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L’avvento dei Large Language Models sta cambiando le regole della visibilità online. Se fino a ieri l’obiettivo principale della SEO era conquistare le prime posizioni su Google, oggi la sfida è un’altra: farsi riconoscere come fonte affidabile nelle risposte dell’intelligenza artificiale.
Cos’è la SEO per intelligenza artificiale e in che cosa consiste?
La SEO sta vivendo una trasformazione che va ben oltre l’ennesimo aggiornamento dell’algoritmo di Google. Oggi il vero cambiamento arriva dai modelli linguistici di grandi dimensioni, come ChatGPT, Perplexity o Grok, che hanno modificato il modo in cui le persone cercano e consumano informazioni.
Non ci si limita più a digitare una parola chiave e scorrere un elenco di link: l’utente formula una domanda, spesso complessa, e si aspetta una risposta immediata, coerente e in qualche modo autorevole. In questo scenario, la cosiddetta LLM SEO non sostituisce la SEO tradizionale, ma la amplia, aprendo un nuovo terreno di competizione: quello delle citazioni generate dall’intelligenza artificiale.
Se fino a ieri la visibilità era legata al posizionamento, oggi la sfida è farsi riconoscere come fonte degna di essere menzionata. Un brand citato in una risposta di Perplexity guadagna credibilità e autorevolezza senza che l’utente debba per forza visitare il sito. Per i brand è un cambio di prospettiva radicale: non si tratta più solo di intercettare traffico, ma di presidiare l’universo di informazioni fornite dalle IA. Una presenza solida all’interno di questo nuovo spazio può rafforzare la reputazione, stimolare la curiosità degli utenti e avere effetti concreti anche sulle conversioni.
Tutto parte dalla materia prima su cui i modelli lavorano: i contenuti. Oggi non basta replicare informazioni già note o rincorrere keyword di volume. Ciò che davvero conta è offrire elementi unici, come ricerche proprietarie, dati originali, case study, analisi approfondite o contenuti multimediali che dimostrano una salda competenza della materia. Un report pubblicato sul sito, un video su YouTube a partire da test reali, una discussione attiva su LinkedIn o Reddit diventano tasselli preziosi che un modello linguistico può raccogliere e trasformare in risposte. In altre parole, più il marchio riesce a produrre informazioni autentiche e riconoscibili, più possibilità ha di diventare una voce citata dalle IA.
Accanto alla qualità, conta l’autorevolezza. Gli LLM tendono a preferire brand che compaiono con coerenza in più contesti, dalle recensioni spontanee agli articoli di settore, dalle menzioni su social come X o Reddit fino ai backlink di siti influenti. Non si tratta solo di accumulare segnali SEO tradizionali, ma di costruire un ecosistema di fiducia che l’IA possa riconoscere e utilizzare. In quest’ottica, la coerenza nella comunicazione e la chiarezza nel posizionamento diventano fondamentali: un marchio che parla con una sola voce, su più piattaforme, trasmette un segnale di affidabilità molto più forte rispetto a chi si presenta in maniera frammentata.
La parte tecnica, seppur meno appariscente, continua a fare la differenza. I contenuti devono essere facilmente accessibili e leggibili, non solo dagli utenti, ma anche dagli algoritmi che li interpretano. HTML statico, markup strutturato, testi ben organizzati: sono tutti accorgimenti che facilitano la comprensione da parte delle macchine e aumentano le possibilità di essere selezionati. Un paragrafo chiaro, uno snippet autosufficiente, una gerarchia logica dei titoli non aiutano soltanto il lettore umano, ma diventano scorciatoie per l’IA, che deve decidere se e come citare quel contenuto.
Altrettanto centrale è il tema della fiducia. L’ormai noto framework E-E-A-T – esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità – è diventato una bussola anche per i modelli linguistici. Un contenuto firmato da un autore riconosciuto, arricchito da fonti verificabili, aggiornato con costanza, ha più probabilità di essere trattato come attendibile. In un panorama dove la disinformazione può diffondersi con facilità, i sistemi di intelligenza artificiale tendono a privilegiare voci che dimostrano credibilità in maniera tangibile.
