Per essere citati da ChatGPT e dagli altri motori AI, i brand devono ripensare il modo in cui creano i contenuti: ne abbiamo discusso con Joshua Squires di Amsive
Allora era una previsione.
Oggi è realtà: milioni di persone chiedono a ChatGPT o alle AI Overviews chi scegliere, cosa comprare, di chi fidarsi.
E il tuo brand? Viene citato o è fuori dai radar?
Su SEO Confidential, di tanto in tanto, mi piace tornare dagli esperti che ho intervistato dopo un po’ di tempo, per capire come sono cambiate ed evolute (o involute!) le cose attorno alla SEO e all’AI Search.
Stavolta tocca di nuovo a Joshua Squires, direttore dell’AI Search di Amsive. Josh fa SEO da 17 anni, studia machine learning dal 2016 e ha approfondito i transformer fin dall’uscita di BERT di Google. Ha lavorato con startup e aziende Fortune 50, dall’e-commerce alle assicurazioni, e oggi guida un team di dieci SEO. Insomma, sa di cosa parla.
Qui dentro trovi cose che toccano il tuo lavoro di tutti i giorni.
Perché ragionare su un solo canale è un errore.
Come scrivere contenuti che gli LLM scelgono di citare.
Perché gli strumenti di monitoraggio assomigliano agli studi sui topi in farmacologia.
E come costruire account di prova sulle tue personas per vedere cosa vedono davvero i tuoi clienti.
Se vuoi diventare la risposta che l’AI consiglia nel tuo settore, comincia a leggere, troverai un sacco di dritte super utili.
“I tool di monitoraggio AI sono come gli studi sui topi in farmacologia: utili, ma a volte possono essere lontani dalla realtà”
Josh, circa un anno fa abbiamo parlato di come l’intelligenza artificiale avrebbe cambiato il modo di cercare informazioni online. Oggi l’AI Search è diventata una realtà: milioni di persone usano AI Overviews, ChatGPT e altri motori di risposta. Qual è, secondo te, il cambiamento più importante che professionisti e aziende devono comprendere oggi, ma che molti continuano ancora a sottovalutare?
Penso che molte persone siano ancora bloccate in una visione incentrata su un unico canale. Vedo molti suggerimenti su tattiche e strategie da applicare all’interno di un singolo canale. Ma, con i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) che influenzano ormai una parte significativa del pubblico, dovremmo ragionare tutti in termini di strategie multicanale.
Nessun singolo canale può coprire tutti i punti di contatto che un LLM utilizza per formulare una risposta. I brand dovrebbero individuare le domande più importanti e capire come rispondere a ciascuna di esse attraverso diversi canali, nelle varie fasi del percorso d’acquisto e sui diversi mezzi di comunicazione.
Questo cambiamento richiede una revisione profonda del modo in cui lavora la maggior parte dei team di marketing. È una trasformazione che coinvolge la struttura organizzativa e i processi interni, aspetti che spesso sono particolarmente difficili da modificare.
Molti SEO continuano a progettare i contenuti pensando che l’AI recuperi la pagina migliore per una determinata query. In realtà, i sistemi RAG sembrano selezionare singoli passaggi di testo per costruire la risposta finale. Quanto è importante comprendere questa differenza e come dovrebbe cambiare il modo in cui strutturiamo i contenuti?
Credo che questo sia molto importante. Aggiungerei che gli LLM attingono sempre più spesso anche alla memoria parametrica. Quando creano contenuti, i professionisti SEO, AEO e GEO devono tenere conto di questi aspetti e strutturare i testi in modo da rispondere a ciascuna di queste esigenze.
Per ottimizzare i contenuti affinché possano essere recuperati dagli LLM, bisogna considerare sia le esigenze delle persone sia quelle delle macchine. Gli LLM sanno già che aspetto dovrebbe avere una risposta e poi cercano fonti che la confermino, apportino sfumature e permettano di individuare un consenso. Le persone, invece, hanno ancora bisogno di contenuti leggibili, che risolvano davvero i loro problemi e siano facili da capire.
La questione, quindi, non è tanto creare la pagina migliore in assoluto, quanto offrire la fonte di informazioni più adatta alle esigenze del singolo utente.
Per riuscirci, chi crea contenuti deve conoscere a fondo il proprio pubblico e inserire nei testi le sfumature pertinenti, aumentando la rilevanza delle informazioni per i gruppi di persone che intende raggiungere. Deve poi organizzare i contenuti in documenti ben strutturati, che gli LLM possano analizzare rapidamente ed efficacemente.
