Per anni, quando un cliente mi chiedeva come aumentare la visibilità del proprio sito, il punto di partenza era abbastanza chiaro: capire cosa cercavano le persone su Google, verificare quali siti occupavano le prime posizioni e costruire una strategia per competere su quelle ricerche.
Questo approccio continua ad avere senso, ma oggi non racconta più tutto quello che succede.
Una persona che sta scegliendo un software gestionale, un hotel o un fornitore di servizi può iniziare la propria ricerca su ChatGPT, Gemini o Perplexity. Non inserisce necessariamente due o tre parole chiave: descrive un problema, aggiunge vincoli, chiede un confronto e spesso prosegue la conversazione con altre domande.
Il risultato non è sempre una lista di siti da visitare. Può essere una risposta già organizzata, nella quale alcuni brand vengono nominati, alcune fonti citate e molte altre semplicemente ignorate.
Per chi si occupa di visibilità online, la domanda diventa inevitabile: come facciamo a rendere un sito, un contenuto o un’azienda sufficientemente rilevante da essere utilizzato come fonte da questi sistemi?
È qui che entra in gioco la GEO, acronimo di Generative Engine Optimization.
Il problema è che, attorno a questa sigla, si sta già creando lo stesso rumore che abbiamo visto tante volte nel mondo SEO: strumenti presentati come indispensabili, checklist universali e promesse di comparire nelle risposte delle AI con pochi interventi.
Preferisco partire da quello che sappiamo, distinguendolo da ciò che possiamo soltanto ipotizzare.
Cos’è la GEO e perché non coincide con la SEO
La Generative Engine Optimization comprende le attività orientate a migliorare la presenza e l’utilizzo di un contenuto nelle risposte prodotte dai motori di ricerca generativi.
La definizione sembra molto vicina a quella della SEO, ma cambia almeno una parte del risultato che vogliamo ottenere.
Nella ricerca tradizionale lavoriamo prevalentemente affinché una pagina venga trovata, indicizzata e posizionata per determinate query. Nei sistemi generativi ci interessa anche che le informazioni contenute in quella pagina vengano recuperate, considerate pertinenti e possibilmente citate nella risposta finale.
La distinzione è importante perché essere presenti nell’indice di un motore di ricerca, essere utilizzati per costruire una risposta ed essere citati esplicitamente non sono la stessa cosa.
Un sito potrebbe essere perfettamente indicizzato e non comparire mai nelle risposte a un determinato insieme di domande. Al contrario, un brand potrebbe venire menzionato senza che il sistema mostri un collegamento al suo sito ufficiale.
Non significa che la SEO abbia perso importanza. Anzi, buona parte delle attività necessarie per rendere un contenuto accessibile e comprensibile rimane la stessa.
Significa che dobbiamo ampliare l’analisi, considerando non soltanto il posizionamento di una pagina, ma anche il modo in cui le informazioni vengono estratte, interpretate e riutilizzate.
Come costruiscono le risposte ChatGPT, Gemini e Perplexity
Uno degli errori più frequenti è parlare di ChatGPT, Gemini e Perplexity come se fossero tre motori di ricerca tradizionali con un’interfaccia diversa.
Non funzionano sempre così.
Un modello linguistico può generare risposte sulla base delle informazioni apprese durante l’addestramento, ma alcuni sistemi e alcune modalità possono anche effettuare ricerche, recuperare documenti e utilizzare contenuti esterni per formulare risposte più aggiornate.
In questo secondo caso entra in gioco un’architettura che, in termini generali, può essere ricondotta alla Retrieval-Augmented Generation, o RAG.
Il principio è relativamente semplice:
- L’utente formula una domanda.
- Il sistema valuta come rispondere e, quando previsto, recupera informazioni da fonti esterne.
- I contenuti recuperati vengono selezionati e utilizzati come contesto.
- Il modello elabora una risposta combinando le informazioni disponibili.
- L’interfaccia può mostrare collegamenti o citazioni delle fonti utilizzate.
Questa è una rappresentazione semplificata, non la descrizione dell’architettura interna di ogni prodotto. I diversi servizi adottano sistemi di ricerca, selezione e generazione differenti, che possono cambiare nel tempo e non sono completamente documentati.
Per la GEO, però, è sufficiente a evidenziare un aspetto fondamentale: il modello non deve soltanto trovare il nostro contenuto; deve anche riconoscerlo come utile rispetto alla domanda dell’utente.
Immaginiamo una richiesta di questo tipo:
“Sto cercando un gestionale per un piccolo hotel indipendente, con booking engine integrato, gestione delle tariffe e collegamento ai principali portali. Quali soluzioni dovrei valutare?”