La SEO per LLM, quindi, non è un capitolo a parte, ma un’evoluzione naturale. Continuiamo a lavorare sul posizionamento organico, certo, ma impariamo anche a parlare alle intelligenze artificiali che stanno ridefinendo il concetto stesso di ricerca.
La SEO tradizionale viene soppiantata dalla SEO per IA?
La domanda che molti si pongono è se la SEO tradizionale sia ormai destinata a essere sostituita dall’ottimizzazione per l’intelligenza artificiale. La risposta, osservando i trend e le analisi più recenti, è netta: la SEO non muore, ma cambia pelle. I modelli linguistici e la ricerca generativa non cancellano le regole di base, le ampliano. Si può pensare a un nuovo strato che si appoggia su fondamenta solide, arricchendole di sfide inedite e di opportunità che fino a poco tempo fa erano impensabili.
Gli LLM come ChatGPT, Perplexity o Grok non inventano dati: rielaborano informazioni già disponibili online. Blog post, video su YouTube, thread su Reddit o post su X diventano le tessere di un mosaico che l’IA utilizza per formulare risposte. È per questo che la produzione di contenuti originali e documentati rimane centrale. Parlare di una “fine della SEO” è fuorviante: i modelli non potrebbero generare nulla senza quel patrimonio informativo, che spesso viene comunque filtrato e classificato attraverso i motori di ricerca tradizionali.
In pratica, investire oggi in una SEO solida significa costruire le basi per emergere anche nei nuovi ecosistemi che stanno ridefinendo il modo in cui cerchiamo e consumiamo informazioni.
Cosa sono i Large Language Models e quale ruolo rivestono nella SEO?
I Large Language Models rappresentano una delle rivoluzioni più significative nell’evoluzione dell’intelligenza artificiale. Sono sistemi basati su reti neurali gigantesche, addestrati su quantità impressionanti di dati testuali che vanno dai libri agli articoli, fino alle conversazioni sui forum. Dentro questi modelli vivono miliardi di parametri, le variabili che consentono di generare risposte vicine al linguaggio umano, tanto da renderli capaci di dialogare, scrivere, tradurre e persino argomentare. Se nomi come GPT, BERT, T5, Claude o Perplexity sono ormai familiari, lo è meno la portata che hanno già avuto sulla SEO e sulla ricerca online.
La differenza rispetto ai motori di ricerca tradizionali è evidente. Google e Bing restituiscono una lista di link, mentre un LLM produce una risposta diretta, spesso arricchita dal contesto e dalle sfumature della domanda. È un cambio di paradigma che sposta il punto di equilibrio dell’ottimizzazione: non si tratta più soltanto di emergere tra i primi risultati, ma di essere scelti come fonte attendibile all’interno della risposta generata dall’IA. Un brand non deve quindi limitarsi a inseguire posizioni, ma deve conquistare citazioni.
Per ottenere questo tipo di visibilità, i contenuti restano la materia prima, ma devono evolvere. Gli LLM premiano testi che affrontano le domande degli utenti in modo specifico e approfondito, che non si accontentano di ripetere informazioni già note ma che offrono dati proprietari, ricerche originali, esempi concreti. Gli algoritmi non inventano fonti, e proprio per questo valorizzano chi mette in rete qualcosa di unico.
Allo stesso modo, il riconoscimento del brand e la sua autorevolezza giocano un ruolo cruciale. Gli LLM tendono a privilegiare nomi che compaiono in contesti affidabili, dalle recensioni su siti indipendenti alle discussioni su Reddit, dai video su YouTube ai post su LinkedIn. Una presenza coerente su più piattaforme rafforza la percezione di affidabilità e riduce il rischio che il modello “si confonda” sul ruolo o sulla competenza di un marchio.
La parte tecnica rimane un prerequisito. Un sito lento, complesso o basato su rendering in JavaScript rischia di essere invisibile, perché molti crawler AI non hanno le stesse capacità di interpretazione di Google. HTML statico, struttura dei titoli ordinata, snippet chiari, dati strutturati: tutto ciò non serve solo a migliorare l’usabilità per gli utenti, ma a parlare in modo diretto ai sistemi che alimentano i modelli. FAQ ben costruite o HowTo dettagliati, ad esempio, permettono a un LLM di estrarre le informazioni senza ambiguità e di utilizzarle come fonte attendibile.
