Visibilità nei motori di ricerca AI: Cosa sappiamo finora

Introduzione

La visibilità di ricerca dell'intelligenza artificiale è un tema molto sentito ultimamente. La crescita degli strumenti, dei motori e delle funzionalità delle SERP basate sull'intelligenza artificiale sta rapidamente cambiando il modo in cui le persone trovano e interagiscono con le informazioni sul web. Secondo il Pew Research Center, circa il 58% degli utenti ha effettuato almeno una sessione su Google che fornisce una panoramica sull'intelligenza artificiale. Inoltre, gli utenti che hanno trovato una risposta generata dall'intelligenza artificiale hanno fatto clic su un link tradizionale della SERP solo nell'8% delle loro sessioni.

La crescente dipendenza dall'intelligenza artificiale per la ricerca di informazioni sul web e l'aumento delle esperienze zero-click significano che la visibilità tradizionale sui motori di ricerca non è più sufficiente per la crescita e la sostenibilità delle aziende. Per rimanere competitivi, è necessario che i propri contenuti siano presenti nelle risposte dell'intelligenza artificiale. Ma che cosa sappiamo esattamente dell'ottimizzazione della ricerca AI fino ad oggi? Scopriamolo!

Che cos'è l'AI Search?

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La ricerca AI è un termine generalizzato che indica qualsiasi tipo di ricerca online effettuata con l'aiuto dell'intelligenza artificiale. Può essere effettuata utilizzando modelli linguistici indipendenti (LLM) come ChatGPT e Claude, ma anche con l'aiuto di motori costruiti sulla loro base, come Perplexity AI e Microsoft Copilot. Questo termine comprende anche le sessioni nei motori tradizionali, ma con l'aiuto di funzioni SERP alimentate dall'AI, come le panoramiche AI di Google.

Indipendentemente dallo strumento utilizzato, l'aspetto principale di una ricerca di questo tipo è che non fornisce agli utenti un elenco tradizionale di fonti, classificate in base alla corrispondenza delle parole chiave e alla pertinenza. L'intelligenza artificiale utilizza invece l'elaborazione del linguaggio naturale e l'apprendimento automatico per elaborare la richiesta dell'utente e comprenderne l'intento. In base all'intento, l'intelligenza artificiale sintetizza una risposta diretta alla richiesta dell'utente, in genere citando le fonti originali da cui ha raccolto le informazioni.

Il risultato? L'utente riceve una risposta rapida, personalizzata e diretta alla sua domanda senza dover scavare in più pagine. Si tratta di un modo più comodo di trovare informazioni, ed è per questo che sempre più persone lo utilizzano. Per le aziende, questo significa la necessità di implementare l'ottimizzazione AI per i motori di ricerca in aggiunta alla SEO tradizionale per rimanere visibili sul web anche quando il pubblico di riferimento non esamina le SERP regolari.

In che modo l'AI Search SEO è diversa dalla SEO tradizionale?

Sebbene abbiano alcune somiglianze, gli algoritmi tradizionali e quelli dell'AI funzionano in modo diverso. Le SERP a cui siamo abituati sono create in base alla corrispondenza delle parole chiave. In questo senso, la SEO tradizionale si basa molto sul targeting e sull'integrazione delle parole chiave. L'intelligenza artificiale, invece, guarda più in profondità della somiglianza delle parole chiave. Valuta ciò che l'utente vuole trovare: il suo intento. Tuttavia, questa non è l'unica differenza.

