La rivoluzione dell’intelligenza artificiale sta ridefinendo le regole della SEO. Con l’avvento di strumenti come Google AI Overview, ChatGPT e Perplexity, i contenuti non devono più competere solo con altri siti web, ma anche con risposte generate in tempo reale dall’AI.
Secondo l’AI SEO Benchmark Report 2025, il 13.08% dei contenuti di alto livello su Google è generato da AI, con un aumento del 525% nell’uso di motori di ricerca basati su AI rispetto al 2023.
Per emergere in questo scenario, è necessario adottare un approccio ibrido che unisca SEO tradizionale, ottimizzazione semantica e comprensione delle dinamiche dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Qui sotto un grafico che mostra come l’uso della AI nelle strategie SEO sia ancora molto limitato (fonte AI SEO Benchmark Report 2025)
Cosa Sono gli AI Overview e Come Funzionano
I sistemi ibridi come Google AI Overview combinano la generazione di risposte con il recupero di dati da fonti attendibili.
A differenza dei motori di ricerca classici, questi strumenti:
- Analizzano il contesto semantico delle query per generare risposte sintetiche.
- Selezionano fonti basandosi su autorevolezza, pertinenza e strutturazione dei contenuti.
- Utilizzano modelli RAG per integrare dati aggiornati con conoscenze pre-addestrate, garantendo accuratezza.
Uno studio di Zapier evidenzia che il 75% delle risposte AI proviene da siti nelle prime due pagine della SERP, ma il 22% include contenuti da posizioni inferiori se semanticamente rilevanti.
1. Visibilità nella SERP Tradizionale
Per essere considerati dalle AI, è essenziale comparire tra i risultati principali. Le tecniche includono:
- Ottimizzazione tecnica: velocità del sito, HTML semantico e dati strutturati (Schema.org).
- Contenuti approfonditi: il 25.4% dei professionisti SEO riporta che i contenuti generati da AI superano quelli umani in engagement se combinati con dati originali.
- Keyword research avanzata: il 45.5% delle attività SEO viene automatizzato con tool AI per identificare intenti di ricerca emergenti.
2. Pertinenza Semantica e Sotto-Query
Le AI generano domande secondarie (fan-out queries) per approfondire il contesto. Per intercettarle:
- Copertura tematica: creare cluster di contenuti che rispondano a varianti semantiche (es.: “costo sviluppo app” → “costo sviluppo app con AI“).
- Linguaggio naturale: il 71.5% degli utenti osserva che contenuti conversazionali riducono i tempi di posizionamento.
- Strutturazione per snippet: utilizzare elenchi puntati, tabelle e risposte concise (40-60 parole) per aumentare le chance di essere citati.
Nel contesto della SEO e della ricerca semantica, le fan-out queries rappresentano un concetto chiave per comprendere come le intelligenze artificiali (AI) generano e gestiscono le domande correlate a una query iniziale.
Questo processo è strettamente legato alla tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation), che combina la generazione di contenuti con il recupero di dati pertinenti.
Esempi concreti: cosa influenza davvero la presenza nelle risposte AI
Per comprendere a fondo come i sistemi di intelligenza artificiale selezionano i contenuti da mostrare negli snippet delle AI Overview, è utile analizzare alcuni esempi reali.
Questi casi evidenziano in modo chiaro che il posizionamento nella SERP è solo uno dei fattori in gioco: spesso, ciò che determina l’inclusione è la pertinenza semantica rispetto alla query specifica o al contesto generato automaticamente dal sistema.
Esempio 1 – “Quanto costa sviluppare un’app” vs “Quanto costa sviluppare un’app con intelligenza artificiale”
Nel primo caso, la query generica “quanto costa sviluppare un’app” non mostra contenuti di Neting nello snippet AI Overview, anche se l’articolo è ben posizionato nella SERP.
Tuttavia, quando la query viene estesa con “con intelligenza artificiale”, accade qualcosa di interessante: il contenuto di Neting compare come fonte principale nel box AI Overview, con un estratto che riporta range di costo e fattori che influenzano il prezzo, in perfetta coerenza con l’intento informativo della domanda.
Questo dimostra come l’aggiunta di un contesto semantico più specifico possa favorire l’inclusione, anche se il contenuto non è in prima posizione organica.
Esempio 2 – “Perché è importante la velocità del sito”
Un altro caso rilevante è quello della query “perché è importante la velocità del sito”. La risposta generata da Google AI Overview sintetizza diversi benefici legati alla SEO, all’esperienza utente, alla conversione e al posizionamento aziendale. Tra le fonti citate compare un articolo di SEOZoom, che in realtà si trova alla tredicesima posizione nella SERP organica.
Nonostante la distanza dai primi risultati, questo contenuto viene selezionato perché tratta il tema in modo completo, coerente e semanticamente allineato alla query.
Conclusioni operative
- Un buon posizionamento SEO non garantisce automaticamente l’inclusione negli snippet AI. La chiave è offrire una risposta pertinente, chiara e strutturata rispetto all’intento dell’utente.
- Contenuti posizionati anche oltre la prima pagina possono comparire tra le fonti selezionate dall’intelligenza artificiale, se dimostrano un’elevata coerenza semantica.
- L’ottimizzazione semantica è determinante: linguaggio naturale, uso di sinonimi, presenza di risposte dirette e copertura di domande correlate aumentano significativamente le probabilità di essere scelti.
Cos’è una Fan-Out Query?
Una fan-out query è una domanda secondaria generata automaticamente da un sistema AI per approfondire il contesto di una query principale.
