RAG: Cosa è e perché è la chiave per la SEO del futuro

Se l’IA si serve dei contenuti del web per rispondere alle domande degli utenti, allora la SEO diventa fondamentale per essere scelti come fonte autorevole.

la retrieval-augmented generation (rag) sta rivoluzionando la SEO, cambiando la visibilità online. In questo articolo ti parlo di come l'IA 'studia' i contenuti per risposte dirette e come ottimizzare i tuoi contenuti per essere scelti dall'IA migliorando e-e-a-t e adattando la tua SEO all'era ai per traffico e rilevanza.

RAG e SEO: L’Intelligenza artificiale “studia” e cambia tutto (Sì, anche per te)

Scommetto che anche tu hai notato come sta cambiando il modo in cui cerchiamo le cose online.

Non è più solo questione di digitare due parole chiave e scorrere una lista infinita di link blu. Sempre più spesso, parliamo con l’intelligenza artificiale (AI), otteniamo risposte dirette, quasi come se stessimo chiacchierando con un esperto. Dietro le quinte di questa rivoluzione c’è una tecnologia che sta facendo un gran rumore, anche se magari non ne hai ancora sentito parlare: si chiama Retrieval-Augmented Generation, o più semplicemente RAG.

Ora, lo so cosa stai pensando: “Un altro acronimo tecnico? Ma cosa c’entra con me e la mia visibilità online?”.

C’entra, eccome.

Anche se non sei un mago della SEO o un ingegnere AI, capire cos’è la RAG e come si lega alla SEO è diventato fondamentale perché questa tecnologia sta riscrivendo le regole del gioco su come i tuoi contenuti vengono trovati, valutati e presentati a chi cerca. Stiamo vivendo un cambiamento epocale nel modo in cui scopriamo le informazioni, e la RAG è uno dei motori principali di questa trasformazione.

Fidati, vuoi sapere di cosa si tratta.

Maurizio La Cava

Founder MLC Presentation Design

Prima ci affidavamo ad un una grande Agenzia Americana, poi abbiamo scoperto L’agenzia SEO Serra e non l’abbiamo più lasciata

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Cos’è questa RAG? Te lo spiego semplice (come piace a me)

Allora, cerchiamo di capire questa RAG senza farci venire il mal di testa.

In parole povere, la Retrieval-Augmented Generation è un modo per rendere l’intelligenza artificiale generativa (pensa a ChatGPT, Gemini e simili) molto più intelligente e, soprattutto, più affidabile che per sua natura potrebbe addirittura spodestare le logiche della link building per come le abbiamo conosciute sino ad oggi.

Immagina un modello AI standard come uno studente super brillante, uno di quelli che sanno un sacco di cose, ma che ha studiato solo sui libri disponibili fino all’anno scorso.

Può rispondere a un sacco di domande basandosi su quello che ha imparato, ma se gli chiedi qualcosa di successo ieri o un dettaglio specifico della tua azienda che non è sui libri, casca l’asino.

La sua conoscenza è vasta, ma “congelata” nel tempo.

Ecco che entra in gioco la RAG.

È come dare a questo studente geniale l’accesso illimitato a una biblioteca enorme e sempre aggiornata (il web, database specifici, i tuoi documenti aziendali) e, cosa fondamentale, un bibliotecario espertissimo (il sistema di “recupero” o *retrieval* della RAG).

Quando tu (o un utente) fai una domanda, il “bibliotecario” (il retriever RAG) va a cercare nella “biblioteca” (le fonti esterne) i documenti o le informazioni più fresche e pertinenti per rispondere proprio a quella domanda. Solo dopo aver trovato queste “pezze d’appoggio”, lo “studente” (l’AI generativa) usa queste informazioni specifiche, insieme a quello che già sa, per costruire una risposta molto più accurata, dettagliata e aggiornata.

Non si basa più solo sulla sua memoria passata, ma studia “al momento” le fonti giuste.

La differenza chiave è proprio questa: l’accesso dinamico a informazioni esterne.

I modelli AI tradizionali si basano solo sui dati con cui sono stati addestrati, con tutti i limiti del caso: informazioni vecchie, mancanza di conoscenza specifica (non sanno nulla dei tuoi dati interni, a meno che non glieli hai dati in pasto prima) e, diciamocelo, il rischio di sparare cavolate.

E qui tocchiamo un tasto dolente: le famose “allucinazioni” dell’AI.

Hai presente quando ChatGPT o simili ti danno una risposta che sembra super convincente ma è completamente inventata o sbagliata?

