SEO On-Page nell’era del’IA generativa: tecniche e strategie

Punti chiave

Il 2025 segna un punto di svolta definitivo per la SEO On-Page, trasformata radicalmente dall’integrazione massiva dell’Intelligenza Artificiale nei processi di ricerca. Non più limitata all’ottimizzazione per il ranking tradizionale basato su liste di link, la disciplina evolve verso la gestione strategica della presenza all’interno di sistemi generativi e multimodali.

Questo cambio richiede un approccio tecnico e semantico rinnovato, dove l’obiettivo primario diventa garantire la citazione e la visibilità delle fonti in un ecosistema dominato da risposte sintetiche e interazioni zero-click.

• Transizione da retrieval a generazione

  Il passaggio dai motori di ricerca basati sul recupero lessicale a quelli fondati sulla generazione e sintesi ha ridefinito le metriche di successo. La SEO On-Page non punta più esclusivamente al posizionamento nella SERP, ma all’essere selezionata come fonte autorevole per le risposte generate dall’AI. In un contesto dove le query informazionali subiscono una contrazione dei click diretti, la strategia si sposta sull’ottimizzazione per la citazione (source node) all’interno delle AI Overviews;

• Evoluzione tecnica e vettoriale

  L’adozione di architetture neurali complesse e algoritmi come MUVERA impone una strutturazione del contenuto ottimizzata per il recupero vettoriale. I motori di ricerca analizzano ora le pagine attraverso il chunking semantico, trattando il documento come una sequenza di unità di significato distinte. Di conseguenza, l’architettura HTML, la gerarchia dei tag e la densità informativa dei singoli paragrafi diventano determinanti per permettere agli algoritmi di estrarre e utilizzare porzioni specifiche di contenuto come risposte precise;

• Nuovi standard di ammissibilità e qualità

  Gli aggiornamenti algoritmici recenti, in particolare il June 2025 Core Update di Google, hanno trasformato i segnali E-E-A-T e l’Information Gain da fattori di ranking a prerequisiti essenziali per l’indicizzazione. La permanenza nell’indice è ora subordinata alla capacità di dimostrare esperienza diretta e di fornire un valore informativo aggiunto rispetto a quanto già presente nel Knowledge Graph, penalizzando severamente i contenuti ridondanti o derivativi;

• Strategie per l’era degli agenti AI

  L’ottimizzazione si espande verso la Agentic SEO, preparandosi a servire non solo utenti umani ma anche agenti autonomi. Questo richiede l’implementazione di strategie come l’Entity-First Indexing e il Contextual Bridging per solidificare le relazioni semantiche tra brand e argomenti. Inoltre, l’accessibilità dei dati tramite formati strutturati diventa cruciale per permettere agli agenti AI di interagire efficacemente con i contenuti e i servizi offerti dal sito.

Definizione di SEO On-Page e impatto dell’IA generativa

La SEO On-Page, è l’insieme delle pratiche di ottimizzazione implementate direttamente all’interno delle pagine di un sito web — come il codice HTML, i contenuti testuali, la struttura e le immagini —il che la differenzia dalla SEO Off-Page, che si concentra su segnali esterni e dalla SEO Tecnica che si occupa invece degli aspetti legati all’infrastruttura digitale.

Tuttavia, più in generale, nel corso del 2025 il panorama della Search Engine Optimization SEO, con l’adozione sempre più massiccia dell’IA nelle pagine dei risultati dei motori di ricerca ha attraversato una metamorfosi che può essere definita senza iperboli come la più radicale dall’introduzione del PageRank e che ha coinvolto tutti gli aspetti dell’ottimizzazione.

Le documentazioni ufficiali dei principali attori del settore, nonché i pattern di volatilità nelle SERP rivelano che ciò che in un primo momento poteva essere visto come un aggiornamento, seppur dirimente, si è ormai imposto come un cambio epocale del rapporto tra editori web e servizi di ricerca web. Il passaggio da indicizzazione e recupero a generazione e sintesi ha imposto nuove regole normative e algoritmiche che ridefiniscono il concetto stesso di SEO On-Page.

