GEO: cos’è e come funziona la Generative Engine Optimization

Oltre la metà delle SERP mostra l’AI Overview e ricerche si stanno spostando su chat AI.

Ma tu stai ancora ottimizzando per Google del 2019.

Mentre leggi questo post, ChatGPT ha già risposto a 347.000 domande sui tuoi competitor. Perplexity ha generato 89.000 riassunti che potrebbero includere (o escludere) il tuo brand. Claude ha elaborato strategie per aziende che potrebbero essere tue dirette concorrenti.

Il problema? 

Molte delle tattiche SEO tradizionali sono diventate invisibili agli occhi delle AI generative.

Non parliamo di una “tendenza emergente”. Parliamo di una metamorfosi silenziosa che sta ridisegnando il modo in cui le persone trovano, valutano e scelgono prodotti e servizi. Secondo un recente studio, il 68% degli utenti ora inizia il customer journey con una query AI invece che con una ricerca Google tradizionale.

La Generative Engine Optimization (GEO) non è “il futuro della SEO”. È il presente che molti stanno ignorando.

Se la tua strategia di visibilità online si ferma ancora a keyword density e backlink, stai combattendo una guerra nucleare con fucile e baionetta. Mentre i tuoi competitor più intelligenti hanno già iniziato a posizionare i loro contenuti dove le AI vanno a “pescare” le informazioni per generare risposte.

Ciò che segue non è una sintesi, ma una mappa: precisa, documentata, concreta.

Se ambisci a vedere dove stanno andando la ricerca, la scoperta e la visibilità digitale, concediti il tempo di leggerla per intero.

(AI) Overview

Lo scenario della ricerca e della scoperta delle informazioni sta subendo una trasformazione radicale. Dove Google tradizionalmente dominava con oltre il 90% di quota di mercato nella ricerca, oggi le piattaforme di AI generativa stanno cambiando in modo sostanziale il modo in cui gli americani accedono alle informazioni. I numeri raccontano una storia molto chiara: le sessioni riferite dall’AI sono aumentate del 527% tra gennaio e maggio 2025, segnalando uno spostamento sismico che nessun digital marketer o content creator può permettersi di ignorare.

Questo rapporto di ricerca completo analizza come aziende e creatori di contenuti possano ottimizzare la propria presenza digitale per questa nuova realtà. Invece di vedere la Generative Engine Optimization (GEO) come un sostituto della SEO tradizionale, le strategie di maggior successo integrano entrambe, creando un approccio unificato alla visibilità su tutti i canali di discovery.

La ricerca sintetizza dati da studi accademici peer-review, report di settore, analisi specifiche di piattaforma e discussioni reali provenienti dalla community americana del digital marketing, in particolare insight da Reddit, dove i professionisti condividono apertamente esperimenti, successi e fallimenti nelle strategie GEO.

Lo stato della GEO nel mercato

Adozione attuale e traiettoria di crescita

La GEO è passato in pochissimo tempo da buzzword emergente a strategia di business concreta. Secondo il framework completo pubblicato da SES (Seshes AI), la GEO è diventato una disciplina critica per i brand che vogliono restare rintracciabili nell’era della ricerca generativa. Le basi accademiche della GEO sono state formalizzate con il paper KDD ’24 “GEO: Generative Engine Optimization”, che ha introdotto il primo framework sistematico di ottimizzazione per i motori generativi.

La traiettoria di crescita è impressionante: le sessioni riferite dall’AI sono aumentate del 527% tra gennaio e maggio 2025. Tuttavia, questa crescita nasconde una realtà più complessa. Mentre le piattaforme AI crescono a ritmi esplosivi, ChatGPT nello specifico genera oggi meno dell’1% del traffico referral verso la maggior parte dei siti. Questa apparente contraddizione—uso delle piattaforme AI in forte crescita ma impatto minimo sul traffico—spiega perché molti marketer restano confusi sulla reale importanza della GEO.

Oltre il 70% degli utenti negli USA, e una quota crescente in Europa, si rivolge ora all’AI per query ad alta intenzione. Tra questi ci sono CMO, founder, product leader e valutatori tecnici. Per le aziende B2B in particolare, Perplexity è emersa come la fonte più preziosa dal punto di vista delle conversioni, nonostante volumi complessivi inferiori rispetto a ChatGPT.

Le fondamenta accademiche della GEO

Il primo trattamento accademico rigoroso della GEO arriva da ricercatori che lo hanno formalizzato come un problema di ottimizzazione black-box. Il loro lavoro ha introdotto GEO-bench, un benchmark di 10.000 query su domini diversi, progettato per valutare i metodi GEO. I risultati empirici sono significativi: applicare la GEO può migliorare la visibilità di un sito web fino al 40% su query e motori generativi diversi.

Le principali strategie di ottimizzazione identificate dalla ricerca mostrano impatti quantificabili:

• Inserire citazioni di esperti: +41%
• Presentare statistiche chiare: +30%
• Aggiungere citazioni in linea: +30%
• Migliorare leggibilità e fluidità: +22%
• Usare terminologia specifica di settore: +21%
• Semplificare il linguaggio: +15%
• Adottare un tono autorevole: +11%
• Usare sinonimi insoliti: 0% (impatto neutro)
• Keyword stuffing: -9% (dannoso)

Questa ricerca fornisce la prima valutazione sistematica di ciò che funziona davvero nella GEO, spostando il campo oltre speculazioni e aneddoti verso una pratica basata sull’evidenza.

Capire GEO vs SEO: la prospettiva attuale

La distinzione fondamentale

La spiegazione più chiara della distinzione GEO vs SEO arriva da Ahrefs: “SEO è farsi trovare; GEO è farsi citare in risposta.” Questa formulazione semplice cattura la differenza essenziale tra le due discipline.

La SEO opera secondo un modello di “click economics”. Il successo si misura con metriche tradizionali: posizionamento delle keyword, backlink, volume di traffico organico e share of voice organico. Il presupposto è che, se ti posizioni bene su Google, gli utenti cliccheranno sul tuo sito. I contenuti vivono sul tuo sito web e l’obiettivo è portarci traffico.

La GEO, al contrario, opera secondo un modello di “visibility economics”. Il successo si misura con le menzioni del brand nelle risposte AI, le citazioni quando i tuoi contenuti vengono referenziati, il traffico referral dalle AI e l’AI share of voice. I tuoi contenuti potrebbero non essere mai visitati direttamente. Potrebbero essere estratti, sintetizzati e presentati all’interno dell’interfaccia AI. L’obiettivo non è necessariamente far cliccare l’utente sul tuo sito, ma fare in modo che il tuo brand e la tua expertise vengano riconosciuti come fonti autorevoli nelle risposte generate dall’AI.

