contenuti pertinenti che a modelli meno avanzati sarebbero potuti sfuggire. Questo permette anche la selezione automatica del modello, instradando le domande più complesse direttamente al modello di frontiera.

AI Mode rappresenta dunque un passo in avanti significativo rispetto ad AI Overviews, grazie a tre principali funzionalità:

• Ragionamento avanzato

  AI Mode è progettato per analizzare e sintetizzare informazioni complesse provenienti da diverse fonti. Questo si traduce in risposte in grado di cogliere le sfumature del linguaggio e le relazioni tra concetti;

• Pensiero computazionale

  La modalità può elaborare dati e risolvere problemi complessi. Questa capacità di pensiero computazionale consente di gestire risposte a query che richiedono calcoli, analisi e simulazioni;

• Multimodalità Google

  AI Mode, grazie a Gemini, è in grado di integrare diverse modalità di informazione, tra cui testo, immagini, video e dati strutturati.

  Questa capacità multimodale consente di fornire risposte complete e contestualizzate, arricchite da elementi visivi e interattivi.

La funzionalità Search Live consente un’interazione vocale conversazionale in tempo reale.

L’integrazione di AI Mode con i sistemi informativi di Google

AI Mode porta nella ricerca l’integrazione dell’intelligenza artificiale con l’ecosistema informativo di Google, che consente di combinare la potenza del modello linguistico con l’accesso diretto a una vasta gamma di dati e contenuti, che sono principalmente:

• Contenuti Web

  AI Mode sfrutta i suoi algoritmi per esplorare e interpretare i contenuti web. Questo permette di fornire risposte attingendo ad articoli, blog, siti di informazione, documenti di ricerca e altre fonti autorevoli. La capacità di analizzare il linguaggio naturale consente ad AI Mode di comprendere il contesto e le sfumature dei contenuti, estraendo le informazioni più rilevanti per rispondere alle query degli utenti;

• Knowledge Graph

  AI Mode si avvale del Knowledge Graph di Google, una rete di entità e relazioni, per comprendere il significato e il contesto delle query. Questo permette di fornire risposte su persone, luoghi, oggetti e concetti menzionati nelle ricerche. Attraverso il Knowledge Graph, AI Mode è quindi in grado di comprendere e dare informazioni riguardo domande che implicano relazioni tra entità anche molto distanti tra loro;

• Dati in tempo reale

  AI Mode integra dati in tempo reale per fornire risposte aggiornate, consentendo la risposta a domande che riguardano eventi contemporanei o condizioni in costante cambiamento;

• Accesso agli strumenti (Tool access)

  Con Gemini 3 Pro, il sistema ha acquisito la capacità di Tool access, ovvero l’accesso diretto a strumenti specifici come la generazione di immagini e la ricerca web avanzata. Questo permette di migliorare la qualità dei risultati o di inviare output complessi direttamente al browser dell’utente per una maggiore efficienza.

La tecnica di ‘query fan-out’

AI Mode si basa in gran parte per realizzare le sue risposte sulla tecnica denominata ‘query-fan-out‘. Questa metodologia consente al sistema di espandere l’indagine di ricerca su un ampio spettro di sotto-argomenti e dati correlati. Tale approccio permette al sistema di raccogliere, sintetizzare e integrare i risultati di queste ricerche correlate per fornire una risposta più dettagliata, accurata e utile.

Le fasi della tecnica query fan-out

La tecnica ‘query-fan-out’ si realizza attraverso lo svolgimento di differenti fasi:

• Analisi e suddivisione della query

  Quando un utente invia una query utilizzando la tecnica ‘query fan-out‘, AI Mode identifica i concetti chiave e le relazioni tra di essi, effettuando un lavoro ontologico sull’entità principale. Successivamente il sistema scompone la query principale in una serie di sotto-query correlate, ciascuna focalizzata su un aspetto specifico della domanda originale;

• Ricerche simultanee su sotto-query

  AI Mode esegue ricerche simultanee sulle sotto-query. In questo modo, il sistema può esplorare in maniera molto approfondita ogni sfaccettatura della domanda dell’utente;

• Sintesi delle informazioni raccolte

  Una volta raccolte le informazioni, AI Mode le sintetizza con una risposta il più possibile completa e coerente con l’intento di ricerca. Il processo sottende una capacità di comprensione del linguaggio naturale e di ragionamento logico, in grado di comparare informazioni anche contrastanti, estraendo la miglior risposta possibile.

