L’intelligenza artificiale nella ricerca spinge le aziende a diversificare la strategia di canale ecco perché

Immaginate questa situazione: la visibilità dei contenuti è in aumento, ma il traffico verso il vostro sito web è notevolmente diminuito. Secondo recenti dati, più della metà delle ricerche su Google terminano senza alcun clic. I consumatori cercano risposte immediate ovunque, inclusi gli overview forniti dall’IA di Google e piattaforme come Reddit, alla ricerca di soluzioni istantanee che soddisfino le loro esigenze.

Questa è oggi la nuova realtà per chi si occupa di marketing e contenuti digitali: l’evoluzione di come le persone trovano informazioni sta cambiando radicalmente.

Le tradizionali strategie di SEO offrivano risultati significativi, ma ora l’intelligenza artificiale ha democratizzato l’accesso a una conoscenza illimitata e personalizzata, diffondendola su molteplici canali. Di conseguenza, la ricerca Google sta perdendo utenti a favore di motori di ricerca AI come ChatGPT.

Il modello di marketing consolidato è stato quindi completamente rivoluzionato: non è più possibile affidarsi a un unico canale di distribuzione, come la ricerca, per raggiungere i propri obiettivi. Le aziende devono diversificare i contenuti su vari canali per intercettare il pubblico esattamente dove si trova.

Con la crescita dell’adozione dell’IA, uno di questi canali fondamentali è la ricerca AI. Quando il pubblico cerca informazioni all’interno dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), è necessario adattare la strategia di contenuto per soddisfare sia le esigenze degli utenti umani sia quelle delle macchine.

L’uso dell’IA è aumentato costantemente dal 2023. Un’indagine recente ha rivelato che nel 2024 il 78% delle organizzazioni ha adottato l’intelligenza artificiale in almeno una funzione aziendale, rispetto al 55% dell’anno precedente. Questa diffusione sta modificando profondamente il modo in cui le persone consumano informazioni.

Con l’introduzione di funzionalità AI sempre più sofisticate da parte di Google e altri motori di ricerca, le aziende si trovano davanti a un paradosso: pur migliorando posizionamento e impression, si registrano meno clic.

Questo accade perché i motori di ricerca AI stanno diventando il primo punto di riferimento per la scoperta di prodotti. È importante sottolineare, tuttavia, che il percorso d’acquisto rimane invariato: l’utente identifica un problema, valuta una soluzione, seleziona il prodotto adeguato e infine procede all’acquisto. Cambiano però i canali attraverso i quali vengono guidati questi passaggi, con la ricerca AI che influenza in modo crescente le prime tre fasi.

Dal SEO tradizionale all’ottimizzazione per l’AI (AEO)

Il SEO tradizionale si è concentrato nel rendere visibili le migliori risorse tramite le pagine dei risultati dei motori di ricerca (SERP). I contenuti erano progettati per rispondere a ricerche semplici, in cui l’utente compiva molteplici tentativi e ricerche manuali per confrontare le opzioni.

L’ottimizzazione per la ricerca AI, chiamata AEO (Answer Engine Optimization), mira invece a fornire risposte dirette e precise grazie agli LLM. Ciò implica la creazione di contenuti che rispondano a quesiti specifici in linguaggio naturale, con cui gli utenti interagiscono chiedendo approfondimenti in modo conversazionale.

Il successo in un ambiente AEO dipende da due elementi fondamentali: la scelta degli argomenti e la progettazione di contenuti orientati all’intento di ricerca.

I motori AI utilizzano vettori semantici per comprendere le relazioni tra parole, concetti ed entità. Questo significa che le aziende devono costruire associazioni semantiche solide tra i propri contenuti e le categorie di prodotti che intendono dominare.

Per esempio, una società che offre software di gestione progetti dovrebbe puntare non solo a parole chiave come “strumenti di gestione progetti”, ma anche a un ventaglio di argomenti correlati quali “allocazione delle risorse”, “automazione dei flussi di lavoro” e “best practice per la collaborazione di team”. Così facendo, i motori AI assoceranno il brand all’intera categoria di prodotti.

La selezione degli argomenti è una questione di dominio semantico completo, non della semplice rincorsa di singole parole chiave. Tre sono le strategie per raggiungere questo obiettivo:

Saturazione della categoria: sviluppare cluster di contenuti che esplorino a fondo un argomento, partendo dalle definizioni base fino a casi d’uso avanzati.

Risposte ricche di contesto: rispondere a query conversazionali articolate come “Come possono le piccole imprese gestire progetti con risorse limitate?” invece di limitarsi a domande brevi e guidate da parole chiave.

Personalizzazione su larga scala: realizzare versioni variate dei contenuti dedicate a specifici settori, dimensioni aziendali o ruoli all’interno dell’organizzazione, in modo che i motori AI possano fornire risposte sempre più rilevanti rispetto al contesto dell’utente.

