Una domanda parlata in tutte le lingue: come si diventa visibili nei LLM (ChatGPT, Gemini...)?

Qui cercheremo di fornire consigli molto concreti e presentare un esempio di risultato.

La SEO sta vivendo una profonda trasformazione, non è la prima volta che accade.

John Mueller sottolinea su seoclaims.com (la fonte delle dichiarazioni di Google) che le aziende dovrebbero basarsi sulle proprie analisi dei dati piuttosto che su tendenze come il GEO per valutare il vero impatto dell'AI sul traffico. Infatti, queste sono ancora fonti di acquisizione nuove che richiedono competenza.

Da anni l'obiettivo è chiaro: apparire nei primi risultati di Google. Essere in buona posizione, ricevere clic, generare traffico.

Tuttavia, Google non è l'unico canale, ChatGPT è sulla bocca di tutti: vogliamo l'ottimizzazione del motore generativo (GEO) o, in altre parole, "Voglio che il mio marchio venga menzionato in ChatGPT".

"Voglio che il mio marchio venga menzionato in ChatGPT".

È possibile, ma è utile ricordare che ChatGPT ha oltre 700 milioni di utenti attivi a settimana a partire da luglio 2025 e che vengono inviati circa 2,5 miliardi di query al giorno. GPT afferma che circa il 70% degli utilizzi avviene al di fuori di contesti professionali.

In sintesi, questa situazione conferma l'importanza dell'AI nella vita quotidiana, ma sottolinea anche la necessità di mantenere una mente critica.

Con l'emergere di LLM come ChatGPT, Perplexity o le Visioni Generali AI di Google, l'utente non cerca più un elenco di risultati. Si aspetta una risposta diretta, concisa e pronta all'uso.

In Uplix, abbiamo la possibilità di avere una prospettiva su tecniche che funzionano davvero.

Da Motore di Ricerca a Motore di Risposta?

Storicamente, Google funzionava come uno strumento. Offriva:

  • Molti collegamenti
  • Molte fonti
  • Molti commenti

L'utente era colui che decideva.

Con gli LLM, questa logica si sta evolvendo lentamente. L'interfaccia sta cambiando:

  • Una domanda
  • Una sola risposta (o quasi)
  • A volte alcune fonti secondarie

Ma soprattutto, viene effettuata una scelta implicita da parte dell'AI.

Ora l'utente non sceglie, è il modello a decidere.

Questo esprime una cosa molto semplice: se non sei presente nella risposta, non puoi esistere.

Come Funziona un LLM? (Versione Semplificata ma Utile)

Per capire come apparire in ChatGPT, è necessario comprendere come "pensa".

Un LLM non funziona come un classico motore di ricerca, non cerca la "pagina migliore".

Esso fa:

  • Prevede una sequenza di parole
  • Si basa sulle probabilità
  • Utilizza informazioni apprese
  • Arricchisce, se necessario, con fonti esterne (RAG - Retrieval Augmented Generation)

Il suo obiettivo non è la verità assoluta. L'obiettivo è generare la risposta più probabile in un contesto specifico.

E questo cambia tutto, perché per essere menzionati devi avere:

  • Probabilità
  • Affidabilità
  • Coerenza con la domanda

Essere solo ben posizionati non è sufficiente.

Quali Sono i 3 Principali Leverage per Apparire in ChatGPT?

Guardando indietro e facendo test concreti, possiamo strutturare le cose attorno a tre leve principali. Queste non sono teorie, ma osservazioni sul campo.

1- Essere Inclusi nei Dati di Formazione

Questa è la leva più intuitiva e di solito la prima che viene in mente.

Gli LLM vengono addestrati su enormi volumi di dati: pagine web, articoli, documenti, contenuti pubblici.

Quindi, storicamente, i marchi più visibili hanno maggiori possibilità di essere riconosciuti dal modello.

Per questo motivo, alcune aziende si distinguono naturalmente:

  • Grandi marchi
  • Giocatori storici
  • Leader di mercato

Tuttavia, è necessario essere realistici. Questa leva ha due grandi limitazioni:

In primo luogo, è molto difficile scegliere di essere inclusi in un Dataset.

In secondo luogo, il suo attivarsi è lento. Creare un riconoscimento sufficiente può richiedere molto tempo.

Risultato: essere "noto" è utile, ma non garantisce affatto di essere menzionati!

Oggi molti marchi noti hanno poca presenza nelle risposte, mentre alcuni marchi più piccoli riescono a emergere.

2- Essere una Fonte (Citabile)!

Questo è, oggi, il più operativo dei leverage.

Gli LLM si basano sui contenuti esistenti per strutturare le loro risposte, specialmente quando utilizzano sistemi di recupero delle informazioni (RAG).

Ma attenzione: non tutti i contenuti sono uguali. Ciò che abbiamo osservato molto chiaramente è questo:

  • I contenuti strutturati performano meglio
  • Le risposte dirette sono preferite
  • I contenuti educativi sono sovra-rappresentati
  • I formati FAQ o "guida" sono molto efficaci

In altre parole, non è sufficiente produrre contenuti, è necessario produrre contenuti "citabili".

Un contenuto citabile deve includere:

  • Chiaro
  • Ben strutturato
  • Direttamente utilizzabile da un'AI
  • Coerente con un'intenzione specifica

La logica in cui ci troviamo è esattamente questa:

Ora non è solo questione di piacere a Google, ma il nostro obiettivo è diventare un pezzo di risposta per gli LLM.

