C’era una volta la prima pagina di Google e tutti volevano essere lì.
Oggi, invece, vogliono tutti farsi menzionare dall’AI.
I tempi cambiano ma l’obiettivo è sempre lo stesso: ottenere visibilità. In un mondo in cui i nuovi canali vengono saturati alla velocità della luce, non farsi superare dalla concorrenza diventa una sfida fondamentale per riuscire a trovare nuovi clienti ed aumentare il fatturato.
Lo dimostra anche una ricerca di Branch, condotta su 300 responsabili marketing di aziende statunitensi con almeno 500 dipendenti:
- Il 65% dei responsabili intervistati dichiara di destinare almeno un quarto del budget marketing 2026 all’ottimizzazione della visibilità nell’AI Search.
- Il 28% degli intervistati invece dichiara di investirne addirittura più della metà.
Una premessa: l’intelligenza artificiale trova applicazione in moltissimi ambiti. Per evitare di divagare, in questo articolo ci concentreremo sui modelli e sulle tecnologie utilizzate nelle ricerche online.
Non esiste una sola AI
Uno dei concetti da chiarire subito è che non esiste una sola AI. E non esiste un solo modello per ogni AI.
Partendo dal pioniere ChatGPT e passando per Claude e Gemini, oggi più che mai è difficile prevedere chi e come verrà menzionato dalle AI. Senza considerare che solitamente le AI citate utilizzano le conversazioni precedenti per fornire una serie di risposte personalizzate che varieranno da persona a persona.
È quindi tutto randomico? Dobbiamo rassegnarci e sperare che tutto vada bene? Assolutamente no. In questo articolo esamineremo, almeno in linea generale, quali sono gli aspetti che i modelli AI valutano quando compongono le loro risposte e quali azioni possiamo intraprendere per cercare di ottenere le menzioni dove più contano.
Partiamo dalle basi: la tecnologia RAG
RAG è l’acronimo di Retrieval-Augmented Generation, ovvero la generazione di risposte AI arricchite con il recupero di informazioni esterne rispetto a quelle con cui il modello è stato addestrato.
I modelli AI, infatti, vengono addestrati su dati che coprono un determinato periodo ed il loro limite temporale delle conoscenze è chiamato “knowledge cut-off”.
Quando l’AI non dispone quindi di informazioni sufficientemente dettagliate, recenti o per altre casistiche particolari previste, entra in gioco la tecnologia RAG. Vengono quindi cercate informazioni in tempo reale al di fuori del modello, ad esempio consultando siti online, archivi documentali ed altre fonti con date di aggiornamento diverse rispetto a quelle del modello utilizzato.
Perché il concetto di RAG è importante?
Se le informazioni relative ad un’azienda non erano presenti nei dati dell’addestramento, l’AI potrebbe non conoscerla. E di conseguenza esiste il rischio concreto che tale azienda, con i suoi prodotti o servizi sia totalmente invisibile nelle risposte che l’AI genera senza utilizzare la tecnologia RAG.
Benché i modelli all’interno della stessa piattaforma possano avere dei knowledge cut-off differenti, le date potrebbero sorprendervi. La famiglia di Gemini 3, ad esempio, secondo la documentazione di Google, riporta un knowledge cut-off a Gennaio 2025.
Ecco perché costruire fin da oggi una presenza online solida e riconoscibile è importante: le informazioni pubblicate possono essere consultate dai sistemi che recuperano fonti esterne e, potenzialmente, essere considerate nei futuri processi di addestramento aumentando le possibilità di essere menzionati nelle risposte.
Come le AI compongono le risposte
Quando le AI vengono interrogate, esse avviano un processo elaborato che agli occhi degli utenti dura pochi secondi ma nella realtà comprende un numero importante di fasi. Queste non sono sicuramente uguali per tutti i modelli e tutte le piattaforme. Per capire, almeno a grandi linee, cosa succede dietro le quinte, possiamo distinguere quattro passaggi:
- Identificare la domanda: L’AI analizza la domanda e il contesto, considerando eventuali indicazioni dell’utente, come la località geografica o il periodo di riferimento;
- Analisi dei criteri rilevanti: Il modello cerca di stabilire quali elementi sono effettivamente rilevanti per fornire una risposta pertinente e utile all’utente;
- Valutazione dei dati: quando il sistema lo consente, l’AI può ricorrere a fonti esterne attraverso la tecnologia RAG per integrare le informazioni disponibili.
- Risposta: Per concludere, il modello produce la risposta progressivamente, parola dopo parola (token dopo token), prevedendo quelle successive in base al contesto e ai dati utilizzati.
Un aspetto fondamentale di questo processo riguarda i dati di addestramento e le fonti utilizzate di cui abbiamo già parlato prima. Per conoscere una realtà aziendale e comprenderne meglio i servizi, i modelli non si basano esclusivamente sulle informazioni istituzionali fornite dall’azienda stessa (ad esempio dal sito web). Eventuali informazioni raccolte all’esterno del sito come ad esempio le recensioni su Google Maps, gli articoli di giornali online, ecc possono essere prese in considerazione per generare le risposte.
Detto in parole povere: se fino a oggi un’azienda ha trascurato il digital marketing e la propria presenza online, potrebbe incontrare maggiori difficoltà a emergere nelle risposte delle AI (o emergere negativamente).
