Modelli di IA generativa: come ChatGPT, Perplexity e Google AI Overview stanno cambiando il concetto di visibilità

I modelli generativi generano una risposta formulata autonomamente a partire da una richiesta, anziché limitarsi a rimandare a dei link come fa un motore di ricerca tradizionale. Per le aziende, ciò cambia radicalmente le regole del gioco in materia di visibilità e rende l’ottimizzazione per i motori generativi (Generative Engine Optimization ) una nuova disciplina imprescindibile.

Indice

Cosa sono i modelli di IA generativa?

Confronto tra ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews

Rilevanza per l’ottimizzazione generativa dei motori di ricerca

Comprendere correttamente i modelli generativi

Comprendere correttamente i modelli generativi: malintesi comuni

Preparare i contenuti per i modelli generativi: passo dopo passo

Cosa sono i modelli di IA generativa?

I modelli generativi sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati sulla base di enormi quantità di testo, in grado di formulare risposte nuove e coerenti anziché limitarsi a elencare documenti esistenti. Riconoscono schemi nel linguaggio e ne deducono le probabilità relative alla parola che, in base al contesto, è più sensato inserire successivamente.

È importante capire che un modello generativo non inventa fatti di proposito, ma può commettere errori. Le informazioni di origine formulate in modo chiaro e inequivocabile vengono riportate in modo decisamente più affidabile rispetto alle affermazioni vaghe.

Esempi noti sono i sistemi di chat come ChatGPT, i motori di risposta come Perplexity e le Google AI Overview integrate direttamente nella ricerca. Tutti e tre attingono inoltre a contenuti web per rispondere a domande di attualità, citando fonti selezionate. Questi modelli vengono addestrati in diverse fasi: inizialmente apprendono modelli linguistici generali da una base testuale molto ampia, successivamente vengono addestrati in modo mirato a formulare risposte utili, affidabili e comprensibili. Questa seconda fase è determinante per il modo in cui un modello gestisce informazioni incerte o contraddittorie.

Formulare risposte proprie e originali
Addestrato su enormi quantità di testo
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Confronto tra ChatGPT, Perplexity e Google AI Overviews

I tre sistemi si differenziano nettamente per modalità di utilizzo e approccio alle fonti. ChatGPT risponde alle domande attingendo principalmente alle conoscenze acquisite durante l’addestramento e ricorre alle ricerche sul web solo se necessario. Perplexity è stato concepito fin dall’inizio come un motore di risposta con elenchi di fonti visibili. Le panoramiche di Google AI compaiono direttamente sopra i classici risultati di ricerca e privilegiano i contenuti che hanno già un buon posizionamento.

Per le aziende è importante sapere che questi sistemi differiscono notevolmente in termini di tempestività: alcuni accedono in tempo reale al web ad ogni richiesta, altri si basano prevalentemente su un livello di conoscenza “congelato” in un determinato momento e lo aggiornano solo gradualmente. Chi punta su contenuti aggiornati come prezzi, disponibilità o eventi dovrebbe quindi sapere quale sistema utilizza effettivamente il proprio gruppo target.

ChatGPT: conoscenze più ricerca mirata sul web
Perplexity: motore di ricerca con elenco delle fonti
Panoramiche sull’IA: direttamente nella ricerca di Google
Tutti preferiscono fonti chiaramente strutturate

Rilevanza per l’ottimizzazione generativa dei motori di ricerca

Poiché i modelli generativi citano solo poche fonti per ogni risposta, si crea una nuova competizione per la visibilità all’interno della stessa risposta generata dall’IA. Vengono privilegiati i contenuti che rispondono alle domande in modo preciso, strutturato e con definizioni chiare. Per le aziende ciò significa che la classica ottimizzazione on-page non è più sufficiente da sola; è inoltre fondamentale disporre di una struttura testuale chiara per ottenere risposte leggibili dalle macchine.

Oltre alla struttura del testo in sé, anche l’accessibilità tecnica gioca un ruolo importante: i contenuti che possono essere letti in modo affidabile dai crawler, senza che informazioni importanti siano nascoste dietro interazioni quali clic o moduli, vengono acquisiti e riprodotti correttamente dai sistemi generativi con una frequenza nettamente maggiore.

Poche fonti per ogni risposta generata dall’IA
Si preferiscono risposte precise e ben strutturate
Definizioni chiare aumentano le possibilità di essere citati
La SEO on-page rimane un requisito fondamentale

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Comprendere correttamente i modelli generativi

Nonostante tutta l’attenzione che ricevono, i modelli generativi non sostituiscono ancora completamente la ricerca classica, ma la integrano con un ulteriore livello. Molti utenti, a seconda della richiesta, passano consapevolmente da un motore di ricerca classico a un sistema di chat, a seconda che abbiano bisogno di una risposta rapida e diretta o di più fonti da confrontare. Per le aziende ciò significa gestire parallelamente entrambe le forme di visibilità, anziché concentrarsi su una sola di esse.

Integrano la ricerca classica, non la sostituiscono
Gli utenti cambiano a seconda della richiesta
Gestire entrambe le forme di visibilità in parallelo
L’accessibilità tecnica rimane un requisito fondamentale

Comprendere correttamente i modelli generativi: malintesi comuni

Un malinteso diffuso è l’idea che i modelli generativi effettuino ricerche dirette nei contenuti presenti su Internet proprio come un motore di ricerca tradizionale. In realtà, molti sistemi combinano le conoscenze acquisite durante l’addestramento con ricerche mirate e puntuali sul web, il che significa che non tutte le richieste includono automaticamente contenuti web aggiornati. Chi non ne è a conoscenza, si stupisce poi di ricevere risposte obsolete o incomplete.

Anche l’origine dei modelli viene spesso confusa: non tutti i sistemi che sembrano prodotti autonomi provengono dall’azienda omonima. Per approfondire l’argomento, si veda ad esempio l’articolo su OpenAI, uno dei fornitori più noti dietro ChatGPT.

Non tutte le ricerche utilizzano la ricerca web in tempo reale
Le conoscenze relative all’allenamento possono essere obsolete
Non confondere il fornitore e il nome del modello
Verificare preventivamente l’origine di un sistema

Preparare i contenuti per i modelli generativi: passo dopo passo

Chi desidera preparare contenuti specificamente pensati per i sistemi generativi, farebbe bene a iniziare con un audit dei contenuti delle pagine esistenti, per individuare quali contenuti siano già chiaramente strutturati e quali debbano essere rielaborati. Successivamente, si procede alla rielaborazione delle singole sezioni, trasformandole in risposte precise e autonome a domande concrete.

Infine, prima di proseguire con la redazione dei contenuti delle pagine successive, è opportuno verificare a livello tecnico se tali contenuti siano effettivamente accessibili ai crawler.