La ricerca basata su LLM assomiglia sempre meno a una moda passeggera e sempre più a un cambiamento strutturale. ChatGPT, Perplexity, Gemini e Meta AI aggiungono utenti a un ritmo che i motori tradizionali non vedono da anni, mentre le visite a Google, Yahoo e DuckDuckGo si sono appiattite o sono calate. La domanda aperta riguarda i tempi, non la direzione. Per chi pubblica online, questo rende la Generative Engine Optimization (GEO) una questione di oggi, non di domani.
La ricerca generativa è il recupero di informazioni tramite Large Language Model che rispondono a una domanda in modo diretto, con una risposta sintetizzata, invece di restituire una lista di link da visitare. Se ti interessa il funzionamento tecnico, parti dalla nostra spiegazione su come funzionano i Large Language Model.
Quanto crescono gli strumenti di ricerca LLM?
Le piattaforme principali dichiarano numeri di utenti che tre anni fa sarebbero sembrati inverosimili.
- ChatGPT ha superato i 600 milioni di utenti attivi mensili all'inizio del 2025, dai 300 milioni di utenti settimanali di fine 2024, secondo un azionista di OpenAI citato da Reuters.
- Google Gemini ha dichiarato 350 milioni di utenti attivi mensili a marzo 2025, un dato emerso in un'udienza in tribunale e riportato da TechCrunch.
- Meta AI contava circa 700 milioni di utenti attivi mensili a gennaio 2025, quasi un 20% in più rispetto al mese precedente, secondo una dichiarazione di Meta riportata dalla CNBC.
- Una ricerca di Aitools di marzo 2025 rileva che le query di ricerca sui chatbot sono cresciute di oltre l'80% tra aprile 2023 e marzo 2025.
La ricerca tradizionale si sta davvero restringendo?
In termini assoluti i motori tradizionali dominano ancora. A ottobre 2024 Google gestiva circa l'83,5% di tutte le query di tipo ricerca, secondo SparkToro. La crescita, però, si è fermata.
Come mostrano l'analisi di Aitools e la ricerca quantitativa di Statista:
- Le visite annuali totali a Google sono calate dell'1,41% anno su anno.
- Le visite a Yahoo e DuckDuckGo sono scese rispettivamente del 22,50% e dell'8,77%.
- Le visite a tutti i motori sono arretrate dello 0,51% anno su anno.
Anche la soddisfazione degli utenti mostra crepe. John Kiernan, esperto di ricerca di WalletHub, lo dice senza giri di parole:
La qualità dei risultati di ricerca di Google nel settore della finanza personale è in calo da anni, secondo i dati di WalletHub.
Il calo della qualità della ricerca di Google potrebbe essere il risultato di una cattiva esecuzione o di errori in buona fede [...]
Quando gli LLM potrebbero superare la ricerca tradizionale?
Nessuno conosce la data del sorpasso, e le previsioni vanno lette come direzioni, non come scadenze. Tre proiezioni delimitano il campo:
- Marcus Tober di Semrush ha stimato che, se ChatGPT mantiene la sua crescita mensile di circa il 13%, potrebbe eguagliare il volume di ricerca di Google in meno di cinque anni.
- Gartner ha previsto nel 2024 che le interfacce di chat AI avrebbero sottratto il 25% delle query di ricerca tradizionali entro il 2026.
- Morningscore ha riportato che gli strumenti di ricerca AI potrebbero gestire il 14% delle query globali entro il 2028, da circa il 6% nel 2024.
Le stime divergono parecchio, e anche questo dice qualcosa: gli analisti litigano sulla velocità, non sulla direzione. Da quello che le piattaforme hanno condiviso pubblicamente, nessuna curva punta all'indietro.
Fonte: Morningscore, rielaborazione di dati Similarweb, Statista e Datos
Cosa dovrebbe fare chi pubblica contenuti?
Man mano che il comportamento si sposta verso la ricerca conversazionale, la SEO da sola non copre più tutta la partita. La GEO la estende: un approccio che mantiene i contenuti strutturati, autorevoli e leggibili dalle macchine, così che i modelli AI possano interpretarli e citarli. La GEO non sostituisce la SEO. È lo stadio successivo della stessa disciplina, dentro il percorso che abbiamo ricostruito in l'evoluzione dai motori di ricerca ai motori generativi.
Tre mosse coprono gran parte del terreno.
- Rendi i contenuti leggibili dalle macchine. Gli LLM estraggono i contenuti in modo diverso dai crawler nati per il posizionamento. Dati strutturati, HTML pulito e URL canonici aumentano le probabilità che le tue pagine vengano rappresentate correttamente nelle risposte AI. Un file llms.txt aiuta i modelli a trovare le pagine chiave.
- Metti l'autorevolezza davanti alle parole chiave. Gli LLM privilegiano contenuti di qualità che possono attribuire e verificare. Costruisci E-E-A-T: esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità.
- Continua a pubblicare articoli educativi. Gli articoli di blog valgono oltre il 77% del traffico referral dagli LLM. La scrittura fattuale e ricca di contesto è quella che viene citata.
Un cambiamento per cui vale la pena prepararsi
La ricerca si sta frammentando. Google e gli altri incumbent condividono ormai l'attenzione con piattaforme LLM che crescono in utilità quotidiana e fiducia. I chatbot rivaleggiano già, per volume d'uso, con i motori di ricerca minori, i loro tassi di crescita staccano di parecchio la ricerca tradizionale e nel giro di pochi anni potrebbero diventare punti d'ingresso primari per le informazioni.
Un contenuto invisibile agli LLM rischia di restare invisibile nella prossima generazione della ricerca. Un contenuto costruito per loro viene citato. Tutto il senso di iniziare ora con la GEO sta qui, finché la maggior parte dei concorrenti non l'ha fatto.
In RankWit monitoriamo esattamente questo: quali brand i motori AI citano, e perché. Se vuoi misurare la tua visibilità, prenota una call con noi.
FAQ
Che differenza c'è tra ricerca LLM e ricerca tradizionale?
Un motore tradizionale confronta la tua query con un indice e restituisce link in ordine di rilevanza: leggere e scegliere tocca a te. Uno strumento di ricerca LLM legge le fonti al posto tuo e risponde direttamente, citando spesso una manciata di pagine. L'unità di visibilità passa dalla posizione in classifica alla citazione dentro la risposta.
Google sparirà?
Quasi certamente no, almeno su un orizzonte utile per pianificare. Google detiene la grande maggioranza delle query e sta aggiungendo funzioni generative proprie, come le AI Overviews. L'esito realistico è la convivenza: una quota crescente di domande con risposta conversazionale, e i risultati tradizionali per il resto. Entrambi i canali premiano le stesse basi.
In cosa la GEO è diversa dalla SEO?
La SEO ottimizza le pagine per posizionarsi in una lista di risultati. La GEO ottimizza i contenuti per essere capiti, considerati affidabili e citati dai modelli generativi. La sovrapposizione è ampia: struttura pulita, autorevolezza e contenuti utili servono a entrambe. Cambia il bersaglio: una posizione su una pagina contro una menzione dentro una risposta generata.
Come può un'azienda misurare la propria visibilità nelle risposte degli LLM?
Fai ai principali modelli le domande che fanno i tuoi clienti, in più varianti, e registra se il tuo brand compare, come viene descritto e quali fonti vengono citate. Ripeti l'esercizio con regolarità, perché le risposte cambiano a ogni aggiornamento dei modelli. Gli strumenti di monitoraggio, RankWit tra questi, automatizzano il lavoro su più motori e nel tempo.