Google ha appena implementato la modalità AI e io sono seduto qui con sentimenti contrastanti. In superficie, è impressionante. Le domande che prima facevano impazzire i motori di ricerca, lunghe, disordinate e conversazionali, ora vengono gestite con chiarezza. Il sistema non si limita a indicare i link, ma cerca di risponderti direttamente, trasformando le tue ricerche in conversazioni continue.

Ma per la SEO, la situazione è diversa. Ciò che ha guidato la visibilità per decenni non si applica completamente quando i contenuti vengono scomposti, riformulati e talvolta nascosti all'interno di una risposta generata dall'intelligenza artificiale. Puoi fare tutto nel modo giusto (schema, crawlability, authority) e ancora non sapere come o se il tuo lavoro procede. Questa incertezza è il vero cambiamento. E mentre molti lo ignorano ancora definendolo «solo SEO», ignorare ciò che sta accadendo rischia di lasciare il campo impreparato. Vediamo come funziona la modalità AI e a cosa si ispira l'hype.

Cos'è la modalità AI di Google?

La modalità AI è il nuovo pulsante di Google che si trova proprio all'interno della barra di ricerca e, a prima vista, sembra un aggiornamento silenzioso. Ma fai clic e l'esperienza cambia. Invece di scorrere una pagina di link blu, ottieni una risposta diretta raccolta da più fonti. Le risposte sono più lunghe, più colloquiali e, in molti casi, sorprendentemente efficaci nel gestire domande complicate che avrebbero confuso la ricerca tradizionale.

Pensate a chiedere: «Quali piante sono in grado di gestire un angolo ombreggiato e ricco di argilla in cui i bambini continuano a correre?» La ricerca classica genererebbe post sparsi sul blog e chiacchiere sul forum. La modalità AI, invece, analizza i dettagli, attinge da diversi riferimenti e restituisce qualcosa che sembra coerente. Le fonti sono ancora visualizzate, ma spesso nascoste, e non tutte le risposte portano direttamente a un clic.

Per ricerche commerciali, come confrontare sieri per la cura della pelle o acquistare auto, la funzione può mostrare prodotti o opzioni senza indirizzare il traffico direttamente ai siti Web. Al momento, Google non ha legato strettamente la modalità AI al comportamento di acquisto, ma le dimostrazioni al Google I/O hanno lasciato intendere che ciò avverrà. Annunci, integrazioni di prodotti e persino azioni di acquisto potrebbero presto confluire in questa esperienza.

Quindi, sebbene la modalità AI sembri sperimentale oggi, segnala un cambiamento nel modo in cui la ricerca funziona alla base. Invece di limitarsi a elencare ciò che è disponibile, Google si comporta più come un editor, decidendo cosa mostrare, cosa unire e come formulare la risposta finale.

Come funziona la modalità AI

Il modo più semplice per pensare alla modalità AI è che Google non ti risponde direttamente, ma suddivide la tua domanda in molte domande più piccole, quindi unisce i risultati. Questo processo dietro le quinte si chiama «query fan-out». Digiti una domanda e invece di eseguire una singola ricerca, il sistema esegue un intero batch in background. Ognuna affronta la richiesta da un punto di vista leggermente diverso, quindi il modello le riunisce in un'unica risposta.

È qui che le cose si fanno interessanti. A differenza di Perplexity o di altri strumenti di ricerca AI che mostrano le ricerche nascoste, Google mantiene invisibili le sue sotto-query. Come esperti di marketing, ciò significa che non possiamo vedere quali percorsi ha intrapreso. Una prova potrebbe controllare i confronti dei prodotti, un'altra potrebbe controllare i prezzi e un'altra potrebbe raccogliere recensioni. Ma tutto questo è nascosto dietro le quinte.

Ecco perché le persone che stanno sperimentando con Gemini hanno notato un trucco: ampliando il suo «pensiero», a volte puoi vedere quelle ricerche in background. Sebbene non sia esattamente lo specchio della modalità AI, è abbastanza vicino da fornire suggerimenti. Per SEO, questo è un segnale. Se Google suddivide le domande in argomenti secondari, i nostri contenuti devono essere trasversali, rispondendo non solo alla domanda principale ma a tutte le domande correlate che potrebbero derivarne. Quindi, la versione breve: la modalità AI non è solo ricerca più intelligenza artificiale. È un processo a più livelli di rottura, recupero e ricostruzione e l'output che si vede è solo la superficie.

Che cos'è comunque l'AI SEO?

L'espressione «AI SEO» viene usata spesso, spesso come se fosse solo un rebranding di ciò che facciamo da due decenni. Ma questo punto di vista non coglie il punto di vista. SEO tradizionale è stato costruito su un paradigma di recupero: rendi i tuoi contenuti scansionabili, indicizzabili e sufficientemente autorevoli da essere classificati. Se hai fatto bene queste cose, la tua pagina è apparsa nei risultati, più o meno intatta.

La modalità AI interrompe questa catena. Non mostra pagine intere come facevano i motori di ricerca. Invece, suddivide il contenuto in passaggi, ne riscrive parti e decide se citarti o meno. Ciò che conta non è solo che i tuoi contenuti siano disponibili, ma devono essere scritti in modo che i modelli possano afferrare, ragionare e inserire in una risposta congiunta.

Ciò significa che «AI SEO» non si tratta di inserire altre parole chiave o seguendo gli stessi vecchi rapporti sulle classifiche. Riguarda la rilevanza ingegneristica a un livello più profondo: strutturare i passaggi, incorporare fatti chiari e fornire un contesto che un sistema di intelligenza artificiale possa riutilizzare all'interno della sua logica. Il lavoro non consiste tanto nell'essere trovati direttamente dagli utenti quanto nell'essere utili alla macchina che interviene nella conversazione.

La SEO è ottimizzata per la modalità AI?

Se siamo onesti, no: la SEO non è pronta per la modalità AI. La disciplina si basa ancora su modelli di recupero sparsi come TF-IDF e BM25, alla base del ranking basato su parole chiave. La modalità AI non pensa in questi termini. Funziona su un sistema di recupero denso, in cui ogni interrogazione e passaggio viene convertito in incorporamenti e confrontato nello spazio vettoriale. È un gioco completamente diverso e i nostri strumenti attuali non sono all'altezza.