L’evoluzione ‘Visual search fan-out’

Sulla base della metodologia ‘query fan-out’, Google ha introdotto una tecnica denominata Visual search fan-out. Questa evoluzione è radicata nelle capacità di comprensione visiva di Google Lens e Image Search, combinate con le capacità multimodali e linguistiche avanzate di Gemini 2.5.

Visual search fan-out permette ad AI Mode di eseguire un’analisi più completa di un’immagine, riconoscendo non solo i soggetti primari ma anche dettagli sottili e oggetti secondari. Successivamente, il sistema esegue più query in background per comprendere l’intero contesto visivo e la sfumatura della domanda in linguaggio naturale dell’utente, al fine di fornire risultati visivi altamente pertinenti.

Questo approccio si applica anche alle query di tipo shopping, dove AI Mode può fornire una serie di opzioni di acquisto pertinenti attingendo al Shopping Graph di Google, che contiene oltre 50 miliardi di schede di prodotto. Visual search fan-out è per ora disponibile unicamente in USA e in lingua inglese.

Danny Sullivan, ‘Public Liaison for Search‘ di Google, in merito alla tecnica di query fan-out, ha affermato:

cerchiamo di capire i sinonimi, cerchiamo di capire il significato dell’intera query. Se è una frase, cerchiamo di abbinarla in tutti i modi diversi, perché ti porta a risultati migliori

Come si utilizza Google AI Mode

AI Mode è attivabile attraverso un clic su una tab che si trova nell’UI mobile e desktop del motore di ricerca, oppure partendo dall’indirizzo google.com/aimode, o ancora con un tap su un’icona nelle app Google.

Questa strategia di integrazione è stata ulteriormente accelerata quando le funzionalità di AI Mode sono state estese a ‘Circle to Search’ e all’assistente Gemini su Wear OS, rendendo l’esperienza IA onnipresente nell’ecosistema Google.

AI Mode offre diverse modalità di interazione. È possibile avviare una ricerca direttamente nella modalità AI oppure passarvi dopo una ricerca tradizionale. Gli input possono essere di tipo testuale, tramite immagini o con comandi vocali standard.

E’ anche possibile utilizzare ‘Search Live‘, una modalità di interazione puramente conversazionale, attivabile tramite un’icona ‘Live’ dedicata, che permette un dialogo vocale con il sistema.

Le modalità testuali consentono di sottoporre al motore domande di follow-up attraverso un box di input simile a quello che si trova nella versione tradizionale di Google.

Le fonti esterne sono raggiungibili cliccando su caroselli di link, oppure su icone che vengono visualizzate in modo simile a delle note nelle varie parti del testo generato.

Come spiega Google, AI Mode è nelle sue fasi iniziali e potrà variare nel tempo sia a livello di contenuti che di interfaccia:

continueremo ad aggiornare e perfezionare l’interfaccia utente e a espandere le funzionalità, compresi nuovi modi di visualizzazione e di aiuto per l’interazione dei navigatori con i contenuti web. Ad esempio, renderemo l’esperienza ancora più visiva e aggiungeremo altri tipi di contenuti, come quelli generati dagli utenti.

Search Live: la ricerca vocale conversazionale in AI Mode

Google ha introdotto un’evoluzione significativa di AI Mode denominata Search Live, una funzionalità di ricerca vocale conversazionale e in tempo reale.

Questo strumento, accessibile tramite un’icona ‘Live’ all’interno dell’app Google per iOS e Android permette agli utenti di avere conversazioni naturali e fluide con il motore di ricerca, ricevendo risposte audio generate dall’IA e link web contestuali in tempo reale.

La tecnologia alla base di Search Live si avvale di una versione verticale del modello Gemini, ottimizzata con capacità vocali avanzate.

Una caratteristica fondamentale è la sua capacità di mantenere il contesto della conversazione, consentendo all’utente di porre domande di follow-up in modo naturale, senza dover riformulare la richiesta iniziale.

