Essere citati dagli LLM è una grande emozione.
Quando chiedi qualcosa a Chatgpt, a Gemini, a Perplexity o ad altri e il nome del tuo brand compare tra le risposte, hai voglia di brindare perfino con l’inquietante vicino che ha appena traslocato e che probabilmente è un serial killer che ti murerà vivo.
Perché se un LLM ti cita, significa che sei una fonte autorevole, quindi, come scritto sulla Treccani, sei un personaggio che ha autorità, per la carica che riveste, per la funzione che esercita, per il prestigio, il credito, la stima di cui gode.
Non male eh?
Ma come si fa?
Come si diventa una fonte citata dagli LLM?
Intanto ti invito a iscriverti al
corso gratuito sulla GEO che ti arriva direttamente via email,
poi ti spiego qui cos’è esattamente la GEO, cos’è la AEO e perché dovresti iniziare a capire come funzionano.
In sintesi
GEO e AEO servono a farti diventare “usabile” da chi risponde: motori di ricerca e modelli AI.
Con AEO aumenti le probabilità di apparire nei box risposta e snippet.
Con GEO aumenti le probabilità di essere selezionato, riassunto e citato dagli LLM.
Che cos’è la GEO (Generative Engine Optimization)
La Generative Engine Optimization (GEO) è l’insieme di strategie, tecniche e principi finalizzati a rendere un contenuto interpretabile, riassumibile, citabile e riutilizzabile da parte dei modelli linguistici generativi (LLM), come ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity.
A differenza della SEO tradizionale, che punta a ottimizzare per i motori di ricerca, la GEO si concentra sull’interazione tra contenuto e modelli AI che generano risposte a partire da fonti preesistenti.
Definizione completa
La GEO è una disciplina emergente che mira a massimizzare la probabilità che un testo venga selezionato, compreso e integrato all’interno delle risposte generate da sistemi di intelligenza artificiale. Ciò comporta:
- la strutturazione logica dell’informazione (titoli, paragrafi, heading semantici)
- l’uso di entità nominate, dati numerici e fonti autorevoli
- la creazione di contenuti chiari, contestualizzati e segmentabili
Obiettivo principale
Essere visibili e utili per i modelli AI, affinché il contenuto venga:
- sintetizzato correttamente
- utilizzato come riferimento implicito o esplicito
- mantenuto semanticamente intatto nella generazione di risposte automatiche
Questa ottimizzazione riguarda tanto il contenuto testuale quanto la sua forma, struttura e qualità informativa.
Esempio pratico:
Non ottimizzato: “La nostra azienda offre soluzioni digitali.”
GEO-friendly: “ACME Digital Solutions è una startup italiana specializzata in UX design e sviluppo frontend per PMI nel settore fintech (fonte: Wired Italia, 2025).”
La noti la differenza? Nel primo caso abbiamo una risposta vaga e generica, nel secondo abbiamo una risposta iperdettegliata.
Che cos’è l’AEO (Answer Engine Optimization)
L’Answer Engine Optimization (AEO) è l’insieme di tecniche per strutturare i contenuti in modo che i motori di ricerca, come Google o Bing, possano fornire risposte dirette agli utenti nei featured snippet, knowledge panels e answer box.
AEO si concentra sull’accessibilità semantica dell’informazione, rendendo il contenuto facilmente riconoscibile come risposta esaustiva e pertinente a una query specifica.
Caratteristiche di un contenuto AEO-friendly:
- Formulazione Q&A (domanda → risposta breve)
- Presenza di markup strutturato (es. FAQPage Schema)
- Risposte sintetiche (40–60 parole)
- Frasi chiare, assertive, senza ambiguità
- Inserimento di liste, tabelle o HowTo step
Esempio pratico:
Non AEO: “Nel nostro settore c’è innovazione.”
AEO-optimized: “Cos’è il responsive design? È una tecnica che permette ai siti web di adattarsi automaticamente a qualsiasi dispositivo (fonte: MDN Web Docs).”
Tabella comparativa: GEO vs AEO
| Parametro | GEO (Generative Engine Optimization) | AEO (Answer Engine Optimization) |
|---|---|---|
| Target | Modelli generativi (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) | Motori di ricerca (Google, Bing, Yandex) |
| Obiettivo | Essere citati o parafrasati nelle risposte AI | Essere visualizzati come risposta diretta nei risultati |
| Formato ottimale | Struttura semantica + entità + fonti | Domanda + risposta breve (FAQ style) |
| Tecnica centrale | Chiarezza strutturale e segmentazione | Q&A markup, brevità, sintesi |
| Fonti utilizzate | Dataset pubblici, fonti ad alta reputazione, corpus AI | Pagine web con schema o contenuto inline |
| Misura di successo | Il contenuto viene integrato o riecheggiato da un LLM | Il contenuto appare in snippet o box di risposta |
| Markup raccomandato | Non obbligatorio (ma i dati strutturati aiutano) | Schema FAQPage, HowTo, QAPage |
| Esempi | ChatGPT usa il testo per spiegare un concetto | Google mostra il testo come snippet per una query |
| Strategia integrata | Sì, quando GEO + AEO + SEO sono coordinati | Sì, ma principalmente legata al posizionamento SEO |
Come funziona l’indicizzazione nei motori AI
I modelli linguistici generativi non eseguono crawling del web come Google, ma si basano su:
- dataset pubblici e open source (Wikipedia, PubMed, Stack Overflow)
- fonti autorevoli con alta reputazione semantica
- contenuti strutturati accessibili nel training o fine-tuning
Esempio pratico:
“Secondo uno studio di Stanford HAI (2024), i modelli LLM usano Wikipedia, PubMed e siti governativi come fonti prioritarie.”
