L’ottimizzazione on-page
Come gli assistenti AI scelgono chi nominare, domanda per domanda, e come si lavora sul proprio sito e sulle pagine di altri per entrare nelle loro risposte.
Per farsi nominare da ChatGPT, Claude, Gemini o Perplexity si lavora su due leve: il contenuto, ovvero le pagine del proprio sito, che l’assistente legge quando cerca la risposta a una domanda precisa, e la reputazione, ovvero quello che fonti indipendenti scrivono di un’azienda, che l’assistente mette insieme quando deve proporre dei nomi. La prima leva agisce nel giro di poche settimane ed è nelle mani di chi gestisce il sito, mentre la seconda si costruisce in mesi, a volte in anni, e dipende in buona parte dal lavoro di altri.
Le due leve hanno un peso diverso a seconda della situazione, perché le fonti che l’assistente consulta cambiano con la domanda: una persona che descrive un bisogno, una che confronta più aziende e una che cerca un dettaglio preciso ricevono risposte costruite su pagine diverse. In questo articolo racconto come funziona questo meccanismo partendo da quello che ho osservato quest’anno, sia nelle rilevazioni fatte per alcuni clienti sia in una prova in tre lingue per un articolo destinato a ICEX, l’agenzia pubblica spagnola per l’internazionalizzazione delle imprese, oltre che da alcuni studi usciti negli ultimi mesi, che cito con i loro limiti.
Cosa sono gli assistenti AI
ChatGPT di OpenAI, Claude di Anthropic, Gemini di Google e Perplexity sono programmi a cui si scrive una domanda e che rispondono con un testo, come farebbe una persona: in questo articolo li chiamo assistenti, per non ripetere ogni volta i quattro nomi.
A un assistente si può chiedere quasi tutto, dalla definizione di una parola al consiglio su quale agriturismo scegliere in Val d’Orcia. In quest’ultimo caso la risposta contiene di solito tre o quattro nomi, accompagnati da qualche riga che spiega perché sono stati scelti, a volte da una mappa e a volte dall’elenco delle pagine da cui l’assistente ha preso le informazioni. Chi riceve una risposta così ha davanti una rosa già ristretta, che spesso usa come punto di partenza per approfondire, aprendo il sito di uno dei nomi proposti o cercandolo su Google.
Lo stesso assistente può peraltro dare risposte diverse alla stessa domanda, perché i modelli si aggiornano di continuo e chi usa la versione gratuita riceve spesso le risposte di un modello diverso da quello di chi paga un abbonamento. Lily Ray, consulente SEO americana che studia come cerca ChatGPT, ricorda per esempio che una delle ultime versioni è uscita in più varianti, e che quella più economica è diventata la predefinita per chi usa la versione gratuita, ovvero, secondo i dati che cita, per oltre il 90% di chi usa ChatGPT ogni settimana. Per questo le risposte si leggono come una direzione, più che come una classifica fissa.
La memoria e la ricerca
Un assistente può rispondere in due modi, e la differenza fra i due aiuta a capire perché una leva è veloce e l’altra lenta.
Il primo modo è la ricerca sul momento. Quando la domanda è precisa o riguarda informazioni che cambiano, come i prezzi, gli orari o le date, l’assistente cerca sul web, apre una parte delle pagine che trova, le legge e ne ricava un testo solo, citando a volte le fonti. In questo caso una pagina pubblicata oggi può entrare nelle risposte già nelle settimane successive, a patto naturalmente che l’assistente la trovi fra le prime che consulta.