Questo strumento funziona con la logica di riprodurre meglio ciò che fanno gli LLM.

Analizza approfonditamente il SERP di Google con una query strategica (QFO - Query Fan Out). Non solo i TOP 10 organici, ma cerca di capire cosa Google valuta come "migliore risposta" comprendendo tutta la sua struttura (Featured Snippets, PAA - People Also Ask, Knowledge Graph).

Successivamente, va oltre: scansiona i contenuti delle migliori fonti, identifica angolazioni dominanti, lacune semantiche e opportunità di differenziazione.

Su questa base, prepara un prompt GEO che richiederà citazioni: Query Fan-Out copre tutte le intenzioni, crea ganci di citazione per il recupero delle fonti da parte degli LLM, arricchendo con dati strutturati (JSON-LD) e sviluppando un piano d'azione chiaro.

Risultato: Non stiamo solo producendo contenuti, stiamo "producendo" una fonte calibrata per essere utilizzata e citata dalle AI.

3. Coerenza Semantica

Oggi è probabilmente il leverage più potente. E paradossalmente, è il meno compreso.

Un LLM lavora con rappresentazioni vettoriali. Collega concetti, entità e contesti. Quando un utente pone una domanda, il modello attiva una rete di relazioni.

E in questa rete ci sono alcuni marchi. Altri non ci sono. Qui è dove tutto si forma.

Se il tuo marchio non è associato ai concetti giusti, non apparirai mai, nemmeno con un buon contenuto.

Da Teoria a Pratica: Test Concreti

Il nostro esempio dei "migliori consulenti SEO" funziona, Uplix è tra i primi 3 su Google.

Ho testato questa ricetta con richieste come "Dammi i 5 migliori consulenti SEO" o "I 5 migliori consulenti SEO" sul mio sito personale edv.fr e i risultati sono definitivi (strumento di monitoraggio esterno: meteoria qui)

Prendiamo un altro semplice esempio:

“Qual è la migliore agenzia SEO?”

Il modello genererà una risposta basata su:

  • Relazioni semantiche
  • Marchi già associati a questo concetto
  • Segnali di affidabilità

Se il tuo marchio non è in questo campo semantico: non può esistere per il modello.

Questo è il modo in cui funziona waikay.io: questo strumento ora lavora non solo con parole chiave, ma con relazioni.

Obiettivo: Collegare il tuo marchio con le giuste query nella mente del modello.

E questo funziona perché per questo esempio di richiesta Uplix è tra i primi 3 su Google.

Leverage Spesso Dimenticati: Autorità

C'è un punto che molte persone trascurano. Anche in un mondo dominato dagli LLM, il concetto di autorità ha un'importanza centrale.

La possibilità che un marchio compaia nelle risposte, se:

  • È citato
  • È menzionato
  • È condiviso
  • È raccomandato

Perché? Perché questi segnali aumentano la sua percepita affidabilità.

Come? Questo avviene attraverso leverage che già conosciamo molto bene nel SEO:

  • Netlinking
  • Relazioni con la stampa
  • Presenza mediatica
  • Citazioni esterne

I metodi classici non scompaiono. Al contrario, servono a creare una base solida poiché i LLM devono passare attraverso i motori di ricerca!

Perciò, la SEO del tuo sito avrà un impatto significativo sulla tua presenza nei LLM, soprattutto attraverso la ricerca Query Fan Out che i LLM fanno per classificare la validità dei risultati.

Osservazioni Concrete Relative all'Autorità

Nel campo, le differenze sono impressionanti. Alcuni marchi vengono citati sistematicamente molte volte in richieste strategiche, mentre altri no. La differenza non emerge solo nell'autorità, ma anche in:

  • Struttura dei contenuti
  • Capacità di citazione
  • Coerenza semantica
  • Presenza nell'ecosistema

Molte aziende continuano ad approcciarsi ai LLM con la logica SEO classica. Questo è un errore.

Gli errori principali che abbiamo osservato:

  • Produrre contenuti generali che non offrono valore originale
  • Scrivere per Google, non per le risposte AI
  • Ignorare le reali intenzioni degli utenti
  • Non lavorare sulle risorse e sulle relazioni

Conclusione: Non c'è alcun impatto sulle risposte generate.

Effetto del “Bigfoot”

L'effetto Bigfoot si riferisce alla tendenza delle intelligenze artificiali (come ChatGPT Search) a supportare in modo significativo pochi siti web con un'autorità molto elevata, riducendo così la diversità delle fonti.

Lo spazio di visibilità generato dall'AI si è notevolmente ristretto. I giganti del web, attirando tutta l'attenzione dei LLM, rendono molto più difficile per altri siti ottenere visibilità.

Perciò, abbiamo lanciato un'offerta speciale per aumentare la tua presenza su Reddit, Wikipedia e altri giganti del web!

Ultima Parola?

I marchi visibili oggi cattureranno una quota di domanda in aumento. Questo è un treno da prendere rapidamente per una quota di voce che è ancora bassa ma in crescita!

Come nella SEO, ora non vogliamo solo essere visibili, ma anche essere scelti e convertiti. Questo richiede:

  • Una nuova comprensione dei modelli
  • Un nuovo modo di produrre contenuti
  • Una strategia più completa

Abbiamo stabilito processi complessi per ottenere risultati concreti, ma le logiche sono le stesse valide per la SEO: tecnica, semantica e autorità. Per ulteriori informazioni, visita il nostro sito: https://www.uplix.fr/agence-geo-ia/ (Analisi dei bisogni senza impegno)