Punti chiave
L’ecosistema della ricerca digitale attraversa una fase di ridefinizione strutturale, evolvendo da un modello basato sulla classificazione di documenti a uno fondato sulla generazione di risposte sintetiche multimodali.
Questa transizione impone il passaggio dalle tradizionali pratiche di ottimizzazione verso protocolli specifici per i motori generativi, dove l’obiettivo non è più solo la visibilità posizionale, ma la citazione diretta all’interno delle risposte fornite dall’Intelligenza Artificiale.
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Ottimizzazione, gestione entità e citazione
La GEO si configura come una disciplina verticale della SEO che sposta il focus dall’ottimizzazione degli URL alla gestione delle entità e del contesto semantico, con l’obiettivo di inserire il brand nella Golden Answer generata dall’IA.
A differenza della SEO tradizionale, che misura il successo tramite il traffico diretto, la GEO valuta la Share of Voice nelle risposte sintetiche e il sentiment associato al brand, richiedendo una strutturazione dei dati mirata a massimizzare la Citation Authority per gli algoritmi di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
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Impatto strutturale delle AI Overviews e disaccoppiamento del traffico
L’integrazione delle AI Overviews e delle modalità di ricerca conversazionale ha innescato un disaccoppiamento tra i volumi di ricerca e il traffico verso i siti web, incrementando le ricerche in cui l’utente soddisfa il bisogno informativo direttamente nella SERP senza generare click verso ii siti.
Questo fenomeno riduce drasticamente il Click-Through Rate per le query informative, costringendo i brand a rivedere le aspettative di traffico e a non considerare più il motore di ricerca solo come un intermediario, ma come un fornitore di risposte definitive.
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Evoluzione algoritmica e valorizzazione dell’autenticità
Il ciclo degli aggiornamenti algoritmici di Google nel 2025 ha introdotto sistemi di classificazione basati sull’IA direttamente nel nucleo del motore per penalizzare i contenuti sintetici di bassa qualità (scaled content) e combattere il Site Reputation Abuse.
L’ecosistema premia ora le Hidden Gems, ovvero contenuti di nicchia e indipendenti e valorizza il segnale dell’Esperienza nel paradigma E-E-A-T, rendendo elementi come opinioni soggettive e dimostrazioni pratiche asset non replicabili dai modelli linguistici.
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Adattamento dell’architettura tecnica per il web duale
L’infrastruttura tecnica deve ora soddisfare le esigenze di un web frequentato sia da utenti umani che da agenti IA, rendendo critica l’ottimizzazione per crawler che potrebbero non avere capacità di rendering avanzate.
L’adozione di standard come l’Incremental Static Regeneration (ISR) garantisce la leggibilità dei contenuti da parte dei modelli generativi, mentre la gestione del file robots.txt diventa una scelta strategica complessa tra la protezione della proprietà intellettuale dal training non autorizzato e la necessità di mantenere la visibilità nelle risposte future dell’IA.
Definizione e fondamentali dell’Ottimizzazione per i Motori di Ricerca (SEO)
L’Ottimizzazione per i Motori di Ricerca, comunemente nota con l’acronimo SEO (Search Engine Optimization), è l’insieme delle pratiche strategiche e tecniche volte ad aumentare la visibilità di un sito web nei risultati organici (non a pagamento) dei motori di ricerca.
A differenza della pubblicità a pagamento (SEM o PPC), dove la visibilità è acquistata direttamente, la SEO mira a ottenere posizionamenti elevati migliorando la rilevanza e l’autorevolezza del contenuto agli occhi degli algoritmi di ranking.
L’obiettivo primario è attrarre traffico proveniente da utenti con un intento di ricerca specifico, trasformando la visibilità in valore misurabile. La disciplina richiede un equilibrio costante tra l’ottimizzazione tecnica dell’infrastruttura web e la creazione di contenuti di valore che soddisfino le esigenze informative o transazionali degli utenti.
Architettura del processo di ricerca: Crawling, Indicizzazione e Ranking
Il funzionamento dei motori di ricerca si basa su tre fasi operative distinte e sequenziali: crawling, indicizzazione e ranking.
