Un’Analisi Esaustiva della Metodologia BlockRank e delle Sue Implicazioni Sistemiche

1. Executive Summary: La Ridefinizione dell’Efficienza nel Ranking Neurale

L’avvento dei Large Language Models (LLM) ha innescato una rivoluzione nel campo del Recupero delle Informazioni (Information Retrieval – IR), promettendo di superare i limiti semantici dei tradizionali approcci basati su parole chiave o su semplici embedding densi. Tuttavia, l’integrazione degli LLM nelle pipeline di ricerca è stata finora ostacolata da un “muro di complessità”: il costo computazionale quadratico ($O(N^2)$) intrinseco al meccanismo di self-attention dei Transformer. Questo vincolo ha reso l’approccio In-Context Ranking (ICR) — dove un modello valuta simultaneamente una lista di documenti candidati — potente in termini di qualità ma proibitivo in termini di latenza e costi per applicazioni su larga scala.¹

Il presente rapporto analizza in profondità BlockRank (Blockwise In-context Ranking), una metodologia innovativa introdotta nel lavoro “Scalable In-Context Ranking with Generative Models” (Gupta et al., 2025). BlockRank propone un cambio di paradigma architetturale, trasformando la complessità dell’attenzione da quadratica a lineare ($O(N)$) attraverso l’imposizione di una sparsità strutturata (“inter-document sparsity”) e l’introduzione di un obiettivo di addestramento contrastivo ausiliario.

L’analisi che segue dimostra come BlockRank non solo eguagli le prestazioni dello stato dell’arte (SOTA) rappresentato da modelli come RankZephyr e RankGPT su benchmark critici come BEIR e MS MARCO, ma lo faccia con un’efficienza di inferenza superiore di ordini di grandezza (fino a 4.7x per 100 documenti e scalabilità lineare fino a 500 documenti).¹ Esploreremo le fondamenta teoriche, i dettagli implementativi e le profonde implicazioni che questa tecnologia comporta per il futuro dei motori di ricerca, dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) e per l’ecosistema dell’Intelligenza Artificiale, con un focus specifico sulle opportunità di democratizzazione tecnologica e sostenibilità computazionale.

2. Il Paesaggio del Recupero delle Informazioni: Dai Bi-Encoder ai Modelli Generativi

Per comprendere appieno la portata innovativa di BlockRank, è imperativo situarlo nel contesto evolutivo delle architetture di Information Retrieval. La ricerca della “rilevanza” ha attraversato diverse ere geologiche digitali, ognuna caratterizzata da un diverso bilanciamento tra efficienza e comprensione semantica.

2.1 L’Era Pre-Neurale e i Primi Modelli Densi

Storicamente, i sistemi di ricerca si basavano su corrispondenze lessicali esatte (es. BM25, TF-IDF). Sebbene estremamente efficienti grazie agli indici invertiti, questi sistemi fallivano nel catturare sinonimie, polisemie e l’intento profondo dell’utente. L’introduzione di modelli neurali come BERT ha portato alla nascita dei Bi-Encoder (o Dense Retrievers), che mappano query e documenti in uno spazio vettoriale comune.

• Vantaggio: Recupero veloce tramite ANN (Approximate Nearest Neighbor).

• Limite: La rappresentazione della query e del documento avviene indipendentemente. Manca l’interazione profonda (“early interaction”) necessaria per capire sfumature complesse.⁴

2.2 Il Dilemma del Re-Ranking: Cross-Encoder vs. Architetture Late Interaction

Per mitigare i limiti dei Bi-Encoder, sono stati introdotti stadi di Re-Ranking.

• Cross-Encoder: Concatenano query e documento ($ Query Doc$) e li passano attraverso una rete BERT profonda. Questo permette al meccanismo di attenzione di valutare ogni parola della query rispetto a ogni parola del documento.

  • Problema: Sono architetture Pointwise. Per riordinare 100 documenti, servono 100 passaggi di inferenza (o un batch pesante). La latenza è alta.⁶

• Late Interaction (ColBERT): Tentano un compromesso mantenendo rappresentazioni separate ma interagendo a livello di token fine. Migliorano l’efficienza ma rimangono complessi da scalare su finestre di contesto molto ampie.⁸

2.3 L’Emergere dell’In-Context Ranking (ICR)

L’approccio Listwise con LLM Generativi (ICR) rappresenta l’attuale frontiera. Invece di valutare un documento alla volta, il modello riceve un prompt contenente l’istruzione, la query e tutti i documenti candidati ($D_1, D_2,…, D_N$).

• Vantaggio Semantico: Il modello ha una visione olistica. Può calibrare i punteggi basandosi sulla distribuzione relativa della rilevanza nel set fornito, mitigando problemi di calibrazione dei punteggi assoluti.¹

• Il Collo di Bottiglia: Fino all’avvento di BlockRank, l’ICR soffriva della “maledizione della quadraticità”. Inserire 100 passaggi (ognuno di ~150 token) più istruzioni porta a sequenze di >15.000 token. Con l’attenzione standard ($O(L^2)$), il costo computazionale esplode, rendendo l’approccio inutilizzabile per applicazioni real-time sensibili alla latenza (come la ricerca web o assistenti vocali).⁹

3. Fenomenologia dell’Attenzione nei Modelli di Ranking: Le Intuizioni alla Base di BlockRank

Il contributo teorico primario del paper su BlockRank non è solo ingegneristico, ma fenomenologico. Gli autori hanno condotto un’analisi empirica dettagliata su come l’attenzione si distribuisce all’interno di un LLM (Mistral-7B) quando viene sottoposto a fine-tuning per compiti di ranking. Questa analisi ha rivelato due strutture intrinseche fondamentali che giustificano l’architettura proposta.

3.1 La Sparsità Inter-Documentale (Inter-document Block Sparsity)

Analizzando le mappe di attenzione (attention maps) negli strati profondi del modello, si osserva un comportamento peculiare:

• Comportamento Intra-Documento: I token appartenenti a un documento $D_i$ prestano molta attenzione ad altri token all’interno dello stesso $D_i$. Questo è necessario per costruire la rappresentazione semantica locale del passaggio.

• Silenzio Inter-Documento: I token di $D_i$ prestano un’attenzione trascurabile, prossima allo zero, ai token di un altro documento $D_j$ (con $i \neq j$).

• Implicazione: In un task di ranking puro (dove l’obiettivo è ordinare per rilevanza rispetto alla query, non sintetizzare informazioni da più fonti), i documenti sono indipendenti. Il modello non ha bisogno di confrontare direttamente il testo del Documento A con il testo del Documento B per sapere quale è più rilevante; deve solo confrontare ciascuno con la Query.¹

Questa osservazione è cruciale: dimostra che la matrice di attenzione “full” $N \times N$, che calcola le interazioni tra tutti i documenti, sta sprecando risorse computazionali per calcolare valori vicini allo zero.

3.2 La Rilevanza nei Blocchi Query-Documento (Query-Document Relevance Correlation)

La seconda scoperta riguarda il segnale di rilevanza.

• Token Segnale: Non tutti i token della query sono uguali. Alcuni token specifici (spesso token funzionali o di delimitazione alla fine della query o del prompt) agiscono come “aggregatori di informazione”.

• Correlazione negli Strati Intermedi: I punteggi di attenzione grezzi (attention scores) da questi token di query verso i blocchi documentali, misurati negli strati intermedi (middle layers) del Transformer, mostrano una correlazione molto forte con la ground truth relevance (la vera rilevanza etichettata).¹

Questo suggerisce che l’LLM ha già “deciso” quale documento è rilevante molto prima di arrivare all’output layer per generare la risposta testuale. BlockRank sfrutta questa “decisione precoce” per bypassare la costosa generazione di testo.¹

4. Metodologia BlockRank: Architettura e Implementazione

BlockRank non è un semplice fine-tuning, ma un intervento strutturale sul meccanismo di funzionamento del Transformer durante il task di ranking. Si articola in tre componenti sinergiche: Attenzione Strutturata, Loss Ausiliaria e Inferenza Basata sull’Attenzione.

4.1 Attenzione Strutturata a Blocchi (Blockwise Structured Attention)

Per implementare la sparsità osservata, BlockRank sostituisce la maschera causale standard con una maschera personalizzata.

Sia la sequenza di input $S =$, dove $I$ sono le istruzioni, $D_k$ i documenti e $Q$ la query.

La matrice di attenzione $M$ è definita in modo che:

1. Istruzioni e Query ($I, Q$): Possono attendere a tutti i token della sequenza (Global Scope). Questo garantisce che la query possa “vedere” tutti i documenti e le istruzioni per determinare la rilevanza.

2. Documenti ($D_k$): Possono attendere solo a:

   • Se stessi (Intra-block).

   • Le Istruzioni ($I$).

   • NON possono attendere agli altri documenti ($D_j, j \neq k$) né alla query (se posizionata dopo, in architetture causali standard).

Matematica della Complessità:

In un Transformer standard, la complessità è $O(L_{tot}^2)$, dove $L_{tot} = |I| + N \cdot |D| + |Q|$. Poiché $N \cdot |D|$ è il termine dominante, la complessità scala come $O(N^2)$.

