LLMO: tutto quello che devi sapere

• Cosa significa l’acronimo LLMO? LLMO sta per Large Language Models Optimization, ovvero l’insieme di tutte quelle attività tecniche e strategiche da poter svolgere per un sito web, sia on-site che off-site, per incrementare le sue probabilità di citazione all’interno delle risposte AI degli LLM.
• Come funzionano i Large Language Models? Gli LLM sono addestrati su enormi quantità di dati testuali e utilizzano algoritmi avanzati per generare risposte coerenti, comprese traduzioni, risposte a domande e scrittura creativa.
• L’impatto degli LLM sulla ricerca online. Gli LLM stanno trasformando la ricerca online, rendendo le risposte più immediate e contestualizzate, riducendo la necessità di navigare attraverso molteplici link.
• Come apparire tra le risposte AI? Lavora sulla tua brand reputation online e sui motori di ricerca tradizionali, svolgi determinate attività tecniche on-page per rendere il tuo sito interpretabile dai bot AI, crea contenuti originali, di grande expertise e di utilità concreta per il tuo target. Questi sono solo alcuni esempi di attività mirate per la LLMO.
• LLMO vs SEO tradizionale. LLMO e SEO tradizionale hanno sicuramente dei punti in comune (es. miglioramento off-page e link building / brand reputation) ma anche varie divergenze, a partire dal punto di vista di analisi iniziale (keywords vs prompt) e a scendere fino alle attività di carattere più tecnico. L’ottimizzazione dei metadati, ad esempio, può ancora essere centrale per i motori di ricerca tradizionali ma pressoché inutile per gli LLM.
• LLM vs Google: dove conviene fare SEO? Nonostante il crescente utilizzo degli LLM dalla loro nascita, Google resta ancora il leader indiscusso nel mercato della SEO e della ricerca online. È ancora il canale principale su cui concentrarsi, ma è fondamentale prepararsi per l'evoluzione verso gli LLM, che giocheranno un ruolo crescente nel futuro della ricerca online. Anche noi come NetStrategy abbiamo già sviluppato un servizio specifico per le aziende che vogliono comparire ai primi posti nelle citazioni degli LLMs.

LLMO sta per Large Language Models Optimization e rappresenta un nuovo paradigma nell’ottimizzazione dei contenuti digitali. In sintesi, è l’insieme di strategie pensate per aumentare la visibilità e la probabilità di citazione di un brand, sito o contenuto all’interno delle risposte generate dai Large Language Models.

Se nella SEO tradizionale l’obiettivo è apparire tra i primi risultati di Google (o degli altri motori di ricerca tradizionali come BIng, Yahoo, Baidu o Yandex), nell’LLMO il focus si sposta su un altro tipo di “posizionamento”: essere menzionati, integrati o linkati nei testi generati da modelli AI in risposta a specifiche domande poste da un utente.

A differenza dei motori di ricerca, gli LLM non mostrano una SERP ma costruiscono una risposta sintetica, conversazionale e contestuale. Per questo motivo, l’LLMO richiede un approccio più olistico: non si tratta solo di scrivere per keyword, ma di curare l’intero ecosistema informativo del proprio brand (contenuti, reputazione, coerenza semantica, collegamenti tra fonti) affinché venga considerato rilevante dal modello.

Secondo Jina.ai, "l'ottimizzazione LLM consiste nel preparare il ‘mondo’ del tuo marchio per essere incluso nativamente nelle risposte AI: citazioni, link, statistiche, immagini, video, testimonianze”.

In altre parole: farsi “leggere” e utilizzare da un LLM è il nuovo obiettivo.

E inizia molto prima del momento in cui l’utente digita una domanda.

I Large Language Models (LLM) come GPT-4, Claude, Gemini o LLaMA sono sistemi di intelligenza artificiale addestrati su volumi giganteschi di testi, raccolti da fonti pubbliche come Common Crawl, Wikipedia, libri digitali, articoli giornalistici e repository di codice. Questo processo, chiamato pre-training, si basa sullo scraping massivo del web da parte di software crawler, che raccolgono e archiviano il contenuto testuale delle pagine per utilizzarlo nell'addestramento dei modelli.