Una pagina intitolata semplicemente “Software per hotel” potrebbe essere pertinente, ma non necessariamente fornisce abbastanza elementi per rispondere.
Un contenuto che chiarisce le funzionalità, le integrazioni disponibili, la tipologia di strutture servite, gli eventuali limiti e i criteri di scelta mette invece a disposizione informazioni molto più utilizzabili.
Non esiste alcuna garanzia che venga selezionato, ma il valore di quel contenuto non dipende soltanto dalla presenza della parola chiave giusta.
Prima di ottimizzare: verificare che il sito sia accessibile
Quando si parla di GEO, molti partono dal testo. Io partirei dall’infrastruttura.
Un contenuto può essere eccellente, ma se non è accessibile ai sistemi che dovrebbero recuperarlo, tutta la discussione sulla sua qualità diventa secondaria.
Le verifiche iniziali sono quelle che farei anche durante un audit SEO tecnico:
- Risposta HTTP corretta delle pagine importanti.
- Assenza di blocchi involontari in
robots.txt. - Corretta gestione dei tag
noindexe delle direttive sugli snippet. - Presenza dei contenuti principali nell’HTML accessibile ai crawler.
- Navigazione interna chiara, con link verso le pagine rilevanti.
- URL canonici coerenti e assenza di duplicazioni inutili.
- Controllo dei blocchi introdotti da CDN, firewall o sistemi antibot.
L’ultimo punto merita attenzione. Alcune configurazioni di sicurezza possono impedire l’accesso a crawler legittimi, soprattutto quando sono state applicate regole generiche contro il traffico automatizzato.
Il caso di OpenAI: OAI-SearchBot e GPTBot
OpenAI distingue i crawler utilizzati per la ricerca da quelli impiegati per raccogliere contenuti potenzialmente utilizzabili nell’addestramento dei modelli.
In particolare, OAI-SearchBot è associato alla ricerca di ChatGPT, mentre GPTBot è destinato all’acquisizione di contenuti per l’addestramento.
Sono due finalità differenti, che il proprietario del sito può gestire separatamente.
Un esempio di configurazione che permette l’accesso al crawler di ricerca senza autorizzare GPTBot è:
User-agent: OAI-SearchBot
Allow: /
User-agent: GPTBot
Disallow: /Non è una configurazione da copiare automaticamente su ogni sito. Serve a illustrare la distinzione tra accesso ai contenuti per le funzionalità di ricerca e utilizzo per l’addestramento.
Le scelte effettive dipendono dalle politiche del publisher e dagli obiettivi del progetto.
Soprattutto, consentire il crawling non equivale a ottenere una citazione: significa rimuovere uno dei possibili ostacoli tecnici alla scoperta del contenuto.
Per le funzionalità AI di Google valgono invece le indicazioni relative all’accessibilità e all’indicizzazione nella Ricerca Google. Google ha chiarito che non è richiesto un markup GEO speciale per essere idonei alla comparsa in AI Overviews o AI Mode.
Un contenuto deve rispondere a una domanda, non soltanto intercettare una keyword
È probabilmente il cambiamento editoriale più interessante.
Nella SEO abbiamo lavorato a lungo con keyword principali, secondarie, correlate e volumi di ricerca. Sono strumenti ancora utili, ma diventano insufficienti quando le ricerche assumono la forma di domande articolate.
Prendiamo un esempio nel settore hospitality.
Un sito potrebbe avere una pagina dedicata a un “hotel vicino alla stazione”. Nella ricerca tradizionale cercheremmo di capire il volume della keyword, la concorrenza e il posizionamento della pagina.
Un utente che utilizza un assistente AI potrebbe invece chiedere:
“Devo fermarmi una notte a Napoli, arrivo tardi in treno e il mattino dopo devo partire presto. Vorrei una struttura comoda, senza spendere troppo e possibilmente con check-in flessibile.”
Qui entrano in gioco più elementi: posizione, trasporti, orari, prezzo, servizi e caratteristiche operative.
Se il sito dell’hotel fornisce soltanto descrizioni come “posizione strategica” o “soluzione ideale per ogni esigenza”, mette a disposizione pochissime informazioni verificabili.
Molto più utile indicare la distanza effettiva dalla stazione, come raggiungere la struttura, gli orari di check-in, l’eventuale disponibilità di accesso autonomo e le informazioni pratiche che aiutano a valutare il soggiorno.
È un esempio semplice, ma il principio si applica a quasi tutti i settori.