Con BlockRank, eliminando le interazioni $D_i \leftrightarrow D_j$, la complessità diventa approssimativamente:

Poiché i termini quadratici si applicano solo ai singoli blocchi (che sono corti e di lunghezza fissa), la complessità complessiva scala linearmente ($O(N)$) rispetto al numero di documenti $N$.1

4.2 Obiettivo di Addestramento Contrastivo Ausiliario ($L_{aux}$)

Modificare la maschera non basta; bisogna “insegnare” al modello a usare questa struttura per il ranking. L’addestramento standard (Next Token Prediction – NTP) ottimizza solo la probabilità di generare la risposta corretta, trattando l’attenzione interna come implicita.

BlockRank introduce una Loss Ibrida:

La componente innovativa, $L_{aux}$, è una Auxiliary Contrastive Attention Loss. Essa opera direttamente sulle matrici di attenzione degli strati intermedi.

Per ogni query $q$ e documento rilevante $d^+$, $L_{aux}$ è definita come una perdita InfoNCE:

Dove $Score(q, d)$ è la somma pesata o media dei pesi di attenzione dai token della query verso il documento $d$.

Effetto: Questa loss forza il modello a concentrare fisicamente la sua “attenzione” (i pesi numerici) sul documento corretto, rendendo le mappe di attenzione un proxy affidabile e diretto della rilevanza semantica.

4.3 Inferenza Basata sull’Attenzione (Attention-Based Inference)

La terza innovazione riguarda la fase di utilizzo (inferenza).

• Approccio Standard (es. RankZephyr): Il modello legge l’input e genera sequenzialmente una lista di ID (es. “Doc 1, Doc 5…”). Questo richiede un ciclo di decodifica auto-regressiva, che è lento e memory-bound.

• Approccio BlockRank:

  1. Si esegue un solo passaggio di Prefill (elaborazione del prompt) attraverso la rete.

  2. Si estraggono le mappe di attenzione dagli strati ottimizzati tramite $L_{aux}$.

  3. Si calcola uno scalare per ogni documento sommando l’attenzione ricevuta dalla query.

  4. Si ordinano i documenti in base a questo scalare.

• Risultato: Zero decodifica. Il ranking è disponibile immediatamente dopo aver processato l’input. Questo elimina la latenza “Time-to-First-Token” (TTFT) e la latenza di generazione successiva.

5. Valutazione Empirica: Benchmark e Analisi Comparativa

La validazione di BlockRank è stata condotta su benchmark standard de facto per l’Information Retrieval neurale, confrontandolo con le migliori soluzioni esistenti.

5.1 Dataset e Protocollo Sperimentale

• MS MARCO (Passage & Document Ranking): Il dataset principale per il training e la valutazione in-domain. Rappresenta query reali di Bing con passaggi pertinenti annotati.

• Natural Questions (NQ): Dataset di Google basato su query reali e pagine Wikipedia, usato per valutare la capacità di rispondere a domande fattuali.

• BEIR (Benchmarking IR): Una suite di dataset eterogenei (medico, finanziario, scientifico, news) utilizzata esclusivamente per valutare la capacità di generalizzazione Zero-Shot (senza fine-tuning specifico sul dominio).

• Metriche: NDCG@10 (Normalized Discounted Cumulative Gain) per la qualità del ranking; Latenza (ms) e Throughput (queries/sec) per l’efficienza.³

5.2 Risultati di Qualità (Accuratezza)

I risultati sperimentali evidenziano un dato sorprendente: nonostante la rimozione delle connessioni di attenzione tra documenti (che intuitivamente ridurrebbe le informazioni disponibili), BlockRank non perde accuratezza.

• Su BEIR, BlockRank (basato su Mistral-7B) eguaglia o supera RankZephyr (un modello SOTA basato su generazione listwise) e supera nettamente i modelli FIRST (logit-based) e i baseline pointwise.

• Su MS MARCO, le prestazioni sono alla pari con il baseline Full-Attention Fine-Tuned, dimostrando che la sparsità imposta è “lossless” per il compito di ranking.¹

5.3 Risultati di Efficienza e Scalabilità

Qui risiede il vantaggio competitivo critico di BlockRank.

• Velocità di Inferenza: Per riordinare una lista di 100 documenti, BlockRank è 4.7 volte più veloce rispetto al baseline Mistral-7B standard.

• Scalabilità Lineare: Al crescere del numero di documenti (da 10 a 500), la latenza di BlockRank cresce linearmente (linea retta), mentre quella dei modelli standard cresce quadraticamente (curva esponenziale).

  • Esempio Concreto: Processare 500 documenti (~100.000 token) richiede a BlockRank meno di 1 secondo, un tempo impensabile per un modello standard di pari dimensioni senza ottimizzazioni hardware estreme.¹

• Confronto con FIRST: Sebbene FIRST (Single Token Decoding) sia veloce evitando la generazione di lunghe sequenze, utilizza ancora l’attenzione standard durante il prefill. BlockRank, linearizzando anche il prefill, offre vantaggi di memoria e velocità superiori, specialmente con contesti molto lunghi.³

Tabella Comparativa Sintetica:

6. Implicazioni per i Sistemi RAG e l’Industria

L’introduzione di BlockRank ha ripercussioni che vanno oltre i benchmark accademici, influenzando direttamente l’architettura dei sistemi di IA in produzione, specialmente nel contesto dei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).

6.1 Il Nuovo Ruolo del “Contextual Re-Ranker”

Nelle pipeline RAG tradizionali, esiste un imbuto rigido: il retriever (es. Vector DB) recupera 100 documenti, ma il re-ranker (spesso un Cross-Encoder lento) può raffinarne solo 10-20 da passare all’LLM finale. Questo crea un collo di bottiglia di Recall: se il documento corretto è al 50° posto, viene perso.

Con BlockRank, questo collo di bottiglia svanisce.

• È possibile recuperare 500 o 1000 documenti dal database vettoriale.

• BlockRank può ingerirli tutti in un unico prompt efficiente.

• In < 1 secondo, identifica i top-5 veramente rilevanti con precisione semantica da LLM (superiore a un semplice Cross-Encoder BERT).

• Risultato: Sistemi RAG con una Recall drasticamente superiore e meno allucinazioni, poiché l’LLM finale riceve contesti di qualità molto più elevata.

6.2 Efficienza Energetica e “Green AI”

L’inferenza quadratica è estremamente energivora. Calcolare matrici di attenzione dense su sequenze di 100k token brucia enormi quantità di energia GPU.

La linearizzazione di BlockRank riduce i FLOPs (Floating Point Operations) necessari per query. Per motori di ricerca globali o aziende che processano milioni di documenti, questo si traduce in:

1. Minore impatto ambientale (Carbon Footprint).

2. Costi operativi ridotti: Si possono servire più richieste con lo stesso hardware o utilizzare hardware meno potente per ottenere le stesse prestazioni.

6.3 Democratizzazione della Ricerca Semantica Avanzata

Fino ad oggi, la capacità di eseguire ranking listwise su centinaia di documenti con LLM da 7B+ parametri era appannaggio di big tech con infrastrutture massive (es. Google, OpenAI).

BlockRank abbassa la barriera all’ingresso.

• Permette di eseguire re-ranking sofisticato su hardware commodity o su istanze cloud più economiche.

• Abilita startup, università e piccole imprese a implementare motori di ricerca interni o sistemi di Knowledge Management di qualità “Google-level” senza i costi associati.¹⁴

6.4 Integrazione con Architetture Agentiche

Nei sistemi ad agenti autonomi (Agentic AI), l’agente deve spesso “leggere” documentazione tecnica vasta per prendere decisioni. BlockRank permette all’agente di filtrare rapidamente manuali tecnici o log di sistema massivi (che superano la context window standard o costano troppo processare) per trovare le sezioni rilevanti prima di “ragionare”, rendendo gli agenti più veloci e reattivi.²⁰

7. Sfide, Limitazioni e Prospettive Future

Nonostante l’entusiasmo, un’analisi rigorosa deve evidenziare le sfide nell’adozione di BlockRank.

7.1 Dipendenza Hardware e Implementativa

L’implementazione efficiente di BlockRank richiede la modifica dei kernel di attenzione (es. in CUDA o Triton) per supportare maschere sparse non standard. Sebbene librerie come xFormers o FlashAttention supportino il masking, l’integrazione in pipeline di produzione esistenti (es. basate su vLLM o TGI) non è banale e richiede competenza ingegneristica specifica (ML Engineering) piuttosto che semplice data science.²²

7.2 Il Vincolo del Fine-Tuning

A differenza di modelli come GPT-4 che possono essere usati zero-shot via API, BlockRank richiede l’accesso ai pesi del modello per applicare il fine-tuning con la loss ausiliaria $L_{aux}$. Questo limita l’applicabilità immediata per chi si affida esclusivamente a modelli closed-source tramite API. Inoltre, richiede dataset di training di alta qualità (coppie query-doc) per il dominio specifico se si vuole massimizzare la performance, sebbene le capacità zero-shot su BEIR siano promettenti.⁹

7.3 Limitazioni nei Task “Multi-Hop”

BlockRank assume l’indipendenza dei documenti (Sparsità Inter-documentale). Se il compito di ricerca richiede esplicitamente di confrontare due documenti per dedurre una terza informazione (Multi-hop reasoning o rilevamento di contraddizioni) durante la fase di ranking, la maschera di BlockRank impedisce questa interazione. In questi casi specifici, potrebbe essere necessario un approccio ibrido o un secondo stadio di ri-ranking denso su un sottoinsieme molto piccolo di documenti.¹

7.4 Prospettive Future: BlockRank Oltre il Testo?

Le intuizioni di BlockRank (attenzione sparsa strutturata + supervisione dell’attenzione) potrebbero estendersi ad altre modalità?

