Ultimo aggiornamento
15.10.2026
Generative Engine Optimization (GEO): cos'è e come farsi trovare dalle AI
Immagina di essere il responsabile acquisti di un'azienda manifatturiera e di dover individuare un nuovo fornitore. Potresti cercare su Google, visitare diversi siti e confrontare le soluzioni disponibili. Oppure potresti chiedere direttamente a ChatGPT: «Quali aziende italiane producono componenti meccanici di precisione per il settore medicale?».
Nel secondo caso, a effettuare una prima selezione delle informazioni è un sistema di intelligenza artificiale, che può restituirti una risposta già organizzata, con aziende, caratteristiche e fonti da approfondire.
Per chi si occupa di marketing questo cambiamento apre una questione interessante: come possiamo rendere la nostra azienda una fonte pertinente quando un'intelligenza artificiale elabora una risposta?
È qui che entra in gioco la Generative Engine Optimization (GEO), l'insieme delle attività con cui cerchiamo di migliorare la visibilità di un brand, dei suoi prodotti e dei suoi contenuti nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale.
In questo articolo vedremo cosa significa fare GEO, come funzionano i principali sistemi generativi e quali strategie possono aiutare un'azienda a migliorare la propria presenza. Partiremo dalle conoscenze scientifiche disponibili, per arrivare alle applicazioni pratiche e ai risultati di una ricerca condotta dall'Osservatorio NetStrategy su 190 siti italiani.
Cos'è la Generative Engine Optimization (GEO)?
La Generative Engine Optimization (GEO) è l'insieme delle strategie e delle attività finalizzate a migliorare la visibilità di contenuti, prodotti e brand nelle risposte generate dai sistemi di intelligenza artificiale, come ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overview e AI Mode.
L'obiettivo è aumentare le possibilità che le informazioni relative a un'azienda vengano individuate, comprese, utilizzate e, quando pertinenti, citate o raccomandate all'interno di una risposta.
Il significato del termine si comprende già dalla sua composizione:
- Generative si riferisce alla capacità dei sistemi di AI di generare contenuti e risposte.
- Engine identifica il sistema attraverso cui le informazioni vengono elaborate.
- Optimization comprende le attività necessarie per migliorarne accessibilità, qualità e comprensibilità.
La GEO si occupa quindi del rapporto tra le informazioni disponibili sul web e i sistemi generativi che possono utilizzarle per soddisfare le richieste degli utenti.
Pensiamo, per esempio, a un'azienda che produce macchinari industriali.
Quando un potenziale cliente chiede a un assistente AI quali siano le soluzioni più adatte per automatizzare una determinata fase produttiva, la risposta potrebbe includere informazioni tecniche, confronti tra tecnologie e indicazioni sui produttori specializzati.
La GEO lavora affinché le competenze e le caratteristiche dell'azienda siano rappresentate correttamente nelle fonti che contribuiscono a costruire queste risposte. In ambito aziendale, una consulenza GEO permette di trasformare questo obiettivo in una strategia concreta, individuando le opportunità per migliorare la visibilità del brand nei sistemi generativi.
Da dove nasce la GEO?
Il termine Generative Engine Optimization è stato formalizzato nella ricerca scientifica attraverso lo studio GEO: Generative Engine Optimization, pubblicato inizialmente nel 2023 e successivamente presentato alla conferenza internazionale ACM KDD 2024.
I ricercatori hanno analizzato come diverse modifiche ai contenuti potessero influenzarne la visibilità nei sistemi generativi, ottenendo incrementi fino al 40% nelle condizioni sperimentali considerate.
Tra gli interventi studiati figuravano l'aggiunta di statistiche, il riferimento a fonti autorevoli e il miglioramento della chiarezza espositiva.
Il risultato ha contribuito a dimostrare che il modo in cui presentiamo le informazioni può influenzarne l'utilizzo nelle risposte AI.
Il beneficio varia in funzione del settore, del contenuto e del sistema analizzato. La ricerca costituisce quindi una base scientifica importante, mentre le applicazioni operative richiedono verifiche specifiche.
Perché la GEO sta diventando importante anche sul piano normativo?
L'importanza dei sistemi generativi nell'accesso alle informazioni è stata riconosciuta anche dalle istituzioni europee.
Il 31 agosto 2026, la Commissione europea ha designato ChatGPT come Very Large Online Search Engine (VLOSE), ovvero motore di ricerca online di dimensioni molto grandi, ai sensi del Digital Services Act (DSA).
