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Come farsi citare dall’AI: strategie GEO e AEO per brand e imprese

GEO e AEO stanno diventando cruciali perché i motori di ricerca si trasformano in motori di risposta: AI Overview e LLM sintetizzano informazioni e citano fonti spesso senza generare click. Per questo, la priorità non è solo “posizionarsi”, ma essere selezionati e citati come fonte affidabile nelle risposte

Pubblicato il 17 feb 2026

Giusi Disanto

Consultant P4I, Partners4Innovation – Data Insights & Organization

I motori di ricerca stanno diventando motori di risposta. Strumenti come Google AI Overview, Gemini 2.0, OpenAI GPT-4o e Perplexity Sonar sintetizzano informazioni e citano fonti, spesso senza che l’utente clicchi su alcun link.

Per brand e imprese, la domanda non è più “come mi posiziono su Google?”, ma “come faccio a essere citato dall’AI?”. Ecco alcune best practices per costruire una strategia GEO/AEO che funziona.

Ricerca senza clic: come entrare nelle AI Overview di Google

Indice degli argomenti

Come sta cambiando il customer decision journey con l’AI

Con il progressivo spostamento delle ricerche verso motori di risposta basati su Intelligenza Artificiale, il modo in cui i consumatori scoprono, valutano e decidono cosa acquistare si sta trasformando. Secondo McKinsey, circa la metà degli utenti nella ricerca digitale oggi preferisce strumenti di AI-powered search come Google AI Overview, e già oltre il 40 % li utilizza per orientare le proprie decisioni di acquisto. Inoltre, secondo le stime di Semrush, nel 2028, il traffico proveniente dagli LLM supererà quello proveniente da ricerca organica.

In questo nuovo scenario, il tradizionale decision journey, che richiedeva al consumatore di navigare tra link, recensioni e pagine di prodotto per raccogliere informazioni, si accorcia e si svolge all’interno della stessa esperienza conversazionale con l’AI. I modelli generativi aggregano dati da una molteplicità di fonti (siti, blog, recensioni, contenuti generati dagli utenti) e sintetizzano risposte personalizzate prima ancora che l’utente clicchi su un singolo link.

Questo ribalta la logica del funnel tradizionale: la consapevolezza, la comparazione e persino la decisione finale avvengono spesso nella prima interazione con l’assistente AI, rendendo obsolete molte metriche di performance basate su click e rendendo centrale la visibilità nei risultati sintetizzati.

Casi d’uso della ricerca basata su AI per fase del percorso di acquisto¹, % dei rispondenti²

Best practices per costruire una strategia GEO/AEO

Prima di ottimizzare i contenuti è fondamentale capire dove il tuo brand è già visibile (o non lo è) nei risultati generati dalle AI.

Partire dall’audit: dove appare (o non appare) il tuo brand

Un’analisi di Analyze su oltre 67.000 citazioni mostra che più della metà delle fonti richiamate nelle risposte AI compare all’interno delle Google AI Overviews, rendendole il principale ambiente di visibilità generativa. Un brand che non ottimizza i propri contenuti per apparire nelle citazioni di Google rischia di perdere gran parte delle opportunità di visibilità nelle risposte AI.

Per costruire una baseline di visibilità significativa, il consiglio è selezionare un set di 20-30 domande rappresentative del tuo mercato (per esempio: “come scegliere un software di fatturazione elettronica?”) e testarle su diversi motori di risposta AI come Google AI Overview, Gemini 2.0, OpenAI GPT-4o e Perplexity Sonar. È importante poi documentare per ciascun prompt che si testa:

il grado di citazione del tuo brand nei risultati generativi;
l’accuratezza delle citazioni;
quali competitor vengono citati al tuo posto.

Questo servirà da baseline per misurare i progressi nel tempo e identificare gap specifici su cui concentrare interventi di GEO/AEO.

Identificare i “citation gaps”: dove stiamo perdendo

È importante analizzare le risposte AI non solo per capire la presenza/assenza nelle risposte, ma per capire quali sono le opportunità mancate. Se un competitor viene citato su “normativa fatturazione elettronica 2026” e il nostro brand no, nonostante abbiamo pubblicato una guida completa sul tema, emerge un citation gap che richiede intervento mirato. Esistono sul mercato molti tool che aiutano a fare audit mirati su menzioni, citation rate e sentiment, come Semrush AI Optimization (AIO).

