La generative engine optimization ha bisogno di un metodo, non dell’ennesima dashboard
Dal blog di Epitom.
La Generative Engine Optimization (GEO) è la pratica di far descrivere un brand in modo accurato e favorevole nelle risposte prodotte da assistenti IA come ChatGPT, Gemini, Perplexity e Copilot. La SEO ottimizza il posizionamento rispetto a una parola chiave. La GEO ottimizza il modo in cui un modello recupera, sintetizza e formula una risposta quando una persona pone una domanda con parole sue.
Il vostro brand ha già una reputazione ombra
Circa 5,5 miliardi di persone sono online, all’incirca il 68% della popolazione mondiale, secondo la stima ITU del 2024. Google ha dichiarato che gli AI Overviews raggiungono più di 1,5 miliardi di utenti al mese. OpenAI ha indicato per ChatGPT circa 800 milioni di utenti settimanali. Nelle categorie del software enterprise, una quota consistente del percorso d’acquisto oggi inizia con una domanda digitata in una di queste caselle anziché nella barra di ricerca di Google.
La maggior parte di queste persone non vedrà mai il vostro sito web. Vede un paragrafo scritto da un modello su di voi, assemblato a partire da un thread di Reddit, un articolo comparativo pubblicato da qualcun altro, un sito di recensioni e qualunque cosa dicesse la vostra landing page diciotto mesi fa.
Quel paragrafo è la vostra reputazione ombra. I marketer ci perdono il sonno perché non possono né vederlo né modificarlo.
Un brand può quindi curare attivamente la propria presenza all’interno dell’IA generativa? Sì. Il mercato vende oggi un modo scientifico per farlo? Per lo più no.
Che cosa fa davvero la maggior parte degli answer engine optimizer
Il copione è quasi universale:
- Chiedere il vostro dominio, raccogliere una breve descrizione del brand, fare lo scraping della landing page e far inventare i prompt a un modello.
- Mostrare una dashboard che dà un punteggio a voi e ai vostri concorrenti su quei prompt inventati.
- Consegnare una strategia generata dall’IA senza alcuna evidenza a sostegno.
Non importa se l’azienda che lo fa vale un miliardo di dollari o qualche centinaio di milioni. Se il prodotto è una dashboard più una strategia inventata, il brand che l’ha acquistato ha ingaggiato un ciarlatano del marketing.
In che cosa la GEO differisce dalla SEO
| SEO | GEO | |
|---|---|---|
| Unità di targeting | 40-50 parole chiave possono coprire un settore | Migliaia di prompt formulati in linguaggio naturale |
| Da dove viene la lista dei target | Strumenti per i volumi delle parole chiave | Conversazioni umane reali |
| Che cosa si misura | Posizionamento, clic, impression | Visibilità, share of voice, sentiment, posizione, numero di parole |
| Da dove proviene la risposta | La vostra pagina | La vostra pagina, più Reddit, siti di recensioni, stampa e pagine dei concorrenti |
| Ciclo di aggiornamento | Trimestrale | Settimanale o più frequente, perché sia i modelli sia i concorrenti continuano a muoversi |
| Modalità di fallimento | Vi posizionate in seconda pagina | Il modello vi descrive in modo sbagliato, o vi esclude del tutto |
La seconda riga è quella che si sottovaluta. La ricerca sulla GEO di Princeton (KDD 2024) ha rilevato che aggiungere fonti citate aumentava la visibilità nelle risposte generate di circa il 40%, aggiungere statistiche del 37%, mentre il keyword stuffing la riduceva di circa il 10%. I meccanismi sono davvero diversi, non una SEO riverniciata.
Quattro capacità di un programma GEO scientifico
1. I prompt devono venire da conversazioni umane reali
Un settore si può descrivere con 40-50 parole chiave. Non si può descrivere con 40-50 prompt, perché i prompt portano con sé intento, contesto, vincoli e formulazioni che cambiano a seconda della persona e della settimana.
Per questo l’insieme dei prompt va scoperto, non inventato. Bisogna attingere ai luoghi in cui i vostri buyer parlano già: subreddit pertinenti, thread su X, forum di community, lamentele sui siti di recensioni e le trascrizioni delle vostre call di vendita. Aggiungete le ipotesi di marketing che il vostro team è disposto a difendere. Passate tutto in un motore tarato per estrarre i prompt ad alto segnale e associarli a una buyer persona.
Un prompt inventato vi dice come un modello risponde a una domanda che nessuno ha fatto.
2. La visibilità da sola non è un set di metriche
Monitorare il posizionamento bastava per la SEO. Qui non basta, perché i brand competono su più dimensioni all’interno di un’unica risposta generata.
Al primo livello si misurano visibilità, share of voice, sentiment, posizione all’interno della risposta e numero di parole. Un brand citato per ultimo in undici parole e con un tono tiepido ottiene un risultato molto diverso da uno descritto per primo in sessanta parole.
Al secondo livello si misura il lato dell’offerta della risposta: quali domini e URL ha recuperato il modello e quale stile di contenuto si è guadagnato la citazione. È lì che sta la parte su cui si può agire. Se quattro menzioni dei vostri concorrenti provengono da un unico sito comparativo di cui non avete mai sentito parlare, ecco il lavoro della vostra prossima settimana.
