GEO: cos’è la Generative Engine Optimization e come farsi trovare dalle AI

Fino a pochi anni fa essere trovati online significava soprattutto una cosa: comparire tra i risultati di Google.

Oggi il percorso può essere molto diverso. Un utente può chiedere a ChatGPT quale software scegliere, utilizzare Perplexity per confrontare più fornitori oppure affidarsi a Google AI Overview o AI Mode per ottenere direttamente una risposta articolata senza consultare una lunga sequenza di risultati.

È in questo scenario che si parla sempre più spesso di GEO, Generative Engine Optimization.

La definizione è relativamente recente, ma il problema a cui cerca di rispondere è molto concreto: come rendere un sito, un contenuto o un’azienda abbastanza comprensibili e affidabili da poter essere utilizzati come fonte da un sistema di intelligenza artificiale?

Non esiste una formula che garantisca una citazione dentro ChatGPT o un’AI Overview. E soprattutto la GEO non rende improvvisamente inutile la SEO. Al contrario: nella maggior parte dei casi parte proprio dalle stesse fondamenta.

Che cos’è la Generative Engine Optimization

Con Generative Engine Optimization si indica l’insieme delle attività finalizzate ad aumentare la visibilità di contenuti, aziende e fonti all’interno dei sistemi di ricerca basati sull’intelligenza artificiale generativa.

Il termine è stato formalizzato nel lavoro accademico GEO: Generative Engine Optimization, pubblicato inizialmente nel 2023 e successivamente accettato a KDD 2024. Gli autori hanno studiato come determinate caratteristiche dei contenuti possano incidere sulla loro presenza nelle risposte generate da sistemi AI.

La differenza rispetto a una ricerca tradizionale si comprende facilmente.

Quando cerchiamo qualcosa su Google, il motore può mostrarci una serie di risultati tra cui scegliere. Un sistema generativo, invece, può recuperare informazioni da diverse fonti, confrontarle e utilizzarle per costruire direttamente una risposta.

Per un’azienda cambia quindi anche il concetto di visibilità.

Non conta soltanto essere posizionati. Diventa importante anche essere:

• trovabili;
• comprensibili;
• riconoscibili come entità;
• considerati pertinenti rispetto alla domanda;
• supportati da informazioni chiare e verificabili;
• eventualmente utilizzati o citati come fonte.

GEO e SEO: la prima non sostituisce la seconda

Descrivere GEO e SEO come due discipline completamente separate è comodo, ma rischia di semplificare troppo.

Google è piuttosto esplicito sull’argomento: dal suo punto di vista termini come GEO e AEO descrivono attività rivolte alla visibilità nelle esperienze AI, ma l’ottimizzazione delle funzioni generative di Google continua a poggiare sulle fondamenta della SEO. AI Overviews e AI Mode utilizzano infatti i sistemi di ricerca e ranking di Google per recuperare le informazioni con cui costruire le risposte.

Possiamo quindi vedere SEO e GEO come due prospettive dello stesso problema.

La conseguenza pratica è importante: non serve costruire un sito per Google e un secondo sito per le AI.

Serve costruire meglio il primo.

Come fanno le AI a trovare le informazioni

Non tutti i sistemi funzionano allo stesso modo e i meccanismi interni cambiano rapidamente. Una parte della ricerca generativa, però, utilizza sistemi di recupero delle informazioni dal web.

Google, ad esempio, descrive esplicitamente l’impiego di tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG): il sistema recupera pagine pertinenti dal proprio indice e utilizza queste informazioni per produrre una risposta fondata su fonti web aggiornate.

Utilizza inoltre il cosiddetto query fan-out. Una domanda complessa può essere scomposta automaticamente in più ricerche correlate, permettendo al sistema di recuperare informazioni da pagine differenti prima di costruire la risposta finale.

Questo cambia anche il modo di progettare i contenuti.

Una pagina non deve necessariamente contenere la frase identica digitata dall’utente. Deve piuttosto coprire bene un argomento, le sue entità, le domande correlate e le informazioni necessarie per comprenderlo.