Tuttavia, a differenza di un motore di ricerca che indicizza e classifica le pagine in base a parole chiave, gli LLM non memorizzano i contenuti testuali originali, ma li trasformano in pattern probabilistici. Ogni testo viene suddiviso in token (unità di parola) e il modello impara quali token tendono a comparire insieme o a seguire determinati schemi. In questo modo, costruisce una mappa semantica “compressa” del linguaggio e delle conoscenze presenti nei dati di addestramento.

Questo significa che, quando risponde, un LLM non copia contenuti, ma genera frasi coerenti con quello che ha “imparato” attraverso i pattern statistici, usando una comprensione semantica profonda.

Un aspetto cruciale è che i contenuti più citati, coerenti e affidabili durante l’addestramento tendono ad avere un peso maggiore nella generazione delle risposte. Se un sito è apparso frequentemente, in modo autorevole e chiaro, è più probabile che le sue informazioni vengano “interiorizzate” dal modello e quindi riutilizzate nelle risposte.

E se servono dati aggiornati? Poiché i dati di addestramento si fermano a una certa data (es. Settembre 2021 per GPT-3.5 o Aprile 2023 per GPT-4 base), molti LLM integrano oggi meccanismi di recupero in tempo reale, noti come Retrieval-Augmented Generation (RAG). Nel paradigma RAG, il modello non si affida solo alla sua “memoria”, ma interroga il web al momento della domanda. Lo fanno ad esempio:

• ChatGPT con browsing, che sfrutta Bing per una ricerca in tempo reale
• Gemini, che si collega all’indice di Google Search
• Perplexity.ai, progettato nativamente per RAG

In questi casi, l’LLM riceve una selezione di risultati trovati tramite il motore di ricerca, estrae i contenuti più rilevanti e li integra nella sua risposta. Spesso, cita esplicitamente le fonti, migliorando la trasparenza e la credibilità delle informazioni fornite. Questo approccio consente di superare i limiti temporali dell’addestramento e di offrire risposte più aggiornate e affidabili.

Siamo ancora nelle fasi iniziali dell’evoluzione dei Large Language Models potenziati dalla Generative AI, ma i segnali del cambiamento sono già ben visibili.

Soluzioni come Perplexity (lanciata il 7 dicembre 2022), Gemini (13 dicembre 2023) e SearchGPT (25 luglio 2024) stanno progressivamente ridefinendo il modo in cui gli utenti accedono alle informazioni.

Tuttavia, secondo le stime condivise da Search Engine Land, anche ipotizzando che tutte le oltre un miliardo di richieste giornaliere gestite da ChatGPT siano assimilabili a ricerche online, il market share globale di questi strumenti resta marginale: solo lo 0,25%. Una cifra ancora distante dagli attuali 89,71% detenuti da Google e dal 4,01% di Bing (dati Statista, Marzo 2025).

In altre parole: oggi l’impatto degli LLM sulla ricerca online è ancora contenuto, ma gli scenari futuri indicano un’evoluzione significativa. Sempre secondo Statista, negli Stati Uniti si prevede un raddoppio degli utenti che adotteranno i tool LLM come prima fonte di ricerca entro i prossimi 3-4 anni.

A rafforzare questa proiezione interviene anche Gartner, che stima un calo del 25% del traffico organico globale entro il 2026, dovuto principalmente alla diffusione di chatbot e virtual agent basati su GenAI. Il motivo? Molte ricerche, soprattutto a intento informativo, vengono oggi soddisfatte direttamente all’interno degli LLM, che forniscono risposte immediate, coerenti e sufficientemente esaustive da eliminare la necessità di cliccare su un sito web.

