Il panorama digitale sta vivendo una nuova rivoluzione. Non sarà più Google il primo punto di contatto tra brand e consumatori, ma i chatbot basati sull’intelligenza artificiale. E con l’avvicinarsi delle festività natalizie, sempre più utenti stanno già cambiando le proprie abitudini: non cercano più offerte e regali su Google, ma si affidano a strumenti come ChatGPT.
È in questo contesto che emerge la Geo (Generative Engine Optimization), nuova frontiera dell’ottimizzazione dei contenuti. Secondo un report Adobe, il traffico verso i rivenditori proveniente da chatbot potrebbe aumentare del 520% rispetto al 2024. Un trend che ha già portato OpenAI a siglare un’alleanza con Walmart, per consentire agli utenti di acquistare prodotti direttamente dalla chat.
Dalla Seo alla Geo: un cambiamento strutturale
Per anni il marketing digitale si è concentrato sull’ottimizzazione per i motori di ricerca tradizionali. Ma ora, con l’ingresso dell’intelligenza artificiale generativa, le aziende devono adattare i propri contenuti ai criteri di selezione dei chatbot, che rispondono a logiche molto diverse da quelle dei classici algoritmi di ranking.
Il principio resta simile: essere presenti dove gli utenti fanno domande. Ma la forma cambia radicalmente. Mentre Google premia testi lunghi e ridondanti, come gli articoli introduttivi nei blog di cucina, i chatbot preferiscono strutture chiare, sintetiche e informative, come elenchi puntati e sezioni FAQ.
Secondo Imri Marcus, CEO di Brandlight, la sovrapposizione tra i link in prima pagina su Google e le fonti citate dai chatbot è crollata dal 70% al di sotto del 20%. Questo significa che lavorare solo in ottica Seo non è più sufficiente: bisogna pensare alla Geo, che entro la fine dell’anno potrebbe raggiungere un mercato da 850 milioni di dollari.
Un linguaggio più specifico per risposte più precise
Le domande rivolte ai chatbot sono spesso molto più dettagliate di quelle digitate nei motori di ricerca. Ecco perché le aziende devono produrre contenuti altamente specifici. Non basta parlare del brand in generale: bisogna rispondere alle singole necessità degli utenti.
“Nessuno chiede a ChatGPT se General Motors è un’azienda valida” spiega Marcus. “Chiedono invece quale tra due modelli ha più autonomia. Chi fornisce questo tipo di risposte mirate, avrà molte più possibilità di essere citato nei risultati AI”.
Questo comporta un cambio di paradigma anche nei contenuti stessi, che devono essere progettati per entrare nei modelli linguistici: testi chiari, fonti autorevoli, strutture modulari.
Le grandi aziende si attrezzano: il caso Estée Lauder
Multinazionali come LG, Estée Lauder e Aetna stanno già adottando strategie Geo. Brian Franz, chief technology & data officer del gruppo Estée Lauder, ha dichiarato che l’obiettivo è fare in modo che le informazioni sui prodotti e le fonti utilizzate diventino parte integrante dei modelli AI.
Quando gli utenti chiedono consigli – ad esempio, “cosa mettere sulla pelle dopo una scottatura” – i brand vogliono essere menzionati tra le risposte, anche se la conversione in vendita non è immediata. In questa fase iniziale, la visibilità conta più del ritorno sull’investimento, perché i comportamenti d’acquisto sono ancora in evoluzione.
In futuro, però, l’AI potrebbe trasformarsi in un canale diretto di vendita, come dimostra la partnership tra Walmart e OpenAI. Franz stesso non esclude collaborazioni simili per Estée Lauder, aprendo a un commercio conversazionale integrato.
L’intelligenza artificiale genera contenuti… per sé stessa
Un aspetto sorprendente della Geo è che l’ottimizzazione dei contenuti per l’intelligenza artificiale viene fatta con l’ausilio della stessa AI. Se all’inizio si pensava che i modelli evitassero di addestrarsi su testi generati da macchine, oggi questa ipotesi è superata: i contenuti generati artificialmente sono pienamente utilizzati.
Ciò significa che le aziende stanno investendo in AI non solo come canale di distribuzione, ma anche come strumento di produzione contenuti, con l’obiettivo di alimentare i modelli e mantenere la propria rilevanza all’interno delle risposte AI.