Oggi c'è ancora una sovrapposizione. Le pagine con un buon posizionamento nelle SERP classiche vengono spesso visualizzate nelle risposte in modalità AI. Ma man mano che il sistema si appoggia maggiormente alla personalizzazione e alla memoria, tale sovrapposizione si riduce. Due persone possono digitare la stessa query e visualizzare risultati diversi, determinati dalla loro cronologia e dal loro profilo. Il monitoraggio tradizionale del ranking presuppone un set di risultati universale, che non esiste in modalità AI.

Poi arriva il problema dei clic. La modalità AI spesso risponde alla domanda direttamente sulla pagina. I tuoi contenuti possono fornire la risposta, ma gli utenti non devono cliccare sul tuo sito. Dal punto di vista aziendale, ciò significa che le impressioni avvengono in modo invisibile: stai contribuendo senza la prova del traffico. I report mostrano un minor numero di visite anche se il tuo lavoro è fondamentale per ciò che vedono gli utenti.

Quindi no, la SEO così com'è non è ottimizzata per la modalità AI. Le attività classiche come la scansione, l'indicizzazione e i segnali di autorità sono ancora importanti, ma sono in gioco. Ciò che manca sono le competenze nell'ingegneria dei passaggi, nella misurazione dell'allineamento semantico e nel monitoraggio delle citazioni in luoghi in cui i clic non avvengono mai. Fino a quando queste lacune non si colmeranno, il settore rimarrà indietro.

Il futuro della ricerca è multimodale

Uno dei maggiori cambiamenti con la modalità AI è che la ricerca non è più limitata al testo. Il sistema è in grado di elaborare lingua, video, audio e immagini all'interno della stessa pipeline di recupero. Ciò significa che una risposta alla tua domanda potrebbe essere ricavata dalla trascrizione di un podcast, da un video dimostrativo del prodotto o da un grafico con la stessa facilità che da un post di blog. Per Google, non importa in che formato è iniziato il contenuto: la domanda è se colma una lacuna nella risposta.

Ciò solleva un nuovo problema per la SEO. Storicamente, potevi mappare la tua strategia sulle query di testo e ottimizzare le pagine di conseguenza. Ora, il campo si è allargato. Una citazione da podcast potrebbe sostituire ciò che avrebbe potuto dire il tuo articolo. Un diagramma potrebbe sostituire la tua spiegazione. Ancora più difficile, Google è in grado di remixare i formati multimediali, trasformando un grafico in testo o un testo in un elenco puntato, senza dover ricondurre a te.

Il risultato più importante è che il successo in modalità AI non riguarda più solo il posizionamento delle pagine web. Si tratta di creare ecosistemi di contenuti in più formati in modo che, a prescindere dalla risposta che il sistema sceglie di rispondere, il tuo materiale rimanga nel pool. Ciò potrebbe significare video trascritti, podcast strutturati o dati visivi che le macchine possono analizzare.

Il recupero multimodale è l'obiettivo della ricerca e significa che la SEO deve smettere di pensare ai contenuti come «pagine» e iniziare a pensarli come risorse che possono essere riutilizzate, ricomposte e citate in modi che non controlliamo completamente.

Cosa dicono e prevedono gli ingegneri di Google?

Gli ingegneri dietro la modalità AI non sono timidi su dove andrà a parare. Al Google I/O, durante i panel di follow-up e persino nelle discussioni private con i SEO, il loro messaggio era coerente: la modalità AI non è un esperimento temporaneo. È la nuova direzione della ricerca e molte delle funzionalità che sembrano nuove oggi si fonderanno nell'esperienza predefinita prima di quanto molti si aspettino.

Quindi cosa stanno dicendo esattamente e cosa dovremmo trarne? Ecco cosa:

Google vuole ridurre i «costi Delphic»

Una frase che è emersa nelle conversazioni è «costi Delphic», un riferimento al carico cognitivo che gli utenti devono affrontare quando devono mettere insieme le risposte a più domande. In passato, si effettuavano ricerche diverse volte, si raccoglievano link e si formulavano le proprie conclusioni. Google vuole che la modalità AI gestisca quel lavoro di assemblaggio. La visione è chiara: meno ricerche per sessione, ma risposte più complete in un'unica interazione.

Il traffico non è la loro priorità

Mentre la comunità SEO si preoccupa dei clic e della visibilità, gli ingegneri considerano il traffico quasi un effetto collaterale. Il loro obiettivo è soddisfare le esigenze di informazione all'interno della pagina dei risultati. Ciò significa che i tuoi contenuti potrebbero fornire informazioni utili alla risposta, ma non sempre suscitare la visita. Questo cambiamento spiega perché i report sembrano inaffidabili: possono apparire delle citazioni, ma il traffico diminuisce. Dal punto di vista di Google, questo non è un fallimento, è un progresso.

La personalizzazione si sta approfondendo

Il team è stato anche sincero sulla personalizzazione. La modalità AI non si adatta solo alla richiesta, ma anche all'utente. Gli incorporamenti creati dalla cronologia delle ricerche, dai dati sulla posizione e dalle interazioni su Gmail, Maps e YouTube influiscono su ciò che emerge. Due persone nella stessa città possono digitare la stessa domanda e ottenere risposte diverse. Il tracciamento del ranking in caso di disconnessione non lo acquisirà, motivo per cui gli ingegneri suggeriscono silenziosamente che i report SEO avranno bisogno di una nuova base.

Pubblicità e commercio stanno entrando in scena

Un altro tema è il commercio. All'I/O e successivamente a Google Marketing Live, le demo hanno mostrato come la modalità AI potesse consigliare prodotti o persino completare transazioni. Gli ingegneri hanno confermato che sono in corso esperimenti con le campagne PMax e l'inserimento dei dati di Shopping Graph nella modalità AI. Per i brand, ciò significa che i posizionamenti basati sull'intelligenza artificiale alla fine saranno importanti tanto quanto, se non di più, gli annunci tradizionali nelle SERP classiche.

Dove tutto questo lascia la SEO

Quando sono stati pressati sul ruolo della SEO in questo futuro, gli ingegneri non hanno dato una risposta chiara. Hanno ripetuto consigli familiari (salute tecnica, qualità dei contenuti, segnali chiari), ma non sono riusciti a offrire nuove guide. Questa ambiguità non è casuale. Riflette il cambiamento: la SEO fa ancora parte del mix, ma le regole di base stanno cambiando. Google sta ottimizzando in base al ragionamento e al contesto utente, non alla distribuzione dei clic.