La designazione è legata al superamento della soglia di 45 milioni di utenti medi mensili nell'Unione europea e comporta specifici obblighi aggiuntivi, tra cui la valutazione e la mitigazione dei rischi sistemici, ai quali ChatGPT dovrà adeguarsi entro gennaio 2027.
Si tratta di una classificazione giuridica, distinta dal funzionamento tecnico dei motori di ricerca tradizionali.
È però un passaggio significativo: riconosce formalmente il ruolo che questi strumenti hanno assunto nella ricerca e nell'accesso alle informazioni.
Per le aziende, il tema diventa sempre più concreto. Accanto alla visibilità nelle SERP tradizionali, acquista importanza il modo in cui i sistemi generativi trovano, utilizzano e presentano le informazioni relative ai brand.
Fonte: Commissione europea - Designazione di ChatGPT ai sensi del DSA.
Come funziona la GEO: dalla ricerca delle informazioni alla risposta AI
Per comprendere il funzionamento della GEO dobbiamo osservare cosa accade quando un utente formula una richiesta a un sistema generativo.
I diversi strumenti possono seguire processi differenti, ma nelle esperienze di ricerca assistita dall'AI possiamo individuare tre momenti fondamentali: il recupero delle informazioni, la loro elaborazione e la costruzione della risposta.
1. Il sistema interpreta la richiesta e recupera le informazioni
Immaginiamo che un responsabile tecnico chieda:
«Quali aziende italiane realizzano impianti di filtrazione industriale per il settore alimentare?»
Per elaborare una risposta aggiornata, un sistema dotato di funzionalità di ricerca può interrogare fonti esterne e recuperare informazioni su produttori, tecnologie e applicazioni.
Alcuni strumenti utilizzano il cosiddetto query fan-out, una tecnica attraverso cui la richiesta iniziale viene sviluppata in più ricerche correlate.
Google, per esempio, documenta questa tecnologia per le proprie funzionalità generative.
Nel nostro esempio, il sistema potrebbe esplorare informazioni relative a:
- produttori italiani di impianti di filtrazione;
- tecnologie utilizzate nell'industria alimentare;
- caratteristiche tecniche degli impianti;
- applicazioni e settori serviti;
- differenze tra le soluzioni disponibili.
Una pagina particolarmente approfondita su una specifica tecnologia potrebbe quindi contribuire alla risposta anche quando affronta soltanto una parte della richiesta iniziale.
Questo aspetto ha conseguenze importanti sulla strategia editoriale: ogni contenuto dovrebbe essere progettato per approfondire un'esigenza reale, all'interno di un insieme di informazioni coerenti sul proprio settore.
2. Le informazioni recuperate vengono utilizzate per elaborare la risposta
Molti sistemi di ricerca generativa impiegano tecniche riconducibili alla Retrieval-Augmented Generation (RAG).
La RAG permette di integrare la generazione linguistica con informazioni recuperate da fonti esterne.
In termini semplici, il sistema cerca documenti pertinenti, ne rende disponibili le informazioni al modello e le utilizza per costruire una risposta contestualizzata.
Questo processo viene spesso definito grounding, perché collega la risposta a informazioni esterne.
L'utilità di questo approccio è particolarmente evidente quando una richiesta riguarda prodotti, aziende, prezzi, informazioni tecniche o argomenti che possono cambiare nel tempo.
Occorre ricordare che i modelli linguistici possono anche rispondere utilizzando le conoscenze apprese durante l'addestramento. La presenza di una ricerca web dipende quindi dalla piattaforma, dagli strumenti disponibili e dalla richiesta.
Per la GEO, la distinzione è rilevante: rendere accessibile una pagina ai sistemi di ricerca riguarda il recupero delle informazioni e non equivale ad aggiornare direttamente le conoscenze di un modello già addestrato.
3. Il sistema genera una risposta e può mostrare le fonti
Una volta disponibili le informazioni, il modello produce una risposta in linguaggio naturale.
Può riassumere caratteristiche tecniche, confrontare soluzioni oppure presentare un insieme di aziende coerenti con la richiesta.
In alcune esperienze vengono mostrati collegamenti alle pagine utilizzate come riferimento. In altre, le informazioni possono contribuire alla risposta senza che tutte le fonti siano esplicitamente visibili.
Da qui nasce una distinzione che considero centrale per comprendere la GEO.
Essere conosciuti, essere citati ed essere consigliati rappresentano tre risultati differenti.
Un sistema potrebbe conoscere correttamente il nome di un'azienda e descriverne l'attività. Potrebbe utilizzare una pagina del suo sito come fonte. Oppure potrebbe includerla tra i fornitori da valutare per una determinata esigenza.
