Pete Meyers ci racconta perché essere citati da ChatGPT non basta più: nell’AI Search contano l’intento dietro le ricerche, il modo in cui un brand viene raccontato e un nuovo concetto di sentiment ancora tutto da misurare
Rieccoci con un nuovo episodio di SEO Confidential!
Questa volta abbiamo il piacere di ritrovare un ospite che avevamo già avuto modo di sentire un anno fa, e che siamo felicissimi di accogliere di nuovo tra noi: Pete Meyers.
Se ti occupi di SEO e data, il nome un po’ lo conosci già. Pete è Marketing Scientist di Moz, e il suo lavoro è rendere i dati cool, far capire quanto possano essere preziosi, altro che tabelle noiose e chilometriche.
È convinto che le idee migliori e i dati migliori non servano a niente se non riesci a comunicarli, e la sua missione è proprio questa: esplorare dati strani, apparentemente indecifrabili, e raccontarli in modo comprensibile e originale.
Un anno fa avevamo parlato con lui di brand authority, intelligenza artificiale e della lotta per la visibilità nell’AI Search, e quella chiacchierata ci aveva lasciato spunti pazzeschi.
Stavolta il livello si alza ancora: scopriamo perché per l’AI conta più il tuo intento che le parole esatte che scrivi, perché farsi citare da ChatGPT non è sempre una buona notizia, e se dobbiamo davvero preoccuparci del “model collapse“.
Pete non gira mai intorno alle cose, e anche stavolta non si smentisce.
Ti lascio all’intervista, buona lettura!
“In questo momento stiamo tutti perdendo click ed è frustrante, ma bloccare i contenuti non farà tornare indietro il tempo”, parole e musica di Pete Meyers
Uno studio di Peec AI ha rilevato che quando facciamo una domanda a un motore di intelligenza artificiale, l’AI considera più importante il nostro intento rispetto alle parole precise che utilizziamo. Sei d’accordo? E cosa significa, concretamente, per un’azienda che vuole essere raccomandata dall’intelligenza artificiale?
Non solo sono d’accordo, ma penso che nel 2026 questo valga per la ricerca in generale. Probabilmente è sempre stato così, ma non ci fidavamo abbastanza dei motori di ricerca da pensare che potessero capire davvero ciò che volevamo, quindi eravamo costretti a utilizzare parole specifiche (e, di conseguenza, i marketer erano costretti a scrivere basandosi su parole specifiche).
In definitiva, questo ci permette di preoccuparci meno delle keyword esatte che utilizziamo e di concentrarci maggiormente sull’intento di ricerca dell’utente. A mio parere, è un vantaggio per tutti.
Lo studio mostra anche che quando un utente chiede all’AI di confrontare prodotti o servizi, basta formulare la stessa domanda in modo leggermente diverso per ottenere raccomandazioni di brand differenti. Perché accade e come dovrebbero prepararsi le aziende secondo te?
Nel mio lavoro non ho riscontrato una variabilità così elevata e sospetto che gran parte di questo fenomeno dipenda semplicemente dal modo probabilistico in cui funzionano gli LLM. Continuano comunque ad attingere allo stesso insieme di brand e, probabilmente, queste differenze tendono a compensarsi nel tempo e attraverso osservazioni ripetute.
La personalizzazione rende tutto ancora più complesso. Per me le aziende dovrebbero concentrarsi soprattutto su come il proprio brand viene rappresentato nel più ampio corpus di informazioni utilizzato dagli LLM, senza preoccuparsi troppo delle differenze che possono emergere tra un prompt e l’altro.
Molti imprenditori festeggiano quando il proprio brand compare nelle risposte di ChatGPT o AI Mode. Ma essere citati non è sempre un vantaggio: se l’AI parla negativamente di un’azienda, quella visibilità può danneggiarla. Il sentiment potrebbe quindi diventare una delle metriche più importanti da monitorare nell’AI Search?
Penso che questo valesse già per la ricerca organica tradizionale.
Detto questo, come persona che si occupa attivamente di monitoraggio del sentiment, faccio notare che c’è una differenza importante: gli attuali sistemi di sentiment analysis sono stati sviluppati soprattutto per analizzare le menzioni sui social media, dove i giudizi tendono a essere più polarizzati.
Le risposte degli LLM, invece, tendono a essere formulate in modo neutrale. Per questo, nell’AI Search, dovremo rivedere sia il modo in cui interpretiamo il sentiment sia le metriche utilizzate per misurarlo.
Con l’arrivo di standard come ARD, gli agenti AI saranno in grado di trovare prodotti, confrontarli e persino completare un acquisto senza che l’utente debba visitare direttamente un sito web. Quali sono i passi più importanti che un e-commerce dovrebbe compiere oggi per evitare il rischio di essere escluso da questi nuovi canali di vendita?