Il processo inizia con il crawling, durante il quale software automatizzati noti come crawler o spider (es. Googlebot) scansionano sistematicamente il World Wide Web seguendo i collegamenti ipertestuali per scoprire nuove pagine o aggiornamenti a pagine esistenti.
Una volta scansionata, una pagina viene analizzata e, se ritenuta idonea, inserita nel database del motore di ricerca;
questa fase è nota come indicizzazione. Infine, quando un utente esegue una query, l’algoritmo di ranking interroga l’indice per restituire le pagine più pertinenti, ordinandole in base a centinaia di segnali di posizionamento per fornire la migliore risposta possibile.
I Pilastri operativi: SEO On-Page, Off-Page e Tecnica
L’operatività SEO si articola tradizionalmente su tre pilastri fondamentali:
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SEO On-Page
La SEO On-Page riguarda l’ottimizzazione degli elementi interni alla pagina web, come la qualità del contenuto, la struttura dei titoli (heading tags), l’uso delle keyword e l’ottimizzazione delle immagini e dei meta tag;
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SEO Off-Page
La SEO Off-Page si focalizza sui segnali esterni al sito che ne influenzano l’autorità e la reputazione, principalmente attraverso l’acquisizione di backlink (link in entrata) da altri domini autorevoli;
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SEO Tecnica
La SEO Tecnica costituisce le fondamenta dell’infrastruttura, assicurando che il sito sia scansionabile e indicizzabile, veloce nel caricamento, sicuro (HTTPS) e ottimizzato per i dispositivi mobili.
Una strategia SEO completa si basa sull’equilibrio di questi tre pilastri, i quali potrebbero essere con una metafora rappresentati come le parti di un’automobile da corsa: la SEO Tecnica rappresenta le componenti sotto il cofano come Il motore, il telaio e l’aerodinamica, la SEO On-Page costituisce gli elementi esterni e di interfaccia come la carrozzeria, il cruscotto e l’esperienza di guida, mentre la SEO Off-Page le sponsorizzazioni e il palmarès.
Il Nuovo scenario della ricerca: AI Overviews (AIO), AI Mode e i motori generativi
Con l’introduzione dell’IA generativa nelle risposte dei motori si è assistito a una trasformazione strutturale dell’interfaccia di ricerca, che è evoluta da semplice elenco di link a risposta generativa multimodale.
L’integrazione pervasiva delle AI Overviews (AIO) (precedentemente note come SGE) e l’introduzione della modalità AI Mode in Google, insieme a funzionalità di ricerca generativa come ChatGPT Search di OpenAI e motori IA quali Perplexity segnano il passaggio a un ecosistema in cui l’informazione viene sintetizzata direttamente nelle pagine dei risultati (Search Engine Results Page (SERP)) quando l’utente è sta utilizzando servizi specializzati nella ricerca, oppure direttamente in sessioni di chat, come nel caso di ChatGPT.
Il servizio di ricerca o quello che ha integrata la ricerca non agisce più solo come intermediario, ma come fornitore di risposte definitive, costringendo i brand a ripensare le proprie strategie di visibilità per un ambiente in cui il click non è più l’unica metrica di successo. Ciò rimodella profondamente la SEO, se viene intesa come era prima dell’arrivo dell’IA.
Impatto strutturale delle AI Overviews sul traffico organico in Google
La diffusione delle AI Overviews ha generato una contrazione misurabile del Click-Through Rate (CTR) verso l’open web in Google.
I dati indicano che la presenza di una AIO nella parte superiore della SERP spinge i risultati organici tradizionali fuori dalla visuale immediata, riducendo drasticamente i click.
Si registra una crescita strutturale delle cosiddette ricerche “Zero-Click” – cioè ricerche che generano visualizzazioni di risultati posizionati, ma non click verso i siti – in particolare per le query informative, dove l’utente soddisfa il proprio bisogno direttamente tramite la sintesi generata dall’IA senza visitare la fonte originale.
Questo fenomeno impone una revisione delle aspettative di traffico, specialmente per i siti che basano il proprio modello di business su visite superficiali o risposte a domande semplici.
Recenti analisi stimano tra i 9 e i 13,6 miliardi di ricerche giornaliere impattate da questo fenomeno, con una riduzione media dei click tra il 34,5% e il 47% per i risultati organici classici.