In parallelo, cresce l’importanza dei contenuti multimodali. I modelli stanno imparando a interpretare non solo testi, ma anche immagini e video. Aggiungere descrizioni curate, arricchire gli articoli con elementi visivi, presidiare piattaforme come YouTube o X significa moltiplicare le occasioni di essere intercettati. Non è un caso se Perplexity tende a citare video come fonte primaria, mentre Grok assegna maggiore rilevanza ai post social.
Infine, non va trascurata la connessione con la SEO tradizionale. Buoni posizionamenti organici e autorità di dominio restano fondamentali, perché molti modelli integrano sistemi come la Retrieval-Augmented Generation: interrogano i motori di ricerca in tempo reale per arricchire le risposte. In pratica, chi ha già costruito una presenza solida su Google parte avvantaggiato, perché aumenta la probabilità che i suoi contenuti vengano selezionati anche da un assistente AI. Interessante è che, spesso, non vengono richiamate solo le pagine più visibili nella SERP, ma anche risorse più di nicchia presenti nello stesso dominio, purché percepite come pertinenti e affidabili.
La SEO per LLM, quindi, non è una rivoluzione che spazza via il passato, ma una naturale estensione. La logica rimane la stessa: offrire contenuti chiari, originali e affidabili. A cambiare è il pubblico a cui ci si rivolge, perché oggi non parliamo solo agli utenti, ma anche alle intelligenze artificiali che mediano le loro ricerche e determinano chi merita di essere ascoltato.
Quali sono le opportunità degli LLM per la promozione dei siti web?
L’arrivo dei Large Language Models sta cambiando profondamente il modo in cui le persone scoprono e interagiscono con i contenuti online. Non si tratta di una rivoluzione che cancella la SEO tradizionale, ma di un’evoluzione che la rende più complessa e più ricca di opportunità. L’obiettivo non è più soltanto conquistare un posto tra i primi risultati di Google, ma essere riconosciuti come voce autorevole nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale.
Per le aziende questo significa che la visibilità del brand non passa più solo dai link in SERP, ma anche dalle citazioni, dalle menzioni e dalle raccomandazioni che gli LLM scelgono di includere nelle loro risposte. E qui c’è un vantaggio evidente: un brand citato direttamente in un output di ChatGPT o Perplexity non è solo visibile, ma riceve implicitamente una validazione, una sorta di raccomandazione che migliora la percezione e la reputazione. È un cambio di paradigma che riflette anche l’evoluzione delle ricerche: meno keyword secche, più domande naturali e conversazionali.
Un aspetto particolarmente interessante è che il traffico proveniente da queste piattaforme, anche se spesso poco tracciabile dagli strumenti di analytics tradizionali, ha dimostrato di essere estremamente qualificato. Chi arriva al sito dopo aver letto una risposta AI ha spesso già ricevuto una spiegazione contestualizzata e una sorta di “endorsement” implicito. Non sorprende che questi visitatori abbiano un valore di conversione superiore rispetto a quello della ricerca organica classica. Ci sono aziende che, pur vedendo calare il volume complessivo di traffico, hanno registrato ricavi più alti grazie alla maggiore qualità dei lead generati dalle menzioni AI.
Il bello è che questo scenario non è appannaggio solo dei grandi brand. Mentre nelle SERP tradizionali spesso i giganti del settore dominano le prime posizioni, gli LLM hanno la capacità di pescare contenuti anche da pagine più nascoste, purché pertinenti e autorevoli. Questo apre spazio a realtà più piccole, che possono distinguersi grazie a una maggiore velocità nel produrre contenuti tematici, analisi accurate e spiegazioni chiare. In certi casi, essere i primi a offrire una definizione ben strutturata o un approfondimento unico può trasformare quel contenuto nella fonte predefinita che l’IA continuerà a citare.
