Guida per massimizzare la visibilità di un Sito Web in Google AI Overview e AI Mode

Il panorama della ricerca online sta vivendo una trasformazione senza precedenti. La Search Engine Results Page (SERP) di Google, tradizionalmente dominata da un elenco di “10 link blu”, si è evoluta in un ambiente dinamico e multifunzionale. L’introduzione di Google AI Overview, precedentemente nota come Search Generative Experience (SGE), e la successiva espansione con l’AI Mode, rappresentano un cambiamento epocale per tutti coloro che operano nel settore digitale con un blog o un sito web. Queste nuove funzionalità vanno oltre la semplice visualizzazione di collegamenti ipertestuali, presentando riassunti articolati generati dall’intelligenza artificiale, completi di link alle fonti originali. L’obiettivo primario di Google è fornire risposte più rapide, complete e intuitive, riducendo la necessità per gli utenti di navigare attraverso molteplici link per trovare le informazioni desiderate.

In questo scenario in rapida evoluzione, l’ottimizzazione per l’intelligenza artificiale (AI) non è più un’opzione, ma una necessità strategica per la SEO. Le aziende non possono più limitarsi a competere per i primi posti nei risultati organici tradizionali; la nuova sfida consiste nel diventare una fonte autorevole che Google selezioni per costruire le risposte generate dall’AI Overview. Essere citati in un AI Overview conferisce una visibilità cruciale, poiché queste risposte si posizionano come il primo elemento che gli utenti incontrano dopo aver formulato la loro query.

Questa evoluzione porta con sé un’interessante dinamica per il traffico web. L’AI Overview occupa una posizione privilegiata nella parte superiore della SERP, spesso riempiendo l’intera porzione “above the fold” sui dispositivi mobili, spingendo i risultati organici tradizionali più in basso. Questo può portare a un aumento delle “ricerche a zero clic“, dove gli utenti trovano la risposta direttamente nell’AI Overview senza la necessità di visitare il sito sorgente. Di conseguenza, le aziende potrebbero riscontrare una diminuzione del traffico web diretto. Tuttavia, Google ha osservato che i clic provenienti dalle pagine dei risultati con AI Overviews tendono ad essere di “qualità superiore“, suggerendo che gli utenti che cliccano sono più propensi a interagire e a trascorrere più tempo sul sito di destinazione.

1. Comprendere Google AI Overview (AIO)

1.1 Cos’è l’AI Overview?

L’AI Overview rappresenta una risposta generata dall’intelligenza artificiale di Google, che si manifesta nella parte superiore della pagina dei risultati di ricerca (SERP). Questa panoramica, chiara e riassuntiva, viene creata sfruttando modelli di intelligenza artificiale avanzati come Gemini. Il processo prevede che l’AI analizzi, estragga i punti chiave e sintetizzi le informazioni da diverse fonti, strutturandole in un testo articolato, spesso suddiviso in paragrafi e liste puntate, e fornendo collegamenti ipertestuali ai siti web utilizzati come riferimento. È importante sottolineare che questa sintesi è generata in tempo reale per ogni singola query, rendendo l’esperienza altamente dinamica.

La posizione dell’AI Overview nella SERP è strategica: appare in alto, al di sopra dei risultati organici tradizionali, distinguendosi spesso per uno sfondo colorato o una leggera variazione estetica. Su dispositivi mobili, questa sezione può occupare l’intera porzione superiore della schermata (“above the fold”), spingendo i link organici più in basso nella pagina. Un aspetto tecnico rilevante è che tutte le URL collegate all’interno di un AI Overview vengono considerate in posizione uno in Google Search Console, indipendentemente dalla loro effettiva posizione nei risultati di ricerca organici tradizionali.

AI overview come calcolare la massa grassa

Questa preminenza ha implicazioni dirette sul traffico. Il fenomeno delle “ricerche a zero clic” è in crescita, con una percentuale significativa di utenti che ottengono la risposta desiderata direttamente dall’AI Overview senza la necessità di visitare il sito sorgente. Ciò comporta un potenziale rischio di diminuzione del traffico web per le entità online. Tuttavia, come già accennato, Google ha rilevato che i clic provenienti da AI Overviews sono di “qualità superiore“, indicando che gli utenti che decidono di cliccare sono più impegnati e tendono a trascorrere più tempo sul sito. Questo suggerisce che, pur potendo diminuire il volume complessivo dei clic, la loro qualità e il potenziale di conversione per il sito di destinazione possono effettivamente aumentare.