Le funzionalità principali di Search Live includono:

• Funzionamento in background

  La conversazione con l’assistente può continuare anche mentre si utilizzano altre applicazioni sul dispositivo;

• Trascrizione e interazione multimodale

  Un pulsante ‘transcript’ permette di visualizzare la versione testuale delle risposte audio e di continuare l’interazione digitando, alternando così input vocale e testuale nella stessa sessione;

• Cronologia delle conversazioni

  Le sessioni di Search Live vengono salvate nella cronologia di AI Mode, consentendo di riprenderle in un secondo momento.

A livello tecnico, Search Live continua a utilizzare la tecnica di query fan-out per esplorare sotto-argomenti e attingere a un insieme diversificato di fonti web, garantendo ampiezza e profondità nelle risposte.

Google ha inoltre annunciato l’intenzione di espandere ulteriormente le capacità Live, integrando l’uso della fotocamera per consentire ricerche visuali in tempo reale.

Funzionalità avanzate: Deep Search, chiamate agenziali e shopping conversazionale e visivo

Con l’integrazione di modelli più potenti di Gemini, AI Mode introduce funzionalità avanzate che espandono le sue capacità di ricerca e interazione con il mondo reale, in particolare per gli utenti abbonati ai piani premium di Google.

Deep Search per la ricerca approfondita

Deep Search è uno strumento di ricerca avanzato all’interno di AI Mode, progettato per ricerche complesse che richiedono un’analisi approfondita.

Questa funzione è in grado di eseguire centinaia di ricerche correlate, analizzare e confrontare le informazioni provenienti da fonti diverse e, infine, elaborare un report completo e citato.

Chiamate agenziali e tecnologia Duplex

AI Mode integra capacità ‘agenziali‘ che permettono al sistema di interagire direttamente con le attività commerciali. Questa funzionalità, inizialmente focalizzata su prenotazioni di ristoranti tramite Project Mariner, si è evoluta.

Google ha annunciato l’integrazione di una versione aggiornata della tecnologia Duplex, ora potenziata da quello che definisce un “big Gemini model upgrade“, per gestire il controllo della disponibilità dei prodotti (stock) nei negozi. Gli utenti possono attivare la funzione “Let Google Call” per far sì che l’IA chiami i negozi, identifichi prodotti specifici e fornisca poi un riepilogo via email o testo delle disponibilità trovate.

Questa funzione, disponibile negli Stati Uniti si affianca alle capacità esistenti di prenotazione di appuntamenti e acquisto biglietti per gli abbonati AI Ultra, integrando Knowledge Graph e Google Maps. Il sistema raccoglie e consolida le risposte ottenute da diverse attività, presentando all’utente un riepilogo delle opzioni disponibili in un formato unificato.

Shopping conversazionale, visivo e monetizzazione

L’esperienza di shopping conversazionale e visivo di AI Mode permette agli utenti di descrivere ciò che cercano in modo naturale. Ad esempio è possibile formulare richieste di prodotti con specifiche caratteristiche per ricevere direttamente una serie di opzioni di acquisto visive e pertinenti.

L’interazione non si ferma alla prima ricerca: l’utente può affinare i risultati con successive domande conversazionali. Questa funzionalità si basa sullo Shopping Graph di Google, un database che indicizza oltre 50 miliardi di schede prodotto. Per garantire che i risultati siano sempre attuali, più di 2 miliardi di queste schede vengono aggiornate ogni ora.

Google ha iniziato la monetizzazione di questa funzione negli USA. Parte del contenuto che appare nei risultati di shopping conversazionale sarà sponsorizzato, similmente ai risultati di ricerca tradizionali. Una volta individuato l’articolo desiderato, è possibile visitare il sito del rivenditore per procedere con l’acquisto.

Agentic Checkout per acquisti automatici

Altra funzionalità legata allo shopping è l'”agentic checkout“. Gli utenti possono impostare una soglia di prezzo per un prodotto specifico: se il prezzo scende a quel livello, l’utente riceve un avviso e può autorizzare un acquisto automatico tramite Google Pay.

Google definisce questa funzione “agentic” perché il sistema traduce le informazioni visive del sito del rivenditore – come taglia, colore e stile – in azioni concrete, come l’aggiunta al carrello e l’acquisto. Questa funzione è attualmente supportata solo da un numero limitato di rivenditori Oltreoceano.

