Come essere visibili su ChatGPT e nelle risposte delle AI

«Una pagina può rispondere “200 OK” e non consegnare comunque il contenuto che un sistema automatico deve leggere.»

Da sapere in breve

Aggiornamento del 4 novembre 2026. Un nuovo preprint ha confrontato il codice HTTP con il contenuto realmente ottenuto da un client statico e da un browser renderizzato su 10.307 URL. Il 20,0% delle risposte 200 controllate nel campione revisionato era inutilizzabile: blocchi, challenge, shell JavaScript, pagine sostitutive o contenuto parziale.

Prima: un controllo tecnico poteva fermarsi allo status 200. Adesso: occorre verificare anche che il testo principale sia presente, coerente con l’URL richiesto e non sostituito da una pagina generica, una challenge o un consenso senza contenuto.

La raccolta si è svolta dal 19 al 21 ottobre 2026, da un solo punto di osservazione, con 10.307 URL.
Il dataset comprende siti con llms.txt, domini di varie fasce Tranco, siti Markdown e 4.795 URL citati nel benchmark ExpertQA.
Tra tutte le pagine, il 21,5% ha restituito 401, 403 o 429 al client statico; tra le fonti citate la quota è 25,7%.
Il browser renderizzato è stato circa 12 volte più lento del fetch statico mediano: 19,7 secondi contro 1,6.
Una combinazione semplice di segnali ha intercettato l’86% delle risposte inutilizzabili nel campione revisionato, con il 6% di falsi allarmi.

Effetto pratico: per le pagine che devono essere lette da sistemi automatici, monitorare status, URL finale, presenza del contenuto principale, somiglianza con pagine inesistenti, rendering e stabilità nel tempo.

Come verificare che una pagina sia davvero leggibile

Ruoli. Sviluppo esegue fetch statico e browser renderizzato; contenuti controlla che titolo, testo e dati principali coincidano; marketing indica le pagine prioritarie; analytics separa accessibilità tecnica, citazioni, visite e conversioni.

Esempio elementare. Un URL di prodotto restituisce 200, ma il client statico riceve solo menu e scritta “attiva JavaScript”. Nel browser il prodotto compare. Il server è raggiungibile, ma il contenuto non è disponibile nello stesso modo ai diversi client: il solo status 200 avrebbe prodotto un falso positivo.

Decisione. Non dedurre da questo studio che ChatGPT o Gemini non leggano una pagina: i ricercatori non hanno usato i crawler reali dei singoli fornitori. Usarlo invece per migliorare i controlli di acquisizione e monitoraggio.

Un “200 OK” non basta a dimostrare che il contenuto è disponibile

Il lavoro When 200 OK Is Not an Answer è un preprint non ancora peer reviewed, inviato ad arXiv il 31 ottobre 2026. Lo studio misura l’esito di due modalità di acquisizione: un client statico e Chromium controllato con Playwright. Non misura direttamente GPTBot, OAI-SearchBot, Google-Extended, Googlebot o altri crawler dei fornitori.

Gli autori classificano come inutilizzabile una risposta 200 quando contiene un blocco, una challenge, una shell senza contenuto, una pagina sostitutiva o un consenso che nasconde il testo; contano anche la perdita di almeno metà delle frasi e dei fatti numerici rispetto alla versione renderizzata e i soft 404 rilevati con URL casuali.

La solidità è media: il campione è ampio e stratificato, i criteri sono espliciti, il test è separato per dominio e 300 casi sono stati revisionati. Restano un solo punto di osservazione, tre giorni di raccolta e un browser renderizzato che a sua volta fallisce in alcuni casi. I 300 casi del campione di test sono stati revisionati da un assistente LLM; l’autore ha controllato 60 casi, 57 dei quali decidibili. L’accordo iniziale era 47 su 57 e le divergenze sono state risolte dopo discussione, sempre a favore del revisore: il controllo non è quindi pienamente indipendente. Il paper non presenta inoltre un’analisi distinta per lingua o Paese e non consente di trasferire direttamente le percentuali al Web italiano. Dati e codice sono annunciati, ma non risultano ancora disponibili dalla pagina arXiv della versione 1.