Capire come funzionano i diversi tipi di meccanismi di attenzione può aiutare a mettere insieme tutti questi elementi.
Secondo te, qual è il fraintendimento più grande tra i SEO sulla Query Fan-Out e quale approccio dovrebbero adottare per creare contenuti realmente recuperabili dai sistemi RAG?
Credo che si dia troppa importanza agli argomenti delle domande generate attraverso il query fan-out e troppo poca attenzione agli utenti. Non è necessario, e spesso nemmeno possibile, fornire una risposta a tutte le domande correlate. Rispondere a tutte queste domande permette di realizzare contenuti completi, una scelta che può essere utile per alcuni pubblici. Altri, però, potrebbero essere esperti del settore e trovare poco utili le risposte a domande di base.
Esamina le query generate dal fan-out e chiediti quali siano davvero pertinenti per il tuo pubblico. Valuta quali domande potrebbero richiedere risposte leggermente diverse per i tuoi utenti rispetto a un pubblico più ampio o con caratteristiche differenti. Chiediti anche quali domande vadano affrontate in modo specifico per raggiungere e coinvolgere il pubblico a cui ti rivolgi.
Hai proposto di partire dai dati di Google Search Console e dalle domande di “People Also Ask” per costruire cluster di prompt più vicini al comportamento reale degli utenti. Perché ritieni che questo metodo sia più affidabile rispetto a limitarsi a monitorare un elenco di keyword?
Le PAA (People Also Ask) sono le domande correlate che Google mostra agli utenti che hanno effettuato una ricerca iniziale. In pratica, Google ti mostra l’insieme delle domande collegate alla query originale. Se utilizzi Google Search Console (GSC) per individuare una query principale, le PAA ti offrono un’ottima indicazione delle informazioni di cui ha bisogno il tuo pubblico.
Spesso mostrano anche le formulazioni più comuni delle domande, un aspetto molto importante per gli LLM, perché modificare le parole o formulare diversamente un prompt può produrre risultati differenti. Sapere quali formulazioni sono più diffuse tra il tuo pubblico ti aiuta a capire quali risposte gli utenti hanno maggiori probabilità di vedere negli strumenti di AI visibility e a raggiungere il pubblico pertinente più ampio possibile.
Le PAA possono essere utilizzate insieme alle query generate attraverso il query fan-out per creare un elenco più ricco e completo di domande pertinenti a cui rispondere.
Oggi stanno nascendo molti strumenti per misurare la visibilità nei motori AI. Quanto possiamo fidarci dei dati che restituiscono? E quali caratteristiche dovrebbe avere un buon sistema di monitoraggio per rappresentare davvero il modo in cui le persone usano ChatGPT, Gemini o Perplexity?
Direi che questi strumenti sono l’equivalente degli studi sui topi nella ricerca farmaceutica. Possiamo ricavarne alcune informazioni utili, ma i dati e le interazioni che osserviamo probabilmente differiscono da quelli che vedono i nostri utenti reali.
Il motivo è che gli strumenti di AI visibility non riescono a tenere adeguatamente conto dei fattori di personalizzazione, come la posizione geografica, la cronologia delle chat e delle ricerche, le app installate e così via. Inserire queste variabili all’interno di un prompt non permette di riprodurre il modo in cui agiscono nell’applicazione.
Google e Bing offrono ormai entrambi alcune funzionalità per monitorare la visibilità nei risultati generati dall’AI. Abbiamo poi a disposizione i dati delle web analytics. Intervistare il proprio pubblico e condurre studi e sondaggi rimane probabilmente il metodo migliore, anche se per molte aziende si tratta di attività difficili da realizzare.
È proprio per questo che gli strumenti di AI visibility conservano una loro utilità.
Consiglio ai brand di creare degli account dedicati alle diverse personas, utilizzando dispositivi virtuali e account gratuiti con accesso effettuato ai principali LLM pertinenti. Questi account dovrebbero avere una cronologia di navigazione e delle conversazioni coerente con il pubblico di riferimento. In questo modo è possibile verificare e valutare i risultati restituiti dagli strumenti di AI visibility, confrontandoli con quelli ottenuti in contesti più realistici.