Mi preoccupa un po’ il fatto che, al momento, il concetto di “agentic” sia ancora definito in modo piuttosto vago: la ricerca agentica si svilupperà attraverso casi d’uso specifici, implementati uno alla volta.
Penso che valga la pena tenersi aggiornati su ciò che utilizzano i propri canali, compreso Google Shopping, senza però precipitarsi ad adottare standard che potrebbero non essere mai applicati concretamente.
Google non può permettersi di escludere prodotti e venditori importanti soltanto perché i loro dati non sono strutturati alla perfezione, quindi dovrà essere in grado di acquisire e interpretare quante più informazioni possibile.
Conviene rendere questo processo più semplice per Google? Assolutamente sì. È necessario anticipare ogni nuovo standard che qualcuno propone? No.
Molte aziende stanno valutando di bloccare i bot AI per impedire che i propri contenuti vengano utilizzati per addestrare i modelli, con il rischio di bloccare anche Google e perdere visibilità. Come si può trovare il giusto equilibrio tra la protezione dei propri contenuti e la necessità di continuare a essere trovati online?
Lavoro con grandi editori attraverso la nostra società madre e, al momento, non esiste una risposta semplice. Se lasciamo da parte le informazioni sensibili che potrebbero comportare rischi legali e finanziari, penso che i rischi derivanti dal blocco dei contenuti siano nettamente superiori ai possibili benefici.
Purtroppo, in questo momento stiamo tutti perdendo click ed è frustrante, ma bloccare i contenuti non farà tornare indietro il tempo.
Quale può essere la strategia più efficace per un’azienda che vuole proteggere i propri contenuti senza diventare invisibile?
Direi di procedere in modo selettivo e, probabilmente, di iniziare con piccoli interventi. Bisogna affrontare i problemi concreti che si stanno realmente verificando, senza inseguire minacce che magari nemmeno esistono.
In passato ho lavorato nel settore delle fiere e ho conosciuto più di un imprenditore che si rifiutava di partecipare perché temeva che i concorrenti potessero ottenere troppe informazioni sulla sua azienda o rubargli le idee. Poi, però, si chiedeva perché i clienti non riuscissero a trovarlo.
È lo stesso problema, semplicemente amplificato.
Se l’intelligenza artificiale continuerà ad alimentarsi principalmente di contenuti generati da altre intelligenze artificiali, rischiamo davvero un progressivo peggioramento della qualità delle risposte? C’è un rischio di “model collapse“?
Penso assolutamente che il rischio sia reale. Esiste anche un ulteriore pericolo: quello di compromettere l’intero ecosistema dei contenuti. Se le persone iniziano ad avere la sensazione che i loro contenuti vengano semplicemente assorbiti e poi riproposti, senza generare alcun beneficio per la loro attività, perché dovrebbero continuare a produrli?
Sospetto che Google sia già preoccupata da questo scenario, anche se probabilmente preferisce non parlarne apertamente.
È difficile capire se stiamo già assistendo agli effetti di questo fenomeno, perché l’esplosione dei contenuti avvenuta nell’ultimo decennio ha sicuramente creato problemi di qualità e gli stessi contenuti generati dall’AI presentano moltissime criticità sotto questo aspetto.
Non sono ancora sicuro che tutto questo dipenda effettivamente dagli LLM che finiscono per comportarsi come un serpente che si mangia la coda: l’intelligenza artificiale genera nuovi contenuti che finiscono online, altri sistemi di AI li utilizzano a loro volta come fonte e, così, l’AI rischia di alimentarsi sempre più di contenuti prodotti dall’AI stessa.
Dalle keyword al sentiment: la visibilità nell’AI passa sempre di più dalla qualità della narrazione
Eccoci arrivati al termine di questa chiacchierata. Che dire? Pete è sempre una certezza.
Da questa intervista portiamo a casa soprattutto un monito: smettila di ossessionarti con le keyword esatte e concentrati su cosa vuole davvero l’utente, perché è lì che l’AI guarda per prima cosa.
Anche la storia del sentiment mi ha fatto riflettere parecchio: essere citati dall’AI non basta più, conta anche come vieni raccontato, e su questo dobbiamo ancora imparare a misurare bene le cose.
La mia idea sulla visibilità AI, dopo questa chiacchierata, si rafforza.
Non è più una questione di apparire il più possibile, ma di apparire nel modo giusto. Puoi anche finire in ogni risposta di ChatGPT, ma se il racconto che ne esce non ti rappresenta, hai solo spostato il problema, non l’hai risolto. La vera sfida oggi è, per quanto possibile, controllare la narrazione, non rincorrere le menzioni.
Un grazie enorme a Pete Meyers per il tempo e la lucidità di sempre, è sempre un piacere confrontarsi con lui.
Appuntamento alla prossima settimana con un nuovo episodio di SEO Confidential, ci vediamo al solito posto!
