I modelli come Gemini o ChatGPT usano meccanismi sofisticati per verificare i dati, e premiano le aziende in grado di rendere i propri contenuti leggibili, strutturati e verificabili dalle macchine
📌 TAKE AWAYS
Il grounding permette all’IA di rispondere in modo preciso grazie a dati verificabili e aggiornati.
Le aziende che strutturano correttamente le proprie informazioni diventano più visibili e affidabili nelle risposte generate dagli algoritmi.
Hai mai provato a chiedere a un’intelligenza artificiale chi sei?
O meglio, chi è la tua azienda?
Se non l’hai fatto, fermati un attimo e provaci.
La risposta potrebbe sorprenderti, e non in positivo.
Potrebbe inventarsi un fatturato che non hai, attribuirti servizi che non offri o, peggio, citare una policy di reso che farà infuriare i tuoi clienti reali quando scopriranno che non esiste.
C’è un problema gigantesco nel mondo dell’IA generativa di cui si parla troppo poco: l’affidabilità.
Immagina un potenziale cliente che chiede a ChatGPT o Gemini informazioni sul tuo prodotto.
Se la risposta è sbagliata, tu perdi la vendita.
Se la risposta è dannosa, perdi la faccia.
Ed è qui che entra in gioco il grounding.
Il problema dell’attore smemorato (quando il gobbo è fuori uso)
Immagina che i grandi modelli linguistici (LLM), quelli che alimentano le chat intelligenti, siano attori di improvvisazione eccezionali.
Hanno letto quasi tutto ciò che è stato scritto su Internet fino a un paio di anni fa.
Sono eloquenti, persuasivi, sicuri di sé.
Ma se chiedi a uno di questi attori: “Qual è l’aliquota IRPEF massima per il 2025?”, e lui ha studiato solo copioni fino al 2024, cosa farà?
Improvviserà.
Ti dirà una cifra verosimile, pronunciata con la massima autorità, ma completamente sbagliata.
In gergo tecnico, questa è un’allucinazione.
Per te imprenditore, è un disastro.
Se un potenziale cliente chiede a un’IA: “Qual è la politica di reso della tua azienda?”, e il modello risponde inventando una regola che non esiste perché non ha accesso ai tuoi dati aggiornati, tu perdi soldi e reputazione (come è emerso anche dalla nostra chiacchierata con Pedro Dias).
Ecco cos’è il Grounding.
È il processo che impedisce all’attore di inventare.
È l’atto di fornire al modello l’accesso a fonti di dati verificabili, aggiornate e reali, costringendolo a basare la sua risposta su quei fatti precisi.
Invece di pescare nella sua memoria sfocata e datata, il modello viene “ancorato” (grounded) alla realtà. Collega la sua capacità di generare frasi eleganti con informazioni vere, prese dal tuo database, dal tuo sito web o da fonti autorevoli in tempo reale.
L’IA smette di essere solo un motore creativo e diventa un motore di risposta affidabile.
E tu, per stare nel mercato, devi essere la fonte di quella risposta.
Come funziona la magia (senza mal di testa)
Non voglio annoiarti con tecnicismi inutili, ma devi capire cosa succede dietro le quinte per poter sfruttare la situazione a tuo vantaggio.
La tecnica più diffusa per ottenere questo risultato si chiama RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Immagina il processo diviso in due fasi.
Prima fase: Recupero (Retrieval).
Quando un utente fa una domanda, il sistema non va subito a scrivere la risposta. Prima, corre a cercare informazioni pertinenti in una “biblioteca” affidabile (che può essere l’indice di Google o i documenti privati della tua azienda).
Seconda fase: Generazione.
Il sistema prende le informazioni trovate, le mette davanti al modello linguistico e gli dice: “Usa solo questi dati per rispondere alla domanda dell’utente. Non inventare nulla”.
Perché questo funzioni, il sistema usa vettori e ricerca semantica.
Non cerca solo le parole chiave esatte (come nella vecchia SEO), ma cerca il significato e i concetti correlati.
Questo significa che se i tuoi contenuti online sono vaghi, disordinati o non strutturati bene, l’IA non riuscirà ad “agganciarli”.
La tua visibilità dipende quindi dalla pulizia e dalla qualità dei tuoi dati.
È proprio di questo che si occupa un consulente SEO oggi.
Google, Gemini e il punteggio che decide il tuo destino
Entriamo nel vivo, adesso.
Google sta integrando tutto questo nel suo ecosistema con Gemini e Vertex AI.
Ma Google non è stupido: sa che far cercare all’IA informazioni in tempo reale costa potenza di calcolo (e quindi soldi) e rallenta la risposta.
Qui entra in gioco un dettaglio affascinante che Dan Petrovic, uno dei ricercatori più acuti nel campo della visibilità IA, ha portato alla luce.
Google utilizza un sistema di “Dynamic Retrieval” (Recupero Dinamico).
Attenzione però: non tutte le domande attivano il Grounding.
Il sistema assegna a ogni richiesta dell’utente un punteggio di previsione (prediction score) da 0 a 1.