La modalità AI utilizza un'architettura contestuale e a più livelli

La modalità AI non è una singola pipeline di domande a risposta. È un sistema a più livelli in cui viene ricordato il contesto, le domande vengono moltiplicate, i passaggi vengono recuperati e quindi la risposta finale viene unita. Ogni livello è importante, perché modifica il modo in cui le informazioni vengono selezionate e riscritte. Ecco cosa devi sapere per capire come funziona la modalità AI:

Livello di contesto

La modalità AI non tratta le tue ricerche in modo isolato. Mantiene uno stato di funzionamento che riflette le query recenti, le impostazioni del dispositivo, i dati sulla posizione e persino i segnali provenienti da altre app Google. Questo stato definisce il modo in cui viene interpretata la tua prossima domanda. Se chiedete informazioni sull'autonomia da Seattle a Las Vegas dopo aver esaminato i SUV elettrici, la modalità AI non si riavvia, ma continua la stessa discussione.

Per la SEO, ciò significa che due utenti possono digitare le stesse parole e attivare risultati diversi, perché il loro background influenza il modo in cui Google interpreta l'intento. Il contesto non è più opzionale; viene inserito nel recupero sin dall'inizio.

Livello di espansione delle query

Una volta impostato il contesto, Google espande la query verso l'esterno. Il sistema genera diverse ricerche nascoste, ognuna delle quali riguarda una parte dell'intento originale: prezzi, recensioni, confronti tra funzionalità e argomenti correlati. Non li vedi, ma accadono ogni volta sotto il cofano.

È qui che gli esperimenti di Gemini hanno dato un'occhiata ai professionisti del marketing: ampliando le sue tracce di ragionamento, a volte puoi dare un'occhiata a quelle sotto-domande. Essi rivelano la granularità del sistema, suddividendo una domanda generale in una mezza dozzina di cicli investigativi più piccoli.

Livello di recupero

Da lì, la modalità AI non classifica intere pagine come faceva la ricerca tradizionale. Valuta a livello di passaggio. Un singolo paragrafo nascosto a metà articolo potrebbe essere considerato più pertinente del titolo o delle righe di apertura.

Questo è un enorme cambiamento per la SEO. Significa che l'ottimizzazione a livello superficiale (titoli, titoli, meta tag) va solo fino a un certo punto. I passaggi all'interno dei tuoi contenuti devono essere indipendenti, sufficientemente chiari da consentire a Google di integrarli e inserirli in una risposta senza bisogno del resto della pagina per il contesto.

Strato di sintesi

La fase finale è la sintesi. I passaggi recuperati vengono riscritti, uniti e talvolta riordinati per formare quella che sembra una risposta perfetta. Vengono visualizzate alcune citazioni, spesso messe da parte. Altre svaniscono completamente. All'utente sembra una sola voce, ma in realtà si tratta di frammenti raccolti da più fonti.

Questa riscrittura è il punto in cui risiede la maggior parte della frustrazione SEO. Puoi fornire la risposta senza essere menzionato, altrimenti il tuo marchio potrebbe apparire come una citazione tra le tante, senza alcuna garanzia di clic. Dal punto di vista di Google, l'obiettivo non è l'equità nei confronti degli editori: è fornire una risposta che risulti coerente e affidabile.

Perché questo è importante

La comprensione di questi livelli cambia il modo in cui pensiamo alla visibilità. La SEO classica presupponeva che la tua pagina fosse l'unità della concorrenza. In modalità AI, l'unità è un passaggio. Non basta limitarsi a classificare: devi creare contenuti che sopravvivano a essere divisi, reinterpretati e riassemblati in qualcosa che possa solo fare un cenno nella tua direzione.

Modalità AI ed elaborazione e sintesi LLM in più fasi

Quando le persone sentono «modalità AI», spesso immaginano un singolo modello che sputa una risposta. La realtà è più stratificata. Google non si basa su un modello linguistico di grandi dimensioni: esegue più fasi di elaborazione prima che tu veda un risultato.

La prima fase è l'interpretazione. Il modello riformula la query, la ripulisce e la allinea a modelli di intenti noti. Da lì, passa all'espansione: creazione delle sottoquery che verranno utilizzate per estrarre passaggi dal web e da altre fonti. Questo è il passaggio principale a cui abbiamo accennato in precedenza.

Una volta tornati i passaggi, inizia un'altra fase. Invece di gettarli direttamente in una risposta, il sistema esegue ciò che gli ingegneri chiamano «sintesi». Il modello pesa i passaggi, verifica i conflitti e decide quali pezzi conservare. Poi li riscrive in una sola voce. Vedila come una redazione in cui diversi scrittori consegnano le bozze e l'editore sceglie e rifinisce ciò che ha senso.

A ciò si aggiunge spesso una fase di ragionamento, in cui il modello spiega internamente la sua catena di pensiero. Questo ragionamento non si vede, ma guida il modo in cui le prove vengono classificate e formulate. Solo dopo questi controlli il testo viene visualizzato come risposta in modalità AI.

Per quanto riguarda la SEO, il punto è che la visibilità non dipende da un recupero: è una pipeline in più fasi in cui ogni livello decide se i tuoi contenuti sopravvivono nella bozza finale.

Semantica densa di recupero e a livello di passaggio in modalità AI

Ecco dove le cose si fanno tecniche, ma resta fedele a me: è importante per la SEO più di quanto la maggior parte delle persone si renda conto. La ricerca classica di Google è stata basata su un recupero scarso. Pensa alla corrispondenza delle parole chiave. Hai digitato «miglior CRM per le startup», Google ha cercato le pagine con quei termini esatti, quindi le ha classificate in base a indicatori come backlink e autorità.

La modalità AI non la pensa così. Funziona in modalità di recupero ad alta densità. Invece di limitarsi a far corrispondere le parole, converte la ricerca in un vettore numerico, essenzialmente un'impronta matematica di significato. Quindi cerca i passaggi sul Web con le impronte digitali più vicine alla tua nello spazio vettoriale.

Ecco perché le parole chiave da sole non garantiscono più visibilità. Il sistema legge il significato, non solo le corrispondenze. Una pagina con l'espressione «CRM accessibile» potrebbe far passare inosservata un'altra che non menziona mai la parola «accessibile» ma parla approfonditamente dei livelli di prezzo, degli sconti e delle condizioni contrattuali.

Ed ecco il bello: non sono più pagine intere a competere. Sono passaggi. Google non ha bisogno del tuo post di 2.000 parole sul blog: potrebbe semplicemente inserire una sezione di 80 parole nascosta nel mezzo.

Quindi cosa significa questo per i contenuti?