Google AI Mode: deep search e ricerca multimodale
Google AI Mode rappresenta l’evoluzione della ricerca verso un’esperienza conversazionale e multimodale, potenziata dai modelli Gemini e con la possibilità di follow-up, realizzando un ambiente multi-query.
Questa modalità, grazie a una tecnica denominata Query-fan-out introduce funzionalità di Deep Search capaci di eseguire ragionamenti complessi sulle query, scomponendole in sotto-task e consultando indici multipli per costruire risposte articolate.
L’aggiornamento avvenuto nel settembre 2025 della modalità generativa di Google ha potenziato queste capacità.
Nell’ambito dello shopping, AI Mode elimina la necessità di filtri manuali complessi, permettendo agli utenti di esprimere richieste in linguaggio naturale che vengono interpretate visivamente tramite lo Shopping Graph.
Un ulteriore test avviato da Google nell’interfaccia mobile del motore ha introdotto un collegamento diretto da AI Overviews ad AI Mode grazie a un pulsante ‘Show More’ che consente di entrare in modalità conversazionale con query di follow-up.
Per i professionisti SEO, ciò implica che il posizionamento per parole chiave non è più sufficiente: diventa imperativo essere entità riconosciute all’interno del grafo di conoscenza che l’IA consulta per generare le sue risposte.
Generative Engine Optimization (GEO): dal ranking alla citazione
La Generative Engine Optimization (GEO) emerge come disciplina verticale della SEO focalizzata specificamente sull’ottimizzazione dei contenuti per i motori di risposta basati su LLM (Large Language Models) e che è destinata a convergere con la SEO stessa, evolvendo l’attuale pratica di ottimizzazione.
A differenza della SEO tradizionale, che mira a posizionare un URL in una classifica, la GEO ha come obiettivo l’inserimento del contenuto o del brand all’interno della risposta sintetica generata dall’IA, la cosiddetta “Golden Answer”.
Questa verticalità del marketing di ricerca richiede un approccio basato sulle entità, sul contesto semantico e sulla strutturazione dei dati per massimizzare la probabilità che le informazioni vengano recuperate e citate dagli algoritmi generativi.
Differenze tra SEO tradizionale e GEO
Le differenze tra SEO e GEO – destinate come abbiamo detto inevitabilmente a fondersi – riguardano le unità fondamentali, gli obiettivi e le metriche di successo.
Mentre l’unità di base della SEO è l’URL o la pagina web, la GEO lavora su entità e frammenti di informazione. L’obiettivo passa dal ranking posizionale alla citazione all’interno della risposta generata.
Anche l’audience cambia: nella SEO tradizionale si scrive per l’utente umano che cerca, mentre nella GEO si ottimizza per il modello LLM che sintetizza.
Le metriche di successo evolvono dal traffico e dalle sessioni verso la “Share of Voice” nelle risposte AI, la visibilità algoritmica e il sentiment (cioè la postura emotiva dell’utente) associato al brand nelle sintesi generative.
Framework operativo di ottimizzazione per LLM
L’ottimizzazione per gli LLM richiede l’adozione di protocolli specifici volti a massimizzare la Citation Authority e la comprensione da parte delle macchine.
Un pilastro fondamentale è l’adozione di una struttura di scrittura a piramide rovesciata, dove ogni sezione inizia con un riassunto diretto (TL;DR) che risponde esplicitamente alla domanda implicita, facilitando l’estrazione da parte degli algoritmi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
È essenziale eseguire Audit di Visibilità AI per monitorare come il brand viene citato dai motori generativi.
L’uso aggressivo di Schema Markup avanzati (si vedano le guida di Google Search sui contenuti AI) fornisce agli LLM Dati Strutturati inequivocabili, mentre l’ottenimento di citazioni su domini di alta fiducia (come Wikipedia o siti istituzionali) corrobora l’autorità dell’informazione, aumentandone le probabilità di inclusione nel set di risposta.
Ecosistema algoritmico e qualità dei Contenuti
L’ecosistema algoritmico attuale è caratterizzato da una volatilità elevata e da una ridefinizione strutturale dei criteri di qualità.
Google ha implementato aggiornamenti massicci mirati a ripulire l’indice dai contenuti di bassa qualità generati in massa dall’IA e a valorizzare l’esperienza umana autentica.