Quest'ultimo scenario è particolarmente interessante per le aziende, perché riguarda un momento in cui il potenziale cliente sta considerando possibili soluzioni.
Resta comunque necessario distinguere la raccomandazione dalla successiva conversione commerciale.
Una strategia GEO efficace deve tenere conto di tutti questi passaggi, anziché limitarsi a misurare la semplice comparsa del nome del brand.
Per approfondire il funzionamento delle funzionalità generative di Google puoi consultare la guida ufficiale Google Search Central.
Qual è la differenza tra GEO e SEO?
SEO e GEO condividono un obiettivo: migliorare la visibilità di un'azienda quando gli utenti cercano informazioni, prodotti o servizi.
La differenza principale riguarda il contesto in cui questa visibilità si manifesta.
La Search Engine Optimization lavora sul posizionamento e sulla presenza del sito nei risultati organici dei motori di ricerca.
La Generative Engine Optimization estende l'attenzione alle esperienze in cui le informazioni vengono selezionate, rielaborate e presentate attraverso una risposta generata dall'intelligenza artificiale.
| Aspetto | SEO | GEO |
|---|---|---|
| Obiettivo | Migliorare la visibilità nei risultati di ricerca | Migliorare la presenza nelle risposte generative |
| Elementi osservati | Pagine, ranking, impressioni e clic | Brand, fonti, menzioni, citazioni e raccomandazioni |
| Attività | Ottimizzazione tecnica, contenuti, autorevolezza | Ottimizzazione tecnica e informativa, identità del brand, fonti esterne |
| Misurazione | Visibilità organica, traffico e conversioni | Presenza nelle risposte AI, citazioni, traffico e contributo commerciale |
Nella pratica, le attività presentano numerose sovrapposizioni.
La qualità dei contenuti, l'accessibilità tecnica e l'autorevolezza del sito rimangono importanti per entrambe.
Lo ha ribadito Google nel maggio 2026, spiegando che le proprie funzionalità generative utilizzano i sistemi di ranking e qualità della Ricerca.
Per un'azienda già impegnata nella SEO, la GEO rappresenta quindi un ampliamento della strategia digitale, con nuove esigenze di analisi, distribuzione delle informazioni e misurazione.
Abbiamo approfondito questo rapporto nell'articolo dedicato alle differenze tra SEO e GEO.
Come fare Generative Engine Optimization: le attività fondamentali
Una strategia GEO dovrebbe partire da una domanda molto concreta: per quali esigenze dei nostri potenziali clienti vogliamo che l'azienda venga presa in considerazione?
La risposta permette di concentrare il lavoro sulle opportunità più rilevanti, anziché cercare visibilità indistintamente per qualsiasi argomento collegato al settore.
Da questo punto di partenza possiamo sviluppare diverse attività.
1. Analizzare la presenza del brand nelle risposte AI
La prima attività consiste nel comprendere come viene attualmente rappresentata l'azienda nei sistemi generativi.
Per farlo, possiamo costruire un insieme di domande che rispecchino le reali esigenze dei potenziali clienti.
Consideriamo un produttore di impianti industriali.
Potremmo verificare tre tipologie di richieste:
Domanda informativa: «Come funziona un sistema di filtrazione industriale per il settore alimentare?»
Domanda comparativa: «Quali sono le differenze tra un sistema di filtrazione a membrana e uno tradizionale?»
Domanda commerciale: «Quali aziende italiane producono impianti di filtrazione industriale per il settore alimentare?»
Le tre richieste corrispondono a momenti differenti del percorso decisionale.
Nel primo caso possiamo comprendere quali fonti contribuiscono a spiegare un argomento. Nel secondo osserviamo come vengono presentate le alternative. Nel terzo analizziamo quali aziende vengono effettivamente prese in considerazione.
I risultati dovrebbero essere confrontati su più piattaforme e in momenti differenti, perché le risposte generative possono variare anche a parità di domanda.
Questa prima analisi permette di individuare le opportunità su cui concentrare gli interventi.
Facciamo un esempio pratico.
Immaginiamo che il produttore venga correttamente descritto da ChatGPT quando cerchiamo il suo nome, ma risulti assente dalle risposte in cui un utente chiede quali fornitori italiani di impianti di filtrazione prendere in considerazione.
Durante l'analisi scopriamo che alcune aziende concorrenti vengono citate attraverso pubblicazioni tecniche di settore e che il nostro produttore presenta sul proprio sito informazioni poco approfondite sulle applicazioni alimentari.
A questo punto avremmo due possibili aree di intervento.
La prima riguarda il sito: potremmo migliorare la pagina dedicata agli impianti per l'industria alimentare, aggiungendo informazioni tecniche, applicazioni documentate e caratteristiche distintive.
