Generative engine optimization: differenze tra le versioni

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{{NN|informatica|settembre 2025|}}

= Generative Engine Optimization =

La '''Generative Engine Optimization''' (abbreviata in '''GEO''') è un insieme di pratiche e metodologie di ottimizzazione dei contenuti digitali finalizzate ai motori di ricerca generativi basati su modelli di linguaggio di grandi dimensioni (''Large Language Models'', LLM), come ChatGPT, Gemini o Perplexity AI.

Si tratta di un’evoluzioneun'evoluzione proposta rispetto alla tradizionale [[Search Engine Optimization|''Search Engine Optimization'' (SEO)]], che per oltre vent’annivent'anni ha definito le strategie di visibilità online attraverso i motori di ricerca classici, in particolare Google【1】. L’obiettivoL'obiettivo della GEO non è più soltanto il posizionamento all’interno delle [[SERP]] (pagine di risultati dei motori di ricerca), ma l’inclusione dei contenuti direttamente nelle risposte sintetiche e conversazionali generate dagli assistenti basati su intelligenza artificiale【2】.

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== Contesto storico ==

Dal 2000 in poi, Google ha dominato il panorama della ricerca online. Il suo algoritmo, in costante aggiornamento (da PageRank a BERT e MUM), ha dettato le regole della SEO tradizionale, influenzando profondamente il linguaggio del web, la struttura dei contenuti e le strategie di marketing digitale. La popolarità del verbo ''“googlare”'' testimonia l’impattol'impatto culturale e linguistico di questa egemonia【3】.

wLaLa SEO si fondava su tecniche quali ottimizzazione delle parole chiave, struttura gerarchica dei contenuti, [[link building]] e performance tecniche delle pagine. Lo scopo era scalare le classifiche organiche dei motori di ricerca tradizionali.

=== Dominio di Google e SEO tradizionale ===

Dal 2000 in poi, Google ha dominato il panorama della ricerca online. Il suo algoritmo, in costante aggiornamento (da PageRank a BERT e MUM), ha dettato le regole della SEO tradizionale, influenzando profondamente il linguaggio del web, la struttura dei contenuti e le strategie di marketing digitale. La popolarità del verbo ''“googlare”'' testimonia l’impatto culturale e linguistico di questa egemonia【3】.

wLa SEO si fondava su tecniche quali ottimizzazione delle parole chiave, struttura gerarchica dei contenuti, [[link building]] e performance tecniche delle pagine. Lo scopo era scalare le classifiche organiche dei motori di ricerca tradizionali.

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== Differenze tra SEO e GEO ==

Mentre la SEO tradizionale mira a ottimizzare i contenuti per gli algoritmi di ranking dei motori di ricerca, la GEO si concentra sull’ottimizzazionesull'ottimizzazione per i modelli generativi, progettando contenuti che possano essere compresi, selezionati e sintetizzati nelle risposte AI【4】.

Un contenuto considerato “GEO-ready” si caratterizza per:

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* linguaggio accessibile ma preciso;

* esempi e riferimenti verificabili.

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== Answer Engine Optimization (AEO) ==

All’internoAll'interno della GEO viene talvolta collocata l’l{{'}}''Answer Engine Optimization''' (AEO), che si concentra sui motori generativi che forniscono risposte dirette anziché link. In questo contesto, l’attenzionel'attenzione si sposta dalla ''keyword density'' alla capacità del contenuto di rispondere a un intento specifico in maniera esaustiva e sintetizzabile【5】.

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== Evoluzione delle abitudini di ricerca ==

L’adozioneL'adozione di strumenti generativi di ricerca sta trasformando il comportamento degli utenti:

* preferenza per risposte immediate e prive di pubblicità;

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* aspettativa di sintesi pertinenti e chiare.

Secondo un’analisiun'analisi di Gartner, entro il 2026 il volume delle query sui motori di ricerca tradizionali potrebbe ridursi del 25% a causa dell’adozione dei chatbot e degli assistenti AI【6】.

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== Funzionamento dei motori generativi ==

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# Generazione iterativa della risposta.

Una variante avanzata è la '''Retrieval-Augmented Generation (RAG)''', che combina modelli generativi con il recupero in tempo reale di informazioni esterne, aumentando la probabilità che contenuti ottimizzati vengano utilizzati come fonte【7】.

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== Limiti dei contenuti non ottimizzati ==

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* assenza di struttura logica.

Contenuti generici o duplicati tendono a essere esclusi dalle risposte AI【8】.

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== Adozione e impatto nei diversi settori ==

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* '''E-commerce''': descrizioni di prodotto semantiche e comparabili;

* '''Servizi professionali''': maggiore probabilità di essere citati come fonti autorevoli;

* '''Content creator''': passaggio da un modello basato sulle visualizzazioni a uno basato sulle citazioni nelle risposte AI【9】.

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== Letteratura sul tema ==

== Bibliografia ==

* R. Zambello, ''Da SEO a GEO. Come l’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il modo di cercare online'', Libri di Impresa e NUR Digital Marketing, 2025.

* E. Rose, ''Generative Engine Optimization (GEO): Beyond SEO in the Age of AI'', Pubblicazione indipendente, 2024.

* LM. TanakaGregor, ''FromGenerative Keywords to Conversations:Engine Optimization in(Geo), theAi-Driven AgeStorytelling, ofand LLMsHyper-Personalization'', SpringerPubblicazione indipendente, 20242025.

* M. Rossi, ''Answer Engines and the Future of Digital Content'', Franco Angeli, 2025.

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== Note ==

# Data Driven Investor, ''Google SGE vs Bing ChatGPT'' (2023).

# Contently, ''How Search Has Changed with LLM Optimization'' (2025).

# Torchbox, ''AI-generated content and Google stance'' (2024).

# TechTarget, ''Microsoft Copilot Definition'' (2024).

# Contently, ''How Search Has Changed with LLM Optimization'' (2025).

# Gartner, ''Search Engine Volume Will Drop 25% by 2026'' (2024).

# Business Insider, ''Reddit Traffic Surges from Google Search'' (2024).

# Business Insider, ''Duplicate Content and AI Responses'' (2024).

# Pew Research Center, ''Americans’ Use of ChatGPT'' (2024).

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== Collegamenti esterni ==

{{portale|informatica|Internet}}

* [[Search engine optimisation|Search Engine Optimization – Wikipedia]]

[[Categoria: Informatica]]

* [[Large language model|Large Language Model – Wikipedia]]

[[Categoria: Motori di ricerca]]