1.2 Caratteristiche chiave dell’AI Overview

Sintesi da fonti multiple e prioritizzazione di risposte complete: L’AI Overview non si limita a presentare singoli risultati, ma aggrega e combina informazioni provenienti da molteplici fonti. La sua priorità è fornire risposte complete e esaustive, piuttosto che semplici corrispondenze di parole chiave. Questa capacità è particolarmente utile per le query che richiedono la sintesi di dati e concetti da diverse provenienze.

Comprensione del contesto oltre la corrispondenza esatta delle query: L’intelligenza artificiale di Google è in grado di comprendere il contesto sottostante a una query, andando ben oltre la semplice corrispondenza esatta delle parole chiave digitate dall’utente. Utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per interpretare l’intento e il contesto dell’utente, fornendo risposte più pertinenti e sfumate.

Enfasi sull’accuratezza fattuale e l’autorevolezza: Un principio cardine dell’AI Overview è la sua focalizzazione sull’accuratezza fattuale e sull’autorevolezza delle fonti. Google privilegia contenuti ben strutturati e chiaramente organizzati per generare le sue risposte. Le fonti citate sono selezionate in base alla loro credibilità e alla loro rilevanza rispetto all’intento di ricerca dell’utente. Google ha condotto test estensivi per assicurare l’affidabilità delle risposte generate, sebbene l’accuratezza al 100% non sia garantita.

2. Approfondire Google AI Mode e la Ricerca Agentica

2.1 Cos’è l’AI Mode?

Google AI Mode rappresenta un’evoluzione significativa rispetto all’AI Overview, introducendo un’interazione di ricerca più conversazionale e approfondita. Mentre l’AI Overview fornisce un riassunto statico, l’AI Mode consente agli utenti di porre domande di follow-up all’interno della stessa scheda di ricerca, operando in modo simile a chatbot come ChatGPT o Claude. Questa modalità è stata ufficialmente lanciata negli Stati Uniti. L’AI Mode integra funzionalità avanzate che ridefiniscono l’esperienza di ricerca:

Deep Search: Questa funzionalità sfrutta una tecnica denominata “query fan-out”, che scompone una domanda complessa in centinaia di sotto-query. Questo permette all’AI di generare risposte di livello esperto, complete di fonti citate, risparmiando ore di ricerca manuale. L’approccio consente di accedere a informazioni con maggiore ampiezza e profondità rispetto a una ricerca tradizionale.

Live Search: Attraverso l’integrazione con Google Lens e il progetto Astra, l’AI Mode offre un’interazione visiva in tempo reale. Gli utenti possono puntare la fotocamera su un oggetto e dialogare con l’AI per ottenere spiegazioni, suggerimenti e link utili, funzionando come un assistente di realtà aumentata.

Personalizzazione Profonda: Con il consenso esplicito dell’utente, l’AI Mode può accedere a dati personali, come le email di Gmail, per fornire suggerimenti basati su prenotazioni, abitudini e preferenze individuali. Ad esempio, una ricerca su “cose da fare a Nashville questo weekend” potrebbe proporre attività vicine all’hotel prenotato e in linea con i gusti personali dell’utente.

Shopping con AI: Questa funzionalità offre consigli sui prodotti, prezzi e la possibilità di effettuare acquisti automatici tramite Google Pay, con notifiche per i cali di prezzo. Si tratta di una funzionalità “agentica” che permetterà all’AI di completare l’acquisto in autonomia nei prossimi mesi.

Esperienze Agentiche: L’AI Mode è in grado di gestire operazioni complesse come la prenotazione di biglietti per eventi, ristoranti o appuntamenti locali, analizzando in tempo reale disponibilità e prezzi. Google sta collaborando con piattaforme come Ticketmaster, StubHub, Resy e Vagaro per queste integrazioni.