Questi sono dati grezzi. Da soli sono solo curiosità.
3. La strategia deve intrecciarsi con la strategia del brand
Lo «slop» dell’IA è ciò che succede quando manca il gusto. Nelle soluzioni enterprise il gusto ha un significato preciso: una strategia ponderata, obiettivi reali e una consapevolezza onesta dei vincoli entro cui l’organizzazione opera.
Prompt e metriche vi dicono che cosa pensa oggi di voi il livello della ricerca IA. Trasformarlo in insight è un passo. Contestualizzare l’insight rispetto alla strategia effettiva dell’azienda è quello più difficile, e richiede che il sistema conosca:
- il profilo del cliente ideale a cui ci si rivolge
- le linee guida e il tono del brand
- i veri elementi di differenziazione del prodotto
- i vincoli, compresi i casi in cui un marketing aggressivo su un brand danneggerebbe un altro brand del portafoglio
Il compito è lavorare sugli spazi liberi, mettere in storyboard le opzioni e aiutare il marketer a produrre una strategia IA sincronizzata con quella che ha già. Qualunque cosa di meno produce raccomandazioni sicure di sé che nessun CMO può firmare.
4. L’esecuzione si basa su un loop agentico di lungo periodo
La GEO è come praticare yoga nell’occhio del ciclone. I fornitori dei modelli continuano a ritarare il retrieval. I concorrenti continuano a pubblicare. L’ambiente non si stabilizza mai. Farlo a mano è come dover dominare tutti e quattro gli elementi contemporaneamente: un ottimo spunto per un cartone animato, un pessimo modello operativo per un team di marketing.
Il superpotere è un loop agentico di lungo periodo. I modelli privilegiano i contenuti freschi e aggiornati, quindi il loop estrae dalla strategia le azioni di breve termine e le esegue con frequenza e su più canali: narrazioni su Reddit, post su LinkedIn, sollecitazioni a siti terzi affiliati, aggiornamenti delle pagine prodotto, modifiche al sito, blog.
L’esecuzione richiede workflow maturi, le competenze giuste associate a ogni passaggio e disciplina sui token. Il valore per token diventa un vincolo reale quando si opera in modo continuo.
Dall’ansia da GEO all’azione
Il boom degli answer engine ha prodotto una generazione di aziende di dashboard. Monitorano una manciata di prompt inventati da una macchina, mostrano un punteggio di visibilità IA che nessuno sa ricostruire e lasciano il marketer più ansioso di prima.
Ciò di cui la categoria ha bisogno è un ciclo chiuso: monitorare l’intento umano reale, capire dove si trova davvero il brand, costruire una strategia adatta al business, poi eseguire, sperimentare e agire di conseguenza in modo continuo.
Serve un team che conosca i mercati e il marketing, con una base tecnica sufficiente a sapere come i motori di IA cercano sul web e interpretano ciò che trovano. Serve anche un approccio forward deployed. Il plug and play non avrebbe mai potuto funzionare su un problema così instabile.
Epitom è costruito esattamente per questo.
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Domande frequenti
Che cos’è la generative engine optimization?
La Generative Engine Optimization è la pratica di influenzare il modo in cui gli assistenti IA descrivono un brand nelle risposte che generano. Comprende la scoperta dei prompt, la misurazione di come appare il brand, una strategia legata al business e un’esecuzione continua su canali propri e di terzi.
In che cosa la GEO è diversa dalla SEO?
La SEO ottimizza il posizionamento per parole chiave in una pagina di risultati. La GEO ottimizza il modo in cui un modello recupera e formula una risposta. La lista dei target è fatta di prompt anziché di parole chiave, le metriche includono sentiment e share of voice, e gran parte del materiale di partenza si trova su siti che non vi appartengono.
Quali metriche contano nella generative engine optimization?
Visibilità, share of voice, sentiment, posizione all’interno della risposta e numero di parole costituiscono il primo livello. Il secondo livello è quello del retrieval: quali domini e URL ha citato il modello e quale tipo di contenuto si è guadagnato quelle citazioni.
Da dove devono venire i prompt monitorati?
Da conversazioni reali. Subreddit, forum, thread su X, lamentele sui siti di recensioni e trascrizioni delle call di vendita, filtrati per segnale e raggruppati per persona. I prompt generati da un modello a partire dalla vostra landing page vi dicono soprattutto come l’IA risponde a domande che nessun buyer sta facendo.
Un brand può davvero influenzare ciò che ChatGPT dice di lui?
Sì, anche se raramente modificando soltanto il proprio sito. I modelli attingono molto a fonti di terzi, quindi l’influenza nasce di solito da un mix di contenuti propri più chiari, presenza nelle community e nei siti comparativi da cui i modelli recuperano informazioni, e aggiornamenti costanti nel tempo.
Con quale frequenza deve girare un programma GEO?
In modo continuo. I fornitori dei modelli cambiano il comportamento del retrieval e i concorrenti pubblicano di continuo, quindi una cadenza trimestrale presa in prestito dalla SEO lascia lunghi periodi in cui la risposta deriva senza che nessuno se ne accorga.