Che cosa controllare nelle pagine importanti

Il risultato utile per SEO, AEO e GEO è un controllo a più livelli:

status e URL finale: il server risponde e non devia una pagina profonda verso la home;
contenuto principale: titolo, testo, dati e collegamenti essenziali sono presenti nel risultato ottenuto;
soft 404: una pagina inesistente non restituisce la stessa risposta dell’URL valido;
client statico e renderizzato: una dipendenza da JavaScript non lascia solo una shell;
blocchi e consenso: challenge, firewall, CDN e overlay non sostituiscono il contenuto;
ripetizione: il controllo viene ripetuto da più condizioni quando la pagina è strategica.

Lo studio mostra anche un effetto sulle misure: nel campione ExpertQA, considerare ogni 200 come contenuto faceva apparire verificabile il 52,6% delle coppie tra affermazione e fonte; applicando le etichette di usabilità la quota scendeva al 40,5%. La “deriva silenziosa” apparente passava dal 21,9% al 5,8% quando le risposte inutilizzabili venivano escluse. Sono risultati su quel dataset, non stime universali del Web.

Domande frequenti sulla leggibilità delle pagine per sistemi AI

Una risposta HTTP 200 dimostra che ChatGPT o Gemini possono leggere la pagina?

No. Una risposta 200 indica che il server ha risposto, ma può contenere una challenge, una shell JavaScript, una pagina generica o testo incompleto. Inoltre questo studio non ha testato i crawler reali di ChatGPT o Gemini: serve una verifica specifica per il client e il servizio interessati.

Bisogna renderizzare con un browser tutte le pagine del sito?

Non necessariamente. Nel campione il rendering completo era molto più lento. Un processo pratico può partire da controlli statici e usare il browser quando trova testo troppo breve, reindirizzamenti anomali, somiglianza con soft 404 o altri segnali di risposta inutilizzabile.

Questo problema riguarda soltanto l’indicizzazione per le AI?

No. La stessa distinzione tra status e contenuto interessa crawler, archivi, strumenti di monitoraggio e sistemi che verificano le fonti. Per l’AI Visibility va tenuta separata dalla presenza in risposta, dalla citazione con link, dal traffico e dalle conversioni.

Fonti dell’aggiornamento del 4 novembre 2026

Come essere visibili nelle risposte delle AI: guida a ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude

Essere primi su Google non è più l’unico obiettivo.

Sempre più persone utilizzano ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot e Claude per cercare informazioni, confrontare prodotti, individuare aziende, scegliere servizi e prendere decisioni.

Il cambiamento è sostanziale.

Nel motore di ricerca tradizionale l’utente formula una query, riceve una serie di risultati e decide quale sito visitare.

Con un’intelligenza artificiale può invece chiedere direttamente:

“Quali sono le migliori aziende italiane che offrono questo servizio?”

oppure:

“Quale soluzione mi consigli per risolvere questo problema?”

e ricevere una risposta già elaborata.

Per un’azienda nasce quindi una nuova necessità:

come fare in modo che ChatGPT, Gemini e le altre AI conoscano correttamente il nostro brand e, soprattutto, lo utilizzino, lo citino o lo consiglino quando rispondono a una domanda pertinente?

Questa guida dell’Osservatorio Redomino parte da qui.

Non dalla ricerca del prossimo trucco SEO, ma dalla costruzione di un metodo concreto per affrontare quella che possiamo definire AI Visibility.

Da quali AI partire?

Il primo errore sarebbe cercare di ottimizzare contemporaneamente per qualsiasi sistema di intelligenza artificiale esistente.

Il mercato cambia velocemente e le piattaforme sono ormai numerose.

Per un’azienda che opera prevalentemente in Italia è più razionale partire dalle piattaforme che oggi hanno maggiore diffusione.

Secondo Statcounter, a luglio 2026, la quota del mercato italiano degli AI chatbot rilevata dalla piattaforma è così distribuita:

ChatGPT: 65,70%
Google Gemini: 17,85%
Perplexity: 6,43%
Microsoft Copilot: 6,33%
Claude: 3,69%

Le prime cinque piattaforme rappresentano quindi praticamente l’intero mercato rilevato da Statcounter in Italia.

Attenzione però a interpretare correttamente queste percentuali.

Il 65,70% di ChatGPT non significa che il 65,70% della popolazione italiana utilizzi ChatGPT.

Si tratta della quota relativa rilevata da Statcounter all’interno del mercato degli AI chatbot monitorati.

Per il nostro obiettivo il dato rimane estremamente utile perché ci permette di stabilire dove concentrare per prime risorse e attività.