Non a caso, secondo uno studio recente di Semrush datato Giugno 2026, solo il 22% dei professionisti intervistati dichiara che le ottimizzazioni SEO e AI Search sono pienamente integrate nelle attività del proprio team.
Cosa fare per essere menzionati dalle AI
Si arriva quindi al nocciolo della questione: cosa possiamo fare?
Non esistono formule magiche. Ogni AI è diversa. Ogni modello utilizza parametri diversi. Quello che possiamo sicuramente fare però è applicare del buon senso ed iniziare a curare la nostra immagine digitale.
Ottimizzare i contenuti del sito web
Il sito web, seppur non sia la fonte di informazioni unica, rimane comunque quella privilegiata, almeno inizialmente dall’AI che vuole comprendere chi è e cosa fa una certa entità, sia esso un professionista o un’azienda.
Avere un’architettura completa di pagine web curate con contenuti originali, freschi e non generati con poco effort dall’AI può essere un buon punto di partenza. È importante rispondere alle domande degli utenti in maniera diretta, senza giri di parole ridondanti e poco chiari. Keep it simple.
Un ulteriore consiglio è quello di ignorare le varie guide vintage SEO anni 2000 in cui veniva consigliato di scrivere un numero minimo di parole. La lunghezza di un contenuto non è direttamente proporzionale alla sua qualità.
Ottimizzare la parte tecnica del sito web
Non bisogna in nessun caso dimenticarsi di tutto ciò che riguarda la parte tecnica del sito web. Le attività che già venivano svolte per la SEO sono oggi ancora e più che mai valide, soprattutto per i risultati di ricerca di Google.
Parliamo quindi dell’ottimizzazione dei metadati e dei dati strutturati, della gestione della Sitemap XML e del file robots, delle prestazioni del sito web e di tanto altro che va ad incidere su come i vari crawler navigano e vedono il sito. L’obiettivo è quello di facilitare l’accesso ai contenuti evitando che risorse pesanti o problemi vari possano ostacolare la scansione delle pagine fino al punto di non riuscire ad indicizzarle.
Se queste attività non sono mai state svolte in passato, oggi più che mai è un buon momento per iniziare poiché gli errori ed i limiti tecnici di un sito web rappresentano spesso uno dei primi ostacoli da superare.
Ottimizzare i propri social
I social non sono meno importanti del sito web. Il primo passo è sicuramente scegliere quelli giusti per il proprio target per creare, successivamente, dei profili accurati e dettagliati. La generazione di contenuti di valore è il passo successivo. Ogni informazione o risorsa pubblicata potrebbe infatti essere utilizzata dall’AI per apprendere qualcosa di nuovo. Inclusi i commenti degli utenti che vanno quindi monitorati e gestiti in maniera efficace.
Ottimizzare la reputazione online
La reputazione di un brand è alla base della SEO da sempre.
Quando Google (e presumibilmente un’AI) fornisce un risultato, tra i vari fattori, cerca di consigliare aziende che siano riconosciute come autorevoli ed apprezzate dagli utenti. L’obiettivo è quello di soddisfare l’utente e non fargli vivere un’esperienza negativa.
Le recensioni online, ad esempio, su siti terzi ed indipendenti come Trustpilot, Google Maps, Capterra, etc sono delle vere e proprie miniere d’oro per le AI che cercano un riscontro su come un’azienda effettivamente è percepita al di fuori della propria narrazione aziendale.
Anche l’accuratezza delle informazioni non è da sottovalutare. Se siti diversi dispongono di informazioni contraddittorie sull’azienda, l’AI potrebbe interpretarlo come un segnale negativo o decidere di ignorarne uno dei due col rischio di fornire l’informazione errata.
Link Building
Un grande classico della SEO che si collega anch’esso al tema della reputazione online. Costruire una rete di siti esterni che citano e collegano il sito web di un’azienda dà vita ad un fenomeno che funziona tanto offline quanto online: il passaparola.
Benché sia difficile riassumere e dare suggerimenti per questa attività, la logica alla base dei link ricevuti da altri siti è che Google percepisce il nostro sito come di valore se quei link provengono anch’essi da siti di valore e rilevanti per la nostra attività.
Nonostante la grande importanza che la link building riveste oggi nelle attività SEO, soltanto il 24% dei professionisti intervistati da Reporter Outreach dichiara di monitorare la propria visibilità AI.
Tante attività, poco tempo. La visibilità AI come occasione da non perdere
Quelle descritte sono alcune delle attività che possono contribuire a migliorare la visibilità di un’azienda nelle risposte AI. Da sole, però, non garantiscono di essere menzionati. Non esiste una checklist perfetta. Esiste piuttosto la necessità di stabilire una strategia personalizzata per ogni azienda.
Mettere in pratica questa strategia richiede però competenze, continuità e risorse. Elementi di cui spesso le aziende non dispongono. Ed è qui che il supporto di un’agenzia data driven specializzata in AI, SEO e ADV come BIG Digital può fare la differenza.
Vuoi saperne di più? Facciamo una chiacchierata. Contattaci senza alcun impegno e valuteremo insieme il tuo settore e le strategie più adatte agli obiettivi che vuoi raggiungere.
