Che cosa è la Generative Search Optimization?

Che cos'è la Generative Search Optimization (GSO)?

La Generative Search Optimization (GSO), nota anche come Generative Engine Optimization (GEO), è definita come l'evoluzione della Search Engine Optimization (SEO) tradizionale nell'era dei motori di ricerca che si basano sull'intelligenza artificiale.

In pratica, la GSO consiste nell'ottimizzare i contenuti digitali in modo che i nuovi sistemi di ricerca generativa (come i bot o gli agenti dell'AI) possano interpretarli, estrarre le informazioni rilevanti e citarli o inserirli direttamente nelle risposte generate per gli utenti.

A differenza della SEO tradizionale, il cui obiettivo principale è far comparire una pagina web tra i primi risultati di una lista (come la SERP di Google per intenderci), la GSO mira a far sì che l'intelligenza artificiale utilizzi attivamente i nostri contenuti quando genera una risposta ad una query dell'utente. L'obiettivo non è solo essere indicizzati, ma assicurarsi che l'AI usi i contenuti come risposta a possibili domande.

È importante notare che la GSO non sostituisce la SEO tradizionale, ma la integra. I fondamenti della SEO tradizionale rimangono indispensabili, in quanto senza un buon posizionamento organico è difficile che l'AI trovi e consideri i contenuti. Tuttavia, la GSO richiede accorgimenti aggiuntivi per allinearsi ai meccanismi di indicizzazione semantica e risposta contestuale tipici dell'AI.

Cosa sono i Motori di Ricerca Generativi e in cosa Differiscono da Quelli Tradizionali?

I motori di ricerca generativi sono strumenti che utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire risposte dirette e sintetiche alle query degli utenti. Questi sistemi elaborano informazioni da diverse fonti presenti sul web (come ad esempio ChatGPT che prende informazioni dal database di Bing) e le presentano in un formato comprensibile. In sintesi, sono un'evoluzione della ricerca nell'era basata sull'intelligenza artificiale.

A differenza dei motori di ricerca tradizionali, che restituiscono una lista di link correlati alla ricerca (SERP), i motori di ricerca generativi offrono risposte più complete, personalizzate e contestuali, riducendo la necessità per l'utente di navigare tra numerosi risultati.

Le principali differenze tra i motori di ricerca tradizionali (SEO) e i motori di ricerca generativi (GSO includono:

1. Modalità di Risposta:

   • Motori tradizionali (SEO): la query restituisce una lista di link (SERP).

   • Motori generativi (GSO): producono risposte dirette e contestuali. L'obiettivo non è solo l'indicizzazione di una pagina per farla comparire nei primi risultati, ma assicurarsi che l'AI utilizzi i nostri contenuti per generare una risposta all'utente.

2. Ottimizzazione delle Parole Chiave:

   • SEO tradizionale: lavora su parole chiave precise e specifiche, inserendole in elementi HTML.

   • GSO: richiede contenuti chiari e ricchi di contesto, con linguaggio naturale e descrittivo. Si concentra su keyword long-tail di natura conversazionale per rispondere a domande più lunghe e articolate poste dagli utenti.

3. Adattamento agli Algoritmi:

   • SEO tradizionale: si adatta agli aggiornamenti degli algoritmi di Google (es. Core Updates).

   • GSO: si adatta all'evoluzione delle tecnologie AI e ai miglioramenti dei modelli che sono alla base delle intelligenze artificiali.

4. Formattazione e Dati Strutturati:

   • SEO tradizionale: enfatizza le ottimizzazioni HTML (tag title, meta description, ecc.) e strutture comprensibili ai crawler.

   • GSO: è fondamentale lavorare sulla struttura del testo affinché sia chiaro, scritto in linguaggio naturale, con divisioni in paragrafi, sottoparagrafi, punti elenchi. Enfatizza l'uso di schema markup.

5. KPI e Metriche di Successo:

   • SEO Tradizionale: misura posizionamenti, click-through rate organico, traffico e conversioni dalla ricerca.