La priorità operativa diventa quindi:

ChatGPT → Gemini → Perplexity → Microsoft Copilot → Claude.

Prima regola: non esiste una sola indicizzazione AI

Questo è probabilmente il concetto più importante dell’intera guida.

Parlare genericamente di “indicizzazione nelle AI” può essere fuorviante.

Quando interroghiamo un sistema generativo possono infatti verificarsi fenomeni differenti.

L’AI può possedere alcune informazioni nella conoscenza del proprio modello.

Può effettuare una ricerca sul web.

Può recuperare una pagina da un indice.

Può utilizzare quella pagina per costruire una risposta.

Può citarla come fonte.

Oppure può conoscere perfettamente un’azienda senza citarne direttamente il sito.

Dobbiamo quindi distinguere almeno quattro concetti:

Indicizzazione: il sistema o il motore collegato dispone della nostra pagina nel proprio indice.

Retrieval: quando riceve una domanda, il sistema recupera la nostra pagina o le informazioni che contiene.

Citazione: la nostra pagina viene mostrata come fonte della risposta.

Menzione o raccomandazione: il nostro brand entra direttamente nella risposta generata.

Sono risultati differenti.

Ed è proprio per questo che non possiamo limitarci a chiedere:

“Sono indicizzato su ChatGPT?”

La domanda corretta è molto più ampia:

“Quando qualcuno pone alle AI una domanda rilevante per il mio mercato, quanto è probabile che la mia azienda o i miei contenuti entrino nella risposta?”

Il core comune: cosa fare prima di pensare alle singole AI

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude utilizzano tecnologie e sistemi differenti.

Esiste però un’importante area comune.

Prima di lavorare sulle peculiarità delle singole piattaforme, un’azienda dovrebbe verificare almeno questi elementi.

1. Rendere il sito tecnicamente accessibile

Il punto di partenza rimane il web.

Bisogna verificare robots.txt, eventuali blocchi del firewall o della CDN, status HTTP, canonical, rendering JavaScript e più in generale che le pagine importanti siano effettivamente raggiungibili dai crawler che vogliamo autorizzare.

Questo controllo oggi non deve riguardare soltanto Googlebot.

Dobbiamo iniziare a conoscere anche i crawler utilizzati dai nuovi sistemi di ricerca AI.

2. Rendere inequivocabile chi siamo

Una AI dovrebbe riuscire a comprendere rapidamente:

qual è il nome dell’azienda;
cosa fa;
quali prodotti o servizi offre;
dove opera;
quali sono le sue competenze;
chi sono le persone rilevanti;
quali entità sono collegate al brand.

Sito, profili aziendali, directory autorevoli, pubblicazioni e fonti esterne dovrebbero raccontare una storia coerente.

Questa coerenza dell’entità diventa una delle fondamenta dell’AI Visibility.

3. Creare contenuti che possano diventare fonti

Produrre genericamente “contenuti SEO” non è sufficiente.

Bisogna chiedersi:

perché un’intelligenza artificiale dovrebbe utilizzare proprio questa pagina per costruire una risposta?

Sono particolarmente interessanti:

ricerche originali;
statistiche proprietarie;
osservatori;
benchmark;
casi studio;
metodologie;
confronti;
definizioni precise;
guide realmente approfondite;
FAQ specialistiche;
contributi firmati da esperti;
informazioni che non siano semplicemente la riscrittura di altre fonti.

In altre parole, bisogna passare dalla produzione di contenuti pensati soltanto per posizionarsi alla produzione di contenuti pensati anche per essere utilizzati come fonte.

4. Costruire autorevolezza fuori dal proprio sito

Questa è probabilmente una delle attività più sottovalutate.

Un’azienda non esiste online soltanto attraverso il proprio dominio.

Se testate autorevoli, associazioni, università, istituzioni, siti verticali, professionisti riconosciuti e altre fonti affidabili parlano di un’organizzazione, contribuiscono alla costruzione della sua identità digitale.

L’AI Visibility diventa quindi anche una questione di digital PR, reputazione ed entity building.

Non dobbiamo solamente domandarci:

“Cosa dice di noi il nostro sito?”

Dobbiamo domandarci:

“Cosa dice il web di noi?”

5. Rendere le informazioni facili da estrarre

Una pagina dovrebbe avere una struttura chiara.