Impatto dei Core Updates e Spam Updates recenti sulla SEO On-Page

La cronologia degli aggiornamenti di Google nel 2025 delinea una strategia chiara: la pulizia dell’indice da contenuti ridondanti e l’elevazione dell’esperienza utente a fattore discriminante per la sopravvivenza nell’indice, non solo per il posizionamento.

• Il June 2025 Core Update

  L’evento spartiacque dell’anno è stato il June 2025 Core Update, il cui rilascio è iniziato il 30 giugno 2025 e si è concluso il 17 luglio 2025, protraendosi per oltre due settimane di intensa volatilità.

  Questo aggiornamento ha introdotto un fenomeno definito dagli analisti come Traffic Decoupling. Mentre le impressioni e le posizioni medie per molti domini sono rimaste stabili o addirittura aumentate, i click effettivi hanno subito un forte calo, con perdite di traffico organico stimate tra il 20% e il 40% per i siti informazionali colpiti;

• La ‘Grande Decoupling’ e la contrazione dell’indice

  Questo disaccoppiamento è sintomatico di un cambiamento strutturale: l’aggiornamento ha coinciso con una maggiore aggressività delle funzionalità Zero-Click. Tuttavia, l’aspetto più critico per la SEO On-Page riguarda i criteri di indicizzazione.

  A differenza del passato, dove l’E-E-A-T agiva come un modificatore del ranking, il June 2025 Core Update ha elevato questi segnali a prerequisiti di ammissibilità. I siti incapaci di dimostrare, tramite elementi On-Page verificabili una esperienza di prima mano sono stati sistematicamente deindicizzati o relegati in posizioni di invisibilità.

  I dati suggeriscono che il motore di ricerca sta attuando una contrazione dell’indice, rimuovendo attivamente contenuti che – pur essendo tecnicamente corretti – non aggiungono valore incrementale rispetto a quanto già presente nel Knowledge Graph;

• L’August 2025 Spam Update

  Pochi mesi dopo, Google ha rilasciato l’August 2025 Spam Update, attivo dal 26 agosto al 21 settembre 2025. Questo aggiornamento ha segnato la fine di molte tattiche di Programmatic SEO di bassa qualità che avevano proliferato in passato. Le analisi tecniche evidenziano che l’algoritmo ha preso di mira per esempio le Doorway Pages Evolute: pagine generate programmaticamente per intercettare varianti a coda lunga di query senza offrire un valore contenutistico unico.

  Inoltre l’update ha raffinato la capacità di Google di rilevare il Keyword Stuffing Semantico. Con l’introduzione di modelli vettoriali avanzati, l’algoritmo va oltre la ricerca della ripetizione della parola chiave, penalizzando la saturazione innaturale di entità correlate e sinonimi. È stata osservata anche una stretta sulle pratiche di Site Reputation Abuse, colpendo i siti che ospitavano contenuti di terze parti di bassa qualità sfruttando l’autorità del dominio principale.

Nuovi standard tecnici o linee guida ufficiali

Il panorama normativo tecnico ha subito una razionalizzazione drastica. Google ha eliminato il supporto per numerosi Dati strutturati, segnalando una volontà di semplificare il codice On-Page e ridurre il “rumore” tecnico che non contribuisce direttamente alla comprensione semantica o all’esperienza utente.

• La deprecazione di una serie di dati strutturati

  Google ha annunciato di aver ufficialmente rimosso il supporto per una serie di markup che storicamente venivano utilizzati per ottenere snippet visivi arricchiti. Questa deprecazione è stata accompagnata dalla rimozione dei relativi report in Search Console e dei test nel Rich Results Test;

• Markup deprecati

  La lista dei dati strutturati deprecati include: Book Actions e Course Info, precedentemente usati per vendite dirette o corsi, ora ignorati; Claim Review, una rimozione sorprendente che suggerisce un cambio nel modo in cui Google verifica la veridicità; Estimated Salary, Learning Video, Special Announcement, Vehicle Listing, tutti rimossi per semplificare i risultati di ricerca;

• Nuovi protocolli di controllo per l’AI

  Google ha aggiornato la documentazione del Robots Meta Tag per includere direttive specifiche per AI Mode e AI Overviews. Questo aggiornamento risponde alla necessità degli editori di proteggere la propria proprietà intellettuale dall’essere sussunta nelle risposte generate senza click.