Ed è qui che GEO e buona SEO cominciano praticamente a coincidere.

Come farsi trovare dalle AI: cosa conta davvero

Il sito deve poter essere scansionato

Prima di discutere di contenuti “AI ready”, bisogna verificare una cosa molto meno affascinante: i sistemi riescono ad accedere al sito?

Robots.txt, direttive noindex, firewall, CDN, sistemi di sicurezza e configurazioni server possono impedire la scansione senza che il proprietario del sito se ne accorga.

Per Google rimangono valide le normali regole di crawling e indicizzazione.

ChatGPT utilizza invece un crawler specifico chiamato OAI-SearchBot per la ricerca. OpenAI distingue esplicitamente OAI-SearchBot da GPTBot: il primo serve alla possibilità di mostrare contenuti nei risultati di ricerca di ChatGPT, mentre GPTBot riguarda l’eventuale utilizzo dei contenuti per l’addestramento dei modelli. Le due autorizzazioni possono essere gestite separatamente.

Bloccare indiscriminatamente tutti i crawler AI può quindi avere una conseguenza piuttosto prevedibile: chiedere alle AI di ignorare il sito e successivamente domandarsi perché non lo citino.

Una buona SEO tecnica rimane indispensabile

La GEO non corregge un sito tecnicamente confuso.

Architettura delle informazioni, URL coerenti, canonical, sitemap XML, collegamenti interni, pagine realmente indicizzabili, HTML comprensibile e corretta gestione di JavaScript rimangono elementi fondamentali.

Google conferma che, per poter apparire nelle sue funzioni generative, una pagina deve essere indicizzata ed essere idonea a comparire normalmente nella ricerca.

Lo stesso principio vale dal punto di vista dell’utente: velocità, esperienza mobile e chiarezza della pagina restano importanti anche quando il primo contatto con il sito arriva da una risposta generata dall’AI.

Per questo l’ottimizzazione AI dovrebbe partire già dalla realizzazione e dalla struttura del sito web, non essere aggiunta alla fine come un’etichetta.

Creare contenuti che aggiungano qualcosa

Questo è probabilmente il punto più importante.

Riassumere dieci articoli già esistenti e pubblicarne un undicesimo difficilmente crea una fonte indispensabile.

Google utilizza un’espressione interessante nella propria documentazione: invita a produrre contenuti non-commodity, cioè informazioni che non siano semplicemente intercambiabili con centinaia di altre pagine. Esperienza diretta, competenza specifica, dati originali, casi reali, confronti ragionati e punti di vista basati sul lavoro svolto rendono una fonte più utile tanto alle persone quanto ai sistemi di ricerca.

Per un’azienda significa raccontare ciò che conosce davvero.

Un case study con problemi affrontati, scelte effettuate e risultati ottenuti può avere più valore di cinque articoli generici del tipo “10 consigli per migliorare il tuo business”.

Vale per Google. E vale ancora di più quando un sistema AI deve scegliere quali fonti utilizzare per costruire una risposta.

Rispondere chiaramente alle domande

Scrivere per le persone rimane la priorità, ma chiarezza e struttura aiutano anche i sistemi automatici.

Una buona pagina dovrebbe permettere di capire rapidamente:

di cosa parla, qual è la risposta principale e quali aspetti approfondisce.

Titoli descrittivi, paragrafi leggibili, definizioni precise, tabelle quando servono, esempi e collegamenti logici tra gli argomenti rendono l’informazione più semplice da consultare.

Microsoft, nelle indicazioni collegate al nuovo report AI Performance di Bing Webmaster Tools, consiglia proprio di lavorare su profondità dell’argomento, heading chiari, tabelle, evidenze e aggiornamento delle informazioni.

Questo non significa spezzare artificialmente ogni testo in decine di microparagrafi “per farlo leggere all’AI”. Google precisa che il cosiddetto chunking non è un requisito delle proprie funzioni generative.