Domanda, risposta, spiegazione, dati, fonti e conclusioni dovrebbero essere facilmente identificabili.

Non significa scrivere testi artificiali “per le AI”.

Significa eliminare ambiguità inutili.

Titoli descrittivi, paragrafi focalizzati, terminologia coerente e una buona struttura semantica aiutano tanto le persone quanto le macchine.

6. Aggiornare realmente i contenuti

La capacità delle AI di effettuare ricerche sul web aumenta il valore dell’attualità.

Una pagina importante dovrebbe indicare chiaramente quando è stata pubblicata e, quando necessario, quando è stata aggiornata.

Aggiornare non significa cambiare automaticamente una data.

Significa verificare che dati, statistiche, prodotti, persone, normative e informazioni riportate siano ancora corretti.

Una volta sistemato il core comune, cosa cambia per ciascuna AI?

Qui iniziano le differenze.

Non dobbiamo creare cinque strategie completamente indipendenti.

Dobbiamo costruire una solida base comune e aggiungere sopra di essa un livello di ottimizzazione e monitoraggio specifico per ciascun ecosistema.

Partiamo dal più diffuso in Italia.

1. Come lavorare sulla visibilità in ChatGPT

Con il 65,70% della quota italiana rilevata da Statcounter, ChatGPT rappresenta la prima piattaforma sulla quale concentrare l’analisi.

ChatGPT può utilizzare la ricerca web per rispondere a domande che richiedono informazioni aggiornate e può mostrare citazioni e collegamenti alle fonti utilizzate.

OpenAI mette inoltre a disposizione dei webmaster un’indicazione molto concreta.

Il crawler OAI-SearchBot viene utilizzato per la componente di ricerca. OpenAI indica che, affinché i contenuti possano essere scoperti e utilizzati nei risultati di ChatGPT Search, il sito non dovrebbe bloccarlo.

È importante anche distinguere OAI-SearchBot da GPTBot: OpenAI documenta finalità differenti per la ricerca e per il possibile utilizzo dei contenuti nell’addestramento.

Cosa fare concretamente per ChatGPT

Verificare innanzitutto che OAI-SearchBot possa accedere alle pagine che vogliamo rendere disponibili alla ricerca.

Controllare successivamente quali pagine del nostro sito vengono effettivamente citate da ChatGPT.

Analizzare i referral provenienti da ChatGPT.

Infine bisogna costruire un set di domande reali degli utenti e verificare periodicamente:

il brand compare? Viene citato? Quali competitor compaiono? Quali fonti utilizza ChatGPT per costruire la risposta?

Queste quattro domande iniziano già a trasformare l’AI Visibility in qualcosa di misurabile.

2. Come lavorare sulla visibilità in Google Gemini e nelle esperienze AI di Google

Gemini rappresenta il 17,85% del mercato italiano rilevato.

Qui il rapporto con la SEO tradizionale diventa particolarmente forte.

Google ha recentemente ribadito nelle proprie linee guida ufficiali che le best practice SEO continuano a essere rilevanti per le funzionalità di ricerca basate sull’intelligenza artificiale.

Per essere idonea a comparire come fonte nelle funzionalità AI della Ricerca Google, una pagina deve poter essere indicizzata e risultare idonea alla visualizzazione nei risultati di ricerca.

Google utilizza inoltre tecniche di Retrieval-Augmented Generation (RAG) che recuperano informazioni pertinenti dal proprio indice.

Ma c’è un’altra caratteristica particolarmente interessante: il query fan-out.

A partire dalla domanda dell’utente, il sistema può effettuare contemporaneamente più ricerche correlate.

Questo modifica il modo in cui dobbiamo pensare ai contenuti.

Non dobbiamo più immaginare soltanto una pagina associata a una keyword.

Dobbiamo comprendere l’intero universo di domande che circonda un problema.

Cosa fare concretamente per Google

La prima attività rimane quindi una buona SEO.

Bisogna assicurarsi che le pagine siano indicizzabili, correttamente collegate internamente, tecnicamente accessibili e realmente utili.

Successivamente bisogna costruire contenuti capaci di coprire approfonditamente un argomento e le sue domande correlate, evitando però di generare centinaia di pagine artificiali per ogni possibile variante.

Google stesso mette in guardia da questo approccio.

Per Google, quindi, non bisogna buttare via la SEO per inseguire la GEO.

