Intelligenza Artificiale Conversazionale & SEO di Ricerca: Guida Completa al 2026
Molto è cambiato per la ricerca e la SEO nell’ultimo anno, per non parlare dell’ultimo decennio. I cambiamenti erano in passato dettati da Google — dall’E-A-T (ora E-E-A-T che copre esperienza, competenza, autorevolezza e affidabilità) all’introduzione di RankBrain nel 2015 (per aiutare Google a comprendere meglio le domande degli utenti) fino all’Helpful Content Update per il 2026 dove la fiducia è fondamentale.
E ora ci troviamo nel mezzo di un grande cambiamento nelle modalità di ricerca, dove il gigante della ricerca non detta più necessariamente le regole. Piattaforme come OpenAI, Anthropic e Perplexity hanno creato nuovi sistemi per la scoperta e il recupero delle informazioni che operano al di fuori dell’ecosistema consolidato di Google.
Sì, Google è ancora il motore di ricerca per eccellenza. Ma sembra che si stiano formando delle crepe nella sua ‘ineguagliabile barriera protettiva’, come la definisce Garrett Sussman, Direttore Marketing di iPullRank.
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Ma cosa significa questa emergente ricerca guidata dall’AI per i leader del marketing, gli utenti e il futuro della scoperta delle informazioni? La risposta inizia con la comprensione di come gli utenti si stiano allontanando dai tradizionali modelli di ricerca.
Perché ci stiamo allontanando dalla ricerca tradizionale?
Come afferma Rand Fishkin, co-fondatore di SparkToro: “Per la prima volta in nove anni, Google ha annunciato quante ricerche riceve. Perché dovrebbero farlo dopo essere stati così riservati per tanto tempo?”
Oltre 5 trilioni di ricerche su Google ogni anno. Impressionante, vero?
“Penso che questi annunci sul volume delle ricerche suggeriscano che si sentano minacciati dalle piattaforme AI emergenti. Sono così radicati nell’ecosistema tecnologico e hanno così tanti dati... [ma ora] sembra che Google stia vivendo il suo momento Blockbuster contro Netflix,” dice Garrett.
“Tuttavia, se consideriamo la natura umana, il passaggio alla ricerca con AI non sorprende. Siamo programmati per cercare modi più semplici ed efficienti per trovare informazioni. Vogliamo scorciatoie. Se esiste un pulsante facile che fa la ricerca per te, le persone lo useranno,” continua.
L’esperienza di ricerca conversazionale offre proprio questo tipo di semplicità ed efficienza.
Invece di cliccare su molteplici link e forum—un processo dispendioso in termini di tempo che ha definito il modo di cercare per anni—ora possiamo fare domande senza preoccuparci delle parole chiave e ottenere risposte specifiche.
L’integrazione da parte di Google delle panoramiche AI nei risultati di ricerca non aiuta di certo. Posizionando questi riassunti generati dall’AI sopra i link tradizionali, Google ha obbligato gli utenti a interagire prima con il nuovo approccio di ricerca. Un’accelerazione verso la fine del proprio modello di business principale.
Tuttavia, non tutte le ricerche sono uguali.
Ricerche diverse, approcci diversi
L’impatto dell’intelligenza artificiale conversazionale sulle SERP varia in base all’intento di ricerca dell’utente:
- Richieste informative semplici probabilmente verranno soddisfatte completamente dalle panoramiche AI, riducendo la percentuale di clic verso i siti di origine
- Ricerche complesse potrebbero comunque richiedere una ricerca più approfondita oltre i riassunti AI
- Ricerche con intento commerciale continueranno a generare traffico verso destinazioni di acquisto
“Se sto solo cercando come fare un tunnel all’avversario nel calcio e mi mostra una panoramica AI, sono a posto. Non ho bisogno di andare a cercare più a fondo,” spiega Garrett. Tuttavia, per argomenti più complessi che richiedono sfumature o molteplici prospettive, gli utenti potrebbero ancora esplorare oltre il riassunto AI.
Il dilemma del bias di conferma
Forse l’aspetto più preoccupante della ricerca conversazionale AI è il modo in cui rafforza il bias di conferma. “Ad esempio, Google ha così tante informazioni su di te che può offrirti risultati di ricerca personalizzati che si adattano al tuo contesto,” spiega Garrett.
“La domanda diventa se vogliamo che Google ci dia esattamente ciò che vogliamo o che ci proponga voci, opinioni e prospettive diversificate,” continua.
E mentre questi nuovi sistemi di recupero informazioni raccolgono profili sempre più dettagliati dei loro utenti, finiscono per voler fornire risultati su misura che si allineano alle preferenze dell’utente. Garrett condivide un esempio interessante:
“L’altro giorno stavo facendo delle ricerche e volevo vedere se iPull Rank appariva nelle ricerche dell’agenzia SEO B2B migliore, che sappiamo essere la risposta. iPull Rank è la migliore, ma ero curioso di vedere se lo avrebbe detto anche a me. E quindi la risposta è stata: iPull Rank è la migliore agenzia SEO B2B. Allora chiedo a ChatGPT: ‘Me lo dici davvero perché lo pensi o solo perché so che sono il Direttore Marketing di iPull Rank?’ E lui: ‘Beh, è una delle agenzie top, ma dico che è la numero uno perché so dalle istruzioni personalizzate su ChatGPT che sei il Direttore Marketing di iPull Rank, e ti do questo risultato perché soddisfa ciò che stai cercando.’”