• Scrivi in passaggi autonomi. Ogni blocco dovrebbe stare da solo con un contesto chiaro.
• Copri i vicini semantici. Non limitarti a ripetere le parole chiave: affronta i concetti correlati a cui il modello potrebbe collegarsi.
• Pensa a unità più piccole. I paragrafi sono la valuta ora, non solo le pagine.

Modalità AI: memoria ambientale e interfacce adattive

Google non sta solo costruendo una casella di ricerca più intelligente. Sta costruendo un sistema di ricerca che ricorda. Gli ingegneri la chiamano «stateful chat» e si basa su ciò che i brevetti descrivono come memoria ambientale.

Chat con stato e memoria ambientale

La versione classica di Google era smemorata. Ogni ricerca è stata ripristinata. La modalità AI porta avanti la memoria. Quella memoria non è solo l'ultima richiesta, è una rappresentazione compressa del tuo comportamento in corso: argomenti che hai cercato, link su cui hai fatto clic e persino ciò che Google sa da Gmail, Maps o YouTube. Questi non vengono archiviati come stringhe di testo ma come incorporamenti: vettori densi che catturano i tuoi modelli a lungo termine. Considerali come impronte matematiche delle tue intenzioni.

Due persone possono digitare le stesse parole e ottenere risposte molto diverse, non perché la domanda non sia chiara ma perché il sistema le «conosce» in modo diverso. Questa non è fantascienza. Questo è ciò che funziona sotto il cofano adesso.

Incorporamenti utente in azione

Ecco come questi incorporamenti utente danno forma alla pipeline di AI Mode:

• Interpretazione delle domande — l'intento è classificato in modo diverso a seconda della tua storia.
• Generazione di query sintetiche — il fan-out dà la priorità alle sottoquery più vicine al tuo profilo.
• Recupero del passaggio — la classifica cambia in base all'affinità con il tuo comportamento passato.
• Sintesi della risposta — il formato stesso (elenco, grafico, video, carosello) si adatta alle tue preferenze.

Interfacce adattive

Anche l'interfaccia si adatta. La demo dell'interfaccia utente di Bespoke dell'anno scorso ha accennato a ciò che ora è visibile nella modalità AI: a volte le risposte arrivano sotto forma di elenchi puntati, altre volte come prosa fluida o persino con caroselli e grafici. Non è casuale. Un modello downstream prevede quale formato soddisferà la query più velocemente, combinando il recupero con la presentazione.

Ingegneria della rilevanza

Questo riscrive le regole. Non stai più ottimizzando solo per parole chiave o pagine intere. Stai progettando passaggi che possono sopravvivere in un sistema probabilistico in cui la visibilità dipende sia dall'allineamento semantico e allineamento del profilo. Tracciamento del ranking disconnesso? Inutile. Ogni risposta viene filtrata tramite un incorporamento utente.

Se vuoi competere, la guida si sposta su:

• Influenza i modelli di ricerca attraverso il branding oltre la ricerca.
• Scrivi passaggi semanticamente ricchi e strutturati per il riutilizzo di LLM.
• Anticipa le domande nascoste a cui i tuoi contenuti devono rispondere.
• Ottimizza per la chiarezza a triplo livello (entità, attributo, relazione).
• Esegui il test tramite profili curati anziché il monitoraggio generico del ranking.

Query in modalità AI Fan-Out

La modalità AI non si limita a «rispondere» alla tua domanda. Si espande su di esso. Google lo chiama domanda fan-outed è il motore che guida il modo in cui la modalità AI recupera i contenuti. Invece di considerare la tua richiesta come una singola ricerca, la moltiplica in una costellazione di sottoquery sintetiche, ognuna delle quali analizza un diverso punto di vista dell'intento.

Ecco perché la modalità AI è più nitida della ricerca classica: non risponde uno domanda. Risponde a quello che hai chiesto più alla dozzina che non hai espresso ma sottinteso.

Come funziona Query Fan-Out

Al centro c'è una fase di espansione richiesta. Un LLM come Gemini ha il compito di riscrivere la tua query su diverse dimensioni:

• Diversità degli intenti — riscritture comparative, decisionali o esplorative
• Variazione lessicale — sinonimi, parafrasi, ritocchi al fraseggio
• L'entità riscrive — scambiare o restringere marchi, caratteristiche o classi di prodotti

I brevetti («Sistemi e metodi per la generazione di interrogazioni basate sui prompt per un recupero diversificato») dimostrano che non si tratta di un'allucinazione casuale. Si tratta di suggerimenti strutturati con un ragionamento integrato, ciò che gli ingegneri a volte chiamano una «catena di pensiero basata sui prompt».

Tipi di interrogazioni sintetiche

Il processo fan-out genera diverse classi di query:

• Domande correlate — vicini topici («i migliori SUV ibridi» da «miglior SUV elettrico»)
• Interrogazioni implicite — esigenze dedotte («Veicoli elettrici con autonomia più lunga»)
• Interrogazioni comparative — istruzioni decisionali («Tesla Model X contro Rivian R1S»)
• Domande recenti — contestuale dalla tua sessione («Sconti sui veicoli elettrici a New York» → «miglior SUV elettrico»)
• Domande personalizzate — ricavato da incorporazioni («Veicoli elettrici con 3a fila di posti vicino a me»)
• Riformulazioni — riscritture pure («quale SUV elettrico è il migliore»)
• Espansioni di entità — swap più stretti o più ampi («Recensioni Volkswagen ID.4»)

Ogni query sintetica viene indirizzata al denso sistema di recupero di Google, estraendo passaggi candidati che altrimenti potrebbero essere invisibili se si tenesse traccia solo del termine principale.

Filtraggio e diversificazione

Google non si limita a rispondere a tutte le domande più sfrenate. Il sistema filtra in base alla copertura, garantendo:

• Diverse categorie di intenti (transazionali, informativi, edonici)
• Diversi tipi di contenuti (grafici, recensioni, tutorial, definizioni)
• Nessun sovradattamento alla stessa «zona» semantica

Ciò rende la sintesi finale di AI Mode più completa, perché attinge letteralmente da un corpus personalizzato costruito attorno al tuo spazio di query esteso.

Perché i SEO hanno letto male le prime panoramiche sull'IA

Quando sono apparse per la prima volta le AI Overviews, i SEO pensavano che Google stesse «attingendo dal profondo delle SERP». Più probabile? Non arrivava giù—stava raggiungendo attraverso. Le domande fan-out ottenevano un punteggio elevato per domande completamente diverse che sembravano non correlate a quella digitata.