La seconda riguarda le fonti esterne: potremmo valutare opportunità editoriali su portali specializzati, pubblicazioni tecniche e altri canali pertinenti al settore.
Dopo gli interventi, ripeteremmo le interrogazioni iniziali per osservare eventuali cambiamenti nella presenza del brand e nelle fonti citate.
L'esempio è ipotetico, ma illustra il principio operativo: partire da una situazione osservabile, individuare le lacune informative e intervenire dove esiste una reale opportunità di miglioramento.
Per approfondire le verifiche e gli strumenti utilizzati in questa fase puoi consultare la nostra guida al GEO Audit.
2. Rendere accessibili le informazioni ai sistemi di ricerca
Una buona strategia GEO richiede una base tecnica solida.
Le informazioni più importanti devono essere accessibili ai sistemi che le recuperano, con pagine correttamente organizzate e contenuti disponibili in formati leggibili.
Nel caso delle funzionalità generative di Google, l'idoneità dipende anche dall'indicizzazione e dalla possibilità di mostrare uno snippet della pagina. Google mette inoltre a disposizione in Search Console specifici controlli relativi all'inclusione nelle proprie funzionalità generative.
Per ChatGPT Search, invece, è importante conoscere il ruolo di OAI-SearchBot, il crawler utilizzato da OpenAI per le funzionalità di ricerca.
OpenAI distingue questo crawler da GPTBot, associato alla raccolta di contenuti per il possibile addestramento dei modelli. Le relative autorizzazioni possono essere gestite separatamente.
Una verifica tecnica dovrebbe quindi considerare:
- Crawlability e indicizzabilità: verificare che i contenuti strategici siano raggiungibili dai crawler pertinenti.
- Robots.txt e direttive di indicizzazione: controllare eventuali esclusioni e configurazioni.
- Canonical e redirect: individuare correttamente le versioni principali delle pagine.
- Internal linking: costruire collegamenti coerenti tra servizi, contenuti informativi e approfondimenti.
- Rendering dei contenuti: verificare che le informazioni essenziali siano effettivamente disponibili ai sistemi che le recuperano.
Un'attenzione particolare merita la gestione dei contenuti generati tramite JavaScript, soprattutto quando informazioni decisive sono disponibili soltanto dopo specifiche interazioni dell'utente.
Anche i dati strutturati Schema.org possono contribuire a descrivere prodotti, organizzazioni e altri elementi della pagina. Il loro utilizzo deve però rispecchiare le informazioni realmente presenti.
Per quanto riguarda invece file come llms.txt, Google ha dichiarato di non utilizzarli per la visualizzazione dei siti nella propria Ricerca, comprese le funzionalità generative.
Questo ci porta a una considerazione pratica: gli interventi tecnici dovrebbero essere scelti sulla base del funzionamento documentato delle piattaforme, distinguendo i requisiti effettivi dalle soluzioni ancora sperimentali.
Fonti: Documentazione OpenAI sui crawler e guida Google sull'ottimizzazione per l'AI.
3. Creare contenuti originali, precisi e realmente utili
La qualità delle informazioni rappresenta uno degli aspetti più importanti della GEO.
Per comprenderne il motivo, pensiamo a quante aziende utilizzano espressioni come «soluzioni innovative», «elevata qualità» oppure «prodotti personalizzati».
Sono formule diffuse, che possono descrivere caratteristiche reali, ma offrono poche informazioni concrete per distinguere un'azienda da un'altra.
Prendiamo un esempio.
Un'impresa specializzata in lavorazioni meccaniche potrebbe presentarsi così:
«Realizziamo lavorazioni meccaniche di precisione, garantendo qualità, esperienza e professionalità.»
La descrizione comunica il settore di attività, ma lascia aperte diverse domande.
Quali lavorazioni vengono eseguite? Quali materiali sono utilizzati? Quali applicazioni industriali vengono servite? Esistono limiti dimensionali, capacità produttive o certificazioni rilevanti?
Una pagina più approfondita potrebbe fornire queste informazioni, accompagnandole con esempi di applicazione e dettagli tecnici documentabili.
Il vantaggio riguarda contemporaneamente il lettore umano e la possibilità che quelle informazioni siano recuperate e utilizzate nelle risposte generative.
Un principio simile vale anche per un eCommerce.
Un negozio online che vende attrezzature per il giardinaggio potrebbe limitarsi a pubblicare descrizioni e specifiche tecniche dei prodotti.