Fattore	SEO	GEO
Obiettivo principale	Posizionarsi in SERP; portare clic al sito	Essere menzionati/citati nelle risposte AI
Misurazione	Ranking, traffico, CTR, backlink	Citazioni, menzioni, AI share of voice
Modello economico	Basato sul click	Basato sulla visibilità
Proprietà del contenuto	Il tuo sito web	Contenuto distribuito sulle piattaforme AI
Pattern di traffico	Visite dirette dai risultati di ricerca	Riferimenti nelle risposte AI (spesso zero-click)
Segnali di fiducia	Backlink, domain authority	Menzioni senza link, brand authority, presenza multipiattaforma
Fondamento	Punto di partenza essenziale	Si costruisce sulla SEO; è un “future-proofing”

Perché servono entrambi: la strategia complementare

È fondamentale capire che SEO e GEO non sono in competizione. Sono strategie complementari che si rafforzano a vicenda. Come sottolinea Ahrefs, “Ti servono entrambe. Pensa alla SEO come alle fondamenta e al GEO come al modo per rendere la tua presenza online a prova di futuro.”

I contenuti ottimizzati per la GEO – con heading chiari, risposte dirette e fatti citati – spesso performano meglio anche nella SEO tradizionale, perché sono allineati alle linee guida di Google sui contenuti utili. Al contrario, una base SEO solida (pagine veloci, ottimizzazione mobile, solidità tecnica) è un prerequisito per qualsiasi successo GEO.

I dati confermano questa relazione complementare: la ricerca tradizionale genera ancora molto più traffico delle piattaforme AI per la maggior parte delle aziende. Ogni mese oltre 40.000 ricerche riguardano il termine “SEO”, mentre quasi 250.000 ricerche riguardano solo l’acronimo “SEO” negli USA. La GEO, invece, è ancora un tema di ricerca molto più piccolo; segno che non ha sostituito la SEO nella mente dei marketer, ma la affianca.

L’evoluzione nel 2025: ottimizzazione ibrida

Nel 2025, la strategia vincente non è più “SEO O GEO” ma un approccio integrato. I team di content dovrebbero:

• Usare la SEO principalmente per: pagine prodotto, contenuti local, query commerciali
• Usare la GEO principalmente per: contenuti educativi, ricerche di settore, how-to, contenuti definitori
• Usare entrambi per: pillar content, thought leadership, guide complete

La sovrapposizione è significativa. Una pillar page ben strutturata, che affronta un tema in modo esaustivo, funziona bene sia nella ricerca tradizionale sia nelle risposte generate dall’AI.

Retrieval-Augmented Generation (RAG): fondamento tecnico

Come funziona realmente il RAG

Per capire perché la GEO funziona, è essenziale capire la Retrieval-Augmented Generation (RAG), il fondamento tecnico che alimenta tutte le moderne piattaforme di ricerca AI generativa.

Il RAG è un approccio ibrido che combina due capacità distinte: retrieval (trovare informazioni rilevanti da fonti esterne) e generation (creare risposte in linguaggio naturale basate su tali informazioni). Il processo si svolge in fasi ben definite:

1. Fase di input: l’utente fornisce una domanda o query a una piattaforma AI generativa.
2. Fase di retrieval: invece di affidarsi solo alle informazioni apprese in fase di training, il sistema consulta un knowledge base (che può includere l’intero web, database o collezioni curate) per documenti o passaggi rilevanti per la query. Questo retrieval usa algoritmi sofisticati che cercano la similarità semantica, non solo il matching di keyword.
3. Fase di reranking (opzionale): i documenti recuperati vengono valutati e filtrati in base alla rilevanza, usando funzioni di ranking che considerano autorità, freschezza e altri fattori.
4. Fase di integrazione: i passaggi più rilevanti vengono integrati nel prompt inviato al modello linguistico, fornendogli informazioni aggiornate e con fonte su cui basare la risposta.
5. Fase di generazione: il modello linguistico genera la sua risposta usando sia la conoscenza appresa che il contesto fornito dalle informazioni recuperate, solitamente con citazioni delle fonti.
6. Fase di output: la risposta finale viene restituita all’utente, spesso con le fonti allegate e citate esplicitamente.

Perché il RAG abilita la GEO

Capire questo processo è fondamentale perché spiega esattamente come funziona la GEO. I sistemi RAG non usano il keyword matching in senso tradizionale. Usano invece semantic embeddings, ovvero rappresentazioni matematiche del significato. Questo implica che:

• I tuoi contenuti devono essere semanticamente ricchi e contestualmente chiari perché un sistema RAG possa recuperarli correttamente
• I tuoi contenuti devono essere credibili e ben referenziati perché un sistema RAG li includa nelle risposte
• I tuoi contenuti devono essere aggiornati e attuali perché un sistema RAG li preferisca rispetto a informazioni più vecchie
• I tuoi contenuti devono essere strutturati e parsabili perché un sistema RAG possa estrarne i passaggi rilevanti

L’implicazione per chi lavora sul campo è significativa: l’ottimizzazione tradizionale sulle keyword è meno importante della qualità semantica, della chiarezza e dell’autorevolezza. Un contenuto che esplora un tema in profondità, in linguaggio naturale, ha più probabilità di essere recuperato e citato rispetto a un contenuto pieno di keyword ma povero di sostanza.

Differenze tra piattaforme AI

Le diverse piattaforme AI implementano il RAG in modo differente, con implicazioni importanti:

I sistemi basati sulla ricerca, come Perplexity, eseguono ricerche web in tempo reale per ogni query, usando meccanismi proprietari di retrieval. Si comportano più come motori di ricerca tradizionali, ma con requisiti di comprensione AI.

I sistemi ibridi, come ChatGPT, scelgono dinamicamente se usare la conoscenza appresa in training (con cutoff ad aprile 2024 per ChatGPT-4) o eseguire ricerche web aggiornate. Questo significa che l’ottimizzazione per ChatGPT deve tenere conto di entrambi gli scenari.

I sistemi integrati, come Google AI Overviews e AI Mode, sfruttano l’indice esistente di Google, ma con requisiti di sintesi diversi dagli algoritmi di ranking tradizionali.

Capire quale piattaforma usa maggiormente il tuo pubblico target, e come quella piattaforma implementa il retrieval, dovrebbe guidare la tua strategia di ottimizzazione.

Panorama dei crawler AI e accessibilità dei siti

L’esplosione dell’attività dei crawler AI

Il panorama del crawling web è cambiato drasticamente tra maggio 2024 e maggio 2025. Secondo i dati Cloudflare, GPTBot (di OpenAI) è passato dal 5% al 30% di quota del traffico dei crawler, diventando il principale crawler specifico per l’AI. Meta-ExternalAgent (di Meta) è entrato forte con il 19%, mentre altri crawler AI, tra cui ClaudeBot, PerplexityBot e Amazonbot, sono cresciuti sensibilmente.

Ancora più impressionante, PerplexityBot ha registrato un aumento del 157.490% nelle richieste grezze, pur mantenendo solo lo 0,2% di quota del traffico. Questa crescita esplosiva riflette sia la rapida adozione di Perplexity sia la sua strategia aggressiva di crawling per mantenere risultati di ricerca aggiornati in tempo reale.

L’impatto complessivo: il traffico dei crawler, tra bot di ricerca e bot AI, è cresciuto del 18% tra maggio 2024 e maggio 2025 (o del 48% includendo i nuovi clienti Cloudflare). Googlebot, il crawler tradizionale di ricerca, è cresciuto del 96% nello stesso periodo, mantenendo il suo ruolo di crawler dominante per volume.