Personalizzazione e condivisione delle risposte

Oltre alle capacità di analisi e interazione, AI Mode introduce funzionalità progettate per rendere l’esperienza di ricerca più personale e collaborativa. Queste opzioni, inizialmente disponibili per gli utenti negli Stati Uniti che partecipano all’esperimento in Search Labs, mirano a trasformare la ricerca da un’attività puramente informativa a uno strumento più integrato nelle esigenze individuali e di gruppo.

Una delle principali novità è l’introduzione di risposte personalizzate. Partendo da argomenti legati alla ristorazione, AI Mode è in grado di fornire suggerimenti che tengono conto delle preferenze uniche dell’utente.

Il sistema può analizzare le conversazioni precedenti e i luoghi cercati o selezionati in Search e Maps per desumere i gusti individuali, come la preferenza per un certo tipo di cucina o per locali con caratteristiche specifiche, proponendo così opzioni più pertinenti.

Google sottolinea che l’utente mantiene il controllo su quali dati contestuali condivide e può modificare le impostazioni di personalizzazione in qualsiasi momento dal proprio Account Google.

In aggiunta, è stata introdotta una funzionalità di condivisione tramite link. Questa opzione permette di condividere l’intera conversazione di AI Mode con altri utenti, che possono così accedere alla risposta e continuare l’esplorazione con proprie domande di follow-up.

Questo strumento si rivela particolarmente utile per attività collaborative, come la pianificazione di un viaggio o l’organizzazione di un evento. L’utente che condivide il link mantiene il pieno controllo, con la possibilità di eliminare il link condiviso in qualsiasi momento.

Chi può utilizzare Google AI Mode

AI Mode, introdotto inizialmente tramite Search Labs negli Stati Uniti, ha visto un’espansione progressiva. Dopo il lancio generalizzato negli USA e le successive introduzioni in India e nel Regno Unito, Google continua ad estendere la disponibilità della modalità a nuovi territori e ha lanciato il servizio anche in Italia, arrivando così a proporlo in un totale di oltre 200 Paesi e territori, molti in Europa.

AI Mode e le possibili ‘allucinazioni’ del modello

AI Mode, come tutti i sistemi di intelligenza artificiale generativa, presenta il rischio di allucinazioni, interpretando in modo errato i contenuti o inventando informazioni.

Con l’introduzione di Gemini 3, la gestione dell’accuratezza dovrebbe fare un salto di qualità significativo. Grazie al ragionamento avanzato e alla comprensione profonda dell’intento il modello è in grado di selezionare con maggiore precisione contenuti credibili e altamente rilevanti, riducendo la frequenza di errori fattuali anche per le domande più complesse.

Google continua comunque a consigliare cautela e verifica, specialmente per query insolite, mantenendo un approccio di trasparenza sui limiti della tecnologia:

come nel caso della ricerca in generale, si potrebbero potenzialmente ottenere risposte strane da questa nuova modalità se si cercano cose insolite, poiché l’esperimento riflette le informazioni presenti sul web rilevanti per la ricerca.

Governance ed etica: i principi di IA responsabile di Google

Google inquadra lo sviluppo della sua intelligenza artificiale all’interno di una serie di principi ufficiali incentrati sull’essere sia “audaci che responsabili”.

La tecnologia alla base di AI Mode è guidata da principi fondamentali che includono l’essere socialmente vantaggiosa, evitare di creare o rafforzare pregiudizi ingiusti, essere costruita e testata per la sicurezza, essere responsabile nei confronti delle persone e incorporare i principi di privacy by design.

Il processo di governance di Google prevede analisi etiche, valutazioni del rischio e red teaming per identificare e mitigare potenziali danni prima e dopo l’implementazione.

Il beneficio di un’esperienza di ricerca più comoda per gli utenti e di un maggiore coinvolgimento per Google va però soppesato rispetto al rischio della destabilizzazione dell’economia legata alla creazione di contenuti.

L’implementazione attuale di AI Mode sembra dare la priorità al beneficio immediato di Google e dei suoi utenti rispetto alla salute a lungo termine dell’ecosistema più ampio.

Questa dinamica solleva questioni riguardo i limiti della responsabilità aziendale e se l’innovazione di una singola azienda possa modificare unilateralmente il modello economico fondamentale del web aperto.