• Video Retrieval: Il ranking di frame video o segmenti temporali potrebbe beneficiare della stessa logica (i frame distanti non si influenzano per la rilevanza rispetto alla query testuale).

• Code Search: Nel recupero di snippet di codice da repository massivi, la struttura modulare del codice si presta bene alla block-sparsity.¹⁵

Il mio pensiero

BlockRank rappresenta un punto di flesso nell’evoluzione dell’Information Retrieval neurale. Risolve il paradosso della scalabilità degli LLM non attraverso compromessi sulla qualità (come la riduzione della dimensione del modello), ma attraverso una comprensione profonda e strutturale del meccanismo di attenzione.

Allineando l’architettura computazionale (attenzione sparsa) con la struttura logica del problema (indipendenza dei documenti nel ranking), BlockRank trasforma gli LLM da strumenti potenti ma lenti a motori di ranking agili e scalabili.

Per l’ecosistema tecnologico italiano ed europeo, spesso attento all’efficienza delle risorse e alla sovranità tecnologica (usando modelli open come Mistral), BlockRank offre una via concreta per costruire sistemi di ricerca e RAG di livello mondiale, sostenibili ed efficienti. La transizione da un paradigma “Black Box” (dove l’attenzione è un sottoprodotto opaco) a un paradigma “White Box” (dove l’attenzione è strutturata e ottimizzata esplicitamente) segna l’inizio di una nuova generazione di modelli di IA: più interpretabili, più efficienti e più intelligenti.

Fonte: https://www.researchgate.net/publication/396291229_Scalable_In-context_Ranking_with_Generative_Models

Dal 2017, l’intero settore dell’Intelligenza Artificiale ha marciato al ritmo di un solo tamburo: il Transformer. Architetture come GPT-4, Claude e Gemini sono meraviglie dell’ingegneria, ma condividono tutte un tallone d’Achille fondamentale: soffrono di “Amnesia Anterograda”. Read More

Le nuove regole della ricerca AI (in breve)

• Google fa le domande al posto tuo: In modalità AI, Google non lancia più una singola ricerca per la tua query, ma la scompone in tante sotto-ricerche parallele. Ogni domanda complessa viene suddivisa in micro-domande che l’AI esplora simultaneamente, coprendo diversi aspetti del tema.

• Conta la rilevanza, non il ranking classico: La risposta che ottieni è una sintesi creata dall’AI che assembla informazioni da più fonti autorevoli. Non c’è più una lista di 10 link blu; l’AI restituisce un unico risultato ragionato con link di riferimento. Essere inclusi nel ventaglio (fan-out) di fonti conta più che essere primi in SERP.

• Contenuti in “chunk” tematici: Google ora indicizza e seleziona frammenti di contenuto (chunk) rilevanti per sotto-temi, non solo pagine intere per parole chiave. Tematicità e struttura contano: pagine ben suddivise per argomento, con sezioni chiare e dati verificabili, hanno più chance di essere pescate dall’AI e citate nella risposta finale.

• L’utente chiede meno, ottiene di più: L’esperienza di ricerca diventa conversazionale e integrata. L’utente formula una domanda complessa e l’AI gli consegna un report completo su misura, integrando anche dati aggiornati (es. grafici prezzi, info prodotti, mappe). Meno click e più risposte immediate significano meno traffico diretto ai siti, quindi la SEO tradizionale va ripensata.

• Prepararsi all’era zero-click: Chi crea contenuti deve puntare a farsi scegliere dall’AI. Serve autorevolezza, struttura semantica e contenuti unici (esempi originali, dati proprietari, FAQ ben fatte). In un mondo in cui la risposta avviene nella pagina di ricerca stessa, la visibilità diretta va guadagnata dentro le risposte AI e non solo nei risultati organici classici.

Read More

Nel 2003, un gruppo di studenti di Stanford fondò Kaltix, una startup nata per risolvere un problema enorme: rendere il PageRank di Google più veloce e personalizzabile. Read More

Il Reciprocal Rank Fusion, o RRF, è una tecnica elegante e sorprendentemente efficace per combinare più classifiche di risultati provenienti da diversi sistemi di ricerca o algoritmi di ranking.
Nasce nel mondo dell’Information Retrieval accademico, ma oggi trova applicazioni in motori di ricerca avanzati, sistemi di AI search (lo vedremo nel nostro corso SEO AI) e modelli di Retrieval-Augmented Generation (RAG) come quelli usati nelle intelligenze artificiali generative.

Read More

Premesse 🙂

• GEO non è “nuova SEO”: è soprattutto data & delivery optimization per motori generativi (chatbot, agent, answer engine).

• Il 90% del lavoro utile è strutturare contenuti e cataloghi per l’ingestione da parte di modelli, ridurre ambiguità semantica, e presidiare gli “ingressi” dai quali gli LLM apprendono/recuperano.

• Gli acronimi (GEO, AEO, AIO…) aiutano a vendere slide e anche i corsi SEO :) ; il valore sta nel metodo: capire il bisogno → produrre la migliore risorsa → renderla “leggibile” e “preferibile” per l’engine.

• KPI nuovi: presence share nelle risposte, coverage del catalogo in retrieval, qualità citazioni, tasso di azioni agentiche (click-to-task, add-to-cart in chat, ecc.).

Che cos’è davvero la GEO (senza fumo)

Chiamo GEO l’insieme di pratiche che aumentano la probabilità che un motore generativo:

1. recuperi i tuoi contenuti/dati quando “pensa” (retrieval o memory),

2. li capisca senza equivoci (disambiguazione semantica),

3. li preferisca perché più completi, affidabili, aggiornati,

4. li mostri in modo utile (citazioni, schede, call-to-action),

5. agisca (dalla prenotazione al checkout) usando i tuoi endpoint.

È meno “posizionamento” e più ingegneria dei dati + UX conversazionale.

Il termine GEO (Generative Engine Optimization) è spesso evocato come la “prossima frontiera della SEO”, la chiave per apparire nei motori generativi e nelle AI conversazionali. Ma dietro l’acronimo si nasconde un insieme complesso di pratiche che uniscono dati strutturati, ingegneria dei contenuti, capacità di retrieval e integrazioni API. L’obiettivo non è semplicemente “posizionarsi”, ma essere riconosciuti, recuperati ed “elaborati” nei flussi generativi.

GEO vs SEO “classica”: differenze operative

Conclusione: non butti la SEO; la estendi a dati e integrazioni che gli LLM possano usare.

GEO non è solo SEO con fiori e luci aggiuntive: è lavorare su:

1. Retrieval readiness — fare in modo che i tuoi dati/contenuti compaiano quando il sistema “pensa” (fa retrieval).

2. Semantic clarity / fine-grain structure — evitare ambiguità, organizzare i contenuti in unità che un modello generativo possa comprendere e concatenare linearmente.

3. Preferibilità contestuale — non basta essere presente: devi essere il “migliore candidato” per un prompt, rispetto ad altri contenuti. Questo richiede qualità, freschezza, autorevolezza, e segnali esterni coerenti (backlink, riferimenti, notorietà).

4. Interazione / action endpoints — l’utente deve poter fare qualcosa: cliccare, prenotare, acquistare, chiedere info, il tutto senza “uscire” spesso.

5. Governance dati e versioning — i modelli odiano l’incoerenza: se un dato cambia, devi assicurarti che l’AI sappia del cambiamento e non continui a recuperare dati obsoleti.

 Il “grande inganno”: acronimi vs sostanza come dice Giorgio Tave &Co

Onestamente? GEO, AEO, AIO…: utili per incasellare, fuorvianti per lavorare. Ma li adoro 🙂 [sono controccorente]
Io preferisco parlare di Search Ecosystem Optimization: ottimizzi per l’ecosistema in cui avviene la ricerca—Google, ChatGPT, marketplace, social, app vocali. Il principio non cambia:
Bisogno → Risorsa (migliore della concorrenza) → Rendila ingeribile e preferibile per il sistema che genera la risposta.

Architettura dei contenuti “LLM-ready”

Contenuti testuali

• Chunking: spezza in unità coese (300–800 parole) con titoli densi di contesto.

• Sezioni Q&A: riducono l’“hallucination gap” e aumentano il match intent→risposta.

• Terminologia controllata: evita sinonimi casuali su concetti core; aiuta le entità.

• Attributi espliciti (prezzi, specifiche, condizioni, tempi): niente frasi vaghe.