Bisogna evolvere una buona strategia SEO affinché funzioni anche in un ambiente di ricerca generativa.

3. Come lavorare sulla visibilità in Perplexity

Perplexity rappresenta il 6,43% del mercato italiano rilevato.

È però particolarmente interessante perché nasce intorno al concetto di ricerca, risposta e fonti.

Perplexity documenta due user agent particolarmente importanti: PerplexityBot e Perplexity-User.

PerplexityBot viene utilizzato per individuare e collegare siti nei risultati di ricerca e Perplexity raccomanda ai webmaster che desiderano apparire nei risultati di consentirne l’accesso.

La piattaforma ha inoltre introdotto sistemi che identificano alcune tipologie di fonti valutate come Government, Academic o Trusted, prendendo in considerazione caratteristiche del dominio come trasparenza editoriale, identificazione degli autori e gestione delle correzioni.

Questo ci suggerisce qualcosa di importante.

La qualità della fonte diventa parte integrante della strategia.

Cosa fare concretamente per Perplexity

Verificare l’accessibilità a PerplexityBot.

Lavorare sulla trasparenza editoriale del sito: autori identificabili, fonti, date, responsabilità editoriale e correzioni.

Produrre dati e informazioni originali.

E soprattutto effettuare test sistematici sulle domande del proprio settore osservando quali domini Perplexity utilizza come fonte.

Se per una determinata categoria vengono sistematicamente citati tre competitor, due testate verticali e un’associazione di categoria, abbiamo appena ottenuto una fotografia estremamente preziosa dell’ecosistema informativo che dobbiamo presidiare.

4. Come lavorare sulla visibilità in Microsoft Copilot

Microsoft Copilot rappresenta il 6,33% della quota italiana rilevata.

Per la ricerca web entra fortemente in gioco l’ecosistema Bing.

Microsoft documenta che, quando Copilot ritiene utile recuperare informazioni dal web, può generare una query derivata dal prompt dell’utente e inviarla al servizio di ricerca Bing.

La query generata può essere diversa dalla domanda originale dell’utente.

Il principio ricorda quindi un fenomeno già incontrato con Google: la domanda dell’utente e la query effettivamente utilizzata per recuperare informazioni non sono necessariamente la stessa cosa.

Cosa fare concretamente per Copilot

Non limitarsi a controllare Google.

Bisogna verificare anche la presenza e la corretta indicizzazione del sito nell’ecosistema Bing.

Bisogna quindi considerare Bing Webmaster Tools all’interno del proprio stack SEO, verificare eventuali problemi di crawling e analizzare la visibilità organica su Bing.

Successivamente possiamo applicare la stessa metodologia di testing:

domanda → risposta di Copilot → brand menzionati → fonti utilizzate → competitor presenti.

5. Come lavorare sulla visibilità in Claude

Claude rappresenta oggi il 3,69% del mercato italiano rilevato da Statcounter.

La priorità è quindi inferiore rispetto a ChatGPT e Gemini, ma le dimensioni sono sufficienti per includerlo nel monitoraggio.

Anthropic mette a disposizione la ricerca web, attraverso la quale Claude può recuperare informazioni aggiornate e costruire risposte accompagnate da citazioni.

Anche qui ritorna quindi il principio fondamentale:

non dobbiamo solamente sapere se Claude conosce il nostro brand, ma capire se lo recupera dal web e quali fonti preferisce utilizzare quando risponde alle domande del nostro settore.

Cosa fare concretamente per Claude

Inserirlo nel medesimo benchmark utilizzato per le altre piattaforme.

Non avrebbe senso, almeno oggi, dedicargli lo stesso volume di risorse attribuito a ChatGPT.

Ha invece senso verificare periodicamente le query strategiche, osservare le fonti utilizzate e individuare eventuali differenze rispetto agli altri sistemi.

Quindi, da dove deve partire concretamente un’azienda?

Se oggi un’azienda ci chiedesse:

“Voglio essere più visibile nelle risposte delle AI. Cosa devo fare lunedì mattina?”

la risposta sarebbe questa.

Fase 1 — Audit tecnico

Verificare accessibilità, indicizzazione, robots.txt, CDN/WAF e crawler AI.

Non ha senso parlare di GEO se le piattaforme non riescono ad accedere correttamente alle informazioni.

Fase 2 — Audit dell’entità

Cercare il proprio brand sulle cinque AI.