Rivediamo brevemente le principali caratteristiche distintive tra la SEO tradizionale e quella basata sull'intelligenza artificiale, sulla base di quanto sappiamo:

	Ottimizzazione tradizionale	Ottimizzazione incentrata sull'intelligenza artificiale
Obiettivo	Far sì che i contenuti si posizionino nelle SERP; in genere, l'obiettivo è posizionarsi tra i primi 10 risultati.	Essere presenti nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale nei motori, nelle SERP e nelle chat, ed essere citati come fonte.
Parole chiave	Concentrarsi su parole chiave popolari e ad alto volume (e, spesso, a coda corta) che si allineano con la propria nicchia.	Concentratevi sulle parole chiave a coda lunga e sull'uso frequente di query basate su domande.
Intento dell'utente	Obiettivo secondario.	Focus principale.
Linguaggio e tono di voce	Casual, formale o serio, a seconda del linguaggio del vostro TA. Grande attenzione alla chiarezza e all'autenticità.	Più colloquiale per adattarsi alle esperienze di dialogo offerte dall'intelligenza artificiale.

Fattori chiave di ranking dell'ottimizzazione della ricerca AI

A causa delle loro differenze, i motori tradizionali e quelli AI utilizzano fattori e segnali diversi per classificare i contenuti. Sebbene ci siano ancora molte incognite, conosciamo già i seguenti fattori principali che possono aiutarvi a comparire nei risultati generati:

Profondità dei contenuti e autorità topica

La visibilità tradizionale sui motori di ricerca dipende molto dalla pertinenza dei contenuti rispetto a una particolare query dell'utente. L'intelligenza artificiale, a sua volta, dà priorità a un'autorità topica più ampia. Le fonti che offrono una profondità di contenuti significativa e coprono una varietà di sottoargomenti correlati hanno più possibilità di entrare nei risultati generati rispetto ai siti che pubblicano occasionalmente articoli singoli su temi diversi. L'autorevolezza topica è un forte segnale di competenza e affidabilità.

Originalità e qualità dei contenuti

L'intelligenza artificiale è in grado di elaborare e analizzare in breve tempo grandi volumi di contenuti su un determinato tema. E individua rapidamente le copie superficiali e di basso livello. Nelle sue risposte sintetiche, privilegia le fonti che offrono approfondimenti autorevoli e unici che apportano valore. Pertanto, la qualità e l'originalità delle informazioni rimangono fondamentali.

Ottimizzazione semantica e rilevanza contestuale

A differenza dei motori normali, quelli alimentati dall'intelligenza artificiale possono esaminare il contesto e la base semantica di un articolo. I loro algoritmi cercano articoli organizzati in cluster logici di argomenti che coprono termini ed entità correlate oltre alla parola chiave principale. Per entrare nei risultati generati, i siti devono ottimizzare il copy per la profondità semantica e utilizzare collegamenti interni logici.

Metriche di coinvolgimento ed esperienza utente

Segnali comportamentali come la frequenza di rimbalzo, il tempo di permanenza, la frequenza di clic e la profondità di scorrimento indicano il livello di coinvolgimento e di soddisfazione degli utenti. L'intelligenza artificiale dei motori di ricerca guarda a questi segnali con maggiore frequenza. Li interpreta come un segno che un particolare contenuto soddisfa l'intento dell'utente e fornisce un'esperienza positiva, aumentando così il potenziale di posizionamento.

Menzioni online e credibilità del marchio

Proprio come la visibilità tradizionale sui motori di ricerca, anche la visibilità nei LLM dipende dalla credibilità. Tuttavia, l'AI guarda oltre i backlink. Valuta l'impronta digitale complessiva e la reputazione di un marchio per fornire risultati che corrispondano alle esigenze degli utenti. Le menzioni regolari del marchio e la copertura nei media di primo livello, così come il loro sentiment, aiutano a ricevere citazioni. È importante costruire un marchio con una credibilità e una competenza verificate nel settore.

Segnali leggibili dalla macchina e dati strutturati

L'intelligenza artificiale si basa molto sui dati leggibili dalla macchina. Per rendere i vostri contenuti facilmente comprensibili, dovete implementare una gerarchia HTML pulita, metadati e markup Schema. Questi elementi aiuteranno i LLM a interpretare e contestualizzare le vostre pagine, aumentando così la probabilità di essere presenti nei sommari dell'IA.