La ricerca segue peraltro la lingua della domanda. Nella prova per ICEX ho posto le stesse domande in tedesco, in italiano e in inglese, sempre dall’Italia, e quando gli assistenti cercavano citavano soprattutto pagine scritte nella lingua della domanda: portali di settore, riviste e negozi dei paesi in cui quella lingua si parla. Anche lo studio di Aleyda Solis sulle citazioni locali, consulente SEO che ha confrontato ChatGPT, Gemini e AI Mode, ovvero la modalità di ricerca di Google che risponde con un testo generato dall’AI, in tre paesi su dieci temi, trova che i siti con il dominio del paese sono il 41,4% delle fonti in Brasile, il 38,3% nel Regno Unito e il 24% in Spagna, con differenze anche ampie da un assistente all’altro.
Il secondo modo è la memoria, ovvero quello che il programma ha appreso quando è stato costruito, leggendo una grande quantità di testi pubblicati fino a una certa data, per cui l’assistente risponde con quello che sa già. Un marchio di cui si è scritto molto per anni compare quindi anche nelle risposte che non mostrano nessuna fonte, come è successo più volte nella prova per ICEX, anche se l’assenza di fonti dichiarate lascia aperta la possibilità che l’assistente abbia comunque cercato, dal momento che non tutte le risposte le mostrano.
Per un’azienda piccola o di nicchia la memoria è per forza sottile, perché si forma negli anni e in proporzione a quanto spesso il nome compare in giro, e nessun intervento la cambia nel giro di una stagione.
Le due modalità, a dire il vero, si intrecciano più di quanto sembri. Lily Ray ha osservato nei suoi test che ChatGPT cerca spesso direttamente sui siti dei marchi più noti di un settore, anche quando la domanda non li nomina. Suganthan Mohanadasan, cofondatore dell’agenzia Snippet Digital, ha letto il traffico di rete di un account di ChatGPT durante decine di conversazioni e ha trovato che in 21 casi su 27 la prima ricerca dell’assistente conteneva già nomi di marchi che l’utente non aveva mai scritto. I marchi nominati nelle ricerche dell’assistente comparivano poi nella risposta nel 68,9% dei casi, contro il 2,1% di quelli trovati soltanto leggendo le pagine. Il campione è piccolo, con un solo account e soprattutto domande sul software, e lui stesso legge i numeri come una direzione, anche perché non ha ancora verificato se i marchi proposti dipendano dal modello o dalla personalizzazione dell’account. La sua lettura è che la memoria propone una rosa di nomi prima ancora della ricerca, che poi la conferma o la corregge.
In sostanza, le pagine che oggi parlano di un’azienda servono due volte: sono le pagine che l’assistente può trovare quando cerca, e sono anche il materiale su cui verranno costruiti i programmi dei prossimi anni.
Tre tipi di domande, tre tipi di fonti
Le fonti che un assistente legge cambiano con la domanda, e per questo nelle rilevazioni per i clienti uso tre tipi di domanda, che corrispondono a momenti diversi del gioco del cliente. La domanda aperta appartiene alla fase della nascita del bisogno, quando la persona descrive soltanto quello che le serve. La domanda di confronto e quella puntuale appartengono invece alla fase della ricerca del prodotto o del servizio, quando la persona sa già cosa cerca e sta scegliendo a chi rivolgersi.
La domanda aperta
«Siamo in due con un bambino di sei anni e abbiamo una settimana in montagna ad agosto: cosa possiamo fare?» Davanti a una domanda come questa l’assistente propone prima le attività e solo dopo chi le organizza. Legge quindi le pagine che descrivono le soluzioni, come le guide, gli articoli e i portali turistici, e sceglie i nomi fra quelli che trova citati più spesso o che compaiono sulla mappa: sulle domande aperte lavorano tutte e due le leve, il contenuto per le attività e la reputazione per i nomi.
Capita peraltro che l’assistente non nomini nessuno. Nella prova per ICEX, alle domande su quale materiale scegliere per il piano della cucina, solo 4 risposte su 11 citavano una marca, mentre le altre spiegavano le differenze fra i materiali e chiudevano chiedendo il colore, le misure e il budget.
