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Generative Engine Optimization (GEO): la nuova era della SEO basata sull’intelligenza artificiale

Tempo di lettura: 3 minuti

Dalla SEO alla GEO: la rivoluzione della ricerca online

La ricerca sul web non è più quella di qualche anno fa. Oggi, gli utenti non si limitano a cercare parole chiave, ma interagiscono con motori di risposta basati su Intelligenza Artificiale — come ChatGPT, Perplexity, Bing Copilot e Google SGE (Search Generative Experience) — che non mostrano solo link, ma generano risposte complete e personalizzate. Scopri cos’è la generative engine optimization (GEO) come fare SEO per l’intelligenza artificiale.

In questo nuovo ecosistema, la Search Engine Optimization (SEO) classica non è più sufficiente. Per essere visibili, serve un approccio evoluto: la Generative Engine Optimization (GEO), cioè l’ottimizzazione per i motori di ricerca generativi.
È l’evoluzione della SEO nell’era dell’AI.

Cos’è la generative engine optimization

La Generative Engine Optimization (GEO) è un insieme di tecniche e strategie che hanno l’obiettivo di ottimizzare i contenuti per i motori di risposta basati su AI. Mentre la SEO tradizionale si concentra sul posizionamento nelle SERP, la GEO mira a far riconoscere i contenuti come fonti autorevoli e attendibili che le AI possano citare o utilizzare per costruire le proprie risposte. In pratica, la GEO lavora per far sì che le AI “capiscano” il tuo brand — non solo le tue keyword.

SEO, AEO e GEO: cosa cambia

🔍 SEO, AEO e GEO: cosa cambia

Per comprendere la portata di questa evoluzione, è utile vedere come la GEO si differenzia dai metodi precedenti.

LivelloObiettivoEsempio pratico
SEO
(Search Engine Optimization)
Far trovare il sito tra i risultati di ricercaApparire tra i primi risultati su Google per una parola chiave
AEO
(Answer Engine Optimization)
Far apparire risposte dirette (snippet, ricerche vocali)Comparire nel box “Le persone chiedono anche” di Google
GEO
(Generative Engine Optimization)
Far includere i propri contenuti nelle risposte AIEssere citati da ChatGPT o Perplexity come fonte attendibile

In sintesi:
La SEO ti fa trovare, la AEO ti fa rispondere, la GEO ti fa riconoscere.

Come funziona la GEO

I motori generativi basati su AI non leggono solo le parole: analizzano il significato, il contesto e la coerenza delle informazioni. Per questo, una strategia GEO efficace richiede un mix di ottimizzazione semantica, struttura tecnica e autorevolezza. Ecco i pilastri principali:
  1. Struttura semantica chiara L’uso di markup Schema.org (Article, FAQ, HowTo, Organization) aiuta le AI a comprendere chi sei e cosa offri.
  2.  Contenuti “answer-first” Le AI scelgono contenuti che rispondono subito alla domanda. Apri ogni articolo con una risposta diretta, poi approfondisci.
  3.  Autorevolezza e fiducia (E-E-A-T) Esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità sono fattori decisivi. Le AI favoriscono fonti solide, citate e coerenti nel tempo.
  4.  Dati aggiornati e verificabili Le risposte generative si basano su informazioni recenti e coerenti: aggiornare periodicamente i contenuti è fondamentale.
  5.  Ottimizzazione tecnica e velocità Un sito ben strutturato, veloce e mobile-friendly aiuta sia Google che i motori AI a considerarti una fonte valida.

I vantaggi della generative engine optimization per le aziende

Implementare la GEO nella propria strategia di marketing digitale permette di:
  1. Anticipare l’evoluzione dei motori di ricerca. Essere già pronti per la diffusione massiva della ricerca AI-driven.
  2. Rafforzare la reputazione digitale. Essere citati come fonte attendibile aumenta la fiducia e la percezione di autorevolezza.
  3. Aumentare la visibilità nei motori AI. I contenuti GEO ottimizzati vengono interpretati meglio dalle AI e quindi appaiono più spesso nelle risposte.
  4. Generare traffico qualificato e duraturo. Le ricerche AI sono più contestuali e specifiche: portano utenti realmente interessati ai tuoi servizi.

GEO e l’approccio di NET Informatica

La divisione marketing di NET Informatica aiuta le aziende a evolvere la propria strategia SEO, integrando tecniche di AEO e GEO per massimizzare la visibilità.

Il nostro approccio si basa su:

  • analisi semantiche avanzate per comprendere come le AI interpretano le ricerche;
  • ottimizzazione dei contenuti AI-friendly per migliorare la leggibilità automatica;
  • monitoraggio costante della presenza del brand nelle risposte AI.

L’obiettivo è rendere il tuo sito AI-ready, cioè perfettamente interpretabile dai motori di risposta generativi.

Il futuro della SEO è già iniziato

La Generative Engine Optimization non è una moda, ma un cambiamento di paradigma. Nei prossimi anni, le aziende che integreranno la GEO nella loro strategia di marketing digitale avranno un vantaggio competitivo significativo. GEO è il ponte tra la SEO tradizionale e il mondo dell’intelligenza artificiale

Vuoi capire come applicarla alla tua azienda?