L’AEO premia la completezza e la profondità del contesto in cui si inseriscono i contenuti. Più questi sono articolati e interconnessi, migliore sarà la comprensione da parte dell’intelligenza artificiale, che li riconoscerà come autorevoli e pertinenti.

I motori di intelligenza artificiale privilegiano contenuti che siano sia precisi sia organizzati in modo da facilitare la loro lettura e il recupero automatico delle informazioni. Si tratta di un equilibrio strategico tra autorità fattuale, completezza semantica e narrazione strutturata. Un elemento fondamentale è la diffusione di informazioni validate e largamente confermate. Citare fonti attendibili, collegarsi a dati strutturati e presentare fatti verificati incrementa la probabilità che il contenuto venga citato.

Tuttavia, per emergere, un contenuto deve anche offrire un valore aggiunto, come dati o intuizioni originali non disponibili altrove. Ad esempio, un’agenzia di marketing che pubblica un articolo sulle “Principali tendenze emergenti nel marketing” può citare dati ampiamente disponibili ma anche includere risultati esclusivi ottenuti dal proprio team di ricerca per migliorare la visibilità nei risultati di ricerca AI.

I grandi modelli linguistici (LLM) indicizzano e recuperano i contenuti suddividendoli in “frammenti”. Ciò significa che ogni paragrafo o sezione deve poter essere compreso come unità autonoma e completa. Un testo che spiega come gli strumenti di automazione del workflow supportano attività specifiche come la segmentazione del pubblico e la valutazione dei lead ha un valore maggiore rispetto a un semplice riferimento a un concetto menzionato altrove. Questa completezza consente la comprensione e l’estrazione delle informazioni senza necessità di contesti aggiuntivi.

Un altro aspetto rilevante è l’associazione delle entità: identificare chiaramente e mettere in relazione aziende, strumenti o processi permette ai sistemi di intelligenza artificiale di contestualizzare meglio le informazioni. Tecniche di scrittura basate su triple semantiche facilitano questo approccio.

Ad esempio, la triple semantica “Il CRM aiuta i team di vendita a monitorare i lead” si articola così:

Soggetto: l’entità descritta (il CRM)

Predicato: la relazione o proprietà (aiuta)

Oggetto: il valore o l’entità correlata (monitorare i lead)

La semplice presenza di contenuti di qualità non garantisce più da sola la visibilità. Oggi è essenziale raggiungere i potenziali clienti nel luogo in cui si trovano, con materiali precisi, completi e facilmente interpretabili sia dagli esseri umani sia dai sistemi AI. Per massimizzare l’efficacia, le aziende devono adottare strategie di distribuzione più intelligenti, in grado di amplificare la diffusione dei contenuti sulle piattaforme dove gli utenti sono già attivi e ricettivi.

Questo cambiamento tattico, guidato dall’intelligenza artificiale, è ben descritto nel modello Loop Marketing di HubSpot, che accompagna le imprese nell’evoluzione in risposta alle nuove abitudini dei consumatori. Il modello si articola in quattro fasi:

1. Esprimere chi sei: definire il proprio stile, tono e punto di vista.

2. Personalizzare l’approccio: utilizzare l’AI per rendere le interazioni più personali.

3. Amplificare la portata: diversificare i contenuti sui vari canali per raggiungere sia persone che bot.

4. Evolvere in tempo reale: iterare rapidamente e in modo efficace.

Il ruolo dell’AEO nella fase di amplificazione

L’ottimizzazione per la ricerca assistita dall’AI (AEO) si inserisce proprio nella fase di amplificazione, dove l’obiettivo è aumentare la presenza multipiattaforma per intercettare i clienti nei loro ambienti digitali. Tradizionalmente, questa fase veniva considerata principalmente come una semplice distribuzione dei contenuti, ma oggi le strategie adottate influenzano direttamente la quantità di citazioni da parte dei modelli linguistici nella nuova era della ricerca AI.

Un elemento chiave per una buona diversificazione consiste nell’adottare canali con un elevato potenziale di crescita. Oltre all’AEO, sono particolarmente rilevanti anche piattaforme come i forum comunitari e i contenuti video, che registrano rendimenti significativi. Ad esempio, secondo dati recenti, Reddit mostra un aumento sostenuto degli utenti attivi quotidianamente in diverse aree geografiche, contando circa 50 milioni di utilizzatori solo negli Stati Uniti. Parallelamente, YouTube ha superato i 2,5 miliardi di spettatori globali nel 2025.

Una strategia efficace deve dunque essere allineata ai mutamenti delle tendenze del mercato e ai comportamenti del proprio pubblico. L’obiettivo non è essere ovunque, ma concentrarsi sulle piattaforme dove il messaggio ha il massimo impatto.