  Le nuove direttive per raggiungere questo scopoi includono:

  • Nosnippet Esteso

    L’uso di Nosnippet adesso impedisce l’utilizzo del contenuto non solo negli snippet testuali tradizionali, ma anche come input diretto per la generazione di risposte nelle AI Overviews;

  • Max-snippet:[numero]

    L’uso di Max-snippet:[numero] permette un controllo granulare limitando lo snippet per tentare di forzare l’AI a generare una risposta incompleta;

  • Blocco di Google-Extended

    Il blocco del bot Google-Extended nel robots.txt per bloccare l’addestramento dei modelli Gemini sui propri contenuti, pur mantenendo la visibilità nell’indice di ricerca tradizionale;

• Indicizzazione Mobile-First 2.0

  Le linee guida più recenti hanno inasprito i requisiti per l’indicizzazione Mobile-First. Un sito per essere responsive richiede una parità di contenuto assoluta tra desktop e mobile.

  Contenuti caricati tramite interazioni utente complesse, come lazy loading dipendente da scroll o click su “Continua a leggere“, rischiano di non essere indicizzati se non immediatamente accessibili al crawler mobile renderizzato.

Visibilità nella SERP: AI Overviews e AI Mode

L’interfaccia tra l’utente e l’informazione che era organizzata con una lista di link, con l’introduzione dell’IA generativa è un mosaico dinamico di risposte, visualizzazioni multimodali e suggerimenti predittivi. La visibilità On-Page da ranking diventa dunque giocoforza presenza e/o citazione.

Comportamento nei risultati generativi

L’introduzione massiva delle AI Overviews, di AI Mode e il consolidamento di ChatGPT Search hanno creato un ecosistema a due velocità: le query transazionali mantengono una struttura simile al passato, mentre le query informazionali sono dominate da risposte sintetiche che cannibalizzano i click.

• Il crollo del CTR

  Studi condotti nel settembre 2025 rivelano l’impatto devastante delle AIO sul Click-Through Rate (CTR) tradizionale. Per le query informazionali dove è presente l’AI generativa, il CTR organico medio è crollato dal 1.76% allo 0.61%, segnando una contrazione del 61%. Anche i risultati a pagamento non sono immuni, con un calo significativo nelle stesse condizioni.

  Questo conferma che l’utente medio, trovando la risposta soddisfatta direttamente nella Search Engine Results Page (SERP), abbandona la ricerca senza visitare la fonte. Tuttavia, esiste una via di fuga: la citazione. I brand e le pagine che vengono esplicitamente citati come fonti all’interno della risposta generata dall’AI, spesso tramite citazioni, vedono un incremento del CTR organico del 35% rispetto ai risultati posizionati tradizionalmente ma non citati. La strategia On-Page deve quindi spostarsi dall’ottimizzazione per la posizione all’ottimizzazione per la citazione;

• Query fan-out

  La tecnologia AI Mode utilizza un processo chiamato Query Fan-Out. Quando un utente pone una domanda complessa, l’AI la scompone in molteplici sotto-query parallele, interrogando indici diversi per immagini, fatti locali, video e testo.

  Per la SEO On-Page, ciò implica che una singola pagina “pilastro” ben strutturata (Topic Cluster On-Page) ha maggiori probabilità di essere intercettata da più rami del fan-out rispetto a pagine frammentate;

• Visual grounding

  Le AI Overviews integrano aggressivamente elementi visivi per ancorare (ground) le risposte testuali e aumentarne la credibilità percepita. Immagini con attributi alt descrittivi e didascalie contestuali e dati EXIF preservati rimangono fondamentali per Google Immagini e adesso anche per apparire nei caroselli visivi delle risposte IA.