 Dati strutturati e feed

• Schema esteso (prodotto, organizzazione, FAQ, recensioni) con ID coerenti.

• Feed JSON/XML per cataloghi, disponibilità, prezzi, localizzazioni, policy.

• Relazioni: collega prodotti↔categorie↔use case↔compatibilità (knowledge graph).

• Versioning & freshness: timestamp e checksum; gli LLM penalizzano l’obsolescenza.

 Documentazione e fonti primarie

• Manuali, whitepaper, policy, schede tecniche: PDF/HTML accessibili, sommari, TOC, ancore, estratti machine-friendly.

 Retrieval & RAG: dove si vince la GEO

Molti modelli usano retrieval-augmented generation: prima cercano, poi generano.

• Indice proprietario (quando possibile): esponi endpoint o repository con i tuoi documenti “puliti”.

• Embedding sensati: i campi giusti (titolo, feature, SKU, “who/what/where/when/how”).

• Deduplicazione e canonical: un solo “golden record” per entità/prodotto.

• Policy di citazione: offri snippet e metadati che rendano facile la citazione corretta.

Esempio
Un’azienda B2B con 5.000 schede tecniche:

• Converte PDF in HTML strutturato,

• Crea chunk di 600 parole + metadati (modello, tolleranze, norme),

• Genera embedding su “problema→soluzione→spec”,

• Pubblica un feed aggiornato ogni 24h,

• Risultato: nelle risposte tecniche il modello pesca più spesso le schede B2B come fonte.

Disambiguazione semantica e entity strategy

Gli LLM odiano l’ambiguità.

• ID stabili per brand/prodotti/linee (URI univoci, non solo slug).

• Alias e sinonimi mappati: se ti chiamano in 3 modi, dichiaralo nel grafo.

• Context frames: “questo prodotto risolve X per Y in scenario Z” (use case).

• Immagini con alt descrittivi + EXIF pulito quando utile (no keyword stuffing).

GEO per e-commerce: dal listing al checkout in chat

• Schede prodotto parlanti: benefici + vincoli (compatibilità, limiti, manutenzione).

• Variant logic chiara (colori, taglie, bundle) e stock in tempo reale.

• Policy cristalline: resi, garanzie, tempi e costi di spedizione machine-readable.

• CTA agentica: endpoint per add-to-cart, check disponibilità, prenota.

• After-answer UX: la risposta non finisce nel testo; deve proporre un’azione.

Esempio
Un negozio di ricambi auto pubblica endpoint “compatibilità per targa/VIN”: l’agent può verificare in tempo reale se un pezzo va bene per quel veicolo e proporre l’acquisto senza uscire dalla chat. Questo è GEO applicata.

 Misurare la GEO (senza impazzire)

Nuove metriche operative:

• Answer Presence Share (APS): % di conversazioni (per topic) in cui “appari” come fonte o prodotto.

• Citation Quality Score: completezza e accuratezza delle menzioni (nome corretto, modello, prezzo).

• Retrieval Coverage: % del catalogo/documenti che il sistema riesce a recuperare.

• Action Rate: azioni eseguite dall’agent su tuoi endpoint (info request, add-to-cart, booking).

• Freshness Hit Rate: quante risposte usano dati aggiornati (< X giorni).

Come si fa, in pratica?

• Batterie di prompt sintetici per i tuoi topic (“valvole a sfera DN40 uso alimentare”, “policy resi EU 30 giorni”).

• Test mensili con scoring semi-manuale (appari/non appari, qualità citazione, correttezza).

• Canary docs con dati volutamente distintivi: se non emergono, c’è un problema di retrieval.

Contenuti E-E-A-T per motori generativi

• Experience: casi d’uso veri, procedure passo-passo, foto originali.

• Expertise: firme con credenziali, glossari tecnici, riferimenti normativi chiari.

• Authoritativeness: coerenza di marca, grafi di entità, presenza cross-canale consistente.

• Trust: policy leggibili dalle macchine, tracciabilità prezzi/stock, revision history.

 Privacy, conformità, rischio “lock-in”

• Minimizzazione dati negli endpoint agentici; evita di esporre PII non necessari.

• Controllo versioni & revoca: se ritiri un documento, il sistema deve saperlo.

• Portabilità: non legarti a un solo formato/fornitore; usa standard aperti quando possibile.

• Governance: sapere chi pubblica cosa, dove, quando (e perché) non è un optional.

Differenze chiave rispetto alla SEO classica

• Spazio di visibilità: non più SERP, ma risposte conversazionali, “snippet dinamici”, interfaccia agentica.

• Segnali di fiducia: non solo link e autorità su web, ma coerenza di entità, ricorrenza semantica, date, aggiornamenti, consenso tra fonti.

• Modalità di ranking: i modelli generativi spesso combinano retrieval + generazione. Se il tuo contenuto non viene recuperato, non ha nemmeno la chance di essere “citato” o mostrato.

• Feedback loop più diretto: le azioni dell’utente dentro la chat (click, approfondimenti, richieste) diventano segnali utili per il sistema, un “micro-retargeting interno”

• L’illusione dell’effetto “riuscita istantanea”: molti credono che basti “fare GEO” e il traffico verso le risposte generative arriverà da solo. Ma non è così: si tratta di costruire una massa critica di contenuti, dati, entità con congruenza, e aspettarsi che diventi parte del flusso generativo. È un investimento lungo.

• Il rischio del “contenuto piatto”: spingere troppo per la leggibilità per AI può rendere i contenuti blandamente generici, privi di personalità. Serve una tensione: umanità + struttura.

• Dipendenza dalle “scelte” dell’AI: anche se il tuo contenuto è perfetto, il modello generativo potrebbe preferire altre fonti per ragioni di peso (autorevolezza percepita, freschezza, segnali indiretti).

• La pressione dei clienti sugli acronimi: molti vogliono “fare GEO” come fosse una checklist. In realtà, è – ancora una volta – il pensiero strategico e l’esecuzione disciplinata che fanno la differenza, non la sigla.

Playbook operativo (checklist sintetica ahh :))

1. Mappa intent per topic strategici (informativo, transazionale, operativo).

2. Inventario contenuti → chunk, gap, obsolescenza, doppioni.

3. Grafo di entità (prodotti, persone, sedi, norme, use case) con ID stabili.

4. Feed/Schema completi, aggiornati, con endpoint di azione (add-to-cart, booking).

5. Documenti “LLM-ready”: Q&A, esempi, tabelle parametriche, policy esplicite.

6. Pipeline di embedding per i campi importanti; dedup e canonical.

7. Test sintetici mensili (APS, coverage, citation quality, action rate).

8. Governance: ruoli, versioni, SLA di aggiornamento, piani di rollback.

9. Privacy & compliance: minimizzazione dati, portabilità, audit trail.

10. Evita lock-in: standard aperti, export regolari, ambienti di staging.

La GEO non è una moda da inseguire acriticamente, ma neppure un’etichetta vuota: è il ponte tra ciò che sai/produci e il modo in cui i sistemi generativi capiscono, richiamano e agiscono su quei contenuti. Se cerchi un singolo “hack”, non c’è. C’è disciplina: dati in ordine, contenuti migliori, integrazioni chiare, misurazione costante.
Il resto—gli acronimi—può rimanere sulle slide. Tu porta risorse impeccabili dove nascono le risposte.

Preferisco parlare di ottimizzazione dell’ecosistema di ricerca: che tu voglia emergere in ChatGPT, in motori AI o su TikTok, il principio è sempre: comprendere il bisogno, creare la risorsa migliore e renderla ingeribile, disambiguata e preferibile per il sistema che media la risposta. Chiamalo “SEO per ChatGPT”, “SEO per motori AI” o “SEO per TikTok”: i nomi cambiano, il metodo no. L’acronimo fa parlare, ma non costruisce valore: il valore viene da contenuti straordinari, da dati ben organizzati, da integrazioni corrette e da test continui.

Fonti: Web, AEO; AIO; IEO; GOOGLE e molte altre

Cosa succede quando l’intelligenza artificiale incontra lo shopping online? OpenAI ha appena alzato il sipario su una novità destinata a far parlare SEO, marketer e appassionati di tecnologia: una funzione di shopping integrata in ChatGPT. Immagina di chiedere al tuo assistente AI “Qual è la migliore macchina espresso sotto i 200 euro?” e di ricevere non solo una risposta testuale, ma un elenco di prodotti completi di immagini, descrizioni, prezzi e link diretti all’acquisto. Sembra fantascienza? È già realtà, almeno in fase iniziale. In questo articolo analizziamo nel dettaglio come funziona questa nuova feature, da dove attinge i dati e perché potrebbe rappresentare un cambiamento epocale sia per chi fa SEO che per i merchant dell’e-commerce. Il tutto con uno sguardo critico e riflessivo, nello stile di chi vive quotidianamente il mondo della ricerca online.