Non si è trattato di semplici aggiustamenti dei pesi di ranking, ma dell’integrazione di sistemi di classificazione basati sull’IA direttamente nel nucleo (core) dell’algoritmo del motore.
Questa evoluzione premia i contenuti che dimostrano competenza reale e penalizza le tattiche manipolative di produzione su scala (“scaled content”).
Ciclo dei Core Update 2025: de-spamming e MUVERA
I tre aggiornamenti algoritmici di Google avvenuti nel 2025 hanno impattato in modo particolare sulle SERP.
Il “March 2025 Core Update” e l’“August 2025 Spam Update” hanno agito in modo particolare per la qualità dei contenuti e contro lo spam, integrando l’Helpful Content System nel core ranking e portando alla deindicizzazione di numerosi siti identificati come farm di contenuti di bassa qualità e spam generati in modo automatico.
Il “June 2025 Core Update” ha introdotto invece l’algoritmo MUVERA e il modello Graph Foundation, portando al motore una maggiore precisione nel recupero dei risultati pertinenti.
Questi interventi confermano la volontà di diversificare i risultati di ricerca e premiare l’autenticità.
La lotta al Site Reputation Abuse (Parasite SEO)
Google ha intensificato la lotta contro il Site Reputation Abuse, pratica nota anche come Parasite SEO, che consiste nell’ospitare contenuti di terze parti di bassa qualità su sottodomini di siti autorevoli per sfruttarne il ranking.
Le nuove policy penalizzano severamente o de-indicizzano le sezioni dei siti che ospitano contenuti non supervisionati editorialmente e semanticamente distanti dal tema principale del sito ospitante (la cosiddetta affiliazione).
Questo cambio di passo impone agli editori una sorveglianza rigorosa sulle partnership di affiliazione e sui contenuti ospitati.
E-E-A-T e segnali di esperienza reale
In un web saturato da contenuti generati automaticamente, i criteri E-E-A-T (Esperienza, Expertise, Autorevolezza, Trustworthiness) costituiscono nell’ecosistema di ricerca Google un importante filtro di qualità che l’IA non può replicare autenticamente.
Il segnale dell’Esperienza (la prima “E“) assume un valore critico: i motori di ricerca privilegiano contenuti che dimostrano un utilizzo diretto del prodotto, una visita fisica al luogo o una competenza vissuta in prima persona.
Elementi come foto originali, opinioni soggettive motivate e dimostrazioni pratiche diventano asset fondamentali per distinguere un contenuto umano di valore da una sintesi generica prodotta da un modello linguistico.
Architettura tecnica e Core Web Vitals 2025
L’architettura tecnica della SEO si è evoluta per soddisfare le esigenze di un web duale, frequentato sia da utenti umani che da agenti IA.
Oltre alle performance di caricamento, l’attenzione si è spostata sulla capacità dei contenuti di essere correttamente interpretati e ingeriti dai nuovi crawler generativi.
La stabilità dell’infrastruttura e la chiarezza del rendering diventano prerequisiti non solo per il ranking, ma per l’inclusione nei database di conoscenza degli LLM.
JavaScript SEO e rendering ibrido per crawler AI
L’ottimizzazione per i siti basati su framework JavaScript complessi è diventata critica poiché molti crawler AI emergenti, utilizzati da motori come Perplexity o modelli minori, non possiedono le capacità di rendering avanzate di Googlebot.
Per garantire la leggibilità del contenuto da parte di questi agenti e la sua inclusione nelle risposte generative, si è affermato lo standard dell’Incremental Static Regeneration (ISR) o del rendering ibrido.
Queste tecnologie permettono di servire HTML statico pre-renderizzato ai crawler, assicurando l’indicizzazione dei contenuti, mentre si mantiene l’interattività lato client per l’utente finale.
Gestione dei protocolli di esclusione e Robots.txt
La gestione del file robots.txt si è trasformata in una scelta strategica tra visibilità e protezione della proprietà intellettuale.
Con l’adozione di nuovi standard come il Really Simple Licensing (RSL) e i segnali di contenuto, i publisher possono ora esprimere preferenze granulari, permettendo ad esempio il crawling per l’indicizzazione di ricerca tradizionale ma bloccandolo per l’addestramento dei modelli IA.
