La GEO va ben oltre la SEO e la maggior parte delle aziende non è organizzata per affrontarla

Un tempo la strategia di ricerca era semplice. Un cliente aveva una domanda, la digitava in un motore di ricerca e i brand competevano per raggiungere la posizione più alta nella pagina dei risultati. Ma questo modello sta cambiando rapidamente.

Una quota crescente delle attività di ricerca e scoperta avviene ormai all’interno di sistemi di IA, che interpretano le informazioni, sintetizzano le fonti e forniscono una risposta prima ancora che il cliente raggiunga il sito web di un brand. La Generative Engine Optimization (GEO) è emersa come una possibile risposta, ma le aziende rischiano di avere una visione troppo ristretta di ciò che questo cambiamento comporta davvero.

Nell’aggiornamento di settembre dello studio sulle previsioni 2026 di IAB, il 44% degli acquirenti di spazi pubblicitari negli Stati Uniti ha indicato l’adattamento ai cambiamenti nel comportamento dei consumatori, compresa la ricerca basata sull’IA, come la principale sfida per gli investimenti nei media. Inoltre, il 76% sta dedicando maggiore attenzione all’ottimizzazione dei contenuti per le risposte generate dall’IA, più che a qualsiasi altro ambito.

L’errore consiste nel considerare la GEO semplicemente come la prossima evoluzione della SEO. La scoperta basata sull’IA sta diventando una sfida di visibilità per le aziende nel loro complesso, che coinvolge marketing, dati, tecnologia, contenuti, comunicazione ed esperienza del cliente. Le aziende che sapranno adattarsi non si limiteranno a ottimizzare i contenuti per una nuova interfaccia di ricerca. Ripenseranno al modo in cui la loro presenza digitale, le conoscenze aziendali e l’autorevolezza esterna interagiscono.

Il risultato di ricerca diventa una risposta

La SEO tradizionale si basava sul posizionamento, con un obiettivo chiaro e un metodo altrettanto chiaro per misurare i progressi. La GEO introduce un tipo di visibilità diverso. Invece di chiedersi se una pagina si posiziona per una determinata parola chiave, le aziende devono sempre più capire se il loro brand compare nelle risposte alle domande dei clienti, come viene descritto e quali fonti influenzano tale descrizione.

Il cambiamento sta già interessando le aziende. Reach, l’editore britannico che pubblica il Mirror e l’Express, ha segnalato un calo del 46% su base annua del traffico proveniente da Google, attribuendolo a funzionalità come AI Overviews e AI Mode, che riducono la necessità per i lettori di visitare i siti web facendo clic sui risultati. Il calo del traffico proveniente dalla ricerca tradizionale non significa sempre che le persone stiano perdendo interesse per una categoria o un brand. Può anche indicare che la scoperta si sta frammentando tra interfacce diverse e avviene sempre più spesso prima ancora che l’utente visiti un sito web.

Per i brand, questo cambia la domanda da porsi. La visibilità non riguarda più soltanto la posizione raggiunta nei risultati. Conta anche che i sistemi di IA dispongano delle informazioni e del contesto giusti per capire perché il brand è pertinente rispetto alla domanda posta.

La GEO parte dalle basi della SEO

È facile essere tentati di considerare la GEO separata dalla SEO, ma gran parte del lavoro preparatorio è comune a entrambe. I sistemi di IA devono comunque trovare, interpretare e valutare le informazioni: perciò sono importanti l’accessibilità tecnica, la struttura del sito e la chiarezza dei contenuti.

Quest’anno, i dati di Cloudflare Radar hanno mostrato che i bot hanno generato oltre la metà delle richieste di pagine web sulla sua rete. Non tutti questi bot sono agenti di IA, ma una quota crescente del pubblico di qualsiasi sito web è ormai costituita da software, che ha bisogno di contenuti e contesto sufficienti per comprendere ciò che trova. Potrebbe quindi essere necessario ripartire da aspetti fondamentali che molte aziende hanno trascurato.