Lavorare sulla GEO significa anche individuare le domande alle quali vogliamo che il nostro sito possa contribuire con risposte concrete.
Come organizzerei una pagina
Non credo sia necessario trasformare ogni articolo in una lunga lista di domande e risposte.
Preferisco una struttura editoriale leggibile, nella quale ogni sezione affronti un problema preciso.
Per esempio, in una guida dedicata alla scelta di un gestionale alberghiero prevederei sezioni su:
- Quali funzionalità sono indispensabili per una piccola struttura.
- Differenza tra PMS, channel manager e booking engine.
- Quali integrazioni verificare prima dell’acquisto.
- Quali costi considerare oltre al canone.
- Quali domande porre al fornitore durante una dimostrazione.
Le FAQ possono completare il contenuto, ma non dovrebbero sostituire un’analisi organica.
La qualità non dipende dal numero di sottotitoli: dipende da quanto facilmente un lettore, umano o automatizzato, riesce a trovare una risposta pertinente e sufficientemente precisa.
Il ruolo delle fonti: perché le affermazioni verificabili contano
Un’altra caratteristica dei sistemi generativi che utilizzano fonti esterne è la possibilità di integrare informazioni provenienti da documenti differenti.
Questo rende interessante un tema spesso trascurato nella produzione di contenuti SEO: la verificabilità delle affermazioni.
Pensiamo a due testi.
Il primo sostiene che un software è “la soluzione più innovativa del mercato, utilizzata da centinaia di aziende e capace di migliorare sensibilmente la produttività”.
Il secondo descrive le funzionalità disponibili, specifica quali sistemi possono essere integrati, documenta le condizioni di utilizzo e, se presenta risultati misurabili, ne spiega il contesto.
Il secondo offre più elementi per un confronto attendibile.
È anche per questo che eviterei di costruire una strategia GEO attorno a testi eccessivamente promozionali. Un contenuto pieno di superlativi, ma povero di informazioni, serve poco sia agli utenti sia ai sistemi che cercano di rispondere alle loro domande.
La ricerca accademica sulla GEO offre qualche indicazione interessante.
Nel lavoro GEO: Generative Engine Optimization, presentato a KDD 2024, i ricercatori hanno sperimentato diverse modifiche ai contenuti, osservando miglioramenti della visibilità in specifiche condizioni sperimentali. Tra gli interventi studiati figurano l’introduzione di informazioni verificabili, citazioni e dati statistici pertinenti.
Gli autori riportano, nel loro contesto di test, incrementi di visibilità fino al 40%.
Questo dato viene spesso ripreso come se bastasse inserire qualche statistica in un articolo per ottenere il 40% di visibilità in più su ChatGPT.
Naturalmente non significa questo.
Il risultato riguarda un determinato benchmark e specifiche metodologie di valutazione. Non dimostra che un sito reale possa aumentare automaticamente le citazioni su tutti i sistemi generativi, né che l’eventuale incremento si traduca in traffico o vendite.
La conclusione che mi interessa è più prudente: il modo in cui organizziamo e documentiamo le informazioni può influenzarne l’utilizzo nei sistemi generativi, ma l’effetto deve essere verificato caso per caso.
Autorevolezza: non basta quello che diciamo di noi stessi
C’è poi un altro aspetto da considerare.
Un’azienda può descrivere molto bene i propri servizi sul sito ufficiale, ma non per questo diventa automaticamente una fonte autorevole quando un utente chiede di confrontarla con i concorrenti.
Nella ricerca online, l’autorevolezza non nasce esclusivamente dai contenuti proprietari.
Contribuiscono anche la presenza su siti di settore, le citazioni editoriali, la documentazione pubblica, le recensioni e le informazioni che permettono di identificare in modo coerente un’organizzazione.
Per questo motivo, affiancherei all’ottimizzazione del sito un’attività di verifica della presenza esterna del brand.
Le informazioni sono corrette e aggiornate? I servizi sono descritti in maniera coerente? Esistono fonti indipendenti che documentano le competenze e le attività dell’azienda?
Non lo trasformerei in una campagna indiscriminata di pubblicazioni su portali qualsiasi. Il vecchio approccio basato sulla quantità dei link era discutibile già nella SEO tradizionale, e non vedo ragioni per riproporlo sotto una nuova sigla.
Il punto è creare un insieme di informazioni affidabili, identificabili e coerenti.
Anche in questo caso, la presenza di citazioni esterne non garantisce che un determinato modello menzionerà il brand. È però una componente ragionevole di una strategia più ampia di visibilità.