   • GSO: misura il traffico di riferimento generato dai motori AI (traffico referral), il numero di volte in cui il contenuto viene citato nelle risposte generative, il posizionamento nelle risposte generative, la qualità del traffico AI (engagement e conversioni), e il tasso di adozione di markup/schema.

In sintesi, la GSO non sostituisce la SEO tradizionale, ma la integra. I fondamenti della SEO rimangono indispensabili, ma sono necessari accorgimenti aggiuntivi per allinearsi ai meccanismi di indicizzazione semantica e risposta contestuale propri dell'AI.

Quali sono le Strategie chiave per Ottimizzare i Contenuti nell'era della GSO?

Le strategie chiave per ottimizzare i contenuti nell'era della Generative Search Optimization (GSO) si concentrano su una serie di best practice. Queste strategie mirano a rendere i contenuti non solo visibili ai motori di ricerca tradizionali, ma soprattutto comprensibili e utilizzabili dalle intelligenze artificiali che generano le risposte dirette.

Ecco le principali strategie:

1. Contenuti di Alta Qualità, Autorevoli, Originali e Aggiornati: la produzione di contenuti di alta qualità rimane basilare e fondamentale anche per la GSO. Non si tratta solo di quantità, ma di creare contenuti prodotti con criterio, per un target e un obiettivo specifici. I contenuti devono essere autorevoli, originali (non copiati o rimescolati con l'AI), e regolarmente aggiornati, poiché la "freschezza" del contenuto è cruciale sia per Google che per i motori generativi. È molto importante l'acquisizione di citazioni autorevoli; le AI come ChatGPT tendono ad acquisire informazioni da fonti autorevoli (es. Wikipedia, fonti accademiche). Avere contenuti scritti da esperti di settore (ottici optometristi, oculisti e designer di prodotto, ecc. per un brand di occhiali da vista e da sole, per esempio) o con riferimenti a studi autorevoli aggiunge grande valore per l'AI.

2. Utilizzo di un Linguaggio Diretto e Naturale: È fondamentale utilizzare un linguaggio chiaro, diretto e naturale nei testi, adottando uno stile conversazionale. Uno stile quasi giornalistico, con un incipit che risponde subito alla query che si vuole targettizzare, è molto importante. L'AI ama i testi fluidi e comprensibili.

3. Ottimizzazione per Keyword Long-Tail di Natura Conversazionale: a differenza della SEO tradizionale che lavora su parole chiave precise e specifiche, la GSO richiede di concentrarsi su keyword long-tail di natura conversazionale. Si tratta di keyword più lunghe e articolate che rispondono a domande complesse poste dagli utenti nel linguaggio naturale. In questo contesto, la semantica assume un ruolo sempre più importante.

4. Struttura dei Testi Chiara e Formattazione "AI Friendly": è importante lavorare sulla struttura del testo. I testi devono essere chiaramente strutturati con divisioni in paragrafi, sottoparagrafi, punti elenchi, tabelle esplicative. Questo aiuta l'AI a interpretare e utilizzare il contenuto. Il formato domanda/risposta (Q&A) è particolarmente apprezzato dalle AI, rendendo le sezioni FAQ (Domande Frequenti) molto importanti da rimpolpare e ottimizzare.

5. Struttura del Sito Web Chiara e AI Friendly: non solo i testi, ma anche la struttura generale del sito (l'alberatura, l'architettura dell'informazione) deve essere chiara e ben organizzata, con una suddivisione logica in categorie e sottocategorie. Anche la pagina "Chi siamo" diventa molto importante, poiché l'AI può usarla per comprendere chi è il brand e cosa fa, facilitando citazioni corrette.

6. Fine-tuning dei Dati Strutturati (Schema Markup): l'uso dei dati strutturati, come lo schema markup, è fondamentale per la GSO. Non basta averli, ma è necessario implementare i giusti markup per le diverse risorse del sito (es. Schema Person per gli autori esperti, Schema Product per le pagine prodotto, Schema Organization per la pagina "Chi siamo"). Questo migliora la comprensione del contenuto da parte dell'AI e ne facilita l'inclusione nelle risposte generate.