Chiedere:

“Cos’è [brand]?”

“Di cosa si occupa [brand]?”

“Quali servizi offre [brand]?”

“Chi sono i principali concorrenti di [brand]?”

Le risposte permettono di individuare immediatamente informazioni mancanti, sbagliate o ambigue.

Fase 3 — Costruire il set di prompt strategici

Individuare le domande che un potenziale cliente potrebbe fare prima ancora di conoscere il nostro brand.

Per esempio:

“Quali sono le migliori aziende per X?”

“Come posso risolvere Y?”

“Quali soluzioni esistono per Z?”

“X oppure Y: quale scegliere?”

Queste sono le domande realmente interessanti dal punto di vista commerciale.

Fase 4 — Creare una baseline

Eseguire le stesse domande su:

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude.

Registrare quali brand compaiono, quali fonti vengono utilizzate, quali competitor dominano le risposte e quali argomenti generano citazioni.

Questa fotografia iniziale rappresenta la baseline dell’AI Visibility.

Fase 5 — Individuare il gap informativo

Se un competitor compare continuamente e noi no, la domanda non deve essere:

“Come manipoliamo ChatGPT affinché ci inserisca?”

La domanda corretta è:

“Quali segnali e quali informazioni possiede il web sul competitor che non possiede su di noi?”

È una differenza enorme.

Possiamo scoprire che il competitor dispone di studi originali, viene citato da testate autorevoli, possiede pagine molto più approfondite, compare in associazioni di settore o semplicemente descrive molto meglio ciò che fa.

Fase 6 — Intervenire

A questo punto le azioni possono comprendere:

SEO tecnica, nuovi contenuti, aggiornamento di quelli esistenti, dati strutturati quando pertinenti, ricerche originali, digital PR, miglioramento delle pagine istituzionali, costruzione dell’autorevolezza degli autori, presenza su fonti verticali e miglioramento della coerenza dell’entità.

Fase 7 — Misurare nuovamente

Dopo gli interventi bisogna ripetere periodicamente lo stesso benchmark.

La domanda non è più soltanto:

“Abbiamo guadagnato posizioni su Google?”

Diventa:

“Abbiamo guadagnato presenza nelle risposte delle AI?”

Il nuovo KPI: AI Visibility

Qui probabilmente si trova la parte più interessante del lavoro che ci aspetta.

Possiamo iniziare a costruire una nuova famiglia di indicatori.

Per esempio:

percentuale di prompt nei quali compare il brand;
percentuale di risposte nelle quali il brand viene raccomandato;
percentuale di risposte nelle quali il dominio viene citato;
quota di presenza rispetto ai principali competitor;
fonti che determinano più frequentemente le risposte;
correttezza delle informazioni riportate sul brand;
presenza per piattaforma;
presenza per categoria di domanda;
traffico referral generato dalle AI.

Potremmo definire l’insieme di questi indicatori AI Visibility Score.

Ed è probabilmente su questo terreno che nei prossimi anni nasceranno nuove metodologie di misurazione.

Non ottimizzare per cinque AI. Costruisci un ecosistema informativo

La conclusione più importante di questa guida è forse controintuitiva.

L’obiettivo non dovrebbe essere creare una “SEO per ChatGPT”, una “SEO per Gemini”, una “SEO per Perplexity”, una “SEO per Copilot” e una “SEO per Claude”.

Il rischio sarebbe replicare cinque volte lo stesso lavoro inseguendo algoritmi che cambieranno continuamente.

La strategia più sostenibile è differente.

Costruire innanzitutto un ecosistema informativo forte intorno al brand:

contenuti autorevoli, dati originali, informazioni coerenti, buona SEO tecnica, entità comprensibili, reputazione esterna e fonti affidabili.

Successivamente bisogna verificare che questo ecosistema sia accessibile e correttamente interpretabile dalle singole piattaforme.

Infine bisogna misurarne i risultati separatamente.

Il modello diventa quindi:

Core comune → ottimizzazione specifica → monitoraggio → misurazione → miglioramento.

È molto più sostenibile che inseguire ogni nuovo modello che arriva sul mercato.

Domande frequenti

Devo abbandonare la SEO tradizionale per concentrarmi sulle AI?

No.

La SEO rimane una delle fondamenta dell’AI Visibility, soprattutto nell’ecosistema Google e in quello Microsoft/Bing.

