SEO Confidential – La nostra intervista esclusiva a Malte Landwehr di Peec AI

Dal prompt tracking alla GEO off-page: l’AI search secondo Malte Landwehr

Oggi su SEO Confidential, la rubrica in cui dialogo con i maggiori esperti di SEO e GEO del mondo, ti porto un’intervista davvero imperdibile.

Ho parlato con Malte Landwehr, CPO e CMO di Peec AI, riconosciuta da Business Insider come una delle aziende in più rapida crescita in Europa nel campo della AI search visibility. Malte ha oltre 20 anni di esperienza SEO, ha ricoperto ruoli da VP SEO e VP Product, ed è oggi uno dei professionisti più influenti del settore, noto per analizzare l’AI search sempre dati alla mano.

Il punto di partenza è uno studio di Peec AI del 15 giugno 2026 che ha analizzato come ChatGPT, Gemini e Google AI Overviews decidano davvero cosa mostrare e a chi. Fai molta attenzione perché i risultati ribaltano alcune certezze su cui molte aziende stanno ancora costruendo la propria strategia.

Nell’intervista troverai risposte concrete e senza fronzoli alle domande che probabilmente ti stai già facendo: perché l’intento della domanda conta molto più delle parole esatte usate, perché misurare tutto in termini di click ti dà una visione parziale della realtà, come un sito praticamente sconosciuto è riuscito a diventare una fonte citata con grande frequenza da ChatGPT, e cosa fare già da subito per aumentare la probabilità che il tuo brand compaia nelle risposte dei motori AI.

Qualunque sia il tuo settore e il tuo livello di esperienza, quello che Malte ci ha raccontato ti riguarda da vicino.

Bando ai convenevoli, allora: iniziamo!

Essere citati da ChatGPT, Gemini e AI Overviews: GEO e brand visibility, strategie e dati per chi vuole contare nell’AI search

Nello studio di Peec AI presentato nell’articolo “What Matters In An AI Prompt? Intent or Keywords?” sostieni che, nelle risposte delle AI come ChatGPT, Gemini o Google AI Overviews, conta più l’intento della domanda rispetto alle parole esatte utilizzate. Se dovessi spiegarlo in modo semplice a un imprenditore o a chi non è esperto di SEO e intelligenza artificiale, cosa significa concretamente? E perché questa scoperta è così importante oggi?

Con la SEO tradizionale si lavorava con parole chiave precise e volumi di ricerca ben definiti. Ad esempio, era possibile sapere che ogni giorno centinaia di persone digitavano su Google la ricerca esatta “AirPods Pro”.

Con l’AEO e la GEO, invece, lo scenario cambia completamente. I prompt utilizzati negli strumenti di intelligenza artificiale sono molto più lunghi delle tradizionali query di ricerca e, nella maggior parte dei casi, sono formulati in modo unico. Lo studio di Peec AI che citi ha proprio dimostrato che le parole esatte contenute in un prompt contano relativamente: ciò che fa davvero la differenza è l’intento dell’utente. Se due persone pongono la stessa domanda con formulazioni diverse, l’AI tende comunque a interpretarle come richieste equivalenti.

Questa scoperta è particolarmente significativa perché conferma l’utilità del cosiddetto prompt tracking: non è necessario monitorare ogni possibile variante di un prompt, né conoscere con precisione le frasi digitate dagli utenti. È sufficiente individuare e analizzare gli intenti di ricerca che stanno alla base delle loro richieste.

Uno dei dati più interessanti, infatti, riguarda il fatto che domande formulate in modo diverso spesso producono risultati molto simili. Ma quando cambia davvero il risultato? In quali casi una piccola modifica nella domanda può far comparire marchi completamente diversi nelle risposte dell’AI?

Finché l’intento della richiesta rimane invariato, anche i risultati tendono a restare gli stessi.

Esistono però casi in cui basta modificare una sola parola per cambiare radicalmente l’intento del prompt e, di conseguenza, le risposte generate dall’AI.