Queste domande sono progettate per soddisfare l’intento di ricerca dell’utente in modo più completo, coprendo varianti semantiche e intenti secondari.
Ruolo delle Fan-Out Queries nella SEO
Per ottimizzare i contenuti in relazione alle fan-out queries, è fondamentale comprendere come queste domande secondarie influenzano il posizionamento nei motori di ricerca.
Ecco alcuni punti chiave:
- Copertura Semantica: Creare contenuti che rispondano non solo alla query principale ma anche alle varianti semantiche generate dalle fan-out queries. Questo approccio aiuta a migliorare la visibilità online e a posizionarsi meglio nelle SERP.
- Intento di Ricerca: Le fan-out queries aiutano a comprendere meglio l’intento degli utenti, permettendo di sviluppare contenuti più pertinenti e utili. Questo è cruciale per aumentare l’engagement e il traffico organico.
- Strategie di Ottimizzazione: Utilizzare tecniche come il topic clustering e l’ottimizzazione per keyphrase a coda lunga può aiutare a coprire una gamma più ampia di fan-out queries, riducendo la concorrenza e migliorando il posizionamento.
Come Utilizzare le Fan-Out Queries per Migliorare la SEO
Per sfruttare al meglio le fan-out queries nella strategia SEO:
- Analizza le Query: Utilizza strumenti come Google Analytics o SEOZoom per identificare le query principali e le varianti correlate.
- Crea Contenuti Semantici: Sviluppa contenuti che coprano più intenti di ricerca e varianti semantiche.
- Monitora il Posizionamento: Utilizza tool di analisi SERP per tracciare come i contenuti rispondono alle fan-out queries e aiutano a migliorare la visibilità online.
In sintesi, le fan-out queries sono un elemento chiave per comprendere come le AI generano domande correlate e come queste influenzano la SEO. Ottimizzare i contenuti per coprire queste domande secondarie può significativamente migliorare la visibilità e il posizionamento online.
Come Scelgono le Fonti le AI?
I sistemi come Google AI Overview privilegiano contenuti che:
- Rispondono direttamente alla query con dati verificabili.
- Utilizzano un linguaggio chiaro e strutturato (H2/H3, liste).
- Coprono intenti secondari correlati (es.: “vantaggi seo” → “calcolare ROI della SEO“)
Quali Tool Utilizzare per l’Ottimizzazione SEO AI?
- Perplexity AI: analizza come le AI formulano risposte e identifica sotto-query.
- SEOZoom/SEMrush: monitorano la copertura semantica e il posizionamento.
- Related Questions: strumenti per trovare domande correlate quali Answer the Public
KPI per Misurare il Successo
- Presenza nelle risposte AI: tracciare citazioni dirette nei snippet.
- CTR su query lunghe: il 40% degli utenti di Perplexity interagisce con link citati nelle risposte.
- Copertura semantica: analizzare la percentuale di parole chiave secondarie coperte rispetto ai competitor.
Conclusioni
L’ottimizzazione per le risposte AI richiede una duplice strategia: consolidare la visibilità tradizionale e adattarsi alla semantica avanzata.
Secondo Microsoft Azure, i contenuti ottimizzati per RAG vedono un aumento del 43% nelle citazioni da parte di strumenti come ChatGPT.
Per rimanere competitivi, è cruciale integrare tool AI nei flussi di lavoro, puntando su automazione (45.5% delle attività SEO) e analisi predittiva degli intenti di ricerca per creare poi contenuti che rispondano in maniera esaustiva agli intenti di ricerca degli utenti.
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[Fonti citate: Influencer Marketing Hub (2025), Yoast (2024), AIOSEO (2024), WebFX (2024)]
Domande Frequenti
I sistemi ibridi come Google AI Overview combinano la generazione di risposte con il recupero di dati da fonti attendibili. Analizzano il contesto semantico delle query per generare risposte sintetiche, selezionando fonti basandosi su autorevolezza, pertinenza e strutturazione dei contenuti. Utilizzano modelli RAG per integrare dati aggiornati con conoscenze pre-addestrate, garantendo accuratezza.
Le tecniche includono ottimizzazione tecnica (velocità del sito, HTML semantico e dati strutturati), contenuti approfonditi combinati con dati originali e keyword research avanzata automatizzata con tool AI per identificare intenti di ricerca emergenti.
Le Fan-Out Queries sono domande secondarie generate automaticamente da un sistema AI per approfondire il contesto di una query principale. Per ottimizzare i contenuti in relazione alle Fan-Out Queries, è fondamentale comprendere come queste domande influenzano il posizionamento nei motori di ricerca, coprendo varianti semantiche e intenti secondari.
I KPI includono la presenza nelle risposte AI (citazioni dirette nei snippet), il CTR su query lunghe (interazione con link citati nelle risposte) e la copertura semantica (percentuale di parole chiave secondarie coperte rispetto ai competitor).
I principali strumenti AI utilizzati per ottimizzare la SEO includono Google AI Overview, ChatGPT, Perplexity e Perplexity AI.
L'uso di motori di ricerca basati su AI ha aumentato la competizione online, con il 13.08% dei contenuti di alto livello su Google generato da AI e un incremento del 525% nell'uso di tali motori rispetto al 2023.
L'ottimizzazione semantica è fondamentale nella SEO avanzata poiché aiuta a garantire che i contenuti siano rilevanti per le query degli utenti e possano competere con le risposte generate in tempo reale dalle AI.
Le aziende possono adattare le loro strategie SEO combinando SEO tradizionale, ottimizzazione semantica e comprensione delle dinamiche dei sistemi RAG per competere con le risposte AI e migliorare la loro visibilità online.
