Ti sei mai autoproclamato il migliore? L’AI probabilmente ti punirà

Perché le listicle autoreferenziali stanno diventando un boomerang per la tua visibilità online, e cosa fare davvero per farsi raccomandare dai chatbot

Le listicle autoreferenziali non garantiscono più di essere raccomandati dai chatbot e possono persino favorire i concorrenti.
La reputazione costruita attraverso citazioni indipendenti, recensioni e autorevolezza esterna è oggi il fattore che pesa di più nelle risposte dell'AI.

Lavori per mesi alla pagina perfetta. La scrivi, la ottimizzi, ci metti su un bel titolo tipo “I 10 migliori software del 2026” e, naturalmente, al primo posto ci metti te.

Logico, no?

Sei il miglior software, o almeno così credi, o almeno così vuoi che pensino gli altri.

La pagina scala Google, arriva in prima posizione, comincia ad arrivare traffico. Ti sembra di aver vinto.

Poi arriva qualcuno che chiede a ChatGPT quale sia il miglior software nella tua categoria. L’AI cita la tua pagina come fonte. Grande, pensi.

Salvo che tra i prodotti raccomandati non compare il tuo nome. Compare quello dei tuoi concorrenti. Quelli che hai inserito nella lista, al secondo, terzo e quarto posto, quasi per gentilezza.

Congratulazioni: hai appena fatto pubblicità gratis ai tuoi rivali.

Benvenuto nel mondo della GEO, la Generative Engine Optimization, cioè l’arte, sempre più discussa, di influenzare le risposte dei chatbot come ChatGPT, Gemini e Google AI.

Un’arte che si sta rivelando molto meno facile del previsto.

Come funziona la GEO e perché le listicle sembravano la scorciatoia perfetta

Per capire cosa sta succedendo, facciamo un piccolo flash-back.

Da quando i chatbot hanno cominciato a rispondere alle domande degli utenti direttamente, senza rimandare a siti esterni, le aziende hanno iniziato a chiedersi: come faccio a far sì che l’AI raccomandi me invece dei miei concorrenti?

La risposta sembrava semplice: crea contenuti che i chatbot tendono a citare.

E i chatbot, si è scoperto, adorano le liste. Le “best of list”, gli articoli del tipo “i migliori X strumenti per fare Y”, sono strutturalmente perfette per i modelli di linguaggio, che ci trovano dentro entità ben definite, confronti chiari, nomi di brand ordinati per importanza.

Da qui è nata la corsa alle listicle autoreferenziali: articoli in cui un’azienda pubblica sul proprio sito una classifica dei migliori prodotti del suo settore, mettendo ovviamente sé stessa al primo posto.

Will Oremus sull’Atlantic ha raccontato che Shopify, la piattaforma di e-commerce, aveva pubblicato almeno 60 di questi articoli, tutti con titoli leggermente diversi e tutti con Shopify al numero uno.

Non era follia: funzionava.

I chatbot non distinguevano tra una recensione indipendente e un articolo scritto dall’azienda stessa per promuoversi. Leggevano la lista, estraevano i nomi, e cominciavano a raccomandarli.

Ahrefs, una delle principali piattaforme di analisi SEO, ha pubblicato un articolo che confermava l’efficacia della tattica: le listicle autopromozionali aumentavano davvero la probabilità di essere citati dall’AI.

Il sistema sembrava facilmente “ingannabile”. E per qualche mese lo è stato.

Il momento in cui Google ha capito il gioco

Poi qualcosa ha cominciato a cambiare.

La nota consulente SEO Lily Ray ha condotto un’analisi su 100 query del tipo “miglior software B2B per categoria X”, analizzando le risposte di Google AI Overviews in tre momenti diversi tra aprile e giugno 2026.

I risultati sono stati illuminanti, e per molte aziende, piuttosto scomodi.