La regola rimane più semplice: una struttura deve aiutare chi legge.

Rendere chiaro chi è il soggetto del contenuto

I sistemi di ricerca non devono capire soltanto di cosa parla una pagina. Devono anche poter collegare correttamente aziende, persone, prodotti, servizi e luoghi.

Qui entra in gioco il concetto di entità.

Nome aziendale, sede, servizi offerti, persone coinvolte, portfolio, profili ufficiali e informazioni di contatto dovrebbero essere coerenti nelle diverse sezioni del sito e, per quanto possibile, anche sulle fonti esterne autorevoli.

Per un professionista significa rendere chiari nome, ruolo e competenze.

Per un’azienda significa fare in modo che non esistano cinque versioni differenti di chi è, cosa fa e dove opera.

È una parte della GEO molto meno spettacolare di qualsiasi “trucco per ChatGPT”, ma molto più sensata.

Dimostrare competenza, non dichiararla

“Leader del settore”, “azienda innovativa” e “servizio di qualità” dicono poco perché possono essere scritti da chiunque.

Portfolio, clienti reali, progetti, autori identificabili, esperienza professionale, dati, metodologie e fonti verificabili sono segnali molto più concreti.

Le AI lavorano in un ambiente nel quale esistono quantità enormi di contenuti molto simili. Più un’informazione è specifica e verificabile, più diventa utile anche per chi deve valutarne l’affidabilità.

La GEO, quindi, ha molto a che fare con l’E-E-A-T già noto nella SEO: esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità non si costruiscono inserendo una keyword. Si dimostrano.

Aggiornare le informazioni

Un contenuto corretto tre anni fa può non esserlo più oggi.

Questo è particolarmente evidente per software, normative, tecnologie, prezzi, prodotti e naturalmente per tutto ciò che riguarda l’intelligenza artificiale.

Microsoft collega espressamente la freschezza delle informazioni alla loro utilità nelle risposte AI e raccomanda IndexNow per notificare rapidamente aggiunte, aggiornamenti o rimozioni di URL ai motori che supportano il protocollo.

Una buona strategia editoriale non dovrebbe quindi limitarsi a pubblicare nuovi contenuti. Dovrebbe prevedere anche la manutenzione di quelli che continuano ad avere valore.

Usare i dati strutturati, senza aspettarsi miracoli

Schema.org e i dati strutturati restano utili per descrivere in maniera più esplicita elementi come aziende, articoli, prodotti, persone, breadcrumb ed eventi.

Ma non esiste uno “Schema GEO” capace di far entrare automaticamente una pagina nelle risposte AI.

Google chiarisce che i dati strutturati non sono necessari per apparire nelle proprie funzioni generative e che non esiste un markup speciale dedicato alla Generative Engine Optimization. Rimangono però utili nell’ambito della SEO e dei rich result tradizionali.

Quindi sì a dati strutturati corretti.

No alla collezione di Schema inseriti soltanto perché un semaforo SEO diventi verde.

llms.txt serve davvero alla GEO?

È uno degli argomenti più discussi del momento.

Il file llms.txt è stato proposto come sistema per fornire indicazioni strutturate ai modelli linguistici sui contenuti di un sito. Al momento, però, bisogna distinguere sperimentazione e benefici dimostrati.

Google dichiara esplicitamente di non utilizzare llms.txt per le proprie funzioni di ricerca generativa e afferma che la sua presenza non migliora né peggiora la visibilità del sito su Google.

Questo non significa che il formato sia inutile per sempre o che altri sistemi non possano adottarlo in futuro.

Significa semplicemente che oggi non dovrebbe occupare il primo posto nella lista delle priorità.

Prima vengono indicizzazione, contenuti, autorevolezza, struttura, fonti e accessibilità ai crawler. Il resto viene dopo.

GEO non significa produrre centinaia di contenuti con l’AI

Un’altra scorciatoia molto allettante consiste nel generare una pagina per ogni possibile domanda.

