Panoramica completa della ricerca su AI, SEO, AIO e LLMO – Immagine: Xpert.Digital
Ottimizzazione del modello linguistico di grandi dimensioni: come l'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il settore SEO
Ottimizzazione del modello linguistico di grandi dimensioni: come l'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il settore SEO
Il panorama della ricerca sull'ottimizzazione dei motori di ricerca basata sull'intelligenza artificiale e sull'ottimizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMO) è in rapida evoluzione. Questa analisi completa illustra lo stato attuale della ricerca su tutti gli aspetti rilevanti di questo campo emergente.
Adatto a:
Concetti di base e terminologia
LLMO, GEO e termini correlati
La ricerca rivela una varietà di termini per l'ottimizzazione dei contenuti per i sistemi di intelligenza artificiale. La Large Language Model Optimization (LLMO) si concentra sull'ottimizzazione per modelli linguistici di grandi dimensioni come GPT-4, Claude o Gemini. La Generative Engine Optimization (GEO) mira all'ottimizzazione per i motori di ricerca generativi, mentre l'AI Optimization (AIO) funge da termine generico per tutte le misure di ottimizzazione dell'intelligenza artificiale.
Uno studio innovativo della Princeton University ha introdotto il termine "Generative Engine Optimization" nella letteratura scientifica e ha dimostrato che le strategie GEO possono aumentare la visibilità delle risposte generate dall'IA fino al 40%. Questa ricerca ha stabilito, per la prima volta, un framework sistematico per l'ottimizzazione dei contenuti per i sistemi di IA generativa.
Come funzionano i moderni modelli di intelligenza artificiale
Le ricerche attuali dimostrano che i modelli di intelligenza artificiale funzionano attraverso il pre-addestramento, la messa a punto e la generazione aumentata del recupero (RAG). Il processo di grounding è particolarmente rilevante, in cui i sistemi di intelligenza artificiale arricchiscono le loro risposte con dati web in tempo reale attraverso ricerche in tempo reale. Google utilizza incorporamenti e calcoli di similarità semantica per valutare i contenuti in modo sequenziale, anziché cercare parole chiave in intere pagine.
Fattori di ranking e fattori di visibilità
Panoramica dei fattori di ranking di Google AI
Studi approfonditi hanno identificato sette aree principali che influenzano le panoramiche di Google AI:
- Modelli di intelligenza artificiale (PaLM 2, MUM, Gemini)
- Sistemi di classificazione principali (PageRank, BERT, contenuti utili)
- Database (Knowledge Graph, Shopping Graph)
- Aree tematiche (categorie YMYL)
- Intento di ricerca (informativo, navigazionale, transazionale)
- Elementi multimediali
- Dati strutturati
Le ricerche dimostrano che i siti web con un posizionamento migliore su Google hanno il 25% di probabilità di comparire come fonte nelle panoramiche AI. È interessante notare che quasi il 90% delle citazioni di ChatGPT proviene da risultati di ricerca al di fuori delle prime 20 posizioni.
Visibilità del marchio e fattori di menzione
Un'analisi completa di 75.000 marchi condotta da Ahrefs ha rivelato correlazioni significative per la visibilità nelle panoramiche AI:
- Menzioni sul Web del marchio: correlazione più forte (0,664)
- Ancore del marchio: seconda correlazione più forte (0,527)
- Volume di ricerca del marchio: terza correlazione più forte (0,392)
- Backlink: correlazione significativamente più debole (0,218)
Questa ricerca dimostra che i fattori off-site sono più importanti delle metriche SEO tradizionali. I brand con il maggior numero di menzioni sul web ricevono fino a 10 volte più menzioni nelle panoramiche AI rispetto al gruppo del quartile successivo.
Notorietà del marchio e visibilità LLM
Studi condotti da Seer Interactive dimostrano una correlazione pari a 0,18 tra il volume di ricerca del brand e le menzioni dell'IA. Questa correlazione è la seconda più forte osservata dopo il Domain Rank (0,25). La ricerca dimostra che la brand awareness è rilevante non solo per le persone, ma anche per gli LLM.
Approcci di ottimizzazione tecnica
Dati strutturati e markup dello schema
Le ricerche attuali dimostrano che i crawler AI spesso non riescono a riconoscere i dati strutturati iniettati tramite JavaScript. GPTBot, ClaudeBot e PerplexityBot non possono eseguire JavaScript e quindi non riescono a riconoscere i contenuti generati dinamicamente. Il rendering lato server o l'HTML statico sono essenziali per la visibilità dell'AI.
Particolarmente efficaci sono:
- Formato FAQ per risposte dirette alle domande
- Diagramma pratico per istruzioni dettagliate
- Schema di prodotto per l'ottimizzazione dell'e-commerce
- Schema dell'articolo per il tagging dei contenuti
llms.txt come nuovo standard
La ricerca identifica llms.txt come una guida importante per i crawler AI. A differenza di robots.txt, questo file non viene utilizzato per il blocco, ma piuttosto come panoramica strutturata dei contenuti importanti, simile a una sitemap XML per Google.