Fattori di ammissibilità e ranking

I criteri che determinano quali contenuti vengono selezionati per alimentare le risposte generative (RAG – Retrieval-Augmented Generation) differiscono dai tradizionali fattori di ranking blu-link.

• Information gain e densità fattuale

  Il fattore On-Page più critico è l’information gain. I modelli LLM, per evitare le allucinazioni privilegiano fonti che contengono un’alta densità di fatti verificabili, statistiche uniche o dati non ridondanti.

  Le pagine che strutturano i dati in tabelle comparative, liste puntate dense di specifiche e definizioni concise (formato Answer-First) hanno una probabilità esponenzialmente più alta di essere selezionate come Source Node;

• Segnali di user interaction (NavBoost)

  In differenti occasioni è stato confermato definitivamente il ruolo di NavBoost, un sistema di ranking di Google che utilizza i segnali di interazione degli utenti (click, dwell time, scroll depth) per addestrare i modelli di ranking.

  Un contenuto On-Page perfetto dal punto di vista semantico ma con una UX povera verrà penalizzato perché genera segnali di interazione negativi. Il ranking non è statico ma dinamico, basato sulla soddisfazione utente osservata in tempo reale attraverso i Core Web Vitals;

• Co-citazioni e grafo delle entità

  L’autorità è definita dalla posizione nel Knowledge Graph. Le Co-citazioni — ovvero essere menzionati nello stesso contesto di altri brand o entità autorevoli — sono un segnale di ranking On-Page indiretto ma potente.

  I motori valutano la vicinanza semantica tra il vettore del brand e il vettore dell’argomento trattato. Ottimizzare la pagina Chi Siamo e le biografie degli autori con collegamenti espliciti (sameAs) a entità riconosciute aiuta a solidificare l’entità nel grafo e a migliorare il ranking E-E-A-T tramite markup Organization e Person.

Dinamiche tecniche e operative della SEO On-Page contemporanea

Dietro la nuova interfaccia visiva si cela una rivoluzione ingegneristica. Il 2025 ha segnato il tramonto definitivo dei sistemi di Lexical Retrieval puri a favore di architetture ibride dominate dal Vector Retrieval e dal Neural Ranking. Comprendere questi meccanismi è essenziale per decifrare perché certe tattiche di SEO On-Page funzionano e altre sono diventate obsolete.

Innovazioni nel funzionamento

L’innovazione tecnica più rilevante è l’introduzione e il dispiegamento su larga scala dell’algoritmo MUVERA, un veloce algoritmo di recupero informazioni sviluppato da Google che permette di interpretare ricerche e contenuti con una maggiore profondità semantica rispetto alla semplice ricerca per parole chiave, grazie a rappresentazioni multi-vettoriali — ovvero più vettori concettuali per ciascun contenuto e a un sitema di compressione avanzato.

Le principali conseguenze sono:

• Chunking semantico

  In precedenza molti sistemi di ricerca vettoriale comprimevano l’intero contenuto di una pagina in un singolo vettore. Questo approccio schiacciava le sfumature. MUVERA risolve questo problema generando multipli vettori per un singolo documento, ognuno rappresentante una diversa sezione semantica o chunk di contenuto. Google ora legge la pagina non come un blocco unico, ma come una sequenza di unità di significato. Questo permette di recuperare una pagina anche se la risposta rilevante si trova in un paragrafo specifico;

• Velocità e precisione

  Grazie alla riduzione del problema del Multi-Vector Retrieval a una ricerca MIPS (Maximum Inner Product Search) a vettore singolo, MUVERA offre una latenza ridotta del 90% rispetto ai sistemi precedenti come PLAID, mantenendo un’accuratezza superiore;

• Implicazione operativa

  La struttura HTML On-Page diventa la mappa per questo chunking. L’uso corretto dei tag di intestazione (H2, H3) e dei tag semantici è una direttiva tecnica per guidare la segmentazione vettoriale dell’algoritmo.