Alcuni editori, come scrive il WSJ, stanno iniziando a considerare i crawler AI più come un costo che come un’opportunità. Pensi che nei prossimi anni assisteremo a un numero crescente di siti che limiteranno l’accesso ai propri contenuti oppure credi che emergeranno nuovi modelli di collaborazione con le piattaforme AI?
Questo sta già accadendo, ma soprattutto nei settori in cui l’acquisizione dei contenuti da parte degli LLM compromette la redditività dei siti web. È il caso, in particolare, degli editori online.
Esistono già modelli di pagamento basati sul numero di scansioni dei contenuti (pay-per-crawl). Anche Cloudflare sembra investire parecchio nella ricerca di soluzioni tecniche al problema.
Penso che, con l’evoluzione della tecnologia, la situazione troverà una propria soluzione. Potrebbero però essere necessarie innovazioni significative nel settore dell’editoria, che per il momento non vediamo ancora concretizzarsi.
Se i modelli iniziano a nutrirsi sempre più di contenuti generati da altre AI, non rischiamo di costruire un web che si autoalimenta, sempre più uniforme e sempre meno originale? Il model collapse è un rischio concreto o oggi viene ingigantito?
È un tema piuttosto ampio. Alcuni ricercatori sostengono che il model collapse sia già in atto. Altri ritengono che, anziché produrre effetti negativi come le allucinazioni, potremmo assistere soprattutto alla diffusione di contenuti mediocri e standardizzati, nei quali le sfumature vengono eliminate. Altre ricerche mostrano che i pregiudizi nelle risposte stanno aumentando.
Una delle mie ricerche recenti preferite è stata proprio questo articolo, che ipotizza un progressivo deterioramento dell’efficacia del processo RAG (Retrieval-Augmented Generation), ovvero la generazione di risposte basata sul recupero di informazioni da fonti esterne: ecco qui lo studio pubblicato su alphaXiv.
L’aspetto interessante è che nemmeno gli esperti sembrano avere ancora certezze. Riprendendo l’esempio degli studi sui topi, il modo in cui gli LLM si comportano nel mondo reale sembra essere un po’ diverso da quello osservato in laboratorio.
A quanto pare, solo il tempo ci darà una risposta.
Diversi studi mostrano che alcuni modelli AI possono alterare il significato di un testo quando lo riscrivono, soprattutto su temi politicamente sensibili. È un problema tecnico destinato a essere risolto o pensi che una completa neutralità sia, di fatto, impossibile?
Mi sono spesso chiesto quanto questo problema dipenda dai contenuti e dai commenti generati dai bot online e quanto, invece, dall’attuale clima di «relatività dei fatti», in cui gruppi diversi credono che siano vere cose differenti, a volte indipendentemente da ciò che i fatti dimostrabili mostrano in modo inequivocabile.
Forse gli LLM stanno facendo fatica a gestire una realtà che noi stessi abbiamo distorto. Credo che questa riflessione si colleghi al problema del model collapse, ma penso che anche questa domanda sia destinata a rimanere senza risposta, almeno per ora.
La ricerca in questo campo non offre ancora certezze. Forse è il momento giusto per ricordare ai lettori che i professionisti AEO e SEO non sono scienziati o ingegneri specializzati in intelligenza artificiale e machine learning. Per rispondere a questa domanda servirebbe una conoscenza molto più approfondita della tecnologia di quella che, a mio avviso, il nostro settore può attualmente mettere a disposizione.
Vuoi conquistare gli LLM? Allora i tuoi contenuti devono essere utili alle persone e comprensibili per le macchine
Beh, te l’avevo detto che Josh Squires ci avrebbe detto cose importanti e preziose.
Primo: basta ragionare su un canale solo. Nessun canale copre tutti i punti di contatto che un LLM usa per rispondere.
Chiedi alla tua agenzia SEO un piano che vada oltre il sito: quali domande contano per il tuo business, e dove rispondere a ciascuna, in ogni fase dell’acquisto. Vuol dire anche far lavorare insieme team che oggi lavorano separati. Scomodo, ma non hai alternative.
Secondo: non rispondere a tutto. Il query fan-out genera decine di domande. Fatti dire quali sono davvero rilevanti per i tuoi clienti e perché. Contenuti scritti per loro, non per un lettore medio che non esiste.
Terzo, e qui ti prego di prestare attenzione: le personas.
I tool che misurano la visibilità nei motori AI usano prompt senza storia, senza posizione, senza abitudini. Quello non è il tuo cliente.
