Un mondo in cambiamento

Il modo con cui cerchiamo informazioni in rete sta cambiando rapidamente. In passato, il nostro punto di accesso era il motore di ricerca: digitando una serie di parole su un motore di ricerca ci venivano restituiti una serie di link da esplorare. Da qualche tempo, Google e altri motori hanno iniziato a fornire direttamente risposte sintetiche, estratte direttamente dalle pagine riportate nei risultati, riducendo la necessità di visitare i siti web.

E l’evoluzione continua, con l’utilizzo degli AI-Bot che, per alcuni utenti, hanno già sostituito il web come fonte primaria di informazione. Strumenti come Perplexity AI funzionano come motori di ricerca intelligenti, raccogliendo e rielaborando i dati senza che l’utente debba navigare tra i siti.

Nel prossimo futuro, gli AI-Bot diventeranno probabilmente la principale interfaccia tra uomo e rete, riducendo ulteriormente l’interazione diretta con il web tradizionale. Sistemi wearable e assistenti vocali accelereranno ulteriormente questa tendenza, permettendo agli utenti di accedere alle informazioni senza dover interagire direttamente con browser o siti web. Del resto, è molto comodo, mentre si cammina in un bosco o si è alla guida, poter svolgere le stesse attività che un tempo richiedevano un computer.

Sempre più intelligenza artificiale

L’annuncio di ChatGPT Operator sembra suggerire che questo scenario non sia poi così lontano. In questo contesto, il web assumerà sempre più il ruolo di una base di conoscenza pensata per essere consultata sempre meno da utenti umani, e sempre più per essere elaborata e interpretata dalle intelligenze artificiali, che poi forniranno le informazioni in forma sintetica e personalizzata.

Questo cambiamento impatta profondamente il modo in cui i siti web devono essere strutturati e ottimizzati: non basta più attrarre visitatori umani, ma è fondamentale rendere le informazioni immediatamente accessibili e interpretabili dalle intelligenze artificiali. Le informazioni dovranno essere strutturate in modo che un AI-Bot possa interpretarle rapidamente, senza ambiguità o inutili sovrastrutture visive: l’esatto contrario di quanto avviene per un utente umano, che invece preferisce leggere un testo con struttura gearchica, divisione in paragrafi, liste puntate, schemi e immagini.

Da SEO a GEO

Nasce quindi il concetto di GEO, acronimo di Generative Engine Optimization, ossia la  modalità di progettazione e gestione di siti web ottimizzati per l’utilizzo dei modelli generativi basati su Intelligenza Artificiale.

In sostanza, creare un sito GEO significa pensare fin dall’inizio a come i contenuti, la struttura e l’interazione stessa del sito possano essere interpretati e valorizzati da sistemi come ChatGPT, Gemini e altre piattaforme generative simili. Non parliamo più semplicemente di ottimizzazione per i motori di ricerca (Search Engine Optimization, SEO), ma di come rendere il proprio contenuto facilmente integrabile e utilizzabile da algoritmi generativi che lo ripropongono agli utenti finali.

Una delle principali difficoltà nel passaggio a siti GEO è comprendere che le logiche tradizionali di progettazione dei contenuti non bastano più. Le tecniche classiche di SEO, come l’ottimizzazione delle keyword o la struttura interna dei link, rimangono valide ma vanno integrate con una nuova consapevolezza: il sito deve essere concepito in modo diverso, come una risorsa chiara, semantica e contestualmente rilevante per modelli linguistici.

Rivedere l’architettura dell’informazione

La gerarchia delle pagine, la presenza di contenuti ridondanti e la navigazione tradizionale perdono di rilevanza, mentre diventano cruciali la chiarezza semantica, l’uso di dati strutturati e la creazione di informazioni accessibili in modo diretto.

Con i miei colleghi ci stiamo quindi interrogando su come dovremo cambiare il modo di fare informazione sul web. Prima di condividere le cose che stiamo scoprendo, partiamo dal capire come è strutturata oggi l’informazione nel web.