Una conferma concreta arriva da Seer Interactive, i cui studi sul comportamento degli utenti mostrano un calo evidente del CTR organico in corrispondenza dell’introduzione delle AI Overviews di Google. Gli utenti interagiscono con la risposta AI visualizzata direttamente nella SERP, riducendo drasticamente il numero di accessi ai risultati tradizionali.

In sintesi:

• L’adozione degli LLM come strumento di ricerca è ancora limitata, ma in crescita.
• Il traffico organico è destinato a calare, soprattutto per le ricerche informative.
• L’attenzione dei brand dovrà spostarsi anche sulla visibilità all’interno delle risposte AI, oltre che sulla classica SERP.

E se da un lato i clic diminuiranno, dall’altro le ricerche aumenteranno.

L’interazione conversazionale, tipica degli LLM, incoraggia l’utente a porre più domande, spesso concatenate, con un impatto diretto sull’incremento delle query - una dinamica osservata già nel 2024, quando Google ha raggiunto per la prima volta i 5 trilioni di ricerche annuali. Lo stesso colosso di Mountain View ha attribuito questa crescita proprio all’introduzione della GenAI nelle ricerche, sottolineando come le AI Overviews abbiano stimolato query più ricche, articolate e dettagliate.

Il panorama è in rapida evoluzione. Oggi Google domina ancora, ma la diffusione degli LLM e il cambio generazionale verso utenti più digitalmente esperti potrebbero ridisegnare il mercato nei prossimi anni. Chi saprà muoversi per tempo - ottimizzando la propria presenza sia per la SEO tradizionale sia per la LLMO - avrà un vantaggio competitivo rilevante.

Per approfondire anche le strategie da adottare in ottica multicanale, ti consigliamo la lettura del nostro articolo sulla Search Everywhere Optimization. In questo video Mattia, Head of SEO di NetStrategy, approfondisce come l’evoluzione della ricerca stia portando dalla SEO tradizionale a un approccio di Search Everywhere Optimization, spiegando perché oggi è fondamentale presidiare anche chatbot AI, social media, marketplace di settore e nuovi touchpoint digitali.

In base ai test condotti sui nostri clienti abbiamo identificato una serie di attività tecniche on-site e off-site che tendono ad aumentare le probabilità di essere citati nelle risposte generate dagli LLM.

1 Lavora sulla brand reputation online e sui motori di ricerca

Gli LLM, tramite la tecnica del Retrieval-Augmented Generation (RAG), possono eseguire scraping delle SERP (pagine di risultati dei motori di ricerca) e dei contenuti online per analizzare, tra le altre cose, la reputazione online di un brand. Analizzano recensioni, testimonianze e sentiment degli utenti su diverse piattaforme (come Trustpilot), cercando di capire quali brand, prodotti o soluzioni sono apprezzati.

Per aumentare le probabilità di essere menzionato in risposte AI, è cruciale:

• Incrementare il numero di menzioni online di qualità, con contenuti positivi e citazioni provenienti da siti autorevoli.
• Migliorare la percezione del brand a lungo termine attraverso recensioni e feedback, che possono favorire l’inclusione nei risultati generati da AI, grazie alla loro rilevanza e affidabilità.

2. Attività tecniche on-page, dati strutturati e performance

L’ottimizzazione tecnica on-page è fondamentale per favorire l’indexing e il crawling dei contenuti. Tecniche avanzate, come la JavaScript SEO, sono utili per garantire che i contenuti cruciali del sito web siano visibili nell’HTML statico e non dipendano da JavaScript, che, pur essendo renderizzato da Google, potrebbe non essere adeguatamente processato da bot come quelli di ChatGPT.

Inoltre:

• Implementare dati strutturati e schema markup è cruciale per fornire ulteriori informazioni essenziali ai tool AI in forma schematica, come Q&A, disponibilità dei prodotti, politiche di reso, costi e offerte.
• Migliorare le performance tecniche per evitare alti tassi di rimbalzo e migliorare l'interazione degli utenti con il sito web. Gli LLM e gli utenti si aspettano risposte rapide, quindi anche il sito web dovrà offrire un’esperienza fluida.

