Nel testo “The New Rules of AI Search” di Crystal Carter, le nuove regole fondamentali della ricerca AI e dell’ottimizzazione per i motori generativi (GEO – Generative Engine Optimization) si articolano in cinque principi guida introdotti nel primo capitolo:

1. Regola: Il focus è la ricerca conversazionale (Conversational Search) A differenza dei motori tradizionali o dei moduli di sintesi passivi (come gli AI Overviews di Google), gli utenti scelgono attivamente gli LLM per avviare una conversazione interattiva. Utilizzano questi strumenti per cercare consigli pratici, assistenza e supporto decisionale, ponendo domande di approfondimento e instaurando un rapporto di fiducia con l’assistente virtuale.
2. Regola: Seguire la direzione del cambiamento (Follow the Direction of Travel) L’adozione delle piattaforme basate su LLM sta crescendo a ritmi straordinari, arrivando a registrare oltre miliardi di visite annuali verso strumenti come ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Claude e Perplexity. Le aziende devono seguire questo flusso per essere visibili nei canali in cui il pubblico spende oggi il proprio tempo.
3. Regola: Anche Google sta cambiando (Google Is Shifting Too) La ricerca AI non sostituisce solo i motori tradizionali, ma viene integrata direttamente al loro interno. Con l’incorporazione di Gemini nei sistemi operativi, nei dispositivi e nei risultati di ricerca, la classica distinzione tra i tradizionali “link blu” e la ricerca generativa si sta assottigliando.
4. Regola: Prepararsi a una ricerca senza frizioni (Prepare for Frictionless Search) Il passaggio alla ricerca AI è guidato dalla drastica riduzione dell’attrito per l’utente. L’integrazione dell’IA generativa negli strumenti di uso quotidiano rende la consultazione immediata e spontanea; si tratta di un cambiamento che procede in modo graduale finché non diventa improvviso ed esponenziale.
5. Regola: Espandere la propria impronta digitale (Expand Your Digital Footprint) L’ottimizzazione non riguarda più una singola parola chiave o la sola pagina principale del sito aziendale. I motori generativi analizzano, rielaborano e sintetizzano l’intero ecosistema digitale del brand — inclusi articoli di terze parti, PR, recensioni, forum, social media e documentazione tecnica — per fornire risposte dinamiche agli utenti.

Strategie per i tipi di risposte degli LLM

Per mettere in pratica queste regole, il testo evidenzia che l’ottimizzazione deve adattarsi alla tipologia di risposta generata dai modelli:

• Risposte basate sui dati di addestramento (Training Data): riguardano le informazioni evergreen del brand (chi sei, valore fondamentale, storia). In questa modalità le citazioni con link sono rare, quindi le menzioni accurate del brand sul web contano più dei singoli link.
• Risposte RAG (Retrieval-Augmented Generation): scattano quando l’IA consulta il web per recuperare dati freschi e aggiornati. Premiano i contenuti recenti, ben strutturati e rapidamente indicizzabili.
• Risposte di ragionamento (Reasoning / MoE – Mixture of Experts): utilizzate per quesiti complessi e articolati, in cui l’IA consulta reti di “esperti” di nicchia e confronta diverse prospettive. Richiedono guide approfondite, analisi di mercato, dati originali e una chiara autorevolezza di settore.