Scopri come la GEO di NET Informatica può migliorare la visibilità del tuo brand nei nuovi motori di ricerca basati su AI.

Immagine di Silvia Mogentale <br>Account Manager @ Net Informatica

Silvia Mogentale
Account Manager @ Net Informatica

Da sempre appassionata di marketing, accompagno le aziende nella loro evoluzione digitale, aiutandole a trovare soluzioni su misura che rendano la tecnologia un vero alleato per la crescita.
Amo il mio lavoro perché unisce strategia e relazione: ascoltare, comprendere e costruire percorsi digitali efficaci è ciò che mi appassiona ogni giorno.
(E sì, ho un debole per il colore rosa e i cosmetici — perché anche nei dettagli trovo la bellezza delle soluzioni ben fatte.)

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Creazione Siti Web E-commerce Web Marketing

Le principali applicazioni dell’intelligenza artificiale

Tempo di lettura: 3 minuti
L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia in rapida evoluzione che sta cambiando il modo in cui viviamo, lavoriamo e ci relazioniamo, specialmente in ambito marketing e comunicazione. L’AI, infatti, viene oggi utilizzata in una vasta gamma di settori, dalla medicina alla finanza, dalla produzione alla logistica, divenendo un tool sempre più importante per le aziende che cercano di rimanere competitive e offrire servizi migliori ai loro clienti. Uno dei principali vantaggi dell’AI è la sua capacità di analizzare grandi quantità di dati e di apprendere continuamente da essi. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni più dettagliate, migliorando, di fatto, i processi di creazione e sviluppo in modo fortemente significativo. Ad esempio, utilizzando l’AI in medicina, i medici sono in grado di diagnosticare malattie più rapidamente e con maggiore precisione, mentre con l’utilizzo dell’AI in finanza, le banche sono in grado di prevenire le frodi e gestire meglio i rischi. L’AI viene utilizzata anche nei sistemi di assistenza clienti, dove è possibile utilizzare chatbot e assistenti virtuali per rispondere alle domande dei clienti e fornire loro assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Inoltre, può essere utilizzata per creare profili dei clienti e fornire loro consigli personalizzati sui prodotti e sui servizi più adatti alle loro esigenze. Un altro importante uso è nella produzione automatizzata, dove l’IA è utilizzata per ottimizzare i processi di produzione e migliorare, di conseguenza, la qualità dei prodotti. Ad esempio, il suo utilizzo in manifattura consente di identificare i problemi qualitativi in tempo reale e correggerli prima che i prodotti finiti raggiungano il mercato e le case dei consumatori. Ecco una lista dei migliori tool offerti dall’AI
  • Chat GPT: “Generative Pre-trained Transformer” si tratta di un prototipo di chatbot basato su ai e machine learning specializzato in conversazioni con un utente umano e creazione di testi su modello umano (in realtà le funzionalità sono molteplici);
  • TensorFlow: è una libreria open-source per l’apprendimento automatico, creata da Google. È utilizzata per creare modelli AI e per eseguire il training e il deploy su diverse piattaforme;
  • Microsoft Azure: è una piattaforma cloud di Microsoft che offre una vasta gamma di servizi AI, tra cui il riconoscimento vocale, il riconoscimento di immagini e il machine learning;
  • IBM Watson: è una piattaforma AI di IBM che offre una vasta gamma di servizi, tra cui il natural language processing, il riconoscimento immagini e il machine learning;
  • Amazon SageMaker: è una piattaforma di Amazon che fornisce strumenti per la creazione, il training e il deploy di modelli di AI. Include funzionalità come l’ottimizzazione automatica dei modelli, la creazione di pipeline di apprendimento automatico e l’integrazione con altre soluzioni AWS;
  • OpenCV: è una libreria open-source di elaborazione delle immagini e computer vision, utilizzata per analizzare e manipolare immagini e video;
  • NVIDIA Deep Learning SDK: è un insieme di librerie e tool per lo sviluppo di applicazioni di deep learning e la creazione di modelli di AI;
  • KNIME: è una piattaforma di data science open-source che consente di creare workflow e di eseguire analisi dei dati in modo intuitivo.
È importante notare che questi sono solo alcuni esempi dei molti strumenti disponibili in circolazione. La scelta di un particolare strumento dipenderà, fondamentalmente, dalle esigenze specifiche della tua azienda, dai tuoi obiettivi di crescita e dalle competenze della tua squadra di sviluppo. Per concludere, l’AI sta diventando sempre più importante per tutte quelle aziende che cercano di rimanere competitive e di offrire servizi migliori ai propri clienti. I tool in circolazione permettono alle aziende di analizzare grandi quantità di dati, prendere decisioni più informate e migliorare tutti i loro processi. Scegliendo il giusto strumento, infatti, le aziende possono ottenere un vantaggio competitivo e migliorare l’aspetto più importante, l’esperienza del cliente.