  Parallelamente, Google ha implementato i Graph Foundation Models (GFM) capaci di generalizzare le relazioni tra dati strutturati e non strutturati. Questi modelli permettono al motore di inferire connessioni logiche come causa-effetto o parte-di anche se non esplicitamente dichiarate nel testo, basandosi sulla topologia del grafo della conoscenza.

Obsolescenza e best practice deprecate

La transizione verso sistemi neurali e vettoriali ha reso inefficaci, o addirittura dannose, diverse pratiche SEO On-Page consolidate. Vediamo una panoramica:

• Ottimizzazione per keyword esatta e densità

  Con MUVERA che lavora su embedding semantici, ripetere la parola chiave esatta (Keyword Density) è inutile. Il sistema cerca la vicinanza vettoriale dei concetti, non la stringa di testo. L’insistenza su keyword esatte è ora un segnale di bassa qualità per gli algoritmi;

• Paginazione rel=prev/next

  Questa pratica è ormai tecnicamente morta per l’indicizzazione. Googlebot è diventato abile nel gestire l’infinite scroll e il caricamento dinamico, rendendo obsoleti i tag di paginazione tradizionali per la scoperta dei contenuti. La best practice è ora l’uso di URL univoci e accessibili per ogni stato del contenuto;

• Markup per rich snippet ‘vanity’

  L’implementazione di schema come CourseInfo o SpecialAnnouncement al solo fine di ottenere uno snippet visivo è tempo perso. Google li ignora attivamente per il rendering, sebbene i dati possano ancora essere parsati a livello informativo;

• Contenuti ‘skyscraper’ generici

  La tecnica di creare guide lunghissime che aggregano solo informazioni già ampiamente esistenti in Rete è penalizzata. I nuovi Core Updates premiano l’Information Gain. Se una pagina di migliaia di parole non contiene nuove informazioni rispetto a quelle già esistenti e ben posizionate, viene considerata ridondante e può essere addirittura deindicizzata;

• Meta keyword

  La loro presenza è ormai un segnale di codice legacy e di trascuratezza tecnica.

Strategie evolutive

In un mercato dove il 60% delle ricerche non genera click e l’AI cannibalizza l’imbuto informativo, la strategia SEO deve convergere con nuove discipline solo apparentemente separate, ma in realtà un’evoluzione della stessa ottimizzazione più tradizionale, come la cosiddetta Generative Engine Optimization (GEO).

Strategie di Ottimizzazione

• Strategia di indicizzazione entity-first

  La strategia deve partire dalla mappatura delle entità (Entity-First Indexing). Ogni pagina deve essere inequivocabilmente associata a un’entità primaria, utilizzando la proprietà schema mainEntity o about per dichiarare esplicitamente di cosa tratta la pagina.

• Contextual bridging

  Il contenuto deve creare ponti tra l’entità del brand e l’entità del topic (Contextual bridging). Non basta scrivere di “scarpe da ginnastica“; bisogna connettere semanticamente il prodotto a concetti come maratona, pronazione, ammortizzazione, usando un linguaggio naturale che MUVERA possa vettorizzare in cluster adiacenti.

• GEO e formattazione

  Per massimizzare la visibilità nelle risposte generate dall’IA, il contenuto deve essere strutturato per essere ingerito. Questo richiede una struttura a blocchi logici brevi introdotti da intestazioni descrittive (H2/H3) che rispecchiano domande naturali degli utenti.

• formato ‘answer-first’

  Iniziare ogni sezione con una definizione diretta e concisa (40-60 parole) che risponda alla domanda implicita nell’H2. Questo tipo di snippet è ottimizzato per essere prelevato verbatim dalle AI.

• Liste e tabelle

  Le IA adorano i dati strutturati. Le tabelle HTML e le liste puntate sono formati privilegiati per la sintesi nelle risposte generative.

• Agentic SEO: prepararsi agli agenti autonomi

  La frontiera è l’ottimizzazione per gli Agenti AI che compiono azioni (Agentic SEO). È necessario implementare PotentialAction nello schema markup per indicare agli agenti AI quali operazioni sono possibili sulla pagina, trasformando il sito in un endpoint di servizio.