Struttura dell’informazione nei siti tradizionali

Un sito web tradizionale organizza le informazioni secondo una logica ipertestuale, utilizzando strutture gerarchiche, collegamenti tra pagine e percorsi di navigazione. Questo approccio si basa su modelli spaziali e concettuali che aiutano l’utente a orientarsi e trovare le informazioni in maniera efficace.

Nel corso del tempo, sono stati sviluppati diversi modelli di reti ipertestuali per ottimizzare la fruizione dei contenuti.

Modello gerarchico

Le informazioni sono organizzate secondo una struttura ad albero, con una homepage principale e pagine secondarie collegate gerarchicamente. Questo schema è tipico dei siti web istituzionali e aziendali. Ad esempio, il sito di un’università potrebbe avere una homepage generale con collegamenti a diverse facoltà e dipartimenti, i quali a loro volta avranno collegamenti a corsi di studio e insegnamenti. Tale organizzazione facilita la navigazione degli utenti che cercano informazioni specifiche in un contesto ben definito.

Modello reticolare

Le pagine sono collegate tra loro in maniera più libera, senza una gerarchia rigida. Questo approccio è stato alla base della creazione del web come rete di informazioni interconnesse, seguendo l’idea originale di Tim Berners-Lee per il World Wide Web. Un esempio classico di questa struttura è Wikipedia, dove ogni pagina è collegata ad altre attraverso link ipertestuali, permettendo all’utente di esplorare i contenuti senza un ordine prestabilito.

Modello sequenziale

L’utente viene guidato attraverso un percorso predefinito, come nei tutorial o nelle guide interattive. Questo modello è spesso usato nei corsi online e nelle piattaforme di e-learning, dove un modulo deve essere completato prima di passare al successivo. Un esempio pratico è Duolingo, che struttura le lezioni di lingua in una sequenza obbligata per favorire l’apprendimento progressivo.

Modello ibrido

Combina elementi delle strutture precedenti, offrendo sia un percorso lineare che la possibilità di esplorare le informazioni in modo non lineare. Un esempio di questa struttura si trova nei siti di e-commerce come Amazon, dove l’utente può seguire una navigazione gerarchica (categorie e sottocategorie) o esplorare liberamente tramite link correlati e suggerimenti.

Struttura dell’informazione e contesto per l’AI

Un AI-Bot estrae informazioni da un sito non solo leggendo il testo, ma anche interpretando la struttura semantica e i metadati che lo accompagnano. Per ottimizzare la comprensione da parte dell’AI, è necessario considerare due aspetti fondamentali: la chiarezza dell’informazione e la struttura di contorno che ne facilita l’interpretazione.

Informazione chiara e ben organizzata: dal tema in classe alla AI

Un modello comune nella comunicazione è la struttura narrativa classica, che suddivide il contenuto in preambolo, introduzione, fatto e commento. Questo schema è tipico degli articoli di approfondimento e dei saggi, dove il lettore viene guidato progressivamente attraverso il contesto, i dati essenziali e infine l’analisi o l’opinione dell’autore. È lo schema che in tanti abbiamo imparato a usare fin dai primi anni di scuola: è lo schema tipico del “tema” svolto come compito in classe.

Su un altro piano, invece, il linguaggio utilizzato nei contenuti digitali deve essere diretto e privo di ambiguità. Uno degli approcci più efficaci è quello della cosiddetta piramide rovesciata, utilizzato nei testi giornalistici e nei contenuti informativi. Questo modello prevede che le informazioni più importanti vengano presentate per prime, seguite da dettagli di approfondimento e infine da elementi contestuali o di minore rilevanza. Nei siti di notizie, ad esempio, gli articoli iniziano solitamente con il chi, cosa, dove, quando, perché e come, per poi sviluppare i dettagli nel corpo del testo.