Ottimizzare: rendere i contenuti “AI-ready” e citabili

Una volta mappato il gap, si passa all’azione. Ottimizzare i contenuti per renderli “AI-ready” è il passaggio fondamentale.

Scrivere in maniera semplice: lo stile conversazionale vince

Le ricerche più recenti evidenziano che i modelli generativi premiano i contenuti scritti in linguaggio conversazionale. Secondo Web Designer Factory, i testi strutturati come dialoghi o risposte naturali vengono reinterpretati con maggiore precisione dagli LLM nelle risposte AI, mentre contenuti innaturali o rigidi tendono a generare output poco fluidi che i modelli stessi apprendono a evitare nel tempo.

Una best practice da seguire è rivedere il tono di voce dei contenuti per allinearlo a come realmente parlerebbe una persona. Preferire frasi brevi, un linguaggio diretto e naturale, e limitare parole complesse non necessarie.

GEO/AEO servono a dimostrare all’AI che il tuo contenuto è la miglior risposta possibile. La differenza rispetto alla SEO tradizionale è strutturale: se in passato l’ottimizzazione era basata soprattutto sulla corrispondenza meccanica tra keyword nella query e keyword nella pagina, oggi l’AI opera un passaggio dalla keyword matching alla intent matching. L’obiettivo non è più essere trovati tramite query, ma essere selezionati come fonte affidabile all’interno delle risposte sintetizzate.

Strutturare contenuti con il metodo BLUF: risposta prima, contesto dopo

Il principio BLUF (Bottom Line Up Front) è emerso come best practice chiave per la citazione AI. Una ricerca di Agenxus documenta che contenuti strutturati con questo metodo possono aumentare il tasso di citazione del 40‑60%. Il motivo è semplice: gli LLM privilegiano contenuti in cui la risposta è immediatamente esplicita, semanticamente chiara e autosufficiente.

In pratica, ogni sezione dovrebbe aprirsi con una risposta diretta e sintetica, idealmente contenuta in poche frasi, seguita da livelli progressivi di approfondimento.

Citando l’esempio di Agenxus:

Struttura debole (no BLUF)	Struttura forte (applicando BLUF)
“Quando si considera come ottimizzare i contenuti per la ricerca AI, entrano in gioco molti fattori. Il panorama si è evoluto in modo significativo negli ultimi anni. Il formato Bottom Line Up Front è emerso come un principio importante che può aiutare a migliorare i tassi di citazione.”	“Il formato BLUF (Bottom Line Up Front) aumenta i tassi di citazione del 40–60% posizionando la risposta nella prima frase. Questa struttura garantisce che, anche se i sistemi di AI tagliano il contenuto, il messaggio chiave venga comunque catturato.”

Questa struttura riduce lo sforzo interpretativo dell’AI e aumenta la probabilità che il contenuto venga estratto, sintetizzato e citato come fonte autorevole.

FAQ, How-To e structured data: i formati e il linguaggio che l’AI capisce meglio

Le analisi di Agenxus mostrano che i contenuti strutturati in formato FAQ e How-To ottengono tassi di citazione significativamente più elevati rispetto ai contenuti narrativi tradizionali. Questo accade perché questi formati esplicitano domande, risposte e passaggi operativi in modo chiaro, riducendo l’ambiguità interpretativa per gli LLM e facilitando l’estrazione di informazioni affidabili.

A rafforzare ulteriormente questa dinamica interviene lo structured data [GD2] , che rappresenta il vero linguaggio di intermediazione tra contenuti e answer engine.

In pratica, lo structured data (implementato tramite JSON-LD) è un formato standard che consente di descrivere in modo esplicito il significato di un contenuto (che cos’è, a cosa serve, come è organizzato) direttamente nel codice della pagina. JSON-LD non modifica il testo visibile all’utente, ma fornisce all’AI una “mappa semantica” affidabile del contenuto.