È anche un buon modo per riempire rapidamente un sito di contenuti inutili.

Le stesse capacità che consentono all’intelligenza artificiale di produrre cento articoli permettono ai motori di capire che quei cento articoli non aggiungono praticamente nulla.

Google invita esplicitamente a non creare grandi quantità di contenuti finalizzati principalmente a manipolare ranking o risposte generative e ricorda che l’utilizzo dell’AI nella produzione editoriale non esonera dal rispetto delle proprie politiche sui contenuti utili e sullo spam.

L’intelligenza artificiale può aiutare nella ricerca, nell’organizzazione e nella produzione.

La competenza, l’esperienza e il valore informativo devono però arrivare da qualche parte.

Idealmente dall’autore.

Come misurare la visibilità nelle AI

Anche la misurazione sta diventando più concreta.

Da giugno 2026 Google sta introducendo in Search Console report dedicati alle funzioni generative, con dati relativi a impressioni, URL, paesi, dispositivi e andamento temporale della presenza nelle esperienze AI di Search e Discover. Il rilascio è ancora progressivo e non tutti i siti dispongono necessariamente del report.

Bing Webmaster Tools dispone invece di AI Performance, che permette di analizzare le citazioni del proprio sito nelle esperienze AI Microsoft, le pagine citate e alcune delle query utilizzate per recuperarle.

Per ChatGPT è possibile analizzare anche il traffico referral: OpenAI indica che i collegamenti provenienti dai risultati di ricerca ChatGPT possono essere identificati tramite il parametro utm_source=chatgpt.com.

A questi dati può essere affiancato un monitoraggio periodico delle principali domande rilevanti per il proprio settore.

Con una cautela: una risposta AI non è una SERP immutabile. Può cambiare nel tempo, in base al contesto, al sistema utilizzato e alle fonti recuperate. Parlare di una singola “posizione su ChatGPT” come se fosse la posizione numero 3 di Google rischia quindi di essere fuorviante.

Da dove dovrebbe partire un’azienda

Prima di domandarsi come “piacere a ChatGPT”, conviene rispondere a domande molto più normali.

Il sito spiega chiaramente cosa fa l’azienda?

Le pagine dei servizi rispondono ai dubbi reali dei clienti?

Esistono contenuti che dimostrano esperienza concreta?

Il brand è identificabile in modo coerente?

Le informazioni più importanti sono aggiornate e verificabili?

Il sito può essere correttamente scansionato e indicizzato?

Esiste una strategia editoriale capace di approfondire gli argomenti sui quali l’azienda possiede davvero competenza?

Se diverse risposte sono negative, probabilmente il problema non è ancora la GEO.

È il sito.

La GEO non è una nuova scorciatoia per il posizionamento

La Generative Engine Optimization introduce un obiettivo nuovo: essere presenti non soltanto nella pagina dei risultati, ma anche nelle risposte prodotte dai sistemi AI.

Le tecnologie cambiano, così come gli strumenti con cui misuriamo questa visibilità. I principi più solidi, invece, sono sorprendentemente familiari.

Un sito accessibile ai crawler. Una struttura tecnica corretta. Informazioni chiare. Contenuti originali e realmente utili. Esperienza dimostrabile. Fonti affidabili. Un’identità riconoscibile sul web.

La GEO parte da qui.

Tutto il resto — file speciali, formule segrete, quantità industriali di contenuti e promesse di “prima posizione su ChatGPT” — merita almeno una buona dose di diffidenza.

Per questo in CTWEB Studio consideriamo la ricerca generativa come un’estensione del lavoro di SEO e posizionamento sui motori di ricerca: analizziamo struttura tecnica, contenuti, indicizzazione e presenza del brand per migliorare la visibilità sia nella ricerca tradizionale sia nei nuovi ambienti AI.

Se vuoi capire come viene interpretato oggi il tuo sito da Google, Bing e dai principali sistemi di ricerca generativa, possiamo partire da un’analisi della situazione attuale e individuare gli interventi che hanno realmente senso.