GEO Content Strategy e ottimizzazione dei contenuti
Negli articoli precedenti abbiamo visto come l’avvento degli Answer Engine stia rivoluzionando le dinamiche della ricerca di informazioni online, cambiando profondamente il comportamento degli utenti e, conseguentemente, forma e natura delle attività di ottimizzazione di visibilità e rilevanza dei brand in questo nuovo scenario. Abbiamo anche visto come la diversa tecnologia alla base dei Large Language Models (LLM) imponga una revisione delle best practice classiche della SEO tecnica, dove soluzioni un tempo sdoganate da Google (come quelle che richiedono l’esecuzione di codice per il rendering) possono ora classificarsi come issue gravi in ottica GEO, poiché gli LLM sono dotati di una tecnologia di scansione meno evoluta. Dopo aver “messo in bolla” il sito sotto il profilo tecnico, passiamo ora all’impatto della rivoluzione GEO sulla content strategy e sull’ottimizzazione dei contenuti, che rappresentano la seconda ala dell’ottimizzazione on-site.
Definizione della content strategy
Qualsiasi strategia di content marketing efficace deve necessariamente partire dall’analisi dei bisogni informativi dell’utenza: per offrire le giuste risposte, è fondamentale conoscere e capire le domande del pubblico che si intende intercettare.
Pur non mettendo in discussione questo assioma, l’avvento degli Answer Engine introduce una sfida significativa: gli LLM di nuova generazione non rendono disponibili i dati delle ricerche – o meglio, dei prompt – dei propri utenti, neanche in forma aggregata. Per elaborare una strategia di contenuto basata sui dati, però, possiamo ricorrere ai miliardi di ricerche effettuate sui motori di ricerca tradizionali come Google e Bing, che rendono disponibili le informazioni in modo granulare, fornendo un panel ampiamente rappresentativo.
Tuttavia, la classica analisi delle keyword è solo un punto di partenza. Nel mondo GEO, le keyword sono sostituite da stringhe di ricerca (prompt) che sono mediamente molto più articolate, definendo in modo più accurato l’esigenza informativa dell’utente. L’obiettivo GEO non è lottare per posizionarsi su una keyword, ma per diventare citabile, semanticamente chiaro e affidabile, offrendo le risposte appropriate ai prompt dell’utenza.
Per presidiare i touch-point più strategici, è necessario identificare le risposte ai prompt in cui il brand non sviluppa menzioni o citazioni (visibilità e rilevanza). Questo rappresenta il “gap to fill”, ovvero gli ambiti non correttamente presidiati. Per identificare questi prompt rilevanti e ottenere dati statisticamente significativi, si possono utilizzare tool commerciali come Answer the Public, desumerli dall’analisi delle vecchie care keyword e delle relative SERP o – soluzione non propriamente ottimale – generarli con l’aiuto dell’AI. Una volta che avremo definito i prompt, non resterà che analizzare i responsi degli answer engine per identificare le aree non presidiate efficacemente, che saranno il target della nostra content strategy.
Ottimizzazione dei contenuti
Quando si creano nuovi contenuti, l’ottimizzazione deve tenere conto dei meccanismi interni di funzionamento degli Answer Engine per massimizzare le probabilità di citazione.
I meccanismi di selezione del contenuto
Il processo inizia quando un utente pone una domanda a cui il modello è in grado di rispondere solo attingendo informazioni sulla rete. Il modello LLM riconduce l’interrogativo a una query principale, che viene poi scomposta in un certo numero di sub-query attraverso un meccanismo noto come fan-out.
A questo punto, il modello effettua una ricerca di risposte sia per la query principale che per le sub-query, recuperando diverse risorse web rilevanti.
Tutte le pagine recuperate vengono poi valutate utilizzando una metodologia sovrapponibile a quella del Reciprocal Rank Fusion: le risorse che appaiono più volte nei risultati per la query principale e le sue sub-query ottengono un punteggio maggiore, aumentando le chance di ottenere menzioni e citazioni.
Progettare la struttura per la citazione
La definizione della struttura di un contenuto deve tenere conto di questo meccanismo di fan-out. La chiave target, che identifica il cuore del bisogno informativo del prompt, deve essere scomposta in sub-query per identificare tutti gli elementi concettuali da integrare nei vari paragrafi. Così facendo si aumentano le chance che il contenuto venga richiamato in più risultati di ricerca intermedi del motore LLM, ottenendo così un punteggio più alto nel processo di valutazione e una maggiore probabilità di essere citato o menzionato nel responso generato.