GPTBot e ClaudeBot: capire i crawler AI

GPTBot è il crawler ufficiale di OpenAI, che analizza i siti web pubblicamente accessibili per raccogliere informazioni utili all’addestramento e al miglioramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT e GPT-4. A differenza di Googlebot, che indicizza contenuti per mostrarli nei risultati di ricerca, GPTBot raccoglie dati specificamente per permettere ai sistemi AI di comprendere meglio i pattern linguistici, gli eventi attuali e le informazioni reali.

Quando GPTBot visita un sito, si comporta come la maggior parte dei bot dei motori di ricerca: segue i link, legge i contenuti accessibili pubblicamente e memorizza le informazioni per l’analisi. Fondamentale: GPTBot rispetta il file robots.txt. Se blocchi GPTBot nel tuo robots.txt, il crawler rispetterà questa preferenza e non accederà al sito. Questo dà ai proprietari dei siti un controllo diretto sul fatto che i loro contenuti contribuiscano o meno al training e ai sistemi di retrieval di ChatGPT.

ClaudeBot è il crawler di Anthropic per l’addestramento e l’aggiornamento dell’assistente Claude. Curiosamente, le richieste di ClaudeBot sono calate del 46% tra maggio 2024 e maggio 2025, nonostante la forte posizione di mercato di Anthropic con Claude. Questo suggerisce che Anthropic stia usando strategie di crawling differenti o priorità diverse rispetto a OpenAI.

La decisione strategica: bloccare o consentire i crawler AI?

Una delle domande più discusse nella community GEO è se bloccare o meno i crawler AI come GPTBot. La risposta dipende dal tuo modello di business e dagli obiettivi strategici.

Blocca i crawler AI se:

• Operi in un settore regolamentato con requisiti stringenti sulla privacy dei dati
• Hai preoccupazioni sulla proprietà intellettuale e vuoi evitare che i tuoi contenuti vengano usati per addestrare sistemi AI concorrenti
• Il tuo modello di business dipende dal traffico diretto e credi che i riepiloghi AI cannibalizzino i clic
• Hai contenuti proprietari che non vuoi vengano distribuiti tramite piattaforme AI

Consenti i crawler AI se:

• Vuoi che il tuo brand sia visibile su ChatGPT, Claude e altre piattaforme AI dove cercano milioni di persone
• Gli 800 milioni di utenti settimanali di ChatGPT rappresentano il tuo target
• Ritieni che la visibilità del brand nelle risposte AI sia più importante della potenziale cannibalizzazione dei clic
• Operi in mercati competitivi dove non comparire nelle risposte AI potrebbe svantaggiarti

È interessante che la maggior parte dei grandi siti ora consente i crawler AI. Tra i primi 10.000 domini, circa il 14% ha voci nel robots.txt che si riferiscono specificamente ai bot AI. Tra questi, GPTBot è il più spesso bloccato (312 domini), ma è anche il più esplicitamente consentito (61 domini), a dimostrazione delle opinioni molto divise sulla questione.

Requisiti tecnici per l’accesso dei crawler AI

Se decidi di consentire i crawler AI, assicurati che il tuo sito soddisfi i loro requisiti tecnici:

• Server-side rendering: assicurati che i contenuti pesantemente basati su JavaScript siano renderizzati lato server, così i crawler possono accedervi
• Tempi di caricamento rapidi: i crawler AI sono meno efficienti di quelli tradizionali e richiedono che i contenuti si carichino entro 200 ms per un’elaborazione ottimale
• Configurazione corretta del robots.txt: consenti o blocca esplicitamente i bot AI con direttive chiare sullo user-agent
• Ottimizzazione mobile: garantisci un’esperienza mobile completa, poiché l’esperienza mobile influisce sul ranking nei sistemi AI
• Conformità all’accessibilità: una struttura HTML corretta e un markup semantico aiutano i crawler AI a comprendere i contenuti

Implementazione dello Schema Markup per il successo nella GEO

Perché lo Schema Markup conta per i sistemi AI

Sebbene lo schema markup (dati strutturati) sia sempre stato importante per la SEO tradizionale, nella GEO diventa ancora più critico. I sistemi AI usano lo schema markup per capire il contesto del contenuto, verificare i fatti e identificare le fonti autorevoli. Lo schema markup, di fatto, “dice” ai sistemi AI cosa significa il tuo contenuto, riducendo l’ambiguità e aumentando la probabilità di una citazione corretta.

Google raccomanda esplicitamente JSON-LD perché è più semplice da implementare, meno soggetto a errori e più facile da mantenere su larga scala. JSON-LD mantiene i dati strutturati separati dall’HTML visibile, riducendo la possibilità che il markup si rompa quando cambiano i template o si ridisegna il sito.

Tipi di Schema critici per la GEO

L’Article Schema è essenziale per blog post, articoli di news e contenuti editoriali. Comunica:

• Autore (importante per la valutazione E-E-A-T)
• Data di pubblicazione (segnale di rilevanza)
• Titolo e descrizione
• Contenuto dell’articolo
• Tipo e categoria dell’articolo

I sistemi AI usano l’Article schema per valutare rapidamente credibilità, freschezza e rilevanza di un articolo, aumentando in modo significativo la probabilità che venga incluso nelle risposte sintetizzate.

Il FAQPage Schema è particolarmente importante per la GEO perché i sistemi AI cercano e privilegiano esplicitamente contenuti in formato domanda-risposta. Un FAQPage schema rende i sistemi AI più inclini a estrarre e citare i tuoi contenuti, segnalando con chiarezza la struttura Q&A.

Il LocalBusiness Schema è critico per qualsiasi business con una sede fisica. Permette ai sistemi AI di citare la tua attività quando gli utenti fanno domande specifiche per località.

Il Product Schema è essenziale per i siti eCommerce, perché consente ai sistemi AI di comprendere prezzo, disponibilità, rating e descrizioni prodotto.

L’Organization Schema aiuta i sistemi AI a comprendere e identificare il tuo brand, migliorando la probabilità di attribuzione corretta.

Best practice di implementazione

1. Usa il tipo di schema corretto: abbina con precisione lo schema al tipo di contenuto
2. Valida accuratamente: usa il Rich Results Test di Google e lo Structured Data Markup Helper
3. Mantieni i dati sincronizzati: assicurati che lo schema markup corrisponda ai contenuti visibili; le incongruenze confondono i sistemi AI
4. Includi il markup dell’autore: segnala esplicitamente le informazioni sull’autore come segnale E-E-A-T
5. Aggiorna regolarmente: aggiorna lo schema ogni volta che cambia il contenuto
6. Usa esclusivamente JSON-LD: evita di mischiare JSON-LD con altri formati; mantieniti sull’approccio raccomandato

L’impatto pratico: i siti che implementano uno schema markup completo mostrano un miglioramento del 20-30% nei tassi di citazione da parte dei sistemi AI.