3 Creazione di contenuti originali e di grande expertise

Non basta più riscrivere il contenuto dei competitor: la qualità e originalità sono essenziali. Gli LLM non inventano informazioni, ma elaborano ciò che trovano online. Per emergere nelle risposte generative è necessario creare contenuti che:

• Siano utili per gli utenti.
• Dimostrino una profonda expertise nel settore.
• Siano originali. Gli LLM premiano contenuti unici, che si distinguono per valore e innovazione. Il semplice “riformulare” contenuti esistenti non basta più. Bisogna proporre novità che rispondano alle esigenze del pubblico.

4 Contenuti multimediali (immagini, video e altro)

I contenuti multimediali, come immagini e video, stanno diventando sempre più centrali. Con l’esplosione dei video brevi (ad esempio su TikTok) è chiaro che gli LLM e i motori di ricerca evolveranno per integrare e analizzare anche questo tipo di contenuti. In futuro, questi modelli AI saranno in grado di elaborare video e immagini come parte delle risposte, aumentando il loro impatto sulle SERP e sulle risposte dirette. Essere pionieri nell'uso di contenuti visivi e video sarà un vantaggio competitivo: infatti, le piattaforme AI diventeranno sempre più capaci di estrarre e contestualizzare questi contenuti nelle risposte.

5 Bonus tips

Salva più dati possibili legati al traffico organico.

Un ottimo metodo per raccogliere e analizzare dati relativi al traffico organico è utilizzare Google BigQuery, che consente di archiviare dati a lungo termine. A differenza di Google Search Console, che archivia i dati solo per 16 mesi, BigQuery permette di raccogliere informazioni anche da utenti che non accettano i cookies, ampliando la base di dati su cui costruire le proprie strategie SEO.

• Raccogliere informazioni sui temi più cercati e sui contenuti che generano traffico ti aiuterà a perfezionare le tue strategie SEO e di content marketing.
• Purtroppo, ad oggi, nessun tool LLM offre dashboard di analisi per monitorare quali prompt abbiano generato una nostra citazione nelle risposte AI. Tuttavia, capire le pagine di destinazione che attirano traffico da LLM potrebbe darti degli indizi su quali temi e prompt sono più ricercati.

Lavorare sulla UX e sulla UI.

Con il calo delle sessioni organiche è essenziale lavorare sull'esperienza utente (UX) e sull'interfaccia utente (UI) del sito web. Con l'aumento della competizione per le citazioni nelle risposte AI, l'ottimizzazione per la conversione diventa fondamentale. Strumenti come Hotjar e Microsoft Clarity possono aiutarti a raccogliere insights utili sul comportamento degli utenti, mostrando mappe di calore e registrando le sessioni degli utenti per migliorare la navigabilità e la fruibilità del sito.

SEO tradizionale

• Obiettivo principale: ottenere la massima visibilità nelle SERP per portare gli utenti a cliccare sul sito.
• Approccio alle query: ottimizzazione per keyword specifiche o combinazioni di parole chiave. L’utente digita termini brevi o domande concise, spesso in modo diretto e “telegrafico”.
• Lunghezza e formato dei contenuti: contenuti lunghi e approfonditi (spesso >2000 parole). Articoli dettagliati e ben strutturati (H1, H2, elenchi) per soddisfare le aspettative di Google.
• Tono e stile: informativo ma formale. Scrittura orientata sia a utenti che a criteri algoritmici (uso ripetuto di keyword).
• Fattori di ranking/rilevanza: rilevanza delle keyword, backlink di qualità, autorità del dominio, grado di ottimizzazione on-site, soddisfazione dei search intent, grado di completezza semantica dei contenuti, ecc.
• Interazione e UX: misurato da CTR, tempo sul sito, bounce, exit e conversion rate.
• Aggiornamento dei contenuti: importante, ma l’effetto sul ranking potrebbe impiegare giorni/settimane.