Dati strutturati e llms.txt: cosa serve realmente?
Quando nasce un nuovo filone di ottimizzazione, arrivano quasi subito le soluzioni tecniche presentate come indispensabili.
Nel caso della GEO, due argomenti ricorrenti sono i dati strutturati e il file llms.txt.
Schema.org
I dati strutturati Schema.org permettono di descrivere informazioni attraverso un vocabolario condiviso e un formato leggibile dalle macchine.
Sono utili, per esempio, per identificare correttamente un’organizzazione, un articolo, un prodotto e alcune loro caratteristiche.
Li considero un buon elemento di igiene tecnica quando sono pertinenti, implementati correttamente e coerenti con il contenuto effettivamente visibile nella pagina.
Non li considererei invece una scorciatoia per ottenere citazioni dagli assistenti AI.
Google ha chiarito che, per le sue funzionalità AI nella Ricerca, non sono necessari dati strutturati speciali diversi dai normali requisiti SEO.
llms.txt
Il file llms.txt è una proposta per mettere a disposizione dei modelli linguistici una rappresentazione sintetica e facilmente consultabile dei contenuti di un sito, spesso con collegamenti alle risorse principali.
L’idea può essere interessante, soprattutto per siti con documentazione tecnica complessa, ma nell’agosto 2026 non esistono prove sufficienti per considerarlo un requisito universale della visibilità generativa.
Si può valutare come intervento sperimentale, purché sia chiaro che la sua implementazione non garantisce crawling, utilizzo dei contenuti o citazioni.
Tra un file llms.txt perfettamente scritto e un sito con contenuti scadenti, sceglierei di investire tempo sul secondo problema.
Come misurare la visibilità nelle risposte AI
Questo è il punto in cui, secondo me, molte proposte commerciali sulla GEO mostrano i propri limiti.
Se promettiamo di aumentare la visibilità, dobbiamo innanzitutto chiarire cosa intendiamo misurare.
Con Google Search Console siamo abituati a lavorare su impression, clic, CTR e posizioni medie. Nelle risposte generative non sempre abbiamo a disposizione indicatori altrettanto chiari e confrontabili.
Per Google, le apparizioni nelle funzionalità AI della Ricerca confluiscono nei dati complessivi del rendimento web di Search Console, senza un rapporto separato che permetta di isolare ogni citazione generativa.
Per altri sistemi, la misurazione può richiedere test specifici e l’analisi delle fonti mostrate nelle risposte.
Un metodo operativo
Immaginiamo di voler verificare la visibilità di un’azienda che vende software per hotel.
Come primo passo costruirei un campione di domande rappresentative, suddivise per intento:
| Intento | Esempio di domanda |
|---|---|
| Informativo | Qual è la differenza tra PMS e channel manager? |
| Esplorativo | Quali funzionalità servono a un piccolo hotel? |
| Comparativo | Quali sono i principali software per gestire un hotel indipendente? |
| Decisionale | Quale gestionale valutare per una struttura di 20 camere? |
| Brand | Il software X è adatto a un piccolo hotel? |
Ripeterei i test sui sistemi che voglio analizzare, registrando almeno queste informazioni:
- Se il brand viene menzionato spontaneamente.
- Se il dominio ufficiale viene citato come fonte.
- Quali concorrenti compaiono nella stessa risposta.
- Quali siti esterni vengono utilizzati come fonti.
- Se le informazioni riportate sul brand sono corrette.
- Quanto cambiano i risultati ripetendo la domanda.
È importante non confondere una singola risposta con un risultato stabile.
Le risposte possono variare in funzione della formulazione della domanda, del momento della ricerca, della modalità utilizzata e di altri fattori non completamente osservabili.
Per ottenere dati utili, manterrei lo stesso insieme di domande nel tempo, introducendo eventualmente delle varianti controllate. Conserverei inoltre data, lingua, paese, configurazione disponibile e testo delle risposte.
Un piccolo campione non permette di stimare la probabilità universale che un brand venga raccomandato. Può però aiutare a individuare problemi, verificare cambiamenti e confrontare le informazioni che i diversi sistemi tendono a utilizzare.
Le metriche che utilizzerei
Separerei tre livelli:
Presenza. Quante volte il brand viene menzionato nel campione di risposte, distinguendo le domande generiche da quelle che contengono già il suo nome.
Citazione. Quante volte compare un collegamento al sito ufficiale, e in quale contesto.
Risultato di business. Quante visite e conversioni possiamo attribuire in maniera attendibile ai referral provenienti dagli strumenti AI, quando questi dati sono disponibili.