Quando un visitatore raggiunge un sito web, ha già manifestato un alto livello di interesse, non si limita a una navigazione casuale. Sta valutando attivamente se un prodotto o servizio può risolvere il suo problema. Per questo motivo, l’esperienza all’interno del sito stesso diventa cruciale come, se non più, dei canali di approdo. Offrire valore in questi momenti richiede tempestività e personalizzazione: i potenziali clienti si aspettano risposte immediate e pertinenti alle loro esigenze.

Nell’attuale panorama digitale, il ruolo degli assistenti basati su intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui i clienti interagiscono con i brand. Ad esempio, una società di software può integrare un assistente AI in grado di proporre subito tutorial pertinenti o pagine di confronto non appena un visitatore inizia a esplorare determinate funzionalità. L’obiettivo non è sovraccaricare di informazioni, ma anticipare la domanda successiva e fornire risposte immediate, evitando così che il potenziale cliente abbandoni il sito.

Il coinvolgimento in tempo reale è anche sinonimo di eliminazione degli ostacoli: tempi di caricamento rapidi e una navigazione intuitiva contribuiscono a creare un’esperienza fluida e senza sforzi. Infatti, gli acquirenti sono maggiormente propensi a completare un acquisto quando riescono a reperire facilmente le informazioni necessarie.

Il potere di influenza si sta progressivamente spostando, non solo dal tradizionale sistema di ricerca verso i grandi modelli di linguaggio (LLM), ma anche dai canali ufficiali dei brand alle persone di riferimento. Le opinioni di creator affidabili come YouTuber o esperti del settore godono oggi di maggiore credibilità rispetto a un comunicato stampa aziendale.

Stabilire collaborazioni con questi creator consente ai brand di trasferire fiducia e consolidare la propria autorevolezza. Questi influencer hanno già legami saldi con le comunità target, rendendoli partner strategici per amplificare la diffusione dei messaggi.

Risulta evidente che la domanda di contenuti freschi, pertinenti e multi-piattaforma è estremamente elevata. L’intelligenza artificiale offre la possibilità di soddisfare questa esigenza senza causare un aumento esponenziale dei costi per personale e budget. È consigliabile utilizzare l’AI come supporto per incrementare la produzione di contenuti, mantenendo però un ruolo significativo per l’intervento umano.

Le principali attività che possono essere delegate all’AI includono:

– Trasformare contenuti long-form, come blog post o whitepaper, in asset più sintetici quali post per social media, grafiche e video brevi.

– Personalizzare i testi per segmenti di pubblico diversi, garantendo così un messaggio coerente ma adattato a specifiche esigenze.

– Gestire compiti ripetitivi e dispendiosi in termini di tempo, come la ricerca e la revisione dei testi.

Il risultato è un motore di produzione contenuti più rapido e flessibile, che libera le risorse umane per concentrarsi maggiormente sulla creatività anziché sulla mera esecuzione.

La nuova frontiera della pubblicità personalizzata

La pubblicità sta entrando in una fase in cui personalizzazione e interattività non sono più opzionali, ma elementi imprescindibili. Campagne statiche e spot pre-roll generici lasciano spazio a contenuti generati dall’intelligenza artificiale che si adattano in tempo reale alle preferenze dell’audience. Per esempio, un’azienda SaaS può realizzare video pubblicitari che mettono in evidenza diverse funzionalità del prodotto in base al ruolo del destinatario: un Chief Financial Officer visualizzerà dashboard di ritorno dell’investimento, mentre un responsabile vendite vedrà strumenti per il monitoraggio del pipeline commerciale.

Il filo conduttore di queste strategie è la rilevanza. Sperimentando nuovi formati e tecnologie di advertising, i brand riescono a comunicare in modo tempestivo, personale e a posizionarsi efficacemente rispetto a concorrenti che continuano a utilizzare metodi obsoleti.

L’intelligenza artificiale sta modificando profondamente il processo decisionale degli acquirenti. Oggi il sito web aziendale assume un ruolo cruciale nell’influenzare i motori AI che a loro volta incitano gli utenti a compiere scelte d’acquisto. Il percorso verso la scoperta del prodotto si sviluppa attraverso modelli linguistici, comunità online, influencer e interazioni dinamiche con il brand.

Il successo in questa nuova era dipende dalla capacità di creare contenuti affidabili sia per gli utenti umani sia per le macchine, e di apparire nei contesti digitali dove gli acquirenti sono già attivi e coinvolti. Le aziende che sapranno adattarsi non saranno solo facilmente reperibili, ma verranno anche raccomandate, citate e suggerite esattamente nei momenti in cui l’intenzione d’acquisto è più elevata.