Succede perché, non trovando informazioni precise nella sua memoria, il modello “tira a indovinare” basandosi sui pattern linguistici che conosce.

A volte ci azzecca, altre volte fa danni, come successo con i primi, imbarazzanti, esempi di Google AI Overviews che suggerivano di mettere colla sulla pizza o elogiavano i benefici del fumo, pescando da contenuti satirici o palesemente errati trovati online.

La RAG aiuta tantissimo a ridurre questo problema.

E sai come?

“Ancorando” la risposta dell’AI a fatti specifici trovati nelle fonti esterne. Invece di inventare, l’AI viene istruita a basarsi su ciò che ha “letto” in quei documenti recuperati. Non è una bacchetta magica (se le fonti sono spazzatura, la risposta potrebbe esserlo comunque), ma riduce drasticamente il rischio di fandonie. E c’è di più: spesso, i sistemi RAG possono anche dirti da dove hanno preso le informazioni, citando le fonti.

Questo ti permette di verificare e aumenta la fiducia.

Mica male, no?

Ma dove la troviamo questa RAG oggi?

È già tra noi, molto più di quanto pensi.

Molti chatbot aziendali la usano per darti risposte precise sul tuo ordine o sulle policy interne, pensa agli assistenti virtuali nel servizio clienti, nelle risorse umane, nel supporto IT.

E poi, ovviamente, la vediamo all’opera nei motori di ricerca.

Quelle risposte dirette generate dall’AI che appaiono sempre più spesso in cima ai risultati?

Ecco, lì c’è puzza di RAG (o qualcosa di molto simile).

Piattaforme come Perplexity AI sono nate proprio su questo concetto.

E i grandi nomi della tecnologia – Google, Microsoft, Amazon, Nvidia, Salesforce, Meta – ci stanno investendo pesantemente, come puoi verificare dalle loro stesse documentazioni (ad esempio, Google Vertex AI RAG Engine, Microsoft Azure AI Search RAG, Nvidia RAG page).

Non è fantascienza, è il presente.

E allora, arriviamo al dunque: se la RAG usa le informazioni che trova online per rispondere, questo cosa significa per chi, come te, crea contenuti e cerca visibilità sul web?

Significa tutto.

Come ho addomesticato la retrieval‑augmented generation nel lavoro di tutti i giorni

Dal mal di testa dei pdf al bot che fa da memoria

Te lo dico fuori dai denti: per anni ho giocato a fare l’archivista, non il consulente. Ogni volta che qualcuno mi chiedeva “la citazione che abbiamo scritto per il progetto del nostro cliente avvocato, è corretta?”, partiva la roulette russa dei pdf: ctrl + f, parola chiave, pagina sbagliata, altra ricerca, altra imprecazione. Intanto il collega aspettava e io mi sentivo più segretario che professionista.

Una sera, stanco di farmi rubare tempo da quei mattoni digitali, ho deciso che era ora di far lavorare l’IA sul serio — ma alle mie condizioni.

La nottata con python e faiss

Birretta sulla scrivania, Spotify a volume basso, ho impilato tutti i contratti in una cartella e ho tirato giù uno script.

Con PyPDFLoader ho strappato il testo ai pdf, poi li ho tagliati in fette da ottocento caratteri. Quei pezzi li ho spediti all’endpoint text‑embedding‑3‑large perché producessero i loro bravi vettori: roba che, detta semplice, trasforma frasi simili in puntini vicini nello stesso spazio. A quel punto ho consegnato tutto a Faiss, che di mestiere fa il buttafuori: quando arriva una domanda, scarta il superfluo e ti mette in mano solo i frammenti giusti.

Tempo totale? Poco più di una playlist di mezz’ora.

pythonCopiaModificafrom langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import FAISS
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

docs = PyPDFLoader("contratti/*.pdf").load()
chunks = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=800, chunk_overlap=50).split_documents(docs)
db = FAISS.from_documents(chunks, OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large"))
db.save_local("indice_faiss")

Il test che mi ha fatto cambiare routine

Mattina dopo: apro la chat collegata al nuovo indice, scrivo la solita domanda sulle citazioni e… magia. Due secondi netti e mi spara la clausola 4.2 del contratto Alfa, con cifra e soglia temporale in bella vista. Non solo: sotto vedo il link al pdf e la frase esatta, così posso controllare al volo che non sia fuffa.

