Pubblicato il: 21 luglio 2025 / Aggiornamento dal: 21 luglio 2025 – Autore: Konrad Wolfenstein
Llmo / geo | Che dire dell'ottimizzazione tradizionale dei motori di ricerca per la visibilità del marchio nell'era dell'IA? – Immagine: xpert.digital
Solo il 37,4% delle ricerche su Google negli Stati Uniti provoca clic su siti Web esterni
Futuro dei risultati di ricerca: perché le aziende devono ripensare ora
L'era del SEO classico, in cui le aziende hanno solo ottimizzato per Google, sta volgendo al termine. La SEO tradizionale si basava sul posizionamento delle parole chiave, sulla struttura del backlink e sull'ottimizzazione tecnica del sito Web per decenni per classificare i risultati della ricerca. Ma con l'avvento di grandi modelli di linguaggio (LLM) come Chatgpt, Perplessità e panoramiche di AI di Google, il marketing digitale sta fondamentalmente cambiando.
I numeri parlano una lingua chiara: solo il 37,4% delle ricerche su Google negli Stati Uniti provoca clic su siti Web esterni. Allo stesso tempo, il 13,14% di tutte le ricerche è già dotato di panoramiche di intelligenza artificiale e la crescita del 30-150% è dimostrata da aziende che ottimizzano LLMS. Questo sviluppo significa un cambiamento paradigmatico dall'ottimizzazione della classifica pura verso l'ottimizzazione per le risposte basate sull'intelligenza artificiale.
Che cos'è esattamente l'ottimizzazione LLM e in che modo differisce dal SEO tradizionale?
L'ottimizzazione del modello di grande linguaggio (LLMO), definita anche come ottimizzazione generativa del motore (GEO) o Ottimizzazione del motore di risposta (AEO), descrive la preparazione strategica dei contenuti digitali per i sistemi di intelligenza artificiale. Mentre il SEO tradizionale mira a generare traffico di siti Web attraverso classifiche più elevate, LLMO si concentra sul fatto che il contenuto è compreso, estratto, estratto e citato in risposte generate.
La differenza fondamentale è nella destinazione di ottimizzazione: SEO si concentra sulle classifiche e sui clic del sito Web, mentre LLMO è orientato a menzioni e citazioni di AI. LLMS si basano su entità come marchi, prodotti e argomenti – non su URL. Ciò significa che la pertinenza è creata dalla presenza su molte piattaforme, non solo sul tuo sito Web.
Adatto a:
Perché le strategie SEO tradizionali falliscono nella ricerca guidata dall'IA?
Le basi del SEO tradizionale sono troppo corti per i sistemi di ricerca basati sull'intelligenza artificiale, poiché il tipo di elaborazione dei contenuti è fondamentalmente diverso. Mentre i motori di ricerca valutano i siti Web in base a parole chiave e backlink, LLMS analizza il contenuto semanticamente e comprendono il contesto, l'intento e le relazioni tematiche.
LLMS preferisce contenuti strutturati, facili da facilità -comprensione con risposte chiare a domande specifiche. Allegano particolare importanza alla qualità e all'autorità di fonte, preferendo fonti come Wikipedia o record di dati strutturati. L'ottimizzazione tradizionale delle parole chiave è sostituita da un linguaggio conversazionale naturale, poiché gli utenti con sistemi di intelligenza artificiale hanno maggiori probabilità di comunicare in intere frasi.
Inoltre, il 95% del comportamento di citazione AI non può essere spiegato dalle metriche del traffico del sito Web e il 97,2% non dai profili di backlink. Ciò significa che i segnali tradizionali dell'autorità SEO nel mondo dell'intelligenza artificiale perdono importanza.
Quali strategie specifiche richiedono i contenuti ottimizzati LLM?
Le strategie LLMO di successo si basano su diversi principi fondamentali che vanno oltre gli approcci SEO tradizionali. Prima di tutto, il contenuto deve essere strutturato in modo tale da essere facile da capire per i sistemi di intelligenza artificiale. Ciò include titoli chiari, risposte concise e premio di dati strutturati.
Strategia dei contenuti per LLMS
Le aziende dovrebbero creare contenuti dettagliati e completi che includono almeno 1.500-2.000 parole e rispondono completamente a domande specifiche. È importante fornire contenuti citati ben strutturati, con fonti e formulati in modo conciso. Le sezioni FAQ e le intestazioni conversazionali che suonano come le richieste degli utenti reali aumentano la probabilità di AI.
Adatto a:
Ottimizzazione tecnica
A livello tecnico, i siti Web per i crawler di intelligenza artificiale dovrebbero essere ottimizzati che sono spesso "più facili" in movimento rispetto ai robot tradizionali dei motori di ricerca. Le strutture HTML statiche e pulite senza contenuto dipendente da JavaScript sono ideali. Schema-Markup e dati strutturati aiutano LLM a "leggere" siti Web come i grafici delle conoscenze.
Presenza multipiattaforma
Poiché LLMS aggrega LLMS da varie fonti, è cruciale una presenza coerente su diverse piattaforme. Questo non include solo il tuo sito Web, ma menziona anche articoli, elenchi, forum come Reddit e Quora, nonché presenza su piattaforme come Wikipedia.