Le best practices da seguire sono:

FAQ: creare pagine con un numero significativo di domande esplicite e mirate (ad esempio “Come si implementa lo schema markup FAQPage?”), ciascuna con una risposta diretta seguita da approfondimenti.
How-To: strutturare guide con passaggi numerati, una sola azione per step e linguaggio imperativo (“Accedi al pannello”, “Inserisci il codice”, “Salva”).
Structured data (JSON-LD): implementare almeno questi schemi fondamentali:
- Organization (homepage): nome, logo, contatti, link a profili social o Wikidata
- FAQPage: per pagine di domande e risposte
- HowTo: per guide procedurali
- Article: con autore e data di ultima modifica per i contenuti editoriali

Infine, validare l’implementazione tramite Google Rich Results Test e Schema.org Validator, monitorando eventuali errori o avvisi in Search Console.

Dati e fonti: citare per essere citati

ClickForest afferma che i contenuti supportati da dati concreti, numeri specifici e fonti autorevoli hanno una probabilità più alta di essere estratti e citati dagli answer engine. Questo approccio aumenta la fiducia del modello nella correttezza dell’informazione e ne facilita l’inclusione nelle risposte generate.

La best practice èevitare affermazioni vaghe o non dimostrabili, come “molte aziende ottengono buoni risultati”, e sostituirle con evidenze verificabili, come “una analisi di Statista afferma che 9 aziende su 10 ottengono un incremento del 10% di fatturato…”. Integrare sistematicamente riferimenti a studi di settore, report di ricerca, dati ufficiali e normative, includendo a fonti primarie. In un contesto dominato da risposte sintetiche, la credibilità documentata diventa un fattore chiave di visibilità.

Entità e autorevolezza: far capire chi sei

I motori generativi ragionano per entità (organizzazioni, persone, prodotti) non per singole keyword. Come evidenzia TechMagnate, la probabilità che un brand venga riconosciuto e citato dagli LLM aumenta quando l’organizzazione è chiaramente definita e coerente nei principali ecosistemi informativi. Una presenza solida su Knowledge Graph, Wikidata e profili professionali autorevoli riduce l’ambiguità semantica e rafforza l’affidabilità percepita dall’AI.

È quindi molto importante creare una definizione chiara dell’organizzazione: chi, cosa, dove, specializzazione; assicurarsi di essere presenti su Wikidata, Google Knowledge Graph, LinkedIn Company Page, con dati coerenti (nome, sede, fondatori, settore); collegare il brand ad altre entità rilevanti (tecnologie, certificazioni, partner).

Visibilità off‑site: citazioni esterne e Digital PR

La probabilità di essere citati dagli answer engine aumenta quando il brand è presente e riconosciuto su fonti esterne autorevoli. I modelli generativi tendono a privilegiare entità affidabili, con competenze dimostrabili e una reputazione verificabile, in linea con il principio E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), da anni già centrale nelle best practice SEO.

In chiave GEO/AEO, questo significa investire in Digital PR e thought leadership: pubblicare contributi firmati su testate di settore, partecipare a podcast, webinar e interviste, favorire la citazione del brand in report e ricerche indipendenti. È altrettanto importante monitorare le menzioni esterne, correggere eventuali imprecisioni e mantenere una comunicazione coerente su tutti i canali controllabili. In questo modo, l’autorevolezza costruita per la SEO tradizionale diventa un segnale diretto di citabilità anche per l’AI.

Misurare e iterare: metriche AI-first e cicli di miglioramento

Misurare regolarmente i risultati è essenziale per capire cosa funziona e aggiornare la propria strategia in modo mirato ed efficace.

Metriche AI visibility: oltre traffico e ranking

Uno studio di FAII fa una distinzione tra Mention Rate e Citation Rate, due metriche diverse ma complementari per misurare la visibilità AI. Mention Rate indica quante volte un brand viene semplicemente nominato nelle risposte AI, mentre Citation Rate misura la percentuale di risposte che includono citazioni con veri e propri riferimenti a fonti o link. In molte categorie, soprattutto per buyer tecnici, analisti o settori regolati, la Citation Rate diventa più importante della Mention Rate, perché l’inclusione di una fonte citata è percepita dall’AI come un segnale di affidabilità e fiducia ben più forte di una semplice menzione.