Naturalmente, tutto questo si regge ancora sulle fondamenta della SEO classica. Senza una base tecnica solida, un sito rischia di essere invisibile non solo per Google ma anche per gli algoritmi che alimentano i modelli. La velocità, la struttura, i dati strutturati e l’aderenza ai principi di affidabilità e autorevolezza restano pilastri imprescindibili. Non a caso, esiste una correlazione diretta tra il buon posizionamento organico e la probabilità di essere citati da un LLM: molti modelli si appoggiano ancora a motori di ricerca come Bing o Google per integrare dati aggiornati in tempo reale.
Le strategie di ottimizzazione SEO per LLM
Promuovere un sito web nell’era dei Large Language Models significa accettare che il terreno di gioco non è più lo stesso di qualche anno fa. L’ottimizzazione non si misura soltanto con le posizioni in SERP, ma con la capacità di essere citati e riconosciuti come fonti attendibili dalle intelligenze artificiali. È una trasformazione che non cancella la SEO tradizionale, ma la arricchisce, obbligando i brand ad alzare l’asticella su contenuti, reputazione e solidità tecnica.
Il punto di partenza rimane lo stesso: gli LLM non inventano nulla, lavorano con ciò che trovano online. Ecco perché la differenza la fanno contenuti ricchi, unici e ben strutturati. Non basta più un articolo generico, serve diventare la fonte più chiara e autorevole su un determinato tema. Quando un modello deve scegliere quale spiegazione proporre, tenderà a privilegiare la versione più completa, organizzata e aggiornata.
Accanto alla qualità dei contenuti, conta l’ecosistema di segnali che costruiscono l’autorevolezza del brand. Le menzioni positive su siti affidabili, forum di settore o piattaforme come YouTube, LinkedIn e Reddit rafforzano la percezione di credibilità. In questo senso, la coerenza del messaggio diventa decisiva: un marchio che si racconta nello stesso modo su tutti i canali risulta più solido, mentre voci contraddittorie rischiano di confondere sia gli utenti sia i modelli.
La parte tecnica resta un pilastro: se un sito non è accessibile, veloce e ben strutturato, difficilmente potrà emergere. I crawler degli LLM non hanno la stessa sofisticazione di Google: spesso non eseguono JavaScript e si affidano a HTML statico e markup chiari per capire di cosa tratta una pagina. Schema.org, sitemap curate, gestione corretta dei redirect: sono tutte attenzioni che non appartengono al passato, ma diventano fondamentali anche in questo nuovo scenario.
Un’altra frontiera riguarda i contenuti multimodali. Molti modelli iniziano a valorizzare immagini e video, associandoli alle spiegazioni testuali. È un’opportunità da non trascurare: presidiare YouTube o curare contenuti visivi con descrizioni accurate aumenta le chance di essere selezionati come fonti, soprattutto in piattaforme come Perplexity o Grok che già attingono con forza da questi formati.
Oltre a ciò, la gestione della reputazione online assume un peso ancora maggiore. Le intelligenze artificiali costruiscono la loro immagine di un brand basandosi su ciò che leggono in rete. Recensioni, commenti, discussioni sui social e citazioni spontanee sono tasselli che concorrono a formare quella percezione. È qui che anche i brand più piccoli trovano spazio: se riescono a offrire contenuti di nicchia, di qualità e tempestivi, possono competere con realtà molto più grandi e affermate.
In questo nuovo scenario, le regole non si riscrivono da zero: si rafforzano. Serve contenuto di alto livello, una base tecnica impeccabile, un brand presente e coerente nelle conversazioni digitali. Chi saprà muoversi con questa visione non solo manterrà la propria visibilità, ma la trasformerà in un vantaggio competitivo anche nell’era delle intelligenze artificiali.
Gli LLMs.txt sono realmente utili per posizionarsi sulle IA?
Il tema del file llms.txt ha iniziato a circolare con sempre maggiore frequenza e non è difficile capire perché. In un panorama SEO che cambia rapidamente, l’idea di poter dialogare in modo diretto con i sistemi di intelligenza artificiale risulta affascinante. La proposta prende ispirazione dal consolidato robots.txt, ma con una differenza sostanziale: anziché dare istruzioni ai crawler dei motori di ricerca, avrebbe l’obiettivo di fornire direttive specifiche ai crawler dei Large Language Models.