In che modo l'era zero-clic influenza il comportamento degli utenti e la visibilità del marchio?
L'era a zero clic ha sostanzialmente cambiato il comportamento di ricerca. Circa l'80% dei consumatori si basa sul "clic zero" comporta almeno il 40% delle loro domande di ricerca. Ciò porta a un calo stimato del traffico web organico del 15-25%. Allo stesso tempo, il traffico di AI generativo sta crescendo di un impressionante 1.200% tra luglio 2024 e febbraio 2025.
Tuttavia, questo sviluppo non significa la fine della visibilità del marchio, ma richiede un riallineamento della strategia. I marchi sono ora preziosi quanto i clic. Ad esempio, se Chatgpt ha menzionato Asana, lunedì.com e notazione direttamente nella risposta quando gli viene chiesto dei "migliori strumenti di gestione del progetto", questi marchi ricevono una vasta visibilità senza che gli utenti visitino i loro siti Web.
Brand Authority Building
Nell'era zero-clic, l'autorità del marchio diventa la valuta più importante. Le aziende devono affermarsi come fonti affidabili classificate come citate dai sistemi AI. Ciò richiede l'istituzione di reali competenze attraverso ricerche originali, casi studio ed esperienze di prima mano.
Adatto a:
Quali industrie e aziende beneficiano già delle strategie LLMO?
Varie industrie mostrano già implementazioni LLMO di successo. La società di software Logikcull ha già registrato nel giugno 2023 che il 5% di tutti i lead è stato generato tramite CHATGPT, che corrisponde a un fatturato mensile di abbonamento di quasi $ 100.000. Aziende come Surfer SEO appaiono regolarmente nelle risposte LLM quando gli viene chiesto degli strumenti di ottimizzazione dei contenuti.
Settore B2B
Le aziende B2B in particolare beneficiano di LLMO, poiché fino al 72% degli acquirenti B2B incontrano panoramiche di AI durante la loro ricerca. Allo stesso tempo, il 90% degli utenti fa ancora clic su fonti citate per verificare le informazioni che i marchi B2B continuano a offrire possibilità di traffico.
Adatto a:
E-commerce e vendita al dettaglio
Nel settore del commercio elettronico, piattaforme come la perplessità utilizzano già confronti strutturati dei prodotti. Quando gli utenti sono alla ricerca di creme per bambini, la perplessità crea tabelle dei migliori prodotti in base ai risultati dei test. I marchi che appaiono in tali panoramiche beneficiano di traffico qualificato con alti tassi di conversione.
In che modo le aziende possono costruire la presenza del loro marchio in varie piattaforme LLM?
L'istituzione di una presenza LLM di successo richiede una strategia specifica per la piattaforma, poiché diversi sistemi di intelligenza artificiale hanno preferenze di origine diverse. CHATGPT cita i contenuti di Wikipedia del 47,9% e siti Web tradizionali orientati ai media e alla tecnologia. Le panoramiche di AI di Google utilizzano i contenuti Reddit al 21% e i video di YouTube al 18,8%. La perplessità mostra una distribuzione più equilibrata tra fonti professionali e orientate al consumatore.
Ottimizzazione di Wikipedia
Wikipedia rappresenta una parte significativa dei dati di formazione LLM. Le aziende dovrebbero garantire che le informazioni sul loro marchio su Wikipedia siano precise e utili. Ogni LLM è addestrato sui contenuti di Wikipedia, motivo per cui questa piattaforma è decisiva per la visibilità del marchio.
Piattaforme Reddit e Community
Il contenuto generato dall'utente (UGC) su piattaforme come Reddit e Quora è fortemente classificato da LLMS. Le aziende dovrebbero garantire che il tuo marchio sia menzionato in utili risposte e discussioni senza spaming o forzatura.
Media guadagnato e PR digitale
L'uso strategico dei media guadagnati è cruciale per il successo di LLMO. Il montaggio di articoli tematicamente adatti, pubblicazioni del settore e forum affidabili aumentano la visibilità nel contesto dell'IA, per cui l'autorità di dominio è secondaria.
Quali misurazioni e KPI sono rilevanti per il successo di LLMO?
La misurazione del successo di LLMO richiede nuove metriche che vanno oltre i tradizionali KPI SEO. Invece di concentrarsi esclusivamente sulle classifiche di parole chiave e sul traffico organico, le aziende devono implementare metriche specifiche dell'intelligenza artificiale.
Metriche LLMO primarie
- L'IA menziona il monitoraggio: persecuzione della menzione del marchio nelle risposte generate dall'AI su strumenti come profondi, oterlly e scrunch
- Traffico di riferimento degli strumenti AI: analisi del traffico del sito Web da fonti come Chatt, Perplessità e Claude tramite Google Analytics 4
- Quota del marchio di voce: misurazione del contenuto del marchio nei risultati di ricerca generativi rispetto ai concorrenti
- Frequenza di citazione: monitoraggio, con quale frequenza il contenuto è citato nelle risposte LLM
Indicatori secondari
Poiché le misurazioni Direct LLMO sono ancora limitate, le aziende utilizzano indicatori proxy come il volume di ricerca con marchio, il monitoraggio delle parole chiave a coda lunga e le metriche di qualità dei lead. La crescita del profilo di backlink delle fonti di addestramento AI (Wikipedia, Reddit, Quora) e alla sinistra dei siti Web di autorità topica segnalano anche il successo di LLMO.