La crisi delle ricerche zero-click nel 2025

Comprendere l’entità del cambiamento

Uno dei cambiamenti più drammatici nel comportamento di ricerca è l’ascesa delle ricerche zero-click, in cui gli utenti ottengono risposte direttamente nella pagina dei risultati, senza cliccare su alcun sito. Questo fenomeno è accelerato in modo drastico dagli AI Overviews e dai motori di risposta generativa.

Nel marzo 2025, il 60% di tutte le ricerche Google si è concluso senza alcun clic verso un sito web. È un aumento rispetto al 58% del 2024. Ancora più impressionante, su mobile il tasso di zero-click arriva al 77%, il che significa che tre quarti delle ricerche mobile non generano alcuna visita a siti esterni.

Questi numeri nascondono variazioni geografiche significative. Negli USA, il tasso di zero-click è circa 58,5%, mentre in UE e UK arriva al 59,7%. La differenza può sembrare minima, ma riflette dinamiche di mercato e contesti regolatori diversi.

AI Overviews: il driver principale del comportamento zero-click

Il driver principale delle ricerche zero-click sono i Google AI Overviews, che compaiono nei risultati di ricerca per circa il 13,14% delle query a marzo 2025, più del doppio rispetto al 6,49% di gennaio 2025.

Quando compaiono gli AI Overviews, l’impatto sul click-through rate è drammatico: il CTR scende dal 15% (per i risultati tradizionali) a solo l’8% in presenza di AI Overviews—un calo del 47%. Ancora più sorprendente, gli utenti cliccano sulle fonti citate negli AI Overviews solo nell’1% dei casi, nonostante quelle citazioni rappresentino la risposta più rilevante e sintetizzata per la loro query.

La tendenza che accelera: l’impatto sul settore news

L’impatto è più pesante in alcuni settori. Per le query legate alle news, in particolare, il tasso di zero-click è esploso: il 69% delle ricerche news si conclude oggi senza un clic (maggio 2025), rispetto al 56% del 2024. È un incremento di 13 punti percentuali in un solo anno—uno dei cambiamenti comportamentali più rapidi mai osservati nella ricerca.

I grandi publisher hanno subito cali di traffico sostanziali. HubSpot ha riportato perdite di traffico del 70-80%. CNN ha subito cali tra il 27% e il 38%. Non sono cali marginali: sono minacce dirette a modelli di business costruiti sul traffico organico da ricerca.

Il paradosso: più traffico nonostante più ricerche zero-click

C’è però un dato controintuitivo: nonostante l’aumento delle ricerche zero-click, il volume totale delle ricerche è cresciuto ancora di più. Mentre le zero-click sono aumentate, il numero assoluto di ricerche è cresciuto a un ritmo superiore, producendo più clic verso i siti rispetto agli anni precedenti.

Nasce così quello che gli analisti chiamano “il paradosso del traffico organico”: i singoli siti possono perdere traffico a causa dei tassi più alti di zero-click, ma il bacino totale di clic disponibili si è ampliato perché la crescita del volume di ricerca supera quella delle zero-click. Inoltre, il traffico organico rappresenta ancora il 53% del traffico verso i siti, risultando 5 volte più conveniente rispetto all’advertising a pagamento.

Implicazioni per la strategia GEO

Il fenomeno zero-click cambia radicalmente cosa significa “successo”. Per le query informative, in cui gli utenti vogliono risposte (how-to, definizioni, comparazioni), il traffico diretto via clic può diventare meno importante della visibilità del brand nelle risposte AI. Per le query commerciali, invece, dove gli utenti sono pronti a comprare o convertire, il traffico diretto resta cruciale.

L’implicazione strategica: ottimizzare entrambi i canali in parallelo. Devi comparire nelle risposte AI per costruire awareness e autorità di brand, e allo stesso tempo ottimizzare per la ricerca tradizionale per intercettare i clic quando gli utenti sono pronti a interagire.

Strategie di ottimizzazione specifiche per piattaforma

Ottimizzazione per ChatGPT

ChatGPT rimane di gran lunga la principale piattaforma di ricerca AI, con il 77,97% di tutto il traffico referral proveniente dall’AI. ChatGPT usa un approccio ibrido: si basa sui dati di training (con cutoff ad aprile 2024) ma esegue anche ricerche web in tempo reale quando l’utente abilita la navigazione o quando i contenuti richiedono informazioni aggiornate.

Approccio di ottimizzazione per ChatGPT:

• Costruire riconoscimento nei dati di training: concentrarsi sull’ottenere menzioni su siti ad alta autorità che probabilmente rientrano nel training set di ChatGPT. Più il tuo brand appare su piattaforme affidabili, più è probabile che ChatGPT lo referenzi.
• Creare contenuti di thought leadership: ChatGPT tende a citare fonti che offrono prospettive originali o autorevoli. Ricerche proprietarie, insight unici e dati interni hanno più probabilità di essere referenziati.
• Sviluppare copertura completa dei topic: creare contenuti che rispondano a molte domande correlate all’interno dello stesso articolo, aumentando le probabilità di citazione su query diverse.
• Ottimizzare per il ragionamento “chain-of-thought”: strutturare i contenuti complessi con una progressione logica chiara. Aiutare ChatGPT a seguire i passaggi argomentativi rendendoli espliciti.
• Implementare relazioni tra entità: usare lo schema markup per stabilire relazioni chiare tra le entità (persone, organizzazioni, concetti) citate nei contenuti.

Secondo chi sperimenta su Reddit, le modifiche ai contenuti iniziano a riflettersi nelle risposte di ChatGPT nel giro di 2-4 settimane quando si sfrutta la ricerca in tempo reale, mentre gli aggiornamenti ai dati di training avvengono con minore frequenza e prevedibilità.

Ottimizzazione per Perplexity AI

Perplexity è emersa come la piattaforma di ricerca AI più preziosa a livello commerciale, pur con volumi di traffico inferiori rispetto a ChatGPT. Nel 2025 Perplexity ha superato i 300 milioni di ricerche mensili e la ricerca mostra che i visitatori provenienti da Perplexity convertono a tassi significativamente più alti rispetto a quelli provenienti da ChatGPT.

Questo suggerisce che l’utenza di Perplexity sia più decision-focused e ad alta intenzione rispetto alla base più ampia e generalista di ChatGPT.

Approccio di ottimizzazione per Perplexity:

• Dare priorità alla freschezza: Perplexity dà un peso enorme alla recency. I contenuti aggiornati negli ultimi 30 giorni hanno tassi di citazione sensibilmente migliori. Serve una calendarizzazione sistematica degli aggiornamenti.
• Creare autorità da citare: strutturare i contenuti con gerarchie informative chiare. Usare sezioni FAQ approfondite con Article e FAQPage schema markup.
• Implementare markup semantico: usare JSON-LD per descrivere con chiarezza entità, relazioni e tipi di contenuto. Evidenziare citazioni, statistiche e affermazioni di esperti come contenuti “da citazione”.
• Formattazione Q&A diretta: strutturare i contenuti usando H2/H3 organizzati per domande specifiche, con frasi sotto le 20 parole per un’estrazione ottimale.
• Costruire un’architettura di fonti autorevoli: ottenere citazioni dei tuoi contenuti in altre fonti autorevoli (meta-strategia che migliora la tua autorità a sua volta).