Al centro di queste capacità avanzate vi è la tecnologia Gemini di Google. Gemini è fondamentale per la sintesi delle informazioni nel processo di AI Synthesis, ed è in grado di integrare diverse modalità di informazione, tra cui testo, immagini, video e dati strutturati, per fornire risposte complete e contestualizzate.

Tabella 1: Confronto AI Overview vs. AI Mode

3. Principi Fondamentali per l’Ottimizzazione AI-First (GEO)

L’ottimizzazione per i motori di ricerca generativi (Generative Engine Optimization – GEO) richiede un cambio di paradigma rispetto alle pratiche SEO tradizionali.

3.1 Il Passaggio da “Migliore Pagina” a “Migliore Risposta”

La ricerca basata sull’intelligenza artificiale non è più orientata alla semplice identificazione della “migliore pagina” che copre un argomento in modo esaustivo, ma piuttosto alla fornitura della “migliore risposta” a una domanda specifica e mirata. Questo implica che i contenuti devono essere concepiti e strutturati per offrire risposte dirette e concise a quesiti precisi degli utenti.

Questa evoluzione verso la “migliore risposta” ha una profonda implicazione sulla granularità del contenuto. Se l’AI mira a fornire risposte puntuali e il meccanismo di “query fan-out” scompone le query complesse in sotto-argomenti, allora un contenuto lungo e monolitico, pur essendo completo, potrebbe risultare meno efficace di un contenuto modulare e ben sezionato. L’AI necessita di poter estrarre facilmente risposte precise e contestualizzate. Pertanto, i creatori di contenuti dovrebbero rivedere le loro guide lunghe e complesse, suddividendole in sezioni autonome, ciascuna delle quali risponde a una domanda specifica. Ogni sezione dovrebbe idealmente iniziare con una risposta diretta alla domanda che intende affrontare.

3.2 L’Importanza Cruciale dell’E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)

Google enfatizza E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità) come il framework fondamentale per la valutazione della qualità dei contenuti, un aspetto che assume un’importanza ancora maggiore con la crescente diffusione dei contenuti generati dall’AI. Sebbene E-E-A-T non sia una metrica di ranking diretta, influenza in modo significativo il modo in cui gli algoritmi valutano e interpretano il contenuto. vedi E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità) >>

3.3 Contenuti Unici, di Valore e “People-First”

Google ha costantemente ribadito che la creazione di “contenuti unici, non-commodity” e “utili, affidabili, people-first” costituisce il fondamento del successo in tutti i formati di ricerca, inclusa l’intelligenza artificiale. L’utilizzo di strumenti di AI generativa per produrre un gran numero di pagine senza aggiungere valore reale per gli utenti può violare le policy di Google relative all’abuso di contenuti su larga scala (“scaled content abuse”).

L’AI non è intrinsecamente influenzata dai brand, ma piuttosto dalla loro utilità e dalla capacità di fornire risposte pertinenti. In questo contesto, i contenuti dovrebbero mirare a educare e informare prima di tentare di vendere. Questo approccio garantisce che il valore per l’utente sia al centro della strategia di contenuto, un fattore che l’AI premia.

4. Strategie di Ottimizzazione dei Contenuti per la Visibilità AI

L’ottimizzazione dei contenuti per le nuove funzionalità AI di Google richiede un approccio mirato e strategico, che va oltre le pratiche SEO tradizionali.

4.1 Targeting di Query Informazionali e Long-Tail

Gli AI Overviews tendono a comparire con maggiore frequenza per le query di tipo informazionale (secondo Ahrefs, nel 99.2% dei casi) piuttosto che per le ricerche transazionali. Sono spesso attivati da query long-tail (composte da tre o quattro parole) e da domande specifiche, che riflettono un intento di ricerca informativo più dettagliato e sfumato.

Per identificare le domande degli utenti e le query conversazionali, è consigliabile utilizzare strumenti come Google Autocomplete, la sezione “People Also Ask” nei risultati di ricerca e le sezioni “Questions” presenti in vari tool di keyword research (ad esempio, AnswerThePublic). Questi strumenti offrono preziose indicazioni sulle informazioni che gli utenti cercano attivamente e sul modo in cui formulano le loro domande.