Questo cambia le regole del gioco: tracciare il posizionamento di una singola parola chiave significa ben poco. Potresti classificarti #1 per «migliore assicurazione auto» ma perdi comunque contro qualcuno classificato #4 per una domanda fuori dal comune come «GEICO vs Progressive per i nuovi genitori».

Catena di pensiero basata sui suggerimenti

I brevetti di Google ci danno un'occhiata rara: le catene di ragionamento non sono solo un trucco da salotto. Sono un sistema progettato per suddividere una domanda in fasi, controllarle e poi riunirle nuovamente in una risposta. Questo è ciò che significa realmente «catena di pensiero basata sui suggerimenti».

Invece di trattare le domande come una richiesta unica, la modalità AI utilizza un ragionamento intermedio. Si ferma a pensare. Scompone l'intento. Quindi convalida la logica del proprio output.

Come funzionano le catene di ragionamento

• Passaggi all'interno della banda — generato all'interno del flusso LLM (come il classico prompt della catena di pensiero).
• Passaggi fuori banda — creato altrove nella pipeline, quindi reimmesso nella sintesi.
• Catene ibride — attraversando entrambi i binari: guida al recupero, riclassificazione e persino filtraggio delle citazioni.

Questo è importante perché Google non risponde con «una sola pressione». Sta costruendo impalcature. Se i tuoi contenuti non rientrano in una di queste impalcature, non sarai nemmeno in corsa.

Dovresti immaginarlo in questo modo: la modalità AI non chiede «quale pagina è classificata #1?» ma «quale passaggio mi aiuta a completare la fase di ragionamento #3 di questa catena logica?» Questa è la grande differenza.

Ragionamento lungo la pipeline

Se hai seguito da vicino la modalità AI di Google, sai già che non si tratta solo di recupero. Ciò che la contraddistingue è il ragionamento. Google non si limita a raccogliere documenti e a remixarli, ma pensa attivamente in modo trasversale. Il brevetto «Instruction Fine-Tuning Machine-Learn Models Using Intermediate Reasoning Steps» ci dà un'idea di come funziona. Descrive catene di ragionamento—sequenze strutturate di inferenze che collegano una domanda a una risposta finale.

Pensali come impalcature. Una domanda come «il miglior SUV per lunghi spostamenti» non attiva solo una ricerca di documenti. Crea una catena:

1. Identifica gli attributi che contano (autonomia, comfort, accesso alla ricarica).
2. Espandi le domande di confronto per vedere quali auto si adattano a quelle.
3. Trova i passaggi candidati che menzionano sia l'autonomia dei veicoli elettrici che le caratteristiche di comfort.
4. Filtra per incorporamenti utente (su cosa fa solitamente clic questo utente?).
5. Raccogli una risposta che non si limita a elencare i SUV, ma spiega perché si adattano.

Ecco dove diventa interessante: le catene di ragionamento possono essere in banda (generate direttamente nell'output del LLM), fuori banda (prestrutturate e inserite nel processo) o ibride (un mix di entrambi). Ciò significa che i sistemi di Google non sempre improvvisano. A volte, utilizzano una mappa a logica fissa progettata per filtrare ciò che si qualifica come risposta.

E il ragionamento non è un singolo punto di controllo: viene applicato in quasi tutte le fasi della pipeline:

• Classificazione delle interrogazioni: Ipotesi su ciò che sei veramente significava.
• Fan-out: Espansione in domande sintetiche basate su obiettivi di ragionamento.
• Recupero del corpus: Filtrare in base ai tipi di contenuti che dovrebbero soddisfare ogni fase del ragionamento.
• Routing delle attività: Assegnazione di diversi LLM a sottoattività come estrazione, riepilogo o sintesi.
• Sintesi finale: Usare il ragionamento come modello per costruire la risposta.
• Citazione: Scegliere i passaggi che meglio soddisfano le singole fasi di ragionamento, non necessariamente le pagine con il punteggio più alto.

Il punto di vista SEO? Non stai più scrivendo per un sistema statico di domande e risposte. Stai scrivendo per una macchina che ha bisogno di passaggi per sopravvivere livelli di ragionamento multipli. È un livello più alto di qualsiasi altra cosa che abbiamo affrontato prima.

Strutturazione dei contenuti per superare i filtri di ragionamento

Ecco la dolorosa verità: essere «buoni contenuti» non è sufficiente. La modalità AI non valuta il tuo sito nel suo insieme. Mette alla prova i tuoi passaggi confrontandoli con i checkpoint della catena di ragionamento. Se fallisci in una sola volta, vieni eliminato.

Allora, come si fa a sopravvivere? Puoi pensare all'ingegneria dei contenuti in tutto quattro pilastri.

Adatta all'obiettivo del ragionamento

Ogni passaggio deve avere un senso isolatamente. Il sistema non legge sempre la tua pagina dall'alto verso il basso. Raccoglie dei pezzi. Se il tuo confronto tra due SUV è nascosto in un muro di testo di 1.500 parole, sei invisibile.

Scrivi in un modo che indichi i compromessi e le scelte:

• «La Tesla Model Y offre un'autonomia maggiore, mentre la Ford Mustang Mach-E offre una ricarica più rapida».

Si tratta di contenuti compatibili con il ragionamento: completi, contestuali ed estraibili.

Sii compatibile con Fan-Out

Le domande fan-out sono basate sulle entità. Se Google genera «miglior SUV elettrico sotto i 60K con sedili in terza fila» e la tua pagina dice solo «veicoli elettrici per famiglie» senza nominare Kia EV9 o Rivian R1S, ti perderai il taglio.

Dovresti seminare i tuoi contenuti con nomi di entità, numeri di modello, specifiche e frasi contestuali mappate direttamente nel Knowledge Graph. Senza questi agganci, un'espansione a tutto tondo ti sfugge.

Sii degno di una citazione

Google premia la chiarezza. L'LLM vuole dati che possa acquisire, verificare e attribuire. Ciò significa:

• Dichiarazioni quantitative
• Fonti nominate
• Triple semantiche (dichiarazioni soggetto-predicato-oggetto)

Confronta queste due righe:

✘ «La Model Y è apprezzata dalle famiglie».
✔ «La Model Y ha sette posti, offre 330 miglia di autonomia ed è stata l'auto elettrica più venduta a livello globale nel 2023 (Statista).»

Solo uno di questi è pronto per la citazione.