Strumenti di misurabilità e monitoraggio
Nuovo sviluppo KPI
La ricerca mostra un passaggio dalle classifiche tradizionali ai tassi di menzione e di riferimento. Il successo non si misura più in base alle posizioni da 1 a 10, ma in base alla probabilità di essere citati nelle risposte dell'IA.
Piattaforme di monitoraggio
Studi recenti individuano diversi strumenti specializzati per il monitoraggio della visibilità dell'IA:
- SE Ranking AI Visibility Tracker: monitora le menzioni del marchio su varie piattaforme di intelligenza artificiale
- Advanced Web Ranking: fornisce informazioni sulla visibilità del marchio basate sull'intelligenza artificiale
- Marlon: Sviluppato specificamente per LLM Brand Visibility
- Metriche LLMO vs. Lorelight: piattaforme per l'ottimizzazione del motore generativo
Studi comparativi tra piattaforme
ChatGPT vs. Ricerca Google
Studi sperimentali mostrano differenze significative nel comportamento degli utenti. Gli utenti di ChatGPT impiegano in media meno tempo per tutte le attività, senza differenze significative nelle prestazioni. ChatGPT livella le prestazioni di ricerca tra diversi livelli di istruzione, mentre la Ricerca Google mostra una correlazione positiva tra istruzione e prestazioni di ricerca.
Funzionalità specifiche della piattaforma
I risultati della ricerca mostrano diverse preferenze per le piattaforme di intelligenza artificiale:
- Ricerca ChatGPT: preferisce contenuti lunghi rispetto alle pagine dei prodotti del marchio
- Perplessità: tende a utilizzare fonti autorevoli come Wikipedia e i principali siti di notizie
- Panoramiche di Google AI: utilizza modelli di co-citazione e segnali di ranking esistenti
Tendenze e sviluppi futuri
Gestione dell'autorità digitale
Nuovi approcci di ricerca come il Digital Authority Management (DAM) stanno emergendo come campo interdisciplinare. Questo approccio olistico combina SEO, content marketing, PR e branding per costruire autorevolezza digitale per i sistemi di intelligenza artificiale. La Piramide della Visibilità dell'IA struttura le misure di ottimizzazione in cinque livelli: qualità dei contenuti, ottimizzazione strutturale, ottimizzazione semantica, creazione di autorevolezza e gestione del contesto.
Ottimizzazione basata sulle entità
Le ricerche dimostrano la crescente importanza della SEO basata sulle entità rispetto alla pura ottimizzazione delle parole chiave. I sistemi di intelligenza artificiale lavorano sempre più con le entità e le loro relazioni, il che significa un passaggio dalle parole chiave ai concetti semantici.
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Sfide e limitazioni
Determinismo e misurabilità
Le ricerche attuali dimostrano che le risposte dell'intelligenza artificiale non sono deterministiche: le stesse domande possono generare risposte diverse. Questo complica notevolmente la misurazione del successo, poiché le metriche SEO tradizionali non sono più applicabili.
Rapido cambiamento tecnologico
La ricerca mette in guardia dalla velocità del cambiamento tecnologico. Le strategie che funzionano oggi potrebbero rapidamente diventare obsolete a causa degli aggiornamenti dei modelli. Ciò richiede un adattamento continuo e la volontà di sperimentare.
Approfondimenti pratici
Strategie di contenuto
La ricerca dimostra che la copertura tematica e la copertura olistica degli argomenti sono cruciali. I modelli di intelligenza artificiale privilegiano i contenuti in grado di rispondere a più sottodomande di una query complessa attraverso il fan-out delle query.
EEAT nel contesto dell'IA
Gli studi dimostrano che i principi di Esperienza, Competenza, Autorevolezza, Affidabilità (EEAT) rimangono rilevanti per i sistemi di intelligenza artificiale. Le piattaforme di intelligenza artificiale preferiscono fonti affidabili e autorevoli per ridurre al minimo le allucinazioni.
L'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale diventa un vantaggio competitivo: gli investimenti iniziali in LLMO danno i loro frutti
Le ricerche attuali dimostrano che la SEO e l'LLMO basate sull'intelligenza artificiale sono ormai consolidate come discipline indipendenti. Sebbene molti principi SEO tradizionali rimangano rilevanti, i sistemi di intelligenza artificiale richiedono nuovi approcci alla strutturazione dei contenuti, alla costruzione del brand e all'implementazione tecnica. La ricerca è ancora in fase sperimentale, ma i primi investimenti nell'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale promettono vantaggi competitivi a lungo termine.
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Konrad Wolfenstein
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