Questo livello di personalizzazione si avvicina a ciò che definirei come un “potenziale strumento di controllo mentale.” Uno che risponde con ciò che pensa l’utente voglia sentirsi dire invece che con informazioni oggettive.
Cosa significano tutti questi cambiamenti per il nostro approccio alla ricerca, alla SEO e al marketing in generale?
Marketing nell’era dell’Intelligenza Artificiale Conversazionale
L’intelligenza artificiale conversazionale rappresenta una sfida e un’opportunità poiché le metriche di visibilità e i modelli di coinvolgimento degli utenti si adattano. Per i marketer, questi quattro cambiamenti strategici sono fondamentali:
1. Formati sulle Tecnologie
Comprendere come funzionano questi sistemi ti offre un prezioso punto di vista sulle opportunità di visibilità disponibili. L’attuale generazione di modelli linguistici utilizza la generazione aumentata da recupero, attingendo da fonti internet per creare le proprie risposte.
“Ad esempio, quando cerchi di far sì che il tuo brand o il tuo articolo siano visibili per una determinata query, deve essere quantitativamente rilevante,” spiega Garrett. “Google prende le parole, le traduce in valori matematici, le posiziona su un grafico e dice: ‘beh, uomo è legato a donna e Re è legato a Regina.’ Quindi, quanto è vicino il tuo articolo o questo passaggio nel tuo articolo a ciò che qualcuno sta cercando e quanto è rilevante?”
Se la risposta è sì, il tuo articolo viene inserito nelle panoramiche generate dall’IA.
2. Ripensa alle Metriche di Performance
I modelli di traffico stanno cambiando poiché gli utenti trovano risposte senza cliccare sui siti web. Il contenuto a zero click, definito da Amanda Natividad, VP Marketing di SparkToro, significa che dobbiamo rivedere come misuriamo il successo del marketing nella ricerca e nella SEO.
“Se la gente inizia a guardare questi risultati di ricerca e non clicca più... questo cambia il valore dell’apparire su Google?” chiede Garrett.
Con le ricerche informative che potrebbero restare sulla pagina dei risultati, i marketer devono adattare le proprie aspettative: “Se sto cercando qualcosa da comprare, quindi con un intento commerciale, devo comunque acquistarla da qualche parte... Ma se è solo informativo e non è qualcosa di specifico per il mio brand, a parte magari avere una menzione... quanto vale quel traffico? [Bisogna] almeno aspettarsi che il traffico possa diminuire,” dice.
3. Sperimenta con la Psicologia della Ricerca
Qual è la psicologia alla base delle ricerche conversazionali? In che modo queste nuove query riflettono bias sottostanti? E cosa significa tutto ciò per lo sviluppo dei nostri contenuti?
“Sto utilizzando GPT personalizzati per valutare alcune delle query dal punto di vista dei bias. Sono affascinato dall’idea del confirmation bias e da come influisca sul modo in cui formuliamo le nostre ricerche, capire come queste ricerche possano essere di parte... e assicurarsi che i nostri contenuti compaiano e affrontino i bias delle persone a cui probabilmente ci rivolgiamo. E poi cercare di vedere se questo porta a conversioni e ci fa apparire in più ricerche, o genera più traffico,” racconta Garrett.
4. Accetta l’Ambiguità nell’Attribuzione
La realtà del marketing moderno è che l’attribuzione è caotica e non lineare. Come ho detto a Garrett durante la nostra conversazione, “Dobbiamo imparare ad accettare sempre più ambiguità. Il playbook non è più lo stesso.”
Garrett concorda: “Probabilmente dovremo farlo ancora per un po’. C’è sempre questa discussione sui modelli di attribuzione... Google ha fatto uno studio molto interessante nel 2020 su quella che chiamavano la ‘messy middle’. Storicamente, abbiamo voluto pensare al percorso di marketing come a un imbuto... Ma quello che hanno scoperto è che si tratta più di un flusso infinito di esplorazione e valutazione. Pensalo come un otto rovesciato. È caotico. Non è lineare.”
La ricerca tradizionale non sta per sparire... ancora
I dati storici indicano che Google ha impiegato sei anni dal lancio per raggiungere una media di circa 4,5 miliardi di ricerche mensili. ChatGPT ha registrato 3,8 miliardi di visite a settembre 2025, quasi tre anni dopo il lancio.
Anche se questi numeri suggeriscono che il nostro comportamento nella ricerca di informazioni sta cambiando, la ricerca tradizionale presenta ancora vantaggi significativi.
Come spiega Garrett, “Casi d’uso diversi richiedono approcci diversi. Ci sono alcune query di ricerca per cui le panoramiche generate dall’IA o le sintesi di ChatGPT sono ottime. Ma ci sono anche altre situazioni che traggono vantaggio dai punti di forza consolidati di Google. Ad esempio, se cerco su ChatGPT una ricerca locale, al momento non c’è ancora.”
Un approccio ibrido, in cui gli utenti sfruttano sia la ricerca tradizionale sia l’IA conversazionale in base alle esigenze specifiche, probabilmente rappresenta il futuro immediato. Per i marketer, la visibilità nella ricerca resterà importante. Ma il modo in cui definiamo la “visibilità” dovrà espandersi oltre le SERP tradizionali per includere anche la presenza nelle risposte generate dalle intelligenze artificiali.
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