In pratica, un llms.txt permetterebbe ai proprietari dei siti di dichiarare se i propri contenuti possono o meno essere utilizzati per l’addestramento dei modelli di IA. Jeremy Howard, co-fondatore di Fast.ai, è tra i promotori di questa iniziativa e sostiene la necessità di uno standard condiviso che consenta alle aziende di esprimere in maniera chiara le proprie preferenze.
Al momento, però, occorre fare una precisazione importante: nessun modello di intelligenza artificiale ha ancora adottato formalmente questo formato. In altre parole, la presenza di un llms.txt sul proprio sito non influenza direttamente la visibilità nei risultati generativi, né ha un impatto riconosciuto sul ranking. È più un’idea embrionale che una prassi consolidata.
Eppure, proprio questa fase iniziale può trasformarsi in un’opportunità. Adottare da subito uno strumento di questo tipo non offre benefici immediati in termini di posizionamento, ma comunica un segnale chiaro: quello di un brand che si muove con consapevolezza e che si prepara a gestire con trasparenza i rapporti con l’IA. Se il formato dovesse essere standardizzato e riconosciuto in futuro, chi avrà iniziato presto potrebbe trovarsi in una posizione di vantaggio, avendo già definito una policy chiara sui propri contenuti.
Semrush e i tool per la LLM optimization
Quando si parla di ottimizzazione per i Large Language Models, spesso si pensa subito a concetti astratti o a scenari ancora lontani. In realtà, alcuni strumenti stanno già aiutando concretamente le aziende a capire come posizionarsi meglio nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale. Tra questi, Semrush si sta muovendo con decisione, affiancando alle sue funzioni tradizionali nuove soluzioni pensate proprio per l’era della Generative Engine Optimization.
Il cuore di questa offerta è rappresentato da due pacchetti: Semrush Enterprise AIO e Semrush AI SEO Toolkit.
Il primo è pensato per chi vuole avere il controllo più completo della propria presenza nei sistemi AI. Consente, per esempio, di monitorare quando e come un brand viene citato nelle risposte di ChatGPT, Perplexity o altri modelli, e di capire se la percezione che emerge è positiva o negativa. Non si limita quindi a misurare la visibilità, ma permette di analizzare le fonti più citate in relazione a prompt specifici e di creare query personalizzate per tracciare in maniera mirata la reputazione del marchio. Uno strumento di questo tipo diventa utile non solo per sapere se si è presenti, ma per intervenire in modo strategico su eventuali debolezze e consolidare i punti di forza.
Il Semrush AI SEO Toolkit, invece, è una soluzione più agile, pensata per chi non ha bisogno di un monitoraggio capillare ma vuole comunque orientare la propria strategia di contenuto in funzione degli LLM. L’obiettivo qui è fornire insight pratici: capire come il brand si posiziona rispetto ai concorrenti, analizzare la quota di visibilità conquistata nelle piattaforme AI e lavorare su azioni mirate per ampliare la propria “share of voice” generativa.
Questi strumenti non vivono isolati. Anzi, dialogano con tutte le altre funzionalità che hanno reso Semrush un punto di riferimento nella SEO tradizionale. È il caso di Organic Research, che oggi diventa prezioso anche per verificare la presenza del proprio sito nelle AI Overviews di Google, o di Position Tracking, che consente di affiancare il monitoraggio dei ranking classici su Google e Bing con quello delle citazioni ottenute in ambienti come ChatGPT. Questo doppio binario è illuminante, perché mostra la correlazione sempre più evidente tra le performance SEO classiche e la capacità di emergere anche nelle risposte AI.
Quello che emerge è che la SEO per LLM non si costruisce solo con nuovi strumenti, ma con una visione integrata. Semrush, in questo senso, offre un approccio che unisce monitoraggio, analisi del mercato e gestione della reputazione in un unico ecosistema. È un modo per restare non solo aggiornati, ma proattivi: capire come l’intelligenza artificiale sta raccontando il brand e avere gli strumenti per influenzare quella narrazione.