Quando un marchio pubblicava una propria listicle autoreferenziale, Google continuava spesso a citare quell’articolo come fonte. Ma nel 69% dei casi, il marchio veniva escluso dai prodotti raccomandati nella risposta.

L’articolo veniva usato come materiale informativo per costruire la risposta, ma i software consigliati erano quelli dei concorrenti che l’azienda aveva elencato nella sua stessa classifica.

Pensa a cosa significa concretamente.

Pubblichi un articolo in cui dici che il tuo CRM è il migliore, seguito da Salesforce, HubSpot e Zoho. Google legge il tuo articolo, capisce che nel mercato dei CRM esistono questi quattro nomi, e risponde all’utente consigliando Salesforce, HubSpot e Zoho.

Il tuo nome non compare. La tua pagina sì, ma come fonte, non come raccomandazione.

Ray ha documentato casi specifici e piuttosto emblematici. Per la query “miglior software LMS per vendere corsi”, Google citava ripetutamente Oasis LMS, sia nel testo della risposta che nella barra laterale delle fonti. Ma Oasis LMS non veniva raccomandata come soluzione.

Al suo posto comparivano Kajabi, Thinkific, LearnWorlds e Teachable: tutti concorrenti che Oasis aveva elencato nel suo articolo. Stesso schema per Kredo Learning, per Pylon, per TMetric, per Pollfish.

E la lista, questa sì, potrebbe andare avanti a lungo.

Perché Google raccomanda alcuni e non altri

La domanda che a questo punto ti starai facendo è: perché alcuni marchi escono dalla listicle come vincitori e altri no?

La risposta è semplice: contano le citazioni indipendenti.

Google sembra aver disaccoppiato due cose che prima erano collegate: cosa cita come fonte e chi raccomanda come soluzione.

La seconda scelta appare basata su quante volte un marchio viene menzionato, linkato e citato da siti che non hanno interesse economico diretto a promuoverlo.

I marchi che compaiono nelle raccomandazioni, anche quando la fonte citata è la listicle di un concorrente, sono quasi sempre quelli con più referring domain, più menzioni su forum e community come Reddit, più recensioni su piattaforme come G2, Gartner e Capterra, più citazioni nei media di settore.

HubSpot, Salesforce, Zoho, Asana, Monday: nomi che l’intera rete conosce e raccomanda in modo diffuso e organico.

Un marchio che ha costruito la propria visibilità solo sulle proprie listicle, invece, si trova in una posizione paradossale: il suo contenuto è abbastanza ben fatto da essere indicizzato e citato da Google, ma il suo brand non ha abbastanza autorevolezza esterna per essere raccomandato.

È come finire a fare una campagna pubblicitaria per i propri competitor.

Le penalizzazioni SEO: quando il rimedio diventa il problema

Il problema non si limita però alle risposte dell’AI.

Lily Ray ha documentato che a partire da gennaio 2026, Google ha avviato un aggiornamento algoritmico che ha ridotto significativamente la visibilità organica di molti siti che avevano puntato in modo massiccio su questa tattica. I siti colpiti hanno visto calare il traffico non solo sulle pagine con le listicle, ma sull’intero dominio.

ClickUp, l’azienda che aveva pubblicato quasi trecento articoli di questo tipo, ha perso circa sette milioni di unità di traffico organico stimato nei sei mesi successivi all’aggiornamento. L’aggiornamento del core di Google del maggio 2026 ha accelerato ulteriormente questi cali per molti dei siti già colpiti.

Ann Smarty, autorevole esperta SEO, ha posto la questione nei termini più diretti possibili: ha senso sacrificare la SEO tradizionale per inseguire la visibilità nei chatbot?

I dati, dice, suggeriscono di no.

Secondo le rilevazioni di Ahrefs, il traffico proveniente dai chatbot rappresenta circa lo 0,26% del traffico totale che i siti web ricevono. Non è poco per chi lavora in settori molto specifici, ma è ancora una frazione minuscola rispetto al traffico organico da ricerca tradizionale.