Sii rispettoso della composizione

La modalità AI non riscrive la tua prosa: cuce i passaggi. Ciò significa che la tua struttura è importante tanto quanto la tua lingua. Gli elenchi, i paragrafi con le prime risposte e le sezioni modulari sono tuoi amici. Se la tua scrittura può essere suddivisa in diverse forme di risposta (grafici, elenchi puntati, elenchi), aumenti le possibilità di riutilizzo.

Questo non è «scrivere un articolo». Si tratta di passaggi ingegneristici per la ricomposizione meccanica. E se questo ti sembra alieno, è perché lo è. La SEO è appena diventata architettura dei contenuti.

Strategie di classificazione a matrice per la modalità AI

Il classico tracciamento dei ranghi è morto qui. Non stai gareggiando per «una posizione». Stai competendo in una matrice di domande sintetiche, controlli dei passaggi e punteggi incorporati. Vincere significa emergere attraverso il maggior numero possibile di fasi di ragionamento.

Come si opera in quell'ambiente? Analizziamolo.

Passaggio 1: estrai le classifiche dei fan

Inserisci le query sintetiche di Qforia in un tracker di parole chiave. Mappa quelle per le quali ti presenti attualmente e quelle possedute dai concorrenti.

Passaggio 2: generare incorporamenti nei passaggi

Prendi le tue pagine, dividile in passaggi e vettorializzale. Stai cercando di replicare l'indicizzazione dei passaggi di Google.

Passaggio 3: confronta con le citazioni

Leggi i passaggi effettivamente citati dalla modalità AI. Vettorializza anche quelli. Ora confronta la somiglianza del coseno. Dove siete allineati? Dove siete a miglia di distanza?

Fase 4: colmare le lacune

Una bassa somiglianza significa che i tuoi contenuti non «pensano nella lingua giusta». Risolvilo con:

• Numeri e reclami
• Menzioni dell'entità
• Fraseggio comparativo
• Separazione semantica più pulita

Fase 5: trattare i cluster come matrici

A volte una mega-pagina può gestire tutte le sottoquery. Altre volte avrai bisogno di più pagine interconnesse. Lascia che siano i dati a decidere. I cluster tematici non sono più una preferenza editoriale, sono matrici basate sulla modalità AI. Non stai più ottimizzando una pagina per una parola chiave. Stai costruendo una rete di passaggi in grado di intersecare catene di ragionamento in quanti più punti possibile.

Spiegazione della modalità di ripensamento: come funziona la modalità AI

Lasciatemi essere schietto: la modalità AI non è la ricerca come la conoscevi. Non è un canale di performance. È un livello di visibilità probabilistico. Ciò significa che prima di immergerti, devi chiedere: vuoi almeno competere qui?

Perché? Perché tre turni cambiano il gioco.

1. Il traffico non è il risultato: Le percentuali di clic stanno crollando. La ricompensa potrebbe essere una menzione o una citazione del marchio, non una visita. Se stai cercando conversioni, la modalità AI ti lascerà frustrato.
2. Il contenuto diventa ingegneria: Non stai scrivendo post sul blog, stai producendo passaggi consumabili da macchine. Ciò richiede nuovi flussi di lavoro, nuovi standard editoriali e una mentalità più vicina alla scienza dei dati che al copywriting.
3. La SEO diventa strategia di pertinenza: Non puoi più semplicemente ottimizzare per le parole chiave. Dovrai progettare l'allineamento con incorporamenti, punti di controllo di ragionamento e livelli di personalizzazione. Questa è una disciplina completamente nuova.

Quindi ecco la vera domanda:

• Se stai giocando per ottenere un ROI a risposta diretta, magari salta la modalità AI. Attenetevi alle SERP classiche.
• Ma se il tuo obiettivo è la presenza, la fiducia e la visibilità, se vuoi che il tuo marchio sia integrato nel ragionamento automatico, dovrai progettare per questo.

Non ci sono vie di mezzo. La modalità AI non è «un'altra funzionalità SERP». È un canale diverso. O giochi al suo gioco o non lo fai.

I nuovi requisiti del software SEO per le superfici AI

Se vuoi sopravvivere in modalità IA, avrai bisogno di strumenti in grado di comprendere gli incorporamenti, simulare fan-out, tracciare le catene di ragionamento e personalizzare i modelli. Questo non esiste ancora su larga scala. Il che significa due cose:

1. Sei costretto a hackerarlo insieme a codice personalizzato, abbonamenti clickstream e automazione del browser.
2. Dovresti iniziare a chiedere di più ai tuoi fornitori di software.

Misurazione della ricerca basata sull'intelligenza artificiale in Google Search Console

Cominciamo con lo strumento di Google. Search Console dovrebbe essere la nostra finestra su come presentarci, ma non è così. I report sono limitati, i dati sembrano puliti e intere superfici (panoramiche AI e modalità AI) sono invisibili. In questo momento, qualsiasi traffico in modalità AI che ricevi viene visualizzato come Diretto a causa di un tag noreferrer. Ciò significa che il tuo canale di ricerca più importante è essenzialmente inmisurabile.

Di cosa abbiamo bisogno:

• Reporting dedicato alla superficie AI (panoramica AI, modalità AI, ecc.).
• Heatmap delle citazioni: quali passaggi del tuo sito sono stati citati.
• La frequenza conta: con che frequenza appari nelle risposte generative.

Cosa puoi fare oggi: non puoi misurarlo in modo nativo. Ma puoi raccogliere risposte generative su larga scala con strumenti come Profondooppure esegui i tuoi script di automazione del browser e di abbinamento delle stringhe.

Cosa dovresti fare domani: compila il modulo di feedback GSC e richiedi i dati di visibilità dell'IA. Google resisterà a meno che un numero sufficiente di persone non spinga.

Monitoraggio del ranking effettuato in base a personaggi comportamentali

Il tracciamento tradizionale della classifica è un peso morto in modalità AI. I risultati non sono più universali: sono sintetizzati e personalizzati. Ciò che vedi come «rango #3» potrebbe non apparire nemmeno per qualcun altro.

Di cosa abbiamo bisogno:

• Modellazione del rango che simula i personaggi degli utenti.
• Dati legati a classi di intenti, espansioni fan-out e livelli di personalizzazione.

Cosa puoi fare oggi: crea personaggi di prova. Crea account Google connessi, simula il comportamento ed esegui le tue domande tramite la modalità AI con operatore o un browser headless. Quindi confronta i risultati.