Google stesso dichiara esplicitamente che le proprie best practice SEO continuano a essere pertinenti per le funzionalità generative della Ricerca.

La GEO non sostituisce necessariamente la SEO: ne amplia il campo di osservazione.

Essere primi su Google significa essere citati da ChatGPT?

No.

Un buon posizionamento può essere un segnale utile, ma non garantisce che una determinata pagina venga selezionata o citata da ChatGPT.

Bisogna misurare separatamente i due fenomeni.

Devo creare contenuti differenti per ogni AI?

In linea generale, no.

È preferibile creare contenuti realmente utili, autorevoli e facilmente interpretabili e successivamente assicurarsi che siano accessibili ai diversi ecosistemi.

Creare migliaia di pagine artificialmente costruite intorno alle possibili domande delle AI può essere controproducente. Google, per esempio, mette esplicitamente in guardia dalla produzione su larga scala di contenuti pensati principalmente per manipolare ranking o risposte generative.

Serve un file llms.txt?

Non lo considererei oggi il punto di partenza di una strategia di AI Visibility.

Le indicazioni documentate dalle singole piattaforme sui propri crawler e sulla normale accessibilità del sito sono molto più importanti.

Prima di cercare nuove soluzioni tecniche bisogna verificare le fondamenta.

Schema.org e dati strutturati sono ancora utili?

Sì, quando descrivono correttamente il contenuto e le entità presenti nella pagina.

Non devono però essere interpretati come un comando che obbliga un’intelligenza artificiale a citare un sito.

Sono uno degli strumenti che contribuiscono a rendere l’informazione più strutturata e comprensibile.

Posso garantire a un cliente che comparirà nelle risposte di ChatGPT?

No.

Così come nella SEO seria non dovrebbe esistere una garanzia assoluta di prima posizione, nell’AI Visibility non possiamo garantire che un determinato modello generi sempre una specifica risposta.

Possiamo invece aumentare le probabilità, eliminare gli ostacoli tecnici e misurare sistematicamente i risultati.

Come capisco se il lavoro sta funzionando?

Serve una baseline.

Si seleziona un insieme stabile di prompt commercialmente rilevanti, si eseguono sulle cinque piattaforme e si registra la situazione iniziale.

Dopo gli interventi si ripete l’analisi utilizzando criteri il più possibile omogenei.

Il confronto nel tempo è molto più significativo del risultato di una singola domanda posta una sola volta.

Quali AI devo monitorare per prime in Italia?

Alla fotografia di luglio 2026 utilizzata dall’Osservatorio Redomino, l’ordine di priorità è:

ChatGPT, Gemini, Perplexity, Microsoft Copilot e Claude.

La classifica deve però essere aggiornata periodicamente perché il mercato dell’intelligenza artificiale sta evolvendo molto rapidamente.

Ogni quanto bisogna ripetere l’analisi?

Dipende dal settore e dalla velocità con cui cambia.

Per un primo programma strutturato può essere ragionevole effettuare una misurazione completa periodica mantenendo stabile un nucleo di prompt.

La cosa più importante è evitare di modificare continuamente il test: se cambiamo contemporaneamente prompt, piattaforme e criteri di valutazione diventa difficile capire se la visibilità sia realmente migliorata.

Conclusione: dalla SEO alla visibilità delle risposte

Per oltre vent’anni abbiamo cercato di capire quali pagine comparissero nei risultati di ricerca.

Ora dobbiamo iniziare a studiare anche quali aziende e quali fonti entrano nelle risposte.

È questa la vera trasformazione.

Non significa che Google o la SEO stiano scomparendo.

Significa che tra una domanda e una decisione dell’utente si sta inserendo un nuovo livello: la risposta generata dall’intelligenza artificiale.

Per le aziende la sfida sarà fare in modo che il proprio patrimonio informativo sia sufficientemente accessibile, comprensibile, autorevole e rilevante da entrare in quelle risposte.

Per farlo non serve inseguire ogni nuova sigla.

Serve un metodo.

Costruire il core comune.

Verificare ChatGPT, Gemini, Perplexity, Copilot e Claude.

Capire dove e perché il brand non compare.

Intervenire sulle cause.

Misurare nuovamente.

La SEO ci ha insegnato a misurare la visibilità nei risultati.

La prossima disciplina dovrà insegnarci a misurare la visibilità nelle risposte.