La SEO, l’ottimizzazione per i motori di ricerca, è sempre stata considerata una disciplina in movimento, in grado di evolversi in ogni istante. Ma da quando è stata integrata l’Intelligenza Artificiale nei processi di ricerca si è creato un (interessante) punto di svolta che non possiamo proprio più ignorare. Se fino ad oggi i motori si sono limitati a fornire una lista di link, dandoci la possibilità di scegliere cosa leggere, ora sintetizzano risposte immediate, attingendo dai contenuti presenti sul web. C’è una nuova sfida per chi si occupa di digitale: la SEO per AI, che per semplicità chiamiamo anche GEO (Generative Engine Optimization).
Per comprendere come stanno cambiando le regole del gioco e quali strategie adottare, abbiamo interpellato Eleonora Boretti. Si occupa professionalmente di SEO dal 2018 e, come libera professionista specializzata, segue aziende, e-commerce e professionisti nella crescita organica. Un intero hub sul suo sito è dedicato a questo tema. Ma cos’è esattamente la GEO e perché sta destando tanto interesse?
Cos’è la GEO e perché è così rilevante
Stiamo vivendo una nuova era per quanto riguarda la ricerca online. Digitiamo le keyword, comunichiamo con gli assistenti vocali: tutto ci rimanda a una risposta unica. Google AI Overview, ChatGPT, Gemini, Perplexity fanno tutti parte della nuova schiera di motori di ricerca AI. Internet è più competitivo e agguerrito che mai. Questa disciplina eleva la SEO tradizionale: stando alle statistiche più recenti, i consumatori inizieranno a usare maggiormente la ricerca potenziata dall’AI già alla fine del 2025. Il 2026 è un anno tutto da scrivere e soprattutto è l’anno giusto per iniziare a investire in GEO. Vi lasciamo all’intervista e alle parole dell’esperta.
Negli ultimi mesi si parla molto di GEO (Generative Engine Optimization): può spiegarci in parole semplici che cos’è e perché oggi sta attirando così tanta attenzione?
Negli ultimi mesi si parla molto di GEO perché i motori di ricerca stanno cambiando velocemente, integrando sistemi generativi e modelli linguistici che non si limitano più a elencare risultati, ma sintetizzano risposte. In questo nuovo scenario, l’ottimizzazione per i motori generativi – cioè la GEO – sta attirando l’attenzione di professionisti e aziende che vogliono continuare a essere visibili anche dentro queste risposte AI-driven.
Spesso la GEO viene raccontata come una disciplina “nuova” e separata, quasi alternativa alla SEO. In realtà, è esattamente il contrario: la GEO è una naturale evoluzione della SEO, perché il principio alla base resta lo stesso: farsi trovare in modo organico.
Ciò che cambia è il destinatario: oltre ai motori di ricerca tradizionali, oggi dobbiamo considerare anche i modelli generativi che leggono, interpretano e rielaborano i contenuti in modo diverso.
Sul suo sito ha dedicato uno spazio specifico al tema della GEO: qual è l’obiettivo del suo hub e quali sono gli aspetti principali che affronta?
Sul mio sito ho creato un hub dedicato alla GEO perché credo sia fondamentale parlarne all’interno di un contesto realmente SEO. Oggi si tende spesso a raccontare la GEO come qualcosa di completamente nuovo o come una disciplina separata, ma la verità è che solo chi conosce a fondo la SEO può spiegare in modo corretto come i motori generativi stiano trasformando la ricerca L’obiettivo del mio hub è duplice. Da un lato fare chiarezza, offrendo una visione solida, documentata e accessibile sulla Generative Engine Optimization; dall’altro costruire un punto di riferimento, aggiornato e concreto, per professionisti e aziende che vogliono capire come prepararsi al passaggio verso i motori AI-driven.
Secondo Eleonora Boretti, quali elementi possono rendere un contenuto più “comprensibile” e facilmente utilizzabile dai modelli generativi?
Secondo me ci sono alcuni elementi chiave che rendono un contenuto più “comprensibile” e più facilmente riutilizzabile dai modelli generativi. Gli LLM non leggono le pagine come farebbe un utente: le analizzano, le scompongono e cercano segnali che ne confermino affidabilità e coerenza.
Da un lato, continuano a emergere segnali già noti nel mondo SEO, ovvero i dati strutturati, che aiutano i modelli a interpretare in modo chiaro la natura del contenuto, e poi le citazioni e i riferimenti off-site, che contribuiscono a stabilire autorevolezza e collegamenti semantici.
Sono elementi che già negli ultimi anni stavano diventando centrali nella SEO, ma nell’ottica GEO sembrano avere ancora più peso, proprio perché facilitano la comprensione da parte dei motori generativi.
Dall’altro lato, c’è un aspetto fondamentale: creare contenuti scomponibili, cioè facilmente suddivisibili in blocchi informativi chiari. Questo significa scrivere testi che rispondono a domande precise, con sezioni leggibili, definizioni, esempi e passaggi logici lineari. Gli LLM lavorano molto bene con contenuti strutturati in micro-unità, perché possono estrarre, riutilizzare e sintetizzare l’informazione con maggiore accuratezza.
Una sua affermazione molto interessante è che “non si può fare GEO senza prima fare SEO”: può approfondire questo concetto per i lettori?
Quando dico che “non si può fare GEO senza prima fare SEO”, intendo che tutti gli elementi che favoriscono la visibilità nei motori generativi partono dalle fondamenta della SEO tradizionale. Gli aspetti che abbiamo citato – come dati strutturati, citazioni off-site e segnali di autorevolezza – sono importanti nella GEO, ma lo erano già nella SEO classica. E tutto il resto viene prima: una buona architettura informativa basata sulle keyword e sugli intenti di ricerca, una struttura tecnica solida, contenuti chiari, ottimizzazione on-site, performance, usabilità… insomma, tutto ciò che permette a un sito di posizionarsi nelle SERP.
Questo è il punto: gli LLM non copiano l’ordine dei risultati, è vero, ma attingono comunque alle fonti che performano bene nei motori di ricerca. Se un sito non è visibile nelle SERP tradizionali, difficilmente diventerà una fonte utile per i modelli generativi. La GEO aggiunge poi alcuni elementi specifici – come rendere i contenuti più scomponibili, conversazionali o facilmente citabili – che possono aumentare la probabilità di essere utilizzati nelle risposte dei motori AI-driven. Ma si tratta di uno strato aggiuntivo.
In sostanza: puoi fare SEO senza fare GEO, ma non puoi fare GEO senza avere una base SEO solida. La SEO rimane la parte strutturale; la GEO è l’estensione necessaria per essere presenti anche nelle risposte dei sistemi generativi.
