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Da SEO a GEO: cosa cambia

Da SEO a GEO: cosa cambia

La Generative Engine Optimization spiegata bene

Da un paio d’anni sento ripetere ovunque la stessa parola, GEO, come se fosse la nuova formula magica dopo la SEO. In realtà dietro l’acronimo c’è un cambiamento reale nel modo in cui le persone cercano informazioni, e vale la pena capirlo con calma prima di correre a comprare l’ennesimo tool. Questo articolo nasce da un episodio preciso: il lancio di Palmata by Contentful, una piattaforma pensata per aiutare i brand a capire come vengono raccontati da ChatGPT, Gemini, Perplexity e compagnia bella. Prima di arrivare a Palmata, però, voglio fare un passo indietro e parlare di cosa significa, oggi, ottimizzare i contenuti per i motori generativi.

Cos’è la Generative Engine Optimization

La Generative Engine Optimization (GEO) indica l’insieme di pratiche che servono a rendere un contenuto rilevante, citabile e credibile agli occhi di un modello che genera risposte, anziché a una lista di link. Il termine gira in coppia con AEO, answer engine optimization, e nella pratica quotidiana i due si sovrappongono parecchio: entrambi puntano a farsi scegliere come fonte quando qualcuno chiede a un assistente AI di spiegare, confrontare o consigliare qualcosa.

La differenza rispetto alla SEO tradizionale sta nell’obiettivo finale. Con la SEO lavoravamo per comparire il più in alto possibile nella pagina dei risultati, sperando che l’utente cliccasse sul nostro link. Con la GEO l’obiettivo si sposta: non conta più solo il posizionamento, ma anche se il modello include il nostro brand, il nostro prodotto o il nostro punto di vista nella risposta generata. A volte quella risposta arriva senza nemmeno un link cliccabile.

Cosa cambia rispetto alla SEO che conoscevamo

Il cambiamento più profondo riguarda il momento della scoperta. Prima, un potenziale cliente arrivava sul sito e si formava un’opinione leggendo direttamente ciò che l’azienda aveva scritto. Oggi, sempre più spesso, quella persona chiede prima a un assistente AI di riassumere il profilo di un’azienda, di confrontarla con i concorrenti o di consigliare una soluzione, e si fa un’idea prima ancora di visitare la pagina. Il contenuto, quindi, ha due destinatari contemporaneamente: le persone e i motori generativi che leggono, riassumono e ricombinano quel materiale per costruire le proprie risposte.

Un’altra differenza pratica riguarda il modo in cui i motori generativi elaborano il contenuto. Le ricerche tradizionali si basavano in gran parte sulle parole chiave e sulle corrispondenze testuali. I sistemi generativi lavorano invece su entità, relazioni e affermazioni verificabili: capiscono sinonimi, intenzioni e contesto anche quando non c’è corrispondenza esatta tra la query e il testo. Questo significa che coprire ogni eventuale variazione di una domanda, moltiplicando pagine quasi identiche, non porta lontano e rischia pure di essere penalizzato come contenuto poco originale ed autentico.

Le strategie per farsi citare dai motori generativi

Qui viene la parte pratica, quella che davvero conta per chi scrive o gestisce contenuti ogni giorno. La prima regola sembra banale, ma non lo è: bisogna offrire un punto di vista che non si trovi già altrove. Un modello linguistico attinge da centinaia di fonti, quindi un pezzo che si limita a riassumere ciò che dicono tutti gli altri ha poche probabilità di distinguersi. Un’esperienza diretta, un dato raccolto in prima persona, un caso reale raccontato con dettagli precisi hanno molto più peso.

La seconda strategia riguarda la struttura. Paragrafi chiari, sezioni ben separate, titoli che orientano la lettura: sono elementi che aiutano sia i lettori umani sia i sistemi che devono estrarre informazioni precise da una pagina. Non serve spezzettare il testo in modo innaturale solo per scalare un ipotetico algoritmo, basta scrivere in modo ordinato, come si dovrebbe fare comunque.

La terza riguarda la coerenza tra ciò che l’azienda dichiara sui diversi canali: sito, social, recensioni, interviste, comunicati stampa. I motori generativi mettono insieme frammenti provenienti da fonti diverse, e se quei frammenti si contraddicono, il rischio è che il modello scelga la versione sbagliata o, peggio, ne inventi una tutta sua. Su questo tema ho scritto qualcosa di più preciso dopo la sentenza del tribunale di Monaco che ha dichiarato Google responsabile delle affermazioni false generate dalla sua AI Overview: se volete capire quanto la posta in gioco sia alta quando un modello racconta cose non vere su un brand, trovate il pezzo qui.

Infine, l’autorevolezza tecnica resta un requisito di base: una pagina deve essere indicizzabile, veloce, leggibile da qualsiasi crawler, prima ancora di poter ambire ad una citazione da parte di un modello generativo.