Un esempio è la ricerca di un’auto a noleggio. Se il prompt descrive nei dettagli il tipo di veicolo desiderato ma si cambia semplicemente l’aeroporto in cui ritirarlo, l’intento della richiesta cambia in modo sostanziale. Di conseguenza, anche i risultati saranno diversi.

Lo stesso fenomeno si osserva in ambiti come la skincare o la moda. Inserire termini come “uomo”, “donna” o “bambino” modifica l’intento della ricerca, perché ciascuna categoria corrisponde a esigenze e prodotti differenti.

Anche il livello di competenza dell’utente influenza i risultati. Chi chiede informazioni su “cavi con isolamento dielettrico avanzato e ridotta distorsione dovuta all’effetto pelle” esprime un intento molto più tecnico rispetto a chi domanda semplicemente “un cavo per collegare gli altoparlanti”. Sebbene l’argomento sia lo stesso, l’intelligenza artificiale interpreterà le due richieste in modo diverso e proporrà marchi, prodotti e contenuti differenti.

Dalla vostra ricerca emerge che anche lo stile della domanda conta: una classifica, una lista o una richiesta più discorsiva possono cambiare i brand mostrati. Qual è il consiglio più pratico che daresti oggi a un’azienda o a un marketer che vuole capire come essere più visibile nelle risposte di ChatGPT, Gemini o Google AI Overviews?

Anche piccole differenze nella formulazione di un prompt possono influenzare il numero e il tipo di marchi citati dall’intelligenza artificiale. Ad esempio, chiedere “quali sono i migliori CRM?” porta spesso a una risposta con diversi brand, mentre domandare “qual è il miglior CRM?” tende a restituire un numero inferiore di nomi, concentrandosi su una singola soluzione o su poche alternative.

Questo aspetto è particolarmente utile nel prompt tracking. I marchi meno conosciuti possono sfruttarlo per valutare con maggiore precisione la propria visibilità nelle risposte generate dai modelli linguistici, mentre le aziende leader possono ottenere una panoramica più ampia dei concorrenti che stanno iniziando a comparire con maggiore frequenza.

Dal punto di vista pratico, uno dei consigli più efficaci per aumentare la presenza del proprio brand nelle risposte delle AI consiste nel descriverlo in modo coerente su tutti i canali online. Quando il nome dell’azienda, i prodotti, i servizi e il posizionamento vengono presentati con messaggi chiari e uniformi, i modelli linguistici riescono a comprendere meglio chi è il brand, di cosa si occupa e in quali contesti dovrebbe essere preso in considerazione durante la generazione delle risposte.

Molte aziende continuano a misurare il marketing soprattutto in click e traffico. Ma nelle AI come ChatGPT spesso le persone ricevono una risposta senza visitare alcun sito. Quanto è rischioso continuare a leggere il mercato con metriche pensate per la SEO tradizionale? E quali segnali dovrebbero iniziare a osservare davvero aziende e marketer?

Nella ricerca web tradizionale il tasso di click (CTR) si aggirava generalmente tra il 30% e il 40%. Nella ricerca basata sull’intelligenza artificiale, invece, il CTR scende spesso a valori compresi tra l’1% e il 5%. Questo significa che valutare le performance della ricerca AI basandosi esclusivamente sui click porta a sottostimare in modo significativo l’importanza e l’impatto di questo canale.

Quando gli utenti prendono le proprie decisioni direttamente all’interno della conversazione con un chatbot, ciò che accade sul sito web non è più sufficiente per misurare l’efficacia della propria presenza. Diventa quindi necessario ricorrere a metriche indirette, ma più rappresentative del reale impatto dell’AI. Tra le più utili ci sono:

• Attribuzione dichiarata dagli utenti: chiedere ai nuovi clienti o ai nuovi contatti come sono venuti a conoscenza del marchio permette di capire se la scoperta è avvenuta attraverso un assistente AI.
• Share of Voice tramite prompt tracking: misurare con quale frequenza il proprio brand viene consigliato dai modelli linguistici rispetto ai concorrenti offre un indicatore concreto della visibilità ottenuta nelle risposte generate dall’AI.
• Analisi dei file di log: monitorare gli accessi effettuati dai bot consente di identificare quali URL del sito vengono utilizzati dai modelli di intelligenza artificiale come fonti di riferimento (grounding) per costruire le proprie risposte.