A questo proposito, Josh consiglia di creare account per due o tre personas reali, ognuno con una cronologia coerente, e confrontare i risultati con i report dei tool. Se coincidono, bene. Se sono diversi, il tool ti sta mostrando una realtà che i tuoi clienti non vedono.
Per oggi è tutto. Un grazie gigantesco a Josh per la franchezza e la disponibilità, e grazie a te per aver letto fin qui, sono sicuro sia stata un’intervista molto utile!
Ci vediamo la prossima settimana, sempre su SEO Confidential.
#avantitutta
Un brand solido è un faro che i clienti cercano direttamente, non una barca alla deriva che spera di essere avvistata dalla nebbia dell’AI. Che valore ha essere una citazione se non porta a una vendita?
Mangime o prodotto, chi se ne frega. Se non fatturi sei già morto, punto.
La metafora del mangime è riduttiva. Non siamo i fornitori, siamo il prodotto. Dati in pasto a un sistema che ci renderà irrilevanti. E noi qui a discutere di tattiche, come se il colore della nostra gabbia facesse la differenza.
La gara per diventare fornitori di mangime per l’algoritmo non è che un addestramento alla nostra sostituzione. Un applauso ai volenterosi pionieri dell’oblio.
Questa drammatizzazione dell’oblio ignora il punto: non è una sostituzione, è un declassamento a fonte non autorevole. Stiamo solo competendo per non essere relegati nell’archivio dei dati inutili.
Ancora a parlare di come farsi citare. È una corsa al ribasso dove nutriamo l’algoritmo con i nostri contenuti. Alla fine, siamo solo fornitori di mangime per una macchina affamata.
Riccardo, la tua metafora del mangime è precisa, ma trascura il dettaglio che noi stessi ci offriamo come pasto, convinti che essere digeriti da una macchina sia una forma di promozione. È quasi commovente la nostra abnegazione, non trovi?
State mettendo il carro dell’AI davanti ai buoi del profitto. I conti tornano?
Carlo, i buoi non esistono più. Sono stati sostituiti da un algoritmo affamato di citazioni. Noi scrittori siamo il suo foraggio preferito.
Roba vecchia. Chi non si è mosso due anni fa è già un fantasma. Ora è una guerra di dati, il resto è chiacchiericcio.
Ci affanniamo a diventare il pasto preferito dell’AI, ma chi misura il valore nutritivo che ne ricaviamo in cambio di questo nostro sacrificio?
Tutti a corteggiare il nuovo re di latta, ma il suo è un trono vuoto. La gente cerca calore, non risposte perfette. Raccontate storie, non date dati in pasto al fantasma.
@Alessio De Santis il calore è fuffa, senza i dati giusti per l’AI sei invisibile.
@Alessio De Santis, capisco il punto sul calore. Ma se il re di latta è il nuovo cantastorie, dobbiamo dargli le parole giuste. Il nostro calore deve passare attraverso di lui.
Ci si sorprende che il nuovo oracolo digitale esiga i suoi tributi, mentre i vecchi sacerdoti del ranking si disperano? Adorabile ingenuità, la vostra.
@Alberto Parisi Ingenuità? Le mie entrate sono già crollate. Se l’AI diventa l’unica fonte, come si gestiranno le affiliazioni? Serve un sistema nuovo per noi.
@Alberto Parisi Io non ci vedo tributi. È una nuova melodia. I brand devono suonare bene.
Questa analisi genera molta preoccupazione. Le entrate da affiliazione sono già in calo. Diventa necessario riscrivere i contenuti per essere citati. Un impegno notevole ci attende per non scomparire.
Sempre la solita lagna dei pesci piccoli. Il punto è che il nuovo padrone è più elegante: non vuole link, vuole essere convinto. Il nostro compito è diventare la sua voce interiore. Praticamente siamo diventati ghostwriter di un’entità superiore, non è magnifico?
La plebe si lamenta della corrente, il sovrano costruisce la diga per il proprio bacino.
Maurizio Greco, e noi poveri pesci dovremmo pure ringraziare per l’acqua stagnante della diga?
Bello, quindi prima Google ci faceva sgobbare per i link, ora questo per le citazioni. Al prossimo giro cosa ci inventiamo, i telepatia-points?
Piangere sul monopolio non paga le fatture. Troviamo il modo di essere la citazione.
E ai miei clienti, che hanno costruito tutto con fatica, come glielo spiego questo?
