Articolo preparato in collaborazione con Getfluence
Il 20 marzo 2026, Julien Bismuth, consulente SEO/GEO di Getfluence, e Olivier de Segonzac, co-fondatore di Resoneo, hanno tenuto una sessione di 30 minuti al SEO Summit. I temi trattati: andare oltre la visibilità nei motori di intelligenza artificiale e passare all'azione con applicazioni concrete. Ecco un riepilogo dettagliato della loro presentazione!
Osservazione Iniziale: Essere Visibili Non È Più Sufficiente
2026. I rapporti di visibilità dell'intelligenza artificiale stanno aumentando. Tuttavia, è spesso difficile stabilire il legame tra vedere il proprio marchio apparire su ChatGPT o Gemini e comprendere perché sia stato scelto e come influenzare realmente le risposte.
Il 56% delle fonti delle risposte dell'intelligenza artificiale proviene da contenuti di terze parti (stampa, pubblicazioni editoriali, recensioni, forum, social media). Questo dato, ottenuto da 17,2 milioni di citazioni generate da ChatGPT, Gemini, Perplexity e Claude nel quarto trimestre del 2025, è piuttosto sorprendente: solo il 44% delle fonti citate proviene da siti o blog di marchi. Si osserva che oltre la metà del resto proviene da contenuti di terze parti percepiti come neutrali e affidabili.
In altre parole: la SEO è ancora indispensabile, ma non è più sufficiente. Per essere scelto dai modelli di intelligenza artificiale, è necessario lavorare nei luoghi giusti, dove i LLM cercano e selezionano le fonti.
Come Funzionano gli LLM - Un Promemoria Importante
Prima di passare alle applicazioni, Julien e Olivier hanno tracciato un quadro tecnico. Gli LLM non ragionano: calcolano probabilità. Quando si trovano di fronte a una query, il modello decide prima se attivare o meno la capacità di ricerca web:
- Senze attivazione web: la risposta si basa sulle informazioni fino alla data di cut-off del modello.
- Con attivazione web: il modello crea un pool di candidati URL (fase di grounding) e poi seleziona e sintetizza.
Il modello fa scelte in base ai calcoli di probabilità per l'utente. Questo è un meccanismo, non intelligenza. Tuttavia, se ci si adatta al suo funzionamento, è possibile avere un impatto.
10 Applicazioni per Influenzare le Risposte dell'Intelligenza Artificiale
1. Identificare Domande con Alto Potenziale per il Marchio
I volumi di ricerca tradizionali non sono più un indicatore affidabile per le query rivolte alle intelligenze artificiali. Il metodo proposto si compone di tre fasi.
In primo luogo, è necessario creare Ricerche Persona basate sulle parole chiave e le posizioni attuali: il profilo di ogni segmento di pubblico target, le loro intenzioni, i loro percorsi, ostacoli e opportunità.
Successivamente, è necessario alimentare queste persona con ChatGPT, per generare le vere domande decisionali, di confronto e commerciali che pongono: ricerca di valore, necessità, esperienza di acquisto, aiuto nella decisione.
La fase finale consiste nel filtrare le domande ad alto potenziale con tre criteri cumulativi:
- Il nome del marchio non appare nelle risposte dell'intelligenza artificiale
- Il nome dei concorrenti appare
- Un tasso di continuità superiore al 25%
2. Ottenere la Migliore Posizione nei Query Fan-Out
Quando ChatGPT o Gemini attivano il motore di ricerca web, generano automaticamente query derivate (Query Fan-Outs). Un punto importante da ricordare: più del 50% di questi fan-out sono formulati in inglese, anche per un utente francofono. Gemini si basa direttamente sull'indice di Google.
Tre leve concrete sono state presentate:
Indicatori di Fan-Out
Integra i termini tipici dei fan-out nei tuoi contenuti: migliore, top, migliore, confronti, recensioni, 2026…
Versione Inglese del Sito Web
Prepara almeno la versione in inglese dei contenuti aziendali, dei best seller e delle domande frequenti (ad esempio: corp.domain.com).
Meta Descrizioni e URL Slug
Questi elementi sono le prime cose che il modello legge nella fase di retrieval.
3. Identificare le Fonti e gli Articoli Più Rilevanti sul Tema
Il Domain Rating o il punteggio di autorità non è più sufficiente; né in SEO né in GEO nel 2026. Ciò che conta è identificare gli ambiti e gli articoli di fonte che i modelli di intelligenza artificiale percepiscono come affidabili su un argomento specifico.