7. Ottimizzazione Tecnica e Performance del Sito: un sito tecnicamente perfetto è indispensabile. Le best practice SEO consolidate relative alla tecnica, alle performance e ai Core Web Vitals rimangono importantissime. Il sito deve essere veloce e facilmente scansionabile dagli agenti dell'AI, così come lo è per i crawler tradizionali.

In sintesi, la GSO richiede di mantenere le fondamenta della SEO tradizionale, ma aggiungendo un focus sull'ottimizzazione per la comprensione e l'utilizzo dei contenuti da parte delle intelligenze artificiali che generano risposte dirette.

Come Misurare efficacemente il successo delle Strategie GSO nel nuovo panorama della ricerca?

Misurare efficacemente il successo delle strategie di Generative Search Optimization (GSO) richiede un approccio che integri i fondamenti della SEO tradizionale con nuovi Key Performance Indicator (KPI) specifici per il panorama della ricerca basato sull'intelligenza artificiale. La ricerca sta cambiando, e con essa cambiano chiaramente anche le metriche per valutarne l'efficacia.

I KPI tradizionali della SEO, come il CTR (Click-Through Rate), il posizionamento in SERP e il traffico organico, si adattano difficilmente al mondo dell'intelligenza artificiale e della ricerca generativa. Sebbene la SEO tradizionale rimanga una base fondamentale e imprescindibile (senza un buon posizionamento organico è difficile che l'AI trovi e consideri i contenuti), sono necessari indicatori diversi per valutare l'efficacia dell'ottimizzazione per i motori di ricerca generativi.

I principali nuovi KPI importanti per misurare l'efficacia della GSO includono:

1. Traffico di Riferimento da Motori AI: questa è considerata una delle metriche principali per valutare il successo della GSO. Indica le visite che provengono direttamente da motori di ricerca generativi, come ad esempio ChatGPT, tramite strumenti di analytics. È possibile monitorare queste visite da fonti come chatgpt.com / referral. Questo KPI mostra quante persone raggiungono il tuo sito cliccando su un link fornito all'interno di una risposta generata dall'AI.

2. Frequenza di Citazione del Brand/Contenuti: misura il numero di volte in cui il brand o il contenuto viene citato all'interno delle risposte generate dall'AI. È importante monitorare non solo la frequenza, ma anche come si viene citati, ad esempio se viene inserito solo il nome del brand o anche un link di riferimento. Questo KPI aiuta a comprendere l'affermazione del marchio nella ricerca generativa.

3. Posizionamento nelle Risposte Generative: anche nelle risposte generate da AI, come ChatGPT, può esserci un ordine o ranking in cui le fonti o i link vengono mostrati. Monitorare questo posizionamento è utile per capire la visibilità rispetto alla concorrenza all'interno delle risposte dirette dell'AI.

4. Qualità del Traffico AI (Engagement e Conversioni): non basta misurare solo il volume del traffico proveniente dall'AI, ma è cruciale analizzare la sua qualità. Si valuta quante di queste visite portano a conversioni significative o a interazioni con i contenuti web. Metriche come le pagine per sessione e il tasso di conversione dal traffico AI sono rilevanti per capire l'impatto reale della GSO.

5. Tasso di Adozione di Markup/Schema: Questo KPI è legato alla corretta implementazione dei dati strutturati (schema markup). Si misura monitorando il numero di Rich Snippets e Rich Results che vengono mostrati agli utenti nei risultati di ricerca generativi. Questo aiuta a verificare l'efficacia del markup nel facilitare la comprensione e l'utilizzo dei contenuti da parte dell'AI e il loro posizionamento nelle risposte.

Questi indicatori aiutano a valutare non solo la visibilità ottenuta tramite i motori di ricerca generativi, ma anche l'impatto effettivo che la GSO ha sul traffico e sull'interazione degli utenti con i contenuti. È importante considerare che siamo in una fase ancora embrionale della GSO, con i primi casi di studio e risultati che iniziano a emergere. Adottare la GSO in questa fase, essendo early adopter, può consentire di anticipare i competitor e ottenere un vantaggio competitivo duraturo.