Sai cosa ho pensato? “Finalmente smetto di fare il notaio dei pdf e torno a ragionare sui problemi veri”.

Da allora aggiorno l’indice ogni volta che entra un documento nuovo, senza rifare fine‑tuning né investire in server. Il modello resta quello, la memoria esterna cresce. Oggi, se mi chiedi un dettaglio per il progetto del cliente, ti rispondo con un estratto preciso e verificabile: meno tempo buttato, più valore strategico.

In pratica la retrieval‑augmented generation è diventata il mio assistente che non dorme mai. E fidati: quando provi la comodità di avere le risposte a portata di prompt, tornare al vecchio ctrl + f è come rinunciare alla fibra per tornare al 56k.

Ecco perché la RAG è un affare serio per la tua SEO

Qui le cose si fanno interessanti.

Il legame tra RAG e SEO è strettissimo, quasi simbiotico.

Pensa alla RAG come a quell’AI “studente” di cui parlavamo prima. Per dare risposte intelligenti e aggiornate, ha bisogno di “libri” buoni da cui studiare. E nel caso delle ricerche online, questi “libri” sono i contenuti del web. Il tuo sito, il tuo blog, le tue pagine prodotto.

Quando un utente chiede qualcosa a un motore di ricerca potenziato dall’AI (tipo Google con i suoi AI Overviews), il sistema RAG che lavora dietro le quinte deve setacciare il web per trovare le pagine che contengono le informazioni migliori, più pertinenti e, soprattutto, più affidabili per costruire quella risposta.

In pratica, i contenuti web diventano la materia prima per la conoscenza dell’AI.

Questo cosa implica?

Che affinché il tuo contenuto venga “scelto” dall’AI come fonte autorevole, deve prima essere:

1. Trovabile e Accessibile: L’AI (come i crawler di Google) deve poter arrivare alla tua pagina e leggerla senza problemi. La base della SEO tecnica, insomma.
2. Rilevante: Il contenuto deve rispondere davvero alla domanda dell’utente, non solo contenere qualche parola chiave a caso.
3. Comprensibile: Deve essere scritto e strutturato in modo che l’AI possa capire quali sono i punti chiave e le informazioni importanti da estrarre.

Ma c’è un “ma” grosso come una casa.

L’AI, specialmente quella usata da Google & Co., non cerca informazioni qualsiasi.

Cerca informazioni affidabili.

Ed è qui che entra in gioco quel concetto che ormai senti nominare ovunque: E-E-A-T.

Acronimo di Experience (Esperienza), Expertise (Competenza), Authoritativeness (Autorevolezza) e Trustworthiness (Affidabilità). Sono i criteri che Google usa da tempo, come descritto nelle sue Quality Rater Guidelines, per valutare la qualità dei contenuti, specialmente quelli che toccano temi delicati come soldi, salute, sicurezza (i famosi “Your Money or Your Life” – YMYL).

Perché l’E-E-A-T è diventato ancora più cruciale con la RAG?

Semplice: se l’obiettivo della RAG è dare risposte accurate basate su fatti, ancorandole a fonti esterne per evitare le “allucinazioni”, capisci bene che la qualità di quelle fonti è tutto. Se l’AI pesca da fonti inaffidabili, piene di errori o opinioni mascherate da fatti, il risultato sarà una risposta AI altrettanto inaffidabile.

Un disastro.

Di conseguenza, i sistemi RAG dei motori di ricerca sono progettati per dare la precedenza a contenuti che puzzano di E-E-A-T lontano un miglio. Contenuti che vengono da fonti esperte, autorevoli, affidabili, magari scritti da chi ha toccato con mano l’argomento (l’Esperienza!). Questi contenuti hanno molte più chance di essere selezionati come “materiale di studio” per l’AI che genera la risposta.

La botta per la SEO è chiara: lavorare sull’E-E-A-T non è più solo una “best practice” per salire nei link blu tradizionali.

Diventa la chiave per essere considerato una fonte degna di fiducia dai sistemi AI che dominano sempre più la parte alta dei risultati. Dimostrare che sai il fatto tuo, che sei autorevole e affidabile attraverso i tuoi contenuti, aumenta le probabilità che l’AI scelga te e ti citi nelle sue risposte.

Capisci la posta in gioco?

Ma come sta cambiando visivamente la pagina dei risultati di Google a causa di tutto questo?

E cosa significa davvero per il traffico al tuo sito?

Andrea Terranova

Amministratore SIPEF SRL

Risultati oltre le aspettative. Una svolta esponenziale che ci ha aperto ai mercati esteri.