L’esperienza utente in AI Mode e l’Impatto sul Click-Through Rate (CTR)

Come detto AI Mode è progettato per fornire risposte dirette e complete, riducendo inevitabilmente la necessità per l’utente di cliccare sui siti web citati come fonte.

L’interfaccia conversazionale rende più semplice e immediato porre domande di approfondimento direttamente al sistema, piuttosto che navigare su una pagina web esterna e l’introduzione dello shopping conversazionale e degli annunci pubblicitari all’interno di AI Mode rappresenta la prima grande strategia di monetizzazione di questa interfaccia.

L’assenza di ‘rumore’ nell’UI di AI Mode, un vantaggio rispetto ai siti web

La modalità di interazione diretta tra l’utente e il motore, permette al navigatore di superare le potenziali difficoltà di fruizione presenti in molti siti web, che possono includere:

• Annunci pubblicitari intrusivi;

• Video in riproduzione automatica;

• Pop-up per l’iscrizione a newsletter o per l’installazione di app;

• Contenuti difficili da trovare o incompleti.

• Banner per il consenso dei cookie;

Rimuovendo questo ‘rumore’, AI Mode oltre a mantenere il suo obiettivo di fornire il contenuto informativo di cui l’utente ha bisogno direttamente nella risposta generata, ottiene il vantaggio di proporre i contenuti generati in maniera altamente fruibile, diminuendo ulteriormente l’incentivo al clic verso le fonti citate.

Impatto sul traffico e CTR

L’impatto sul traffico organico è diretto e ha accelerato la tendenza delle ricerche ‘zero-click’.

Studi specifici hanno quantificato il calo dei tassi di click-through (CTR): le prime analisi rilevano come solo il 4,5% delle sessioni di AI Mode porti a un click sulle fonti citate.

Una tendenza che potrebbe essere accentuata da modalità di interazione come Search Live, dove le risposte audio dirette e la presentazione di link contestuali potrebbero ridurre ulteriormente la necessità di una navigazione web tradizionale.

La previsione per AI Mode è che possa causare una diminuzione del traffico ancora più impattante.

Google afferma che i click provenienti dai risultati AI siano “più qualificati”, ma l’azienda elude però le domande in merito a CTR e conversioni di questo tipo di risultati.

Come vengono misurate le metriche di AI Mode in Search Console

I dati relativi ad AI Mode sono registrati in Google Search Console, ma la loro analisi presenta delle complessità.

Google aggrega questi dati all’interno del traffico web tradizionale, senza fornire una categoria separata. Questo significa che, pur seguendo logiche di misurazione standard, le interazioni non sono facilmente isolabili. Le metriche principali sono conteggiate come segue:

• Clic

  Un clic viene registrato quando un utente seleziona un link che conduce a una pagina esterna;

• Impression

  Un’impressione (impression) viene conteggiata quando un link al sito appare nella risposta generata ed è potenzialmente visibile all’utente;

• Posizione

  Il calcolo della posizione segue le stesse logiche della ricerca tradizionale, applicate anche a elementi come caroselli e immagini;

• Domande di follow-up

  Ogni domanda successiva posta dall’utente viene trattata come una nuova query, a cui vengono attribuiti i relativi dati di impression, posizione e clic.

Dati di adozione e modifica della relazione fondamentale tra Google ed editori

I dati iniziali mostrano comunque che per ora l’adozione di AI Mode da parte degli utenti appare bassa. Un’analisi di SimilarWeb indica che, dopo una crescita iniziale, l’utilizzo della tab AI Mode su Google.com negli Stati Uniti si è leggermente ridotto, attestandosi intorno all’1%.

Questa bassa adozione potrebbe essere dovuta al fatto che gli utenti sono soddisfatti delle risposte fornite da AI Overviews, o che Google non ha dato sufficiente enfasi visiva alla modalità AI per incentivarne un uso maggiore.

AI Overviews ha stabilito una base di utenti massiccia, raggiungendo 1,5 miliardi di utenti mensili in 200 paesi a maggio 2025.

Google ha inoltre riportato un aumento superiore al 10% nell’utilizzo della ricerca per le query che attivano risposte IA nei mercati principali. La fiducia in queste risposte è alta, specialmente tra la Generazione Z (74%) e i Millennial (66%) che le trovano utili.

Un cambio epocale nella relazione tra siti web e motori di ricerca

Il cambiamento nel modo in cui le informazioni vengono presentate sta modificando la relazione fondamentale tra i motori di ricerca e gli editori di contenuti.