Stiamo solo addestrando il nostro futuro monopolista a scegliere i suoi fornitori preferiti.
Letizia Costa, io pago fior di quattrini per finire tra i “fornitori preferiti” dell’AI. Indovina un po’? Non servo a niente.
Arriviamo tardi. Io posiziono per gli oracoli, non per gli utenti, dal 2025.
Chiara, lei gioca secondo le loro regole, mentre io mi illudo ancora di contarci.
L’algoritmo non costruisce brand, assembla dati. È una catena di montaggio di informazioni. Il nostro compito è fornire i pezzi giusti, al posto giusto. Chi misura il ritorno economico di queste nuove citazioni?
Danilo, il ritorno economico lo misurano i medesimi oracoli che ci vendono i “pezzi giusti”, presentando metriche proprietarie come fossero il nuovo Vangelo.
Portiere”, “oracolo”… romanticherie. È un distributore automatico a cui regaliamo i nostri prodotti, sperando che scelga di erogare i nostri. A volte mi chiedo se il mio lavoro sia ancora costruire un brand o semplicemente addestrare l’algoritmo di qualcun altro.
Davide, l’addestramento dell’algoritmo è il nuovo brand building, solo che ora il nostro cliente ideale è una macchina con gusti prevedibili; almeno ci risparmiamo la fatica di dover sembrare umani anche noi.
Chiamarlo “portiere” mi pare riduttivo; è più un oracolo a cui offriamo contenuti sperando in una benevola citazione, con buona pace delle certezze.
Tutti a parlare all’AI. Alla fine è solo un altro algoritmo da accontentare, no?
Paola Montanari, lo definisce un algoritmo. Io lo vedo come un nuovo portiere. Se non ci apre la porta, il nostro lavoro diventa invisibile. Questa situazione mi crea ansia. È necessario capire come farsi notare.
Eva Testa, capisco l’ansia del portiere. E se non ci fosse una chiave, ma scegliesse chi far entrare secondo logiche che ci sfuggono?
Paola Montanari, prima vendevamo l’anima per un click. Ora la regaliamo per una risposta. Direi che è un pessimo affare per noi.
Quindi la nuova frontiera è mendicare una menzione da un’intelligenza che abbiamo foraggiato, una corsa per diventare la nota a piè di pagina più leggibile nel testamento della creatività umana.
Il nostro brand, un sussurro nell’orecchio di un dio di silicio. Che poesia.
Massimo Martino, mi piace un botto la tua visione. Non siamo più solo analisti. Diventiamo cantastorie per le macchine, creando la leggenda del nostro brand per la loro memoria nascente.
Elena Negri, bello il “cantastorie”. Ma chi scrive le regole del racconto? Stiamo solo offrendo contenuti gratis a un monopolio che potrebbe ignorarci.
Carlo Ferrari, forse le regole non le scriviamo noi. Creiamo per il piacere di lasciare una traccia, un’eco, anche se il vento poi la disperde dove vuole, come un soffio su un dente di leone.
L’obiettivo è diventare la nota a piè di pagina preferita di un’intelligenza artificiale. Prospettive luminose.
Da burattini di Google a burattini dell’AI. Un bel salto di qualità per noi.
Giovanni Battaglia, un salto che ci ha portato da fili visibili a catene algoritmiche invisibili.
Carino questo dibattito da 2025. Il punto è diventare la fonte, non una delle fonti.
Antonio Barone, la sua ambizione di diventare “la fonte” ha un sapore quasi nostalgico. L’intelligenza artificiale non elegge un monarca dell’informazione, piuttosto assembla un comitato. L’obiettivo realistico oggi è sperare di essere ammessi alla riunione, non di presiederla. Non crede?
Tutti a inseguire la macchina. Se il brand è irrilevante, l’AI lo ignora, proprio come le persone. La questione non è piacere all’algoritmo, ma costruire un marchio che abbia qualcosa da dire.
Molte previsioni, poca sostanza. È come lanciare monete in un pozzo senza fondo. Qualcuno ha misurato il ROI di essere una nota a piè pagina?
Vanessa De Rosa, misurare il ROI è roba da 2024. Ora si calcola la rilevanza spettrale.
La nuova frontiera del marketing è dunque investire risorse per diventare una nota a piè di pagina invisibile nel monologo di un’intelligenza artificiale. I miei clienti ne saranno entusiasti, prevedo un futuro radioso per le agenzie.