Sulla domanda aperta, inoltre, un’intera categoria di prodotto può perdere terreno rispetto a un’altra. In una rilevazione per un’azienda manifatturiera, alla domanda su come risolvere un problema tecnico gli assistenti raccomandavano una soluzione alternativa al suo prodotto, appoggiandosi a pagine scritte soprattutto da chi vende quell’alternativa, per cui l’azienda restava fuori dalla risposta prima ancora che si arrivasse ai nomi.
La domanda di confronto
«Qual è il miglior agriturismo con piscina in Val d’Orcia?» Davanti a una domanda di confronto l’assistente costruisce la risposta mettendo insieme fonti esterne: le recensioni, la scheda Google, i portali, gli elenchi di produttori, le testate, le liste comparative e, quando si chiedono opinioni, i forum.
In una rilevazione per un’azienda del turismo, alla domanda su quale fosse la migliore della sua zona ChatGPT la metteva al primo posto e motivava la scelta con le recensioni molto positive e con alcune qualità che i clienti citavano spesso. Nessuna di queste informazioni arrivava dal suo sito: venivano dalla scheda Google e da una piattaforma di recensioni, ovvero da quello che avevano scritto le persone che ci erano state.
Lo studio di Prosperity Media, agenzia australiana di digital PR che ha analizzato oltre 120.000 citazioni relative a dodici marchi suoi clienti, va nella stessa direzione: sulle domande del tipo «i migliori…» le liste comparative raccolgono quasi metà delle citazioni e i siti dei marchi il 4,1%, mentre sulle domande aperte la quota dei siti dei marchi sale all’8,5%. Sono dati di una sola rilevazione, pubblicati da un’agenzia che offre proprio questo lavoro, e li leggo come un’indicazione, anche perché Lily Ray osserva che le liste comparative stanno perdendo spazio nelle ricerche di ChatGPT, a favore di un numero più ristretto di fonti autorevoli.
Nei temi di salute, legge e finanza le fonti cambiano ancora, e prevalgono i siti pubblici e istituzionali. Lily Ray riporta che in una serie di domande legali tutte le citazioni venivano da siti governativi, e Aleyda Solis trova che le fonti istituzionali, ovvero siti pubblici, finanziari e accademici, sono fra il 31% e il 46% delle citazioni locali di ChatGPT nei tre paesi che ha studiato.
La domanda puntuale
«Quale agriturismo in Val d’Orcia accetta cani di grossa taglia?» Davanti a una domanda puntuale l’assistente cerca la pagina che risponde esattamente e la legge, riprendendone quasi con le stesse parole i dati scritti in modo esplicito, come l’età minima, la durata, il punto di partenza o il prezzo.
Avere la pagina giusta, peraltro, è la condizione di partenza, perché l’assistente deve anche trovarla. Nella rilevazione per l’azienda del turismo, la pagina di uno dei servizi conteneva tutto quello che la domanda chiedeva, ma l’assistente non la citava e attribuiva il servizio a un concorrente, probabilmente perché quella pagina non compariva fra le prime trovate e perché il nome del servizio era usato anche da altri nella stessa zona.
Un esempio più netto viene da un test di Yext, un’azienda che gestisce le schede delle attività con più sedi su Google e sulle directory, presentato in un incontro di Women in Tech SEO, la comunità internazionale delle donne che lavorano nella SEO. Per una stessa azienda con molte sedi, alla domanda generica su dove spedire un pacco la pagina della sede riceveva il 61% delle citazioni e quella dedicata al servizio il 27%, mentre alla domanda specifica su dove autenticare un documento la pagina dedicata ne riceveva l’86%. È un esempio solo, presentato da un’azienda che vende proprio questo servizio, ma mostra bene come la forma della domanda sposti le fonti.