Potrebbe però offrire un valore maggiore spiegando, per esempio, quali caratteristiche considerare nella scelta di un rasaerba in funzione della superficie, della pendenza del terreno e della frequenza di utilizzo.
In entrambi i casi, l'obiettivo è aiutare chi cerca una soluzione a comprenderne caratteristiche, possibilità e limiti.
Un principio simile vale per gli articoli informativi.
Se stiamo spiegando una tecnologia, possiamo arricchire il contenuto con confronti, casi applicativi, dati sperimentali, valutazioni tecniche e osservazioni maturate attraverso l'esperienza.
Sono questi gli elementi che possono rendere una fonte realmente utile.
A mio avviso, la migliore opportunità della GEO per molte aziende B2B consiste proprio nel valorizzare competenze che già possiedono, ma che raramente raccontano in modo approfondito sul proprio sito.
Pensiamo alle conoscenze di un ufficio tecnico, di un responsabile di produzione o di un commerciale specializzato.
Spesso queste persone affrontano quotidianamente domande complesse che i potenziali clienti pongono anche ai sistemi generativi.
Trasformare quelle risposte in contenuti pubblici, verificabili e ben organizzati significa rendere disponibile una conoscenza che può avere un valore concreto per il mercato.
4. Organizzare i contenuti in modo chiaro e comprensibile
La chiarezza espositiva aiuta il lettore a individuare rapidamente ciò che cerca e rende le informazioni più semplici da interpretare.
Una buona organizzazione dovrebbe seguire il ragionamento, distinguendo definizioni, spiegazioni, esempi e conclusioni.
Possiamo utilizzare titoli descrittivi, paragrafi ben focalizzati, tabelle comparative ed elenchi quando il contenuto lo richiede.
Pensiamo a un articolo dedicato alla scelta di un impianto industriale.
Potremmo inserire una tabella per confrontare tecnologie e principali caratteristiche, accompagnandola con paragrafi che spieghino in quali condizioni ciascuna soluzione risulta appropriata.
La tabella renderebbe il confronto immediato. Il testo offrirebbe gli elementi necessari per interpretarlo.
Questa combinazione è utile perché una risposta efficace richiede spesso sia informazioni sintetiche sia il contesto che permette di comprenderle.
La struttura deve quindi nascere dal contenuto, anziché dalla necessità di rispettare un presunto formato preferito dall'intelligenza artificiale.
Lo stesso vale per le FAQ: sono utili quando rispondono a domande reali, mentre una raccolta artificiale di quesiti ripetitivi rischia di appesantire inutilmente la pagina.
5. Rafforzare la presenza e l'autorevolezza del brand nelle fonti esterne
Un aspetto particolarmente interessante della GEO riguarda le informazioni pubblicate al di fuori del sito aziendale.
Quando un sistema generativo deve descrivere un'organizzazione o individuare possibili fornitori, può recuperare informazioni da più fonti.
Articoli di settore, pubblicazioni tecniche, recensioni, directory specializzate e siti istituzionali possono contribuire a costruire il contesto informativo relativo a un brand.
La presenza esterna merita quindi un'analisi specifica.
Per esempio, un produttore di componenti destinati all'industria medicale potrebbe comparire sul proprio sito, nei cataloghi di distributori, nelle pubblicazioni di associazioni di settore e in articoli dedicati a particolari tecnologie produttive.
Ogni fonte potrebbe descrivere una parte diversa delle sue competenze.
Se queste informazioni sono aggiornate e coerenti, contribuiscono a costruire un'identità digitale più riconoscibile.
La pertinenza della fonte è un elemento da considerare con attenzione.
Per un'azienda molto specializzata, una pubblicazione tecnica autorevole nel proprio mercato può offrire un contesto informativo più significativo rispetto a numerose menzioni generiche.
Questo lavoro coinvolge attività di Digital PR, comunicazione, gestione della reputazione e organizzazione delle informazioni aziendali.
La GEO diventa così un'attività che interessa l'intera presenza digitale del brand, oltre alle pagine del sito.
Cosa abbiamo scoperto analizzando 190 siti italiani
Per comprendere meglio il comportamento dei sistemi generativi, nel maggio 2026 l'Osservatorio NetStrategy ha condotto una ricerca su 190 siti italiani, distribuiti in dieci mercati B2B e B2C.
Abbiamo analizzato ChatGPT, Gemini e Perplexity per 31 giorni consecutivi, utilizzando due tipologie di richieste per ciascuna azienda: una informativa e una commerciale.
L'indagine ha prodotto 35.340 risposte analizzate, permettendoci di osservare quali aziende venivano menzionate, da quali fonti provenivano le informazioni e come cambiava la loro presenza nel tempo.
