Come farsi trovare da ChatGPT e dalle AI: la nuova SEO

Quando un assistente AI risponde a una domanda con delle fonti, sta facendo due cose in sequenza: cerca sul web contenuti pertinenti, poi sceglie quali passaggi usare per costruire la risposta. La prima parte assomiglia molto alla SEO che conosciamo. La seconda no, ed è lì che si gioca la partita.

Un modello linguistico non "legge" una pagina come farebbe una persona: la spezza in passaggi e valuta quali rispondono in modo autosufficiente alla domanda. Un paragrafo che contiene un'affermazione completa, verificabile e circoscritta ha molte più probabilità di essere estratto rispetto a tre pagine di premesse che arrivano al punto solo alla fine.

Questo ribalta un'abitudine editoriale: sul web abbiamo imparato a costruire suspense e a tenere il lettore. Per farsi citare bisogna fare il contrario — rispondere subito, in modo netto, e argomentare dopo.

Il secondo criterio è la coerenza tra fonti. Se cinque siti diversi dicono la stessa cosa su di te, quell'informazione diventa affidabile. Se il tuo sito dice una cosa e i portali di settore ne dicono un'altra, il modello sceglie la versione più diffusa, non la tua.

È una convenzione nata di recente e sta prendendo piede rapidamente: un file di testo posizionato in fondo al dominio, all'indirizzo tuosito.it/llms.txt, che riassume in modo ordinato cosa fa l'azienda, quali sono le pagine principali e dove trovare le informazioni chiave.

Serve perché un modello che arriva sul tuo sito deve capire in fretta la struttura, e navigare l'HTML di una home page piena di animazioni non è il modo più efficiente. Un file scritto in markdown, con una descrizione di due righe e un elenco commentato di link, è molto più leggibile.

Non è uno standard obbligatorio e nessuno garantisce che ogni sistema lo usi. Ma costa un'ora di lavoro, non può fare danni, e i siti che ce l'hanno danno un'informazione ordinata dove gli altri lasciano che il modello se la ricostruisca da solo.

Un accorgimento: va aggiornato. Un llms.txt che elenca cinque articoli mentre il blog ne ha venticinque comunica un'immagine parziale dell'azienda.

I dati strutturati sono un blocco di codice invisibile al visitatore che dichiara in modo formale cosa contiene la pagina: questa è un'organizzazione, si chiama così, ha questo indirizzo; questo è un articolo, pubblicato in questa data, scritto da questo autore.

Per i motori tradizionali servono a ottenere i risultati arricchiti — le stelline, le FAQ espanse. Per i sistemi AI hanno un valore diverso e più importante: eliminano l'ambiguità. Un modello che deve dire quando è stato pubblicato un articolo preferisce leggere una data dichiarata formalmente piuttosto che dedurla dal testo.

I tipi che contano per la maggior parte delle aziende sono quattro: Organization per l'identità, LocalBusiness se hai una sede fisica, Article o BlogPosting per ogni contenuto del blog con data e autore, e FAQPage dove hai domande e risposte.

Quest'ultimo merita una nota: una sezione di domande frequenti marcata correttamente è tra i formati più facilmente citabili in assoluto, perché la struttura domanda-risposta è esattamente ciò che un assistente sta cercando.

È la parte scomoda: quello che scrivi sul tuo sito vale meno di quello che scrivono gli altri di te. Un modello che deve consigliare un'agenzia non si fida della pagina in cui l'agenzia si autodefinisce la migliore. Si fida di articoli di terzi, elenchi di settore, forum, recensioni, testate locali.

La strategia concreta si chiama costruzione di menzioni, ed è più artigianale che tecnica. Farsi intervistare da una testata locale. Comparire negli elenchi di settore seri. Rispondere a domande nei forum e nelle community dove il tuo pubblico discute davvero — Reddit incluso, che i modelli consultano molto. Pubblicare dati o ricerche originali che altri abbiano un motivo per citare.

Quest'ultimo punto è il più sottovalutato. Un piccolo studio con numeri propri — anche solo "abbiamo analizzato 40 siti di ristoranti in Valsugana e 31 non erano leggibili da telefono" — è materiale citabile che nessun concorrente possiede. Le opinioni sono infinite; i dati originali no.

Non esiste una Search Console per ChatGPT, e chi promette un "posizionamento AI garantito" sta improvvisando. Ma qualcosa si misura, con metodi semplici.

Il primo è il test diretto: prepara dieci domande che un cliente potrebbe fare — "qual è una buona agenzia di comunicazione in Trentino", "chi si occupa di eventi aziendali in Valsugana" — e ponile ogni mese ai principali assistenti, annotando se compari e come vieni descritto. È rudimentale ma dice esattamente ciò che conta.

Il secondo è nei log del server o nelle statistiche: i crawler AI hanno nomi riconoscibili — GPTBot, ClaudeBot, PerplexityBot, Google-Extended. Vedere se passano, e su quali pagine, dice se il sito è almeno raggiungibile. Se il robots.txt li blocca, tutto il resto è inutile.

Il terzo è il traffico di referral: Perplexity e ChatGPT mandano visite tracciabili in analytics. Sono ancora numeri piccoli per la maggior parte dei siti, ma la tendenza nel tempo è l'indicatore che conta.

Se vuoi capire come sei messo oggi su questo fronte, è esattamente il tipo di analisi con cui apriamo i progetti.