Questa distinzione crea un trade-off complesso: bloccare i bot AI protegge i contenuti dal training non autorizzato, ma rischia di escludere il brand dalle risposte generative future, riducendone la visibilità nei nuovi motori di risposta.
Core Web Vitals: dominare la Metrica INP
I Core Web Vitals sono un insieme di metriche standardizzate utilizzate per quantificare la qualità dell’esperienza utente su una pagina web.
La composizione di questi segnali ha subito in tempi recenti un’evoluzione significativa, in particolare per quanto riguarda la misurazione della reattività. La metrica Interaction to Next Paint (INP) ha definitivamente sostituito il First Input Delay (FID) come standard per la valutazione della reattività.
L’INP misura la latenza di tutte le interazioni dell’utente con la pagina, non solo la prima, offrendo una visione olistica della fluidità dell’esperienza utente. Per i siti moderni, specialmente e-commerce e applicazioni web, mantenere un INP sotto i 200 millisecondi è diventato un fattore di ranking critico e un indicatore essenziale di qualità tecnica.
| Metrica | Buono | Scadente | Percentile |
|---|---|---|---|
| Visualizzazione elemento più grande (LCP) | ≤2500 ms | >4000 ms | 75 |
| Interaction to Next Paint (INP) | ≤200 ms | >500 ms | 75 |
| Variazione layout cumulativa (CLS) | ≤0,1 | >0,25 | 75 |
Implicazioni normative ed economiche
La SEO è una disciplina tecnica che opera all’interno di un quadro normativo ed economico globale in rapida evoluzione. Le decisioni delle autorità antitrust e le nuove legislazioni sul copyright stanno ridisegnando l’architettura stessa delle pagine dei risultati e i modelli di business digitali. Comprendere queste forze esterne è fondamentale per anticipare i cambiamenti strutturali del mercato della ricerca.
L’Impatto del Digital Markets Act (DMA) in Europa
In Europa, l’applicazione del Digital Markets Act (DMA) ha costretto Google a modificare sostanzialmente il layout delle SERP, in particolare per le query verticali di viaggio e shopping.
Per eliminare l’auto-preferenza, sono stati rimossi o ridimensionati i widget proprietari come Google Flights e Hotels, restituendo visibilità organica agli aggregatori indipendenti e alle agenzie di viaggio online (OTA).
Questo intervento normativo ha riaperto spazi di traffico organico che erano stati precedentemente erosi dai servizi diretti di Google.
Copyright e addestramento AI: fair use e opt-out
Le normative sul copyright, come l’AI Act in Europa (si veda EU AI Act per una sintesi) e le revisioni dell’US Copyright Office, stanno definendo le regole per l’uso dei contenuti nell’addestramento delle IA.
Nel Vecchio continente l’articolo 53 dell’AI Act impone ai fornitori di modelli di rispettare le riserve dei diritti (opt-out) espresse dai titolari tramite standard leggibili dalle macchine.
Questo crea un obbligo legale di trasparenza e fornisce ai creatori di contenuti strumenti tecnici per gestire se e come i propri dati vengono utilizzati per addestrare i modelli che alimentano la ricerca generativa.
Conclusione
La convergenza tra architetture tecniche, vincoli normativi ed evoluzione generativa delinea un orizzonte in cui la dicotomia tra SEO e GEO è destinata a dissolversi in una gestione unificata della presenza digitale, che inglobi la capacità tecnica di intercettare la domanda, ma che abbia allo stesso tempo la facoltà strategica di preservare la proprietà e il valore del dato all’interno di un ecosistema che tende strutturalmente alla cannibalizzazione informativa.
In questo scenario, la competizione si sposta dalla conquista della posizione in SERP alla negoziazione della Citation Authority all’interno dei layer generativi.
Le infrastrutture web devono soddisfare due esigenze: l’utente umano, alla ricerca di esperienza ed empatia, e l’agente IA, affamato di dati strutturati e verificabili.
Il brand come semplice destinazione di traffico diventa un’entità semantica ineludibile, capace di imporre la propria autorità non solo agli utenti finali, ma ai modelli stessi che ne mediano l’accesso.