4.2 Strutturazione dei Contenuti per l’Estrazione AI

La chiarezza e la struttura del contenuto sono elementi fondamentali per l’AI, che è progettata per estrarre significato e intenzioni. I contenuti ben strutturati, che utilizzano liste puntate, liste numerate e sezioni chiaramente delineate, sono favoriti perché facilitano all’AI l’elaborazione rapida delle informazioni.

Titoli e sottotitoli descrittivi (H2, H3): È essenziale utilizzare intestazioni H2 e H3 che siano descrittive e che segnalino in modo inequivocabile il contenuto della sezione successiva. Questo aiuta a organizzare argomenti complessi in sezioni facilmente scansionabili dall’utente e dall’AI.

Liste puntate e numerate: Le ricerche dimostrano che il 78% degli AI Overviews contiene liste. L’uso di liste è quindi cruciale per presentare punti correlati, passi sequenziali o istruzioni “how-to” in un formato facilmente digeribile dall’AI.

Paragrafi brevi e risposte dirette all’inizio: I paragrafi dovrebbero essere brevi, idealmente di 3-4 frasi, per migliorare la leggibilità e la scansionabilità. Le risposte dirette alle domande comuni dovrebbero essere posizionate strategicamente nei primi 1-2 paragrafi del contenuto. Idealmente, ogni sezione dovrebbe iniziare con una risposta diretta alla domanda che intende affrontare, seguita da dettagli di supporto e fonti.

4.3 Costruire l’Autorità Tematica e la Copertura Completa

L’AI premia i contenuti che offrono un’esplorazione approfondita e completa degli argomenti. Questo significa andare oltre la superficie e dimostrare una padronanza completa del tema.

Per raggiungere questo obiettivo, è consigliabile creare “cluster di contenuti” completi attorno a argomenti centrali, sviluppando un forte linking interno tra i contenuti correlati. Questo approccio non solo migliora l’esperienza utente, ma dimostra anche all’AI una comprensione approfondita e olistica del soggetto trattato. È fondamentale coprire tutti gli aspetti di un argomento con la profondità appropriata, includendo le relazioni tra le entità e le variazioni semantiche dei termini chiave pertinenti.

4.4 Scrivere per la Citazione

L’intelligenza artificiale tende a privilegiare la citazione di fatti, statistiche, confronti strutturati e frasi di spicco. Per aumentare la probabilità che il proprio contenuto venga citato, è importante incorporare questi elementi.

Ciò include l’aggiunta di riferimenti a fonti autorevoli, dati attuali con attribuzione corretta e citazioni dirette di esperti del settore. Il linguaggio utilizzato deve essere semplice, chiaro e accessibile, poiché i contenuti scritti in questo modo tendono a performare meglio negli AI Overviews. È consigliabile evitare un gergo eccessivo e concentrarsi su frasi brevi (idealmente meno di 20 parole) e un linguaggio attivo per migliorare la leggibilità e la comprensione da parte dell’AI.

4.5 Gestire l’Intento di Ricerca e il “Query Fan-Out”

Come precedentemente discusso, l’AI Mode utilizza una tecnica di “query fan-out“, che scompone le domande complesse in sotto-query e attinge a diverse fonti di dati per costruire una risposta completa. Questo significa che il contenuto non deve essere ottimizzato solo per una singola query, ma per rispondere a interi “cluster di intenti“.

Questa dinamica del “query fan-out” implica che la tradizionale keyword research, incentrata su singole parole chiave, non è più sufficiente. È necessario un approccio più olistico, che alcuni SEO tra cui mi piace ricordare Gianluca Fiorelli hanno definito “ontology research” o “upside-down methodology”. Questo approccio suggerisce di iniziare la ricerca comprendendo il dominio del topic e le entità correlate, per poi identificare un set più ampio e interconnesso di query pertinenti. Questo permette di creare contenuti che non solo rispondono alla query principale, ma anche a tutte le sue ramificazioni e sotto-intenti, aumentando significativamente la probabilità di essere citati attraverso il meccanismo di “query fan-out”.

4.6 Contenuti Multimediali per la Ricerca Multimodale

L’importanza di immagini e video è in costante crescita, in parallelo con il miglioramento dell’AI di Google e le sue capacità di ricerca multimodale. Gli utenti possono ora caricare immagini e porre domande su di esse, rendendo cruciale l’ottimizzazione dei contenuti visivi.