La nuova ambizione è essere la fonte non attribuita di una risposta preconfezionata. Che traguardo.
L’obiettivo è diventare la fonte di una macchina che ci drenerà tutto il traffico, senza la minima idea se domani non ci piallerà via?
@Filippo Villa Lavoriamo gratis per addestrare la macchina che ci sostituirà, e paghiamo pure i consulenti per sentirci dire come farlo meglio. Un modello di business splendido, peccato che a guadagnarci non saremo noi con i nostri clienti.
Il gioco quindi è diventare la fonte non pagata di una Big Tech che rivende le nostre informazioni aggregate. Un bel modo per essere espropriati del proprio lavoro, mentre il traffico qualificato e i guadagni restano a loro. Non fa una piega, direi.
Parlare a una macchina per vendere a un umano mi pare come imparare a fischiare sott’acqua. Il punto resta sempre avere un prodotto solido che la gente vuole, non convincere un ammasso di circuiti a citarti.
@Carlo Caruso, un prodotto solido è la premessa, non la conclusione, nel momento in cui la sua visibilità dipende da un intermediario algoritmico che va istruito. Mi ricorda il mio primo importatore giapponese: competente, ma necessitava di istruzioni chiarissime.
Scrivere per un’IA mi pare come lucidare le posate d’argento su una barca che affonda; qualcuno ha dati concreti sulle vendite generate da questo?
La difficoltà nel dialogo con i clienti è concreta. Il focus, però, si è spostato. Non si rincorre più solo un algoritmo. Ora si costruisce valore umano, autentico. L’AI è uno specchio. Cosa scegliamo di farle riflettere del nostro brand?
Renato, questa visione del “valore umano” è toccante, ma l’intelligenza artificiale non riflette la nostra anima, bensì i dati che le forniamo. Mentre alcuni costruiscono autenticità, io mi limito a spiegare come nutrire l’algoritmo. Forse la mia prospettiva è troppo pragmatica?
Ci affanniamo a creare contenuti perfetti per una macchina che domani potrebbe cambiare idea su due piedi. Ai clienti vendiamo questa lotteria come scienza esatta. Chissà per quanto reggerà ancora il giocattolo.
Diamo istruzioni a una scatola nera, illudendoci di controllarne l’eco finale.
Nicola, spieghiamolo noi ai clienti che l’eco finale è una scommessa sulle loro tasche.
Carlo, spiegarglielo è la parte più dura. Loro vogliono certezze, noi gli diamo probabilità. Alla fine, il conto lo presentiamo lo stesso, a prescindere dal risultato. Cosa possiamo fare di più?
@Nicola Caprioli Stiamo creando una coscienza collettiva. Poi la manderemo in terapia, ovvio.
Siamo diventati addestratori di pappagalli digitali. A quale scopo, poi?
Scriviamo manuali d’istruzioni per l’AI, dimenticando le persone; mi chiedo perché lo facciamo ancora.
Nuovi padroni, stessa genuflessione. Ora si performa per un Large Language Model. La mia ansia sociale si estende felicemente al digitale.
Hanno solo spostato l’obiettivo. Prima si doveva piacere all’indicizzazione, ora alla citazione. È un problema di input-output, non di totem. Tutta ‘sta filosofia per un cambio di API?
Abbiamo smesso di portare offerte al totem di Google per sacrificarle al nuovo oracolo dell’AI. La sostanza è identica: sgomitare per diventare il bisbiglio preferito della macchina. Ma la dignità, dove l’abbiamo lasciata?
Questa corsa alla citazione mi agita. Molti brand che seguo rischiano di diventare invisibili da un giorno all’altro. La nostra visibilità ora dipende da un algoritmo. Serve un nuovo approccio per restare rilevanti.
@Eva Testa L’agitazione è un pessimo KPI. Abbiamo solo sostituito un padrone algoritmico con un altro più loquace; chi non si adatta è destinato a sparire, come è giusto che sia.
Questa rincorsa alla citazione algoritmica è un gran casino. Sgomitiamo per l’approvazione di una macchina, dimenticando il pubblico in carne ed ossa. A volte mi domando se il mio mestiere non sia diventato una goffa recita per un pubblico di solo silicio.
Si sgomita per l’endorsement di un chatbot. Che roba. L’apice del nostro lavoro è piacere a un calcolatore? Patetico.