Incorporamenti vettoriali per il Web

Dimentica la densità delle parole chiave. Dimentica TF-IDF. Il recupero moderno di Google si basa sugli incorporamenti. Le domande, i documenti, i passaggi e persino gli utenti vivono tutti in uno spazio vettoriale multidimensionale. Se non sai dove si trovano i tuoi contenuti in quello spazio, non sai perché sei o non sei stato recuperato.

Di cosa abbiamo bisogno:

• Un esploratore di incorporamenti che rivela gli incorporamenti a livello di sito, a livello di autore e a livello di passaggio.
• Punteggio per la recuperabilità: quanto bene i tuoi passaggi si allineano con le domande a ventaglio.
• Guida alla potatura: quali contenuti sono troppo fuori tema per essere importanti.

Cosa puoi fare oggi: Rana urlante può generare incorporamenti e puoi anche comporre funzioni JS personalizzate.

Dati Clickstream

Il traffico in modalità AI è praticamente invisibile in GSC. E molti risultati generativi non generano affatto clic. Questo ti fa volare alla cieca a meno che tu non abbia dati comportamentali esterni.

Di cosa abbiamo bisogno:

• Integrazione Clickstream negli strumenti SEO.
• Mappatura tra ricerca organica e superfici AI.
• Riclassificazione dei modelli legati ai clic effettivi degli utenti.
  
  

Cosa puoi fare oggi: collegare manualmente i dati clickstream utilizzando Web simile o Dati.

Cos'è QFORIA e come funziona

Se hai seguito la scia dei brevetti della modalità AI, probabilmente hai visto l'acronimo QFORIA in giro. In realtà è uno degli elementi costitutivi più importanti del modo in cui Google decide cosa recuperare, come ragionare e quali risposte far emergere.

QFORIA suddivide la ricerca in una pipeline di ragionamento strutturata, in cui ogni query viene espansa, testata, riclassificata e sintetizzata rispetto a più livelli di ragionamento. Invece di un unico sistema di classificazione, QFORIA orchestra l'intero processo di interrogazioni a ventaglio, recupero dei passaggi e sintesi basata su modelli.

Cosa significa QFORIA

QFORIA è l'acronimo di:

• Query — l'input originale dell'utente (digitato, parlato o multimodale).
• Fan-out — l'espansione di tale interrogazione in più sottoquery (esplicite, implicite, comparative, personalizzate).
• Ragionamento — Fasi di sintesi basate su LLM che interpretano, concatenano e ricombinano i passaggi.
• Inferenza — incorporando l'allineamento, la personalizzazione contestuale e la selezione delle risposte «candidate».
• Aggregazione — fusione e riordinamento di passaggi, citazioni e risultati in una risposta finale coerente.

È un flusso di lavoro in pila che governa la modalità AI dal momento in cui si pone una domanda al momento in cui emette una risposta multimodale.

In che modo QFORIA modella il recupero

Ecco dove diventa interessante: QFORIA non si limita a espandere le query. Utilizza incorporamenti, modelli di clic e segnali contestuali per decidere quali domande fan-out sono più importanti di altre.

• Se cerchi «le migliori scarpe da corsa per piedi piatti», QFORIA potrebbe generare:
  
  
  • Correlati: «scarpe di stabilità per corridori»
  • Comparativo: «Scarpe da corsa stabile Nike vs Brooks»
  • Implicito: «scarpe per prevenire lesioni alla pronazione»
  • Personalizzato: «le migliori scarpe da corsa disponibili vicino a New York»

Ognuno di questi viene valutato per rilevanza e recuperabilità nello spazio vettoriale. Le sottoquery con il punteggio più alto determinano i passaggi che vengono inseriti nel set candidato.

Quindi, non stai competendo per una parola chiave: stai competendo per una rete di sottoquery QFORIA nascoste a cui i tuoi contenuti potrebbero corrispondere o meno.

QFORIA e Reasoning Layers

Dove QFORIA brilla davvero è nella fase di ragionamento. Una volta recuperati, i passaggi dei candidati non vengono semplicemente raggruppati e classificati come le SERP della vecchia scuola. Invece:

• I passaggi sono raggruppati per intento e contesto.
• Gli LLM concatenano il ragionamento su di essi (pensa: «prima, identifica le caratteristiche delle scarpe stabili; poi confronta i diversi marchi; quindi sintetizza una raccomandazione»).
• I conflitti o le ambiguità vengono risolti tramite ulteriori domande a ventaglio.

Il risultato finale? Una risposta fluida e sintetizzata che sembra colloquiale ma in realtà è il prodotto di dozzine di passaggi di ragionamento invisibili.

Cosa significa questo per la SEO

QFORIA cambia il gioco dell'ottimizzazione in tre grandi modi:

• Stai ottimizzando per una costellazione di query, non per una parola chiave. Se i tuoi contenuti non vengono mappati nello spazio nascosto a ventaglio, non entrerai nemmeno nel set candidato.
• L'ingegneria a livello di passaggio non è negoziabile. Le pagine intere non contano tanto quanto se un passaggio specifico dei tuoi contenuti è recuperabile, denso e facile da ragionare.
• La rilevanza è probabilistica, non deterministica. La tua inclusione dipende da quanto bene i tuoi contenuti si allineano a più sottoquery nascoste, non solo al termine principale.

The Takeaway su QFORIA

QFORIA è il nuovo «motore sotto il cofano» di Google per la modalità AI. Non si tratta solo di classificare, ma anche di orchestrazione: espansione, ragionamento e aggregazione su più dimensioni di una query.

Per i SEO, ciò significa che la vera sfida non è «come faccio a posizionarmi?» ma «come posso progettare contenuti che sopravvivano al ragionamento multistrato di QFORIA e che risultino comunque citati?»

È difficile, ma significa anche che la visibilità non è limitata a una parola chiave. Se i tuoi passaggi sono semanticamente ricchi, in linea con i tipi di intenti e recuperabili tramite query a tutto tondo, hai una grande possibilità.

Ripensare la ricerca in modo strategico per l'ambiente in modalità AI

La modalità AI non è una funzionalità. È un ripristino strutturale. La ricerca è passata da un elenco familiare di link a un ecosistema autonomo: conversazionale, multimodale e basato sulla memoria. Il vecchio manuale SEO, basato su domande esplicite, classifiche prevedibili e attribuzione basata sui clic, non si traduce qui.