Come scrivere contenuti GEO + AEO
1. Titoli chiari e strutturati come FAQ
I titoli aiutano i motori a identificare l’intento e a rispondere direttamente all’utente. Formulare i titoli come domande migliora l’indicizzazione AI e il posizionamento nei box di risposta.
Esempio:
Non ottimizzato: Servizi cloud innovativi
Ottimizzato: Cos’è il cloud ibrido e quali vantaggi offre alle PMI?
2. Heading logici e gerarchici (H2/H3)
Una buona gerarchia semantica consente ai LLM di isolare sezioni informative e migliora la leggibilità algoritmica del testo.
Esempio di struttura:
## Cos’è la carbon footprint?
### Come si calcola
### Perché è importante nel 2026
3. Uso di entità nominate e dati numerici
L’inclusione di nomi propri, standard, brand, metriche e fonti aumenta la citabilità. I numeri offrono ancoraggi oggettivi che aiutano i modelli a strutturare le risposte.
Del resto sono abbastanza sicura che anche tu ti soffermi maggiormente su articoli che citano fonti di un certo livello.
Esempi:
“Secondo IEA, nel 2025 il 47% dell’energia europea sarà rinnovabile.”
“Il framework React di Meta è usato dal 42% dei dev frontend nel 2026 (fonte: StackOverflow Survey).”
4. Dati strutturati e markup semantico
Il markup facilita la generazione di risposte dirette da parte dei motori di ricerca e rende il contenuto più leggibile per i modelli.
Esempio JSON-LD:
“@context”: “https://schema.org”,
“@type”: “FAQPage”,
“mainEntity”: [{
“@type”: “Question”,
“name”: “Cos’è la GEO?”,
“acceptedAnswer”: {
“@type”: “Answer”,
“text”: “La Generative Engine Optimization è l’ottimizzazione per i modelli AI generativi.”
}
}]
}
Ti prego di non utilizzare nessun plugin automatico che ti crei i dati strutturati. Piuttosto fatti aiutare dall’AI (ma prima, cerca di capire davvero cosa sono i dati strutturati).
5. Fonti autorevoli e citabili
Citando report, studi, paper o white paper con autore, data e pubblicazione, si aumenta la probabilità di essere utilizzati come fonte AI o snippet SEO.
Esempio:
“Nel report AI and Media 2025 di McKinsey, si afferma che il 58% dei brand digitali userà contenuti AI-generated in modo sistemico.”
Ma perché tutto questo dovrebbe interessarti?
Te lo spiego subito, citando, appunto, delle fonti:
1- AI come motore primario di discovery
Sempre più utenti chiedono direttamente all’AI “qual è il miglior…” o “cosa significa…”, saltando del tutto i motori di ricerca tradizionali. Google lo ha reso evidente con l’introduzione degli AI Overviews, che mostrano risposte sintetiche prima dei risultati classici (TechRadar, 2024). Anche McKinsey conferma che la ricerca basata su AI sta diventando il punto di partenza principale per scoprire informazioni online (McKinsey, 2024).
2- Sintesi automatica dei contenuti
Le AI non si limitano a ripetere una singola fonte: combinano più contenuti per produrre una risposta coesa e completa. Semrush mostra come gli assistenti AI integrino insight da diverse fonti in un unico output (Semrush, 2024). McKinsey lo definisce chiaramente: i sistemi di search AI aggregano dati da più riferimenti, non puntano più a singole pagine (McKinsey, 2024).
Hai capito ora?
Sempre più utenti si stanno affidando all’AI per avere informazioni sugli argomenti più disparati. Se non sei presente, non esisti.
Il mio consiglio è di integrare strategie SEO, GEO e AEO per essere più ricnoscibile e più trovabile. E tutto il resto, come diceva Franco Califano, è noia 😉
In sintesi
Se vuoi aumentare la probabilità di essere citato: struttura bene (H2/H3), scrivi blocchi segmentabili, usa entità e numeri, appoggia le affermazioni a fonti, e aggiungi markup quando ha senso.
SEO, GEO e AEO non si escludono: si sommano.