Se informazioni importanti sono nascoste in un’interfaccia complessa, presentate in modo incoerente da una pagina all’altra o difficili da raggiungere per un crawler, un sistema di IA ha meno elementi su cui basarsi, e lo stesso vale per i visitatori umani. Le cause più comuni sono facili da individuare: dettagli sui prodotti visibili solo dopo l’esecuzione di JavaScript, che non tutti i crawler di IA eseguono, e informazioni su prezzi o politiche aziendali formulate in modo diverso da una pagina all’altra.

Ma l’accessibilità tecnica è solo il punto di partenza. Tutti i brand competono all’interno dello stesso ristretto gruppo di sistemi di IA, quindi i sistemi in sé non costituiscono un fattore distintivo. A fare la differenza è il contesto. Per i brand, questo contesto deriva dai dati, dalle competenze, dai contenuti e dalle conoscenze sui clienti, oltre che dall’ecosistema informativo più ampio in cui compaiono.

La qualità dei contenuti conta di più quando a leggerli è l’IA

Si discute molto di come scrivere contenuti che i sistemi di IA possano mostrare. Parte della discussione si è concentrata sulle tecniche di formattazione o sui tentativi di decodificare il funzionamento dei singoli modelli. La maggior parte di queste tecniche ha vita breve e non baserei su di esse una strategia.

Modelli, sistemi di recupero delle informazioni e fonti continueranno a cambiare. Una tecnica che oggi sembra efficace potrebbe produrre risultati molto diversi tra qualche mese. Un approccio più sostenibile consiste nel creare contenuti utili e autorevoli, che rispondano chiaramente alle domande che i clienti pongono davvero e dimostrino una solida competenza nel settore. Le aziende dovrebbero iniziare esaminando ciò che hanno già pubblicato. Risponde a domande importanti per i clienti? La competenza emerge con chiarezza? Le informazioni importanti sono coerenti in tutto l’ecosistema digitale?

La visibilità nell’IA dipende da un insieme più ampio di segnali, tra cui la qualità dei contenuti, le basi tecniche, i dati strutturati, l’autorevolezza e le citazioni da parte di terzi. Le più recenti ricerche di Muck Rack sulle citazioni dell’IA hanno rilevato che l’84% dei link citati nelle risposte di ChatGPT, Claude e Gemini proveniva da media guadagnati, tra cui articoli giornalistici, ricerche accademiche e altre fonti terze. Per questo la GEO va ben oltre ciò che un marchio pubblica sul proprio sito e coinvolge necessariamente anche i team di comunicazione.

Il problema dei flussi di lavoro va oltre le sfide tecnologiche

Per esperienza, la tecnologia è raramente l’aspetto più difficile nell’adattarsi alla scoperta tramite IA. La sfida più grande riguarda la collaborazione tra i team, una volta che l’IA entra a far parte del processo di ricerca e scoperta. Storicamente, la strategia di ricerca è stata suddivisa tra diverse responsabilità: i team SEO monitoravano il posizionamento, i team dei contenuti creavano le pagine, quelli di comunicazione gestivano la copertura mediatica e gli sviluppatori si occupavano degli aspetti tecnici del sito web. La scoperta tramite IA sfuma questi confini, perché ciò che appare in una risposta dell’IA può dipendere contemporaneamente da tutti questi ambiti.

L’indagine State of AI 2026 di McKinsey evidenzia un fenomeno più ampio: quasi tre quarti delle organizzazioni con le migliori prestazioni nell’ambito dell’IA individuate dall’indagine hanno riprogettato radicalmente i flussi di lavoro proprio a causa dell’IA, rispetto a un quarto degli altri intervistati. Lo stesso vale per la visibilità nell’IA. Se un team dei contenuti scopre che un motore di IA descrive in modo errato il marchio, la soluzione potrebbe riguardare il sito web, i dati sui prodotti, una scheda su una piattaforma di terzi o la copertura stampa a cui attinge il modello.

Per affrontare il problema, i team responsabili di questi ambiti devono collaborare, invece di considerare la GEO un’altra attività affidata a un solo reparto.

Questo solleva una domanda a cui i dirigenti devono rispondere sempre più spesso: chi è responsabile della visibilità nell’IA?