ChatGPT ora ti consiglia cosa comprare: come funziona la nuova funzione shopping

La nuova funzione di shopping integrata in ChatGPT trasforma l’esperienza classica di chat in qualcosa di molto simile a un personal shopper virtuale. Quando l’utente pone una domanda con intento di acquisto (ad esempio “migliori cuffie noise-cancelling sotto i 200€”), ChatGPT attiva una modalità di ricerca prodotti e presenta risultati strutturati all’interno della conversazione. Ecco come appare e agisce questa funzionalità:

• Schede di prodotto integrate: ChatGPT restituisce una galleria di prodotti pertinenti con immagine, nome, prezzo e una breve etichetta descrittiva (es. “Scelta versatile”, “Design compatto”). Queste schede sono visualizzate direttamente nel flusso della chat, rendendo la risposta molto più ricca di un semplice elenco testuale.

• Dettagli e recensioni sintetizzate: Oltre all’immagine e al prezzo, l’AI fornisce una breve descrizione o spiegazione per ciascun prodotto selezionato. Si tratta di un riassunto dei punti chiave – ad esempio le caratteristiche, i pro e contro o perché quel modello è consigliato – ricavati dall’analisi di recensioni e schede tecniche disponibili online. In pratica, ChatGPT giustifica le sue scelte proprio come farebbe un esperto che ti consiglia, citando motivazioni basate su opinioni e dati trovati in rete.

• Link diretti all’acquisto: Su ogni scheda c’è un pulsante “Buy” (o equivalente, in italiano potrebbe essere “Acquista”) che porta direttamente al sito del venditore dove è possibile completare l’acquisto. Importante sottolineare: l’acquisto vero e proprio non avviene dentro ChatGPT, ma sul sito esterno del merchant selezionato. ChatGPT fa da tramite, semplificando la fase di ricerca e scelta, per poi reindirizzare l’utente al checkout sul negozio online appropriato.

• Opzioni di rivenditori multipli: Cliccando su un prodotto suggerito, l’interfaccia mostra diverse opzioni di acquisto: ad esempio, potresti vedere lo stesso articolo disponibile su Amazon, Walmart, o sul sito ufficiale del brand, ciascuno con il proprio prezzo e condizioni (spedizione, resi, ecc.). Questa pluralità di choice ricorda molto Google Shopping, dove un prodotto può essere venduto da più store: l’utente può così confrontare subito prezzi e offerte senza dover effettuare ulteriori ricerche manuali.

• Esperienza conversazionale continua: Poiché tutto avviene all’interno di ChatGPT, l’utente può fare domande di follow-up in modo naturale. Si potrebbe chiedere “Ma questo modello ha il montalatte integrato?” oppure “Mostrami solo quelli del marchio De’Longhi”. ChatGPT contestualizza la richiesta successiva tenendo conto della selezione mostrata, affinando ulteriormente i risultati. Questa capacità di raffinare la ricerca attraverso la conversazione è un elemento di forte differenziazione rispetto a un motore di ricerca tradizionale.

In sintesi, la funzione shopping di ChatGPT fonde ricerca, comparazione e consigli personalizzati in un’unica interfaccia. L’obiettivo dichiarato è rendere l’esperienza di trovare e scegliere prodotti più semplice e veloce, come se avessimo un commesso esperto a disposizione via chat. Ma come riesce ChatGPT a fare tutto ciò? La chiave sta nei dati che alimentano queste raccomandazioni.

I siti di affiliazione erano gia messi KO da google ed ora?

Da dove arrivano i dati? Metadati strutturati e fonti di informazione

Per fornire consigli d’acquisto credibili e accurati, ChatGPT attinge a una varietà di fonti online, facendo leva sia su dati strutturati che su contenuti testuali di qualità.

Ecco i pilastri che alimentano questa funzionalità:

• Metadati strutturati dai siti web: ChatGPT sfrutta i dati strutturati (come i markup schema.org di tipo Product, offerte, recensioni, ecc.) presenti sulle pagine e-commerce. In pratica, quando il suo crawler di ricerca (OAI-SearchBot) esplora il web, può individuare informazioni chiave come il nome del prodotto, il prezzo, le immagini, la disponibilità e magari un rating medio, perché sono presentate in forma organizzata nel codice delle pagine. Questi metadati strutturati forniscono all’AI una base affidabile e aggiornata per comporre le schede prodotto mostrate in chat. Ad esempio, se un sito di elettronica ha implementato correttamente i dati strutturati per un televisore 4K (nome modello, prezzo, immagine, etc.), ChatGPT può raccogliere tali dettagli e inserirli nella sua risposta quando quel televisore risulta rilevante per la query di un utente.

• Contenuti di recensioni e guide all’acquisto: Oltre ai dati “numerici” e anagrafici del prodotto, l’AI ha bisogno di capire quanto quel prodotto sia valido e perché potrebbe piacere all’utente. Per farlo analizza contenuti testuali sul web: recensioni professionali (articoli di test e comparativa, guide “Top 10”) e opinioni degli utenti (forum, social, thread su Reddit, ecc.). OpenAI ha dichiarato che ChatGPT pesca da un mix di fonti, ad esempio una guida all’acquisto di una rivista specializzata così come discussioni su forum di appassionati. Il modello di AI sintetizza questi testi per estrarre concetti come i punti di forza e debolezza di ciascun prodotto, ciò di cui si parla più frequentemente (es. “questa macchina espresso è lodata per la facilità d’uso, ma criticata per la rumorosità”). In sostanza sta leggendo al posto nostro le recensioni online e ne fa un digest comprensibile.

• Preferenze e contesto dell’utente: Un aspetto innovativo è che ChatGPT può tenere conto delle indicazioni personali fornite dall’utente nella conversazione corrente (e potenzialmente anche in precedenti, se pertinenti). Ad esempio, se in chat dico “preferisco acquistare solo abbigliamento nero e da negozi italiani”, l’assistente cercherà di ricordarlo e di filtrare/ranghizzare i consigli futuri in linea con queste preferenze. Questo rende i risultati più personalizzati di una ricerca tradizionale su Google, che di solito è uguale per tutti a parità di query (salvo personalizzazioni limitate basate sull’account Google). In ChatGPT invece l’utente può “insegnare” i propri gusti nel corso della conversazione, e l’AI adatterà di conseguenza le raccomandazioni.

• Aggregazione e indipendenza dei risultati: OpenAI tiene a precisare che i prodotti mostrati sono scelti in modo organico dall’AI, non perché qualche merchant abbia pagato per comparire. A differenza di Google Shopping, attualmente non ci sono inserzioni pubblicitarie né posizionamenti a pagamento in queste risposte: il criterio di selezione è legato alla rilevanza e qualità percepita, non a un’asta pubblicitaria. Detto questo, va sottolineato che i merchant e siti di e-commerce non vengono inclusi “per magia”: se un sito ha bloccato il crawler di OpenAI, i suoi prodotti non verranno visti dall’AI. Perciò è fondamentale per gli e-commerce permettere la scansione da parte di OAI-SearchBot (simile a come fanno con Googlebot), e assicurarsi che sul sito ci siano informazioni strutturate ben formattate. OpenAI sta anche lavorando a un sistema di feed diretto: i merchant potranno in futuro inviare proattivamente a ChatGPT i propri cataloghi prodotti tramite feed (un po’ come avviene con Google Merchant Center), così da garantire liste più aggiornate e complete. Al momento è in fase di test una pagina di iscrizione per le aziende interessate a fornire feed, segno che l’ecosistema di dati andrà ad arricchirsi ulteriormente oltre al semplice crawling del web.

In pratica, ChatGPT funge da metamotore verticale: setaccia il web per informazioni strutturate e non, le incrocia e le comprime in un formato dialogico. Non si limita a cercare “il prodotto X su Amazon” come potrebbe fare un utente, ma cerca di comprendere quali prodotti valgono la pena in base al contesto della domanda e alle valutazioni diffuse online. Tutto ciò richiede un enorme lavoro di data mining e NLP sotto al cofano, ma per l’utente finale è trasparente: vede soltanto i risultati finali confezionati con cura.

Shopping

We’re experimenting with making shopping simpler and faster to find, compare, and buy products in ChatGPT.

✅ Improved product results
✅ Visual product details, pricing, and reviews
✅ Direct links to buy

Product results are chosen independently and are not ads.… pic.twitter.com/PkZwsTxJUj

— OpenAI (@OpenAI) April 28, 2025

Disponibilità e fase di rilascio: dove e quando è attiva questa funzione?

La funzionalità di shopping in ChatGPT è fresca di annuncio (OpenAI l’ha svelata pubblicamente ad aprile 2025) e si trova attualmente in fase di rollout sperimentale. Cosa significa? In primo luogo, la feature è inizialmente limitata ad alcune categorie merceologiche dove l’AI può brillare nella comparazione: si è parlato di elettronica, prodotti di bellezza, articoli per la casa e moda come primi settori supportati. Questo ha senso, perché sono ambiti con tantissime varianti di prodotto e un corpus enorme di recensioni online da cui attingere.