Ma anche essere citati dall’AI, non solo raccomandati, porta pochissimo traffico diretto.

La vera posta in gioco non è la citazione: è la raccomandazione verbale in risposta a una domanda diretta. E quella, come abbiamo visto, si guadagna in modo molto diverso.

Le listicle di terze parti: quelle sì che contano!

Per avere un quadro più completo, vale la pena guardare anche i dati di Jan Ehrlinspiel di Peec AI, che ha analizzato quasi 200.000 risposte generate da otto sistemi di intelligenza artificiale diversi: ChatGPT, Claude, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview, GPT-5 Search, Microsoft Copilot e Perplexity.

Lo studio ha esaminato oltre 5,7 milioni di punti dati in tre settori: B2B SaaS, MarTech emergente e finanza americana.

I risultati confermano, con molto più dettaglio, che le listicle di terze parti contano eccome.

Essere presenti in una listicle citata frequentemente dai motori AI aumenta in modo significativo la probabilità di comparire nelle risposte.

E la posizione nella lista conta: un brand al primo posto ha buone probabilità di essere citato anche tra i primi nelle risposte AI. Pensa che nel settore B2B SaaS, occupare il primo posto in una listicle molto citata può spostare un marchio di circa 1,17 posizioni in avanti nella risposta dell’AI.

Ma, fa molta attenzione, lo studio contiene anche un’avvertenza importante: dopo un certo numero di citazioni i benefici diminuiscono rapidamente.

Non è utile essere presenti in cinquanta listicle. È molto più utile essere presenti nelle tre o quattro listicle che un determinato sistema AI consulta davvero per rispondere a quel tipo di domanda. La strategia giusta è identificare le fonti che i chatbot usano davvero per la tua categoria e lavorare per entrare in quelle.

Caso studio: quando arrivare primi su Google non basta per essere consigliati dall’AI

Per rendere tutto questo più concreto, ti vorrei parlare di una software house italiana specializzata in CRM per piccole e medie imprese, che ha attraversato esattamente questa parabola.

L’azienda aveva deciso di investire nella GEO e la strategia sembrava semplice: creare una pagina intitolata “I 10 migliori CRM per le PMI”, inserire il proprio software al primo posto, seguito dai principali concorrenti.

Dal punto di vista SEO tradizionale, il progetto ha funzionato: la pagina ha raggiunto la prima posizione su Google per diverse query legate ai CRM per PMI e ha generato traffico organico costante.

Il quadro è cambiato completamente quando io e il mio team abbiamo analizzato cosa succedeva su Google AI Overview e ChatGPT.

Alla domanda “Qual è il miglior CRM per una piccola impresa?”, Google citava la pagina dell’azienda tra le fonti, ma tra i software consigliati comparivano Salesforce e altri.

Il marchio italiano, pur essendo la fonte consultata, non veniva mai raccomandato.

Analizzando la situazione è emerso il motivo: i concorrenti erano presenti nelle recensioni, venivano citati da blog indipendenti, avevano migliaia di recensioni degli utenti, comparivano in discussioni su Reddit, Quora e forum specializzati.

Il software italiano, invece, aveva costruito quasi tutta la propria strategia su quella pagina, con poche recensioni esterne e una presenza limitata sul web.

L’azienda, secondo il mio consiglio, ha allora cambiato approccio.

Ha smesso di produrre nuove listicle e ha investito nella reputazione digitale anche con digital PR: ha incentivato i clienti a lasciare recensioni, ha partecipato ai principali portali di confronto software, ha pubblicato casi studio, ricerche originali e contenuti tecnici che sono stati ripresi da blog e riviste di settore.

Dopo alcuni mesi il numero di citazioni indipendenti è aumentato.