I dati reali mostrano che chi implementa queste strategie vede un aumento del 67% del traffico referral da Perplexity in 2 mesi, con i tassi di iscrizione alla newsletter da Perplexity che raddoppiano.

Ottimizzazione per Google AI Overviews

Gli AI Overviews di Google compaiono all’interno dei risultati tradizionali, rendendoli estremamente visibili. L’ottimizzazione ricalca in gran parte la SEO tradizionale, ma con requisiti aggiuntivi per la sintesi AI.

Approccio di ottimizzazione per Google AI Overviews:

• Seguire le Helpful Content Guidelines di Google: sono perfettamente allineate ai principi GEO. Ricerche originali, esperienza diretta, copertura completa.
• Implementare schema multimodale: aggiungere ImageObject, VideoObject e AudioObject a tutti i contenuti multimediali, per aiutare Gemini a comprendere e processare media diversi.
• Ottimizzare i Core Web Vitals: garantire LCP (Largest Contentful Paint) sotto 2,5 secondi, FID sotto 100 ms e CLS sotto 0,1.
• Inviare le sitemap: assicurarsi che i crawler di Gemini possano scoprire ed elaborare i contenuti tramite Google Search Console.
• Costruire segnali E-E-A-T: ottimizzare per i core ranking systems di Google, inclusi Helpful Content, Link Analysis e Reviews.

Misurare visibilità e citazioni nelle AI

La sfida della misurazione

Uno dei maggiori ostacoli per i practitioner è la misurazione. A differenza della SEO tradizionale, dove Google Search Console fornisce dati dettagliati su ranking e traffico, le piattaforme AI non offrono report standardizzati. Si crea così un gap di misurazione che rende difficile attribuire il successo o il fallimento a specifici sforzi di ottimizzazione.

Attualmente, solo il 16% dei brand monitora in modo sistematico la performance nella ricerca AI, un gap enorme che rappresenta al tempo stesso una sfida e un’opportunità.

Framework di metriche per la visibilità AI

Per colmare questo gap, i practitioner hanno sviluppato nuove metriche specifiche per la GEO:

Share of Voice in AI (SOVA) / Share of Answer (SOA)

Misura la percentuale di risposte AI nel tuo settore che menzionano il tuo brand o citano i tuoi contenuti. Per calcolarla:

1. Identifica 200-500 domande rappresentative che gli utenti fanno nel tuo settore
2. Esegui queste query su ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude
3. Traccia ogni menzione o citazione del tuo brand/contenuto
4. Calcola la percentuale di risposte in cui compari rispetto ai competitor
5. Monitora mese su mese per individuare trend

Un SOVA alto indica un forte riconoscimento del brand come fonte autorevole. Il benchmark varia per settore, ma intercettare il 30-40% delle risposte nella tua categoria è un segnale di posizione dominante.

AI Citation Frequency

Misura quanto spesso i tuoi contenuti specifici vengono citati o referenziati nelle risposte AI. Cattura sia l’ampiezza (quante query diverse ti menzionano) sia la profondità (quanto sei prominente nella risposta).

Share of AI Voice (rispetto allo Share of Answer)

Mentre lo SOA misura la frequenza con cui compari, lo Share of Voice misura la prominenza relativa e il sentiment delle tue menzioni. Essere citati per primi in una risposta pesa più che essere citati in fondo; essere citati in modo positivo vale più di una menzione neutrale.

Generative Appearance Score (GAS)

È una metrica proprietaria di alcune piattaforme che combina frequenza, posizione, sentiment e contesto delle menzioni in un unico punteggio. Il calcolo varia, ma il principio è costante: non tutte le menzioni hanno lo stesso valore.

AI-Driven Conversion Rate

I primi dati suggeriscono che i visitatori provenienti da piattaforme AI convertono a tassi molto diversi rispetto alla ricerca tradizionale. Alcune ricerche mostrano che i visitatori da AI convertono 23 volte meglio dei visitatori da ricerca organica, mentre altri dati indicano che il traffico da ChatGPT converte meno della ricerca organica. La variazione riflette probabilmente casi d’uso e intenzioni utente differenti.

Semantic Coverage Score

Valuta quanto in profondità i tuoi contenuti coprono query e sotto-topic correlati riconosciuti dai sistemi AI. Una copertura semantica più ampia segnala profondità e affidabilità, migliorando le probabilità di comparire in molteplici contesti AI.

Strumenti per la misurazione

Sono emersi diversi strumenti per tracciare la visibilità nelle AI:

• AI Traffic Dashboard di Semrush: fornisce dati sul traffico dalle diverse piattaforme AI verso il tuo dominio e i competitor
• Otterlyai (ora Leoprd): genera report settimanali sulle menzioni del brand in ChatGPT e Perplexity
• AICarma: traccia le apparizioni del brand sulle piattaforme AI con insight settimanali
• SE Ranking: analizza share di traffico AI e metriche specifiche di piattaforma
• Profound AI: monitora le citazioni automatiche da parte di vari LLM

Il testing manuale resta importante: cerca regolarmente le tue query target su ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude per verificare se e come compare il tuo brand.

Discussioni su Reddit: esperienze GEO reali

Lezioni emergenti dai practitioner

Le community Reddit r/GrowthHacking, r/SEO e r/DigitalMarketing sono i luoghi dove i marketer digitali discutono apertamente esperimenti GEO e condividono risultati. Queste discussioni forniscono una validazione reale (o una smentita) dei principi GEO.

Automazione vs qualità

Un tema ricorrente in molte discussioni Reddit: i contenuti GEO automatizzati hanno rendimenti positivi solo nel breve periodo e poi perdono efficacia. Un practitioner riporta: “Affidarsi solo a post GEO automatizzati quotidiani tende a essere inefficace nel tempo, perché gli algoritmi riescono a rilevare la ridondanza, danneggiando potenzialmente la reputazione del brand.”

La raccomandazione condivisa: usare l’automazione per produrre contenuti, ma applicare un raffinamento umano. Un approccio ibrido—bozze generate dall’AI e poi riviste da umani per autenticità e segnali E-E-A-T—offre risultati sostenibili.

Un altro practitioner ha testato entrambe le strategie: pubblicare 2-3 articoli GEO ben lavorati a settimana (con editing umano) contro contenuti automatizzati quotidiani. L’approccio con editing umano ha mantenuto posizioni più stabili nei risultati AI nel tempo, nonostante i contenuti automatizzati producessero un volume iniziale più alto.

E-E-A-T e autenticità

Le discussioni su Reddit sottolineano ripetutamente che E-E-A-T non può essere “finto” o delegato totalmente a sistemi AI. Un commento in sintesi: “L’AI non può replicare l’esperienza vissuta e la sfumatura umana. La tua prospettiva unica oggi vale più che mai.”

I practitioner riportano che la strategia GEO più efficace combina l’efficienza dell’AI con l’expertise umana: usare l’AI per ricerca e drafting, ma lasciare all’esperienza umana il messaggio centrale e gli insight unici.