Buone notizie: i modelli forniscono autonomamente l'elenco delle fonti che utilizzano per generare le loro risposte. Il problema è la variabilità: per ottenere un'immagine rappresentativa, ogni domanda deve essere posta al modello target decine di volte.
Qui entrano in gioco metodi GEO con strumenti come Getfluence (funzione Spot Finder & Mentions), che ti consente di influenzare le risposte dell'intelligenza artificiale oltre il 60%.
Fai attenzione all'identificazione delle fonti tramite API; queste potrebbero differire da quelle realmente mostrate nell'interfaccia utente della piattaforma.
4. Riconoscere Buoni e Ottimi Punti Compatibili con LLM
Dopo aver identificato le fonti, è necessario qualificare. Il metodo implica l'analisi di due dimensioni complementari:
- Frequenza di citazione: quanto spesso appare questo campo o articolo nei prompt di test.
- Sentiment delle fonti: il nome del tuo marchio (e dei tuoi concorrenti) appare in modo positivo, neutro o negativo in questi contenuti?
Gli strumenti forniti ti consentono di filtrare con precisione le fonti che ricordano i concorrenti ma non menzionano il tuo marchio. Questi sono obiettivi prioritari per azioni di posizionamento o relinking.
5. Creare URL Ambassador e URL Review
Una delle strategie più potenti presentate nella sessione: la strategia di relinking genera un impatto triplo simultaneamente.
- URL di origine: Innanzitutto, identifica articoli di stampa, test di prodotto, recensioni di esperti o guide comparative che menzionano positivamente il tuo marchio.
- Relinking: Pubblica nuovi contenuti che citano l'articolo di origine e crea collegamenti di ritorno a questo URL (articoli ospiti, articoli condivisi, comunicati stampa).
Risultato ottenuto: impatto triplo
- SEO: migliore posizionamento dell'URL di origine
- E-reputation: aumento delle citazioni positive
- GEO: aumento della probabilità di citazione LLM
Come riassunto dai due esperti: il collegamento nutre Google. La citazione nutre gli LLM. Con un solo contenuto di relinking puoi raggiungere due obiettivi contemporaneamente.
6. Rafforzare la Fiducia e la Freschezza dall'Interno (Segnali E-E-A-T)
Google ha 27 anni di esperienza nella valutazione della qualità dei contenuti. ChatGPT è presente da 3 anni e ha rapidamente compreso l'importanza di apprendere dal suo grande fratello. I segnali E-E-A-T (Esperienza, Competenza, Autorità, Fiducia) sono ora integrati nei modi in cui i modelli valutano le fonti. La pagina 27 delle Linee Guida per la Valutazione della Qualità della Ricerca di Google (aggiornamento di settembre 2025) è chiara: La fiducia è il membro più importante della famiglia E-E-A-T.
7. Accettare la Neutralità per Emergere
Questo punto è stata una delle spiegazioni meno intuitive della sessione. A marzo 2026, la neutralità percepita è diventata un criterio di selezione sempre più determinante per i modelli; questo criterio era valutato meno centralmente sei mesi fa.
La logica è semplice: un LLM deve poter confrontare diverse opzioni per generare una risposta affidabile. Un contenuto che menziona solo un marchio o una soluzione viene percepito come promozionale e i modelli non lo preferiscono come fonte principale.
| ❌ Contenuto di un solo marchio Percepito come promozionale dai modelli. Le intelligenze artificiali preferiscono guide, documenti e articoli didattici. Evitano pubblicità e confronti di parte. | ✅ Contenuto di più marchi (formato AI-First™) Gli LLM adorano le pagine con elenchi, confronti e classifiche di strumenti. Un articolo che menziona più soluzioni aumenta significativamente il punteggio di probabilità di citazione. |
È stato presentato un vero test: L'articolo AI-First™ pubblicato da Getfluence a febbraio 2026 ha confrontato sei software di firma elettronica su monimmeuble.com. Risultato prima della campagna: il marchio cliente (Oodrive) non aveva citazioni o riferimenti nelle risposte. Risultato dopo la campagna: il marchio si è posizionato al primo posto tra le soluzioni suggerite e l'articolo è stato citato come fonte.
8. Unire le Tue Azioni di Link Building e Citazione
Perché separare le campagne di netlinking SEO e le azioni di citazione GEO del marchio, quando un unico contenuto può realizzare entrambi gli obiettivi?