Dalla ricerca emergono alcune considerazioni particolarmente utili per chi vuole avviare una strategia GEO.
Le fonti esterne assumono un ruolo importante nelle ricerche commerciali
Uno dei risultati più interessanti riguarda la provenienza delle fonti utilizzate per descrivere le aziende.
Analizzando Perplexity, abbiamo osservato che nei prompt commerciali soltanto il 17% delle fonti citate proveniva dal sito ufficiale dell'azienda.
Il restante 83% era costituito da fonti esterne, come directory, recensioni, portali e altri contenuti pubblicati sul web.
Quando invece la domanda informativa riguardava direttamente il nome dell'azienda, la quota delle fonti provenienti dal sito ufficiale saliva al 72%.
La distinzione è importante.
Quando una persona cerca espressamente un brand, il sito aziendale può rappresentare una fonte centrale.
Quando chiede quali fornitori considerare, il sistema può invece utilizzare un insieme più ampio di informazioni.
Le percentuali riguardano la provenienza delle fonti citate da Perplexity nel campione analizzato e descrivono il comportamento osservato durante la ricerca.
Il risultato suggerisce un'indicazione operativa: per rafforzare la presenza nelle raccomandazioni commerciali, è opportuno lavorare sia sul sito sia sulle fonti esterne pertinenti al proprio mercato.
La stabilità delle citazioni è un indicatore da considerare
Abbiamo osservato anche quanto fosse costante la presenza delle aziende nelle risposte.
Ripetendo gli stessi prompt commerciali ogni giorno per un mese, è emersa una variabilità settimanale media del 40%, misurata attraverso il coefficiente di variazione.
Per rappresentare questo fenomeno abbiamo utilizzato il Citation Stability Index (CSI), un indicatore derivato che, nel campione analizzato, raggiungeva un valore medio di 60 su 100.
I valori cambiavano anche tra le diverse piattaforme: il CSI risultava pari a 72 per Perplexity, 63 per Gemini e 45 per ChatGPT.
Questi risultati mostrano che la presenza di un'azienda nelle risposte commerciali può cambiare sensibilmente nel tempo.
Per questo è utile affiancare alla frequenza delle citazioni anche un'analisi della loro continuità.
Il CSI è un indicatore sviluppato nell'ambito della ricerca e presenta limiti metodologici, soprattutto quando viene applicato ad aziende citate raramente.
Rimane però un riferimento interessante per comprendere perché una singola risposta favorevole non possa rappresentare, da sola, il risultato di una strategia GEO.
La chiarezza editoriale ricorre frequentemente nei contenuti citati
Un altro risultato riguarda la struttura dei contenuti.
Nel campione analizzato, il 72% dei contenuti citati sui prompt informativi presentava una sintassi semplice, caratterizzata da frasi relativamente brevi e poche subordinate.
Abbiamo inoltre osservato che i contenuti contenenti contemporaneamente tabelle, elenchi e dati quantitativi in apertura erano associati a una probabilità di citazione fino al 55% superiore rispetto ai contenuti privi di questi elementi.
Il confronto è osservazionale: mostra un'associazione tra determinate caratteristiche editoriali e le citazioni rilevate, senza dimostrare che sia sufficiente introdurre tali elementi per ottenere lo stesso incremento.
Il dato offre comunque un'indicazione utile a chi produce contenuti: precisione, chiarezza e organizzazione delle informazioni meritano un'attenzione specifica.
La ricerca è stata condotta su un campione definito di aziende italiane e presenta limiti dichiarati relativi ai mercati esaminati, alle piattaforme e alla metodologia.
Tutti i dettagli, insieme ai grafici originali, sono disponibili nell'approfondimento dell'Osservatorio NetStrategy sulla Generative Engine Optimization per le PMI italiane.
Come misurare i risultati di una strategia GEO
Misurare la Generative Engine Optimization significa osservare come evolve la presenza del brand nelle risposte AI e comprendere quale contributo possa offrire agli obiettivi aziendali.
Le metriche possono essere organizzate in tre livelli.
Visibilità e citazioni nelle risposte generative
Il primo riguarda la frequenza con cui contenuti e brand compaiono nelle risposte.
Possiamo utilizzare un insieme di prompt rappresentativi e misurare, per esempio, la percentuale di risposte in cui viene citata una determinata azienda.
È importante distinguere tra menzioni del brand, collegamenti al sito e raccomandazioni commerciali, perché rappresentano forme differenti di visibilità.
Accanto al numero delle citazioni possiamo osservare anche la loro stabilità, il contesto in cui compaiono e la presenza dei concorrenti.