Performance differenziata tra piattaforme

Chi sperimenta con piattaforme AI diverse segnala pattern distinti:

• ChatGPT porta il volume di traffico più alto ma i tassi di conversione più bassi
• Perplexity porta il tasso di conversione più alto nonostante un volume minore
• Gemini genera traffico e conversioni moderate ma con forte variabilità

Un B2B marketer riferisce: “Abbiamo visto che la GEO da Perplexity genera lead di alta qualità, mentre il traffico da ChatGPT è più esplorativo e tende a convertire meno.”

La curva di apprendimento

Molte discussioni su Reddit riconoscono una curva di apprendimento ripida: non ci sono due sistemi generativi che funzionano allo stesso modo, quindi è difficile sviluppare principi GEO universali. Un commento nota: “Con le previsioni Gartner di un calo del 25% del traffico di ricerca entro il 2026 a causa dei GPT, è probabile che la GEO si stabilizzi come pratica. Per ora, il traffico è ancora basso e la ricerca limitata.”

Questo suggerisce che, man mano che la GEO maturerà, emergeranno best practice più chiare, ma gli early adopter stanno ancora sperimentando in tempo reale.

GEO/SEO secondo Reddit

Una tensione interessante nelle discussioni Reddit riguarda il fatto se la GEO richieda o meno un’ottimizzazione totalmente diversa dalla SEO. Un commento propone questa analogia: “Gemini è sostanzialmente Google search, mentre ChatGPT assomiglia a Bing search. Se ottimizzi per Google e per Bing insieme, aumenti molto le probabilità di apparire.”

Questo suggerisce che la sovrapposizione tra SEO e GEO è ampia, e che l’eccellenza nella SEO tradizionale è una solida base per il successo GEO. Tuttavia, le tattiche specifiche di ottimizzazione differiscono a sufficienza da rendere sbagliato trattarle come se fossero la stessa cosa.

Metriche di conversione: qualità vs volume del traffico AI

I dati sorprendenti sulle conversioni

Uno dei risultati più controintuitivi della ricerca GEO è che il traffico proveniente dalle piattaforme AI converte a tassi molto diversi rispetto alla ricerca tradizionale, e la direzione del delta varia per piattaforma e caso d’uso.

Traffico AI ad alta conversione:

La ricerca di Ahrefs ha rilevato che i visitatori dalle piattaforme di ricerca AI generano il 12,1% delle iscrizioni pur rappresentando solo lo 0,5% del traffico. Significa che i visitatori da AI convertono 23 volte meglio dei visitatori da ricerca organica su base per-visitor.

Perché? La teoria è che gli utenti che ricorrono all’AI per avere risposte si trovano in uno stadio di decisione più avanzato. Hanno già formulato domande abbastanza specifiche da giustificare l’uso di un’AI conversazionale. Stanno attivamente sintetizzando informazioni e confrontando opzioni. Sono utenti ad alta intenzione, pronti per una soluzione.

Performance specifica per piattaforma:

Tuttavia, i dati mostrano anche una forte variazione per piattaforma. Sulla base delle analisi sul traffico da ChatGPT:

• ChatGPT genera circa lo 0,2% di tutte le sessioni
• I tassi di conversione referral da ChatGPT sono in realtà più bassi rispetto alla ricerca organica tradizionale
• Oltre il 90% del traffico e-commerce proveniente dagli LLM arriva da ChatGPT
• Il revenue per session da ChatGPT è inferiore rispetto a ricerca a pagamento e organica

Il paradosso: ChatGPT genera volumi enormi ma tassi di conversione più bassi. Perplexity genera volumi minori ma tassi di conversione più alti.

Decision-Making Stage Theory:

Una spiegazione di queste differenze tra piattaforme rimanda all’intento dell’utente. Circa il 40-55% dei consumatori nei settori elettronica di consumo, grocery, travel, wellness, apparel, beauty e servizi finanziari usa oggi la ricerca basata su AI specificamente per prendere decisioni di acquisto. Ma si tratta di early adopter. Quando l’adozione dell’AI diventerà mainstream, questi vantaggi di conversione potrebbero ridursi.

Metriche di qualità oltre il tasso di conversione

I practitioner dovrebbero tracciare più del semplice conversion rate:

Profondità di sessione: i visitatori da AI visualizzano il 50% di pagine in più per sessione rispetto agli utenti da ricerca tradizionale e trascorrono in media 8 secondi in più sul sito. Questo suggerisce che sono più ingaggiati e valutano le opzioni più accuratamente.

Bounce rate: i visitatori da AI mostrano bounce rate più alti del 5,4% rispetto alla ricerca tradizionale. Non è necessariamente negativo—riflette il fatto che spesso atterrano direttamente su pagine prodotto o di conversione, saltando la navigazione esplorativa tipica della ricerca tradizionale.

Tempo sul sito: i visitatori referral da AI trascorrono più tempo sui contenuti, segno di un engagement più profondo e di un consumo informativo maggiore.

E-E-A-T: il framework non negoziabile per il 2025

Evoluzione dell’E-E-A-T

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) nasce come E-A-T nelle linee guida Google del 2014. Nel 2023 Google aggiunge “Experience” per enfatizzare la conoscenza diretta e gli insight pratici. Nel 2025, E-E-A-T è diventato il framework definitivo per valutare la qualità dei contenuti, sia nella ricerca tradizionale sia nei sistemi AI.

Perché questa evoluzione? Con l’esplosione di contenuti generati dall’AI, Google e i sistemi AI hanno raddoppiato l’impegno nel riconoscere i contenuti che dimostrano esperienza ed expertise umana reale. I contenuti generati esclusivamente dall’AI, privi di radicamento nel mondo reale, sono sempre più penalizzati a prescindere dalla loro qualità tecnica.

Experience: l’esperienza diretta non è negoziabile

Nel 2025, Google e i sistemi AI premiano i contenuti scritti da persone con esperienza reale nel tema trattato. Se scrivi di fitness, finanza o viaggi senza aver lavorato in questi ambiti o senza esperienze dirette, il tuo posizionamento ne risente.

Implementazione pratica:

• Metti in evidenza autori con esperienza dimostrabile sull’argomento
• Condividi case study personali e risultati reali
• Fornisci evidenze “prima/dopo” della tua esperienza
• Cita il tuo background e le tue credenziali specifiche

La sfida per i content team: gran parte dei contenuti generati dall’AI manca di questo radicamento esperienziale. I team che usano l’AI per la produzione devono sovrapporre l’expertise e la revisione editoriale umana per soddisfare i requisiti E-E-A-T.

Expertise: conoscenza profonda e mastery del dominio

L’expertise è diversa dall’esperienza. È conoscenza teorica e pratica sviluppata tramite formazione, credenziali professionali o studio approfondito.

Implementazione:

• Dimostrare conoscenza specialistica attraverso la profondità dei contenuti
• Affrontare aspetti sfumati che i contenuti generalisti evitano
• Referenziare studi accademici e fonti primarie
• Dimostrare padronanza di terminologia e concetti specifici di settore
• Aggiornare i contenuti per riflettere lo stato dell’arte nel campo

Authoritativeness: costruire una reputazione credibile

L’autorevolezza si costruisce con credibilità dimostrata e riconoscimento all’interno del settore.

