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L’avvento dei motori di ricerca basati su intelligenza artificiale (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Copilot, ecc.) sta trasformando radicalmente il modo in cui gli utenti ricercano e accedono alle informazioni.
Se la SEO tradizionale aveva come obiettivo il posizionamento nei risultati di Google, oggi nasce un nuovo campo: la Generative Engine Optimization (GEO).
Ma l’ecosistema GEO non vive isolato. Un suo tassello fondamentale è la Retrieval-Augmented Optimization (RAO), che assicura che i contenuti siano non solo visibili ai motori generativi, ma anche facilmente recuperabili dai sistemi di intelligenza artificiale che usano tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
🌐 Cos’è la Generative Engine Optimization (GEO)?
La GEO è l’arte e la scienza di rendere i contenuti citabili e visibili nelle risposte generate dalle AI.
Non si tratta più soltanto di apparire in prima pagina su Google, ma di far sì che un modello generativo scelga il tuo contenuto come fonte attendibile da sintetizzare e riportare.
- Strutturare i contenuti in modo chiaro (titoli, paragrafi, markup semantico).
- Migliorare autorevolezza e fiducia (E-E-A-T: esperienza, expertise, autorevolezza, affidabilità).
- Garantire aggiornamento e freschezza del contenuto.
- Favorire la presenza su piattaforme che le AI utilizzano spesso come fonti (Wikipedia, forum, siti ad alta reputazione).
Obiettivo: essere riconosciuti come fonte attendibile e visibile dalle AI generative pubbliche.
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| Esempio in Perplexity.ai |
🧩 Dove entra in gioco la Retrieval-Augmented Optimization (RAO)?
La RAO è un concetto più tecnico, che riguarda l’ottimizzazione dei contenuti per i sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG).
I modelli AI non conoscono tutto e spesso hanno bisogno di recuperare informazioni da basi dati esterne (documenti aziendali, knowledge base, siti web). La RAO serve a preparare i contenuti in modo che possano essere recuperati e compresi correttamente dai motori di ricerca interni o semantici.
- Creare testi ben segmentati (chunking) per favorire il retrieval.
- Utilizzare metadati e schema markup per arricchire i documenti.
- Adottare un linguaggio chiaro e contestualizzato, che migliora gli embedding.
- Curare la coerenza semantica per facilitare la corrispondenza tra query e contenuti.
Obiettivo: essere scelti durante la fase di recupero delle informazioni dai sistemi basati su RAG.
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🔗 GEO e RAO: parti dello stesso ecosistema
Anche se GEO e RAO hanno finalità e contesti diversi, fanno parte di un unico ecosistema di ottimizzazione per l’AI.
- RAO è a monte → assicura che i contenuti siano retrieval-friendly e quindi accessibili ai sistemi AI.
- GEO è a valle → assicura che i contenuti, una volta recuperati, siano anche riconosciuti, sintetizzati e citati nelle risposte.
In altre parole: senza una buona RAO, i contenuti rischiano di non essere pescati. Senza una buona GEO, anche se recuperati, rischiano di non comparire nella risposta generata.
🛠️ Strategie pratiche per operare nell’ecosistema GEO
- Ottimizzare per la citabilità (GEO): scrivere contenuti chiari, autorevoli e aggiornati.
- Ottimizzare per il retrieval (RAO): segmentare i testi, aggiungere metadati, usare markup strutturato.
- Pensare in ottica multicanale: i contenuti devono essere fruibili sia per i motori generativi pubblici (GEO), sia per sistemi AI specifici come chatbot aziendali (RAO).
- Monitorare la visibilità AI: usare strumenti emergenti (es. AI Visibility Overview di Wix) per capire come e dove un contenuto viene ripreso dagli LLM.
🚀 Conclusione
Il concetto di ecosistema GEO non sostituisce la SEO, ma la integra e la amplia. In questo nuovo scenario:
- La GEO assicura la presenza dei brand nelle risposte delle AI generative.
- La RAO rende i contenuti tecnicamente adatti a essere recuperati dai sistemi di RAG.
Chi riuscirà a padroneggiare entrambi i lati – marketing e tecnico – avrà un vantaggio competitivo decisivo in un mondo in cui gli utenti non cliccano più, ma chiedono direttamente alle intelligenze artificiali.
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