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La rivoluzione nei risultati di ricerca: Cosa cambia davvero con la RAG

Se usi Google regolarmente, te ne sarai già accorto.

La classica lista di 10 link blu sta lasciando sempre più spazio a qualcosa di diverso.

Stiamo entrando nell’era della risposta diretta, e la RAG è la regista di questo cambiamento.

Prima di tutto, ci sono le Risposte Dirette e i Riepiloghi AI.

Funzionalità come Google AI Overviews (AIO) ti presentano un riassunto bello e pronto, generato dall’AI, direttamente in cima alla pagina. Risponde alla tua domanda sintetizzando informazioni prese da diverse pagine web, che di solito vengono citate sotto il riassunto.

Comodo per l’utente, certo.

Ma per i siti?

Qui nasce la paura delle “Zero-Click Searches”.

Se l’utente trova la risposta subito, senza bisogno di cliccare sui link, che fine fa il traffico verso i nostri siti?

È una preoccupazione legittima, soprattutto per le domande molto semplici e informative. Perché cliccare se hai già avuto quello che cercavi?

Tuttavia, il quadro sembra più complesso di un semplice “addio traffico”.

I primi studi stanno mostrando dinamiche interessanti.

Ad esempio, sembra che le pagine web che vengono citate come fonti all’interno degli AI Overviews possano ricevere più clic di quanti ne avrebbero ricevuti da una posizione organica tradizionale, anche se non erano al primissimo posto.

Al contrario, chi prima era in cima ma viene “ignorato” dall’AI Overview potrebbe vedere il proprio traffico calare drasticamente.

Uno studio di Terakeet ha proprio evidenziato come essere inclusi negli AIO porti benefici significativi in termini di click, specialmente per query più orientate all’acquisto.

Questo cosa significa?

Che l’obiettivo della SEO si sta spostando.

Non basta più puntare alla mitica “posizione #1” nei link blu.

Diventa fondamentale ottimizzare i contenuti per essere scelti e citati dall’AI nelle sue risposte generate. La visibilità si gioca sempre più sull’essere parte integrante di quella risposta diretta che l’utente vede per prima.

È un cambio di paradigma bello grosso.

Ok, capito.

La qualità (E-E-A-T) è regina, e farsi citare dall’AI è il nuovo Graal. Ma come si creano contenuti che piacciano sia alle persone che a questi sistemi RAG?

C’è una ricetta?

Creare contenuti nell’era RAG: Parlare agli umani (e farsi capire dalle macchine)

Non esiste una formula magica, ma ci sono principi chiave che diventano ancora più importanti ora. Dobbiamo creare contenuti che siano un piacere da leggere per le persone, ma anche facili da “digerire” e interpretare per l’intelligenza artificiale. Pensa a come funziona la RAG: deve trovare l’informazione giusta e capirla per poterla usare.

Quindi, cosa aiuta?

Chiarezza e Struttura prima di tutto:

L’AI ama l’ordine. Un contenuto ben organizzato, con titoli (H3, H4…) che creano una gerarchia logica, paragrafi brevi e focalizzati su un concetto, e magari elenchi puntati per riassumere, aiuta enormemente l’AI a capire di cosa stai parlando e a estrarre le informazioni chiave.

Pensa a come organizzi le idee quando parli: ecco, serve la stessa chiarezza.

Dire le cose come stanno:

Scrivere in modo chiaro, diretto, senza troppi giri di parole è fondamentale. Evita il linguaggio fumoso o troppo complesso. Rispondere direttamente alle domande potenziali all’interno del testo aumenta le chance che quel pezzo venga usato come risposta.

Frasi tendenzialmente brevi e la voce attiva aiutano sia gli umani che le macchine.

Fatti, non fuffa:

La RAG cerca risposte basate sui fatti. Quindi, i tuoi contenuti devono essere accurati, ben ricercati, magari supportati da dati o fonti attendibili. Citare le tue fonti all’interno del contenuto può essere un segnale di affidabilità in più. L’accuratezza è cruciale per costruire quell’E-E-A-T di cui parlavamo.

Andare oltre le parole chiave:

Certo, le parole chiave contano ancora, ma l’AI ragiona sempre più in termini di argomenti e significato (semantica). Coprire un argomento in modo completo, rispondendo a diverse domande correlate, è molto più efficace che ripetere ossessivamente una singola keyword.

Dimostra che conosci a fondo il tema.