Visibilità dell'AI rispetto alle SERP tradizionali

Se implementate le giuste strategie di ottimizzazione per soddisfare i fattori sopra menzionati, questo dovrebbe aiutarvi a iniziare a comparire nei risultati generati e a ricevere citazioni già da ora. Ma c'è un'altra cosa che sappiamo su questo tipo di visibilità: non aumenta necessariamente il traffico organico.

Siamo tutti abituati al fatto che posizionarsi nei primi posti delle SERP può in ultima analisi far aumentare i clic e il traffico. Tuttavia, poiché l'intelligenza artificiale fornisce risposte complete ed esaurienti, spesso non richiede agli utenti di cliccare sulle fonti citate, a meno che non vogliano saperne di più. Pertanto, essere presenti nei sommari dei LLM non vi farà necessariamente aumentare il traffico. Tuttavia, può aiutarvi a rafforzare la vostra autorità e a rimanere in cima ai pensieri del vostro pubblico. Questi due elementi diventeranno essenziali nel mondo delle esperienze zero-click.

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Metriche di ottimizzazione della ricerca con intelligenza artificiale

L'ottimizzazione dei motori di ricerca con intelligenza artificiale è quindi molto diversa dalla SEO come la conosciamo ora. Inoltre, non sempre aumenta il traffico e il CTR. Di conseguenza, per quantificare il successo della visibilità dell'intelligenza artificiale è necessario concentrarsi su diverse metriche, come ad esempio:

• Tasso di visibilità AI
• Punteggio di autorità topica
• Autorità complessiva della fonte
• Citazioni nei risultati generati
• Rilevanza contestuale
• Copertura semantica
• Coinvolgimento ed esperienza utente
• Sentimento delle menzioni
• Quota di voce
• Conversione dal traffico guidato dall'intelligenza artificiale

Incertezze e sfide

Nonostante la sua rapida crescita, la ricerca online che utilizza l'intelligenza artificiale ci pone ancora molte sfide e incertezze in termini di ottimizzazione della nostra visibilità. Al momento, i limiti principali della visibilità sui motori di ricerca includono:

• Mancanza di una chiara logica di ranking. Al momento, possiamo solo prevedere cosa cerca l'intelligenza artificiale sulla base dei dati esistenti. Tuttavia, gli algoritmi sono ancora in evoluzione e non esiste ancora una logica di ranking strutturata simile a quella utilizzata nelle normali SERP.
• Volatilità del ranking. L'intelligenza artificiale fornisce risposte dinamiche e personalizzate a ogni utente. Questo rende quasi impossibile avere una posizione costante come nelle SERP.
• Errori di attribuzione delle fonti. L'intelligenza artificiale sintetizza tonnellate di dati in ogni risposta. Spesso utilizza le informazioni senza collegare la fonte, il che significa che essere presenti nei risultati non sempre significa ricevere citazioni.
• Calo dei clic e del traffico. L'intelligenza artificiale consente alle persone di consumare informazioni senza visitare alcun sito. Nel prossimo futuro, questo potrebbe significare una diminuzione impressionante del traffico e del volume di clic. Alcuni studi rivelano che anche le pagine di alto livello possono perdere il 79% del traffico se la ricerca dell'utente porta a una panoramica di Google. Questo può creare problemi significativi per le aziende.

Conclusione

Al giorno d'oggi, la visibilità della ricerca AI è un'opportunità che ogni azienda deve cogliere per rimanere competitiva. Sta già cambiando il modo in cui le persone trovano e interagiscono con le informazioni sul web. E ci aspettiamo che rimodelli l'intero panorama SEO nel prossimo futuro.

Come vedete, ci sono ancora molte incertezze e sfide legate all'ottimizzazione dell'IA. Anche se ne sappiamo qualcosa, c'è ancora molto da imparare per rimanere competitivi e crescere nell'ambiente zero-click. Utilizzate gli spunti di questo articolo per mettervi subito sulla strada giusta e rimanete sintonizzati per ulteriori aggiornamenti e approfondimenti su questo argomento.