LLM Optimization

• Obiettivo principale: far sì che i contenuti vengano inclusi nelle risposte generate dagli LLM, senza necessità di clic. L’utente riceve direttamente l’informazione richiesta.
• Approccio alle query: ottimizzazione orientata agli intent e alle domande in linguaggio naturale. Gli utenti pongono domande conversazionali o quesiti completi (simili alle long-tail keywords).
• Lunghezza e formato dei contenuti: contenuti concisi e focalizzati per risposte rapide. Gli LLM preferiscono testi brevi, ma un articolo lungo e completo serve da base autorevole per risposte sintetiche.
• Tono e stile: conversazionale e naturale. Linguaggio simile a una conversazione tra persone, spesso in seconda persona (tu) o prima persona plurale (noi).
• Fattori di ranking/rilevanza: gli LLM non classificano i contenuti. Includono o meno parti di testo in base a pertinenza semantica, accuratezza e coerenza con fonti affidabili.
• Interazione e UX: misurato dall’utilità della risposta AI. Non ci sono clic diretti, ma il successo si misura se l’LLM decide di usare il contenuto per generare una risposta all’utente.
• Aggiornamento dei contenuti: cruciale, in quanto i modelli con accesso web prediligono informazioni recenti. I contenuti aggiornati sono più velocemente utilizzati nelle risposte, soprattutto in modalità RAG.

Alcune differenze chiave

• Meta tags: nella SEO tradizionale i meta title e le meta description sono ancora essenziali per l’ottimizzazione semantica. Per gli LLM, i meta tag sono del tutto irrilevanti.
• Impatto tecnico: la SEO tradizionale è fortemente influenzata dalle tecniche on-site (ad esempio, canonicalization, gestione del crawling budget, ecc.). Per gli LLM basta che i contenuti siano reperibili dai bot. La dipendenza da Javascript per il rendering dei contenuti può essere un ostacolo, mentre un canonical non ha impatti diretti.

Per quanto riguarda la parte off-site, invece, entrambi gli approcci enfatizzano l’importanza di menzioni esterne, link di qualità e citazioni da fonti autorevoli. Questo aiuta a percepire il brand come autorevole, aumentando le possibilità di essere scelto sia dai motori di ricerca tradizionali che dagli LLM.

Sovrapposizioni e complementarità

Nonostante le differenze, non si può negare che una SEO tradizionale ben eseguita possa comunque portare vantaggi per la citazione da parte degli LLM. Le buone pratiche SEO (contenuti di qualità, struttura solida, autorità di dominio) continuano a migliorare la visibilità generale, e quindi aumentano le probabilità che i contenuti vengano utilizzati dagli LLM nelle loro risposte (grazie proprio ai processi di RAG).

In base ai dati analizzati nei capitoli precedenti è evidente che la partita SEO si gioca ancora principalmente su Google, che rimane il leader di mercato incontrastato. Al momento, è anche il proprietario del tool LLM più avanzato al mondo, Gemini 2.5 Pro. Per numeri e utilizzo, è chiaro che il focus principale per la SEO deve quindi restare su Google.

Tuttavia, non possiamo ignorare l’emergere degli LLM. Chi inizia a ottimizzare oggi per queste tecnologie ha un vantaggio competitivo nel lungo periodo.

Infatti, il beneficio di anticipare l’evoluzione delle tendenze digitali non riguarda solo attività di ottimizzazione semplici, ma progetti e strategie di ampio respiro, che si sviluppano su un arco temporale pluriennale. Dunque, occuparsene quando gli LLM saranno già ampiamente utilizzati potrebbe essere troppo tardi.

Speriamo che questo articolo ti abbia fornito una panoramica chiara sul tema LLMO e ti abbia fatto capire che rimandare è la mossa sbagliata: aspettare significa solo dare vantaggio alla concorrenza. Oggi, oltre il 90% dei nostri clienti che si affidano ai nostri servizi SEO vengono anche citati da LLM e da AI Overviews. Contatta il nostro team di SEO Specialist per una strategia efficace e completa, sfruttando tutte le opportunità che Google e LLM possono offrire.