La proposta è semplice: Assicurati che il tuo marchio e tutte le sue entità (prodotti, dirigenti, certificazioni, casi d'uso…) siano sistematicamente menzionati in tutte le tue campagne di acquisto di backlink. Un articolo sull'arredamento di interni per un sito di e-commerce, mentre menziona il marchio, può anche generare un segnale SEO e apparire come fonte in una risposta di intelligenza artificiale sull'argomento.
Un esempio presentato è la risposta di ChatGPT sull'arredamento di un soggiorno con divano in velluto; cita direttamente un articolo di Frenchyfancy, che ha integrato editorialmente il marchio del cliente nell'argomento.
9. Produrre un Formato Aggiornato e Assicurarsi che la Porta Sia Aperta
Un'applicazione spesso trascurata ma decisiva: i browser di intelligenza artificiale devono poter accedere ai tuoi contenuti. Se il tuo file robots.txt blocca i bot degli LLM, nessun contenuto, per quanto ottimizzato, può essere utilizzato per generare risposte.
Le principali bot che non devono essere bloccati sono elencate:
- ChatGPT / OpenAI: OAI-SearchBot (bot di ricerca in tempo reale), GPTBot (bot di addestramento)
- Google / Gemini: Googlebot, Google-Extended
- Claude / Anthropic: Claude-SearchBot, Claude-User (nota: Claude-Web non esiste più)
- Perplexity: Perplexitybot, Perplexity-User
La piattaforma Getfluence ha integrato un modulo di accessibilità IA che analizza automaticamente il file robots.txt di ogni dominio e segnala eventuali blocchi parziali o totali da parte degli LLM; questo offre un notevole risparmio di tempo per auditare il tuo portafoglio di siti comuni.
10. Presentare Nuove Informazioni - Guadagno di Conoscenza
L'ultimo punto è forse il più strategico a lungo termine. Julien e Olivier hanno presentato il brevetto di Google che assegna a ogni contenuto un punteggio di Guadagno di Conoscenza tra 0 e 1 (US12013887B2, rilasciato a giugno 2024); questo punteggio misura realmente la quantità di nuova informazione.
| Punteggio → 0: contenuto generico Riscrittura di quanto già esistente (i migliori del 2026, confronti generali…), anche se prodotto dall'intelligenza artificiale. Il modello ha già visto queste informazioni decine di volte. | Punteggio → 1: nuova informazione Lavori proprietari, dati di test interni, citazioni di esperti del settore, risultati di prove verificati, referenze di clienti di prima mano. |
Ricorda che se un LLM ha visto un'informazione 50 volte, non la citerà per la 51esima volta. In altre parole: offri informazioni che altri non possono fornire.
Per le pagine prodotto, questo principio significa colmare un gap: i marchi elencano specifiche tecniche, ma gli utenti definiscono situazioni e limitazioni. L'LLM seleziona le sue fonti in questo gap. Sono state proposte due azioni concrete:
- Nelle pagine di elenco (PLP): crea superfici contestuali basate su utilizzi reali ("Passa attraverso le porte del metro", "Resistente ai graffi", "Compatibile con occhiali").
- Nelle pagine prodotto (PDP): aggiungi paragrafi contestuali e FAQ provenienti da recensioni di clienti, assistenza clienti e forum; uno strato contestuale che consente all'LLM di raccomandare un prodotto specifico.
Cose da Ricordare
Durante questa presentazione, Julien Bismuth e Olivier de Segonzac sono riusciti a creare un chiaro quadro metodologico per passare dalla misurazione all'azione in GEO. La logica fondamentale: i modelli di intelligenza artificiale sono macchine probabilistiche. Possiamo influenzare queste probabilità, lavorando contemporaneamente sulla qualità dei contenuti e sull'affidabilità percepita, sulla presenza in fonti di terze parti compatibili con LLM e sulla neutralità richiesta dai modelli di intelligenza artificiale.
Il tema principale della sessione è che SEO e GEO non sono opposti, ma si rafforzano a vicenda quando vengono adottati formati e strategie di distribuzione corretti. Il formato AI-First™ sviluppato da Getfluence rappresenta questa fusione: è strutturato per rispondere ai criteri di selezione dei motori di intelligenza artificiale e al contempo soddisfa gli standard editoriali che garantiscono che i contenuti siano affidabili e linkabili.
Nel 2026, essere visibili non è più sufficiente. È necessario essere scelti.
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