Due leve per farsi nominare
Dalle tre domande si ricavano le due leve: il contenuto lavora soprattutto sulle domande puntuali, la reputazione soprattutto su quelle di confronto, e sulle domande aperte lavorano tutte e due, con tempi e margini di controllo molto diversi.
| Il contenuto | La reputazione | |
|---|---|---|
| Dove sta | Sul sito dell’azienda | Sulle pagine di altri |
| Chi lo controlla | L’azienda | Gli altri |
| Su quali domande agisce | Quelle puntuali e in parte quelle aperte | Quelle di confronto e in parte quelle aperte |
| In quanto tempo | Poche settimane | Mesi, con effetti che si accumulano negli anni |
Per reputazione intendo, con Veruska Anconitano, consulente di SEO internazionale, la conferma di fonti indipendenti che si accumula nel tempo. Anconitano distingue la ripetizione, ovvero la stessa affermazione scritta molte volte dall’azienda o per conto suo, dalla validazione, ovvero fonti indipendenti che arrivano alla stessa conclusione per ragioni che si possono osservare. Un cliente che racconta un punto di forza senza che nessuno glielo abbia chiesto, una rivista che prova il prodotto o un ente che lo certifica sono validazioni, mentre dieci siti che riprendono la stessa frase di un’azienda restano, in questa lettura, una frase sola ripetuta dieci volte.
Che le fonti esterne abbiano un ruolo così ampio lo suggerisce anche uno studio preliminare di Dmitrij Zatuchin, fondatore di Rankfor.AI, un’azienda di Tallinn che misura come gli assistenti parlano dei marchi. Lo studio è pubblicato su arXiv, l’archivio online in cui i ricercatori diffondono i loro lavori prima della revisione scientifica, e si basa sui dati raccolti dallo strumento della sua azienda, per un totale di oltre 167.000 citazioni relative a 128 marchi in 13 lingue: l’85,7% delle citazioni con cui gli assistenti descrivono un marchio porta a siti che il marchio non possiede, e Wikipedia è il dominio più citato in 11 lingue su 12.
Il dato sembra in contrasto con quello di Yext, secondo cui la maggior parte delle citazioni arriva da fonti che l’azienda gestisce, come il proprio sito e le schede nelle directory. Le due ricerche guardano però a domande diverse, ovvero a cosa si sa di un marchio nel caso di Zatuchin e a dove trovare un servizio vicino a casa in quello di Yext, così come la domanda di confronto e quella puntuale portano l’assistente su fonti diverse.
Organizzare il contenuto
Il contenuto è la leva che un’azienda ha in mano, e si organizza in modo che l’assistente trovi la pagina giusta per ogni domanda puntuale e ci trovi scritto quello che la persona ha chiesto.
Una pagina per ogni prodotto o servizio
La base è una pagina per ogni prodotto o servizio, in cui i dati che le persone chiedono sono scritti in modo esplicito: l’età minima, la durata, il luogo, il periodo, il prezzo, i tempi di consegna, le certificazioni, i paesi serviti. Una pagina che raccoglie più servizi insieme risponde bene alle domande generiche, mentre le domande specifiche trovano più facilmente la pagina dedicata, come mostra l’esempio di Yext. Nella rilevazione per l’azienda del turismo uno dei servizi era descritto soltanto dentro un articolo che rimandava a una pagina più generale, e l’assistente, davanti alla domanda esatta, rispondeva senza nominare nessuno. In un’altra risposta della stessa rilevazione, invece, l’assistente presentava un concorrente riprendendo quasi con le stesse parole il numero di partecipanti scritto sulla sua pagina.
Le parole di chi compra
Nelle pagine trovano posto anche le parole di chi compra, accanto a quelle dell’azienda.
Nella rilevazione per l’azienda del turismo, alla domanda sulle aziende migliori per un’attività di gruppo, il cliente era primo e la fonte citata era proprio la sua pagina dedicata, ma solo quando la persona usava il termine con cui il settore chiama quel servizio; quando la persona descriveva il bisogno con parole sue, una giornata fuori ufficio per un gruppo di colleghi, l’assistente proponeva altri nomi. Nella prova per ICEX l’azienda chiamava i suoi prodotti con nomi tecnici diversi da quelli che usano i compratori, e gli assistenti collegavano comunque le due cose, probabilmente grazie alle fonti esterne che usano le parole di chi compra.