Pensa a come le persone usano ChatGPT o Perplexity: interazioni rapide e ricche di fiducia in cui la risposta appare completamente sintetizzata. Nessun clic. Nessun link blu. Solo «la risposta». La modalità AI segue lo stesso percorso, solo con più livelli: personalizzazione, incorporamento, ragionamento. Ciò significa che essere visibili qui non dipende tanto dalla tua posizione, quanto piuttosto dal fatto che ti trovi codificato nella memoria del modello come fonte degna di essere citata.

Ma siamo onesti: la prima decisione è se vuoi giocare a questo gioco. Alcune organizzazioni si limiteranno alla ricerca classica, al content marketing o agli annunci. La modalità AI potrebbe non valere la pena se il mix di canali è già ottimo altrove. Ma se tu fare se vuoi competere, la tua strategia deve evolversi. E veloce. Il cambiamento riguarda tre domini principali: riclassificazione dei canali, trasformazione delle capacità e infrastruttura dei dati. Analizziamoli.

Riclassifica la ricerca come canale di visibilità AI

La ricerca organica tradizionale è sempre stata divisa: in parte performance, in parte branding. Circa 70/30. Ma in modalità AI, quel rapporto si inverte. Non stai più ottimizzando per il traffico, stai ottimizzando per la presenza.

Pensalo come un PR. Il tuo «posizionamento» è se l'IA ti cita, ti fa riferimento o si allinea con te nel suo processo di ragionamento. E i KPI cambiano di conseguenza:

• Condivisione della voce nelle risposte AI (con che frequenza ti presenti rispetto ai concorrenti).
• Prominenza sentimentale e citazionale (sei la fonte principale o un riferimento sepolto?).
• Modellazione dell'attribuzione che considera l'influenza, non solo i clic.

Se continui a segnalare le prestazioni SEO su «classifiche» e «sessioni organiche», stai misurando la cosa sbagliata. I leader devono riformulare i budget SEO come investimenti in visibilità all'interno della cognizione dell'IA.

Sviluppa la rilevanza come capacità organizzativa

Vincere in modalità IA non significa chi può pubblicare il maggior numero di post sul blog o creare il più grande grafico di link. Riguarda la rilevanza ingegneristica nello spazio vettoriale. Ciò richiede nuovi muscoli:

• Architettura semantica — Organizza la conoscenza in modo che sia leggibile dalla macchina, ricombinabile e persistente. Non stai solo scrivendo articoli, stai creando unità atomiche di informazioni che l'IA può ricucire in catene di ragionamento.
• Governance del portafoglio di contenuti — Tratta i contenuti come risorse in un portafoglio. Alcuni aumentano di rilevanza, altri decadono. È necessario ridurre, diversificare e ottimizzare in base alla copertura semantica, non solo al traffico tramite parole chiave.
• Strategia editoriale Model-Aware — Crea per due tipi di pubblico: umani e macchine. Ciò significa scrivere brani in un LLM vuole da citare perché sono precisi, fattuali e allineati.

Le organizzazioni lungimiranti riuniranno SEO, PNL, contenuti, UX, PR e scienza dei dati in un'unica funzione: Relevance Engineering. Non è più sufficiente che i SEO operino in un silo: la visibilità della modalità AI è troppo intricata tra i team.

Rendi operativa l'intelligenza in un mondo post-clic

Ecco la pillola più difficile da ingoiare: il clic sta morendo come segnale di misurazione. Non puoi più dire: «Ci siamo classificati #1 e abbiamo ricevuto X visite». La modalità AI interrompe la catena tra impressione, clic e attribuzione. Quindi, come si misura?

Hai bisogno di uno stack di informazioni che rifletta la tua posizione nel processo di ragionamento del modello:

• infrastruttura di simulazione — Crea pipeline LLM interne (con RAG, LlamaIndex, LangChain, ecc.) per simulare la presenza del tuo marchio nelle risposte AI.
• Intelligenza sulle citazioni — Tieni traccia di dove e perché il tuo marchio viene citato sulle superfici generative, anche se gli utenti non fanno mai clic.
• Intelligenza dei — Gestisci gli incorporamenti a livello di passaggio, la presenza dei knowledge graph e la copertura del ragionamento sia nella ricerca classica che in quella basata sull'intelligenza artificiale.

Ciò significa dashboard che non mostrano solo «traffico organico», ma «dove esistiamo nello spazio latente del modello?» Perché è lì che vive la fiducia adesso.

Dalla performance alla partecipazione

La strategia di ricerca sta cambiando da transazioni a partecipazione. Non stai più chiedendo: «Come ci classifichiamo?» Stai chiedendo: «Come siamo rappresentati nella cognizione dell'IA?»

Questa è la nascita di una nuova funzione: Relevance Strategy. Si affianca a Relevance Engineering e guida il modo in cui il marchio partecipa agli ecosistemi algoritmici. Vedila come un'orchestrazione: allinea SEO tecnica, contenuti, PR e prodotto per garantire che la voce del tuo marchio si trasmetta nel ragionamento automatico. Le organizzazioni che prosperano tratteranno la visibilità come un asset strategico, non un risultato della campagna.

Ma non tutti arriveranno

Siamo schietti: non tutti i marchi faranno questo salto. Alcuni si ritireranno nelle SERP classiche. Altri ignoreranno la modalità AI fino a quando non comprometterà la loro visibilità. E alcuni raddoppieranno, costruendo sistemi di conoscenza leggibili da una macchina che li rendano imperdibili nella cognizione dell'IA.

È qui che il campo si divide. La SEO come «inseguimento del ranking» sta finendo. La SEO come «ingegneria della pertinenza» sta iniziando. Chi si adatta definirà il futuro della visibilità. Chi non lo fa? Svaniranno silenziosamente nell'oscurità.

Conclusione

La ricerca non è più un semplice scambio tra parola chiave e link blu. La modalità AI lo ha trasformato in un sistema di ragionamento a più livelli, in cui il contenuto vive o muore in base alla capacità di analisi, riassemblaggio e citazione delle macchine.

Se stai ancora ottimizzando per le vecchie regole, sei già indietro. Devi pensare meno come un cacciatore di parole chiave e più come un ingegnere della pertinenza. Ciò significa ingegnerizzare i passaggi, anticipare le query sintetiche e preparare contenuti per pipeline di ragionamento che non assomigliano affatto alle SERP con cui siamo cresciuti.

Puoi continuare ad aspettare che Google lo spieghi chiaramente oppure puoi basarti su ciò che sta già accadendo. Il futuro della ricerca non sono i clic, ma la presenza all'interno della cognizione artificiale. L'unica vera domanda rimasta è se sei pronto a competere per quello spazio. Allora, vieni con noi?