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Problema/scenario
Negli ultimi anni, il panorama della ricerca online ha subito un cambiamento significativo. Con l’emergere delle piattaforme di ricerca AI, come ChatGPT e Google AI Mode, si è assistito a un aumento delle zero-click search, che ora raggiungono il 95% per Google AI Mode e tra il 78% e il 99% per ChatGPT. Questo ha portato a un drastico crollo del CTR organico, con una riduzione nella prima posizione che varia dal -32% al -39%. Aziende come Forbes hanno visto diminuire il traffico del -50%, mentre Daily Mail ha registrato un calo del -44%. Questi dati evidenziano un cambiamento nel paradigma da “visibilità” a “citabilità” nella strategia SEO.
Analisi tecnica
Per affrontare adeguatamente questa transizione, è fondamentale analizzare i meccanismi sottostanti. I motori di ricerca tradizionali operano tramite algoritmi di ranking che si basano su segnali di qualità e pertinenza. Tuttavia, i motori di risposta come Claude e Perplexity utilizzano modelli di foundation e Retrieval-Augmented Generation (RAG) per fornire risposte dirette alle query degli utenti. Questi modelli si fondano su un grounding efficace, attingendo a fonti di alta qualità per supportare le informazioni fornite. La selezione delle fonti e i citation patterns sono diventati elementi cruciali per il ranking nella ricerca AI.
Framework operativo
Fase 1 – Discovery & Foundation
Per affrontare questa nuova realtà, è fondamentale seguire un framework articolato in quattro fasi. La prima fase implica:
- Mappare ilsource landscapedel settore.
- Identificare25-50 prompt chiaveper la nicchia specifica.
- Condurre test su piattaforme comeChatGPT,Claude,PerplexityeGoogle AI Mode.
- ImpostareGoogle Analytics 4 (GA4)con regex per monitorare il traffico AI.
- Milestone:stabilire una baseline di citazioni rispetto ai competitor.
Fase 2 – Optimization & content strategy
La seconda fase si concentra sull’ottimizzazione dei contenuti:
- Ristrutturare i contenuti per renderliAI-friendly.
- Pubblicare regolarmente contenuti freschi.
- Espandere la presenza cross-platform suWikipedia,RedditeLinkedIn.
- Milestone:implementare contenuti ottimizzati e una strategia di distribuzione.
Fase 3 – Assessment
Nella terza fase, è fondamentale monitorare l’impatto delle strategie implementate:
- Analizzare metriche comebrand visibility,website citation,traffico referralesentiment analysis.
- Utilizzare strumenti comeProfound,Ahrefs Brand RadareSemrush AI toolkit.
- Condurre test manuali sistematici per valutare l’efficacia delle modifiche apportate.
Fase 4 – Refinement
Infine, la quarta fase è dedicata al miglioramento continuo delle strategie:
- Iterare mensilmente sui prompt chiave identificati per garantire la loro efficacia.
- Identificare nuovi competitor emergenti nel campo dell’intelligenza artificiale.
- Aggiornare contenuti non performanti ed espandere su temi con maggiore traction nel mercato.
Checklist operativa immediata
Per implementare le strategie discusse, si consiglia di adottare le seguenti azioni:
- ImplementareFAQconschema markupin ogni pagina importante.
- StrutturareH1/H2in forma di domanda.
- Includere un riassunto di3 frasiall’inizio di ogni articolo.
- Verificare l’accessibilità senzaJavaScript.
- Controllare ilrobots.txtper non bloccare bot comeGPTBoteClaude-Web.
- Aggiornare il profiloLinkedIncon linguaggio chiaro e conciso.
- Pubblicare nuove review suG2eCapterra.
- Pubblicare articoli suMedium,LinkedIneSubstack.
Prospettive e urgenza
Agire tempestivamente risulta cruciale, poiché i tempi sono ristretti. Le aziende che si adattano rapidamente ai cambiamenti nel panorama della ricerca AI possono beneficiare della posizione di first movers. I rischi associati all’attesa sono considerevoli, in quanto la concorrenza evolve rapidamente verso nuove strategie. L’innovazione continua, come il Pay per Crawl proposto da Cloudflare, rappresenta un ulteriore cambiamento in grado di influenzare il futuro della ricerca online.