Implementazione:

• Ottenere backlink da siti ad alta autorità tramite digital PR e media outreach
• Essere menzionati in pubblicazioni di settore affidabili
• Partecipare a associazioni professionali e interventi come speaker
• Costruire un body of work coerente nel tempo
• Ottenere endorsement e testimonial da esperti riconosciuti

Trustworthiness: trasparenza e accuratezza

La fiducia è la base su cui si reggono esperienza, expertise e autorevolezza. Senza trust, il resto non conta.

Implementazione:

• Citare le fonti e linkarle
• Fornire credenziali e bio dell’autore
• Essere trasparenti sulla metodologia e le ipotesi
• Correggere gli errori in modo visibile e pubblico
• Usare HTTPS per la sicurezza del sito
• Fornire policy sulla privacy e contatti chiari

La sfida dei contenuti AI

Una sfida ricorrente nel 2025: bilanciare l’efficienza dell’AI con i requisiti E-E-A-T. La raccomandazione che emerge dalle fonti: usare l’AI per ricerca e drafting, ma richiedere l’intervento di esperti umani sul contenuto finale.

Workflow raccomandato dai practitioner:

1. Usare l’AI per ricercare e sintetizzare informazioni
2. Far revisionare i contenuti da subject matter expert, arricchendoli con insight di prima mano
3. Aggiungere dati originali, case study o ricerche proprietarie
4. Includere credenziali e segnali di expertise dell’autore
5. Implementare uno schema markup completo che segnali E-E-A-T

Roadmap di implementazione e best practice

Fase 1: Audit e misurazione baseline (Settimane 1-2)

Si parte dal capire dove sei oggi:

1. Identifica le query target: sviluppa una lista di 50-100 query che il tuo pubblico usa sulle piattaforme AI
2. Testa su ogni piattaforma: esegui queste query su ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude
3. Registra le metriche di base:
   • Se il tuo brand compare o meno
   • Posizione della menzione nella risposta (prima vs dopo)
   • Sentiment della menzione (positivo, neutro, negativo)
   • Se le fonti vengono citate
   • Quali brand competitor compaiono
4. Analizza la strategia dei competitor: identifica quali contenuti dei competitor compaiono con più costanza e analizzane struttura, lunghezza e ottimizzazione.

Fase 2: Fondamenta tecniche (Settimane 3-4)

Assicurati che i prerequisiti tecnici siano in ordine:

1. Configura il robots.txt per i bot AI: decidi se consentire o bloccare GPTBot, ClaudeBot e gli altri crawler AI
2. Implementa lo schema markup: inizia dall’Article schema per i contenuti blog e dal FAQPage schema per i contenuti Q&A
3. Testa con il Rich Results Tool: valida tutto lo schema markup usando il Rich Results Test di Google
4. Ottimizza la velocità del sito: punta a caricamenti pagina sotto i 2 secondi
5. Garantisci l’ottimizzazione mobile: testa il sito su mobile e dai priorità alla UX mobile

Fase 3: Ottimizzazione dei contenuti (Settimane 5-12)

Ottimizza i contenuti esistenti ad alto potenziale:

1. Seleziona i contenuti da ottimizzare: scegli 20-30 contenuti che hanno già traffico organico e forte potenziale di citazione AI
2. Applica l’ottimizzazione della struttura:
   • Aggiungi una gerarchia chiara H1, H2, H3
   • Spezza i contenuti in sezioni scansionabili
   • Aggiungi elenchi puntati e numerati
   • Crea sezioni FAQ dedicate
3. Implementa citazioni di esperti e dati:
   • Inserisci citazioni di esperti riconosciuti (miglioramento +41% negli studi)
   • Aggiungi statistiche rilevanti (+30%)
   • Includi citazioni in linea (+30%)
   • Migliora leggibilità (+22%)
4. Rafforza i segnali E-E-A-T:
   • Aggiungi bio autore con credenziali
   • Linka altri contenuti autorevoli dello stesso autore
   • Cita le fonti in modo esaustivo
   • Indica date di pubblicazione/aggiornamento

Fase 4: Misurazione e iterazione (Settimane 13+)

Imposta una misurazione continua:

1. Configura il tracciamento custom in GA4:
   • Crea un channel group dedicato per il traffico referral AI
   • Imposta filtri regex per identificare traffico da ChatGPT, Perplexity, Gemini
   • Traccia i tassi di conversione per piattaforma
2. Test baseline mensile: ripeti ogni mese le 50-100 query della Fase 1 per monitorare l’andamento del SOVA
3. Implementa tool dedicati: adotta uno o più strumenti di monitoraggio della visibilità AI (Semrush, Otterlyai, AICarma)
4. Benchmark competitivo: monitora l’evoluzione del tuo share of voice rispetto ai competitor
5. Cicli di refresh dei contenuti: aggiorna mensilmente i contenuti con nuovi dati, esempi e informazioni aggiornate

Conclusioni e prospettive future

Il cambio di paradigma nella ricerca e discovery

I dati presentati in questo report mostrano chiaramente che non stiamo assistendo a un aggiustamento marginale nel modo in cui gli americani cercano informazioni. Stiamo vivendo una ristrutturazione profonda della discovery. Le sessioni riferite dall’AI sono aumentate del 527% tra gennaio e maggio 2025. ChatGPT supera il miliardo di query settimanali. Oltre il 70% degli utenti USA usa l’AI per query ad alta intenzione.

Per digital marketer e content creator, le implicazioni non sono negoziabili: il futuro della visibilità non è solo SEO, né solo GEO, ma una strategia integrata che ottimizza entrambi.

La SEO resta essenziale; la GEO diventa critico

La SEO tradizionale non è morta—tutt’altro. La ricerca tradizionale genera ancora il 53% del traffico verso i siti web ed è 5 volte più conveniente dell’advertising a pagamento. Tuttavia, con un tasso di zero-click al 60% sulle ricerche Google e l’adozione accelerata delle piattaforme di ricerca AI, la visibilità nella ricerca tradizionale non è più sufficiente.

I vincitori nel 2025 e oltre saranno quelli che:

1. Mantengono l’eccellenza SEO come base: ottimizzazione tecnica, esperienza mobile, velocità del sito
2. Costruiscono contenuti AI-first: struttura chiara, risposte dirette, fatti citati, segnali E-E-A-T
3. Sviluppano expertise specifica per piattaforma: comprendere come funzionano ChatGPT, Perplexity e Gemini e ottimizzare di conseguenza
4. Misurano su tutti i canali: monitorare sia le metriche SEO tradizionali sia le nuove metriche di visibilità AI
5. Costruiscono autorità genuina: l’E-E-A-T non può essere finto; richiede expertise, esperienza e fiducia autentiche

I dati su conversione e qualità del traffico

Anche se oggi il traffico referral dall’AI rappresenta meno dell’1% del traffico web complessivo, i dati di conversione suggeriscono un potenziale cambiamento drastico. In alcuni casi, i visitatori dalle piattaforme AI convertono a tassi 8-23 volte migliori rispetto alla ricerca tradizionale, sebbene i risultati varino molto per piattaforma e caso d’uso.