Alcuni nuovi KPI da monitorare che emergono dalla ricerca di Agenxus:

Metrica SEO tradizionale	Equivalente GSO / GEO	Cosa misura
Organic clicks	AI Overview impressions	Visibilità all’interno di risposte sintetizzate dall’AI
Ranking position	Citation frequency	Frequenza con cui il brand viene citato come fonte
Click-through rate (CTR)	Citation position	Ruolo della citazione: fonte primaria vs fonte di supporto
Bounce rate	Answer completeness	Capacità del contenuto di fornire una risposta completa all’AI
Domain authority	Entity recognition	Capacità dell’AI di identificare il brand come entità ufficiale e affidabile, attivando Knowledge Panel e menzioni coerenti

Iterare, sperimentare, adattarsi

GEO e AEO sono discipline emergenti, in rapida evoluzione. Un’indagine di ClickForest pubblicata a febbraio 2026 raccomanda cicli di audit‑ottimizzazione‑misurazione continui: “Testare query set, implementare modifiche, misurare delta dopo 2‑4 settimane, iterare ciò che funziona”.

Alcune best pratices da seguire includono:

Creare un ciclo di miglioramento continuo: audit → analisi → ottimizzazione → misurazione → iterazione.
Documentare esperimenti (es. “aggiunto schema FAQPage su 5 pagine, citation rate +12% in 3 settimane”).
Formare il team interno su GEO/AEO: content manager, SEO specialist e sviluppatori devono lavorare in sinergia e con competenze condivise.

Raccomandazioni strategiche

La trasformazione è già in atto, anche se non ancora pienamente matura. Il punto chiave non è solo la diffusione delle tecnologie di AI search, ma il cambiamento delle regole della visibilità lungo l’intero decision journey. Discovery, valutazione e decisione avvengono sempre più spesso all’interno di interfacce conversazionali guidate da LLM, che sintetizzano informazioni attingendo a un insieme specifico di fonti ritenute affidabili. Secondo una ricerca di Semrush, le fonti più citate da Google AI Overviews sono piattaforme come Quora e Reddit, seguite da LinkedIn, YouTube e dal New York Times come prima fonte giornalistica: un segnale chiaro che l’AI privilegia contenuti utili, verticali e orientati alla risposta.

In questo scenario, la GEO/AEO non è un’estensione della SEO, ma una capability strategica: audit delle fonti, contenuti conversazionali in logica BLUF, FAQ ottimizzate, structured data, rafforzamento delle entità, Digital PR e metriche AI-first diventano elementi strutturali. I brand che iniziano oggi a investire in modo sistematico costruiranno un vantaggio competitivo nel medio periodo, mentre i modelli evolveranno verso una maggiore profondità delle fonti, l’integrazione di formati paid e l’emergere di AI agent in grado di prendere decisioni di acquisto per conto degli utenti. Chi resta ancorato ai paradigmi SEO del decennio scorso rischia, semplicemente, di non essere più trovato.

FAQ

Che differenza c’è tra SEO tradizionale e GEO/AEO?

La SEO tradizionale si basa sul keyword matching: far corrispondere le parole chiave cercate con quelle nella pagina. GEO/AEO invece si basa sull’intent matching: i sistemi di AI selezionano contenuti che rispondono meglio alla domanda, anche senza corrispondenza letterale. Inoltre, l’obiettivo non è posizionarsi nei link blu, ma essere citati direttamente nelle risposte AI.

Come posso rendere i miei contenuti “AI‑ready”?

Utilizzando linguaggio conversazionale, struttura BLUF, FAQ e How‑To, dati verificabili, structured data JSON‑LD e definizioni chiare delle entità. Gli LLM privilegiano contenuti chiari, brevi, dimostrabili e con fonti attendibili.

Perché le AI citano più spesso FAQ e How‑To?

Perché questi formati riducono l’ambiguità interpretativa: domande esplicite + risposte dirette + passaggi numerati = estrazione più facile per l’AI. Le analisi di Agenxus mostrano tassi di citazione significativamente più alti per questi formati.

Quali metriche servono per misurare la visibilità AI?

Due KPI chiave: Mention Rate (quante volte vieni menzionato) e Citation Rate (quante volte vieni citato con riferimenti a fonti o link). Altri KPI includono: AI Overview impressions, citation frequency, citation position, answer completeness ed entity recognition.

Perché la visibilità off‑site influisce sulla citabilità AI?

Perché gli LLM privilegiano fonti autorevoli. Citazioni su testate di settore, podcast, webinar, LinkedIn e piattaforme verticali aumentano i segnali E‑E‑A‑T e quindi la probabilità che il brand venga riconosciuto come fonte affidabile.