Una menzione non corrisponde necessariamente a un clic. Un clic non equivale a un contatto commerciale e un contatto non equivale a una vendita.
Chi lavora nel performance marketing dovrebbe avere ben presente questa differenza.
Cosa farei concretamente nei primi 30 giorni
Se dovessi impostare oggi un primo intervento GEO su un sito aziendale, non partirei dalla riscrittura di tutte le pagine.
Preferirei un lavoro circoscritto, nel quale sia possibile capire quali problemi stiamo affrontando.
Prima settimana: audit tecnico e analisi delle domande. Verificherei accessibilità, indicizzazione, struttura dei contenuti e configurazione dei crawler. Parallelamente costruirei un primo insieme di domande rappresentative dei potenziali clienti.
Seconda settimana: fotografia della visibilità. Eseguirei i test sui sistemi selezionati, raccogliendo menzioni, citazioni e fonti esterne. Analizzerei anche quali concorrenti vengono nominati e quali informazioni sembrano mancare sul sito.
Terza settimana: ottimizzazione dei contenuti prioritari. Interverrei su un numero limitato di pagine, migliorando precisione, completezza, collegamenti interni, documentazione delle affermazioni e chiarezza delle informazioni commerciali.
Quarta settimana: controllo e documentazione. Verificherei che le modifiche siano state pubblicate correttamente, raccoglierei i primi segnali disponibili e definirei una misurazione periodica.
Non prometterei risultati significativi entro 30 giorni. Il crawling, l’indicizzazione e l’eventuale utilizzo dei contenuti possono richiedere tempi differenti, mentre un cambiamento osservato nelle risposte non dimostra automaticamente che sia stato causato dalle modifiche effettuate.
Considererei il primo mese come la costruzione di una base tecnica e metodologica, non come una campagna con una posizione da raggiungere entro una scadenza.
GEO e SEO: due strategie separate?
Non organizzerei due strategie completamente indipendenti.
Per un’azienda, la SEO resta fondamentale per rendere il sito accessibile, costruire contenuti di qualità, presidiare le ricerche rilevanti e generare traffico qualificato.
La GEO aggiunge un’altra prospettiva: capire come quelle informazioni possano entrare nelle risposte prodotte dai sistemi generativi e come il brand venga rappresentato in questi ambienti.
Molti interventi hanno valore in entrambi i contesti.
Una buona pagina di servizio, con informazioni precise, una struttura comprensibile, elementi verificabili e risposte alle esigenze reali dei clienti, è un investimento più solido di qualsiasi tecnica costruita esclusivamente per inseguire il funzionamento presunto di un modello.
Non escludo che nel tempo emergano strumenti e pratiche più specifiche. Ma, per quanto possiamo osservare oggi, il rischio principale è confondere una nuova opportunità di analisi con la promessa di un nuovo algoritmo da manipolare.
Conclusioni: prima essere una buona fonte, poi cercare di essere citati
La GEO è un ambito che vale la pena studiare, sperimentare e integrare nei progetti di visibilità digitale. Sarebbe un errore ignorarlo soltanto perché la misurazione è ancora imperfetta.
Sarebbe altrettanto sbagliato venderlo come un insieme di trucchi con cui convincere ChatGPT o Gemini a raccomandare un’azienda.
Il mio approccio rimane abbastanza semplice: verificare che le informazioni siano accessibili, comprendere quali domande pongono i potenziali clienti, produrre contenuti realmente utili e controllare con un metodo replicabile dove e come il brand viene menzionato.
Poi confrontare le osservazioni con i risultati che interessano all’azienda.
In definitiva, non mi interessa soltanto far comparire un sito in una risposta AI. Mi interessa capire se quella presenza contribuisce a rendere un’azienda più visibile, più credibile e, possibilmente, più scelta.
È su questo che dovrebbe essere valutato il lavoro, qualunque sia la sigla che decidiamo di utilizzare.
Fonti e approfondimenti
- Aggarwal P. et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024. https://arxiv.org/abs/2311.09735
- Google Search Central, Top ways to ensure your content performs well in Google’s AI experiences on Search, 21 maggio 2025. https://developers.google.com/search/blog/2025/05/succeeding-in-ai-search/
- Google Search Central, AI features and your website. https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
- Google Search Central, A new resource for optimizing for generative AI in Google Search, 15 maggio 2026. https://developers.google.com/search/blog/2026/05/a-new-resource-for-optimizing
- OpenAI, Overview of OpenAI Crawlers. https://platform.openai.com/docs/bots
- Proposta tecnica llms.txt. https://llmstxt.org/