Definire la disciplina: come dovremmo chiamare l'ottimizzazione della ricerca basata sull'intelligenza artificiale?
Ultimo Aggiornamento
April 28, 2025
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Man mano che assistenti basati sull'intelligenza artificiale come ChatGPT, Claude e Gemini diventano parte integrante del modo in cui le persone accedono alle informazioni, il panorama della visibilità digitale sta subendo una profonda trasformazione.
Gli esperti di marketing, le aziende e i creatori di contenuti non ottimizzano più esclusivamente per i motori di ricerca tradizionali.
Ora si stanno ottimizzando per le risposte generate da modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Nonostante la rapida crescita di questo nuovo campo, una questione fondamentale rimane irrisolta:
Come dovremmo chiamare questa disciplina emergente?
Molto simile a come SEO (ottimizzazione per i motori di ricerca) una volta ridefinito il marketing digitale, sta emergendo un nuovo framework.
Questa nuova disciplina si concentra su come strutturare, formattare e presentare i contenuti in modo che vengano visualizzati dai modelli di intelligenza artificiale in risposta alle domande degli utenti.
Tuttavia, al campo attualmente manca un nome universalmente riconosciuto.
Invece, più termini vengono usati in modo intercambiabile:
Ognuna di queste etichette racchiude parte della storia, ma nessuna è ancora diventata lo standard.
La terminologia non è solo una questione di semantica; ha implicazioni strategiche.
Un nome chiaro e ampiamente adottato aiuta a definire gli standard professionali, informa gli stanziamenti di budget, guida lo sviluppo degli strumenti e dà forma alle iniziative educative.
Senza un linguaggio unificato, il settore rischia la frammentazione e l'inefficienza.
Consideriamo l'evoluzione di «SEO», un semplice acronimo che è diventato un pilastro fondamentale del marketing digitale.
Allo stesso modo, questo settore emergente ha bisogno di un'ancora definitiva per facilitare una crescita e un'adozione coerenti.
Ottimizzazione generativa del motore segue da vicino la logica strutturale della Search Engine Optimization (SEO), enfatizzando l'adattamento dei contenuti per garantire la visibilità all'interno degli output generati dall'intelligenza artificiale.
Sebbene concettualmente forte, l'acronimo «GEO» è fortemente radicato nel marketing digitale per indicare «targeting geografico», introducendo un rischio di confusione tra marchio e comunicazione man mano che il campo matura.
Ottimizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni offre una descrizione tecnicamente precisa della disciplina, identificando esplicitamente l'ottimizzazione dei contenuti per l'interazione con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
Questa precisione lo rende particolarmente interessante in ambienti tecnici, aziendali e accademici.
Tuttavia, la lunghezza e la complessità del termine possono ostacolarne l'adozione su larga scala, in particolare tra un pubblico più ampio di marketing e business che predilige un linguaggio più accessibile.
Ottimizzazione della ricerca con intelligenza artificiale presenta un'inquadratura chiara e intuitiva che comunica immediatamente l'evoluzione dai motori di ricerca tradizionali ai sistemi di scoperta dei contenuti basati sull'intelligenza artificiale. È accessibile sia agli stakeholder tecnici che a quelli non tecnici.
Tuttavia, il termine rischia l'obsolescenza o la limitazione nel tempo, poiché gli LLM continuano ad espandersi oltre la «ricerca» verso modelli di interazione più complessi come l'assistenza proattiva, l'esecuzione autonoma delle attività e il ragionamento multimodale.
Ottimizzazione del motore di risposta è emerso storicamente insieme alla proliferazione delle tecnologie di ricerca vocale e si è concentrato sul consentire ai contenuti di emergere come risposte dirette, in particolare all'interno dei featured snippet.
La sua rinnovata rilevanza deriva dalle capacità di generazione di risposte conversazionali degli LLM. Tuttavia, il termine rimane strettamente associato a un sottoinsieme specifico di strategie di risoluzione delle query e potrebbe non comprendere appieno l'ambito più ampio dell'interazione dei contenuti basata sull'intelligenza artificiale.
Termini specifici della piattaforma come ChatGPT Optimization o Claude SEO hanno acquisito visibilità nei circoli dei professionisti che si rivolgono a singoli ecosistemi di intelligenza artificiale.
Sebbene efficaci per scopi tattici, questi termini sono intrinsecamente restrittivi.
Non forniscono un framework scalabile adatto a una disciplina che deve affrontare un campo in rapida diversificazione di piattaforme, modelli e modalità di interazione di intelligenza artificiale.
La verità è che l'industria sta ancora decidendo.
Ogni termine riflette una prospettiva diversa e ognuno ha i suoi punti di forza. Ciò che è chiaro è che la richiesta di questo tipo di ottimizzazione è in rapida crescita—e la terminologia si metterà presto al passo.
Per ora, che tu lo chiami GEO, LLMO, oppure Ottimizzazione della ricerca con intelligenza artificiale, una cosa è certa:
Se i tuoi contenuti non sono posizionati per l'intelligenza artificiale generativa, sei già indietro.
Questo è più di un semplice dibattito sui nomi. È un segnale che stiamo entrando in una nuova era, in cui la visibilità dipende da quanto bene parli il linguaggio dell'IA.
Il termine vincente determinerà il modo in cui insegniamo, elaboriamo strategie e misuriamo il successo nell'era dell'informazione generativa.
Pertanto, scegli il tuo termine, rimani agile e, soprattutto, inizia a ottimizzare.
L'ottimizzazione generativa dei motori (GEO) sta diventando sempre più critica man mano che il comportamento degli utenti si sposta verso Strumenti di ricerca nativi per l'intelligenza artificiale come ChatGPT, Gemini e Perplexity.
Secondo Bain, dati recenti mostrano che oltre il 40% degli utenti ora preferisce le risposte generate dall'intelligenza artificiale rispetto ai risultati dei motori di ricerca tradizionali.
Questa tendenza riflette un'importante evoluzione nel modo in cui le persone scoprono e consumano le informazioni.
A differenza della SEO tradizionale, che si concentra sul posizionamento nei risultati di ricerca statici, GEO assicura che i tuoi contenuti siano comprensibile, pertinente e autorevole abbastanza per essere citato o emerso in Risposte generate da LLM.
Ciò è particolarmente importante quando le piattaforme di intelligenza artificiale iniziano a integrarsi funzionalità di ricerca web in tempo reale, riassunti e citazioni direttamente nelle loro risposte.
L'urgenza è amplificata dall'andamento del traffico degli utenti. Secondo i dati di Similarweb (vedi tabella sotto), Si prevede che le visite a ChatGPT supereranno quelle di Google entro dicembre 2026 se la crescita attuale continua.
Questo suggerisce che la visibilità negli LLM potrebbe presto essere altrettanto importante, se non di più, rispetto ai tradizionali ranking di ricerca.