Se il punteggio è basso (diciamo sotto lo 0,3), il modello risponde a memoria, usando la sua “cultura generale”.
Se il punteggio è alto, significa che la domanda richiede precisione fattuale (“Chi ha vinto il Super Bowl 2025?” o “Quanto costano le azioni Tesla oggi?”).
In questo caso, scatta il Grounding: l’IA si connette a Google Search, recupera i dati freschi e risponde citando le fonti.
Capisci l’implicazione per il tuo brand?
Se il tuo business riguarda argomenti che l’IA considera “conoscenza statica”, rischi di essere ignorato.
Devi creare contenuti e dati che l’IA percepisca come necessari da verificare in tempo reale.
Devi diventare una fonte che merita un punteggio di previsione alto.
Il segreto dei numeri [6.2]: cosa succede nella testa dell’IA
C’è un altro dettaglio svelato dalle analisi di Petrovic che sembra uscito da un romanzo di spionaggio industriale.
Durante alcuni test, Gemini ha accidentalmente mostrato i suoi “pensieri” interni, rivelando come indicizza le informazioni.
Nelle risposte grezze sono apparsi dei codici strani, tipo [6.2].
Cosa significano?
Il primo numero (6) indica la sesta query di ricerca effettuata dal modello per rispondere alla tua domanda.
Il secondo numero (2) indica il secondo risultato specifico di quella ricerca.
Questo ci dice una cosa straordinaria: l’IA non sta “leggendo” internet a caso.
Sta compiendo un lavoro strutturato, quasi maniacale.
Prima di risponderti, Gemini entra in una “Thinking Stage” (Fase di Pensiero). Analizza la domanda, capisce che non sa la risposta o che potrebbe essere cambiata, decide di usare uno strumento esterno (Google Search o un database aziendale), recupera i dati, li cataloga con quei numerini e solo alla fine sintetizza la risposta.
C’è una regola ferrea nel prompt di sistema di Gemini, un ordine che Google gli impartisce segretamente: “Verification-First Principle”.
Ovvero: “Verifica ogni fatto. Non usare mai la tua conoscenza interna se puoi usare uno strumento per controllare”.
Se il tuo sito non è tecnicamente pronto per essere letto da questi strumenti, se i tuoi dati non sono strutturati in modo che Gemini possa catalogarli in quel formato [6.2], tu non verrai mai citato.
Per il modello, la tua informazione non è “verificabile”.
E se non è verificabile, non viene detta.
Dal pubblico al privato: la rivoluzione per le aziende
Il Grounding non riguarda però solo le ricerche su Google (dati pubblici).
La vera rivoluzione per te imprenditore è il Grounding sui dati privati.
Pensaci.
Quante volte i tuoi dipendenti perdono tempo a cercare informazioni sepolte in PDF, email o intranet aziendali confuse?
O quante volte il servizio clienti risponde in modo errato perché non ha letto l’ultima circolare?
Con piattaforme come Vertex AI Search di Google, puoi creare un sistema di Grounding basato sui tuoi dati.
Prendiamo l’esempio di una banca fittizia, la “Fulci Bank”.
Se un dipendente chiede “Qual è la cultura aziendale?”, un’IA non ancorata risponderebbe con frasi fatte generiche.
Ma un’IA ancorata ai documenti interni della banca risponderà: “La Fulci Bank è un’azienda orientata ai risultati che valorizza la collaborazione, come indicato nel documento di pianificazione strategica 2025”.
O ancora, immagina un cliente che chiede: “La mia assicurazione copre i danni da grandine?”.
Se l’IA del tuo chatbot è ancorata alle polizze specifiche di quel cliente nel tuo database, risponderà con un sì o un no preciso, citando la clausola. Niente più risposte vaghe tipo “Controlla il tuo contratto”.
Questo è il punto di svolta.
L’IA diventa utile perché è precisa.
La precisione porta fiducia.
E, come ben sai, la fiducia porta vendite, come ci ha detto anche Jono Alderson qui.
Perché i motori di ricerca tradizionali non bastano più
Forse stai pensando: “Va bene, ma io ho già investito tanto sulla SEO classica. Perché devo preoccuparmi di questo?”.
Perché il comportamento degli utenti sta cambiando più velocemente di quanto tu possa aggiornare il tuo sito.
Quando una persona cerca “Miglior software per la gestione magazzino” su un motore di risposta basato su IA, non vuole una lista di 10 link blu tra cui cliccare. Vuole una risposta diretta, comparativa e argomentata.
“Il software X è migliore per le piccole imprese perché costa meno, mentre il software Y (il tuo) è ideale per grandi volumi grazie alla sua integrazione con i vettori logistici”.
Se l’IA non riesce a trovare, leggere e verificare (Grounding) le specifiche tecniche del tuo software Y in modo strutturato, non ti includerà nella risposta.
O peggio, dirà che il tuo software fa cose che non fa, creando aspettative false che si trasformeranno in resi e recensioni negative.