Il lavoro coinvolgerà diversi team, ma la responsabilità dovrebbe spettare a un unico dirigente, incaricato di definire il quadro di valutazione e la frequenza delle revisioni, nonché di intervenire quando un sistema di IA presenta in modo errato il marchio. Da quel momento, i responsabili di marketing, comunicazione, tecnologia e dati devono condividere una visione chiara di come il marchio viene rappresentato nei sistemi di IA, di quali fattori influenzano le risposte e di come l’organizzazione interviene quando emergono delle lacune.

Misurare la visibilità in base alla frequenza, non al posizionamento

Uno dei cambiamenti più importanti in arrivo riguarda il modo in cui le aziende misurano la visibilità nella ricerca. Tradizionalmente, il posizionamento nei risultati di ricerca ha offerto agli esperti di marketing una metrica relativamente semplice da monitorare, ma le risposte generate dall’IA sono molto più variabili. Non esiste una posizione unica che garantisca la visibilità di un marchio, e la sua semplice comparsa in una risposta non racconta tutta la storia. Un marchio può essere menzionato spesso ma descritto in modo inesatto, comparire senza citazioni oppure essere citato in un mercato e completamente ignorato in un altro.

La GEO sposta quindi l’attenzione dalla posizione in classifica di un marchio alla frequenza con cui appare, al modo in cui viene descritto e alle fonti che influenzano la risposta. Le pratiche di misurazione sono ancora in fase di adeguamento. Nello stesso studio di IAB, l’86% degli acquirenti ha dichiarato di stare modificando, o di prevedere di modificare, il modo in cui misura le prestazioni dei media a causa degli strumenti di IA conversazionale e degli agenti di IA; il 45% ha indicato come principale difficoltà di misurazione il confronto tra i percorsi dei clienti influenzati dall’IA e quelli tradizionali. In pratica, la GEO è una sfida tanto di misurazione e di flussi di lavoro quanto di ricerca.

Un punto di partenza concreto consiste nelle domande che i clienti pongono già. Prepara un insieme rappresentativo di domande, sottoponile regolarmente alle principali piattaforme di IA e registra se il marchio compare, come viene descritto, quali concorrenti sono menzionati insieme a esso e quali fonti vengono citate. Ripeti ciascuna domanda più di una volta. Lo stesso prompt può produrre risposte diverse da un’esecuzione all’altra, quindi la visibilità va riportata come una frequenza, non come un singolo screenshot. Nel tempo, è possibile collegare questa visibilità a indicatori successivi, tra cui il traffico proveniente dai referral dell’IA, il coinvolgimento e le conversioni.

Ci sono già segnali di quanto rapidamente possa cambiare la situazione. I dati di Adobe sugli acquisti durante le festività hanno mostrato che, nella stagione delle festività del 2025, il traffico generato dagli strumenti di IA generativa verso i siti di vendita al dettaglio statunitensi è aumentato del 693,4% rispetto all’anno precedente e che i visitatori provenienti da questi strumenti hanno convertito a un tasso superiore rispetto agli altri. Questa crescita è partita da una base ridotta e non tutte le aziende registreranno un andamento simile. Dimostra però che oggi è possibile misurare la visibilità nell’IA e collegarla a risultati aziendali concreti.

Considerare la GEO una capacità operativa, non una campagna

La ricerca basata sull’IA non significa rinunciare a tutto ciò che le aziende già sanno sulla SEO. Significa guardare oltre il posizionamento e riconoscere che, sempre più spesso, tra le domande dei clienti e le informazioni che ricevono si inserisce un ulteriore livello.

Le aziende dovrebbero però evitare di trasformare la visibilità nell’IA in un’altra tattica di marketing isolata o in una verifica una tantum. I modelli e le fonti continuano a cambiare, quindi la prima verifica non rappresenta il traguardo. L’opportunità più grande consiste nell’usare queste informazioni per individuare come contenuti, dati, tecnologia, comunicazione ed esperienza del cliente debbano collaborare in modo diverso. La ricerca sta diventando più conversazionale e sempre più orientata all’azione: i sistemi di IA iniziano a effettuare ricerche e ad agire per conto dei clienti. In questo scenario, la visibilità dipende da ciò che questi sistemi riescono a trovare, verificare e ripetere sul tuo marchio.