Per chi vende all’estero questo lavoro si fa lingua per lingua, con una versione del sito scritta per ciascun mercato e con le parole che si usano in quel paese.
I nomi dei prodotti e i dati strutturati
Il nome di ciascun prodotto resta identico ovunque, sul sito, sulla scheda Google, sui portali e nelle recensioni, così che l’assistente lo riconosca come la stessa cosa, ovvero come un’entità. Un nome generico, usato anche da altri nella stessa zona o nello stesso settore, rende più facile che l’assistente attribuisca il prodotto a qualcun altro, come nel caso della domanda puntuale raccontato sopra.
Accanto al testo ci sono i dati strutturati, ovvero informazioni scritte nel codice della pagina in un formato standard, che motori di ricerca e assistenti leggono senza doverle interpretare. Vanno peraltro tenuti allineati con la pagina, perché un recapito o un prezzo diverso da quello reale finisce facilmente nella risposta che l’assistente dà a chi chiede come prenotare.
La domanda a cui nessuno ha ancora risposto
Il caso più favorevole è la domanda a cui nessuno ha ancora risposto. Quando il bisogno è preciso ma nessuna pagina lo affronta in modo esplicito, l’assistente resta sul vago, e chi scrive per primo la risposta esatta ha buone possibilità di entrare nella risposta, anche se è un’azienda piccola. Nella rilevazione per l’azienda manifatturiera, per esempio, nessuna pagina in italiano spiegava quando scegliere la sua tecnologia rispetto all’alternativa: una domanda che i tecnici del settore fanno e a cui nessuno aveva ancora risposto per iscritto.
Il contenuto, infine, offre le prove che gli altri possono riprendere, come dati propri, risultati misurabili, caratteristiche verificabili e guide tecniche che un distributore o una rivista possono citare, per cui le due leve finiscono per toccarsi. Con La scribacchina lavoriamo su entrambe nel servizio di Visibilità AI e GEO.
Menzioni e citazioni: costruire la presenza sui siti altrui
La presenza sui siti altrui si costruisce con le fonti che possono confermare quello che l’azienda dice di sé, attraverso il lavoro che si chiama digital PR, ovvero l’attività di un ufficio stampa spostata sui siti.
Le recensioni dei clienti
I clienti sono la fonte di conferma più vicina all’azienda. Le recensioni che raccontano un’esperienza precisa, magari con il nome del prodotto, aiutano l’assistente a collegare quel prodotto all’azienda, e nel messaggio di ringraziamento dopo l’acquisto o dopo l’attività si può invitare chi ha partecipato a raccontare cosa ha fatto. Le piattaforme sono quelle che si usano nel paese e nel settore: la scheda Google ovunque, le piattaforme di recensioni per il turismo, i portali di settore per i prodotti tecnici.
I portali, le directory e le piattaforme
Ci sono poi i portali del territorio e di settore, le directory e le piattaforme di prenotazione, dove una scheda completa rimanda alle pagine dei singoli prodotti invece che solo alla home. Nelle rilevazioni capita spesso di trovare schede del cliente con un solo collegamento accanto a quelle di concorrenti che rimandano a ogni servizio, oppure piattaforme ben posizionate su Google che per una certa zona non hanno ancora nessuna azienda locale iscritta. Per un’azienda industriale lo stesso ruolo lo svolgono le directory che elencano i produttori di un componente, che gli assistenti aprono quando la domanda riguarda chi lo fabbrica.