OpenAI ha indicato che l’intenzione è di rendere questa esperienza di shopping disponibile a tutti gli utenti di ChatGPT, indipendentemente dal fatto che abbiano un account Plus a pagamento o utilizzino la versione gratuita. In pratica, la funzione dovrebbe pian piano comparire nell’interfaccia di ChatGPT di chiunque, non solo dei beta tester o sviluppatori. È probabile che all’inizio il rollout sia avvenuto principalmente per le ricerche in lingua inglese e in mercati come gli Stati Uniti, dove tra l’altro risiedono molti dei partner commerciali (grandi retailer e siti con cui OpenAI può aver stretto accordi per i dati). Tuttavia, nulla vieta che con il tempo l’AI venga addestrata a fornire risultati di shopping anche in altre lingue, Italia inclusa, soprattutto man mano che raccoglie dati globali e che i merchant di ogni paese iniziano a inviare i loro feed.

Possiamo immaginare la fase attuale come una sorta di beta pubblica: la funzionalità c’è, ma OpenAI la presenta come “sperimentale”. Stanno raccogliendo feedback su come gli utenti interagiscono, verificando l’accuratezza dei consigli e monitorando eventuali errori (ad esempio prezzi errati o prodotti non più disponibili). È un momento delicato, perché introdurre risultati di shopping significa anche gestire aspettative elevate: se l’AI consiglia un prodotto esaurito o con informazioni sbagliate, l’esperienza utente ne risente. Ecco perché, parallelamente al rilascio, OpenAI ha fornito linee guida ai siti web e sta coinvolgendo attivamente merchant e publisher. Hanno predisposto un portale informativo in cui spiegano come non essere esclusi (ad esempio, controllando il robots.txt per permettere al loro crawler di accedere) e offrono un modulo per candidarsi all’invio di feed. Tutti segnali che indicano come questa funzionalità sia destinata a crescere e migliorare nei prossimi mesi.

In sintesi, al momento la funzione di shopping in ChatGPT è in rampa di lancio: già visibile per molti utenti e destinata a un rollout completo. Siamo nelle primissime fasi di quella che potrebbe diventare una componente stabile di ChatGPT, quindi è il momento in cui chi opera online deve iniziare a prestare attenzione e sperimentare, senza però dare per scontato che sia già perfetta o onnipresente in ogni mercato.

ChatGPT Shopping vs Google Shopping: quali sono le differenze?

Fonte TomsHardware

Non si può evitare il confronto: l’incursione di ChatGPT nel territorio dello shopping online mette questo strumento a paragone con Google Shopping, la piattaforma a cui siamo abituati da anni per cercare prodotti. Pur avendo entrambi l’obiettivo di aiutare l’utente a trovare articoli e comparare prezzi, l’approccio di ChatGPT presenta differenze sostanziali rispetto a Big G. Ecco i punti chiave di distinzione:

• Esperienza conversazionale vs. esperienza di ricerca tradizionale: Google Shopping (così come la ricerca Google classica) richiede all’utente di formulare query, applicare filtri e sfogliare risultati in modo autonomo. ChatGPT invece offre un’esperienza dialogica: l’utente può porre domande in linguaggio naturale e affinare le richieste a voce, ottenendo risposte immediate sotto forma di consigli. In altre parole, Google ti mostra una lista di prodotti, ChatGPT ti accompagna nella scelta, spiegando e rispondendo ai dubbi in tempo reale.

• Organico vs. sponsorizzato: Uno dei contrasti più marcati è la natura dei risultati. Su Google Shopping molti prodotti in cima sono inserzioni a pagamento (schede sponsorizzate da merchant tramite Google Ads). Anche i risultati “gratuiti” su Google sono influenzati da strategie SEO e accordi commerciali. ChatGPT, almeno in questa fase, non mostra alcun annuncio né posizionamenti a pagamento. I prodotti vengono selezionati in base alla rilevanza e alla qualità percepita dai contenuti web, non perché un venditore ha pagato per apparire. Questo potrebbe dare a ChatGPT un’aura di maggiore imparzialità agli occhi dell’utente, simile a un consulente che non prende commissioni (anche se resta da vedere se in futuro verranno introdotti modelli di monetizzazione come affiliazioni o fee per lead, cosa che OpenAI non esclude ma per ora non implementa).

• Personalizzazione delle raccomandazioni: Google Shopping offre opzioni di filtro (per prezzo, marca, caratteristiche) e certamente Google conosce molto di noi attraverso il nostro account, ma in genere non c’è un vero dialogo personalizzato. ChatGPT invece può memorizzare preferenze dichiarate dall’utente e tenere conto del contesto. È un livello di personalizzazione più esplicito: se dici a ChatGPT “non voglio prodotti cinesi” oppure “il mio budget ideale è 100€, ma fammi vedere anche qualcosa di poco sopra”, l’assistente capisce e adegua le risposte. Google ti costringerebbe magari a raffinare la query o applicare manualmente filtri, qui avviene tutto fluidamente nella conversazione.

• Fonte delle informazioni di supporto: Quando Google mostra risultati di shopping o schede di prodotto, spesso include alcune recensioni con stelline e magari una frase estratta automaticamente, ma per approfondire devi cliccare su un sito. ChatGPT invece ti dà già un estratto delle recensioni e delle caratteristiche chiave nel testo della risposta. È come se la “scheda prodotto” di Google venisse arricchita da un mini articolo riassuntivo creato al volo dall’AI. Inoltre ChatGPT combina fonti diverse (unendo pareri da forum, articoli, blog) e può persino chiederti che tipo di recensioni preferisci leggere (professionali vs utenti) per modulare il suo consiglio. Google non ti chiede che tipo di fonte vuoi, semplicemente classifica risultati secondo il suo algoritmo.

• Interfaccia e interazione: Google Shopping è un catalogo visuale dove l’utente clicca sui risultati per saperne di più; ChatGPT integra i risultati dentro una chat. Questo significa che in ChatGPT puoi scrollare la conversazione e vedere che, ad esempio, prima hai chiesto un consiglio sui telefoni, poi sulle cuffie, tutto nello stesso luogo. L’esperienza è continuativa. Google, al contrario, tratta ogni ricerca come un caso a sé: se cambi query, ricomincia da capo, a meno che tu non navighi indietro. Per chi è abituato a usare assistenti vocali o chat, l’approccio di ChatGPT risulterà più naturale e coinvolgente.

• Trasparenza e controllo: Google ha costruito nel tempo una certa fiducia (non priva di critiche) su come classifica i risultati, e i SEO conoscono – almeno in parte – i fattori che influenzano il ranking. Con ChatGPT, la “scatola” è più opaca: l’AI decide in base a criteri qualitativi e al suo addestramento. L’utente medio potrebbe non sapere perché proprio quei 3 prodotti sono stati scelti. OpenAI afferma che l’AI “cerca di capire come ne parlano le persone online” più che seguire un algoritmo di ranking fisso, il che è intrigante ma anche meno controllabile. In pratica, con Google se vuoi più visibilità investi in SEO o in Ads; con ChatGPT, almeno per ora, non puoi pagare per emergere né esiste un trucco SEO dichiarato, se non avere buoni dati e buone recensioni che l’AI possa “percepire”.

In definitiva, Google Shopping rimane uno strumento potentissimo e collaudato per trovare prodotti, soprattutto se l’utente sa già cosa vuole e vuole vedere opzioni rapidamente. ChatGPT Shopping si presenta come un’esperienza più guidata e “user-friendly” per chi è in modalità scoperta, indeciso sul da farsi e magari preferisce leggere un consiglio riassuntivo piuttosto che aprire 10 schede del browser. Le differenze sono tali che i due modelli potrebbero convivere, ognuno con i propri sostenitori: c’è chi amerà l’interattività dell’AI e chi continuerà a preferire la navigazione classica e il controllo totale sulla ricerca. Di certo, Google avrà notato la mossa e risponderà evolvendo il suo servizio (basti pensare agli esperimenti di Search Generative Experience che Mountain View sta lanciando per integrare l’AI nelle ricerche). La partita è aperta.

Impatto sull’e-commerce e sulla visibilità dei prodotti online

Dal punto di vista di chi si occupa di SEO e gestisce e-commerce, l’introduzione di ChatGPT Shopping apre nuovi scenari e interrogativi. Dove andranno a finire gli utenti che oggi cercano prodotti su Google? Se una fetta di utenti inizierà a usare ChatGPT per trovare idee d’acquisto, potrebbe ridursi il traffico verso i risultati organici tradizionali e modificarsi le dinamiche di visibilità dei prodotti. Analizziamo alcuni punti chiave dell’impatto che si prospetta:

• Una nuova sorgente di traffico (da coltivare): ChatGPT, integrando link diretti ai merchant, diventa di fatto un nuovo referrer di traffico per i siti di e-commerce. Nei sistemi di analytics degli shop online potremo iniziare a vedere visite provenienti da chatgpt.com (OpenAI ha già confermato che aggiunge un parametro UTM specifico ai link per essere tracciato). Questo significa che, così come oggi ottimizziamo per Google, Amazon, Bing, ecc., domani dovremo considerare come “posizionarsi” su ChatGPT. In mancanza di un vero ranking SEO manipolabile, la chiave sarà assicurarsi che il proprio catalogo sia leggibile dall’AI (tramite dati strutturati o feed diretti) e che i propri prodotti abbiano buone recensioni online. È un cambio di mentalità: dall’ottimizzare per un algoritmo tradizionale al fornire ottimi dati a un’intelligenza artificiale. Chi muoverà per tempo questi passi (ad esempio implementando markup schema.org completi, fornendo API/feed a OpenAI quando sarà possibile e in generale curando la reputazione online dei propri prodotti) avrà più chance di essere incluso nei suggerimenti di ChatGPT.

