Sistemi di intelligenza artificiale: panoramica su ChatGPT, Perplexity e Gemini

Chi oggi pone una domanda, sempre più spesso non si ritrova davanti a dieci link blu, ma a una risposta già pronta. I sistemi di IA generativa come ChatGPT, Perplexity e Gemini di Google stanno quindi cambiando radicalmente il modo in cui funziona la ricerca e il modo in cui gli utenti ottengono le informazioni. Per le aziende diventa fondamentale verificare se i propri contenuti compaiano effettivamente in tali risposte, un tema su cui ogni agenzia GEO si sta ormai concentrando intensamente.

Indice

I principali sistemi di intelligenza artificiale nel contesto della ricerca

Come questi sistemi selezionano i contenuti

Rilevanza per le aziende

Come le aziende dovrebbero monitorare i sistemi di intelligenza artificiale

Comprendere correttamente i sistemi di intelligenza artificiale: gli errori più comuni delle aziende

Elaborare i contenuti in modo mirato per i sistemi di intelligenza artificiale

I principali sistemi di intelligenza artificiale nel contesto della ricerca

ChatGPT di OpenAI è stato il primo sistema a suscitare grande interesse per la ricerca basata sull’IA generativa. Risponde direttamente alle domande, ma ora è anche in grado di effettuare ricerche in tempo reale sul web e di visualizzare le fonti, invece di affidarsi esclusivamente a dati di addestramento precedenti. Per molti utenti è così diventato il primo punto di riferimento, ancora prima di aprire un motore di ricerca tradizionale.

Nota: non tutti i sistemi effettuano ricerche in tempo reale sul web. Alcune risposte provengono esclusivamente dai dati di addestramento e non sono quindi aggiornate, il che può portare a errori evidenti quando si tratta di argomenti in rapida evoluzione.

Perplexity, invece, è stato concepito fin dall’inizio come un motore di ricerca di risposte con riferimenti alle fonti ed è considerato uno dei sistemi più trasparenti, poiché ogni affermazione è direttamente corredata da un link. Gli utenti possono così verificare immediatamente ogni affermazione da soli, senza dover riporre cieca fiducia nel sistema.

ChatGPT: conversazione con ricerca sul web facoltativa
Perplexity: risposte con riferimenti alle fonti
Gemini: perfettamente integrato in Google
Tutti e tre utilizzano modelli linguistici come base

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Come questi sistemi selezionano i contenuti

A differenza del classico algoritmo dei social media o di un motore di ricerca tradizionale, i sistemi di intelligenza artificiale non forniscono un elenco, bensì una risposta sintetizzata attingendo da diverse fonti. La scelta della fonte da citare dipende dalla chiarezza, dalla struttura e dall’affidabilità della pagina in questione, non solo dalla semplice frequenza delle parole chiave nel testo.

È proprio qui che entra in gioco la Generative Engine Optimization: i contenuti vengono strutturati in modo tale che un modello linguistico possa riassumerli facilmente e attribuirli correttamente a una fonte. Domande brevi e con risposte chiare hanno spesso maggiori possibilità rispetto a lunghi blocchi di testo contorti e privi di una struttura riconoscibile. Anche i termini tecnici dovrebbero essere utilizzati in modo coerente, affinché un modello possa riconoscere in modo affidabile un marchio.

Una struttura chiara invece di un testo confuso
Risposte chiare a domande concrete
Riferimenti attendibili nel testo
Informazioni aggiornate anziché obsolete

Rilevanza per le aziende

Per i responsabili del marketing ciò significa che la visibilità non si esaurisce più al primo posto su Google, ma prosegue nelle risposte fornite dai sistemi di intelligenza artificiale. Chi non compare in quelle risposte perde un numero crescente di punti di contatto, ancora prima che avvenga un clic. Soprattutto per quanto riguarda le domande relative a marchi e prodotti, la risposta fornita dall’IA sostituisce ormai completamente, per molti utenti, il classico processo di ricerca, senza che venga visitato direttamente nemmeno un sito web. Questo sviluppo non riguarda più solo i segmenti di pubblico con una propensione per la tecnologia, ma coinvolge sempre più l’intero mercato.

Visibilità su più sistemi
Nuovi punti di contatto prima del clic
La fiducia nasce già dalla risposta
La SEO classica rimane comunque la base

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Come le aziende dovrebbero monitorare i sistemi di intelligenza artificiale

Poiché le risposte possono variare a seconda del sistema e del momento, vale la pena dare regolarmente un’occhiata, a campione, alle proprie domande chiave su ChatGPT, Perplexity e Gemini. Solo così è possibile capire se e con quale frequenza il proprio marchio viene effettivamente citato e se i concorrenti sono già un passo avanti in questo ambito. A tal fine è solitamente sufficiente una semplice tabella con domanda, data e risultato, integrata da un occasionale audit SEO/GEO per verificare gli aspetti tecnici.

Verificare periodicamente e manualmente le questioni fondamentali
Monitorare più sistemi in parallelo
Documentare accuratamente le fonti citate
Confrontare le variazioni nel tempo

Comprendere correttamente i sistemi di intelligenza artificiale: gli errori più comuni delle aziende

Un errore comune è quello di trattare tutti i sistemi di IA allo stesso modo, nonostante essi accedano in misura diversa ai dati web in tempo reale e privilegino fonti diverse. Chi applica una strategia pensata per ChatGPT così com’è a Perplexity o Gemini trascura il fatto che ogni sistema utilizza criteri propri per la selezione delle fonti e le modalità di citazione.

Allo stesso modo, spesso si trascura la base tecnica: senza una solida SEO tecnica come fondamento, una pagina rimane difficilmente accessibile tanto per i sistemi generativi quanto per i classici crawler dei motori di ricerca.

Non trattare i sistemi come se fossero identici
Ogni sistema privilegia le proprie fonti
La base tecnica rimane un requisito indispensabile
Non applicare la strategia alla lettera

Elaborare i contenuti in modo mirato per i sistemi di intelligenza artificiale

Il primo passo consiste solitamente in un audit dei contenuti, per individuare quali pagine esistenti trattino già gli argomenti giusti, ma non siano ancora formulate in modo sufficientemente chiaro dal punto di vista linguistico. Successivamente, un’ottimizzazione mirata dei testi aiuta a strutturare le risposte in paragrafi brevi e chiari, che un modello linguistico possa facilmente elaborare.

Chi ripete regolarmente questi due passaggi, anziché eseguirli una sola volta, rimane visibile anche quando i singoli sistemi o i loro criteri di valutazione cambiano nel tempo.

L’audit dei contenuti come primo passo
Ottimizzazione del testo per paragrafi chiari
Ripetere regolarmente entrambi i passaggi
Mantenere la visibilità nonostante i cambiamenti al sistema

Chi prende sul serio la propria visibilità nei sistemi di IA tanto quanto le classifiche tradizionali, si assicura un vantaggio che darà i suoi frutti solo col tempo. Le aziende che già oggi verificano regolarmente la propria presenza nelle risposte generative reagiscono ai futuri cambiamenti nel panorama della ricerca con molta più serenità rispetto ai concorrenti, che intervengono solo quando il calo di visibilità è ormai misurabile da tempo.