L’ottimizzazione del contenuto prevede l’applicazione di tutte le best practice classiche della SEO, arricchite da quelle più specifiche GEO. In particolare, è utile che il contenuto sia costruito in modo da risultare il più possibile “pronto all’uso” da parte dei motori “conversazionali”.
Rendere i contenuti facilmente estraibili
Per essere facilmente estraibile e citabile, il contenuto deve essere strutturato in modo logico e gerarchico. È fondamentale utilizzare titoli gerarchici chiari (H1, H2, H3) e una formattazione adeguata, in modo da facilitare la comprensione delle relazioni tra i concetti. Secondo molti professionisti del settore, l’ottimizzazione dovrebbe avvenire a livello di “chunk” (frammento): ogni passaggio dovrebbe essere focalizzato su un singolo concetto, mantenendo i passaggi semanticamente coesi e auto-sufficienti, così che ciascun blocco risulti comprensibile indipendentemente dal contesto dell’intera pagina. Quando si risponde a una domanda specifica, secondo questo orientamento, si dovrebbe iniziare con una frase diretta e concisa, utilizzando un tono neutro, fattuale e non promozionale, per rendere il contenuto facile da sintetizzare nell’ambito di una risposta answer-first. Questo richiede anche di usare frasi più corte, ciascuna delle quali offre risposta a una sola domanda (anche se implicita), favorendo la chiarezza nell’estrazione delle informazioni da parte degli LLM.
Sul “chunking”, però, si sono espressi anche noti portavoce Google quali John Mueller e Danny Sullivan, i quali hanno fortemente sconsigliato di frammentare il contenuto per gli LLM e suggerito di focalizzarsi – come sempre – sull’utente finale.
A nostro modo di vedere è possibile creare un contenuto di assoluto valore per l’utente tenendo in considerazione i meccanismi di funzionamento dei software che agiscono come punto di contatto tra domanda e offerta di informazioni. In buona sostanza, nella stesura dei nostri contenuti cercheremo di seguire un percorso lineare, enucleando chiaramente le unità concettuali che vanno a comporre il nostro topic evitando di eccedere tanto nella frammentazione quanto nella prolissità.
Integrazione nel parco documentale
Per ottenere la citazione, il contenuto deve essere percepito come autorevole e meritevole di fiducia (citation-worthiness). Gli LLM favoriscono i contenuti provenienti da domini fidati, con forti segnali esterni come backlink di qualità e brand mention da fonti affidabili. Per rafforzare questa percezione, è cruciale creare contenuti unici e basati sulla ricerca, come dati freschi, esperienze personali dirette (first-hand experience), o approfondimenti di esperti, che l’IA da sola non può generare. Inoltre, l’inclusione di biografie degli autori e la citazione di fonti primarie o studi aumenta i segnali di esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità (EEAT).
L’uso di entità (nomi chiari di persone, aziende, prodotti) aiuta i motori LLM a collegare la pagina a query e argomenti pertinenti, rafforzando la rilevanza tematica. Infine, la leggibilità è migliorata dall’uso dei dati strutturati (Schema.org), etichette che esplicitano la natura degli elementi all’interno del codice HTML. Mentre in passato i SEO si concentravano solo su un piccolo numero di tipologie per favorire i rich result di Google, l’avvento degli LLM schiude nuove opportunità, considerando che gli schemi disponibili si compongono di oltre 800 tipi e 1500 proprietà, utili per una migliore comprensione dei contenuti da parte dei motori AI-based.
Mantenere i contenuti freschi e aggiornati con statistiche e informazioni attuali è anch’esso un fattore chiave, poiché gli LLM sembrerebbero preferire le pagine più recenti e affidabili.
In sintesi, la rivoluzione GEO impone una strategia di contenuto che miri a consolidare awareness e autorevolezza del brand (leadership of thought). L’ottimizzazione deve tradursi nella creazione di contenuti che siano non solo rilevanti, ma strutturati con criterio per poter essere citati in modo massivo dagli Answer Engine, trasformando così la potenziale perdita di traffico legata al calo drastico dei CTR in un’opportunità per sviluppare rilevanza e cementare la fiducia dell’utenza digitale.