Come osservato da John Shehata, fondatore di NewzDash, il modello originale secondo cui Google mostrava un estratto in cambio di traffico verso il sito dell’editore — dove quest’ultimo poteva monetizzare — appare oggi compromesso.

Google AI Mode e le implicazioni per la SEO

La Search Engine Optimization (SEO), che in italiano significa Ottimizzazione per i Motori di Ricerca, consiste nell’insieme delle attività utili a ottenere la migliore posizione possibile tra i contenuti web organici (cioè non a pagamento) che figurano nelle SERP.

La SEO si compone di tre tipologie di attività che sono On-Page SEO , Off-Page SEO e SEO tecnica e il suo approccio tradizionale si basa in gran parte sull’ottimizzazione per specifiche parole chiave, insieme all’ottimizzazione on-page e all’ottenimento di link verso i propri contenuti provenienti da fonti autorevoli, i cosiddetti backlink.

Questo tipo di approccio, nel caso di Google AI Mode può perdere di efficacia, ma i fondamentali rimangono saldi.

Google stessa, nella sua documentazione ufficiale, sottolinea che le migliori pratiche SEO esistenti rimangono valide e rilevanti anche per le funzionalità AI nella Ricerca.

L’azienda ha chiarito che non sono necessari file specifici per l’IA, né markup schema.org speciali per apparire nelle risposte generative.

I proprietari di siti web possono continuare a utilizzare gli strumenti di controllo già noti, come nosnippet, data-nosnippet o noindex, per gestire la visibilità dei loro contenuti.

Questo rafforza l’idea che un approccio SEO innovativo non debba stravolgere le fondamenta tecniche, ma evolvere strategicamente verso i contenuti.

Di seguito le principali linee guida che si possono adottare per ottenere visibilità nelle risposte di AI Mode:

• Basare la propria strategia SEO su entità e intenti di ricerca

  Adottare una strategia SEO che si basi principalmente sulle entità e sugli intenti di ricerca e su come le varie parti di un contenuto si connettono e si relazionano tra loro, piuttosto che sulle singole parole chiave. L’evoluzione del “query fan-out” in Gemini 3 rende questo ancora più critico, poiché il sistema è ora in grado di recuperare contenuti pertinenti che in precedenza venivano persi se non corrispondevano esattamente alla query superficiale.

• Assecondare la multimodalità di Gemini

  Il fatto che Gemini sia multimodale rende importante avvalersi il più possibile di differenti tipologie di contenuti (immagini, video e audio);

• Ottimizzare per la Generative UI

  Con l’avvento della Generative UI, i dati strutturati e i contenuti chiari diventano il carburante per i simulatori e i tool interattivi generati dall’AI. Fornire dati tabellari puliti, specifiche tecniche precise e logiche di calcolo chiare aumenta la probabilità che il proprio contenuto venga utilizzato per costruire queste esperienze dinamiche.

• Realizzare contenuti originali e autorevoli

  Un altro aspetto fondamentale è l’originalità dei contenuti, tali da potersi distinguere da ciò che è privo di una specifica autorevolezza o esperienza diretta sull’argomento trattato, allineandosi così al framework E-E-A-T di Google;

• Curare l’esperienza sulla pagina e gli aspetti tecnici

  Oltre alla qualità dei contenuti, rimangono cruciali i requisiti tecnici di base: assicurarsi che i bot possano accedere e indicizzare le pagine e garantire una buona esperienza utente con design mobile-friendly, velocità di caricamento elevate e una chiara identificazione del contenuto principale;

• Formattare il testo in modo gerarchico e strutturato

  Diventa importante adottare una formattazione del testo che agevoli la scelta dei contenuti come fonti da parte dei sistemi di intelligenza artificiale. Ciò significa utilizzare formattazioni come elenchi puntati, numerati e annidati, tabelle e heading tag;

• Utilizzare dati strutturati

  Diventano poi strategici i dati strutturati basati su schema.org, che sono un formato standardizzato di dati in grado di fornire informazioni su una pagina e classificarne il contenuto. In particolare, i dati strutturati possono essere molto utili per aiutare l’Intelligenza artificiale a comprendere meglio la gerarchia e le proprietà delle entità presenti in un contenuto.