Questo crea una dinamica interessante: anche se oggi l’AI genera volumi ridotti, comparire nelle risposte AI ha un valore sproporzionato per gli utenti ad alta intenzione. I first mover che costruiscono una posizione forte nelle risposte AI raccoglieranno vantaggi significativi man mano che l’adozione dell’AI accelera.

L’esperienza dei practitioner: Reddit e i test sul campo

Le esperienze reali condivise dai marketer su Reddit confermano la ricerca accademica, aggiungendo però sfumature pratiche:

• L’automazione aiuta sulla scala ma non sostituisce l’expertise umana
• L’E-E-A-T non può essere finto; l’autenticità conta
• L’ottimizzazione specifica per piattaforma produce risultati migliori rispetto ad approcci generici
• La curva di apprendimento è ripida ma i percorsi si stanno chiarendo man mano che emergono best practice
• Perplexity sta diventando la piattaforma più preziosa a livello commerciale nonostante i volumi più bassi

Uno sguardo al 2026: il panorama GEO

Entro il 2026, alcuni sviluppi sono verosimili:

Maturazione della misurazione: l’attuale 16% di brand che traccia sistematicamente la performance AI crescerà in modo significativo man mano che gli strumenti maturano e le best practice si standardizzano. SOVA (Share of Voice in AI) e metriche di citazione diventeranno KPI standard insieme alle metriche SEO tradizionali.

Convergenza delle best practice: la varietà iniziale di approcci GEO tenderà a convergere, man mano che emergono i “vincitori” e le best practice si consolidano. Ma l’ottimizzazione specifica per piattaforma resterà importante, visto che ChatGPT, Perplexity e Gemini continueranno a differire per retrieval e sintesi.

Maggiore peso dell’E-E-A-T: man mano che i sistemi AI diventano più sofisticati nel valutare autorità, expertise, esperienza e trustworthiness, questi segnali diventeranno sempre più importanti su tutti i canali di ricerca.

Ascesa dei sistemi AI verticali: mentre ChatGPT, Perplexity e Gemini domineranno il general-purpose, emergeranno motori AI verticali per settori specifici (sanità, finanza, legale, ecc.) che richiederanno strategie GEO specializzate.

Integrazione con il marketing tradizionale: la GEO diventerà inseparabile dal content marketing tradizionale, dalla PR e dal brand building. I confini tra queste discipline si sfumeranno, perché tutte contribuiscono alla visibilità nelle AI.

Raccomandazioni finali

Per le organizzazioni che vogliono implementare la GEO nel 2025, l’approccio raccomandato è:

1. Parti ora, ma non andare nel panico: l’adozione della ricerca AI accelera, ma non è ancora dominante. Hai tempo per costruire competenze, ma non all’infinito. Chi si muove per primo ha un vantaggio.
2. Costruisci sull’eccellenza SEO esistente: la GEO non sostituisce le fondamenta della SEO. Assicurati prima che la tua SEO tecnica, la qualità dei contenuti e l’esperienza utente siano solide.
3. Investi nell’E-E-A-T: expertise autentica, esperienza diretta e autorevolezza dimostrata contano più che mai. Non sono automatizzabili.
4. Ottimizza per piattaforme specifiche: capisci come funzionano ChatGPT, Perplexity e Gemini. Ottimizza per le piattaforme in cui il tuo pubblico cerca davvero, non per un vago “AI-optimized”.
5. Misura tutto: implementa il tracciamento sia per le metriche SEO tradizionali sia per le nuove metriche di visibilità AI. Non puoi ottimizzare ciò che non misuri.
6. Pensa sul lungo periodo: la GEO non è un quick win o una tattica tattica. È un cambio strutturale nel modo in cui funzionano ricerca e discovery. Costruisci un vantaggio sostenibile attraverso autorità e thought leadership genuina, invece di inseguire trucchetti algoritmici.

I brand e i publisher che prospereranno nei prossimi anni saranno quelli che capiranno che la Generative Engine Optimization non è una distrazione dalla strategia core, ma un’evoluzione di essa—un componente essenziale per restare visibili, credibili e rintracciabili in un mondo dove l’accesso all’informazione è sempre più mediato dall’AI.

Fonti

• The State of Generative Engine Optimization in 2025​
• SEO vs. GEO: 5 Key Differences Despite the Similarities​
• GEO Optimization Guide: ChatGPT, Perplexity, Gemini & …​
• Generative Engine Optimization (GEO): Complete 2025 Guide​
• SEO vs. GEO, AEO, LLMO: What Marketers Need to Know​
• Perplexity vs ChatGPT vs Gemini: Which AI Search Engine …​
• What is Generative Engine Optimization (GEO)? Complete …​
• Generative Engine Optimization (GEO) vs SEO​
• ChatGPT vs Perplexity vs Gemini: Which AI Search …​
• The Top Generative Engine Optimization (GEO) Agencies …​
• Generative Engine Optimization (GEO): Legit strategy or … (Reddit)​
• Implementing RAG (Retrieval-Augmented Generation): A Guide​
• E-E-A-T Strategies That Guarantee Google’s Trust in 2025​
• Has anyone explored Generative Engine Optimization … (Reddit)​
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): The Complete …​
• E-E-A-T | How Personal Authority Can Boost Rankings ​
• Is generative engine optimization (GEO) or AI search … (Reddit)​
• Retrieval Augmented Generation (RAG) in Azure AI Search​
• E-E-A-T and Content Authority: Google’s Focus in 2025​
• We’re doing generative engine optimization except we can … (Reddit)​
• AI Crawler Access Checker​
• Schema Markup Best Practices Guide​
• 2025 Organic Traffic Crisis: Zero-Click & AI Impact Report​
• What Is GPTBot? Should You Block OpenAI’s Web Crawler?​
• Schema Markup Best Practices & Key Optimization Strategies​
• Zero Click Search Statistics 2025: Data, Trends & Impact​
• From Googlebot to GPTBot: who’s crawling your site in 2025​
• How to Implement Schema Markup for Better SEO​
• Zero-click searches rise, organic clicks dip: Report​
• Optimize for AI Crawlers in 2025: Website Checklist​
• ChatGPT, LLM referrals convert worse than Google Search … (Reddit)​
• How to Track, Measure, and Boost AI Referral Traffic​
• How to Measure AI Impact with New AI Visibility Metrics​
• AI Search Optimization: SEO for Perplexity, ChatGPT and …​
• AI Search vs Traditional Clicks: What 2025 Data …​
• AI Visibility Metrics​
• Reddit citations surge 436% with OpenAI partnership​
• AI Traffic in 2025: Comparing ChatGPT, Perplexity & Other …​
• AI Visibility Reporting: 3 Tools to Measure Your AI …​
• How do I rank my website in AI search engines like … (Reddit)​
• GEO: Generative Engine Optimization (KDD 2024)​