• Possibile calo di visibilità per chi vive di comparazioni e affiliazioni: Molti siti e blog oggi prosperano grazie al traffico organico su keyword come “migliori [categoria prodotto]” o “recensione [prodotto X]”. Questi contenuti attirano utenti da Google, che poi magari cliccano link di affiliazione per l’acquisto. Ora, se ChatGPT risponde a quelle stesse query direttamente in chat con una lista di top 5 prodotti e link di acquisto, quanti utenti sentiranno ancora il bisogno di cliccare su un blog esterno? Il rischio concreto è un calo di click verso quei siti di recensioni e comparatori, perché l’AI ne ha già sintetizzato il valore e l’ha servito su un piatto d’argento. Dal punto di vista SEO, potrebbe diventare più difficile ottenere traffico per quei contenuti informativi/commerciali, un po’ come accadde con i featured snippet di Google (che davano una risposta immediata in SERP riducendo i clic). La differenza qui è che la risposta AI è molto più ricca e completa di un semplice snippet, quindi l’effetto “zero-click” potrebbe essere ancora più accentuato.

• Dilemma per i publisher: contenuti usati ma meno visite dirette: Un sito come una rivista tech o un blog specializzato potrebbe vedere le proprie recensioni citate o usate implicitamente da ChatGPT per formulare i consigli, ma senza ottenere poi la visita dell’utente. Da un lato, il brand potrebbe guadagnare visibilità se ChatGPT menziona la fonte (non è chiaro quanto l’assistente renderà esplicite le fonti nelle risposte standard, anche se pare ci sia un pannello “fonti” consultabile). Dall’altro, meno traffico diretto significa meno possibilità di monetizzare tramite pubblicità o affiliazioni. Si crea quindi una tensione già nota nell’era delle snippet e degli assistenti vocali: come farsi riconoscere e remunerare quando è un AI a intermediare la tua informazione? Alcuni grandi publisher (es. testate internazionali) hanno già stipulato accordi di licenza con OpenAI per dare accesso ai contenuti; questo potrebbe diventare prassi se i volumi di utenti su ChatGPT Shopping esploderanno, costringendo chi crea contenuti a trovare nuovi modelli di business (ad esempio partnership dirette con OpenAI, o sviluppo di propri chatbot per mantenere gli utenti nel proprio ecosistema).

• Visibilità dei piccoli e grandi merchant: C’è poi da considerare chi viene mostrato come venditore nelle opzioni di acquisto. Se ChatGPT, per un dato prodotto, mostra sempre e solo le opzioni di colossi come Amazon o eBay, i piccoli e-commerce rischiano di rimanere nell’ombra, anche se magari vendono quell’articolo a prezzo migliore. Tuttavia, OpenAI sostiene che “qualsiasi sito o merchant può apparire” purché rispettino i requisiti tecnici. Dunque, un merchant medio-piccolo ha comunque la possibilità di emergere accanto ai big, forse più che su Google dove il dominio dei marketplace è schiacciante. Sarà cruciale per i merchant fornire dati esatti e aggiornati (nessuno vuole cliccare su ChatGPT “Compra a 50€” e poi trovare che sul sito costa 70€ o è esaurito). Inoltre, i merchant dovranno monitorare attentamente le performance: se ChatGPT inizia a portare vendite, diventerà un canale di acquisizione nuovo a cui dedicare risorse (ottimizzazione del feed, monitoraggio prezzi concorrenziali per risultare come opzione più attraente, ecc.).

• SEO tecnico e strategico si fondono: Ottimizzare per ChatGPT Shopping non sarà solo questione di keyword come nel SEO tradizionale, ma un misto di SEO tecnico (dati strutturati, crawling) e di content marketing/PR (generare buzz positivo e recensioni valide attorno ai prodotti). In un certo senso questo riporta all’idea originaria di SEO: offrire contenuti di qualità e una struttura solida, solo che ora il “lettore” primario è un modello di intelligenza artificiale. I SEO dovranno dialogare di più con sviluppatori e responsabili prodotto per assicurarsi che l’azienda “parli la lingua” dell’AI (via metadata e feed). Allo stesso tempo, curare l’esperienza utente finale diventa ancora più centrale: se un prodotto ha pessime recensioni ovunque, l’AI lo saprà e difficilmente lo consiglierà, a prescindere da quanto si provi a spingerlo.

Dal punto di vista SEO questa novità spinge verso una evoluzione del ruolo del SEO/marketer: non più solo posizionarsi su Google, ma ottimizzare la presenza del proprio brand/prodotto nei sistemi di intelligenza artificiale conversazionale. Chi saprà anticipare questa tendenza potrebbe guadagnare un vantaggio competitivo, mentre chi la ignorerà rischia di perdere terreno se una quota significativa di utenti migrerà su questi nuovi modi di cercare prodotti.

Come cambieranno le abitudini di ricerca degli utenti (soprattutto dei più giovani)

Oltre agli addetti ai lavori, ci sono loro: gli utenti finali. Come potrebbe evolvere il comportamento delle persone di fronte a questa nuova possibilità? Specialmente le nuove generazioni, cresciute a pane, app e social network, potrebbero abbracciare con entusiasmo un modo più interattivo di cercare prodotti. Vediamo alcuni scenari e riflessioni sulle abitudini di ricerca:

• Dialogare invece di digitare parole chiave: Per molti “nativi digitali”, parlare con un chatbot o un assistente virtuale è quasi naturale. Già usano Siri, Alexa o Google Assistant per avere informazioni veloci. ChatGPT porta questa interazione a un livello superiore: non solo ti capisce, ma ti fornisce ragionamenti e consigli completi. Un giovane che vuole comprare, ad esempio, un nuovo paio di scarpe da running potrebbe preferire chiedere direttamente all’AI quale modello comprare per le sue esigenze, anziché leggere 5 articoli e 20 recensioni su siti diversi. È ricerca in linguaggio naturale, meno fatica cognitiva nel formulare query booleane o pensare alle keyword giuste. Questo abbassa la barriera: anche chi non ha esperienza nel cercare online in maniera efficiente può ottenere risposte di qualità semplicemente descrivendo ciò che vuole a ChatGPT.

• Velocità e convenienza prima di tutto: Le nuove generazioni sono abituate ad avere tutto e subito (basti pensare allo streaming on-demand, alle consegne in giornata di Amazon, etc.). Un assistente che in pochi secondi ti sforna una rosa di opzioni già ragionate è perfettamente in linea con questa mentalità “fast & easy”. Perché aprire vari siti, confrontare prezzi manualmente, leggere lunghe recensioni, quando un AI lo fa per te e ti presenta solo il succo? Ovviamente non tutti si fideranno ciecamente, ma molti apprezzeranno la riduzione del tempo di ricerca. Questo potrebbe portare un certo tipo di utente a saltare del tutto la fase di ricerca su Google o sui marketplace: se ChatGPT diventa affidabile, potrebbe diventare la prima tappa per farsi un’idea, un po’ come chiedere consiglio a un amico esperto.

• Interazione più umana e meno “da motore di ricerca”: Chi è cresciuto con le chat (Whatsapp, Messenger, Telegram) si trova a suo agio a scrivere domande come se stesse parlando con una persona. Le query sui motori di ricerca spesso sono telegrafiche (“miglior smartphone 2023 prezzo”), quasi un linguaggio criptico. In ChatGPT puoi scrivere: “Sto cercando uno smartphone nuovo, budget 300€, mi interessa soprattutto la fotocamera – consigli?”. Questo modo di esprimersi è più spontaneo. Le nuove generazioni potrebbero sentirsi più capite da un sistema conversazionale rispetto a una pagina di risultati nuda e cruda. Inoltre, la possibilità di fare domande successive tipo “perché mi consigli questo?” e ottenere una spiegazione, crea fiducia e un senso di rapporto più personale con lo strumento.

• Ricerca vocale e assistenti sempre più utili: Non dimentichiamo che ChatGPT può essere integrato in applicazioni mobile e magari un domani in assistenti vocali. Immaginiamo tra qualche anno: chiedi con la voce al tuo smartphone (o smart speaker) di trovare un certo prodotto e l’assistente vocale, grazie a ChatGPT Shopping, ti elenca 2-3 opzioni spiegandotele a voce, magari con la possibilità di confermare l’acquisto direttamente. Questo scenario è molto attraente per chi già oggi utilizza la voice search. I giovani, in particolare, che spesso dettano messaggi o usano note vocali, potrebbero gradire fare shopping in questo modo ultracomodo. Sarebbe un’evoluzione dell’e-commerce quasi in stile “Jarvis di Iron Man”: conversare per comprare.