Queste informazioni aiutano a comprendere se il brand viene associato agli argomenti per cui desidera essere riconosciuto.
Impressioni e citazioni negli strumenti dei motori di ricerca
Nel 2026 sono stati introdotti strumenti che rendono più accessibile la misurazione di alcuni aspetti della visibilità AI.
Dal 31 agosto 2026, Google ha completato a livello globale il rilascio del report sul rendimento dell'AI generativa in Search Console.
Il report consente di monitorare le impressioni dei link al proprio sito nelle funzionalità AI Overview e AI Mode, analizzando l'andamento nel tempo e le pagine coinvolte.
L'impressione indica che un collegamento è stato mostrato all'utente all'interno di una funzionalità generativa; rappresenta quindi una metrica specifica, distinta dal semplice numero di menzioni del brand.
La disponibilità effettiva del report può comunque dipendere dai dati e dall'accesso previsti per la singola proprietà.
Anche Bing Webmaster Tools ha introdotto nuove funzionalità.
Il report AI Performance permette di analizzare citazioni e pagine utilizzate come fonti nelle esperienze AI supportate, tra cui Microsoft Copilot.
Dal 13 ottobre 2026 è disponibile inoltre Topics Portfolio, una funzionalità beta che raggruppa le query di grounding in aree tematiche, offrendo una lettura più ampia degli argomenti per cui un sito viene utilizzato come riferimento.
Questi strumenti rappresentano un'evoluzione importante, perché permettono di affiancare ai test condotti manualmente dati raccolti direttamente dalle piattaforme.
Fonti: Google Search Console - Rendimento dell'AI generativa e Bing Webmaster Tools - Topics Portfolio.
Traffico, lead e risultati commerciali
Il terzo livello riguarda il contributo della GEO agli obiettivi di marketing.
Attraverso gli strumenti di analytics possiamo analizzare il traffico proveniente dalle piattaforme AI, le pagine visitate e le conversioni associate.
Tuttavia, il percorso di un potenziale cliente può coinvolgere più canali.
Una persona potrebbe scoprire un'azienda attraverso ChatGPT, cercarne successivamente il nome su Google e inviare una richiesta di contatto dopo aver visitato il sito.
In questo caso, il contributo iniziale del sistema generativo potrebbe risultare difficile da identificare attraverso la sola attribuzione del traffico.
Per questo suggerisco di integrare l'analisi quantitativa con informazioni raccolte durante il processo commerciale, per esempio chiedendo ai nuovi contatti come hanno conosciuto l'azienda.
La misurazione diventa così più completa e permette di distinguere la visibilità ottenuta dal valore effettivamente generato.
Quali errori possono compromettere una strategia GEO?
La diffusione della GEO ha portato con sé numerose tecniche e strumenti. Per scegliere dove investire è utile distinguere gli interventi fondati su evidenze da quelli ancora sperimentali.
Un primo errore consiste nel considerare la GEO una semplice operazione di formattazione dei contenuti.
Tabelle, FAQ e frasi brevi possono essere utili, ma il loro valore dipende dalle informazioni che permettono di comunicare.
Un secondo errore riguarda l'applicazione indistinta delle stesse tecniche a tutte le piattaforme. ChatGPT, Google e Perplexity utilizzano sistemi e modalità di recupero delle informazioni differenti, che richiedono verifiche specifiche.
Merita attenzione anche l'utilizzo di strumenti che promettono posizioni garantite o dichiarano di conoscere i fattori interni di selezione delle fonti.
Le piattaforme pubblicano documentazione tecnica e indicazioni utili, ma i loro meccanismi proprietari sono soltanto parzialmente osservabili.
Infine, costruire menzioni artificiali o diffondere informazioni poco accurate può compromettere la credibilità del brand.
Una strategia GEO sostenibile dovrebbe partire da informazioni autentiche, presenza digitale coerente e misurazioni ripetibili.
Sono elementi sui quali un'azienda può intervenire concretamente e di cui può valutare i progressi nel tempo.
La Generative Engine Optimization può aiutare ad acquisire nuovi clienti?
La GEO può contribuire all'acquisizione di nuovi clienti perché introduce ulteriori occasioni di incontro tra un'azienda e persone che stanno cercando informazioni o soluzioni pertinenti.
Pensiamo nuovamente a un'impresa che produce componenti industriali.
Un potenziale cliente potrebbe utilizzare ChatGPT per confrontare materiali, individuare tecnologie produttive e selezionare possibili fornitori.
Se l'azienda compare tra le soluzioni considerate, ottiene un'opportunità di visibilità in un momento potenzialmente rilevante del percorso d'acquisto.