Quali requisiti tecnici sono richiesti per l'ottimizzazione LLM di successo?
L'infrastruttura tecnica per LLMO differisce significativamente dai requisiti SEO tradizionali. I crawler di intelligenza artificiale lavorano spesso con requisiti "più leggeri" rispetto ai robot tradizionali dei motori di ricerca, ma preferiscono contenuti chiaramente strutturati, semanticamente ricchi.
Markup di dati strutturati e schemi
Il markup di schemi completo è essenziale per LLMO perché aiuta i sistemi di intelligenza artificiale a interpretare siti Web come la conoscenza della conoscenza. Business locale, servizio, prodotto, FAQ e lo schema Howto sono particolarmente preziosi per la visibilità dell'intelligenza artificiale. Questi dati strutturati offrono un contesto in grado di migliorare la visibilità degli URL negli Ai-Enni.
Architettura dei contenuti
Un'architettura del contenuto modulare è cruciale per i processi RAG (generazione di recupero. I contenuti devono essere strutturati in blocchi semanticamente correlati che possono estrarre e citare i sistemi di intelligenza artificiale individualmente. Le gerarchie chiare con titoli H1-H6 e strutture di contenuto logico migliorano significativamente la visibilità.
Accessibilità API
La fornitura di API pubbliche per i contenuti del sito Web può aumentare la visibilità nei sistemi LLM. Le tecniche SEO tradizionali come le strutture URL pulite e i tempi di caricamento ottimizzati rimangono pertinenti, poiché molti LLM continuano a tenere conto di questi segnali di qualità.
Come si sviluppa il panorama LLM entro il 2026 e oltre?
Il futuro dell'ottimizzazione LLM indica un'ulteriore accelerazione dell'integrazione dell'IA in tutti gli aspetti del marketing digitale. Le previsioni di mercato mostrano che LLMS conquierà il 15% del mercato delle ricerche entro il 2028, mentre il mercato globale LLM dovrebbe crescere del 36% tra il 2024 e il 2030.
Sviluppi tecnologici
La ricerca profonda di Google in modalità AI e l'introduzione di Gemini 2.5 mostrano la direzione dello sviluppo tecnologico. Questi sistemi possono elaborare centinaia di query di ricerca in parallelo e creare rapporti a livello di esperti in pochi minuti. Lo sviluppo di panoramiche personalizzate di intelligenza artificiale che si adattano alle preferenze dei singoli utenti richiederà nuovi approcci di ottimizzazione.
Diversificazione della piattaforma
Il futuro appartiene a un panorama di ricerca decentralizzato in cui la scoperta avviene tramite più interfacce. Oltre a Google, piattaforme come Tikok (40% degli intervistati) e Chatgpt (56% degli intervistati) diventano più importanti dei canali di scoperta. Questo sviluppo richiede strategie di marketing omnicanale che coprono tutti i punti di contatto pertinenti.
Cosa significa questo specificamente per le strategie di marketing e l'allocazione del budget?
La trasformazione nell'era LLM richiede un riallineamento fondamentale dei budget e delle strategie di marketing. Mentre la SEO tradizionale rimane rilevante, le aziende devono sempre più investire in misure specifiche per LLMO.
Spostamenti di bilancio
Le aziende dovrebbero ridurre il 20-30% dei loro budget SEO per le misure LLMO, tra cui la struttura del contenuto, l'implementazione dello schema e la struttura della presenza multipiattaforma. Gli investimenti nella costruzione di autorità di marca attraverso PR digitali e la creazione di contenuti esperti stanno diventando sempre più importanti delle campagne di costruzione di collegamenti puri.
Sviluppo delle competenze
I team di marketing devono sviluppare nuove competenze che vanno oltre la SEO tradizionale. Ciò include una comprensione dei sistemi di intelligenza artificiale, ingegneria rapida e la capacità di ottimizzare i contenuti per l'elaborazione semantica. La cooperazione tra PR, Content e SEO team diventa essenziale perché LLMS impara da tutti gli angoli del Web.
Considerazione del ROI
Le prime implementazioni LLMO mostrano miglioramenti del ROI del 20-30% delle aziende che integrano l'IA nelle loro decisioni di marketing. L'investimento a lungo termine nell'autorità del marchio e nel riconoscimento delle entità paga attraverso una migliore visibilità nel panorama di ricerca dell'IA in crescita.
La trasformazione da SEO a LLMO non è solo un adattamento tecnico, ma un cambiamento di paradigma strategico che definisce il futuro della visibilità del marchio digitale. Le aziende che riconoscono questo sviluppo in anticipo e agiscono di conseguenza manterranno il sopravvento nel futuro del marketing digitale.
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