Il traffico organico verso i siti web tradizionali sta calando, è sotto gli occhi di tutti, ma la visibilità all’interno delle risposte IA può generare contatti molto più qualificati.
Chi legge quella risposta è già pronto a comprare, perché l’IA ha fatto il lavoro sporco di selezione per lui.
Proprio per questo, se ti sta a cuore il futuro del tuo brand, devi rivolgerti a un’agenzia SEO che stia lavorando in quella direzione, ovvero: rendere il tuo business la fonte più autorevole per LLM e motori di risposta basati su IA.
Costruire fondamenta solide in un mondo liquido
Torniamo a noi. Ti ho promesso di guidarti in questa transizione. Cosa devi fare domani mattina, appena arrivato in ufficio?
Devi smettere di trattare il tuo sito web come una vetrina statica e iniziare a trattarlo come un database di fatti.
Il Grounding richiede dati strutturati.
Richiede che le informazioni sui tuoi prodotti, i tuoi prezzi, le tue politiche e i tuoi servizi siano esposte in modo che una macchina possa leggerle senza ambiguità.
Devi guardare al “Knowledge Graph” (il grafo della conoscenza).
Google e le altre IA cercano di collegare entità.
Tu non sei più una parola chiave.
Tu sei un’entità: un Brand, che produce un Prodotto, che ha un Prezzo, che ha delle Recensioni, che si trova in una Sede.
Queste connessioni devono essere esplicite nel codice del tuo sito e nei tuoi contenuti.
Inoltre, devi considerare l’aspetto multimodale.
Il Grounding non si limita al testo.
Modelli come Gemini possono guardare video e immagini.
Se hai un video tutorial che spiega come usare il tuo prodotto, l’IA può “guardarlo”, capire i passaggi e usarlo per rispondere a una domanda di supporto tecnico.
Ma solo se quel video è ottimizzato e accessibile.
Per fare tutto questo, dai dati strutturati al lavoro sulla reputazione del tuo brand, devi affidarti a un consulente SEO che sappia quant’è importante questo cambio di paradigma.
Prendi sul serio il grounding: diventa la risposta dell’IA
C’è un’ironia di fondo in tutto questo. Abbiamo costruito macchine capaci di scrivere poesie e risolvere equazioni complesse, ma per renderle utili al business dobbiamo tornare alle basi: la verità dei fatti.
L’IA ha bisogno di te.
Ha bisogno dei tuoi dati reali per non incappare in allucinazioni potenzialmente letali per la tua azienda.
E tu hai bisogno dell’IA per essere trovato da clienti che non hanno più voglia di cercare su Google come facevano nel 2015.
È un patto di mutuo soccorso.
Ma l’IA è selettiva.
Sceglie solo partner affidabili.
Se continui a ignorare questo cambiamento, rischi di finire nel limbo delle “risposte generiche”, quel purgatorio dove i brand sono indistinguibili e i prodotti sono tutti uguali.
Oppure, puoi decidere di prendere sul serio il grounding.
Puoi decidere di strutturare la tua presenza digitale in modo così cristallino e autorevole che quando l’algoritmo di Google dovrà decidere se assegnare un punteggio di previsione alto alla tua query, non avrà dubbi.
Scatenerà i suoi agenti, cercherà i tuoi dati, verificherà la fonte e dirà al tuo potenziale cliente: “Ecco, questa è l’azienda giusta per te. Lo so per certo”.
Il futuro non appartiene a chi urla più forte.
Appartiene a chi fornisce la verità più accessibile.
La mia agenzia SEO è qui per questo: rendere ogni informazione immediata, leggibile dalle macchine e credibile per le persone, così che il tuo brand resti visibile anche nel nuovo ecosistema guidato dall’intelligenza artificiale.
Rivolgiti alla mia agenzia, compila qui il form.
Cos’è il grounding e come funziona: domande frequenti
Che cos’è il grounding nell’intelligenza artificiale?
Il grounding è il processo che permette ai modelli di intelligenza artificiale di basare le proprie risposte su dati reali, verificabili e aggiornati. Riduce il rischio di allucinazioni e rende l’IA un motore di risposta affidabile, collegando le sue capacità generative a informazioni provenienti da fonti attendibili come siti web, database o documenti.
Perché il grounding è fondamentale per la visibilità di un’azienda nelle risposte IA?
I sistemi come Gemini e ChatGPT premiano i brand che offrono dati strutturati, leggibili e verificabili. Se le informazioni di un’azienda non sono accessibili o ben strutturate, l’IA non può citarle nelle risposte, con il rischio di perdita di visibilità o, peggio, di attribuzioni errate su prodotti, prezzi o politiche.
Come può un’azienda prepararsi al cambiamento imposto dal grounding?
Un’azienda deve trattare il proprio sito come un database di fatti: informazioni strutturate, contenuti chiari, entità collegate nel Knowledge Graph e asset multimodali ottimizzati. Questo consente all’IA di verificare e utilizzare i dati aziendali nelle risposte, aumentando autorevolezza e visibilità.