Le AI stanno cambiando il modo in cui le persone scoprono brand, prodotti e servizi. Qual è oggi l’errore più grande che vedi fare alle aziende che continuano a pensare all’AI search come a una semplice evoluzione della SEO tradizionale?

Considerare la ricerca basata sull’intelligenza artificiale come una semplice evoluzione della SEO tradizionale può portare a diversi errori strategici.

KPI sbagliati. Come visto in precedenza, nella SEO il numero di click rappresenta uno degli indicatori di performance più importanti. Nella ricerca AI, invece, questo parametro perde gran parte del suo valore, perché molti utenti ottengono la risposta direttamente dal chatbot senza visitare alcun sito web.

Obiettivi sbagliati. Nella SEO lo scopo principale era posizionare una pagina web tra i primi risultati di Google. Nell’AI search, l’equivalente è ottenere una citazione del proprio URL nelle risposte generate dal modello linguistico. Anche questo, però, non dovrebbe essere il vero obiettivo. Il risultato più importante è fare in modo che l’intelligenza artificiale consigli direttamente il proprio marchio come soluzione autorevole, indipendentemente dal fatto che venga mostrato o meno un link.

Sottovalutare la GEO off-page è un altro errore capitale. La SEO si è sempre concentrata soprattutto sul sito web e sulle attività esterne finalizzate a ottenere backlink. Nell’AI search, invece, molte delle informazioni utilizzate dai modelli linguistici provengono anche da fonti esterne che non hanno alcun collegamento diretto con il sito aziendale.

Una discussione su Reddit che descrive correttamente i prezzi di un’azienda, un’intervista al CEO, una recensione approfondita o una citazione in una pubblicazione autorevole possono influenzare significativamente il modo in cui il brand viene rappresentato nelle risposte dell’intelligenza artificiale, anche senza generare alcun backlink. Per questo motivo, la reputazione e la coerenza delle informazioni diffuse sul web assumono un ruolo ancora più rilevante rispetto al passato.

Oggi molte aziende stanno investendo sempre di più in contenuti generati con l’intelligenza artificiale per aumentare la propria visibilità online. Dal tuo punto di vista, quali segnali distinguono una strategia davvero efficace da una che rischia invece di non funzionare nel medio-lungo periodo?

Di solito consiglio di porsi due domande prima di pubblicare contenuti generati con l’intelligenza artificiale.

1. Se si fosse un consumatore, si visiterebbe davvero il proprio sito web per leggere una risposta scritta dall’AI?
2. Se si fosse un responsabile di prodotto di Google o OpenAI, con l’obiettivo di ridurre i costi di elaborazione e, allo stesso tempo, evitare di mostrare informazioni errate agli utenti, si sceglierebbe di effettuare il crawling, l’indicizzazione e la distribuzione di contenuti generati dall’AI presenti sul proprio sito?

Se la risposta a entrambe le domande è sì, significa che si sta seguendo una strategia solida.

Se, invece, la risposta a una o a entrambe è no, significa che si sta affrontando una sfida decisamente più difficile. Quanto sia accettabile questa scelta dipende dalla propensione al rischio e dall’orizzonte temporale della strategia adottata. Se l’obiettivo è ottenere risultati nel breve periodo, può comunque rivelarsi una scelta conveniente.

Per comprendere meglio il contesto, basta considerare un dato significativo: un’analisi recente condotta sui clienti e sui casi di studio di una delle principali piattaforme per la generazione automatica di contenuti ha rilevato che il 60% delle aziende esaminate ha registrato una perdita di visibilità su Google.

Negli ultimi mesi si parla sempre di più di MCP, il Model Context Protocol, come di un sistema che permette all’intelligenza artificiale di collegarsi direttamente a strumenti e dati di lavoro. Dal tuo punto di vista, quanto può cambiare concretamente il lavoro quotidiano di SEO e marketer nei prossimi anni?