È consigliabile aggiungere elementi visivi di alta qualità a supporto del contenuto testuale. Per le immagini, è fondamentale utilizzare alt text descrittivi, che non solo migliorano l’accessibilità ma aiutano anche l’AI a comprendere il contesto dell’immagine. Per i siti e-commerce, mantenere aggiornate le informazioni su Google Merchant Center e Google Business Profile è di vitale importanza per garantire una performance ottimale nelle ricerche visive e locali, poiché queste piattaforme sono integrate nei processi di comprensione dell’AI.

5. Ottimizzazione Tecnica SEO per la Predisposizione all’AI

L’ottimizzazione tecnica del sito web è un pilastro fondamentale per garantire che i contenuti siano facilmente accessibili, comprensibili e valorizzati dagli algoritmi AI di Google.

5.1 Implementazione dello Schema Markup

Lo Schema Markup è una forma di dati strutturati che svolge un ruolo cruciale nell’aiutare i motori di ricerca e i sistemi AI a interpretare e comprendere il contenuto di un sito web. La sua importanza per l’AI è notevole, poiché migliora la scoperta dei contenuti, arricchisce i risultati di ricerca e facilita l’integrazione con gli assistenti AI. Google Gemini, ad esempio, si basa su pagine ricche di schema per affinare le sue risposte generative, garantendo che siano allineate con le informazioni più precise e contestualmente rilevanti.

L’implementazione dello schema markup non è più solo un potenziatore per i rich snippet, ma un vero e proprio “linguaggio nascosto” che comunica direttamente con gli algoritmi AI. È il modo in cui i siti web “parlano” all’AI in un formato che essa comprende intrinsecamente. Pertanto, l’implementazione dello schema markup deve essere una priorità tecnica, non un’aggiunta facoltativa. Gli specialisti SEO dovrebbero condurre un audit approfondito dello schema esistente e identificare opportunità per implementare tipi di schema più specifici e dettagliati, assicurandosi che siano sempre allineati con il contenuto visibile e costantemente aggiornati. Questo rappresenta un investimento diretto nella “leggibilità” del sito da parte dell’AI.

Tabella 2: Tipi di Schema Markup Rilevanti per l’AI

È essenziale validare il codice schema utilizzando strumenti come il Rich Results Test di Google e garantire la conformità alle linee guida generali sui dati strutturati e alle policy specifiche delle funzionalità di ricerca. Il dato strutturato deve sempre corrispondere al contenuto visibile della pagina per essere considerato valido.

5.2 Crawlability e Indexability

Un requisito tecnico fondamentale per la visibilità AI è assicurarsi che Googlebot non sia bloccato e che le pagine si carichino correttamente e possano essere indicizzate. Se un contenuto non è accessibile o indicizzabile, non potrà essere considerato dall’AI per la generazione di risposte.

È consigliabile utilizzare sitemap XML per aiutare Google a scoprire tutti i contenuti del sito e per identificare e risolvere eventuali errori di crawl. La verifica regolare della crawlability e dell’indicizzabilità tramite Google Search Console è una pratica essenziale per mantenere l’integrità tecnica del sito.

5.3 Page Experience e Core Web Vitals

I segnali di esperienza utente, inclusi i Core Web Vitals, esercitano un’influenza diretta sull’inclusione dei contenuti negli AI Overviews. Google pone grande enfasi su un’esperienza utente positiva.

Mobile-first: L’ottimizzazione per un’esperienza mobile-first è imperativa, dato che la maggior parte delle ricerche avviene su dispositivi mobili e l’81% delle citazioni di AI Overview proviene da traffico mobile. Un design responsivo e un’interfaccia utente intuitiva su mobile sono cruciali.

Velocità di caricamento: Migliorare i tempi di caricamento della pagina è un fattore critico. L’obiettivo dovrebbe essere un caricamento inferiore a 2.5 secondi e il superamento di tutti i test Core Web Vitals. Strumenti come Google PageSpeed Insights possono aiutare a identificare e risolvere i problemi di performance.