E le risposte dell’AI hanno cominciato a cambiare: il marchio ha iniziato a comparire tra i software consigliati, non perché si fosse autoproclamato il migliore, ma perché l’intero ecosistema informativo online lo descriveva come una soluzione credibile.

L’ironia del sistema: più ti autocelebri, meno ti credono

C’è qualcosa di quasi poetico in quello che sta succedendo. Le aziende hanno scoperto che i chatbot potevano essere influenzati facilmente, come un bambino a cui basta raccontargli una storia per convincerlo.

Hanno pubblicato centinaia di articoli in cui si autopromuovevano, convinte di aver trovato la scorciatoia definitiva. E per un po’ ha funzionato, come ci ha detto anche Steven Wilson-Beales su SEO Confidential.

Così, sedicenti esperti GEO (autoproclamati anche loro… doppia ironia!), pensavano di aver trovato il Sacro Graal della visibilità ai tempi dell’AI Search.

Poi i sistemi hanno imparato a “punire” la negative GEO. Google ha iniziato a penalizzare i siti. Gli AI Overview hanno cominciato a separare le fonti citate dalle raccomandazioni reali.

E il paradosso è completo: la tattica pensata per aumentare la propria visibilità rischia ora di trasformarsi in uno strumento che amplifica la visibilità dei concorrenti.

Cosa fare invece: costruire autorevolezza, non autocelebrazione

La direzione che emerge è chiara, ed è quella che chi lavora seriamente in questo settore ripete da anni: la visibilità duratura si costruisce sulla reputazione, non sull’autopromozione, come è emerso anche nel corso della nostra chiacchierata con il SEO John Campbell.

Tradotto in pratica, significa investire in recensioni reali su piattaforme indipendenti.

Significa creare casi studio documentati, ricerche originali, contenuti tecnici che altri siti abbiano interesse a citare. Significa essere presenti nelle conversazioni del proprio settore su Reddit, YouTube, forum specializzati. Significa guadagnarsi menzioni sui media, sulle pubblicazioni di settore, sui blog degli esperti.

Tutto questo richiede tempo, molto più tempo di pubblicare un articolo in cui ti dici il migliore. Ma produce qualcosa che le listicle non possono produrre: un’autorevolezza riconosciuta da molte fonti indipendenti, che è esattamente il segnale che i sistemi AI sembrano usare per decidere chi raccomandare davvero.

Se sei arrivato fin qui, probabilmente hai già capito che le scorciatoie hanno una data di scadenza. Noi lavoriamo diversamente: niente trucchi, niente articoli in cui ti dici il migliore. Solo un percorso strutturato per costruire una solida reputazione, resistente a qualsiasi aggiornamento e cambio di modello AI.

Contatta la nostra agenzia SEO/GEO per capire come possiamo lavorare insieme nel lungo periodo.

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Le listicle non godono più di buona reputazione in ottica GEO: domande frequenti

Perché le listicle autoreferenziali possono danneggiare la visibilità online?

Le listicle autoreferenziali possono diventare un boomerang perché i sistemi AI possono usare l’articolo come fonte, ma raccomandare i concorrenti citati nella stessa classifica. In questo modo, una pagina pensata per promuovere il proprio brand rischia di aumentare la visibilità dei rivali.

Perché i chatbot raccomandano alcuni marchi e non altri?

I chatbot e Google AI Overviews sembrano dare più peso alle citazioni indipendenti. Recensioni su piattaforme terze, menzioni nei media di settore, presenza in community, referring domain e contenuti ripresi da fonti esterne rafforzano l’autorevolezza percepita di un marchio.

Qual è la strategia migliore per farsi raccomandare dall’AI?

La strategia più solida consiste nel costruire reputazione digitale nel tempo, attraverso recensioni reali, digital PR, casi studio, ricerche originali, contenuti tecnici e presenza su fonti indipendenti. Autoproclamarsi migliori funziona meno di un ecosistema informativo che riconosce davvero il valore del brand.