Nei contenuti in ambito aziendale e promozionale, vengono spesso utilizzati anche schemi come AIDA (Attenzione, Interesse, Desiderio, Azione) che mirano a catturare l’attenzione del lettore, suscitare interesse, creare desiderio e infine spingerlo a compiere un’azione specifica, come un acquisto o l’iscrizione a un servizio.

L’intelligenza artificiale non è uguale a quella umana

Tuttavia, occorre ricordare che l’Intelligenza Artificiale generativa basata sui LLM (Large Language Models), per quanto sofisticata, funziona diversamente dal pensiero umano. Per un AI-Bot, quindi, più che la persuasione conta la chiarezza dell’informazione, e quindi anche le CTA (Call to Action) devono essere esplicite e prive di ambiguità.

I modelli narrativi “classici” sono pensati per stimolare la nostra attenzione, per prepararci all’informazione che sta per arrivare. A volte questi schemi vengono violati volutamente quando si desidera creare sorpresa o clamore o suspence: pensiamo a certe scene di film, per esempio, o alle barzellette, o a certe scene comiche.

Per un AI-Bot, tutto ciò non serve, almeno per ora: ci aspettiamo invece che un robot sia sufficientemente motivato a leggere tutto il testo e non si annoi nel farlo. Ma non è detto che la situazione resti sempre questa; e allora magari torneremo a creare siti “accattivanti” anche per la AI. Ma, per ora, può bastare una suddivisione chiara in sezioni con titoli espliciti che facilita l’individuazione delle parti salienti di un testo.

L’approccio GEO: un cambio di paradigma

Quando il principale utente del sito è un AI-Bot, queste strategie tradizionali perdono di significato. I bot non necessitano di percorsi ipertestuali complessi o strutture gerarchiche profonde: vogliono l’informazione in modo diretto, chiaro e privo di ridondanze. Questo porta a una riorganizzazione drastica del sito:

• Struttura flat: l’organizzazione può essere ridotta al minimo, con una singola pagina che contiene tutto il necessario.
• Contenuti essenziali: molte delle informazioni che tipicamente popolano un sito web possono risultare superflue.
• Mission e vision rilevanti: elementi che si pensavano rivolti solo agli utenti umani si rivelano utili anche per i bot, poiché forniscono un contesto chiaro sull’attività svolta.
• Scelta attenta delle parole: il linguaggio usato diventa cruciale. I bot deducono il target di riferimento e altri dettagli sulla base delle parole utilizzate, rendendo necessaria una maggiore consapevolezza nella scrittura.

Struttura semantica e dati strutturati

Oltre al contenuto testuale, un AI-Bot utilizza diversi elementi di contesto per interpretare meglio un sito. Qui entrano in gioco le strutture semantiche e i dati strutturati, che forniscono informazioni aggiuntive attraverso un formato standardizzato.

Uno degli strumenti più efficaci è schema.org, un vocabolario di markup che consente di etichettare contenuti come articoli, prodotti, recensioni, eventi e organizzazioni in modo che i motori di ricerca possano comprenderli meglio. Ad esempio, specificare un articolo come ‘<Article>’ e un autore come ‘<Person>’ permette a un AI-Bot di identificare rapidamente la natura delle informazioni presenti su una pagina.

Altri elementi strutturali importanti includono:

• Tag HTML semantici: l’uso corretto di ‘<article>‘, ‘<section>‘, ‘<header>‘, ‘<footer>‘, ‘<nav>‘ aiuta a organizzare il contenuto in modo comprensibile per un AI-Bot.
• Meta tag: ‘<title>‘, ‘<meta description>‘, ‘<meta keywords>‘ forniscono un contesto immediato sui contenuti della pagina.
• Dati Open Graph e Twitter Cards: migliorano la rappresentazione dei contenuti quando vengono condivisi su piattaforme social e forniscono informazioni aggiuntive sui contenuti.
• Breadcrumbs: facilitano la comprensione della struttura del sito, anche se il sito stesso è organizzato in modo flat.