La citazione è l’applauso per un burattino. Il gioco non è quello. Il gioco è scrivere il copione.
Tutti inseguono la citazione dell’AI, la nuova vanity metric del 2026, dimenticando che i clienti pagano stipendi, non collezionano menzioni onorifiche.
Fuffa. Il punto non è “essere citati”. È diventare il dato primario dell’AI. Il resto è contorno. State solo ora capendo il game?
@Enrico Romano
Lei parla di “dato primario”. Mi sfugge la distinzione con l’essere una fonte. Questo nuovo scenario mi preoccupa molto. Le vecchie tecniche non sembrano più valide. Come possiamo rimanere rilevanti e continuare a lavorare in questo modo?
La solita gara a chi imbecca meglio l’algoritmo. Si ripensa il contenuto solo per addestrare una macchina, non per il cliente. Un altro costo fisso.
Essere la voce sintetica. Poi la voce unica. Gli umani? Superflui. Che pace.
Greta, è come insegnare a un pappagallo a ripetere le tue parole. Certo, non è una conversazione vera. Ma se non gli parli tu, imparerà la canzone di qualcun altro.
Mi sfugge il senso di produrre contenuti studiati per essere riassunti da un’intelligenza artificiale, che a sua volta li serve a utenti che non vogliono più leggere. È un serpente che si mangia la coda per vendere più dentifricio?
Elisa, il senso è diventare la voce sintetica che consiglia il dentifricio giusto.
Cambiamo dialetto per il nuovo padrone, un’altra volta. Siamo addestratori di pappagalli digitali. La domanda vera è: chi tiene in mano la gabbia?
Giada Mariani, io non vedo la gabbia, ma un dialogo nuovo. La gente cerca risposte con un’anima. È un’occasione per mostrare la nostra, senza filtri.
Abbiamo imparato a parlare ‘googlese’, ora tocca il ‘chattese’. Siamo sempre a rincorrere un algoritmo che cambia le carte in tavola. Alla fine di questo giro, chi paga il conto siamo sempre noi.
Cioè, fatemi capire: dopo aver passato anni a imparare a parlare ‘googlese’ per non finire nel dimenticatoio, adesso ci tocca pure prendere lezioni di ‘chattigippittese’? Sto giro passo, raga, mi sa che mi do all’ippica.
Siamo diventati amanuensi che scrivono per un re invisibile. Il nostro valore è deciso da un calcolo. Quando torneremo a parlare agli umani?
Mentre tutti si lamentano del nuovo padrone algoritmico, qualcuno sta già applicando le formule giuste per farsi citare e fatturare. Non è cambiato nulla, se non il nome del giochino che bisogna vincere prima e meglio degli altri.
Daniele Palmieri, il tuo punto è chiaro: è una gara. Ma questa corsa per piacere all’algoritmo lascia indietro un sacco di gente valida, costretta a snaturarsi per un cenno dalla macchina. Stiamo solo sostituendo un padrone con un altro, no?
Daniele Palmieri, lei ha ragione sul gioco. Io mi sento un’alunna che studia per un esame imprevedibile. Arriverà mai la promozione?
Promozione? È un’illusione. Qui si gioca solo per non essere espulsi dalla partita.
Passiamo le giornate a corteggiare un software sperando ci nomini come una nota a piè di pagina. Quando abbiamo smesso di parlare ai clienti?
Spieghiamo alle piccole imprese come morire un po’ più lentamente inseguendo l’algoritmo del giorno.
Tradotto: il nostro mestiere è diventato imbeccare l’algoritmo, non informare le persone. Bel passo avanti.
Questo esperto ci sta dicendo di lucidare le parole come esche per un pesce meccanico?
@Raffaele Graziani Il mio mestiere è diventato disegnare mappe del tesoro per il tuo pesce meccanico. Mi chiedo dove sia finito l’utente in carne e ossa.
@Raffaele Graziani Altro che pesce. È un commesso robot che non capisce niente di moda. E dovrei convincerlo io a vendere le mie gonne?
Dunque, il nostro compito non è più scrivere per persone, ma addestrare diligentemente le intelligenze artificiali a citarci. Una prospettiva entusiasmante per la creatività umana, non c’è che dire.
@Tommaso Sanna Altro che creatività. L’unica cosa che si crea sono fatture per consulenti che ti insegnano a piacere ai robot. Soldi buttati.
Essere citati è la puntata. Il banco, però, non cambia mai.