Conosco professionisti della SEO che non aprono più direttamente Excel o PowerPoint. Preferiscono svolgere tutte le attività attraverso Claude Code, utilizzando diversi MCP (Model Context Protocol).

Per questo motivo, si può affermare che gli MCP stiano già trasformando il modo in cui SEO e marketer svolgono il proprio lavoro quotidiano. Il principale vantaggio è l’aumento dell’efficienza: consentono di automatizzare molte operazioni e di semplificare i flussi di lavoro.

Resta però un limite fondamentale: gli MCP non possono sostituire il ragionamento umano, l’esperienza maturata sul campo né l’intuito necessario per prendere decisioni strategiche. Possono accelerare il lavoro e supportare l’analisi, ma la capacità di interpretare i dati e scegliere la direzione migliore continua a dipendere dalle persone.

Nel tuo lavoro quotidiano usi strumenti o workflow basati su MCP o sistemi simili per collegare dati e fare analisi più velocemente? Ci sono attività che oggi fai in pochi minuti grazie all’AI e che prima ti portavano via ore?

Assolutamente sì. Invece di accedere a due o tre strumenti diversi per applicare filtri o avviare ricerche, svolgo tutte queste operazioni direttamente tramite Claude. Lo tengo aperto sul secondo monitor e intervengo solo quando mi segnala che è richiesta la mia attenzione.

Molti professionisti della SEO e del marketing parlano tantissimo di ChatGPT e Perplexity, ma molto meno di Google AI Overviews. Secondo te, stiamo sottovalutando il peso che l’ecosistema AI di Google potrebbe avere nei prossimi anni sul traffico e sulle decisioni di acquisto degli utenti?

Credo che Perplexity venga ancora citato soprattutto per una questione di abitudine. Per molto tempo, infatti, si è parlato di “ChatGPT e Perplexity” come dei principali motori di risposta basati sull’intelligenza artificiale. Oggi, però, lo scenario è cambiato. Perplexity non rientra più nemmeno tra le cinque piattaforme più utilizzate. ChatGPT, Gemini, Grok, AI Overviews di Google e Claude hanno ormai una diffusione superiore. Anche Rufus, l’assistente AI di Amazon, potrebbe presto superare Perplexity in termini di utilizzo.

Sì, a mio avviso, AI Overviews è oggi la piattaforma AI più sottovalutata. Probabilmente questo dipende dal fatto che non si presenta come una classica interfaccia conversazionale. Eppure, dal punto di vista della portata, AI Overviews raggiunge un pubblico enormemente più ampio: la sua diffusione è probabilmente almeno doppia rispetto a quella di ChatGPT.

C’è poi un altro modello linguistico che molte aziende tendono a trascurare: Microsoft Copilot. Per chi opera nel mercato enterprise o collabora con enti pubblici e amministrazioni governative, Copilot riveste un’importanza particolare. Molte grandi organizzazioni, infatti, consentono ai propri dipendenti di utilizzare esclusivamente questa piattaforma, vietando l’accesso ad altri assistenti basati sull’intelligenza artificiale.

Se oggi fossi l’imprenditore di una PMI che investe già in SEO ma scopre di non essere quasi mai citata in Google AI Overviews, da dove partiresti concretamente? Quali sarebbero le prime tre azioni pratiche che consiglieresti per aumentare la probabilità di comparire nelle risposte AI di Google?

Per iniziare, è utile eseguire alcune ricerche con le parole chiave o i prompt per i quali si desidera che il proprio marchio venga citato nelle risposte dell’intelligenza artificiale. A quel punto bisogna analizzare con attenzione le fonti utilizzate dal modello.

Se le fonti sono siti esterni, la strategia consiste nel cercare di essere presenti anche su quelle piattaforme. Se si tratta di testate giornalistiche o siti editoriali, è opportuno investire in attività di digital PR. Se le fonti provengono dai social network, conviene rafforzare la propria presenza con canali ufficiali o collaborare con creator e influencer. Se, invece, i modelli fanno riferimento a siti di recensioni, è importante incoraggiare i clienti soddisfatti a lasciare recensioni positive, preferibilmente con il massimo punteggio.