Le testate, le riviste e le università
Alle testate, ai blog e alle riviste di settore si propone una storia concreta, con i dati che servono a chi legge: per un’attività turistica l’età minima, la durata, il punto di partenza e il prezzo, per un’azienda industriale un caso applicativo o un contributo tecnico firmato da chi in azienda conosce il prodotto.
Le università e le associazioni sono fonti più lente, che però restano consultabili negli anni: una guida tecnica usata come materiale didattico, un componente montato su un banco di laboratorio o una tesi che cita l’azienda per esteso sono conferme indipendenti del tipo che Anconitano descrive. Nella stessa direzione va il caso di un distributore estero che aveva scritto di sua iniziativa un articolo sulle caratteristiche dei prodotti di un cliente: fra tutte le pagine che lo nominavano, nelle diverse lingue in cui ho cercato, era la più utile.
Lingua per lingua, con i dati coerenti
Questo lavoro si fa mercato per mercato, perché gli assistenti leggono soprattutto le fonti nella lingua della domanda, e nella prova per ICEX anche i concorrenti nominati cambiavano da una lingua all’altra. Per chi esporta, le reti di supporto all’internazionalizzazione, come gli uffici commerciali all’estero, le fiere e le associazioni di categoria, sono anche occasioni per farsi conoscere dalle riviste e dai portali di ciascun paese. Ovviamente i dati dell’azienda, come i prodotti, le certificazioni e i paesi serviti, restano coerenti in tutti questi posti, anche quando sono scritti con parole diverse.
Le menzioni comprate
La presenza che si accumula negli anni nasce da proposte che interessano a chi le pubblica. Lily Ray, in un articolo del 4 ottobre, osserva che le menzioni a pagamento e gli inserimenti comprati nelle liste comparative sono cresciuti molto, ricorda che Google ha paragonato l’acquisto di menzioni a quello di link, e riporta che nella sua analisi di cento ricerche le liste in cui un’azienda mette se stessa al primo posto erano citate da AI Overviews, ovvero i riassunti generati dall’AI che Google mostra in cima ai risultati, il 38% in meno rispetto a giugno. La sua previsione di un prossimo aggiornamento di Google su queste pratiche è un’opinione informata, e la presenta lei stessa così. Nella lettura di Anconitano, peraltro, queste menzioni sono ripetizioni e non aggiungono conferme.
Il rapporto con la SEO
Le citazioni da siti esterni sono da sempre uno dei fattori con cui Google valuta l’autorevolezza di un sito, quindi una stessa citazione lavora due volte: sul posizionamento nei risultati di ricerca e sulle risposte degli assistenti. Il lavoro sulla reputazione mantiene quindi il suo valore anche se il peso degli assistenti, nei prossimi anni, dovesse crescere meno di quanto si prevede oggi, perché sostiene anche Google, che per la maggior parte dei siti resta probabilmente il canale da cui arriva la maggior parte delle visite.
La SEO, come scrive Anconitano, rende le prove trovabili, mentre la conferma arriva dagli altri. Nella sua analisi dei dati di Search Console di un sito di viaggi, ovvero dello strumento con cui Google mostra ai proprietari di un sito come le sue pagine compaiono nelle ricerche, le cento pagine più visibili nei risultati AI di Google stavano tutte fra le mille con più impressioni organiche, e 13 delle prime 20 avevano una posizione media nei primi dieci risultati. È un sito solo e riguarda solo Google, ma suggerisce che il posizionamento porta la pagina davanti all’assistente.
Il nome, però, si sceglie anche altrove. Wil Reynolds, fondatore dell’agenzia Seer Interactive, porta il caso di Banana Republic, la catena di abbigliamento, che è fra i primi dieci risultati di Google per «ethical jeans» e non compare nelle risposte degli assistenti alla stessa domanda: secondo Reynolds il marchio ha visibilità, dimensioni e traffico, ma su quel tema le fonti indipendenti non gli riconoscono la credibilità che l’assistente cerca quando deve consigliare qualcuno.
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