L’integrazione di questi strumenti permette di creare contenuti che non solo siano leggibili per gli utenti umani, ma che possano essere interpretati con precisione dagli AI-Bot, garantendo un’ottimizzazione efficace in ottica GEO.

Testare il proprio sito con l’AI

Un metodo utile per comprendere l’efficacia della propria struttura GEO è quello di interrogare direttamente un AI-Bot, chiedendogli quali deduzioni riesce a fare analizzando una pagina. Questo permette di capire se l’organizzazione dell’informazione è chiara e diretta o se necessita di modifiche.

Il ruolo della SEO in ottica GEO

La SEO tradizionale, basata su parole chiave, link building e ottimizzazioni tecniche, continua ad avere un ruolo, ma il vero elemento chiave è l’organizzazione dell’informazione. Mentre gli algoritmi di ranking dei motori di ricerca sono per lo più ignoti, il comportamento degli AI-Bot può essere testato direttamente, offrendo nuove possibilità di ottimizzazione.

Per comprendere concretamente il passaggio da un sito pensato per utenti umani a uno ottimizzato per AI-Bot, immaginiamo una tipica homepage aziendale. La versione tradizionale potrebbe includere:

• un grande banner con un’immagine emozionale e uno slogan;
• un menu con molteplici categorie e sottocategorie;
• un blocco introduttivo con storytelling aziendale;
• una sezione di articoli o news con link interni e chiamate all’azione.

nella versione GEO, invece, il sito potrebbe essere riorganizzato in modo più diretto:

• testo chiaro e strutturato senza elementi superflui;
• un’unica pagina con sezioni semantiche ben definite;
• eliminazione di immagini e contenuti ridondanti che non aggiungono valore all’AI-Bot;
• dati strutturati che etichettano chiaramente mission, servizi e contatti.

Conclusione

Questo esempio mostra come l’approccio GEO segni un’evoluzione nell’architettura e nella scrittura per il web, ponendo nuove sfide e opportunità per chi crea contenuti digitali.

Probabilmente in futuro non serviranno più i siti web, e il concetto stesso di pagina andrà a decadere. Potrebbe essere sufficiente pubblicare un end-point dove risponde direttamente un bot interrogato da un altro bot.

Potrebbe diventare un problema intercettare cosa si diranno i bot senza intervento umano e tutto ciò ci fa venire alla mente la trama di qualche film distopico di fantascienza.

A onor del vero, tale scenario distopico è ancora futuristico e, ad oggi, siamo ancora a impaginare HTML e pubblicarlo sul web utilizzando framework dedicati.

Però possiamo cominciare a realizzare i nostri siti in ottica AI-oriented; in tal senso, forse il modo più semplice è quello di passare delle istruzioni a un AI-Bot addestrato, fornendogli contenuti piatti e regole di composizione. Non essendo più necessaria la parte creativa e di immagini, ma solo testo flat, non serve più un intervento umano per la sua realizzazione.Nella prossima puntata vedremo qualche esempio.

Giovanni Puliti

Giovanni Puliti ha lavorato per oltre 20 anni come consulente nel settore dell’IT e attualmente svolge la professione di Agile Coach. Nel 1996, insieme ad altri collaboratori, crea MokaByte, la prima rivista italiana web dedicata a Java. Autore di numerosi articoli pubblicate sia su MokaByte.it che su riviste del settore, ha partecipato a diversi progetti editoriali e prende parte regolarmente a conference in qualità di speaker. Dopo aver a lungo lavorato all’interno di progetti di web enterprise, come esperto di tecnologie e architetture, è passato a erogare consulenze in ambito di project management. Da diversi anni ha abbracciato le metodologie agili offrendo ad aziende e organizzazioni il suo supporto sia come coach agile che come business coach. È cofondatore di AgileReloaded, l’azienda italiana per il coaching agile.