Il passaggio successivo dipende però dalle informazioni che il potenziale cliente riesce a trovare.
Un sito che presenta chiaramente applicazioni, competenze tecniche, capacità produttive e modalità di contatto aiuta a proseguire la valutazione.
Nel B2B questo aspetto è particolarmente importante.
Una richiesta commerciale può richiedere il coinvolgimento di più interlocutori, dalle funzioni acquisti all'ufficio tecnico, fino alla produzione.
La qualità delle informazioni disponibili contribuisce quindi sia alla scelta iniziale del fornitore sia alla possibilità di avviare una trattativa realmente pertinente.
Per un eCommerce il percorso può essere differente, ma il principio rimane simile: essere presenti in una raccomandazione rappresenta un'opportunità che deve trovare continuità nell'esperienza offerta dal sito.
La GEO acquisisce valore quando viene integrata con SEO, contenuti, usabilità e processi di conversione.
Come iniziare a fare GEO per la propria azienda
Il punto di partenza è comprendere per quali esigenze commerciali un'azienda dovrebbe essere presente nelle risposte generative e come viene attualmente rappresentata.
Da qui possiamo individuare le priorità, distinguendo gli interventi tecnici dalle opportunità editoriali e dalle attività necessarie per rafforzare la presenza del brand nelle fonti esterne.
Ogni intervento dovrebbe essere accompagnato da obiettivi verificabili e da un monitoraggio della visibilità nel tempo.
In NetStrategy affrontiamo la GEO come parte di una strategia digitale integrata, utilizzando anche le evidenze raccolte attraverso il nostro Osservatorio per orientare analisi e attività operative.
Attraverso il nostro servizio GEO aiutiamo le aziende a comprendere la propria presenza nei sistemi generativi e a definire un percorso coerente con il mercato e gli obiettivi commerciali.
La prospettiva più interessante della Generative Engine Optimization riguarda il modo in cui un'azienda rende accessibile il proprio patrimonio di conoscenze.
Più le informazioni sono precise, verificabili e riconoscibili nelle fonti disponibili, maggiori sono le opportunità di essere considerate quando un sistema generativo cerca una risposta pertinente.
Fare GEO significa lavorare affinché ciò che rende un'azienda competente e diversa dalle altre possa essere trovato, compreso e valorizzato anche nei nuovi percorsi di ricerca.
Domande frequenti sulla Generative Engine Optimization
Cosa significa GEO nel marketing?
GEO significa Generative Engine Optimization. È l'insieme delle attività finalizzate a migliorare la visibilità di contenuti, prodotti e brand nelle risposte generate dai sistemi di intelligenza artificiale, attraverso ottimizzazione tecnica, qualità delle informazioni e presenza del brand nelle fonti online.
Quali sono i principali motori generativi?
Tra le principali piattaforme che offrono esperienze di ricerca generativa troviamo ChatGPT, Perplexity, Gemini, Google AI Overview, AI Mode e Microsoft Copilot. Ogni sistema presenta modalità specifiche di recupero, elaborazione e presentazione delle informazioni.
Qual è la differenza tra GEO e AEO?
GEO significa Generative Engine Optimization e riguarda la visibilità nelle risposte generate dall'intelligenza artificiale. AEO significa Answer Engine Optimization e viene utilizzato per descrivere l'ottimizzazione per sistemi che forniscono risposte dirette. Le due espressioni hanno aree di sovrapposizione e vengono talvolta utilizzate in modo intercambiabile, anche se possono assumere significati differenti in base al contesto.
La GEO sostituirà la SEO?
SEO e GEO sono attività complementari. La SEO continua a rappresentare una base importante per la visibilità sui motori di ricerca, mentre la GEO amplia l'analisi alle risposte dei sistemi generativi. Le due discipline condividono numerose attività tecniche, editoriali e di autorevolezza.
Quanto tempo serve per ottenere risultati con la GEO?
Le tempistiche dipendono dalla situazione iniziale del brand, dal settore, dalla concorrenza e dagli interventi realizzati. La variabilità delle risposte generative rende particolarmente utile monitorare la presenza del brand attraverso analisi ripetute nel tempo, confrontando i risultati con obiettivi definiti.
La GEO è utile anche per le PMI?
Sì. Può essere particolarmente interessante per aziende specializzate che possiedono competenze e informazioni distintive. Una PMI può lavorare sulla precisione dei propri contenuti, sulla riconoscibilità del brand e sulla presenza nelle fonti di settore per migliorare le opportunità di essere considerata nelle risposte generative.
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Autore
Docente in varie università e formatore ad eventi di livello internazionale