• Dalla ricerca su social a quella su AI: C’è un trend attuale per cui Gen Z e Millennials cercano ispirazione per gli acquisti su piattaforme come Instagram, TikTok o Pinterest, più che su Google. Perché? Preferiscono contenuti visuali, consigli da influencer, formati video brevi. ChatGPT Shopping, pur non essendo un social, potrebbe intercettare parte di questo bisogno di consiglio veloce e su misura. Non ha i video accattivanti di TikTok, certo, ma fornisce risposte immediate e personalizzate. Potrebbe diventare un ibrido: meno “freddo” di Google, più utile e diretto di un social dove comunque devi guardare vari contenuti per trovare info pratiche. Magari un utente vede un prodotto su TikTok e poi va su ChatGPT a chiedere “è valido quel prodotto? me ne consigli altri simili?”. I canali non si escludono a vicenda, ma l’AI conversazionale può diventare un anello importante nella catena di decisione d’acquisto delle nuove generazioni.

Va detto che non tutti abbandoneranno dall’oggi al domani le vecchie abitudini. Ci sarà probabilmente una fase di convivenza: molti useranno ChatGPT in parallelo a Google, confrontando i risultati, soprattutto all’inizio per testarne l’affidabilità. La fiducia è un fattore cruciale: se l’AI dovesse sbagliare consigli (proponendo ad esempio prodotti scadenti spacciandoli per top, o non cogliendo qualche esigenza particolare) alcuni utenti ne uscirebbero scottati e tornerebbero alle fonti tradizionali. Le nuove generazioni sono sì aperte alle novità, ma anche abbastanza sgamate da fiutare se qualcosa non funziona. Tuttavia, se l’esperienza si dimostrerà solida, è lecito aspettarsi che per i giovanissimi cercare su un chatbot diventi normale tanto quanto lo è stato per noi “googlare” qualsiasi cosa.

Sguardo al futuro: implicazioni a lungo termine per SEO, merchant e ricerca di prodotti online

Questa innovazione è un semplice esperimento o l’inizio di una rivoluzione nel modo in cui cerchiamo e compriamo prodotti? Proviamo a guardare più avanti e immaginare le conseguenze a lungo termine, tenendo conto sia delle opportunità che delle possibili sfide:

• Verso un’esperienza d’acquisto sempre più assistita: Se la traiettoria attuale continua, potremmo vedere ChatGPT e strumenti simili diventare hub centrali per lo shopping online. Un domani, l’AI potrebbe non limitarsi a consigliare e reindirizzare, ma magari integrare direttamente funzioni di acquisto (chissà, un bel giorno potremmo acquistare senza uscire dalla chat, se venissero stretti accordi di pagamento con piattaforme esterne). Si arriverebbe così a un modello in cui l’utente descrive cosa vuole e l’assistente pensa a tutto: trova, confronta, consiglia e persino finalizza l’ordine su delega dell’utente. È una visione un po’ futuristica, ma che rientra in una tendenza chiara: ridurre gli attriti nel percorso di acquisto online. Per i merchant, questo significherebbe dover essere pronti a integrarsi via API e servizi con questi assistenti, un po’ come oggi ci si integra con Amazon Alexa per l’e-commerce vocale.

• Evoluzione della SEO in chiave “AI-first”: Il lavoro del SEO dovrà adattarsi strutturalmente. Oggi ottimizziamo per algoritmi di ranking noti (con oltre 200 fattori, backlink, contenuti, etc.), domani dovremo ottimizzare per modelli linguistici. Significherà, ad esempio, fornire al modello le informazioni giuste nel formato giusto (dati strutturati, feed, contenuti facilmente parseable), ma anche capire come l’AI valuta la “qualità”. Potrebbe non essere più questione di meta-tag o velocità del sito (il modello pesca i dati e basta, l’UX del sito conta meno se l’utente non lo visita affatto), quanto piuttosto di sentiment del brand, recensioni positive autentiche, presenza diffusa online. Il confine tra SEO, content marketing e digital PR si farà ancora più labile. Inoltre, nascerà forse la figura del “AI Optimization Specialist”, qualcuno che studia specificamente come interagire con e fornire dati a sistemi come ChatGPT, Bing Chat, Google Bard e altri, per massimizzare la presenza dei propri contenuti e prodotti nelle loro risposte.

• Monopolio vs ecosistema distribuito: Un aspetto da tenere d’occhio è chi controllerà la porta d’accesso ai consumatori. Oggi Google è un collo di bottiglia enorme: controlla gran parte delle ricerche prodotto e quindi delle vendite referral. Se ChatGPT (o altri assistenti AI) guadagneranno terreno, avremo un ecosistema un po’ più distribuito o semplicemente un nuovo gatekeeper? OpenAI al momento si posiziona come intermediario alternativo, ma nulla vieta che in futuro possa accordarsi con alcuni grandi attori (pensiamo a un eventuale partnership con Shopify o con grandi marketplace) e finire per privilegiare certe fonti. Se mantenesse l’approccio aperto (tutti possono partecipare, dati aperti), potrebbe nascere un ecosistema più democratico rispetto a Google. Tuttavia, se dovesse monetizzare con affiliazioni o accordi esclusivi, potrebbe creare nuove forme di pay-to-play. I SEO e i merchant dovranno monitorare queste dinamiche: oggi è un terreno vergine, domani potrebbe avere regole tutte nuove (ancora una volta!) a cui adeguarsi.

• Impatto sui marketplace e comparatori: Se un assistente AI fa bene il suo lavoro, potrebbe ridurre la necessità di andare su siti comparatori di prezzo o anche su marketplace come Amazon per cercare varietà di scelta. Certo, Amazon ha dalla sua la fiducia, le recensioni utenti e l’abitudine consolidata: difficilmente un utente Amazon Prime incallito smetterà di usare l’app Amazon. Però, se ChatGPT gli mostra un prodotto venduto su un negozio sconosciuto ma a prezzo inferiore e con buone recensioni, magari gli fa scoprire opportunità che su Amazon non avrebbe visto. In pratica, la concorrenza potrebbe aprirsi: i merchant indipendenti potrebbero ottenere visibilità se sanno farsi scegliere dall’AI. Questo ovviamente spinge anche Amazon & co. a migliorarsi (per esempio, Amazon potrebbe potenziare il proprio assistente Alexa Shopping per non restare indietro). Alla fine, i benefici per l’utente potrebbero essere prezzi migliori e più trasparenza su alternative di acquisto.

• Cambiamento nelle metriche di successo: Nel mondo SEO classico parliamo di ranking, CTR, conversioni su traffico organico. Nell’era dell’AI shopper, dovremo definire nuove metriche: percentuale di volte in cui un nostro prodotto viene raccomandato dall’AI per una certa query, ad esempio, o il tasso di conversione dei clic provenienti da ChatGPT (che potrebbero avere conversioni alte, essendo utenti già molto orientati). I merchant potrebbero voler ottimizzare la “preferenza dell’AI”, un concetto inedito. Forse un giorno chiederemo “ma il mio prodotto è AI-friendly? Lo consiglierà mai ChatGPT?”.

In definitiva, l’integrazione dello shopping in ChatGPT sembra indicare un futuro dove ricerca e acquisto si fondono in un’unica esperienza mediata dall’intelligenza artificiale. Per SEO e merchant, questo scenario offre opportunità di innovazione ma richiede grande capacità di adattamento. La long term vision potrebbe essere quella di un web in cui i migliori contenuti e prodotti emergono non solo scalando posizioni su Google, ma venendo riconosciuti come tali da AI sempre più sofisticate. Ci aspettano sfide interessanti: dovremo mantenere un approccio flessibile, continuare a imparare e magari riscoprire l’importanza di principi fondamentali (dati di qualità, soddisfazione reale del cliente) che nessun algoritmo – tradizionale o AI – potrà ignorare.

Punti cruciali:

E te cosa ne pensi? 🙂

L’emergere degli answer engine sta rivoluzionando il modo in cui cerchiamo e troviamo informazioni online. Non cerchiamo più solo “link blu” da cliccare, ma ci aspettiamo risposte pronte, affidabili, sintetiche. E se siamo SEO, dobbiamo capire una cosa semplice: dobbiamo smettere di posizionare “solo” le pagine. Ora dobbiamo ottimizzare per farci citare dalle intelligenze artificiali 🙁

Qui entra in gioco l’Answer Engine Optimization (AEO). È una disciplina nuova, affascinante e con margini enormi. Non è SEO tradizionale. È la sua mutazione evolutiva. Read More

Ti sei mai domandato chi è il SEO? Quando guadagna e qual è il percorso formativo da fare? Scoprilo in questo articolo. Read More

Negli ultimi anni i Large Language Model (LLM) come GPT-4, LLaMA, Mistral, Claude e molti altri sono diventati strumenti chiave per gestire e generare contenuti. Questi modelli riescono a comprendere linguaggio naturale e a rispondere a domande complesse, ma presentano anche delle limitazioni tecniche. Una delle sfide principali è fornire a un LLM informazioni estese (ad esempio il contenuto di un intero sito web) rimanendo entro i limiti del suo contesto. È qui che entra in gioco il formato llms.txt. Read More