La tecnica conta ancora:

Tutto questo non serve a nulla se il tuo sito è lento, non funziona bene sui cellulari o è pieno di errori che impediscono ai crawler (umani o AI) di leggerlo. La SEO tecnica rimane la base su cui costruire tutto il resto. E l’uso dei dati strutturati (Schema.org) potrebbe diventare ancora più importante per dare contesto esplicito all’AI.

In sintesi, preparare i contenuti per l’era RAG significa raddoppiare gli sforzi sulla qualità: creare materiale eccellente, fattuale, ben strutturato, semanticamente ricco e che trasudi E-E-A-T da ogni poro. Non è solo per piacere a Google, ma per fornire valore reale agli utenti e, di conseguenza, diventare una fonte affidabile anche per l’intelligenza artificiale.

Sembra un bel cambiamento, vero?

E la sensazione è che siamo solo all’inizio.

Ma dove ci porterà tutto questo nel lungo periodo?

Tiriamo le somme: La RAG non è il futuro, è già qui

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) è molto più di un acronimo alla moda.

È un passo avanti fondamentale per l’intelligenza artificiale, che le permette di superare i limiti della sua memoria statica e di accedere alla conoscenza fresca, specifica e (si spera) affidabile del mondo reale. Ancorando le risposte a dati esterni, la RAG promette AI più accurate, meno propense a inventare e più degne di fiducia.

Il messaggio chiave che spero sia passato è questo: RAG e SEO sono ormai due facce della stessa medaglia.

Dato che i sistemi RAG, specialmente quelli dietro le quinte dei motori di ricerca, si basano sui contenuti web come carburante, la qualità, l’autorevolezza e la struttura di quei contenuti diventano i fattori decisivi per la tua visibilità online.

I principi E-E-A-T, già fondamentali, diventano la stella polare: dimostrarli concretamente nei tuoi contenuti è il miglior modo per farti “notare” e usare come fonte dall’AI. Quindi, adeguare le strategie di contenuto non è più un “se”, ma un “come” e “quando” (e il quando è adesso).

Oggi come ieri bisogna puntare a creare contenuti che siano eccezionali per le persone – utili, coinvolgenti, che rispondano davvero alle loro domande – ma che siano anche chiari, fattuali, ben strutturati e semanticamente ricchi, così da essere interpretati correttamente e scelti come fonte affidabile dalle macchine. Alla fine, mentre l’AI continua a ridisegnare il panorama, le fondamenta di una buona presenza online restano le stesse: offrire valore vero, dimostrare di sapere il fatto tuo nel tuo campo e assicurarti che le tue informazioni siano accessibili.

L’arrivo della RAG non fa che amplificare l’importanza di questi principi, aggiungendo una nuova sfida: i nostri contenuti devono servire non solo gli utenti, ma anche le intelligenze artificiali che fanno sempre più da tramite tra noi e l’informazione.

Insomma, c’è da lavorare, ma le opportunità per chi saprà creare vera qualità sono enormi.

È il momento di rimboccarsi le maniche e dimostrare il proprio valore, sia agli umani che alle macchine.

Ora più che mai #avantitutta!

E se vai cercando un’agenzia SEO per supportare il tuo progetto, clicca qui e facci sapere di più, se possiamo darti una mano lo faremo più che volentieri!

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Domande frequenti su: Rag e seo

Cos’è la RAG e perché è importante?

La Retrieval-Augmented Generation (RAG) migliora l’AI generativa dandole accesso a dati esterni e aggiornati, come il web. Invece di usare solo la sua memoria di addestramento, cerca informazioni specifiche in tempo reale per costruire risposte più accurate, aggiornate e meno soggette a invenzioni o “allucinazioni”.

Come cambia la RAG il rapporto tra i contenuti web e la SEO?

I sistemi RAG, usati anche nei motori di ricerca, selezionano i contenuti web come fonti per generare risposte dirette. Il tuo contenuto deve essere facilmente trovabile e leggibile dall’AI. Essere scelto e citato dall’AI per queste risposte dirette sta diventando fondamentale per la visibilità online, oltre al posizionamento tradizionale.

Perché l’E-E-A-T è diventato ancora più rilevante con la RAG?

L’E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) è essenziale perché la RAG cerca fonti affidabili per ancorare le sue risposte e minimizzare gli errori. I contenuti che dimostrano solidi principi E-E-A-T hanno maggiori probabilità di essere selezionati e utilizzati dall’AI come base credibile per le sue risposte.