Cosa fanno i grandi player

I motori generativi più usati stanno costruendo infrastrutture dedicate proprio a questo scopo. Google ha integrato AI Overviews e AI Mode direttamente nella ricerca, appoggiandosi al proprio indice tramite tecniche di retrieval-augmented generation e di query fan-out, cioè generando internamente più domande correlate per raccogliere risposte più complete. OpenAI ha spinto ChatGPT verso funzioni di ricerca e shopping conversazionale, mentre Perplexity ha costruito l’intera esperienza attorno alla citazione delle fonti, rendendo la trasparenza un elemento distintivo del prodotto. Microsoft, dal canto suo, continua a integrare Copilot nei propri strumenti di produttività, spostando la scoperta dei contenuti all’interno dei flussi di lavoro già esistenti.

Parallelamente, anche il mondo dei tool SEO si è mosso in fretta. Semrush ha lanciato il suo AI Visibility Toolkit, Ahrefs ha introdotto Brand Radar, HubSpot ha creato un grader dedicato all’AEO. E ora arriva anche Contentful, che con Palmata prova a portare l’analisi della reputazione AI dentro il flusso editoriale di chi produce contenuti ogni giorno: un segnale piuttosto chiaro di come il tema sia passato da nicchia per addetti ai lavori a priorità di prodotto per aziende di dimensioni molto diverse tra loro.

Cosa raccomanda davvero Google

Vale la pena chiarire un equivoco diffuso: Google, nella sua guida ufficiale su come ottimizzare i siti per le funzionalità generative della ricerca, afferma sostanzialmente che la SEO resta la base di tutto. Non serve creare file speciali come llms.txt, non serve spezzettare il contenuto in blocchi precostituiti, non serve inseguire menzioni artificiali sparse in giro per il web. Nessuno schema markup garantisce da solo una citazione all’interno di una risposta AI, anche se i dati strutturati restano preziosi per i risultati tradizionali.

Ciò che Google raccomanda davvero è piuttosto semplice: contenuti utili, affidabili e pensati per le persone; un punto di vista originale invece di un riassunto di ciò che dicono tutti; una struttura tecnica pulita e facilmente indicizzabile. In pratica, chi ha sempre lavorato bene sui fondamentali della SEO parte già avvantaggiato anche nella GEO, senza bisogno di stravolgere la strategia o i processi.

I tool per misurare e migliorare la visibilità AI

Sul fronte pratico, negli ultimi mesi è nata una categoria intera di strumenti pensati per monitorare come un brand viene referenziato dentro le risposte generative. Profound si è affermato come punto di riferimento per le grandi aziende, offrendo funzionalità che spaziano dal monitoraggio all’audit fino alla generazione di contenuti ottimizzati. Peec AI segue menzioni, posizionamento e sentiment a livello di singolo prompt, con supporto multilingue pensato per i brand internazionali. Otterly.AI offre un accesso più economico per chi vuole iniziare a monitorare ChatGPT, AI Overviews, Perplexity e Copilot senza dover affrontare un processo complesso. A queste si aggiungono soluzioni più orientate all’ecosistema SEO esistente, come l’AI Visibility Toolkit di Semrush o il Brand Radar di Ahrefs, pensate per chi vuole integrare il monitoraggio AI all’interno di strumenti già familiari.

Se lavorate su contenuti e vi state chiedendo da dove iniziare senza perdervi tra sigle e promesse commerciali, avevo già provato a fare un po’ di chiarezza in questo pezzo sui miti della SEO da sfatare nel 2026: molte delle idee sbagliate circolano ancora, solo con un nome diverso.

Palmata, la scommessa di Contentful

Il 23 giugno 2026, Contentful ha presentato Palmata, un sistema progettato per aiutare le organizzazioni a comprendere, misurare e migliorare la propria presenza nei motori generativi. L’idea di fondo è che sapere se un brand compare in una risposta AI non basta più: serve capire perché viene raccontato in un certo modo, quali fonti il modello sta usando per costruire quella narrazione e quali leve potrebbero cambiarla. Palmata lavora attraverso quattro capacità, Steering Control per orientare la ricerca verso priorità di business specifiche, Adaptive Deep Research per costruire contesto attorno a brand, concorrenti e categoria, Recommended Actions per trasformare l’analisi in azioni concrete e prioritizzate, e Simulated Impact per stimare l’effetto di quelle azioni prima ancora di metterle in pratica. Il tutto è alimentato da un motore di ricerca proprietario, chiamato Sounder, e reso disponibile anche tramite un server MCP, così che redattori e team marketing possano portare le informazioni raccolte direttamente nei propri strumenti di lavoro, senza dover ricostruire il contesto ogni volta da zero.

Un pensiero personale

Quello che mi colpisce di più di questa fase è la rapidità con cui il baricentro si è spostato: fino a poco tempo fa parlavamo di posizionamento, oggi parliamo di reputazione raccontata da una macchina che può sbagliare, generalizzare o addirittura inventare. Non penso che la SEO sia diventata inutile, anzi, resta la base su cui si costruisce tutto il resto, ma penso che sia arrivato il momento di guardare ai contenuti anche come materiale grezzo che un modello userà per parlare di noi quando non potremo correggerlo. Vale la pena scriverli come se qualcuno ci stesse davvero ascoltando, perché, in un certo senso, è proprio così.

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Chiara Bonifazi