• Dati accessibili via API

  Per e-commerce avanzati, rendere i dati di prodotto accessibili in formati strutturati (JSON-LD o feed API aperti) permette agli agenti di recuperare prezzi e disponibilità in tempo reale senza dover fare scraping del DOM visivo.

I Fondamentali storici della SEO On-Page ancora validi: Meta Tag e Struttura URL

Nonostante l’avvento dell’AI e dei modelli vettoriali, alcune pratiche storiche della SEO On-Page rimangono fondamentali e continuano a far parte della prima linea di comunicazione con i crawler.

• Il Tag Title e la Meta Description

  Il Tag Title rimane uno dei fattori di ranking on-page per il recupero lessicale e vettoriale. Deve contenere la parola chiave principale, preferibilmente all’inizio, e definire univocamente l’argomento della pagina.

  La Meta Description, pur non essendo un fattore di ranking diretto, influenza drasticamente il Click-Through Rate (CTR) dei risultati di ricerca tradizionali. Anche nel contesto delle IA generative, una description ben strutturata può essere utilizzata come snippet di sintesi se il contenuto della pagina non è accessibile o parsabile;

• Struttura degli URL e gerarchia

  Gli URL devono essere brevi, descrittivi e leggibili dall’uomo (speaking URLs). Una struttura logica che riflette la gerarchia del sito (es. /categoria/sottocategoria/argomento) aiuta i motori di ricerca a comprendere la relazione tra le pagine e a distribuire correttamente il valore dei link interni. L’uso di parole chiave nell’URL continua a fornire un segnale di rilevanza tematica, seppur minore rispetto al passato.

Ottimizzazione dei media e delle immagini

In un web sempre più visuale e multimodale, l’ottimizzazione degli asset non testuali è cruciale sia per la velocità di caricamento sia per la visibilità in Google Immagini e nelle risposte visive dell’AI.

• Attributo Alt e nomi dei file

  L’Alt Text (testo alternativo) è obbligatorio per l’accessibilità e funge da àncora semantica per i motori di ricerca che non possono “vedere” l’immagine come un umano. Un alt text descrittivo e ricco di entità permette alle immagini di posizionarsi per query pertinenti. Analogamente, il nome del file deve essere esplicativo (es. seo-on-page-checklist.jpg anziché IMG_1234.jpg) per fornire ulteriore contesto vettoriale;

• Formati moderni e compressione

  L’uso di formati immagine di nuova generazione come WebP o AVIF garantisce una qualità visiva superiore con un peso in byte ridotto rispetto a JPEG o PNG. La scelta del formato, la compressione e il dimensionamento corretto delle immagini sono essenziali per mantenere tempi di caricamento rapidi, influenzando positivamente i segnali di Page Experience e riducendo il tasso di abbandono degli utenti.

Conclusione

L’analisi delle dinamiche operative del 2025 delinea uno scenario in cui la dicotomia tra ottimizzazione per i motori di ricerca e ottimizzazione per i modelli generativi si è definitivamente dissolta. La SEO On-Page si è espansa rispetto alla precedente focalizzazione sul ranking dell’elenco di link.

I siti moderni devono essere semanticamente densi per essere processati da architetture neurali complesse come MUVERA. L’adozione di standard di qualità elevati, imposti dal June Core Update di Google e dagli algoritmi anti-spam, conferma che la sopravvivenza digitale è subordinata alla capacità di fornire un reale guadagno informativo.

Questa evoluzione impone ai professionisti del settore di abbandonare le tattiche di produzione massiva a favore di una cura artigianale dell’entità e della sua rappresentazione nel Knowledge Graph. La fusione di SEO e GEO e la prospettiva futura della Agentic SEO suggeriscono che il valore di una pagina risiede nel suo potenziale di fungere da nodo sorgente autorevole per le sintesi delle intelligenze artificiali.

In questo contesto, la permanenza dei fondamentali tecnici, unita a una nuova sensibilità per la struttura vettoriale del contenuto, costituisce l’unica strategia sostenibile per mantenere rilevanza in un web sempre più visuale, semantico e mediato da agenti autonomi.