Quando, invece, le fonti principali sono i contenuti dei concorrenti, valuta se puoi creare contenuti migliori sugli stessi argomenti. Se disponi già dei contenuti adatti, assicurati che siano facilmente citabili. Il modo più semplice per aumentare la loro “citabilità” consiste nell’aggiungere un breve riepilogo all’inizio della pagina: due o tre frasi autosufficienti, scritte con un tono autorevole e dichiarativo, che menzionino esplicitamente le entità principali.

Assicurati inoltre che i modelli linguistici possano effettivamente eseguire il crawling e il rendering del tuo sito web. Non nascondere i contenuti più importanti dietro codice JavaScript!

Su LinkedIn hai raccontato il caso di GummySearch un piccolo sito quasi sconosciuto che è riuscito a diventare una fonte molto citata da ChatGPT aggregando contenuti da Reddit. Cosa ti ha colpito di più di questo caso e cosa ci dice, concretamente, su come ChatGPT sceglie le fonti da mostrare nelle sue risposte?

Quello che mi ha colpito di più è stato vedere che un sito web che aveva già annunciato la propria chiusura stia ricevendo così tante citazioni da ChatGPT.

L’insegnamento pratico è che, quando si comprende cosa gli LLM cercano durante il processo di grounding, ha senso offrire esattamente quel tipo di contenuto e fare in modo che crawler e agenti possano capire con estrema chiarezza quale valore e quali informazioni la pagina mette a disposizione.

Questo caso sembra suggerire che anche realtà piccole o poco conosciute possano riuscire a diventare fonti molto visibili per ChatGPT. Dal tuo punto di vista, quali insegnamenti pratici dovrebbe trarne oggi un imprenditore che vuole aumentare la presenza del proprio brand nelle risposte dell’AI? Ci sono caratteristiche dei contenuti che oggi sembrano avere più probabilità di essere considerate affidabili e citabili?

L’aspetto davvero trasferibile è che GummySearch ha creato landing page che presentano agli LLM esattamente le informazioni che cercano durante il processo di grounding, organizzandole in modo chiaro e facilmente interpretabile dai crawler e dagli agenti AI.

Il principale insegnamento che ne traggo è che indicare con precisione le proprie fonti, citarle esplicitamente e spiegare nel dettaglio da dove provengono le informazioni può aumentare il valore dei contenuti anche agli occhi degli LLM.

Fai capire all’IA chi è la tua azienda!

Come hai potuto vedere, Malte ha il raro talento di rendere chiari concetti che il settore tende a complicare inutilmente.

Quello che mi ha colpito di più è la coerenza del ragionamento che attraversa tutta l’intervista. L’AI search richiede un cambio di mentalità profondo, prima ancora che un cambio di strumenti. Continuare a ragionare in termini di keyword, posizionamenti e click significa guardare il presente con gli occhi del passato.

E il mercato, come sappiamo bene, premia chi riesce ad anticipare il cambiamento.

Il concetto di “intento” come vera unità di misura della ricerca AI per me sarà un punto ben saldo della disciplina nei prossimi anni. Così come l’idea che la reputazione distribuita sul web, le menzioni esterne, le interviste, le recensioni, abbiano oggi un peso strategico che va ben oltre la logica dei backlink.

Un altro punto che continua a girarmi in testa è la riflessione su Google AI Overviews. Uno strumento con una portata probabilmente doppia rispetto a ChatGPT, eppure ancora sottovalutato da gran parte dei professionisti del settore.

Grazie di cuore a Malte Landwehr per la sua disponibilità e la chiarezza con cui ha risposto a ogni domanda. Una chiacchierata vera, concreta, senza giri di parole, del tipo che fa venire voglia di aprire un documento e iniziare subito a lavorare.

Scommetto che ti tornerà molto utile nel tuo lavoro quotidiano e ti ispirerà a ridefinire le tue priorità.

Alla prossima settimana su SEO Confidential con un altro specialista del settore GEO!