Leggibilità e usabilità: Oltre alla velocità, è fondamentale migliorare la leggibilità dei contenuti attraverso una formattazione adeguata e ridurre i layout shift e i ritardi di interattività. Un sito disordinato, difficile da navigare o con elementi che si spostano inaspettatamente può vanificare l’efficacia anche del contenuto più eccellente agli occhi dell’utente e dell’AI.

5.4 Strutture di Linking Interno Logiche

La creazione di strutture di linking interno logiche tra contenuti correlati è cruciale non solo per la navigazione utente, ma anche per costruire l’autorità tematica del sito. Questo aiuta l’AI a comprendere le relazioni tra le diverse pagine e la profondità della copertura di un argomento, rafforzando la sua capacità di citare il sito come fonte autorevole.

6. Misurare e Adattarsi all’Impatto dell’AI

La misurazione delle performance nell’era dell’AI presenta nuove sfide e richiede l’adozione di strumenti e approcci innovativi.

6.1 Le Sfide del Tracking delle Performance AI

Il tracciamento dell’impatto degli AI Overviews è attualmente un processo complesso. Google Search Console (GSC), lo strumento primario per il monitoraggio SEO, al mommento non fornisce un report specifico dedicato agli AI Overviews. Le impressioni per i link inclusi negli AI Overviews vengono contate solo se il link è effettivamente visibile all’utente (ad esempio, tramite scorrimento o espansione della sezione AI Overview), e tutte le URL collegate all’interno di un AI Overview ereditano la posizione di quest’ultimo, che spesso è la posizione uno. Tuttavia, i dati provenienti dall’esperienza Search Labs, una fase di test, non sono registrati in GSC.

Un’altra sfida significativa riguarda l’attribuzione del traffico. Il traffico proveniente da piattaforme AI basate su Large Language Models (LLM) è spesso categorizzato come traffico di riferimento (referral traffic) in Google Analytics 4, rendendo difficile l’attribuzione diretta alle interazioni AI. Questa mancanza di dati specifici crea un vuoto informativo per gli specialisti SEO.

6.2 Interpretare le Metriche: Oltre i Clic

Google stesso suggerisce di ripensare le metriche di successo nell’era dell’AI. Nonostante il potenziale calo nel volume di clic, i clic provenienti dagli AI Overviews sono considerati di “qualità superiore“. Questo significa che gli utenti che cliccano sono più coinvolti e propensi a trascorrere più tempo sul sito di destinazione.

La misurazione delle performance dovrebbe quindi spostarsi oltre il semplice conteggio dei clic, concentrandosi su metriche di engagement come il tempo sulla pagina, il tasso di rimbalzo (bounce rate), le interazioni utente e, soprattutto, le conversioni (vendite, iscrizioni, lead). La visibilità, anche in scenari di “zero-click”, è importante se porta a conversioni indirette, a un aumento della brand awareness o a un rafforzamento della reputazione, anche se l’azione finale avviene altrove. Aleyda Solis suggerisce un approccio per misurare l’impatto netto degli AI Overviews, bilanciando guadagni e perdite in metriche come clic e impressioni, utilizzando dati sia da GSC che da strumenti SEO di terze parti. L’obiettivo è comprendere se l’AI Overview contribuisce positivamente o negativamente alla performance complessiva.

Conclusioni: L’Adattamento è la Chiave nel Nuovo Paradigma di Ricerca

Guardando al futuro, gli specialisti SEO devono abbracciare il cambiamento e adattare proattivamente le proprie strategie per rimanere competitivi. È fondamentale investire nella comprensione approfondita dell’intento utente e nella creazione di contenuti che rispondano direttamente e in modo esaustivo alle domande. La collaborazione con i team di sviluppo per esplorare opportunità di integrazione API per la ricerca agentica diventerà sempre più rilevante. Sarà cruciale adottare nuovi strumenti di tracciamento e ridefinire i KPI per misurare l’impatto reale delle performance AI. Infine, mantenere un focus costante sulla qualità, l’accuratezza e l’affidabilità dei contenuti, in linea con le linee guida di Google, sarà la chiave per il successo a lungo termine.

Tabella 4: Checklist di Ottimizzazione per AI Overview e AI Mode