Strategie di sopravvivenza e nuovo paradigma delle metriche

Di fronte a una potenziale e drastica riduzione del traffico proveniente dalla ricerca, l’ottimizzazione per essere citati nelle risposte AI potrebbe non essere sufficiente. Emergono quindi strategie di più ampio respiro che gli editori e i responsabili dei siti web possono considerare.

Diversificazione del traffico e delle entrate

Diventa imperativo ridurre la dipendenza da un singolo canale, come la ricerca Google. Le strategie di diversificazione includono:

• Google Discover

  Google Discover può rappresentare una fonte di traffico alternativa, soprattutto con la sua espansione su desktop. Tuttavia, presenta una natura volatile e, secondo alcuni analisti, il tipo di contenuto che performa bene in Discover (es. clickbait) non sempre si allinea con i contenuti di qualità;

• Modelli a pagamento

  L’introduzione di paywall, totali o parziali (freemium), per i siti di news diventa una considerazione quasi inevitabile per monetizzare contenuti di alta qualità per cui gli utenti sono disposti a pagare;

• Nuovi formati di contenuto

  I podcast sono un formato in crescita, relativamente facili da produrre e sostenibili economicamente anche con un numero non elevato di iscritti. Anche i video, specialmente in formato breve, offrono un potenziale di crescita su più piattaforme (YouTube, TikTok, Instagram ecc.);

• Newsletter e social media

  Le newsletter via email permettono di costruire un rapporto diretto e una base di utenti fidelizzati, come dimostra il successo di piattaforme quali Substack. I social media, sebbene non più un driver primario, possono ancora veicolare un numero significativo di visitatori.

Costruzione di un brand forte

La strategia consiste nel costruire un brand così forte da essere cercato attivamente e direttamente dal pubblico.

Le visite dirette non sono mediate dagli algoritmi di ricerca e rappresentano l’audience più fedele, che visiterà il sito indipendentemente dalle funzionalità introdotte da intermediari come Google.

Un brand forte e riconoscibile facilita inoltre l’adozione delle app dedicate, l’iscrizione alle newsletter e la crescita su altri canali.

Inoltre, una forte presenza del brand sul web è anche un elemento chiave per l’ottimizzazione della visibilità nelle risposte AI. I modelli linguistici, infatti, sono addestrati sui contenuti del web e sono più propensi a citare come fonti i brand menzionati di frequente.

Un nuovo approccio alle metriche

Il cambiamento in atto richiede un ripensamento delle metriche di successo. Google stesso incoraggia gli editori a guardare oltre i semplici clic e a concentrarsi su indicatori più significativi come vendite, iscrizioni e un’audience più coinvolta sul sito.

In questo nuovo contesto la ‘visibilità’ all’interno delle risposte AI, e non più il traffico, sono una nuova metrica fondamentale del successo, dato che si prevede una generale diminuzione del traffico per tutti.

Conclusione

Google AI Mode è una notevole trasformazione del motore di ricerca di Mountain View, che va ben oltre AI Overviews.

Google assicura che sta sperimentando varie modalità di integrazione dell’AI nelle sue SERP, anche allo scopo di garantire alle fonti esterne citate il miglior posizionamento possibile per ottenere clic.

L’inclusione dei dati provenienti da AI Mode nei report sul rendimento di Google Search Console è un’evoluzione significativa per l’analisi del traffico.

Sebbene l’integrazione fornisca una visione più completa, i dati di AI Mode non sono però presentati in una categoria separata, ma vengono aggregati nel traffico di tipo ‘Web’ insieme ai risultati della ricerca tradizionale.

Questa modalità di aggregazione, pur rappresentando un passo avanti rende ancora complessa un’analisi indipendente e granulare da parte degli editori per isolare e verificare il rendimento specifico delle citazioni all’interno delle risposte AI.

Un fatto è certo: rispetto agli esperimenti precedenti che si limitavano a proporre nelle SERP di Google una parte di AI generativa, lasciando uno spazio ai tradizionali snippet, l’integrazione di Gemini con gli algoritmi di Google porta definitivamente le pagine dei risultati nell’era dell’AI.

Ciò richiede un profondo ripensamento delle strategie di ottimizzazione SEO e un continuo monitoraggio dell’evoluzione in corso.